Riske maruz değerin genelleştirilmiş hiperbolik dağılımlar ile hesaplanması
Computation of value at risk using generalized hyperbolic distributions
- Tez No: 216742
- Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Genellestirilmis ters Gaussian, genellestirilmis hiperbolik dağılım, normal ters Gaussian dağılım, hiperbolik dağılım, normal varyansortalama karısımı, Riske Maruz Değer, Generalized inverse Gaussian distribution, generalized hyperbolic distribution, normal inverse Gaussian distribution, hyperbolic distribution, normal variance-mean mixture, value at risk
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Riske Maruz Değerin tahmin edilmesi çalısmalarında standart risk ölçüm kriteri olarak normal dağılımı temel alan yaklasım uygulanmaktaydı. Ancak, yapılan birçok arastırmada bazı finansal değiskenlerin getiri serilerinin dağılımlarının kalın kuyruğa sahip olduğu, çarpık ve dik özellik gösterdiği bilgisine ulasılmıstır. Dağılımların bu özelliği, finansal getirilerde büyük kayıpların ve kazançların olduğunu göstermektedir. Bu nedenle çalısmamızda, yukarıda tanımlanan dağılım özelliklerini tasıyan tek değiskenli ve çok değiskenli genellestirilmis hiperbolik dağılım ailesini olusturan hiperbolik ve normal ters Gaussian dağılımları açıklanmıstır. Çalısmamızın ikinci bölümünde tek değiskenli ve çok değiskenli genellestirilmis hiperbolik dağılım ailesi hakkında kuramsal bilgiler verilmistir. Üçüncü bölümde ise, Riske Maruz Değer kavramını ve hesaplanma yöntemleri hakkında bilgilere yer verilmistir. Sayısal örnekte, ?MKB-100, döviz kurları ve hisse senetlerinin logaritmik getiri dağılımları genellestirilmis hiperbolik dağılımının alt ailelerine uygulanmıstır. ?MKB- 100, döviz kurları ve hisse senetleri için tek değiskenli Riske Maruz Değer tahmin edilmistir.
Özet (Çeviri)
The approach based on normal distribution was used in the studies of guessing the Value at Risk as a standard risk measuring criterion. However, in many researches it is understood that the distribution of profit series of financial variables has heavy tails and it is skewed and straight. This characteristic of distribution shows that there are many loses and gains in financial profits. For this reason, in this study, Gaussian distribution which is univariate and multivariate generalized hyperbolic distribution family carrying the characteristics defined here is explained. In the second part of the study, theoretical knowledge is given on univariate and multivariate generalized hyperbolic distribution family. Finally, in the third part, some knowledge is provided on the Value at Risk and its computation methods. In the numerical example, we fit subfamilies of generalized hyperbolic distributions to logarithmic return distributions of ISE-100, currencies and stocks. We forecast univariate VaR for ISE-100, currencies and stocks.
Benzer Tezler
- İMKB 30 Endeksine dahil olan bir sektörde riske maruz değer hesaplaması
Estimating value at risk on a sektor is included in ISE 30
SEYHAN ALTIKATOĞLU
- Multivariate garch models
Çok değişkenli garch modelleri
UĞUR EJDER
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURÇ ÜLENGİN
- Risk management techniques in an energy company
Enerji firmasında risk yönetimi tekniklerinin uygulanması
HÜLYA KESKİNTAŞ SARI
Doktora
İngilizce
2011
Ekonometriİstanbul Teknik ÜniversitesiSayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURÇ ÜLENGİN
- Sonlu elemanlar metodu kullanılarak güç kablolarının ısıl analizi ve akım taşıma kapasitesinin değerlendirilmesi
Thermal analysis of power cables using finite element method and the current carrying capacity evaluation
MURAT KARAHAN
Doktora
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. SELÇUK VAROL
YRD. DOÇ. DR. ADNAN KAKİLLİ
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL