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: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Ekonometri, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Econometrics, Statistics
  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: 81

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

    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

  2. Tez No

    896113

    Türev piyasaların işleyişi ve Türkiye'de tarım emtiaları üzerine örnek bir uygulama

    Functioning of derivative markets and a sample application on agricultural commodities in Turkey

    ERHAN TURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR ÇATIKKAŞ

  3. Tez No

    479284

    Analysis of volatility transmission mechanism across equity markets

    Hisse senedi piyasalarında oynaklık geçişliliği mekanizmasının analizi

    PINAR KAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU

  4. Tez No

    877949

    Enhancing Bitcoin price forecasting accuracy through ridg regression: A comprehensive analysis incorporating on-chain metrics, economic metrics, market analysis metrics, market sentiment indices, and technical analysis indicators

    Ridge regresyonu ile Bitcoin fiyat tahmin doğruluğunu artırma: Zincir üzeri metrikler, ekonomik metrikler, piyasa analizi metrikleri, piyasa duyarlılık endeksleri ve teknik analiz göstergelerini içeren kapsamlı bir analiz

    HASTI GHIASABADI FARAHANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    MaliyeBahçeşehir Üniversitesi

    Finansal Ekonomi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MERT GÜL

  5. Tez No

    392940

    Türkiye elektrik piyasası kısa dönemli referans fiyat tahmini

    Turkish electricity market short term market clearing price forecasting

    SERCAN YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERMİN ONAYGİL

Geri Dön