Geri Dön

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

  1. Tez No: 351041
  2. Yazar: SAKİNE BABAŞOVA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. LEVENT ŞENYAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: ARCH, GARCH, OynaklÕk, De÷iúen VaryanslÕlÕk Testleri, Simülasyon, Testin Gücü, ARCH, GARCH, Volatility, Test for Heteroskedasticity, Simulation, Power of Test
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  2. 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

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESRA ERTEN

  3. Autoregressive forests for multivariate time-series modeling

    Çokdeğişkenli zaman serilerinin modellemesinde çokdeğişkenli ormanlar

    KEREM SİNAN TUNCEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Mühendislik BilimleriBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN

  4. 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

    İngilizce

    2024

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL

  5. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    EkonometriAkdeniz Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FAHRİYE UYSAL