Identification of coupled systems of stochastic differential equations in finance including investor sentiment by multivariate adaptive regression splines
Finansta yatırımcı duyarlılığını içeren bağlantılı stokastik diferensiyel denklem sistemlerinin çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri tarafından tanımlanması
- Tez No: 464972
- Danışmanlar: PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finansal Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Stokastik diferansiyel denklemler, finansal modeller, sinir sistemleri, mikro-ekonomik sistemler ve insan davranışı gibi belirsizlik altındaki çeşitli matematiksel modelleri ifade etmede hızlı bir şekilde en iyi bilinen format oldular. Onlar bugün bir dinamik modelin rastgeleliğini tanımlamada temel yöntemlerden birisi. Bir finansal sistemde çeşitli finansal varlıkları modellemek için farklı türlerde stokastik diferansiyel denklemler geliştirilmiştir. Diğer yandan iktisatçılar, bireysel yatırımcıların duygularının ve görüşlerinin kararlarını nasıl etkilediği gibi davranışlarıyla ilgili birçok ampirik olgunun üzerinde araştırma yürütmüşlerdir. Duygular, düşünce biçimini etkileyebilir. Olumsuz bir durum riskten kaçınmaya neden olurken, olumlu bir durum hırslı olmaya ve hatta riskli bir şekilde davranmaya neden olur. Tüm bu duygu ve düşünceler, duyarlılık kelimesi tarafından tanımlanır. Finansta stokastik değişiklikler yatırımcıların duyarlılık seviyelerine göre ortaya çıkabilir. Çalışmamızda bazı finansal süreçler ile yatırımcıların duyarlılığı arasındaki karşılıklı etkileri, zamanla gelişen ve otonom olmayan bağlantılı bir stokastik denklem sistemi kurarak temsil etmeyi amaçlıyoruz. Bunlar değerlendirilmesi ve çözümü zor denklemler. Bu nedenle bunları ayrıklaştırma ve Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğriler (MARS) modeli sayesinde basitleştirilmiş bir yaklaşım şekliyle ifade edeceğiz. MARS, yüksek boyutlu ve büyük verilere dayanan etkileşimli değişkenlerle sınıflandırma ve esnek regresyon için güçlü bir yöntemdir. Burada zamanı bir başka uzaysal değişken olarak değerlendiriyoruz. Sonrasında gerçek dünya verileriyle modern bir uygulama sunacağız. Tez, gelecek çalışmalara yönelik sonuç ve görüşler ile tamamlanmaktadır. Anahtar Kelimeler : Stokastik diferansiyel denklemler, parametre tahmini, ekonomi, yatırımcı duyarlılığı, Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri
Özet (Çeviri)
Stochastic Differential Equations (SDEs) rapidly become the most well-known format in which to express such diverse mathematical models under uncertainty such as financial models, neural systems, micro-economic systems, and human behaviour. They are one of the main methods to describe randomness of a dynamical model today. In a financial system, different kinds of SDEs have been elaborated to model various financial assets. On the other hand, economists have conducted research on several empirical phenomena regarding the behaviour of individual investors, such as how their emotions and opinions influence their decisions. Emotions can affect the way of thinking. A negative state leads to be risk-averse, while a positive state leads to be ambitious, and to act in a risky way even. All those emotions and opinions are described by the word Sentiment. In finance, stochastic changes might occur according to investors' sentiment levels. In our study, we aim to represent the mutual effects between some financial process and investors' sentiment with constructing a coupled system of non-autonomous SDEs, evolving in time. These equations are hard to assess and solve. Therefore, we express them in a simplified manner of an approximation by discretization and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) model. MARS is a strong method for flexible regression and classification with interactive variables, based on high-dimensional and big data. Hereby, we treat time as another spatial variable. Afterwards, we will present a modern application with real-world data. The thesis finishes with a conclusion and an outlook towards future studies. Keywords : SDEs, parameter estimation, economics, investor sentiment, Multivariate Adaptive Regression Splines
Benzer Tezler
- Bir robotik manipülatörün eklem ve kartezyen esaslı öngörülü kontrolu
Joint and cartesian based predictive control of a robotic manipulator
RECEP KAZAN
- Şebeke etkileşimli tüketiciler ile toplu talep yönetimi
Aggregated demand side management with grid responsive consumers
MUSTAFA ALPARSLAN ZEHİR
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK
- Indentification and model predictive control of the raw material blending process in cement industry
Çimento endüstrisinde hammadde harmanlama prosesinin tanılanması ve model öngörülü kontrolü
AYHAN KURAL
- IEEE 1149.1 standardı kullanarak test edilebilir lojik devre tasarımı
Testable lojik circit design by using IEEE 1149.1 standard
A.BETÜL TUNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. AHMET DERVİŞOĞLU
- Yapı sistemlerinin karekteristik parametrelerinin tanımlanması
Identification of the characteristic parameters of structural systems
BARLAS ÖZDEN ÇAĞLAYAN
