Model selection criteria for multivariate GARCH models
Multivariate GARCH modelleri için model seçimi kriterleri
- Tez No: 395454
- Danışmanlar: PROF. DR. AYLA OĞUŞ BİNATLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Bu çalışmada, copula teorisi çok değişkenli GARCH modelleri arasındaki seçmek için kriterleri kurmak için kullanılır. Bu pazarlar arasında şokların etkilerini incelemek için değişkenli GARCH modellerini kullanımı yaygındır. Akademisyenler, farklı pazarlar verilere başvuran birçok MGARCH modelleri vardır. Diğer modele bir model tercih sorunu bilim adamları tarafından ele alınmamıştır. Bunu yapmak için, ilk ayran sorunu MGARCH modelleri için tanımlanır ve daha sonra bir hipotez testi, iki piyasaların daha iyi ilişkiler toplayan hangi modelin kontrol etmek tanıtıldı yaklaştı. Bir sonraki adımda birkaç bağımlılık modelleme yaklaşımları MGARCH modellerinin standart artıklarının kontrol edilir. Aralarında, Alternatif Koşullu Beklentiler regresyon yöntemi MGARCH modelleri için model seçimi kriter olarak seçilir. Kriter, gerçek dünya verileri, OPEC petrol fiyatları ve Çin hisse senedi Endeksleri tutarlılığını kontrol etmek, Çin hisse senedi piyasasında petrol fiyatları volatilite yayılma etkileri arasındaki ilişkiyi yakalar hangi modelin kontrol etmek deneysel çalışma için kullanılır olmuştur.
Özet (Çeviri)
In this study, theory of copula is used to establish criteria to select between multivariate GARCH models. It is common to use Multivariate GARCH models to study effects of shocks between markets. There are several MGARCH models which scholars have applied to different markets data. The problem of preferring one model to other model is not discussed by scholars. To do so, first buttermilk problem is identified for MGARCH models, and then a hypothesis testing approached is introduced to check which model collects better the relationships of two markets. In next step several dependency modeling approaches are checked for standardized residuals of MGARCH models. Among them, Alternating Conditional Expectations regression method is selected as model selection criterion for MGARCH models. To check the consistency of criterion, real world data, OPEC oil prices and Chinese stock Indices, has been used for empirical study to check which model captures relationship between volatility spillover effects of Oil prices on Chinese stock market.
Benzer Tezler
- Finansal zaman serilerindeki oynaklığın çok değişkenli GARCH modelleri ile analizi
Analysis of the volatility in financial time series using multivariate GARCH models
MEHMET OZAN ÖZDEMİR
- Model selection methods for multivariate linear partial least squares regression
Çok değişkenli doğrusal kısmi en küçük kareler regresyonu için model seçme yöntemleri
ELİF BULUT
Doktora
İngilizce
2010
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERDAR KURT
- Rastgele orman yaklaşımı kullanılarak çok değişkenli uyumlu regresyon şeritlerinde model seçimi
Model selection in multivariate adaptive regression splines using random forest approach
DİLEK SABANCI
Doktora
Türkçe
2019
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Çok değişkenli Bernoulli lojistik modellerde LASSO tahmincileriyle model seçimi
LASSO feature selection in multivariate Bernoulli logistic models
ASLI YAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Çok değişkenli çoklu ayarlama problemlerinde değişken seçimi
Variable selection in multivariate multiple calibration problems
İSMAİL KOÇAK