Three essays on banking
Bankacılık üzerine üç makale
- Tez No: 833441
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT DONDURAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bankacılık, Ekonomi, Maliye, Banking, Economics, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İktisat Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Bu tez, ortak vurgusu bankacılıkta likidite riski ve stabilite olan üç farklı makaleden oluşmaktadır. Birinci makale, makine öğrenme modellerini kullanarak erken uyarı sinyalleri kurmayı amaçlamaktadır. Bu araştırmada, piyasa stresi bir sınıflandırma problemine dönüştürülerek her günün kırmızı-sarı-yeşil risk sınıflandırma durumunun tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Ampirik sonuçlar göstermektedir ki bu çalışmadaki makine öğrenme modeli“Kırmızı”günlerin %83'ünü tahmin etmiştir. Bulgular ayrıca, Ensemble modelinin diğer makine öğrenme modellerinden daha iyi performans gösterdiğini bulmuştur. İkinci makale, Türk bankacılık sektörünün stabilite skorlarını detaylı olarak incelemektedir. 8 farklı Z-skor ölçüsü araştırılmış ve bunların istatistiksel olarak birbirinden farklılığı sorgulanmıştır. Bu makale ayrıca ilk kez Türk bankacılık sektörü için Leave-One-Out Z-skoru hesaplaması yaparak belirli bankaların sistemik riske katkısına yeni bir yaklaşım getirmiştir. Son olarak bu makale, banka stabilitesinin Türk bankacılık sektöründe yeni sermaye kuralları, Türk lirası krizi ve Covid-19 krizi dönemlerindeki hareketini araştırmıştır. Üçüncü makale, hisse senetlerinin stres altındaki davranışını makine öğrenme modelleri ile sınıflandırmaya çalışmaktadır. Mevcut likidite ölçümleri bir sınıflandırma problemine dönüştürülmüştür ve böylece makine öğrenme modelleri ile sınıflandırma tahmini amaçlanmıştır. Bu çalışma ile likidite stres varsayımları için makine öğrenme modellerinin çok faydalı olabileceği gösterilmiştir. Diğer önemli bir bulgu ise sektör, hisse senedi betası, endüstri ve piyasa acilliğinin hisselerin stres altındaki davranışını tahmin etmede etkili olduğudur. Bu çalışmada finansal, temel ham madde ve enerji sektörü hisselerinin daha oynak olarak piyasa stresi altında daha az likit olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca düşük betaya ve yüksek piyasa değerine sahip hisse senetlerinin daha likit bir davranış gösterdiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis consists of three essays on diverse topics with a shared emphasis on banking liquidity risk and stability. The first essay is concerned with constructing early warning indicators for banks using machine learning models. In this research, market stress was transformed into a classification problem to predict the Red-Amber-Green risk status of each day. Empirical results show that the machine learning models used in the study can predict 83% of the“Red”risk days. The findings also show that the ensemble model with RUSBoost algorithm outperforms other machine learning models in providing a warning of emerging stress. The second essay then investigates bank stability scores for the Turkish banking sector in detail. The study measures eight variations of the Z-score and tests whether these are statistically different from each other. The study is also the first to apply the Leave-One-Out Z-score to the Turkish banking sector, providing fresh insight into the impact of specific banks on systemtic risk. Lastly, the second essay investigates bank stability score movements around the implementation of new capital rules, the Turkish Lira crisis and the Covid-19 crisis. The third essay in this thesis aims to classify equities based on their behaviour under stressed conditions using machine learning models. Existing liquidity metrics were transformed into a classification problem, then supervised machine learning models were used to predict the liquidity classification of shares. It has been shown that supervised machine learning models can be a very useful tool for the bank and the regulator to further investigate and set liquidity stress assumptions. Another important finding is that sector, share beta, industry, and market capitalisation of shares are contributing factors which help predict shares' liquidity behaviour under stress. This study concludes that the financial, basic materials and energy sectors are more volatile and less liquid under market stress; shares with lower beta show more liquid characteristics, and higher market cap stocks show more liquid behaviour.
Benzer Tezler
- Merkez bankacılığı ve para politikaları üzerine üç deneme: Enflasyon hedeflemesi, niceliksel genişleme ve para politikasının zaman tutarsızlığı
Three essays on central banking and monetary policies: İnflation targeting, quantitative easing and time inconsistency of monetary policy
ESMA ERDOĞAN
- Three essays on the non-linear dynamics of the finance-growth nexus
Başlık çevirisi yok
AYŞE ÜLKÜHAN DEMİR
- Three essays on financialization and (de)regulation
Finansallaşma ve (de)regülasyon üzerine üç makale
SERKAN ŞENGÜL
Doktora
İngilizce
2020
EkonomiYıldız Teknik Üniversitesiİktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENSAR YILMAZ
- Finansal krizlerin bulaşma etkisi üzerine üç makale
Three essays on the contagion effect of the financial crisis
TUBA AKPINAR
