Dalgacık bazlı uç değer teorisi ile parametrik olmayan volatilite modellemesi
Nonparametric volatility modelling with wavelet based extreme value theory
- Tez No: 258465
- Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN GÜRİŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Dalgacık bazlı uç değer teorisi, Dalgacık dönüşümleri, Parametrik olmayan volatilite modellemesi, Uç değerler, Wavalet based extreme value theory, Wavelet transforms, Nonparametric volatility modelling, Extreme values
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezin amacı, riske maruz değer öngörüsünde dalgacık bazlı uç değer teorisini geliştirmektir. Döndürmeli en yüksek örtmeli ayrık dalgacık dönüşümü genelleştirilmiş pareto dağılımında eşik değer olarak önerilerek dalgacık bazlı genelleştirilmiş pareto dağılımı, dalgacık bazlı koşullu genelleştirilmiş pareto dağılımı, dalgacık bazlı beklenen kuyruk kaybı ve dalgacık bazlı koşullu beklenen kuyruk kaybı modelleri geliştirilmiştir.Dalgacık bazlı uç değer teorisi modellerinin örneklem dışı öngörü performansı değişen varyans, simülasyon ve bootstrap ve uç değer teorisi modelleri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma modeli olarak değişen varyans modellerinden GARCH, EGARCH, GRJ-GARCH, APARCH, IGARCH, FIGARCH, FIEGARCH, FIAPARCH, HYGARCH, GRJ-normal karma GARCH ve asimetrik normal karma GARCH modelleri eklenmiştir. Ayrıca, Riskmetrics-EWMA, Cornish-Fisher ve markov rejim değişim GARCH modelleri ile riske maruz değer hesaplanmıştır. Dağılım seçiminin önemini test etmek amacı ile GARCH modelleri normal dağılım yanında student-t ve çarpık student-t dağılımları ile de modellenmiştir.Uygulama olarak, İMKB-100 endeksi seçilmiş ve örneklem dışı öngörü için 15.01.2001-20.03.2009 tarihleri arasındaki günlük 2048 gözlem kullanılmıştır.Önerilen dalgacık bazlı uç değer teorisi ve karşılaştırma modellerinin öngörü performansı aşım sayısı, kök ortalama hata kare, Kupiec(1995), Lopez(1998) ve Christoffersen(1998) geriye dönük testleri ile test edilmiştir. Ampirik bulgular, dalgacık bazlı uç değer teorisi modellerinin gerek aşım sayısı gerekse kuyruk testlerine göre daha iyi öngörü performansı sağladığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of the present thesis is to develop wavelet based extreme value theory for value-at-risk forecasting. Circularly shifted maximal overlap discrete wavelet transform is offered as threshold in generalized pareto distribution and wavelet based generalized pareto distribution model, wavelet based conditional generalized pareto distribution model, wavelet based expected shortfall model and wavelet based conditional expected shortfall model are developed.The out-of-sample forecasting performance of the wavelet based extreme value theory models are compared with conditional volatility, simulation and bootstrap and extreme value theory models. GARCH, EGARCH, GRJ-GARCH, APARCH, IGARCH, FIGARCH, FIEGARCH, FIAPARCH, HYGARCH, GRJ-normal mixture GARCH, asymmetric normal mixture GARCH are selected for comparision of volatility models. Besides, value-at-risk is calculated by using Riskmetrics-EWMA, Cornish-Fisher and markov regime switching GARCH models. GARCH models are also tested with student-t and skewed student-t distribution beside gaussian distribution in order to test the importance of selecting distributions.For application, ISE-100 index is selected and 2048 data is used for the period between January 15, 2001 and March 20, 2009 as out-of-sample forecasting.The forecasting performance of the wavelet based extreme value theory suggested in the present thesis and comparision models are tested with backtesting models of violations number, root mean squared errors(RMSE), Kupiec(1995), Lopez(1998) and Christoffersen(1998) tests. Empirical evidence shows that wavelet based extreme value theory provides better forecasting performance based on not only number of violations but also tail loss tests.
Benzer Tezler
- Wavelet frames and redundant wavelet transforms for fault detection
Dalgacık çerçeveleri ve artıklı dalgacık dönüşümleri ile arıza tespiti
TAYFUN ŞENGÜLER
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Detection of human vital signs through obstructive barriers using UWB GPR
Engel arkası hayati bulguların geniş bantlı yere nüfus eden radar ile tespiti
CANSU BÜYÜKHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ
YRD. DOÇ. DR. SAEID KARAMZADEH
- Which yield curve spread is the best for predicting the recessions in the U.S economy? A wavelet approach
ABD'de resesyonu tahmin etmek için hangi verim eğrisi yayılımı en iyisidir? Bir dalgacık yaklaşımı
MEHMET İKBAL ÖZMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Ekonomiİstanbul Bilgi ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK ALPARSLAN EROĞLU
- K-median clustering algorithms for time series data
Zaman serisi verileri için K-medyan kümeleme algoritmaları
GÖKÇEM YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM İYİGÜN
- Elektrik motorlarında dalgacık analizi yaklaşımı ile rulman arıza tanısı ve yapay zeka tabanlı bir durum izleme sistemi
Bearing fault diagnosis with the approach of wavelet analysis and a condition monitoring system based on artificial intelligence in electric motors
EMİNE AYAZ
Doktora
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT ŞEKER