Geri Dön

Risk yönetiminde kaotik süreçler

Chaotic process in the risk management

  1. Tez No: 744179
  2. Yazar: BAHRİ SONÜSTÜN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MELİKE BİLDİRİCİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonomi, İşletme, Economics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İktisat Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 150

Özet

Yapılan çalışmada, farklı özellikler gösteren farklı finansal enstrümanlar MS-ARMA-GARCH-MLP modeli kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Altın, gümüş, bakır ve bitcoin değişkenleri gerek değer saklama fonksiyonları, gerek sanayi üretiminde kullanımları gerekse de para ikamesi olarak kullanılabilmeleri sebebiyle seçilmişlerdir. Konu değişkenlerin günlük değer değişimleri analize dahil edilmiştir. İlk olarak değişkenlerin durağanlığı birim kök testleriyle test edildikten sonra verilerdeki doğrusal olmayan yapı BDS testiyle ortaya konmuştur. Bunu takiben LLE ve Shannon entropi testleri ile değişkenlerdeki kaotik yapı ortaya konmuştur. LLE (En yüksek Lyapunov üsseli) testi ile faz uzayında takip edilen yörüngeler arası mesafe ölçülmekte olup bu testin değeri pozitif ise veri kaotik yapı taşımakta, negatif ise veri kaotik özellikler taşımamaktadır. Yapılan testte tüm verilerde değerler pozitif olarak çıkmış ve seçilen değişkenlerin kaotik özellikler taşıdığı görülmüştür. Akabinde yapılan Shannon Entropi testi ise verilerde entropinin düzeyini ölçmekte kullanılmakta olup test sonuçları kuvvetli kaotik yapıyı belgelemiştir. Kuvvetli kaotik dinamiklerin varlığının teyidi akabinde MS-ARMA-GARCH-MLP modeli kullanılarak verilerin gelecek öngörüsü yapılmıştır. Kullanılan modelde Markov rejim değişimi modeli farklı rejimlerdeki ARMA-GARCH etkilerinin ayrı ayrı incelenmesine olanak sağlamakta ve tahmin performansını olumlu etkilemektedir. Tahmin sonuçları değerlendirildiğinde kaos testlerinde kaotik dinamiklerin güçlü olduğu bitcoin en düşük tahmin performansını göstermiştir. Kullanılan veri setlerindeki kaotik dinamikler bunun temel sebebi olup olası yatırım kararlarında yatırım yapılacak ürünlerin incelenecek dinamiklerinden birinin kaotik dinamikler olması gerekmektedir.

Özet (Çeviri)

In the study, different financial instruments with different characteristics were tried to be estimated using the MS-ARMA-GARCH-MLP model. Gold, silver, copper and bitcoin variables were chosen because of their value storage functions, their use in industrial production and their use as currency substitutes. The daily value changes of the subject variables were included in the analysis. First, the stationarity of the variables was tested with unit root tests, and the nonlinear structure in the data was revealed by the BDS test. Following this, the chaotic structure in the variables was revealed by LLE and Shannon entropy tests. With the LLE (Largest Lyapunov exponent) test, the distance between trajectories followed in phase space is measured. If the value of this test is positive, the data has a chaotic structure, and if it is negative, the data does not have chaotic features. In the test, the values were positive for all the data and it was seen that the selected variables had chaotic properties. Subsequently, Shannon Entropy test is used to measure the level of entropy in the data, and the test results documented the strong chaotic structure. After confirming the existence of strong chaotic dynamics, the future prediction of the data was made using the MS-ARMA-GARCH-MLP model. In the model used, the Markov regime switching model allows the ARMA-GARCH effects in different regimes to be analyzed separately and positively affects the forecasting performance. When the estimation results are evaluated, it is seen that bitcoin that has highest values in chaos test has performed worsed compared to other variables. The chaotic dynamics in the data sets used are the main reason for this, and one of the dynamics of the products to be invested in possible investment decisions should be chaotic dynamics.

Benzer Tezler

  1. Program risk yönetimine yapısal tasarım matrisi esaslı yeni bir yaklaşım

    A new approach to program risk management based on design structural matrix

    FEVZİ MURAT SOLMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UMUT ASAN

  2. Bankaların kurumsal itibar yönetiminde Twitter'ı etkin kullanmalarının rolü: Küresel Covıd 19 krizi sürecine yönelik bir analiz

    The role of using Twitter effectively in corporate reputation management of banks: The analysis of global Covid 19 crisis

    EVRİM AL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Halkla İlişkilerİstanbul Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YEŞİM GÜÇDEMİR

  3. Predictive error compensated wavelet neural networks framework for time series prediction

    Zaman serisi tahmini için hata tazminli dalgacık dönüşümlü sinir ağları çerçeve yazılımı

    SERKAN MACİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  4. Yinelemeli sinir ağları ile sermaye piyasası yön tahmini üzerine bir çalışma

    A study on direction prediction of capital markets with recurrent neural networks

    MUHİDDİN ÇAĞLAR EREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  5. Blokzincir tabanlı akıllı sözleşme kullanarak güvenli veri saklama ve veri doğrulama

    Secure data storage and data verification using blockchain based smart contract

    SEFA TUNÇER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CİHAN KARAKUZU