Housing market dynamics and advances in mortgages: Option based modeling and hedging
Konut piyasası dinamikleri ve mortgagelarda ileriteknikler: Opsiyona dayalı modelleme ve hedging
- Tez No: 608419
- Danışmanlar: PROF. DR. AYŞE SEVTAP SELÇUK KESTEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonomi, Maliye, Matematik, Economics, Finance, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finansal Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 213
Özet
Son yirmi yılda, gayrimenkulün ve finansın herhangi bir alanında çalışma yapmak isteyen akademisyenler ve uzmanlar sadece ileri finansal matematik kavramlarında ve matematiksel/ekonometri modellerinde uzmanlaşmanın yanı sıra gayrimenkul piyasalarının etkinliğini arttırmak için bu kavramları aynı zamanda uygulayabilmelidirler. Bu kapsamlı tez, finansal matematik teorisinin gerçek hayat uygulamalarını göz önüne alarak, hem yatırımcılar hem de hükümetler için bu günün gayrimenkul piyasaları uygulamaları ile birleştirmeyi hedeflemektedir. Gayrimenkul piyasaları, konut piyasaları ve mortgage üzerine yapılan çoğu araştırmanın aksine bu tez, hem parametrik olmayan istatistiksel modelleme yöntemlerini (Çok Değişkenli Adaptif Regresyon Splineları (MARS) ve Genelleştirilmiş Lineer Modeller (GLM)) hem de stokastik analizi (Stochastik Diferansiyel Denklemlerini (SDE), Malliavin analiz teorisini), Monte Carlo simülasyonları ile beraber sermaye varlıkları fiyatlandırma modelini (CAPM) ve genişletilmiş halleriyle beraber Fama-French üçlü faktör modellerini kapsamaktadır. Bu tez, konut piyasaları konusunda kapsamlı modeller sunmakta ve mortgage içerisinde bulunan erken ödeme ve ödemeyi durdurma opsiyonları için hedge stratejileri sağlamaktadır. Teorik bakış açılarıyla birlikte bu tez, fiyatlandırma, yatırım kararları, hedge yoluyla risk yönetimi ve portföy yönetimi ile ilgili sayısız uygulama sunmaktadır. Sayısal uygulamalar konut piyasalarını etkileyen faktörleri ve büyük yatırımcıların etkilerini belirlemekte, ABD konut piyasası verilerini kullanarak konut fiyat tahminleri yapmakta, Monte Carlo simülasyonu ile hem mortgage erken ödeme hem de mortgage ödemeyi bırakma opsiyonlarının hedge katsayılarını hesaplanmakta ve hedge stratejileri belirlemekte ve GYO'larının getirilerinin performanslarını çeşitli yönlerden analiz etmektedir.
Özet (Çeviri)
In the last two decades, academicians and professionals intending to study in any area of real estate and finance not only must master advanced financial mathematics concepts and mathematical/econometric models but also should be able to implement those concepts computationally to improve real estate markets' efficiency. This comprehensive thesis mainly aims to combine the theory of financial mathematics with an emphasis on real-life applications in keeping with the way, both investors and policymakers, in today's real estate markets. Unlike most studies on real estate markets, housing markets and mortgages, the thesis covers both non-parametric statistical modeling methods (Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) and Generalized Linear Models (GLM)) and stochastic calculus (Stochastic Differential Equations (SDE), Malliavin calculus theory) with Monte Carlo simulations, Capital Asset Pricing Model (CAPM) and Fama French three-factor model with its extensions. The thesis offers thorough models in the subject of housing markets and provides hedging strategies of default and prepayment options embedded into mortgage contracts. Along with with the theoretical aspects, the thesis presents numerous applications for pricing, investment decision, risk management via hedging strategies, and portfolio management. The numerical illustrations are on determining the housing market price drivers and the effect of large investors, house price forecasting by using the US housing market data, determining hedging strategies for both mortgage default and prepayment options by computing the hedging coefficients via using Monte Carlo simulations and analyzing the T-REITs returns performance in various aspects.
Benzer Tezler
- Testing the housing bubble condition: Empirical analyses in the Turkish housing market
Konut balonu durumunun test edilmesi: Türkiye konut piyasasında ampirik analizler
İSMAİL CEM ÖZGÜLER
Doktora
İngilizce
2022
Ekonometriİzmir Ekonomi ÜniversitesiFinans Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CUMHUR COŞKUN KÜÇÜKÖZMEN
- The role of economic and monetary uncertainties on real estate market in USA over the short and long periods
ABD'deki gayrimenkul piyasasında kısa ve uzun dönemlerde ekonomik ve parasal belirsizliklerin rolü
HAMZA LAALIOUI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
EkonomiBahçeşehir ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERT GÜL
- Açıklanabilir yapay zeka ile konut piyasasının geleceğinde veri odaklı kararlar
Data-driven decisions on the future of the housing market with explainable artificial intelligence
HALE UYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Yönetim Bilişim SistemleriBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN KALKAN
- Resesyonun ve FOMC tutanaklarının petrol fiyatları üzerindeki etkilerinde derin öğrenme ve konu modelleme yaklaşımları
Deep learning approaches in the effects of recession and FOMC minutes on oil prices
AHMET KARABAŞ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN
- Developing a GIS tool to analyze housing price variability in urban regions case study: Ankara
Kentsel bölgelerde konut fiyat değişkenliğini analiz etmek için bir GIS aracı geliştirme vaka çalışması: Ankara
DUAA ABU SADAA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
CoğrafyaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZUHAL AKYUREK
DOÇ. DR. TUNCAY KÜÇÜKPEHLİVAN