Geri Dön

Dynamic market modeling with heterogeneous agents: Applications in diverse markets

Heterojen ajanlarla dinamik finansal piyasa modellemesi: Çeşitli piyasalarda uygulamalar

PDF İndir

  1. Tez No: 855024
  2. Yazar: HİDAYET BEYHAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL BURÇ ÜLENGİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Maliye, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Finance, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Finansal piyasalar, 2020 yılında 94 trilyon dolarlık bir piyasa değeriyle finans ve ekonomi açısından büyük öneme sahiptir. Bu piyasaların dinamiklerini ve fiyat davranışını anlamak için, Sermaye Varlık Fiyatlama Modeli (CAPM) ve Arbitraj Fiyatlama Teorisi (APT) gibi birçok model önerilmiştir. Ancak, bu geleneksel yaklaşımlar genellikle kriz durumlarını ve çöken piyasa krizlerinin karmaşıklıklarını yakalama konusunda yetersiz kalmaktadır. Bu kısıtlamaya karşılık olarak, ajan tabanlı modelleme (ABM), farklı ajanlar arasındaki etkileşimlere dayalı olarak daha gerçekçi varsayımlar sunarak ve ortaya çıkan davranışlara izin vererek bir paradigma değişikliği olarak ortaya çıkmıştır. Bu çalışma, finansal piyasa mikroyapısını ve hisse senedi piyasası davranışını araştırmak için ABM'yi kullanarak iki farklı piyasa modeli oluşturulmuştur. Ajan temelli modelleme yardımıyla, ince temel bir yapay market oluşturulmuştur. Bu market ile gerçek market taklit edilmeye çalışılmıştır. Oluşturulan market modeli, gerçek piyasada gözlemlenen fiyat özelliklerini ne kadar üretebildiğiyle ölçülmektedir. Bu modelde, hisse fiyatı simülasyonun her anında toplanan alım ve satım emirlerinin çifte müzayede metoduyla oluşturulmaktadır. Oluşturulan model kısmi olarak gerçek market özelliklerini taklit edebilmektedir. Gerçekçi işlem stratejilerine sahip ajanları içeren bu model, farklı stratejiler arasındaki rekabeti ortaya koyarak, hesaplama gücü yüksek ajanların piyasadaki durumunu analiz etmeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, gürültü işlemcilerin piyasa likiditesine ve hareketine katkıda bulunduğu gözlemlenir. Genel olarak, ABM yaklaşımı, gerçek piyasalarda gözlemlenen stilize gerçeklere başarılı bir şekilde benzetir ve piyasa dinamiklerinin temelden karmaşığa anlayışı ile sunar. Yapay hisse senedi piyasası, gürültü ajanlarının yanı sıra, Relative Strenght Index (RSI), Moving Average Convergence/Divergence (MACD), Bollinger, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) ve Long-Short Term Memory (LSTM) yöntemlerini kullanan ajan gruplarıyla donatıldı. Gürültü işlemcilerinin katalizör etkisi, zeki ajanların nüfusunun artmasıyla piyasanın durmasına neden olacak şekilde test edildi, bu da piyasanın akışını sağlamakta stratejisi olmayan ajanların etkisi test edilmiştir. Ajanlardaki“sıfır zeka”piyasanın hareket etmesine ve likidite sağlamasına yardımcı olur. Bulgularımız aynı zamanda gerçek veriler üzerinde yapılan ters sargı deneyleriyle ile de uyumludur. Ayrıca LSTM ajanlarının diğer ajanlara göre daha iyi bir getiri elde ettiği ölçülmüştür. İlk modelde, ilkel bir yaklaşım izlenmiş ve basit bileşenlerle gerçek market taklit edilmeye çalışılmışır. Fakat, gerçek market daha karmaşık bir sistemdir ve oluşturulan model ile kısmi olarak gerçek marketi temsil etmektedir. Günümüz hisse seneti piyasalarının çoğu elektronik emir defterleri kullanmaktadır ve bu şekilde bir yaklaşım daha gerçekçi sonuçlar üretebilmektedir. Dolayısyla, bu karmaşık bir sistemi daha gerçekçi temsil edebilmek için bir simülatör oluşturulmuş ve geçmiş gerçek emirlerle beslenmiştir. İkinci model, geçmiş NASDAQ mesajlarını ve gerçek piyasa emirlerini birleştiren hibrit bir limit emir defteri simülatördür. Oluşturulan simülatör, farklı borsalardan seçilen herhangi bir hisse için gün içi simülasyon imkanı sağlamaktadır. Ayrıca, tasarlanın ajanlar simülasyonu yapılan piyasaya entegre edilebilmektedir. Oluşturulan simülatör, gerçek piyasa emirlerinin yanı sıra tasarlanan ajanlardan gelen emirleri de işleme özelliğine sahiptir. Tasarlanan ajanlardan gelen emirler, gerçek emirlerin çok az bir oranını oluşturduğu için gerçek piyasa çıktıları tekrar edilebilmektir. Dolayısıyla, piyasaya dair oluşturulan araştırma sorularına da cevap aranması mümkün kılınmıştır. Emir büyüklüğünün, hissenin senedinin piyasa oynaklığının, hissenin senedinin piyasa değerinin ve hisse senedi işlem hacminin etkilerini inceleyerek, simülatör, simüle edilen ve gerçek piyasa fiyatları arasında yakın bir benzerlik gösterir. Özellikle, daha büyük emir büyüklüklerinin daha büyük fiyat etkisi yarattığı, daha yüksek oynaklığa sahip stokların daha büyük fiyat etkilerine sahip olduğu görülmüştür. Ayrıca, piyasa değerinin ve hisse senedi işlem hacminin hisse marjını etkilediği gösterilmiştir. Yapılan testlerde, hacimce daha büyük hisselerde daha küçük bir al-sat marjı oluşmaktadır. Benzer şekilde, gün içi hacmi daha yüksek olan hisselerin de al-sat marjının daha az likit hisselere kıyasla daha küçük olduğu gözlemlenmiştir. Dolayısyla, bu bulgulardan al-sat marjı daha küçük olan hisse senetlerinin yapılan işlemler sonucu daha az fiyat etkisine maruz kaldığı sonucu elde edilmiştir. İkinci bölümün bir diğer bulgusu ise, piyasada alım-satım gerçekleştiren random, imbalance, Bollinger's band, logistic regression ve random forest ajanlarının varlıklarının analiz edilmesidir. Bu ajanların bazıları hisse fiyatının sonraki adımını tahmin edip alım-satım kararı almaktadır. Diğer yandan, bazı ajanlar sadece geçmiş verilere bakarak alım satım kararı almaktadır. Random agent ise hiçbir kuralı olmadan rastgele al-sat emirleri vermektedir. Gün içi piyasalarda iyi performans gösteren strateji bulunmasının zorluğu gözlemlenmiştir. Ajanların hiçbiri diğerlerine farklı hisselerde üstünlük baskın bir üstünlük gösterememiştir. Bu anlamda, risk ölçüsü olarak gün içi ölçülen varlıların standard sapmaları alınmış ve elde edilen ortalama getirilerle kıyaslanmıştır. Imbalance Ajanı, genellikle nihai zenginlik getirisi açısından en kötü performansı gösteriyor. Bununla birlikte, 4 durumun 3'ünde en düşük varyansa sahiptir ve bu da riskten kaçınan bir strateji izlediğini göstermektedir. Bu bulgular, önceki istatistikleri desteklemektedir ve Imbalance Ajanının standart sapmanın bu hisseler için kullanılan risk ölçüsü olduğu için en düşük getiri-risk değerlerine sahip olduğunu gösterir. Makine öğrenmesi yaklaşımı olarak Random Forest, iki durumda daha yüksek getiri sağlar. Bu bulgular, kullanılan strateji seti arasında baskın ve karlı bir günlük stratejinin olmadığını gösterir. Bu, verilen stratejilerle kar elde etmenin mümkün olup olmadığı sorusuna cevap verir. Çalışmanın bazı kısıtlamaları olsa da, temel piyasalarda ajan heterojenliğinin daha fazla incelenmesine ihtiyaç duyulması gibi, finansal piyasa mikroyapısı dinamikleri konusunda değerli içgörüler sunar. Geliştirilen limit emir defteri simülatörü, hisse senedi piyasası hipotezlerinin test edilmesi ve işlem stratejilerinin değerlendirilmesi için bir platform sunar ve finansal hisse senedi piyasaları ve optimal portföy seçimi alanında gelecekteki araştırmalara yol açmaktadır. Ajan tabanlı modelleme yaklaşımı ve karmaşık piyasa etkileşimlerini yakalama yeteneği, finans dünyasında bilinçli kararlar almak için umut vaat eden fırsatlar sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Financial markets, with a staggering market capitalization of 94 trillion US dollars in 2020, hold utmost importance in finance and economics. To comprehend their dynamics and price behavior, numerous models have been proposed, such as the Capital Asset Pricing Model (CAPM) and Arbitrage Pricing Theory (APT). However, these traditional approaches often fall short in capturing extreme market situations and the complexities of crashing market crises. In response to this limitation, agent-based modeling (ABM) has emerged as a paradigm shift, offering more realistic assumptions and allowing for emergent behavior due to interactions among heterogeneous agents. This study utilizes ABM to investigate financial market microstructure and stock market behavior through the creation of two distinct market models. The first model, an artificial stock market, aims to replicate real market price features and explore the impact of various trading strategies. Incorporating agents with realistic trading strategies, the model reveals insights into the competition among different strategies, highlighting the dominance of computationally powerful agents. Moreover, the presence of noise traders is observed to contribute to market liquidity and movement. Overall, the ABM approach successfully reproduces stylized facts observed in real markets and provides a bottom-up understanding of market dynamics. The second model is a hybrid limit order book simulator that combines historic NASDAQ messages and actual market orders to create a more realistic trading mechanism. By examining the impact of order size, market volatility, market capitalization, and stock trading volume, the simulator demonstrates a close resemblance between simulated and actual market prices. Notably, larger order sizes lead to greater price impact, while higher volatility stocks exhibit more significant price impacts. Additionally, market capitalization and stock trading volume are shown to influence bid-ask spreads. Although the study has some limitations, such as the need for further exploration of agent heterogeneity in fundamental markets, it contributes valuable insights into financial market microstructure dynamics. The developed limit order book simulator offers a platform for testing stock market hypotheses and evaluating trading strategies, paving the way for future research in financial stock markets and optimal portfolio selection. The agent-based modeling approach and its ability to capture complex market interactions provide promising avenues for understanding financial markets at a granular level and making informed decisions in the world of finance.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    257139

    A study on sequential internet auctions using agent-based modeling approach

    Eyleyici tabanlı simülasyon ve modelleme yaklaşımı ile internet üzerinden ardışık müzayede çalışması

    YILDIZ AKKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilim ve TeknolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BERTAN BADUR

    DOÇ. DR. OSMAN N. DARCAN

  2. Tez No

    398145

    Belirsizlik üzerine makaleler

    Essays on uncertainty

    SEÇİL YILDIRIM KARAMAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Ekonomiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REFET SOYKAN GÜRKAYNAK

  3. Tez No

    637359

    Türk kahvesi pişirme sürecinde ısı yayılımı modellemesi ve sıcaklık kestirimi

    Modeling of heat dissipation and temperature estimation in Turkish coffee cooking process

    ARDA DÖNERKAYALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜRKER TÜRKER

  4. Tez No

    507090

    Birikimli kanı dereceleri yaklaşımına dayalı yeni bir grup karar verme yöntemi

    A novel group decision making approach based on the cumulative belief degrees

    BİLAL ERVURAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR KABAK

  5. Tez No

    857967

    Innovation management in design-intensive family firms from office furniture manufacturing industry: A dynamic capability perspective from an emerging market

    Ofis mobilyası imalat sanayisindeki tasarım yoğun aile firmalarında inovasyon yönetimi: Gelişmekte olan bir pazardan dinamik yetenek perspektifi

    SELİN GÜLDEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM ER

Geri Dön