Finansal piyasalarda ardışık bağlanımlı koşullu varyans etkileri, oynaklık tahmini ve Türkiye üzerine bir uygulama
Autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) effects on financial markets, volatility forecast and applications on Turkish markets
- Tez No: 261699
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VEDAT SARIKOVANLIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 154
Özet
Politik karar alıcılar, yatırımcılar ve iş dünyası açısından finansal piyasalardaki oynaklığın önemi şüphesiz ki çok önemlidir. Alınacak her türlü kararda finansal göstergeler, belirleyici rol üstlenmektedir. Çalışmamızın amacı bu oynaklıkların tespit edilmesi ve geçmiş dönem oynaklıklarını ve finansal verileri kullanarak finansal piyasalardaki belirsizlikten kaynaklanan risk faktörünü, oynaklık tahminleri yöntemlerini kullanarak minimize etmektir. Bu amaç doğrultusunda konunun teorik yapısı incelenirken zaman serileri ve buna bağlı ARIMA otoregresif modelleri dikkate alınmış, sonrasında ARCH modelleri içerisinden en çok kullanılan ARCH, GARCH, GARCH-M, EGARCH ve TGARCH modellerinden bahsedilmiştir. Uygulama kısmında ise finansal piyasalarda gösterge niteliğindeki İMKB100 verilerinin yanında EURO/YTL ve ALTIN fiyatları verileri kullanılarak önce uygun ARIMA modelleri, daha sonrasında da ARCH modelleri kullanılarak oynaklık modellemeleri yapılmıştır.ANAHTAR KELİMELER: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH, GARCH-M, Volatilite, Oynaklık, ARIMA, Zaman Serisi, Ardışık Bağlanımlı Koşullu Varyans.
Özet (Çeviri)
It?s obvious that volatility in financial markets is one of the most important concerns of political decision makers, investors and the business world. Financial indicators have a determinative role on every kind of decision to be made. The aim of this study is the determination of the volatility and minimizing the risk factor by using volatility forecast models with the help of past volatility and financial data in the market. Whilst the theorical process, we?ve studied on time seris and ARIMA Autoregressive models, later on we have mentioned about most common ARCH models such as ARCH, GARCH, GARCH-M, EGARCH and TGARCH. On the application section, first we have determined the most suitable ARIMA model and later on we?ve developed ARCH models in order to forecast volatility by using three financial data regarding IMKB100 Index data which is one of the most important indicators of a financial market, EURO/YTL currency data and Gold Prices data.KEY WORDS: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH, GARCH-M, Volatility, ARIMA, Time Series, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity.
Benzer Tezler
- Gecelik faiz oranları volatilitesinin modellenmesinde asimetrik garch modelleri
Başlık çevirisi yok
TUĞBA AKSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EBRU ÇAĞLAYAN
- Döviz kuru oynaklığı ve ardışık koşullu değişen varyans modelleri ile Türkiye'de döviz kuru oynaklığının modellenmesi
Exchange rate volatility and modelling by using autoregressive conditional heteroscedasticity models in Turkey
MEHMET OZAN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAMDİ EMEÇ
- Improving time series forecasts through predictive error compensation and deep feature fusion
Tahmı̇nsel hata telafı̇sı̇ ve derı̇n öznitelik füzyonu yoluyla zaman serı̇sı̇ tahmı̇nlerı̇nı̇n gelı̇ştı̇rı̇lmesı̇
MUHAMMED ENES BAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nın mikroyapı analizi: Organizasyon, fiyat oluşumu, otoregresif koşullu süre modelleri
Istanbul Exchange Stock Market: Organization, price formation, autoregressive conditional duration models
ORHAN OĞUZ YILMAZ
- Sermaye piyasında portföy sigortası uygulamaları
Portfolio insurance applications in capital market
LEVENT SOYALP