Doğrusal olmayan zaman serisi modelleri ve gelişmekte olan ülke borsaları üzerine bir uygulama
Nonlinear time series models and an application on emerging markets
- Tez No: 391147
- Danışmanlar: DOÇ. DR. NURULLAH UÇKUN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, İşletme, Econometrics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Borsa, Doğrusal olmayan zaman serileri, GARCH model, Gelişmekte olan piyasalar, Gelişmekte olan ülkeler, Hisse senetleri, Menkul kıymetler borsası, Yatırımcı davranışı, Stock exchange, Non-linear time series, GARCH model, Emerging markets, Developing countries, Stocks, Investors behavior
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezin amacı gelişmekte olan ülke borsalarındaki yatırımcı davranışlarını ve oynaklığı doğrusal olmayan zaman serisi yöntemleri aracılığıyla araştırmaktır. Çalışmada datastream veri tabanından Haziran 03, 2004 ile Haziran 03, 2014 dönemi kapsamında günlük frekansta sağlanan ve Morgan Stanley Capital International - Emerging Market endeksine dahil olan on iki ülkenin borsa serileri ekonometrik yöntemler ile analiz edilmiştir. Küresel finans krizinin etkisinin daha iyi araştırılması için veriler üç ayrı dönemde analiz edilmiştir. İlk olarak borsa getiri serilerindeki doğrusal olmayan bağımlılığın tespit edilmesi için BDS, Keenan, McLeod-Li, White Neural Network ve TLRT testleri uygulanmıştır. Test sonuçları bütün piyasalarda doğrusallığın red edildiğini göstermiştir. Daha sonra ise doğrusal olmayan dinamikleri modellemek için eşikli otoregresif ve yumuşak geçişli otoregresif yöntemler borsa serilerine uygulanmıştır. İkinci olarak GARCH, EGARCH, GJR-GARCH, AV-GARCH, CGARCH, TGARCH, NAGARCH, IGARCH, GARCH-M ve APARCH modelleri oynaklık ile oynaklığın ortalamaya dönme süresini hesaplamak için kullanılmıştır. Sonuç olarak gelişmekte olan ülke piyasalarına doğrusal olmayan dinamiklerin koşullu varyanstan kaynaklandığı bulunmuştur. Ayrıca asimetrik GARCH modelleri gelişmekte olan piyasalarda kaldıraç etkisi olarak bilinen negatif şokların oynaklık üzerinde pozitif şoklardan daha fazla etkili olduğunu göstermiştir. GARCH-M modeli ise risk ve getiri arasında anlamsız ilişki bulmuştur. Dolayısıyla gelişmekte olan ülkelerde risk primi zaman bağlı olarak değişmemekte ve yatırımcılar üstlendikleri riske karşılık ilave beklenen getiri kazanamaktadırlar. Ayrıca GARCH temelli modeller oynaklığın ortalamaya dönme süresinin alt dönemler itibariyle değiştiğini tahmin etmiştir. Son olarak ise eşiksel otoregresif modeller kriz sırasında yatırımcıların bazı gelişen ülkelerde uzun dönemli ve spekülatif amaçlı karar aldıklarını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The purpose of this thesis is to investigate the behavior of investor and volatility in emerging markets by employing nonlinear time series methods. In this study, the daily data obtained from Datastream database from June 03, 2004 to June 03, 2014 for twelve emerging markets which are selected from Morgan Stanley Capital International - Emerging Market Index was used for econometric estimations. The data was divided into three different sub-periods to detect the impact of mortgage crisis on equity markets. Firstly, BDS, Keenan, McLeod-Li, White Neural Network and TLRT tests are conducted to determine the non-linear dependence of stock returns. The results demonstrate that linearity in returns is rejected for all markets. Subsequently, Threshold Autoregressive models and Logistic Smooth Transition Autoregressive models are employed to model nonlinearities in stock returns. Secondly, GARCH, EGARCH, GJR-GARCH, AV-GARCH, CGARCH, TGARCH, NAGARCH, IGARCH, GARCH-M and APARCH models are used to estimate both volatility and duration of mean-reversion of volatility. The results confirm that nonlinearities stem from the conditional variance in emerging markets. Moreover asymmetric GARCH models results demonstrate the presence of leverage effect in returns series which imply that negative shocks have more impact on the volatility in the emerging market. GARCH-M model documents the insignificant relationship between risk and return. Consequently risk premium do not depend on time in emerging market and investors who are taking risk in merging market does not appear to be rewarded with higher expected returns. Also GARCH based models estimate the duration of mean-reversion of volatility in emerging markets differs substantially between sub-periods. Finally, threshold autoregressive models reveal that during crisis in some emerging markets, investors arrived to speculative intention or long-term position decision.
Benzer Tezler
- Machine learning applications for time series analysis
Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları
MERT CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstatistikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- Çoklu amaçların çözümlemesinde amaç programlaması ile genelleştirilmiş ters yaklaşımı ve yem sanayiinde bir uygulama
Goal programming and generalieed inverse approaches in the multi-objective analysis and application in feed industry
HASAN BAL
- Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması
Başlık çevirisi yok
G. FERZAN KÜÇÜKA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- Doğrusal programlama ile üretim planlaması ve Malatya Şeker Fabrikasında bir uygulama
Başlık çevirisi yok
M. AKİF BAKIR
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER