Improvement of forecasting approaches by using wavelet coherence method and multifractal detrended fluctuation analysis
Tahminleme yöntemlerinin dalgacık analizi ve çoklu fraktal eğilimden arındırılmış dalgalanma analizi kullanılarak geliştirilmesi
- Tez No: 821649
- Danışmanlar: PROF. DR. ERKUT AKKARTAL
- Tez Türü: Doktora
- 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 İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Bu tez, kıymetli metal fiyatlarını ve bunların dinamik ilişkilerini karakterize eden çoklu fraktal yapıyı kapsamlı bir şekilde araştırmaktadır. Vektörel Özbağlanımlı fraksiyonlu bütünleşmiş hareketli ortalama (V-FARIMA) modellemesi ve Çoklu fraktal Çapraz Korelasyon Trendsiz Hareketli Ortalama Analizi (MF-X-DMA) gibi gelişmiş teknikleri kullanan araştırma, emtia yatırımlarında tahmin doğruluğu ve risk-getiri değiş tokuşuna ilişkin kritik içgörüler sunuyor . Araştırmanın ilk kısmı, finansal istikrarsızlık dönemlerine özel bir vurgu yaparak, değerli metal fiyatlarının doğasında bulunan çoklu fraktal yapıya odaklanır. Bu aşamada toplanan içgörüler, emtia fiyat değişimleri için kesin tahminler oluşturmaya önemli ölçüde katkıda bulunur, yatırımcıları bilgili kararlar alma, riskleri etkin bir şekilde yönetme ve çalkantılı bir piyasada bile yatırımlarını koruma konusunda güçlendirir. Çalışma daha sonra altın ve platin getiri oranları arasındaki dinamik ilişkiyi araştırıyor ve değişen frekanslar ve zaman dilimleri arasında önemli bağlantılar keşfediyor. Bu bulgu, emtia piyasalarında birlikte hareket etme kavramını destekleyerek risk yönetimini, portföy çeşitlendirme tekniklerini ve etkili ticaret stratejilerinin oluşumunu daha da etkiler. Bu araştırmadaki dikkate değer bir keşif, daha düşük frekanslarda Hölder katsayısındaki sabitliğin gösterdiği gibi, uzun süreler boyunca tutarlı ortak harekettir. Bu sonuç, yalnızca önerilen tahmin yaklaşımını doğrulamakla kalmaz, aynı zamanda alanda gelecekteki araştırmalar için potansiyel yollar da açar. İlk bölüm, çoklu fraktal özelliği gösteren kıymetli metal zaman serilerinin Hölder katsayılarını tahmin etmedeki üstünlüğünü vurgulayarak V-FARIMA modelinin etkinliğini sunar. V-FARIMA modeli, verilerdeki altta yatan trendleri ve modelleri tespit etme konusunda umut vaat ediyor, kıymetli metal piyasalarındaki fiyat hareketlerini daha iyi anlamamızı sağlıyor ve daha iyi yatırım kararlarına yol açıyor. Ardından, çalışma, tüm ölçeklerde altın ve platin arasında çoklu fraktal çapraz korelasyonun varlığını doğrulayan, önemli tutarlılığa sahip çoklu fraktal zaman serileri için MF-X-DMA'yı kullanır. Daha düşük korelasyonlara rağmen, iki emtia hala uzun vadeli güç yasası çapraz korelasyonu sergiliyor, bu da çeşitlendirilmiş yatırım portföyleri için çok büyük bir değer bulgusu sağlamaktadır. Araştırma, MF-X-DMA'nın ortak hareket zaman serilerinde uzun süreli belleği doğru bir şekilde tespit etmede MF-DFA tekniği üzerindeki etkinliğini gösterir. Sürekli dalgacık dönüşümü (CWT) ve MF-X-DMA tekniklerinin entegrasyonu, gelecekteki yatırım stratejilerini ve risk yönetimi uygulamalarını şekillendirerek altın ve platin piyasalarının gerçek dinamiklerine ilişkin yeni bilgiler sunar.
Özet (Çeviri)
This thesis comprehensively explores the multifractal structure characterizing precious metal prices and their dynamic relationships. Utilizing advanced techniques such as Vector Fractionally Integrated Autoregressive Moving Average (V-FARIMA) modeling and Multifractal Cross-Correlation Detrended Moving Average Analysis (MF-X-DMA), the research delivers critical insights into forecasting accuracy and risk-return tradeoff in commodities investments. The initial portion of the research hones in on the multifractal structure inherent in precious metal prices, with a particular emphasis on periods of financial instability. The insights gathered in this phase contribute significantly to constructing precise predictions for commodity price variations, empowering investors to make knowledgeable decisions, manage risks effectively, and protect their investments even in a turbulent market. The study then investigates the dynamic relationship between the return rates of gold and platinum, discovering substantial connections across varying frequencies and time frames. This finding supports the concept of co-movement behavior in commodities markets, further influencing risk management, portfolio diversification techniques, and the formation of effective trading strategies. A notable discovery in this research is the consistent comovement over long periods of time as indicated by the constancy in Hölder exponents at lower frequencies. This result not only validates the proposed forecasting approach but also opens potential avenues for future investigations in the field. The first section presents the effectiveness of the V-FARIMA model, emphasizing its superiority in forecasting the Hölder exponents of multifractal precious metal time series. The V-FARIMA model shows promise in spotting underlying trends and patterns in data, increasing our comprehension of price movements in precious metal markets, leading to improved investment decisions. Subsequently, the study employs the MF-X-DMA for multifractal time series with significant coherence, confirming the presence of multifractal cross-correlation between gold and platinum at all scales. In spite of lower correlations, the two commodities still display long-term power-law cross-correlation, a finding of immense value for diversified investment portfolios. The study finishes with a notable affirmation of the MF-X-DMA approach's superiority to the MF-DFA technique in reliably detecting long-term memory in co-movement time series. The combination of continuous wavelet transform (CWT) and MF-X-DMA methodologies provides new insights into the true dynamics of the gold and platinum markets, helping to shape future investment strategies and risk management procedures.
Benzer Tezler
- Hybrid image denoising in multiresolution wavelet domain
Çoklu çözünürlük dalgacık uzayında imgelerden hibrit gürültü temizleme
AHMED ABDULMAGED ISMAEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET BAYKARA
- Orthogonality based feature selection for ai applications
Yapay zeka uygulamaları için ortogonalite tabanlı öznitelik seçimi
MEHMET SELAHADDİN ŞENTOP
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Konteyner gemilerin yatırım analizi
Başlık çevirisi yok
NEDİM SUKAS
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. YÜCEL ODABAŞI
- Deep learning approaches for hailstorm detection and forecasting using CNN and LSTM algorithms: Comparative evaluation of radar products
Derin öğrenme yaklaşımlarıyla dolu fırtınası tespiti ve tahmini için CNN ve LSTM algoritmalarının kullanılması: Radar ürünlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi
NAHİT ÇATMADIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN
- Manisa Soma bölgesi için meso ölçek sayısal hava tahmin modeli (WRF) ve hesaplamalı akışkanlar dinamiği modeli (WINDSIM) kullanılarak kısa vadeli rüzgar enerjisi tahmini
Short term wind energy prediction system for Manisa Soma region by using numerical weather prediction model (WRF) and computational fluid dynamics(WINDSIM) model
BAHTİYAR EFE
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. Ş. SİBEL MENTEŞ