Özet
XGBOOST VE MARS YÖNTEMLERİYLE ALTIN FİYATLARININ KESTİRİMİ
Altın önemli bir ödeme, yatırım ve birikim aracı olduğundan fiyatının belirlenmesi
ülkeler ve yatırımcılar için önemlidir. Bu nedenle bu çalışmada altın fiyatının kestirimi
amaçlanmıştır. Bu amaçla altın fiyatı üzerinde etkili olduğu düşünülen gümüş fiyatı, ham
petrol WTI vadeli işlemleri fiyatı, ABD Doları endeksi, S&P500 endeksi, ABD federal
fonlar bileşik faiz oranı, ABD TÜFE değişkenleri oluşturulan modellerde girdi olarak
kullanılmıştır. Kullanılan veriler Ocak 2015 – Haziran 2020 dönemine aittir. Altın fiyatı
doğrusal olmayan bir seridir, bunun yanında durağandışıdır. Altın fiyatının bu özellikleri
fiyat kestirimlerin elde edilmesini zorlaştırmaktadır. Bu nedenle klasik yöntemlerin yanında
makine öğrenmesi yöntemlerinin ve parametrik olmayan yöntemlerin altın fiyatının
kestiriminde kullanılması uygun olmaktadır. Bu çalışmada, kestirimlerin elde edilmesinde
XGBoost, MARS ve lineer regresyon modelleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar
modellere ait performans değerlendirme kriterleri kullanılarak karşılaştırılmış, XGBoost
ve MARS modelleri için girdi değişkenlerin altın fiyatı üzerindeki etkileri belirlenmiştir.
Kullanılan modeller arasında XGBoost modeli %99,6 başarılı kestirim oranı ile en başarılı
sonuçların elde edilmesini sağlamıştır. MARS modeli için ise bu oran %97,8’dir.
Bu oranlar kullanılan değişkenlerin altın fiyatı üzerinde önemli etkiye sahip olduğunu
göstermektedir. Kullanılan değişkenler arasında altın fiyatı üzerinde en önemli etkiye
sahip değişken ABD TÜFE değişkenidir. Ayrıca elde edilen bulgular XGBoost ve MARS
yöntemlerinin altın fiyatı ve benzer seriler için kestirimlerin elde edilmesinde tercih edilebilecek
yöntemler olduğunu göstermektedir.
Anahtar Kelimeler
Altın Fiyatı, Kestirim, Makine Öğrenmesi, Parametrik Olmayan Regresyon, XGBoost, MARS
