Geri Dön

Finansal zaman serileri analizine frekans boyutu yaklaşımı: Dalgacıklar yöntemi ve İMKB'de bir uygulama

Frequency domain approach to financial time series analysis: Wavelets methods and an evidence from İMKB

PDF İndir

  1. Tez No: 240867
  2. Yazar: SEVDA GÜRSAKAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA ACAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, İstatistik, Econometrics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 239

Özet

Dalgacıklar yöntemi veriyi zaman boyutundan frekans boyutuna çeviren ve çeşitli frekans bileşenlerine ayrıştıran matematiksel bir yöntemdir. Aynı anda hem zaman hem de frekans bilgisini içeriyor olması ve durağan olmayan serilere de uygulanabilmesi yöntemi klasik frekans boyutu yaklaşımları olan Fourier ve Spektral analizlerden avantajlı hale getirmektedir. Bu yöntemi kullanarak yapılan çalışmalar; daha çok akustik, astronomi, mühendislik, jeoloji, tıp, meteoroloji, oşinografi ve fizik disiplinlerinde yoğunlaşmış olmakla beraber ekonomi ve finans alanlarında pek de fazla değildir. Bu tez çalışmasının amacı dalgacıklar yönteminin finansal zaman serileri analizinde de uygulanabilir olduğunu ortaya koymaktır.Bu amaç doğrultusunda İMKB'deki uzun dönem bağımlılık yapısını tahmin etmek için Jensen (1999) tarafından geliştirilen kesikli dalgacık dönüşümü kullanılmıştır. Jensenin yapmış olduğu simülasyonlar dalgacık temelli bu yöntemin diğer yöntemlere göre daha etkin olduğunu göstermiştir. Bu çalışmanın bulguları da Jensen'in bulguları ile tutarlı olduğundan, dalgacıklar yönteminin uzun dönem bağımlılık yapısı tahminlerinde daha etkin ve tutarlı sonuçlar verdiğini dolayısıyla finansal analizlerde de dalgacıkların kullanılabilir olduğunu söylemek mümkündür.

Özet (Çeviri)

Wavelets methods are mathematical expansions that transform data from the time domain into different layers of frequency levels. Compared to standard Fourier and Spectral analysis, they have the advantage of being localized both in time and in the frequency domain, and enable the researcher to analyze non-stationary data at different scales. Applications using wavelets in disciplines other than economics and finance are extensive, with many papers published in areas such as acoustics, astronomy, engineering, forensics, geology, medicine, meteorology, oceanography and physics. The main aim of this thesis is to shed new light on wavelet analysis by illustrating its usage in applied financial time series analysis.For this purpose we used the discrete wavelet transform, devised by Jensen (1999), to estimate the long memory parameter for ISE National 30 and 100 indexes. Jensen?s test based on wavelet methods, has significant advantages over the conventional long memory tests. According to Monte Carlo studies conducted by Jensen wavelet based test has smaller MSE(Mean Square Error) than the other long memory models. Since our estimation results are consistent with Jensen?s simulation results we can finally say that ? wavelet methods are more efficient than the other methods and however wavelets methods can be used financial analysis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    760613

    Deep wavelet neural network for spatio-temporal data fusion

    Uzamsal-zamansal veri füzyonu içinderin dalgacık sinir ağları

    AJLA KULAGLIC

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  2. Tez No

    543520

    Development of new forecasting strategies using wavelet transform (wt), multiple wavelet coherence (mwc) and multi-fractal de-trended fluctuation analysis (mfdfa)

    Dalgacık tranformasyonu, çoklu dalgacık uyumluluk analizleri ve çoklu fraktal meyilden arındırılmış dalgalanma analizlerini kullanarak yeni ileri dönük fiyat tahminleme stratejileri geliştirme

    EMRAH ORAL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    EkonomiYeditepe Üniversitesi

    Finansal İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GAZANFER ÜNAL

  3. Tez No

    337589

    HHT analizine ilişkin yeni yaklaşımlar: Sermaye piyasası üzerine bir uygulama

    New approaches to the HHT analysis: An application to the stock market

    ERDOST TORUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN KASMAN

    PROF. DR. NORDEN E.HUANG

  4. Tez No

    805967

    Ekonomik krizlerin dalgacık dönüşümü teorisi ile tahmini: Türkiye uygulaması

    Forcasting economic crisis by wavelet transformation theory: Turkiye case

    BERFİN AYDOĞMUŞOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonometriSüleyman Demirel Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CÜNEYT TOYGANÖZÜ

  5. Tez No

    409125

    Multiresolution analysis of S&P500 time series

    S&P500 zaman serisinin çoklu çözünürlük analizi

    DENİZ KENAN KILIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    MaliyeOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Finansal Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖMÜR UĞUR

Geri Dön