Güzin ÖZDAĞOĞLU, Gülizar Kurt GÜMÜŞ, Aşkın ÖZDAĞOĞLU

Altın fiyatındaki dağılımların markov zinciri ile analizi: Uzun erimli olasılıklar

Yüksek enflasyon beklentilerinin olduğu ekonomik çevrelerde, riskten kaçınmak amacıyladeğerli madenlere yönelim olmaktadır. Değerli madenlerden olan altın, anlık işlem gören veyaygın olarak tercih edilen bir yatırım aracıdır. Konjonktürel ve spekülatif etkiler, altın fiyatları- nın tahmin süreçlerini güçleştirmektedir. Çalışma, mevcut tahminleme yöntemlerine destek olacak ve karar vericiye daha karmaşık analizlere geçmeden önce yön gösterecek bir uygulamasunmaktadır. Bu bağlamda, çalışma altının fiyat hareketlerini ayrıntılı olarak incelemeyi ve Markov zinciri yardımıyla fiyat hareketlerinin yapısına ilişkin tespitlerde bulunmayı amaçlamaktadır.İnceleme dönemi 2005-2009 aralığında olup, çalışma periyodu 1 gün olarak alınmış, fiyat aralıkları kodlanarak göreli frekans değerleri üzerinden geçiş olasılıkları ve geçiş olasılıkları aracılığıyla da Markov zinciri hesaplanmıştır. Bulgular, fiyat aralıkları arasındaki geçişlerin olasılıklarıaçısından anlamlı sonuçlara işaret etmektedir

Analysis of distributions in gold price with markov chain: Long term probabilities

In the economic environments where high inflation expectations exist, there is a movementtowards precious metals in order to avoid risk. Gold, one of the precious metals, is an instantlytraded and commonly preferred investment tool. The cyclical and speculative effects make itdifficult to forecast gold prices. Study offers an application that supports the existing forecastingmethods and leads the decision maker before employing complicated analyses. In this context, itaims at analysing the gold-price-movements in detail and make some evaluations about the structure of price movements by using Markov chain. The period between 2005-2009 is examined,transition probabilities over relative frequency values by coding price intervals- and Markovchain through transition probabilities- are calculated. The findings indicate significant results interms of the transition probabilities between price intervals

PDF

___

ANGEL, Gabriela F. Del; Javier Marquez DIEZ-CANEDO and Estela Patino GORBEA; (1998), A Discrete Markov Chain Model for Valuing Loan Portfolios. The Case of Mexican Loan Sales, Journal of Banking & Finance, 22, pp. 1457-1480.
BASRAK, Bojan; Richard A. DAVIS and Thomas MIKOSCH; (2002), Regular Variation of GARCH Processes, Stochastic Processes and Their Applications, 99, pp. 95-115.
ÇINLAR, Erhan; (1975), Introduction to Stochastic Processes, First Edition, New Jersey: Prentice-Hall Inc.
DUAN, Jin-Chuan and Jean-Guy SIMONATO; (2001), American Option Pricing Under GARCH By A Markov Chain Approximation, Journal of Economic Dynamics & Control, 25, pp. 1689-1718.
GHEZZI, Luca L. and Carlo PICCARDI; (2003), Stock Valuation Along A Markov Chain, Applied Mathematics And Computation, 141, pp. 385-393. İstanbul Altın Borsası; (2011), Kıymetli Madenler Piyasası Referans Fiyatları Altın, İnternet Adresi, http://www.iab.gov.tr/ref_fiyat_veri.asp , Erişim Tarihi: 20.05.2011.
KADAM, Ashay and Peter LENK; (2008), Bayesian Inference for Issuer Heterogeneity in Credit Ratings Migration, Journal of Banking & Finance, 32, pp. 22672274.
KANIOVSKI, Yuri M. and Georg C. PFLUG; (2007), Risk Assessment for Credit Portfolios: A Coupled Markov Chain Model, Journal of Banking & Finance, 31, pp. 23032323.
MARSH, James Barney; (1983), Keynes on the Supply of Gold: A Statistical Test, Eastern Economic Journal, 9(1), pp. 7-12.
MARTZOUKAS, Spiros H. and Lenos TRIGEORGIS; (2002), Real Investment Options with Multiple Sources of Rare Events, European Journal Of Operational Research, 136, pp. 696-706.
MONOYIOS, Michael; (2004), Option Pricing with Transaction Costs Using A Markov Chain Approximation, Journal of Economic Dynamics & Control, 28, pp. 889 913.
ÖZDAĞOĞLU, Aşkın ve Güzin ÖZDAĞOĞLU; (2004), SWAP Kararları- nın Oluşturulmasında Sayısal Bir Model Önerisi: Mal Swapları ve Markov Zinciri Yaklaşımı, I. Kobiler Ve Verimlilik Kongresi Bildiriler Kitabı, 11-12 Aralık 2004, İstanbul: İstanbul Kültür Üniversitesi, ss. 605-615
PARISI, Antonino; Franco PARISI and David DIAZ; (2008), Forecasting Gold Price Changes: Rolling and Recursive Neural Network Models, Journal of Multinational Financial Managemet, 18, pp. 477-487.
SARI, Ramazan; Shawkat HAMMOUDEH and Uğur SOYTAS; (2010), Dynamics of Oil Price, Precious Metal Prices, and Exchange Rate, Energy Economics, 32, pp. 351-362.
SHAFIEE, Shahriar and Erkan TOPAL; (2010), An Overview of Global Gold Market and Gold Price Forecasting, Resources Policy, 35, pp. 178- 189.
SHIYUN, Wang; Lim Kian GUAN and Carolyn CHANG; (1999), A New Methodology for Studying Intraday Dynamics of Nikkei Index Futures Using Markov Chains, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 9, pp. 247265.
SIMONATO, Jean-Guy; (2011), Computing American Option Prices in The Lognormal JumpDiffusion Framework with A Markov Chain, Finance Research Letters, 8, pp. 220226.
TAHA, Hamdy A; (2011), Operations Research, Ninth Edition, Fayetteville: Prentice-Hall Inc.
WOZABAL, David and Ronald HOCHREITER; (2012), A Coupled Markov Chain Approach To Credit Risk Modeling, Journal of Economic Dynamics & Control, 36, pp. 403415.