Doğrusal olmayan zaman serisi verilerinin modellenmesinde kullanılan değişen varyanslılık testlerinin karşılaştırmalı analizi üzerine bir araştırma
A study on comparative analysis of heteroscedasticity tests used in nonlinear time series modelling
- Tez No: 351041
- Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT ŞENYAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: ARCH, GARCH, OynaklÕk, De÷iúen VaryanslÕlÕk Testleri, Simülasyon, Testin Gücü, ARCH, GARCH, Volatility, Test for Heteroskedasticity, Simulation, Power of Test
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 228
Özet
Bu çalışma finansal zaman serilerindeki doğrusal olmayan davranışların belirlenmesinde, özellikle oynaklığın tesbitinde kullanılan değişen varyanslılık testleri üç farklı grupta; doğrusallık testleri, otokorelasyonun belirlenmesine yönelik testler, ve ARCH ve GARCH etkilerinin belirlenmesine yönelik testler şeklinde, ele alarak, bu gruplardan Park, Glejser, Breusch-Godfrey LM, White ve ARCH LM testlerinin karşılaştırılması amacıyla simülasyon verilerine dayandırılarak hazırlanmıştır. Çalışmada farklı modellerin farklı parametre değerlerinin kombinasyonları, farklı büyüklükteki örnek setleri için test istatistikleri ve test güçleri karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları testlerin kullanım amaçları açısından yorumlanmıştır.Simülasyon sonuçlarının doğrulanması, oynaklığa sahip olduğu bilinen 11 ayrı doğrusal olmayan gerçek veriler üzerinde uygulanan değişen varyanslılık testleri p değeri bakımından karşılaştırılmaktadır.Çalışmanın sonucunda test gücü açısından en güçlü testler olarak yer alan testlerin, gerçek verilerle üzerine yapılan uygulama bölümünde en düşük p değerlere sahip çıkması, çalışmanın sonuçlarının doğrulandığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This study describes the methods to determine the non-linear behavior in financial time series and specifically to test for volatility using heteroscedastisity tests classified into three different groups - linearity tests, tests for autocorrelation and tests for the presence of ARCH or GARCH effects. The simulation study has been conducted in order to compare Park, Glejser, Breusch-Godfrey LM, White and ARCH LM test results by virtue of power of test. In accordance with the non-linear models with different combinations of parameter values, different number of data sets with different size was generated with the use of simulation methodology. Each of heteroscedastisity tests was applied to each of simulated non-linear time series data resulting in test statistics calculation. To make comparison, the power of tests was calculated and the advantages and disadvantages of tests were shown.Simulation results were verified using comparison of the heteroscedastisity tests applied on 11 real different non-linear data incorporating volatility by virtue of P - Value Method.As a result, simulation study showed the most powerful tests, whereas real-data study showed them to be with low p-value. This illustrates that real-data study have proved correctness of conclusions of simulation study.
Benzer Tezler
- 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
- Aiding agricultural practices with the exploration of earth observation data via machine learning
Yer gözlem uydu verilerinin tarımsal uygulamalara yardımcı olmak amacıya makine öğrenme algoritmaları ile incelenmesi
MEHMET FURKAN ÇELİK
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA ERTEN
- Autoregressive forests for multivariate time-series modeling
Çokdeğişkenli zaman serilerinin modellemesinde çokdeğişkenli ormanlar
KEREM SİNAN TUNCEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Mühendislik BilimleriBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN
- Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies
Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi
MEHMET İLTER ÖZMEN
Doktora
İngilizce
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL
- Zaman serileri için optimize ARIMA-YSA hibrit modeli ve finansal zaman serileri ile örnek uygulamalar
Optimized ARIMA–ANN hybrid model for time series and sample applications with financial time series
MAHMUT BURAK ERTURAN
