Geri Dön

Finansal verilerde Copula yaklaşımları ile bağımlılık analizi

Dependency analysis with Copula approaches in financial data

  1. Tez No: 901725
  2. Yazar: NESRİN BERKER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYŞE METİN KARAKAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Maliye, Finance
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bitlis Eren Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

Özet

Bu çalışma giriş, materyal metod, veri kümesi, bulgular ve sonuç olmak üzere beş bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde copula fonksiyonunun önemi ve copula fonksiyonları ile ilgili yapılmış çalışmalar hakkında bilgi verilmiştir. İkinci bölümde copula fonksiyonları ve teorisi üzerinde durulmuştur. Üçüncü bölümde veri kümesi ve özellikleri tanıtılmıştır. Dördüncü bölümde finans üzerine uygulama yapılmıştır. Uygulamamızda Dolar, Altın, Euro, Türkiye CPI ve Türkiye Repo W1 verileri arasındaki bağımlılık yapısı Copula metodu kullanılarak modellenmiştir. Beşinci bölümde ise yaptığımız uygulamaların sonuçları hakkında bilgi verilmiştir.

Özet (Çeviri)

This study consists of five parts: introduction, material method, data set, findings and conclusion. In the first chapter, information is given about the importance of the copula function and the studies on copula functions. In the second part, copula functions and theory are emphasized. In the third section, the data set and its features are introduced. In the fourth chapter, an application on finance was made. In our application, the dependency structure between Dollar, Gold, Euro, Turkey CPI and Turkey Repo W1 data is modeled using the Copula method. The fifth section provides information about the results of our applications.

Benzer Tezler

  1. Kopula fonksiyonları ve kripto para birimlerine bir uygulama

    Copula functions and an application to cryptocurrencies

    HANİFE ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DUYGU İÇEN

  2. Assessment of artificial neural network to improve hidden Markov model for financial data

    Finansal verilerde saklı Markov modelini geliştirmek için yapay sinir ağının değerlendirilmesi

    DİLEK AYDOĞAN KILIÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Finansal Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE SEVTAP SELÇUK KESTEL

  3. Finansal risk değerinin belirlenmesinde kullanılan sayısal yöntemler: ARCH/GARCH modelleriyle İMKB uygulaması

    Quantitative metods which use in determining financial risk: its application in Istanbul Stock Exchange(ISE) with ARCH/GARCH models

    VUSLAT GÜZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SELAHATTİN GÜRİŞ

  4. Finansal tablolar manipülasyonlarının Beneısh Modeli ile değerlendirilmesi

    Evaluation of financial statements manipulations with the Beneish model

    ALPEREN GÜZGÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonomiBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL EROL FİDAN

  5. Analysis of the relationship between cryptocurrencies and Borsa Istanbul: Before and after COVID-19

    Borsa İstanbul ve kripto paralar arasındaki ilişki: COVID-19 öncesi ve sonrası

    ÖNDER KARADENİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Ekonometriİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Finansal İktisat Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDA SELİN ÖZTÜRK