Kapula ile küresel borsa indeksleri arasındaki bağımlılığın araştırılması
Investigation of dependence among global stock exchanges via copula
- Tez No: 529585
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT GÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Giresun Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Bu tez uluslararası borsalar arasındaki bağımlılığı nispeten yeni fakat hızla gelişen bir yaklaşım olan kapulaları kullanarak incelemektedir; bu da hem bağımlılık yapısının hem de bağımlılığın derecesini incelememize olanak sağlamaktadır. Kapulanın önemi marjinal dağılımın biçimine bakmadan, rastgele değişkenler arasındaki bağımlılık yapılarını modellemesi ve yakalamasıdır. Korelasyon ölçüleri bağımlılığın derecesini yansıtır ancak bağımlılığın yapısını ve şeklini yansıtmaz. Kapulaların diğer bir üstünlüğü, geleneksel çok değişkenli dağılımlar aynı marjinal dağılıma sahip rastgele değişkenler için kullanılırlar ancak değişkenler farklı marjinal dağılımlara sahip olabilirler. Kapulaların kullanımı sayesinde bu problem çözülebilir. Kapula modelleri aynı dağılım ailesine ait olmayan ve heterojen olan marjinal dağılımlara dayalı olarak çok değişkenli dağılımlara izin verirler. Böylelikle araştırmacı sadece mevcut çok değişkenli dağılımları göz önünde bulundurmaktan kurtulur. Artık günümüzde kapulalar çok değişkenli dağılımları oluşturmak için temel bir araçtır. Genel olarak finansal zaman serileri normal dağılıma uymazlar, çoğunlukla leptokurtic dağılıma ve şişman kuyruğa sahip oldukları bilinmektedir. Bu durumda çoğu parametrik testlerin normallik varsayımı sağlanmamış olur ve bağımlılık için lineer korelasyonu kullanmak uygun olmaz. Bu yüzden marjinal dağılımının biçiminden etkilenmeyen ve doğrusal olmayan bağımlılığı ölçmemize izin veren kapulaları kullandık. Bu çalışmanın amacı kapulaların avantajlarını kullanarak, dünyada en çok işlem hacmine sahip FTSE-100 , S&P-500, Nasdaq, Nikkei-225 gibi küresel borsa indeksleri arasındaki bağımlılığı kapula ile araştırmak ve indeksler arasındaki bağımlılığı uygun kapula ile modellemektir.
Özet (Çeviri)
This thesis examines the dependence among international stock exchanges by using copulas that is relatively new but rapidly evolving approach, which allows us to examine both the structure of dependence and the degree of dependence. The importance of this approach is modeling and capturing dependencies among random variables, regardless of the form of the marginal distribution. Correlation measures reflect the degree of dependence but not the structure and shape of dependence. Another advantage of the copulas is that conventional multivariate distributions are used for random variables with the same marginal distribution. However, since many variables may have different marginal distributions, this causes a problem for applications. This problem can be solved through the use of copulas. Copula models allow for multivariate distributions based on marjinal distributions that have not same distribution family and is heterogeneous. Thus, the researcher get rid of taking into account only the present multivariate distributions. Nowadays, copulas are a basic tool for constructing multivariate distributions. In general, financial time series do not fit the normal distribution, which is known to have mostly leptokurtic distribution and fat tail. In this case, the assumption of normality is not provided for most parametric tests and it is not appropriate to use linear correlation for dependence. Therefore, we used the copulas, which are not affected by the forms of the marginal distribution and allow us to measure non-linear dependence. The aim of this study is to investigate the dependence among the global stock exchange indices such as FTSE-100, S&P-500, Nasdaq, and Nikkei-225, which have the largest trading volume in the world, and to model the dependence among the indices with the appropriate copula, using the advantages of copulas
Benzer Tezler
- Çoruh, Seyhan ve Ceyhan havzalarında kuraklık analizi
Drought analysis in Çoruh, Seyhan and Ceyhan river basins
TOLGA BARIŞ TERZİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİHRAT ÖNÖZ
- A volatility spillover analysis between bond and commodity markets as an indicator for global liquidity risk
Küresel likidite riskinin bir göstergesi olarak tahvil ve emtia piyasaları arasındaki oynaklık yayılımının bir analizi
AYŞEGÜL KIRKPINAR
Doktora
İngilizce
2018
İşletmeDokuz Eylül Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR EVRİM MANDACI
- Kuraklık şiddeti ve süresinin Kopula fonksiyonları ile analizi: Uygulama Seyhan Havzası
Analysis of drought severity and duration with Copula functions: A case study of Seyhan Basin
SONER ÇAĞATAY BAĞÇACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
İnşaat MühendisliğiSelçuk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERAL BÜYÜKYILDIZ
DOÇ. DR. NERMİN ŞARLAK
- Portfolio risk calculation and stochastic portfolio optimization by a copula based approach
Kopula temelli bir yaklaşım ile portföy risk hesaplaması ve rastlantısal portföy eniyilemesi
DURMUŞ TARIK KARADAĞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. WOLFGANG HÖRMANN
- Çok değişkenli enerji etkinlik analizinde kapula yaklaşımı
Copula approach to multivariate efficiency analysis
MERVENUR PALA
Doktora
Türkçe
2019
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ