Geri Dön

Modeling volatility dynamics in financial time series: Ananalysis of econometric models and machine learningmethods

Finansal zaman serilerinde oynaklıkdinamiklerinin modellenmesi: ekonometrikmodellerin ve makine öğrenimiyöntemlerinin analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 877488
  2. Yazar: HAKAN ERCE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÜMİT IŞLAK, PROF. DR. ATABEY KAYGUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Ekonometri, Statistics, Computer Engineering and Computer Science and Control, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tezde, finansal ve kripto para piyasalarındaki farklı volatilite dinamiklerini analiz ediyoruz. Borsa Istanbul endeksi BIST 100 (XU100), NASDAQ endeksi ve Bitcoin/USD döviz kuru (BTCUSD) üzerine odaklanıyoruz. Amacımız, verilerin risk profillerini anlamak, geçmiş verileri kullanarak gelecekteki riskleri tahmin etmek ve piyasalardaki volatilite yapısının istatistiksel özelliklerini analiz etmektir. Analizimizde, ele aldığımız her finansal varlığın logaritmik getirilerini kullandık. Araştırmamızın ilk adımı, en iyi uyumlu ARIMA modellerini belirlemek ve bu modellerin parametrelerini ADF testi, ACF ve PACF grafikleri, QQ grafikleri ve Kolmogorov-Smirnov testi gibi araçlarla analiz etmek oldu. Çalışma hipotezimiz, bir modelin bir varlığın davranışını başarılı bir şekilde açıklarsa, kalıntı sinyalinin beyaz gürültüye yakın olması gerektiğidir. Ancak, kalıntılarda önemli otokorelasyonlar bulduk, bu da kullandığımız ARIMA modellerinin tüm temel desenleri tam olarak yakalayamadığını göstermektedir. Sonraki adımda, her varlıkta içsel olarak bulunan volatilite dinamiklerini analiz etmek için GARCH modelleri kullandık. Veri kümesinin risk profilleri farklılık gösterse de, modellerin yapı katsayıları tüm veri kümelerinde tutarlıydı. Tezi, endojen ve ekzojen verileri ve farklı makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak çalışmamızı nasıl genişletebileceğimizi belirterek tamamlıyoruz.

Özet (Çeviri)

In this thesis we present an analysis of different volatility dynamics in financial and cryptocurrency markets. We focus on the Borsa Istanbul stock exchange index BIST 100 (XU100), NASDAQ index, and Bitcoin/USD exchange rate (BTCUSD). Our aim is to understand the risk profiles of the data, forecast future risk using historical data, and statistically analyze structural characteristics of the volatility in the markets. In our analysis we used logarithmic returns of each financial asset we considered. Our first step of the investigation was to determine the best fitting ARIMA models, and analyze the parameters of these models using tools such as ADF-test, ACF- and PACF-plots, QQ-plots, and Kolmogorov-Smirnov test. Our working hypothesis is that if a model successfully explains the behaviour of an asset then the residual signal must be close to white noise. However, we found significant autocorrelations in the residuals which indicates that the ARIMA models we used did not fully capture all underlying patterns. In the next step, we used GARCH models to analyze the dynamics of the volatility inherent in each asset. While the risk profiles of the datasets varied, the structure coefficients of the models were consistent across all datasets. We finish the thesis by outlining how one might expand our study using endogeneous and exegeneous data, and different machine learning methods.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    581823

    Protecting cost of claims from exchange rate shocks in insurance sector

    Sigorta sektöründe kasko hasar maliyetinin döviz kur şoklarından korunması

    İSMAİL TELCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Sigortacılıkİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Finans Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GENCO FAS

  2. Tez No

    410486

    Time series analysis of the interest rate dynamics with the stochastic, econometric and econophysics models

    Faiz oranı dinamiklerinin stokastik, ekonometrik ve ekonofizik modelleri ile zaman serisi analizi

    SELÇUK BAYRACI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    EkonometriYeditepe Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GAZANFER ÜNAL

  3. Tez No

    976457

    Volatility analysis in financial time series using the arch and garch models

    Arch ve garch modellerını kullanarak fınansal zaman serılerınde volatılıte analızı

    MOHAMMED TAHA HUSSEIN HUSSEIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMED HANİFİ VAN

  4. Tez No

    938148

    Kripto para fiyatlarının Neural ODE derin öğrenme yöntemi ve zaman serisi modelleri ile karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of cryptocurrency prices with Neural ODE deep learning method and time series models

    HÜSEYİN ENES ERKOÇAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İşletmeSelçuk Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM EREM ŞAHİN

    DOÇ. DR. EYYÜP ENSARİ ŞAHİN

  5. Tez No

    479284

    Analysis of volatility transmission mechanism across equity markets

    Hisse senedi piyasalarında oynaklık geçişliliği mekanizmasının analizi

    PINAR KAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU

Geri Dön