Finansal piyasalarda volatilite tahmini: MIDA Regresyon yöntemiyle bir uygulama
Forecasting volatility for financial markets: An application of MIDAS Regression
- Tez No: 667778
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET BAHA KARAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, İşletme, Econometrics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Bu çalışma finansal oynaklık konusunu kapsayıcı bir yaklaşımla irdelemektedir. Oynaklığa ilişkin tanımları, kavramları, alternatif tahmin yöntemlerini geniş bir yelpazede ele almaktadır. Literatürü hem geniş bir çerçevede değerlendirmekte hem de borsa endekslerine indirgeyerek daha ayrıntılı sonuçlar sunmaktadır. Literatürde sıkça yer bulan GARCH yöntemlerine alternatif olarak son yıllarda kullanımı yaygınlaşan MIDAS (Mixed Data Sampling) regresyon yöntemi çalışmada yer bulmuştur. Bu amaçla, küresel finansal kriz dönemi için 8 gelişmiş ve 7 gelişmekte olan ülke borsa endeksi MIDAS, GARCH ve EGARCH yöntemleri ile analiz edilmiştir. Bir aylık tahmin performansı incelendiğinde MIDAS yöntemi GARCH ve EGARCH metotlarına kıyasla daha üstün oynaklık tahmini performansı ortaya koymaktadır. Farklı frekanstaki verileri analiz etme olanağı sunan MIDAS yöntemi, analistler ve araştırmacılar için oynaklık tahmininde ve diğer pek çok diğer araştırma konusunda kullanılabilecek önemli bir yöntem olarak ortaya konulmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study presents a holistic approach to volatility forecasting. It covers a wide range of definitions, concepts and alternative estimation methods related to volatility forecasting. Not only evaluating the literature in a broader perspective in volatility forecasting, it also presents more detailed results on stock market indices. The study adopted a comparatively new technique named MIDAS (Mixed Data Sampling) regression as an alternative to commonly used GARCH methods. With that purpose, I studied 8 developed and 7 developing country's stock markets for the 2008 financial crisis period. I evaluated the one month out-of-sample volatility forecast performance of MIDAS, GARCH and EGARCH regression models. Our results suggest that MIDAS produce superior forecast performance compared to GARCH and EGARCH models. MIDAS model can be a sophisticated tool for researchers and analysts to forecast future volatility among other research topics, with its ability to process mixed-frequency data.
Benzer Tezler
- Finansal piyasalarda ardışık bağlanımlı koşullu varyans etkileri, oynaklık tahmini ve Türkiye üzerine bir uygulama
Autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) effects on financial markets, volatility forecast and applications on Turkish markets
ŞEVKET GÜRHAN ADLIĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Ekonometriİstanbul Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEDAT SARIKOVANLIK
- Döviz kurlarında oynaklık yayılım etkilerinin MGARCH ile modellenmesi
Modeling the effects of volatility propagation in exchange rates with MGARCH
SEDEF KESEKLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonometriSüleyman Demirel ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN DEMİRGİL
- Otoregresif koşullu değişen varyans yaklaşımı ile porftföy riskini modellenmesi: İMKB hisse senedi piyasasında bir uygulama
Modelling portfolio risk via autoregressive conditional heteroscedastic approach: An application in Istanbul Stock Exchange
NESLİHAN FİDAN
- Gecelik faiz oranları volatilitesinin modellenmesinde asimetrik garch modelleri
Başlık çevirisi yok
TUĞBA AKSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EBRU ÇAĞLAYAN
- Türkiye'de hisse senedi piyasası volatilitesinin tahmini ve dağılımların karışımı hipotezinin sınanması
An Estimation of stock market volatility in Turkey and testing the mixture of distributions hypothesis
ZİYA KORKUT EŞREFOĞLU
Doktora
Türkçe
2002
EkonomiAnadolu Üniversitesiİktisat Politikası Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖNDER ÖZKAZANÇ