Geri Dön

Forecasting financial data under structural breaks and ARCH innovations

Yapısal kırılmalar ve ARCH inovasyonlari varliği durumunda finansal verileri öngörüleme

  1. Tez No: 792375
  2. Yazar: DAUD ALI ASER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ESİN FİRUZAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Gelecekteki değerleri tahmin etmek araştırmacılar, yatırımcılar, uygulayıcılar için esastır ve doğru tahminler elde etmek zaman serisi analizinde kritik öneme sahiptir. Doğruluk, iyi modellemeye ve kaliteli verilere bağlıdır. Dahası, olağandışı gözlemlerden, zaman içindeki değişikliklerden, kayıp gözlemlerden ve hatta yapısal kırılmalardan etkilenir. İki temel çözümleme sorunu, verilerin kalitesini etkileyen ve dolayısıyla tahmin doğruluğunu azaltan, verilerdeki yapısal kırılmalar ve ARCH etkileridir. Bu nedenle, bu tez, koşullu değişen varyans ve yapısal kırıma varlığında finansal verilerin kısa ve uzun vadeli ufuklarda öngörü doğruluğunu nasıl etkilediğine odaklanmaktadır. Daha spesifik olarak, örneklemdeki yapısal kırılmanın konumunun ve kırılma boyutunun doğrusal tahmin modellerinin ve iki doğrusal olmayan modelin öngörü performansı üzerindeki etkisiyle ilgileniyoruz. Bu çalışma, yapısal kırılma konumu serinin sonuna yaklaştığında tahmin doğruluğunun azaldığını göstermiştir. Ayrıca, ARCH modelinin yapısal kırılma olmadığında en iyi performans gösteren bireysel model olduğunu, Çok Katmanlı Algılayıcı Yapay Sinir Ağı modelinin yapısal kırılma varlığında, özellikle büyük kırılma boyutlarında ve uzun ufuklarda, uygulanan tüm bireysel modellerden daha iyi performans gösterdiği de gösterildi. Ek olarak, yapısal kırılmalar ve ARCH inovasyonlarının varlığı durumlarında birleştirilmiş öngörüler kullanılarak doğruluğun iyileştirilip geliştirilemeyeceği ve bu durumlarda hangi öngörü kombinasyon şemalarının optimal olduğu incelendi. Regresyona dayalı öngörü kombinasyon yöntemlerinin, yapısal kırılmalar ve koşullu değişen varyans durumlarında öngörü doğruluğunu artırabileceği bulunmuştur. Veriler trend içeriyorsa, dinamik olarak ağırlıklı kombinasyonların, statik eşdeğerlerine göre doğrulukta daha iyi bir performans gösterdikleri görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Forecasting future values is fundamental for researchers, investors, practitioners and obtaining accurate predictions is critical in time series analysis. Accuracy is reliant on good modeling and good quality data. The latter is affected by unusual observations, changes over time, missing data, and structural breaks among others. Two major sources of complexity are structural breaks and ARCH effects, which affect the data quality and hence reduce forecast accuracy. Therefore, this thesis focuses on how structural breaks in conditional heteroscedastic financial data affect forecasting accuracy in short and long-term horizons. More specifically, we are interested in the impact of structural break location in the sample and break size on the predictive performance of linear and nonlinear forecasting models. This study showed that the forecasting accuracy decreases when the structural break location approaches the end of the series. Moreover, it is shown that ARCH model is the best performing individual model in the absence of structural break while Multilayer Perceptron (MLP) Artificial Neural Network model outperforms all the individual models in the structural break presence, especially in large break sizes and long horizons. In addition, we examined if the accuracy can be improved using combined forecasts in the cases of structural breaks and ARCH innovations, and which forecast combination schemes are optimal in those cases. It is found that regression-based forecast combination methods can enhance prediction accuracy in the cases of structural breaks and conditional heteroscedasticity. Dynamically weighted combinations show an improvement in accuracy than static version if the data contains a trend.

Benzer Tezler

  1. Spillovers between Turkish house pricing, stock exchanges, gold, CDS and exchange rate

    Türkiye konut fiyatları, hisse endeksleri, altın, CDS ve döviz kuru arasındaki yayılımlar

    ESER ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU

  2. Beton basınç dayanımının hızlandırılmış deneyle saptanması

    Başlık çevirisi yok

    ALİ TÜREN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERBİL ÖZTEKİN

  3. Short-term on-line load forecasting algorithms in power systems

    Başlık çevirisi yok

    İBRAHİM BESLEME

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1988

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. NEZİH GÜVEN

  4. Manisa ve çevresindeki bağlarda 1977-1986 yılları arasında zararlı olan böcekler ve bu böceklere karşı uygulanan savaşım yöntemlerinin gelişimi

    The Investigations over the harmful insects in Manisa and surrounding vineyards and the developments of the contention methods against to these insects from 1977 up to 1986

    FİLİZ ELBEYLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    ZoolojiEge Üniversitesi

    Entomoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞENİZ KISMALI

  5. An Empricil evaluation of alternative forecasting combination models

    Başlık çevirisi yok

    HAKAN ADANALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1988

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. SİNAN KAYALIGİL