İçeriğe geç
akaturk Akademik ölçüm

Makale detayı · 2025

The Role of International Variables in Predicting Gold Prices: Analysis with Machine Learning Algorithms

Dergi

Sosyoekonomi

ISSN 1305-5577

YÖKSİS OpenAlex Açık erişim · diamond SJR Q3 JCR Q4 TR Index Atıf 3 Üst %10 Yüzdelik 90.8% FWCI 1.95
Yıl
2025
Tür
article

Veri kaynağı ayrımı

  • YÖKSİS YÖKSİS makale kaydı
  • YÖKSİS dergi adı Sosyoekonomi
  • Katalog eşleşmesi (ISSN) Sosyoekonomi
  • OpenAlex OpenAlex zenginleştirmesi (özet, atıf, konular)

Özet

OpenAlex · İngilizce

This study predicted gold prices using the S&P 500, crude oil prices, dollar index and volatility index variables and various machine learning methods. Research results show that gold prices are predicted successfully with existing methods. According to analysis, the most successful gold price forecasters are the WTI, VIX, S&P 500 and US dollar indexes. The machine learning method that best predicts gold prices is the random forest method, with an R-square of 0.96 and a MAPE value of 3.5%. This study is expected to contribute to the literature in measuring the success of machine learning algorithms in price prediction and the predictability of gold prices within the framework of the efficient markets hypothesis.

Konular

Atıflar

OpenAlex cited_by_count. WoS veya Scopus atıf sayısı değildir; o kaynaklar için ayrı kolon yoktur.

3 atıf

OpenAlex cited_by_count (önbellek / veritabanı)

Yazarlar

  1. SONAY DUMAN TOROS ÜNİVERSİTESİ
  2. SEDA TURNACIGİL
  3. ECEM ARIK TOROS ÜNİVERSİTESİ
  4. MEHMET ALİ AKTAŞ TOROS ÜNİVERSİTESİ