Analysis of stochastic and non-stochastic volatility models
Stokastik ve stokastik olmayan varyans modellerinin analizi
- Tez No: 153174
- Danışmanlar: DR. ÖZTAŞ AYHAN, ZAFER ALİ YAVAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Varyans, ARCH modelleri, GARCH modelleri, M-GARCH modelleri, E-GARCH modelleri, SV modelleri, Monte Carlo integral yöntemi, Gibbs seçicisi, Metropolis-Hasting algoritması, MCMC algoritması. vıı, Volatility, ARCH models, GARCH models, M-GARCH models, IVE-GARCH models, SV models, Monte Carlo integration, Gibbs sampler, Metropolis-Hasting algorithm, MCMC algorithm
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
ÖZ STOKASTIK VE STOKASTIK OLMAYAN VARYANS MODELLERİNİN ANALİZİ ÖZKAN, Pelin Yüksek Lisans, İstatistik Bölümü Tez Yöneticisi: Prof. Dr. H. Öztaş Ayhan Ortak Tez Yöneticisi: Zafer Ali Yavan Eylül 2004, 64 sayfa Varyansın zaman içerisindeki değişimi rasgele olmayan bir şekilde otoregresyon koşullu değişen varyans (ARCH) modelleri ile ya da stokastik olarak stokastik varyans modelleri ile modellenebilir. Bu çalışma, Türkiye /A.B.D döviz kuru üzerinde tahmin edilen bu iki tür modeli karşılaştırmaktadır. İlk olarak bir GARCH(1,1) modeli E- views paket programı kullanılarak verilere uyarlanmış daha sonra Ox yardımıyla, bayes tahmin yöntemleri kullanılarak uygun bir stokastik varyans modeli uygulanmıştır. Bu modelleri karşılaştırmak amacıyla, iç içe geçmeyen varsayımlar için hesaplanan olasılık oran test istatistiği elde edilmiştir. vı
Özet (Çeviri)
ABSTRACT ANALYSIS OF STOCHASTIC AND NON-STOCHASTIC VOLATILITY MODELS ÖZKAN, Pelin M.S., Department of Statistics Supervisor: Prof. Dr. H. Öztaş AYHAN Co-Supervisor: Zafer Ali Yavan September 2004, 64 pages Changing in variance or volatility with time can be modeled as deterministic by using autoregressive conditional heteroscedastic (ARCH) type models, or as stochastic by using stochastic volatility (SV) models. This study compares these two kinds of models which are estimated on Turkish / USA exchange rate data. First, a GARCH(1,1) model is fitted to the data by using the package E-views and then a Bayesian estimation procedure is used for estimating an appropriate SV model with the help of Ox code. In order to compare these models, the LR test statistic calculated for non-nested hypotheses is obtained.
Benzer Tezler
- Multiscale volatility analysis via Malliavin calculus
Malliavin kalkülüs ile çok ölçekli oynaklık modellemesi
BÜLENT ALPER İNKAYA
Doktora
İngilizce
2018
EkonomiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFinansal Matematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YELİZ YOLCU OKUR
- Portföy yönetiminde dinamik varlık yönetim stratejileri
Dynamic asset allocation strategies in portfolio management
MUSTAFA DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
BankacılıkMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM KOÇ
- Sermaye bütçeleme probleminin analizi ve kurumsal bir modelin geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
H.MELİH İLTER
Doktora
Türkçe
1996
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. M. NAHİT SERARSLAN
- Hybridization of probabilistic graphical models and metaheuristics for handling dynamism and uncertainty
Değişimin ve belirsizliğin ele alınması için olasılıksal çizgesel biçelerin ve sezgi-üstlerinin melezleştirilmesi
GÖNÜL ULUDAĞ
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR