Otoregresif koşullu süre modelleri: Forex piyasaları üzerine bir uygulama
Autoregressive conditional duration models: An application in foreign exchange markets
- Tez No: 590644
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM GÖKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Döviz kuru, Döviz kuru oynaklığı, Fiyat hareketi, Foreks piyasası, Orantılı hazard modeli, Otoregresif koşullu süre, Yüksek frekanslı veri, Exchange rate, Exchange rate volatility, Price movement, Forexs market, Proportional hazard model, Autoregresive conditional duration, High frequency data
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Forex piyasasından elde edilen fiyat değişim süreleri, otoregresif koşullu süre modelleri ile incelenmiştir. Çalışmada EUR/USD, USD/JPY, GBP/USD ve USD/CHF paritelerinin 1 Nisan 2019 – 26 Nisan 2019 tarihleri arasında gerçekleşen fiyat değişim süreleri hesaplanmış ve 795,892 gözlemli bir veri seti ile çalışılmıştır. Bu çalışmanın amacı, piyasa davranışlarının süre serileri tarafından açıklanabilir olup olmadığını, ACD modellerinin istatistiksel özellikleri ve tahmin yöntemleriyle analiz etmektir. Elde edilen bulgular, Burr dağılımı ile tahmin edilen doğrusal otoregresif koşullu süre modelinde, süre kümelenmelerinin daha yoğun olduğu yönündedir. Esneklik sağlayan dağılımlar ile tahmin edilen ACD modellerinin, fiyat değişim sürelerini başarılı bir şekilde açıklayabildiği ifade etmek mümkündür.
Özet (Çeviri)
In this study, the price changes duration processes obtaining from Forex market are analyzed with autoregressive conditional duration models. The price durations of four currency pairs (EUR/USD, USD/JPY, GBP/USD and USD/CHF) ranging from April 1, 2019 to April 26, 2019 are calculated and 795,892 observations are obtained. The aim of this study is to analyze whether behaviors of market can be explained by using statistical properties and estimation procedures of ACD models. The obtained results indicate that duration clustering arises clearly in Burr-ACD models. It can be concluded that ACD models with flexible distributions can successfully explain price changes durations.
Benzer Tezler
- İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nın mikroyapı analizi: Organizasyon, fiyat oluşumu, otoregresif koşullu süre modelleri
Istanbul Exchange Stock Market: Organization, price formation, autoregressive conditional duration models
ORHAN OĞUZ YILMAZ
- Kripto para birimi: Bitcoin' in getiri oynaklığının otoregresif koşullu değişen varyans modelleri ile tahmini
Crypto currency: Estimation of the return volatility of Bitcoin by autoregressive conditional variable models
SALİH HOŞ
- Autoregressive conditional duration and liquidity
Otoregresif koşullu süre ve likidite
ÜMİT ALTAY BARAN
Doktora
İngilizce
2022
İşletmeBoğaziçi Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CENK C. KARAHAN
- Türkiye`de hisse senedi piyasası volatilitesinin tahmini ve dağılımların karışımı hipotezinin sınanması
An Estimation of stock market volatility in Turkey and testing the mixture of distributions hypothesis
ZİYA KORKUT EŞREFOĞLU
Doktora
Türkçe
2002
İşletmeAnadolu Üniversitesiİktisat Politikası Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER ÖZKAZANÇ
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL