Geri Dön

Bayesian changepoint and time-varying parameter learning in regime switching volatility models

Rejim değiştiren volatilite modellerinde Bayes bazlı değişim noktası ve zamana bağlı parametre kestirimi

PDF İndir

  1. Tez No: 409254
  2. Yazar: MUSTAFA SERDAR YÜMLÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

Bu tez, rejim değiştiren volatilite modellerinde değişim noktası tespit yöntemini kullanarak bütünleşik durumların tespiti ve parça parça zamana bağlı değişim gösteren parametreler için bir kestirim tekniği sunmaktadır. Bu yaklaşım değişim nokta sayısı bilinmeyen GARCH ve EGARCH bazlı volatilite modellerinin tahmini için bir Sıralı Monte Carlo yöntemidir. Arka yoğunlukları ve çevrimiçi tahminleri hesaplamak için modern harici parçacık filtreleme teknikleri kullanılmıştır. Bu yaklaşım, aynı zamanda bu tip volatilite modellerinde karşılaşılan ortak atalara yol bağımlılığı sorununa da otomatik olarak çözüm sağlamaktadır. Bu model daha önce İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB) olarak bilinen Borsa İstanbul günlük getiri verisi üzerinde test edilmiştir. Volatilite modelleri için koşullu varyansın tüm parametrelerinin dinamik olarak değişim gösterdiği bir tam yapısal değişim noktası spesifikasyonu tanımlanmıştır. Sonuç olarak, önerilen yaklaşım ve modelin zaman serisini farklı rejimlere bölerek her rejime ait volatilite modeli parametrelerini çoklu değişim noktası tespit süreci ile birlikte öğrendiği ve geçmiş yöntemlere göre daha iyi bir tahmin gücü ortaya koyduğu deneylerle gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

This dissertation proposes a combined state and piecewise time-varying parameter learning technique in regime switching volatility models using multiple changepoint detection. This approach is a Sequential Monte Carlo method for estimating GARCH & EGARCH based volatility models with an unknown number of changepoints. Modern auxiliary particle filtering techniques are used to calculate the posterior densities and online forecasts. This approach also automatically deals with the common ancestral path dependence problem faced in these type volatility models. The model is tested on Borsa Istanbul (BIST) formerly known as Istanbul Stock Exchange (ISE) market data using daily log returns. A full structural changepoint specification is defined in which all parameters of the conditional variance of the volatility models are dynamic. Finally, it is shown with simulation experiments that the proposed approach partitions the series into several regimes and learns the parameters of each regime's volatility model in parallel with the multiple changepoint detection process and shows better forecasting power compared to previous techniques.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    642057

    Towards adaptive brain-computer interfaces: Statistical inference for mental state recognition

    Uyarlanabilir beyin-bilgisayar arayüzlerine doğru: Zihinsel durum tanıma için istatistiksel çıkarım

    MASTANEH TORKAMANI AZAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    BiyomühendislikSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN

    Prof. Dr. SELİM SAFFET BALCISOY

  2. Tez No

    474348

    İnference and parameter estimation in bayesian change point models

    Bayesçi değişim noktası modellerinde çıkarım ve parametre kestirimi

    ÇAĞATAY YILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL

  3. Tez No

    418991

    Elektronik kartların saha verilerine dayalı güvenilirlik analizi

    Reliability analysis of electronic boards based on field data

    SALİH VEHBİ CÖMERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ALTUN

  4. Tez No

    270492

    Bayesian methods for real-time pitch tracking

    Gerçek zamanlı nota takibi için Bayesçi yöntemler

    UMUT ŞİMŞEKLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL

  5. Tez No

    299298

    İstatistiksel model seçiminde Bayesci yaklaşımlar ve Bayes faktörü

    Bayesian approaches to statistical model selection and Bayes factor

    MUTLU ALTUNTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İstatistikSinop Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMEL ÇANKAYA

Geri Dön