Hisse senedi getirilerinin öngörüsünde finansal zaman serisi modellerinin karşılaştırılması: Borsa İstanbul örneği
Comparative performance of models of financial time series in forecasting stock returns: The case of İstanbul Stock Exchange
- Tez No: 368299
- Danışmanlar: PROF. DR. ASİYE ÖZLEM ÖNDER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
- Anahtar Kelimeler: Borsa, Borsa İstanbul, Hisse senedi getirileri, Zaman serileri, Stock exchange, İstanbul Stock Exchange, Stock returns, Time series
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın temel amacı, 1990:02 ve 2012:12 dönemleri arasında ele alınan Borsa İstanbul BIST 100 endeksi günlük getiri serisinin öngörüsünde, haftanın günlerini temsil eden değişkenler ilave edilerek, doğrusal (entegre olmuş otoregresif hareketli ortalama) ARIMA modelleri ve oynaklığı da göz önüne alan (otoregresif koşullu değişen varyans) ARCH-GARCH modellerinin performanslarını karşılaştırmaktır. Bu amaçla öncelikle her bir oynaklık modeli kendi aralarında karşılaştırılmış ve o sınıf içindeki oynaklığı en iyi tahmin eden model belirlenmiştir. Daha sonra kendi sınıfındaki en iyi oynaklık modellerinin örneklem dışı performansları karşılaştırılmıştır. Böylece, BİST 100 getiri serisini en iyi şekilde tahmin eden model elde edilmiştir. Sonuçlar, (Üssel GARCH) EGARCH(1,1) modelinin finansal getiri serisini öngörmede ARIMA modelleri dahil olmak üzere diğer modellere göre daha başarılı olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to estimate the ISE 100 return series in the best form with day of the week effect using daily data set which is covered a period from 1990:02 to 2012:12. In this case, the financial time series were estimated with linear ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) models and ARCH-GARCH (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity - Generalized ARCH) models which estimate the volatility. Primarily, each volatility model was compared among themselves and model which estimate the volatility best, was identified in that class. After, the performances of out of sample forecast of the best volatility models in their own class were compared. By this method, the best model that estimated the volatilty were obtained. The results showed that the determined model of EGARCH (Exponential GARCH) which were used to model and forecast the volatility of financial return series had better performance compared to other models.
Benzer Tezler
- Financial resilience of conventional versus participation banking: Evidence from macro stress testing approach and risk spillovers analysis
Konvansiyonel bankacılık ve katılım bankacılığının finansal dayanıklılıklarının karşılaştırılması: Makro stres testi ve risk yayılımı analizi yaklaşımları
HUZEYFE ZAHİT ATAN
- Makine öğrenmesi teknikleri ile borsa getirilerinin öngörüsü: BRICS ve Türkiye örneği
Forecasting stock market returns with machine learning techniques: The case of BRICS and Türkiye
AYSU GÖK
- İlk halka arzlar ve ilk halka arzlarda fiyat istikrarı sağlayıcı işlemlerin analizi
Initial public offerings and analysis of initial public offerings price stabilization provider operates
HAKAN ALTIN
- Döviz kuru, altın fiyatları ve borsa getirileri yönünün yapay sinir ağları ve yüksek dereceden markov zincirleri modelleri ile tahmini
Esti̇mati̇on of di̇recti̇on of exchange rate, gold pri̇ces and stock market returns wi̇th arti̇fi̇ci̇al neural network and hi̇gh order markov chai̇n models
SALİH ÇAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
EkonometriÇukurova ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN BİLGİN KILIÇ
- Varlık fiyatlama modelleri aracılığıyla dinamik portföy yönetimi
Dynamic portfolio management by using the asset pricing models
MUSTAFA ÖZÇAM
