Geri Dön

Dalgacık bazlı uç değer teorisi ile parametrik olmayan volatilite modellemesi

Nonparametric volatility modelling with wavelet based extreme value theory

  1. Tez No: 258465
  2. Yazar: ATİLLA ÇİFTER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SELAHATTİN GÜRİŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 192

Özet

Bu tezin amacı, riske maruz değer öngörüsünde dalgacık bazlı uç değer teorisini geliştirmektir. Döndürmeli en yüksek örtmeli ayrık dalgacık dönüşümü genelleştirilmiş pareto dağılımında eşik değer olarak önerilerek dalgacık bazlı genelleştirilmiş pareto dağılımı, dalgacık bazlı koşullu genelleştirilmiş pareto dağılımı, dalgacık bazlı beklenen kuyruk kaybı ve dalgacık bazlı koşullu beklenen kuyruk kaybı modelleri geliştirilmiştir.Dalgacık bazlı uç değer teorisi modellerinin örneklem dışı öngörü performansı değişen varyans, simülasyon ve bootstrap ve uç değer teorisi modelleri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma modeli olarak değişen varyans modellerinden GARCH, EGARCH, GRJ-GARCH, APARCH, IGARCH, FIGARCH, FIEGARCH, FIAPARCH, HYGARCH, GRJ-normal karma GARCH ve asimetrik normal karma GARCH modelleri eklenmiştir. Ayrıca, Riskmetrics-EWMA, Cornish-Fisher ve markov rejim değişim GARCH modelleri ile riske maruz değer hesaplanmıştır. Dağılım seçiminin önemini test etmek amacı ile GARCH modelleri normal dağılım yanında student-t ve çarpık student-t dağılımları ile de modellenmiştir.Uygulama olarak, İMKB-100 endeksi seçilmiş ve örneklem dışı öngörü için 15.01.2001-20.03.2009 tarihleri arasındaki günlük 2048 gözlem kullanılmıştır.Önerilen dalgacık bazlı uç değer teorisi ve karşılaştırma modellerinin öngörü performansı aşım sayısı, kök ortalama hata kare, Kupiec(1995), Lopez(1998) ve Christoffersen(1998) geriye dönük testleri ile test edilmiştir. Ampirik bulgular, dalgacık bazlı uç değer teorisi modellerinin gerek aşım sayısı gerekse kuyruk testlerine göre daha iyi öngörü performansı sağladığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The aim of the present thesis is to develop wavelet based extreme value theory for value-at-risk forecasting. Circularly shifted maximal overlap discrete wavelet transform is offered as threshold in generalized pareto distribution and wavelet based generalized pareto distribution model, wavelet based conditional generalized pareto distribution model, wavelet based expected shortfall model and wavelet based conditional expected shortfall model are developed.The out-of-sample forecasting performance of the wavelet based extreme value theory models are compared with conditional volatility, simulation and bootstrap and extreme value theory models. GARCH, EGARCH, GRJ-GARCH, APARCH, IGARCH, FIGARCH, FIEGARCH, FIAPARCH, HYGARCH, GRJ-normal mixture GARCH, asymmetric normal mixture GARCH are selected for comparision of volatility models. Besides, value-at-risk is calculated by using Riskmetrics-EWMA, Cornish-Fisher and markov regime switching GARCH models. GARCH models are also tested with student-t and skewed student-t distribution beside gaussian distribution in order to test the importance of selecting distributions.For application, ISE-100 index is selected and 2048 data is used for the period between January 15, 2001 and March 20, 2009 as out-of-sample forecasting.The forecasting performance of the wavelet based extreme value theory suggested in the present thesis and comparision models are tested with backtesting models of violations number, root mean squared errors(RMSE), Kupiec(1995), Lopez(1998) and Christoffersen(1998) tests. Empirical evidence shows that wavelet based extreme value theory provides better forecasting performance based on not only number of violations but also tail loss tests.

Benzer Tezler

  1. Wavelet frames and redundant wavelet transforms for fault detection

    Dalgacık çerçeveleri ve artıklı dalgacık dönüşümleri ile arıza tespiti

    TAYFUN ŞENGÜLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER

  2. Detection of human vital signs through obstructive barriers using UWB GPR

    Engel arkası hayati bulguların geniş bantlı yere nüfus eden radar ile tespiti

    CANSU BÜYÜKHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA İNCİ ÇİLESİZ

    YRD. DOÇ. DR. SAEID KARAMZADEH

  3. Beyin bilgisayar arayüzü uygulamalarında motor görüntüleme EEG sinyallerinin analizi için yeni yaklaşımlar

    New approaches to analysis of motor imagery EEG signals in brain computer interface applications

    ESRA KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL SARITAŞ

  4. K-median clustering algorithms for time series data

    Zaman serisi verileri için K-medyan kümeleme algoritmaları

    GÖKÇEM YİĞİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEM İYİGÜN

  5. Yüksek gerilim enerji iletim hattındaki arızaların dalgacık paket dönüşümü ve ortak vektör yaklaşımıyla sınıflandırılması

    The classification of faults in high voltage energy transmission line by using wavelet packet transform and common vector approach

    MEHMET YUMURTACI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Elektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN GÖKMEN

    PROF. DR. OSMAN KILIÇ