Extreme value approach in analyzing stock returns in İstanbul Stock Exchange
İMKB hisse getirileri analizinda uç değer yaklaşımı
- Tez No: 188998
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET VEDAT AKGİRAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonomi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Bu çalışmada esas olarak İMKB'da işlem gören hisse senetlerinin günlük getirileriiçin dağılımların alt kuyruğunun modellemesi ve bu dağılıma ilişkili olarak RiskeMaruz Değer (RMD) hesaplamalarının yapılması hedeflenmiştir. Daha klasikyöntemler olan Tarihi Simulasyon, RiskMetrics⢠yöntemlerinin RMDhesaplamalarındaki performsları Uç Değer Teorisinin sunduğu Eşik Ötesi Gözlemlerile tahmin edilen modellerin performansı ile kıyaslanmıştır. Eşik Ötesi Gözlemleryaklaşımı Genelleştirilmiş Pareto Dağılımı ile kuyruk endeksinin kestiriminiiçermektedir. Çalışmada, parametrik olmayan Hill ve Dekkers kestiricilerininyanısıra Maksimum Olabilirlik Kestirimi yaklaşımı ile de kuyruk endeksi tahminedilmiştir. Yukarıda bahsedilen yaklaşımlar ile RMD, İMKB'de işlem gören altıhisse senedi, IMKB 100 endeksi ve fiyat ağırlıklı olarak hesaplanan bir başka endeksiçin hesaplanmıştır. Bu modeller arasında koşulsuz ve koşullu kapsama olasılığıkriterlerini sağlayanlar başarılı olarak sınıflandırılmıştır. Her iki başarı kriterini desağlayan modeller, bir Quantile Kayıp fonksiyonu değerleri hesaplanarak birbirleriarasında test edilmiştir. En düşük kayıp değerlerini veren modeller tercih edilmiştir.Çalışmada kullanılan yaklaşımlar arasında genelleştirilmiş Pareto dağılımıkullanılarak hesaplanan modeller, Tarihi Simülasyon ve RiskMetrics yaklaşımları ilehesaplanan modellerden daha başarılı bulunmuştur.
Özet (Çeviri)
The study aims to model the tails of daily returns of securities being traded in ISE viatechniques developed by Extreme Value Theory and compute VaR. Theperformances of classical VaR forecasting methods of Historical Simulation andRiskMetrics⢠are compared with the models estimated using Peaks over Threshold(POT) approach, which is put forward by Extreme Value Theory. POT approachincorporates estimating the tail index of Generalized Pareto distributions(GPD). Aswell as having used nonparametric Hill and Dekkers estimators, also parametricMaximum Likelihood Estimate approach is applied in estimating the tail index ofGPD. VaR has been computed with these various approaches mentioned for sixstocks being traded in ISE, the ISE National 100 index, and an artificial priceweighted index. The models are classified as successful if they satisfy both criteria ofunconditional and conditional coverage. Those VaR models that satisfy both criteriaof success have also been tested in terms of a Quantile Loss function. The modelsthat gave lowest loss values are preferred.Among the approaches used in the study, the models that fit Genaralized Paretodistributions to the lower tail are found to outperform the classical HistoricalSimulation and RiskMetrics approaches.
Benzer Tezler
- Tehlike analiz yöntemlerinin İstanbul, İzmir, Dinar bölgeleri için karşıkaştırılması
Başlık çevirisi yok
VOLKAN OKUR
- Constructing a financial stress index for Turkey: A multivariate GARCH approach
Türkiye için finansal stres endeksi oluşturma: Çok değişkenli GARCH modellemesi
PINAR ŞENOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- Extreme risk connectedness of sovereign credit default swaps: Evidence from BRICS and MIST countries
Ülke kredi temerrüt takaslarının aşırı risk bağlantılılık analizi: BRICS ve MIST ülkeleri örneği
EBRU YENİCE
- Postdramatic tendencies on the British stage: The plays of Mark Ravenhill
İngiliz tiyatrosunda postdramatik eğilimler: Mark Ravenhill oyunları
SİBEL İZMİR
Doktora
İngilizce
2014
Sahne ve Görüntü SanatlarıAtılım Üniversitesiİngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLSEN CANLI
- Yapay zekâ ve demokrasi
Artificial intelligence and democracy
AYŞE NUR YAZICILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖZSOY BOYUNSUZ