Evaluation of panel data models and an application on ISE30
Panel veri modellerinin incelenmesi ve BIST30 üzerine bir uygulama
- Tez No: 589114
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN HÜSEYİN TATLIDİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Panel verileri, zaman serileri ve kesit serilerinin kesişimidir. Panel verileri, birimler arasındaki değişimi veya her bir birimin zamanındaki değişimi tanımlar, bu değişkenlikleri başka değişkenler tarafından açıklar ve her bir birimi ilgili değişkenler açısından tahmin eder. Bu çalışmanın amacı, panel veri tipine sahip olunduğunda kullanılabilecek modeller hakkında bilgi vermek ve bunu özgün bir uygulama üzerinde göstermektir. Yaygın olarak bilinen dört panel veri modeli vardır. Bu modeller, havuzlanmış regresyon modeli, sabit etkiler ve rastgele etki modelleri ve karışık etki modelleridir. Havuzlanmış regresyon panel veri modelleri, sabit etkiler, rasgele etkiler ve karışık etki modeli arasında tercih yapmak için çeşitli testler geliştirilmiştir. Bu çalışmada, İMKB 30'un (İstanbul Menkul Kıymetler Borsası-30) 2015-2019 döneminde durumunu borsa paylarındaki getirilerden ve bu getirileri etkileyen değişkenlerden oluşan bir panel regresyon modeli oluşturarak araştırmak amaçlanmıştır. Çalışma sonucunda, 37 değişkenli model, Matrix veri programındaki (finansal sektörle ilgili veri platformudur) yıllık 115 finansal göstergeden eksik olanlarla hesaplanamayanların hariç tutulduğu bir model oluşturmuştur. İlk olarak, 37 bağımsız değişkenden adımsal regresyon ile 5 bağımsız değişken belirlenmiştir. Bu beş bağımsız değişken ve getiri arasındaki ilişki panel veri modelleri ile incelenmiştir. En uygun model çeşitli testler ile karşılaştırılarak seçilmiş ve havuzlanmış regresyon modelinde karar kılınmıştır. Bu modellerin hepsinde, 5 açıklayıcı değişkenin hisselere ait getiriyi açıklama oranı % 64-74 civarındadır. Sonuç olarak, borsadaki bilinen göstergeler dışında sık kullanılmayan göstergelerden, Swing Endeksi, MOM (Momentum), CMO (Chande'nın Momentum Osilatörü), PER(Fiyat Kazanç Oranı) ve Stokastik gibi göstergelerin getiriyi etkilediği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Panel data is the intersection of time series and cross-section data. The panel data defines change between units or the change in time for each unit, explains these variabilities by some other variables and estimates each unit in terms of the relevant variables. The purpose of this study is to give information about the models to be done when panel data is obtained and to show this on a specific application. There are commonly known four panel data models, they are the pooled regression model, the most commonly estimated models are probably fixed effects and random effects models and in more complex data sets, a mixed effect model. There are several factors to make choice among panel data models which are pooled regression, fixed effects, random effects, and mixed effects model. In this study, it is aimed to investigate the situation of the ISE30 (Istanbul Stock Exchange-30) in the period 2015-2019 by establishing a panel data regression model consisting of the returns on the stock market shares and the variables affecting these returns. As a result of the study, the model of 37 variables has established and a model when the ones that could not be calculated with the ones missing from the annual 115 financial indicators in the Matriks data program which is a platform about the financial sector, were excluded. Firstly, 5 explanatory variables were determined by stepwise regression from 37 explanatory variables. The relationship between these five explanatory variables and return was investigated by panel data models. The most suitable model was selected by paired comparisons with various tests and the pooled regression model was selected. In all of these models, the rate of explaining the return response variable of within 5 explanatory variables is around 64-74%. As a result; it can be said that stocks, such as the Chande Momentum Oscillator (CMO), Swing Index, Momentum (MOM), Price Earnings Ratio (PER) and Stochastic Fast, affect of the return in the stock exchange as opposed to the popular indicators.
Benzer Tezler
- Konut binalarında ısıtma sistemlerinin tasarım parametrelerine bağlı olarak ısıtma yüklerine etkisi
Effect of the heating systems on heating loads in residential buildings considering the design parameters
DİDEM DURU BAŞLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜL KOÇLAR ORAL
- Veri zarflama analizi ve bankacılık sektöründe bir uygulama
Data envelopment analysis and an application in the banking sector
İBRAHİM İLERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN V. KOÇ
- Zaman serileri ve panel veri ekonometrisinde eşbütünleşme analizlerinin değerlendirilmesi: Cari açık ve ekonomik büyüme üzerine bir uygulama
Evaluation of co-organization analysis in time seriesand panel data econometry: An application on currentopen and economic growth
NURZEN ÜZÜMCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYTAÇ PEKMEZCİ
DOÇ. DR. KURTULUŞ BOZKURT
- Finansal performans ölçümünde sermaye yapısının etkisinin değerlendirilmesi: Borsa İstanbul'da bir uygulama
The evaluation of the effect of capital structure in financial performance measurement: An application in Borsa Istanbul
AYNUR CANKİ
- Fama-French faktör modelleriyle oluşturulan portföylerin davranışsal açıdan test edilmesi: Borsa İstanbul'da hibrit bir model uygulaması
Behavioral evaluation of Fama-French factor model-based portfolios: A hybrid model application in Borsa Istanbul
DİLER TÜRKOĞLU