Geri Dön

Modelling mutual interaction of finance and human factor via various sorts of indices

Finans ve insan faktörünün karşılıklı etkileşiminin çeşitli endeks türleriyle modellenmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 809495
  2. Yazar: BETÜL KALAYCI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VİLDA PURUTÇUOĞLU, PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Finansal Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 184

Özet

Bu tez, makine öğrenimi yaklaşımları ve parametrik olmayan modellerden parametrik volatilite modellerine kadar çeşitli modeller kullanılarak bazı finansal süreçler ve duyarlılık endeksleri arasındaki karşılıklı etkileri temsil etmektedir. Analizlerde, doğruluk ve hesaplama zamanındaki kazancı karşılaştırıyoruz. Ayrıca duyarlılık endeksi, tüketici güven endeksi, tüketici fiyat endeksi, işsizlik oranı ve döviz kurunun tahmin performansını da değerlendiriyoruz. Buna dayanarak, başlangıçta, tek çok değişkenli uyarlanabilir regresyon splinleri (MARS), sinir ağı (NN) ve rastgele orman (RF) modellerini kullanıyoruz. Ardından MARS-NN, MARS-RF, RF-MARS, RF-NN, NN-MARS ve NN-RF olmak üzere iki aşamalı hibrit modeller uyguluyoruz. Son olarak, duyarlılık endeksi ve tüketici güven endeksi için oynaklık modelleri uyguluyoruz ve tahmin performansını iyileştirmek için seçilen makroekonomik verilerle makul ilişkileri araştırıyoruz. Bulguların yorumlanmasında, altta yatan veri kümeleri önemli yapısal kırılmalar sergilemeye eğilimli olduğundan, Markov anahtarlama modelini uyguluyoruz, kırılmaların yerini tanımlıyoruz ve son olarak farklı zaman serisi oynaklık modelleri gerçekleştiriyoruz. Sonuçlar, alternatifler arasında Markov anahtarlama genelleştirilmiş otoregresif koşullu heterosketastik model, kısaca MSGARCH, altında daha iyi doğruluğu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

This thesis represents the mutual effects between some financial processes and sentiment indices by using various models from machine learning approaches and nonparametric models to parametric volatility models. In the analyses, we compare the gain in accuracy and computational time. We also evaluate the forecasting performance of sentiment index, consumer confidence index, consumer price index, unemployment rate and currency rate. Hereby, initially, we use sole multivariate adaptive regression splines (MARS), neural network (NN) and random forest (RF) models. Then, we apply two-stage hybrid models, namely, MARS-NN, MARS-RF, RF-MARS, RF-NN, NN-MARS, and NN-RF. Finally, we implement volatility models for sentiment index and consumer confidence index, and investigate plausible relationships with the selected macroeconomic data to improve the performance of forecast. In the interpretation of the findings, as the underlying datasets are prone to exhibit significant structural breaks, we apply the Markov switching model, define the location of breaks and lastly, we perform distinct time series volatility models. The results indicate better accuracy under Markov switching generalized autoregressive conditional heteroskedastic model, shortly, MSGARCH, among alternatives.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    510468

    İnsan kaynakları yönetiminde performans ölçümünün demografik faktörlerle incelenmesi ve değerlendirilmesi

    Analysis of performance evaluation with demographic factors in human resource management

    MEHMET EMİR USLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. HÜSNÜ BÜLENT CERİT

  2. Tez No

    464972

    Identification of coupled systems of stochastic differential equations in finance including investor sentiment by multivariate adaptive regression splines

    Finansta yatırımcı duyarlılığını içeren bağlantılı stokastik diferensiyel denklem sistemlerinin çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri tarafından tanımlanması

    BETÜL KALAYCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Finansal Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER

  3. Tez No

    887636

    Kesirli kalkülüs ile G-8 ülkeleri ve Türkiye'nin ekonomik verileri kullanılarak gayrisafi yurt içi hasıla büyüme oranlarının iki değişkenli fonksiyon olarak modellenmesi

    Modeling of gross domestic product growth rates as a bivariate function using economic data of G-8 countries and Turkey with fractional calculus

    ŞEYMA BEŞİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERTUĞRUL KARAÇUHA

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NİSA ÖZGE ÖNAL TUĞRUL

  4. Tez No

    823385

    Web 3.0'da dijital emeğin dönüşümü: Sosyal finans örneği

    Başlık çevirisi yok

    ROBİN KANAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İletişim BilimleriGalatasaray Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA ÇEVİKEL

  5. Tez No

    551581

    Bütçe açıklarında enflasyon ve vergi gelirleri ilişkisinin Türkiye ekonomisi açısından analizi (2000-2018)

    Analysis of relationship between inflation and tax revenues in budget deficits in terms of Turkish economy

    MUHAMMED ÇAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonomiTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Maliye Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF TEMÜR

Geri Dön