Forecasting gold prices by using artificial neural network and an application

Bu çalışmada altın fiyatlarını yapay sinir ağları ile öngörmek amacıyla, altın fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenler olan Gümüş fiyatları, Brent Petrol fiyatları, ABD doları/ EUR paritesi, EuroNext100 endeksi, Amerika Dow Jones Endeksi, 13 Hafta vadeli ABD bonosu faiz oranı ve ABD TÜFE endeksi kullanılarak modeller kurulmuştur. Yapay sinir ağları ile kurulan modellerden elde edilen tahmin sonuçları, gerçek değerler ile R2, RMSE, MAE ve MAPE (%) gibi performans kriterleri hesaplanarak karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular yapay sinir ağlarının altın fiyatlarının tahmininde başarı ile kullanılabileceğini göstermektedir. Yapılan duyarlılık analizinin sonuçları değerlendirildiğinde altın fiyatlarını etkileyen faktörlerin başında gümüş ve petrol fiyatlarının geldiği tespit edilmiştir.In this study, we constructed the models to predict gold prices through neural network by using some variables that are assumed to affect gold prices such as silver prices, Brent prices, USD/EUR parity, EuroNext 100 index, Dow Jones Index, 13-weeks the US bond interest rates, CPI in the US. The estimation results of these artificial neural network models are compared with real values by using calculated performance criteria such as R2, RMSE, MAE and MAPE (%) values. The findings suggest that artificial neural networks can be successfully used to estimate the gold prices. According to the results of sensitivity analysis, the major factors that affect the gold prices are silver and oil prices

Altın Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini ve Bir Uygulama

In this study, we constructed the models to predict gold prices through neural network by using some variables that are assumed to affect gold prices such as silver prices, Brent prices, USD/EUR parity, EuroNext 100 index, Dow Jones Index, 13-weeks the US bond interest rates, CPI in the US. The estimation results of these artificial neural network models are compared with real values by using calculated performance criteria such as R2, RMSE, MAE and MAPE (%) values. The findings suggest that artificial neural networks can be successfully used to estimate the gold prices. According to the results of sensitivity analysis, the major factors that affect the gold prices are silver and oil prices.Bu çalışmada altın fiyatlarını yapay sinir ağları ile öngörmek amacıyla, altın fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenler olan Gümüş fiyatları, Brent Petrol fiyatları, ABD doları/ EUR paritesi, EuroNext100 endeksi, Amerika Dow Jones Endeksi, 13 Hafta vadeli ABD bonosu faiz oranı ve ABD TÜFE endeksi kullanılarak modeller kurulmuştur. Yapay sinir ağları ile kurulan modellerden elde edilen tahmin sonuçları, gerçek değerler ile R2, RMSE, MAE ve MAPE (%) gibi performans kriterleri hesaplanarak karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular yapay sinir ağlarının altın fiyatlarının tahmininde başarı ile kullanılabileceğini göstermektedir. Yapılan duyarlılık analizinin sonuçları değerlendirildiğinde altın fiyatlarını etkileyen faktörlerin başında gümüş ve petrol fiyatlarının geldiği tespit edilmiştir

Altın Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini ve Bir Uygulama

In this study, we constructed the models to predict gold prices through neural network by using some variables that are assumed to affect gold prices such as silver prices, Brent prices, USD/EUR parity, EuroNext 100 index, Dow Jones Index, 13-weeks the US bond interest rates, CPI in the US. The estimation results of these artificial neural network models are compared with real values by using calculated performance criteria such as R2, RMSE, MAE and MAPE (%) values. The findings suggest that artificial neural networks can be successfully used to estimate the gold prices. According to the results of sensitivity analysis, the major factors that affect the gold prices are silver and oil prices.Bu çalışmada altın fiyatlarını yapay sinir ağları ile öngörmek amacıyla, altın fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenler olan Gümüş fiyatları, Brent Petrol fiyatları, ABD doları/ EUR paritesi, EuroNext100 endeksi, Amerika Dow Jones Endeksi, 13 Hafta vadeli ABD bonosu faiz oranı ve ABD TÜFE endeksi kullanılarak modeller kurulmuştur. Yapay sinir ağları ile kurulan modellerden elde edilen tahmin sonuçları, gerçek değerler ile R2, RMSE, MAE ve MAPE (%) gibi performans kriterleri hesaplanarak karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular yapay sinir ağlarının altın fiyatlarının tahmininde başarı ile kullanılabileceğini göstermektedir. Yapılan duyarlılık analizinin sonuçları değerlendirildiğinde altın fiyatlarını etkileyen faktörlerin başında gümüş ve petrol fiyatlarının geldiği tespit edilmiştir

Contagion and competitive effect in capital markets: An application in the ise banking sector

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de Tasarruf Mevduatı Sigorta Fonu’na devredilen bankaların, İMKB bankacılık sektörü üzerinde bulaşıcı ve/veya rekabetçi etkiye sahip olup olmadığını araştırmaktır. 1 Ocak 1997 - 31 Aralık 2002 tarihleri arasındaki 6 yıllık süreçte, 11 farklı tarihte 20 banka TMSF’na devredilmiştir. Fon’a devir tarihleri dikkate alınarak İMKB’de bankacılık sektöründe işlem gören hisse senetlerinin anormal getirileri hesaplanmıştır. Fon’a devir tarihlerinde bankacılık sektörü hisse senedi getirileri üzerinde rekabetçi etki tespit edilse de, devir tarihini çevreleyen işlem günleri dikkate alındığında bu etkinin kaybolduğu görülmüştür. Aynı zamanda Fon’a toplu ve bireysel devirlerin etkisi de araştırılmış ve Fon’a toplu devirlerin, daha çok küçük bankalar üzerinde rekabetçi etki oluşturduğu tespit edilmiştir.The aim of this study is to find out whether the banks, which are transfered to The Savings Deposit Insurance Fund, have any contagion and/or competitive effects on The ISE banking sector. In the 6 years between January, 1, 1997 and December, 31, 2002; 20 Banks were transfered to The Savings Deposit Insurance Fund in 11 different dates. The abnormal returns of the effective stocks in the ISE banking sector were calculated with taking into consider their transfer dates to the Fund. Though there has been determined the competitive effect on the returns of banking sector stocks arround the dates of transfering, to take into consider the process days which surrounded the transfer date, it has been seen that this effect disappeared. On the other hand also it has been studied the effect of collective and personal transfers to the Fund and it has been determined that the collective transfers to the Fund mostly brought competitive effect on the smaller banks

Contagion and Competitive Effect in Capital Markets: An Application in the ISE Banking Sector

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de Tasarruf Mevduatı Sigorta Fonu’na devredilen bankaların, İMKB bankacılık sektörü üzerinde bulaşıcı ve/veya rekabetçi etkiye sahip olup olmadığını araştırmaktır. 1 Ocak 1997 - 31 Aralık 2002 tarihleri arasındaki 6 yıllık süreçte, 11 farklı tarihte 20 banka TMSF’na devredilmiştir. Fon’a devir tarihleri dikkate alınarak İMKB’de bankacılık sektöründe işlem gören hisse senetlerinin anormal getirileri hesaplanmıştır. Fon’a devir tarihlerinde bankacılık sektörü hisse senedi getirileri üzerinde rekabetçi etki tespit edilse de, devir tarihini çevreleyen işlem günleri dikkate alındığında bu etkinin kaybolduğu görülmüştür. Aynı zamanda Fon’a toplu ve bireysel devirlerin etkisi de araştırılmış ve Fon’a toplu devirlerin, daha çok küçük bankalar üzerinde rekabetçi etki oluşturduğu tespit edilmiştir.The aim of this study is to find out whether the banks, which are transfered to The Savings Deposit Insurance Fund, have any contagion and/or competitive effects on The ISE banking sector. In the 6 years between January, 1, 1997 and December, 31, 2002; 20 Banks were transfered to The Savings Deposit Insurance Fund in 11 different dates. The abnormal returns of the effective stocks in the ISE banking sector were calculated with taking into consider their transfer dates to the Fund. Though there has been determined the competitive effect on the returns of banking sector stocks arround the dates of transfering, to take into consider the process days which surrounded the transfer date, it has been seen that this effect disappeared. On the other hand also it has been studied the effect of collective and personal transfers to the Fund and it has been determined that the collective transfers to the Fund mostly brought competitive effect on the smaller banks

SERMAYE PİYASALARINDA BULAŞICI VE REKABETÇİ ETKİ:İMKB BANKACILIK SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA

Bu çalışmanın amacı, Türkiye'de Tasarruf Mevduatı Sigorta Fonu'na devredilen bankaların, İMKB bankacılık sektörü üzerinde bulaşıcı ve/veya rekabetçi etkiye sahip olup olmadığını araştırmaktır. 1 Ocak 1997 – 31 Aralık 2002 tarihleri arasındaki 6 yıllık süreçte, 11 farklı tarihte 20 banka TMSF'na devredilmiştir. Fon'a devir tarihleri dikkate alınarak İMKB'de bankacılık sektöründe işlem gören hisse senetlerinin anormal getirileri hesaplanmıştır. Fon'a devir tarihlerinde bankacılık sektörü hisse senedi getirileri üzerinde rekabetçi etki tespit edilse de, devir tarihini çevreleyen işlem günleri dikkate alındığında bu etkinin kaybolduğu görülmüştür. Aynı zamanda Fon'a toplu ve bireysel devirlerin etkisi de araştırılmış ve Fon'a toplu devirlerin, daha çok küçük bankalar üzerinde rekabetçi etki oluşturduğu tespit edilmiştir

Fuzzy Performance Evaluation with AHP and Topsis Methods: Evidence from Turkish Banking Sector after the Global Financial Crisis

Banking sector plays a crucial role in economies. As a financial institution that leads the economy and investments, the performance measurement of the bank concerns different segments of the society. The main purpose of the study is to provide decision support for decision makers about the performance of banks by using multi criteria decision making techniques. In according with this purpose, the financial performance of twelve commercial banks are evaluated in terms of seventeen financial performance indicators by employing Fuzzy Analytic Hierarchy Process (henceforth Fuzzy AHP) and Fuzzy Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (henceforth Fuzzy TOPSİS) methods. The findings of the study show that these two methods rank banks in a similar manner

Experimental and theoretical studies on 3-(4-chlorophenyl)-5-(4-ethoxyphenyl)-4,5-dihydropyrazole-1-carbonitrile: DFT quantum mechanical calculation, vibrational band analysis, prediction of activity spectra, and molecular docking

© 2022 Elsevier B.V.Synthesis, characterization (1H NMR, 13C NMR, FT-IR, elemental analysis), and DFT studies of the 3-(4-chlorophenyl)-5-(4-ethoxyphenyl)-4,5-dihydropyrazole-1-carbonitrile (6) were reported here. The optimized geometry of compound 6 in the ground state was obtained using DFT with the B3LYP/6-31++G(d,p). The experimental and theoretical vibrational frequencies of compound 6 were compared. The quantum chemical parameters were estimated theoretically. Moreover, the Prediction of Activity Spectra (PASS) analysis was performed. According to the PASS results, the molecular docking studies of the compound for rhinovirus B14, diabetic neuropathy treatment (PPAR-gamma protein), phobic disorders treatment (NSS Homolog protein), antidyskinetic (adenosine A2A protein), and picornavirus (enterovirus 71) protein were implemented

Comparison of Characteristics of Ankylosing Spondylitis in Association with Familial Mediterranean Fever with Those of Typical Ankylosing Spondylitis.

[No Abstract Available