Large-scale forecasting of large fluctuations using wavelet coherence and multifractal behavior and developing wavelet coherence for multiple time series
Dalgacık uyumluluk analizleri ve çoklu fraktal davranış kullanılarak büyük dalgalanmaların büyük ölçekli tahminleri ve çoklu zaman serileri için dalgacık tutarlılığının geliştirilmesi
- Tez No: 734741
- Danışmanlar: PROF. DR. YAMAN ÖMER ERZURUMLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonomi, Ekonometri, Economics, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Dalgacık, Dalgacık analizi, Dalgacık dönüşüm tekniği, Dalgacık dönüşümleri, Dalgalanma, Fraktal analiz, Geniş çaplı sistemler, Kriz, Tahminleme, Çok değişkenli zaman serileri, Wavelet, Wavelet analysis, Wavelet transforms technique, Wavelet transforms, Fluctation, Fractal analysis, Large scale systems, Crisis, Forecasting, Multivariate time series
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finansal İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Şoklar, sıçramalar, patlamalar ve düşüşler, krizde görülen tipik büyük dalgalanma belirteçleridir. Kriz dönemlerinde finansal krizlerin belirlenmesi ve güçlü ilişkilerle öncü göstergelerin tahmin edilmesi literatürde önemli bir yere sahiptir. Bu tez, büyük dalgalanmalardan kaynaklanan finansal krizleri belirlemek için öncü göstergelerin çoklu fraktal özelliklerinin dinamik ilişki hareketlerini incelemektedir. Tespit edilen dinamik ilişkiler, ölçek-ölçek analizi ile öncü göstergeleri öngörmekte ve büyük ölçekli tahminleri alternatif modellerden daha tahminlemektedir. Bu çalışmaların doğal bir sonucu olarak n-boyutlu dalgacık korelasyon yöntemi incelenmiştir ve vectorwavelet R paketi oluşturulmuştur. Bu tez üç bağımsız bölümden oluşmaktadır ve çalışmaların içerikleri aşağıda özetlenmiştir. Birinci bölümde, hisse senedi getirilerinin kriz dönemlerinde diğer öncü göstergelerle birlikte hareketleri, faiz oranı, döviz kuru ve ticaret dengesi farkları kullanılarak üçlü ve dörtlü dalgacık korelasyon metodu ile analiz edilmiştir. Büyük ölçekli ilişkileri tahmin etmek için ölçek-ölçek bazında dalgacık dönüşümü kullanılmış ve stok getiri tahminleri gerçekleştirilmiştir. İkinci bölümde, Türkiye'de reel sektörün sektörel temerrüt olasılıkları ve Türkiye devlet CDS oranlarının çoklu fraktal özellikleri meyilden arındırılmış dalgalanma analizleri ile incelenmiştir. Finansal kriz dönemlerinde temerrüt oranları ile CDS oranlarının Hölder üstelleri arasındaki önemli dinamik bağlantılar incelenmiştir. Finansal kriz dönemlerinde, büyük ölçeklerde Hölder üstelleri arasında tespit edilen anlamlı ilişkiler, çoklu fraktal özellikler göstermektedir. Ölçek-ölçek dalgacık dönüşümü, büyük ölçekli ilişkileri tahmin etmek için kullanılmıştır ve bu nedenle VFARIMA tahminleri skaler modellerden daha iyi sonuçlar sağlamaktadır. Tezin son bölümünde üçlü ve dörtlü dalgacık korelasyon metodolojileri genişletilerek çok boyutlu zaman serileri için dinamik ilişkileri ele alacak yeni bir dalgacık metodolojisi sunar. Çalışmalarımızın temel motivasyonu, çok boyutlu dalgacık korelasyonunu belirli bir boyut için analitik olarak ölçmektir.
Özet (Çeviri)
Shocks, jumps, booms, and busts are typical large fluctuation markers that appear in crisis. Identifying financial crises and estimating leading indicators with strong relations during crisis periods have an essential role in the literature. This thesis examines the dynamic co-movements of leading indicators' multifractal features to identify financial crises due to large fluctuations. The detected dynamic relationships predict leading indicators with scale-by-scale analysis and make large-scale predictions better than challenger models. As a natural result of these studies, the n-dimensional wavelet coherence method is examined, and the vectorwavelet package is transferred to the R program. This thesis consists of three independent parts, and the contents of the studies are summarized below. In the first part, stock returns' co-movements with other leading indicators in crisis periods are analyzed with multiple and quadruple wavelet coherence using interest rate, exchange rate, and trade balance differences. The scale-by-scale wavelet transformation was used to predict large-scale relationships, and stock return estimation was performed. In the second part, the multifractal characteristics of sectoral default probabilities of the real sector in Turkey and Turkey sovereign CDS rates were examined by detrended fluctuation analysis. Significant dynamic connections between the Hölder exponents of the default rates and CDS during financial crisis periods have been examined. During the periods of financial crises, among the Hölder exponents, severely correlated large scales show multifractal features. Scale-by-scale wavelet transform has been used to predict large-scale relationships, and hence vector fractionally autoregressive integrated moving average forecasting provides better results than scalar models. The final part of the thesis introduces a new wavelet methodology to handle multivariate time series dynamic co-movements by extending multiple quadruple wavelet coherence methodologies. The primary motivation of our works is to measure wavelet coherence analytically for the specific dimension.
Benzer Tezler
- İstanbul Boğazı su seviyesi değişimleri hibrit dalgacık-matematiksel tahmin modelleri
Hybrid wavelet- mathematical models for water level prediction Bosphorus Strait
ELİF KARTAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜSSELAM ALTUNKAYNAK
- PV güç tahmininde makine öğrenimi modellerinin karşılaştırmalıdeğerlendirmesi
Comparatıve evaluatıon of machıne learnıng models forPV power forecastıng
NOR ALDEN MAHMOUD SULEIMAN ELSHAWEESH
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
EnerjiKarabük ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR İNANÇ
- Rüzgar enerjisi üretim dengesizliklerinin yol açtığı enerji piyasasındaki tahmin zorluğunun depolama sistemi ile ekonomik karşılaştırılması ve değerlendirilmesi
Economic comparison and evaluation of the forecasting challenge in the energy market caused by wind power generation imbalances with storage systems
SİMGE ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK BARUTÇU
- Gelişmiş makine öğrenmesi ile sermaye piyasalarında kısa vadeli yön tahmini ve dinamik TP/SL analizi
Short-term direction forecasting in capital markets with advanced machine learning and dynamic TP/SL analysis
EMRE ARI
Doktora
Türkçe
2026
İstatistikİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ