Geri Dön

Exploiting trading volume for volatility forecasting

Oynaklık tahmininde hacim verisinin kullanımı

  1. Tez No: 678011
  2. Yazar: YASİN ŞİMŞEK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM ÇAKMAKLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Koç Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonomi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Bu makalede, işlem hacmi verisini içeren, istatiksel olarak mantıklı ve hesaplama açısından pahalı olmayan bir GARCH modeli türevi öne sürdük. Hacim verisi ve getiri oynaklığı arasındaki ilişkiyi yakalayabilmek için Mixture of Distribution Hypothesis (MDH) modelini kullandık. Hacim ve oynaklık arasındaki ikili ilişkiyi yöneten bilgi oranı (belirlenen sabit bir güne göre) verisinin zaman içerisindeki evrimi Generalized Autoregressive Score (GAS) modellerine öykünerek yazıldı. Ortaya çıkan hacim ile geliştirilmiş GARH modeli basit ancak esnek bir yapıya sahiptir. GAS modellerinin özel formu sayesinde, modelin olabilirlik fonksiyonu kapalı bir formda elde edilebilir ve tahmin prosedürü yoğun hesaplamalar gerektirmez. Öne sürülen modeli ve 2 varyantını IBM, PG and MSFT verileriyle çalıştık. Buna ek olarak literaturden standard GARCH modelleri karşılaştırma yapmak için analize dahil edildi. Sonuçlarımız, hacim ile geliştirilmiş GARCH modellerinin örneklem içindeki ve dışındaki tahminlerinin üstünlüğünü gösteriyor. Özellikle, t dağılımı getiri verisi dikkate alındığında, hacim verisi kullanımın faydaları belirginleşiyor.

Özet (Çeviri)

In this paper, we propose a novel GARCH specification which embraces traded volume in a statistically coherent and computationally efficient way. To capture the dependence between traded volume and asset return volatility, the Mixture of Distribution Hypothesis (MDH) is used. We model the time evolution of the latent variable(return variance) ,which drives the bivariate relation in MDH, in the spirit of Generalized Autoregressive Score modelling technique. The resulting volume enhanced GARCH model has quite parsimonious yet flexible structure. Since the peculiar form of score driven models, the likelihood can be obtained in closed form and hence estimation procedure is computationally inexpensive. In an empirical application with IBM, PG and MSFT stock data, we estimate our novel model with its 3 variants. Moreover, standard GARCH models from the literature are considered for comparison. Our results highlight the superiority of volume enhanced models both in-sample estimates and out-of-sample predictions among competing models. Particularly, when we consider returns as t distributed, the gain from traded volume becomes pronounced in out-of-sample prediction study.

Benzer Tezler

  1. Endeks vadeli işlem sözleşmeleri ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda uygulanabilirliği

    Stock index futures and and it's applicability in Istanbul Stock Exchange

    GÜVEN SAYILGAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    İşletmeAnkara Üniversitesi

    PROF. DR. YÜKSEL KOÇ YALKIN

  2. Link between volatility and market activity at derivatives exchange eurex.

    Vadeli işlem ve opsiyon piyasası eurex'teki fiyat oynaklığı ve piyasa aktivitesi arasındaki ilişki

    AKIN ÖĞRÜK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    EkonometriTürk-Alman Üniversitesi

    Uluslararası Finans Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. LEVENT YILMAZ

    DR. MICHAIL KOSLOV

  3. 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

    Türkçe

    2002

    EkonomiAnadolu Üniversitesi

    İktisat Politikası Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER ÖZKAZANÇ

  4. Investor sentiment effect on global events: Evidence from international stock markets

    Yatırımcı duyarlılığının küresel olaylar üzerindeki etkisi: Uluslararası borsalardan örnekler

    MİNE CEREN ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Maliyeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  5. Kriptoparalarda kümeleme analizi uygulamaları

    Cluster analysis applications of cryptocurrencies

    EZGİ DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN BAYYURT