Heterojen otoregresif modeller yardımı ile gerçekleşen oynaklık tahmini: BİST 100 örneği
Volatility estimation using heterogeneous autoregressive models: The case of BIST 100
- Tez No: 691906
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞEGÜL İŞCANOĞLU ÇEKİÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Borsa endeksi, Borsa İstanbul, Fiyat hareketi, Heterojen otoregresif modeller, Oynaklık, Stock exchange index, İstanbul Stock Exchange, Price movement, Heterogeneous autoregressive models, Volatility
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde HAR-RV, HAR-RV-J, HARQ, HARQ-J, CHAR, CHAR-Q modelleri yardımı ile BIST 100 endeksinin gerçekleşen Oynaklık tahmini ve modellerin örneklem içi ve örneklem dışı tahmin performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Ek olarak, BIST 100 endeksinde sıçramaların varlığının test edilmesi amaçlanmaktadır ve bu amaç doğrultusunda Barndorff-Nielsen ve Shephard ( BNS) ve Ait-Sahalia ve Jacod (AJ) testleri kullanılmıştır. Tezde, 01.01.2018 ile 31.08.2020 dönemlerini kapsayan (60757 veri) 5 dakikalık yüksek frekanslı verilerden yararlanılmıştır. Çalışmanın sonucunda, HAR-RV, HAR-RV-J, HARQ, HARQ-J, CHAR, CHAR-Q modeller ile tahmin edilen gerçekleşen oynaklığın gözlemlenen oynaklığa benzer hareketleri yakaladığı gözlemlenmiştir. Modellerin örneklem içi performans karşılaştırılmasında düzeltilmiş- R^2 ve QLIKE kayıp fonksiyonları kullanılmıştır. Düzeltilmiş-R^2 en iyi model olarak HAR-RV-J model, QLIKE kayıp fonksiyonuna göre en iyi model HARQ-J model sonucuna ulaşılmıştır. Modellerin örneklem dışı performans karşılaştırılmasında 20 günlük kayan pencere yöntemi kullanılmış ve performanslar MSE ve QLIKE kayıp fonksiyonları yardımı ile karşılaştırılmıştır. Bulgulara göre örneklem dışı performanslarında MSE değerine göre HAR-RV modelini en iyi model olarak belirlenirken, QLIKE değerlerine göre ise CHAR modeli en iyi model sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it is aimed to estimate the realized volatility of the BIST 100 index with the help of HAR-RV, HAR-RV-J, HARQ, HARQ-J, CHAR, CHAR-Q models and to compare the in-sample and out-of-sample estimation performances of these models. In addition, it is aimed to test the presence of jumps in the BIST 100 index and for this purpose Barmdorff-Nielsen and Shephard (BNS) and Ait-Sahalia and Jacod (AJ) tests were used. The thesis covers 5-minute high-frequency data (60757) for the period 01.01.2018 - 31.08.2020. The results show that, HAR-RV, HAR-RV-J, HARQ, HARQ-J, CHAR, CHARQ models can catch movements of observed realized volatility. On the other hand, Adjusted-R^2 and QLIKE loss functions are used to compare the in-sample performance of the models. According to Adjusted-R^2 HAR-RV-J model. On the other hand, the 20-day rolling window analysis is used to compare the out-of-sample performance of the models and the performances are compared with the help of MSE and QLIKE loss functions. Accordingly, in the out-of-sample performances the HAR-RV model has the smallest MSE values, while the CHAR model has the smallest QLIKE values.
Benzer Tezler
- Mekânsal panel veri yaklaşımı: Otokorelasyonlu hata terimi problemi ve heterojen katsayılı otoregresif model
Spatial panel data approach: Autocorrelated error term problem and autoregressive model with heterogeneous coefficients
RÜYA KARCI
- Borsa İstanbul endekslerindeki oynaklığın heterojen otoregresif türü modellerle analizi
Analysis of volatility in Borsa Istanbul indices with heterogeneous autoregressive models
ANIL LÖGÜN
Doktora
Türkçe
2022
EkonometriAtatürk ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SİNAN TEMURLENK
- Forecasting realized volatility of BIST indices with har-type models
BIST endekslerinde gerçekleşen volatilitenin har cinsi modellerle tahmin edilmesi
EMRE AHMET KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
EkonometriYeditepe ÜniversitesiFinansal Ekonomi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRİYE TÜYSÜZ
- Homojen ve heterojen evrimsel sosyal ağlarda bağlantı tahmini
Link prediction in evolving homogeneous and heterogeneous networks
ALPER ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Eksik gözlemli uzun süreli (longitudinal) verilerde marjinal ve marjinal olmayan çok seviyeli genelleştirilmiş doğrusal karışık modellerde optimizasyon tekniklerinin karşılaştırılması ve model seçimi
Model selection and comparing optimization techniques in marginal and non-marginal multilevel generalized linear mixed model using missing observed longitudinal data
GAZEL SER
Doktora
Türkçe
2011
BiyoistatistikYüzüncü Yıl ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRETTİN OKUT