Geri Dön

Bayesci olasılıksal oynaklık modelleri

Bayesian stochastic volatility models

PDF İndir

  1. Tez No: 216456
  2. Yazar: AHMET MERT AKTAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜL ERGÜN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
  12. Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Riskin temel göstergesi olan oynaklık, finansın en önemli konularından birini oluşturmaktadır. Finansal zaman serilerinde oynaklığın modellenmesi ve tahmini önemle üzerinde durulan bir konudur. Uluslararası finans piyasalarında son yıllarda yaşanan çalkantılar piyasaların hareketlerinin önceden tahmin edilmesine yönelik çabaları arttırmıştır. Özellikle, finans piyasalarının işleyiş dinamiklerinin geleneksel iktisadi yöntemlerle açıklanamaması, bu alanlarda gelişmiş sayısal yöntemlerin kullanılmasının gerekliliğini ortaya koymaktadır.Tez çalışmasının amacı son yıllarda finans piyasalarında yaşanan çalkantılarla ortaya çıkan piyasa hareketlerinin önceden tahmin edilmesine yönelik çabalardan finansal verilerin modellenerek yapısının ortaya konmasında yeni bir yöntem olan Olasılıksal Oynaklık Modellerini tanıtmak ve farklı finans verilerini kullanarak Olasılıksal Oynaklık Modellerine Bayesci bir yaklaşımda bulunmaktır.Çalışmada Olasılıksal Oynaklık Modelleri Bayesci bir yaklaşımla ele alınmış olup, oynaklığın modellenmesinde başvurulan diğer yöntemlere göre finansal verilerin temel özelliklerine daha yatkın olduğu ve Bayesci yaklaşımın getirmiş olduğu avantajlardan faydalandığı görülmüştür. Çalışmada BUGS programı kullanılarak oluşturulmuş Olasılıksal Oynaklık Modellerine de yer verilmiştir.

Özet (Çeviri)

Volatility which is the basic indicator of risk, is the one of the most important subject in finance. To model the volatility of financial time series and to estimate the parameters are the main targets in finance. The unpredictable fluctuation of international finance market in recent years increased the efforts to predict that unknown waves. Especially after realizing the operation dynamics of financial markets could not be explained by the conventional economical methods, the usage of advanced numerical methods became a must for this field.The purpose of the thesis is to employ Stochastic Volatility Models to predict market movements emerging after fluctuations in financial markets recently and making a Bayesian approach to Stochastic Volatility Models utilizing different financial datasets.In thesis, Stochastic Volatility Models are handled by a Bayesian approach and is observed that it tends to basic characteristics of financial datasets more than other approaches and made use of advantages Bayesian approach brought. In thesis, Stochastic Volatility Models constructed by BUGS program has also been given a place.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    692422

    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

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR

  2. Tez No

    650745

    Model selection for relational data factorization models

    İlişkisel veri ayrıştırılmasında model seçimi

    ÇAĞLAR HIZLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL

  3. Tez No

    717398

    Bayesçi ağlarda zamansal değişkenlerin kullanımı

    Using time dependent variables in Bayesian networks

    ASLI YAMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ

  4. Tez No

    341460

    Bayesci optimizasyon algoritmasının beslenme probleminde kullanımı

    The use of bayesian optimization algorithm for feeding problem

    SERPİL GÜMÜŞTEKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Beslenme ve DiyetetikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TALAT ŞENEL

  5. Tez No

    474348

    İnference and parameter estimation in bayesian change point models

    Bayesçi değişim noktası modellerinde çıkarım ve parametre kestirimi

    ÇAĞATAY YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL

Geri Dön