Finansal risk tahmininde sahte uzun hafıza: S&P500 üzerine bir uygulama
Spurious long memory in estimating financial risk: An application on S&P 500
- Tez No: 511230
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN KAHYAOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
- Anahtar Kelimeler: Aykırı gözlemler, EGARCH model, Finansal risk, GARCH model, Risk tahmini, Sahte anılar, Sahte uzun hafıza, Yapısal kırılmalar, Outlier observation, EGARCH model, Financial risk, GARCH model, Risk forecasting, False memories, Spurious long memory, Structural breaks
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Finansal İktisat Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Karesi alınmış getirilerin gittikçe azalan otokorelasyonları, şokların uzun dönem bağımlılığı olduğuna işaret eder. Bununla birlikte, bu durum sahte uzun hafıza olarak nitelendirilen yapısal kırılmalara maruz kalan oynaklığın davranışıyla kolayca birbirine karışır. Çalışma, S&P 500'ün oynaklığındaki uzun hafızanın sahte nedenlerle açıklanıp açıklanamayacağını araştırmayı amaçlıyor. Çalışma hem zaman alanı hem de frekans alanı tahminlerini kullanmaktadır. Zaman alanında, veriler, yeni geliştirilmiş bir dalgacık (wavelet) tabanlı prosedürü kullanarak aykırı gözlemler için filtrelenir. Yapısal kırılmalar, değiştirilmiş bir ICSS algoritması kullanılarak tespit edilir. Ardından, filtreleme öncesi ve sonrası veriler için simetrik ve asimetrik GARCH modelleri tahmin edilmiştir. Frekans alanında, entegrasyon derecesi, Local Whittle tahmini kullanılarak hesaplanır, ardından sahte uzun hafızanın iki testi uygulanır. Ampirik sonuçlar, S&P 500'ün oynaklığındaki uzun hafızanın, en azından bir kısmı sahte olup oynaklık kaymasından kaynaklandığını işaret etmektedir. Aykırı gözlemlerin yok sayılması, GARCH modellerinde model kurma hatasına yol açabileceği bulundu. Buna ek olarak, frekans alanında tahmin edilen uzun hafıza parametresi zaman içinde tutarlı değildir. Bu, getiri serilerinin tutarlı bir (d) entegrasyon derecesinin kısmi olarak bütünleştirilmiş bir rejim yerine birkaç rejim tarafından daha iyi tanımlanabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The slowly decaying autocorrelations of squared returns imply that shocks are long-range dependent. However, this behavior is easily confused with the behavior of volatility when exposed to structural breaks that is described as spurious long memory. The study aims at investigating whether long memory in the volatility of S&P 500 can be explained by spurious reasons. The study utilizes both time domain and frequency domain estimations. In the time domain, the data is filtered for outliers using a recently developed wavelet-based procedure. Structural breaks are detected using a modified ICSS algorithm. Then, symmetric and asymmetric GARCH models are estimated for the data before and after filtering. In the frequency domain, the degree of integration is computed using Local Whittle estimation, then two tests of spurious long memory are performed. The empirical results indicate that the long memory in the volatility of S&P500 is at least partially spuriously caused by volatility shifts. It was found that ignoring outliers can lead to misspecified GARCH models. Furthermore, the long memory parameter estimated in the frequency domain is not consistent over time. This indicates that return series might be better described by several regimes rather than by one fractionally integrated process of a consistent degree of integration (d)
Benzer Tezler
- Bridging causal discovery and graph neural networks: a comparative perspective
Nedensel keşif ve çizge sinir ağları arasındaki köprü: Karşılaştırmalı bir bakış açısı
MUHAMMED ÖMER TAYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER BADAY
- Şirketlerin finansal başarısızlık tahmininde Altman Z-score modelinin kullanılması, Borsa İstanbul'da bir araştırma
Using the Altman Z-score model in predicting the financial distress of companies
SIDDIG MOHAMED OSMAN KHALID
- Bankalarda kredi riski yönetimi ve bankaların finansal performansının önceden tahminlenmesi
Credit risk management in banks and forecasting of financial performance of banks
EMRAH TUNER
Doktora
Türkçe
2024
Bankacılıkİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYHAN HİLAL YASLIDAĞ
- Estimating the probability of bankruptcy using z-score and distance to default model: An application on ise
İflas etme olasılıklarını Z-skor ve finansal sıkıntıya olan uzaklık hesaplayarak tahmin etme: BİST'de ampirik bir uygulama
IFTIKHAR IFTIKHAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM ÖZARI
- Temerrüt olasılığının tespitine yönelik ampirik bir çalışma
An empirical analysis to predict the probability of default
TUĞBA KESKİNKILIÇ