Forecasting realized volatility of BIST indices with har-type models
BIST endekslerinde gerçekleşen volatilitenin har cinsi modellerle tahmin edilmesi
- Tez No: 789239
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞÜKRİYE TÜYSÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Maliye, Econometrics, Economics, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finansal Ekonomi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 45
Özet
Bu tezde, seçimlik BIST endekslerinde gerçekleşen oynaklık, Heterojen Otoregresif Model (HAR) ve türevleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu amaç için, 2001 ve 2021 yılları arasında oluşmuş fiyatlar kullanılarak 5 dakikalık getiri değerleri elde edilmiş, bu değerler gerçekleşen oynaklık değerleri ve diğer ölçümlerin hesaplanmasında temel olarak kullanılmıştır. Çalışmada 1 gün sonraki oynaklığın tahmini için kayan pencereler yöntemi kullanılmıştır. Sonrasında bu tahminler asıl gerçekleşen oynaklık değerleri ile kıyaslanmıştır. Tez, HAR cinsi modellerin kapsamlı bir karşılaştırmasını sunmakta olup tahmin için kullanılan verinin özelliklerinin önemini vurgulamaktadır. İlaveten, tezdeki bulgular endekslerde oynaklık tahmini hususunda ağırlıklar bağlamında dengesiz portföy oluşturma kaynaklı sorunların mevcudiyetine de işaret etmektedir. Sonuç olarak, HAR Modelleri Borsa İstanbul zaman serileri için başarılı bir tahminci olduğunu ispat etmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, realized volatility of a selection of BIST Indices are forecasted with Heterogeneous Autoregressive Model (HAR) and its variations. For this purpose, ticks between 2001 and 2021 are used to generate 5-minute returns, which formed the basis for calculations of realized volatility and other realized measures. In the study, rolling windows are utilized for forecasting the volatility of one day ahead. These predictions are then compared to the actual realized volatilities. The thesis provides a thorough comparison of HAR-type models, and emphasizes the importance of underlying time series' characteristics in forecasting. Moreover, the findings of this thesis also hint at matters of diversification particular to index volatility forecasting. In overall, HAR Models proved to be a successful estimator for Turkish Stock Exchange time series.
Benzer Tezler
- Realized volatility forecasting using hybrid neural networks: An application for the Istanbul stock exchange
Hibrit sinir ağı modelleri kullanarak volatilite tahmini: Borsa İstanbul için bir uygulama
MEHMET EKİN GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERTAN YILMAZ BADUR
- Kripto para piyasasının volatilite öngörümlemesi: GARCH modellerinin ve derin öğrenme algoritmalarının karşılaştırması
Volatility forecasting of the cryptocurrency market: A comparison of GARCH models and deep learning algorithms
ÖMER BURAK AKGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRAH GÜLAY
- Borsa İstanbul endekslerindeki oynaklığın heterojen otoregresif türü modellerle analizi
Analysis of volatility in Borsa Istanbul indices with heterogeneous autoregressive models
ANIL LÖGÜN
Doktora
Türkçe
2022
EkonometriAtatürk ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SİNAN TEMURLENK
- Hisse senedi piyasalarında yüksek frekanslı veriye dayalı volatilite öngörüsü
Volatility forecasting in stock markets: evidence from high frequency data of Istanbul Stock Exchange
SİBEL ÇELİK
- Essays on participation finance system and stock market analysis
Katılım finans sistemi ve pay piyasası analizleri üzerine denemeler
ERDİ BAYRAM
Doktora
İngilizce
2024
EkonomiManisa Celal Bayar Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RABİA AKTAŞ