Özkan, İbrahimYalçın, Umutcan2025-12-052025-12-052024https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=V-oEQd0LkkqRGCXNzJWCTQ1689--FKoMpcIVf8eDSX1snr8CpdMyxpPoxuiEfiuBhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/15775Çalışmada demir cevheri fiyatlarını etkileyen faktörler analiz edilmiştir ve demir cevheri tek değişken olarak kullanılarak haftalık fiyat tahmin modelleri oluşturulmuştur. Fiyatlar, ETS, ARIMA, XGBoosting modelleri ve bu modellerin kombine edilmesi ile elde edilen melez bir model (forecast combination) kullanılmıştır. Model parametrelerinin tahminleri, model çıktıları ve öngörüleri R programı kullanılarak elde edilmiştir. Çalışma sonunda kullanılan modeller karşılaştırılmış ve model başarıları tartışılmıştır. Çalışmanın sonuçları incelendiğinde kukla değişkenler kullanılarak çalıştırılan XGBoosting modeli diğer modellere nazaran daha güçlü sonuçlar sunmuştur. Anahtar Kelimeler: Demir cevheri, Fiyat tahmini, Tahmin modelleri, ETS, ARIMA, XGBoostingIn this study, the factors affecting iron ore prices are analyzed, and price forecasting models are developed using iron ore as a univariate time series. For forecasting, ETS, ARIMA, XGBoosting, and a hybrid model combining these approaches are utilized. All models are constructed and implemented within the R environment, and their outputs are derived through R. At the end of the study, the models are compared, and their predictive performances are critically evaluated. The XGBoosting model has delivered stronger results compared to the other models. Keywords: Iron ore, Price forecasting, Forecasting models, ETS, ARIMA, XGBoostingtrBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEkonometriİnşaat MühendisliğiComputer Engineering and Computer Science and ControlEconometricsCivil EngineeringMaster Thesis