Geri Dön

Autoregressive conditional duration and liquidity

Otoregresif koşullu süre ve likidite

  1. Tez No: 718484
  2. Yazar: ÜMİT ALTAY BARAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CENK C. KARAHAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonometri, İşletme, Econometrics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Bu tez bir Otoregresif Koşullu Süre (ACD) uygulaması sunmakta ve Borsa İstanbul'da (BİST) ardışık işlem, fiyat ve hacim süreleri arasındaki ilişkiyi incelemektedir. ACD modelleri gün içi yüksek frekanslı emir defteri verilerini kullanarak, işlemler arasındaki sürenin modellenmesini ve bir sonraki anlamlı işlem süresinin tahmin edilmesini sağlar. Süreler geçmiş ve koşullu olmak üzere iki parçada modellenir ve ardışık işlemler arasındaki bağımlılıkların gücü bu şekilde araştırılır. Bu çalışmada ilk olarak, yaygın şekilde kullanılan düşük frekanslı likidite ölçütlerinin, gün içi yüksek frekanslı işlemlerden meydana gelen likiditeyi ölçmedeki eksikliklerine dair kısa bir açıklama yapılmıştır. İkinci olarak, işlemler arasındaki süreler, fiyatlar ve hacimler, farklı ACD metotları kullanılarak modellenmiş ve karşılaştırılmıştır. En uygun hata terimi spesifikasyonunun ve ACD uzantısının seçilebilmesi için bir çerçeve çizilmiştir. Son olarak, ACD uygulamalarının yeni çıktıları, gün içi alım satım faaliyetleri ile karşılaştırmalı olarak incelenmiş ve getiriler açıklanmıştır. Çeşitli ACD analizleri üzerine inşa edilen yeni değişkenlerin açıklayıcı gücünü anlamak için bir panel regresyon uygulanmış ve piyasa koşulları, model çıktıları ile test edilmiş, açıklama gücü rapor edilmiştir. Bu tezin bulguları, hisse senedi getirileri üzerindeki gün içi likidite etkilerini modellemek için ACD uygulamalarının etkinliğini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis provides an in-depth Autoregressive Conditional Duration (ACD) application and examines the relationship between the consecutive transaction, price, and volume durations in Borsa Istanbul (BIST) stock exchange and investigates the explanatory power of models' coefficients on return and liquidity measures. ACD models enable the usage of intraday high-frequency order book data to model the duration between consecutive transactions and predict the next meaningful duration. Durations are modeled in two parts, past and conditional, and the power of dependencies between successive trades is investigated in this way. In this study, by utilizing a subset of the ten most traded stocks in BIST and applying a framework for investigating the most suitable error term specification, various ACD models and extensions are employed to understand the intraday duration behaviors of different stocks. First, a brief explanation is specified about why the widely used low-frequency liquidity measures are inadequate at capturing the appropriate intraday liquidity. Afterwards, the durations between the transactions, prices, and volumes are modeled by using various types of ACD models, and a framework is established. Finally, new coefficients taken from the ACD applications are comparatively studied using regressions across different trading windows. Building on the framework of in-depth applications and analysis of ACD, a panel regression is used to understand the explanatory power of the new model. The findings of this study demonstrate the effectiveness of using ACD applications for modeling intraday duration effects on equity returns and liquidity.

Benzer Tezler

  1. Otoregresif koşullu süre modelinin minimum uzaklık tahmini

    Minimum distance estimation of autoregressive conditional duration model

    ERDEM ŞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ

  2. Otoregresif koşullu süre modelleri: Forex piyasaları üzerine bir uygulama

    Autoregressive conditional duration models: An application in foreign exchange markets

    PINAR SÜLOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM GÖKTAŞ

  3. İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nın mikroyapı analizi: Organizasyon, fiyat oluşumu, otoregresif koşullu süre modelleri

    Istanbul Exchange Stock Market: Organization, price formation, autoregressive conditional duration models

    ORHAN OĞUZ YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIL AKGÜL

  4. Doğrusal olmayan zaman serisi modelleri ve gelişmekte olan ülke borsaları üzerine bir uygulama

    Nonlinear time series models and an application on emerging markets

    MERCAN HATİPOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EkonometriEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURULLAH UÇKUN

  5. Solunum seslerinin analizi ve sınıflandırılması

    Analysis and classification of respiratory sounds

    TANJU ENGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. H. ÜMİT AYGÖLÜ