Finansal piyasalarda fiyat köpüğü: Rassal orman sınıflandırıcısı ile Borsa İstanbul'da fiyat köpüğünün belirleyicilerinin tahmin edilmesi
Price bubble in financial markets: Estimating the determinants of price bubble in Istanbul stock exchange using random forest classifier
- Tez No: 910316
- Danışmanlar: PROF. DR. ERDİNÇ ALTAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 130
Özet
Fiyat köpüklerinin, reel ekonomi üzerindeki etkileri dikkate alındığında; varlık piyasalarında fiyat köpüğünün var olup olmadığı önemli bir konudur. Geçmişte yaşanmış pek çok borsa çöküşünde fiyat köpüğü olgusunun belirgin bir rol oynadığı bilim insanları tarafından tartışılmaktadır. Borsada fiyat köpüğü olgusu, hisse senedi fiyatlarının temel değerinden gözlemlenen sapması olarak ifade edilmektedir. Fiyat köpüğünün oluşmasında, iktisadi aktörlerin davranış kalıplarını değiştiren dışsal bir takım olayların etkili olduğu gözükmektedir. Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul'da fiyat köpüğü olgusunu ve köpüğün oluşumuna etki eden faktörleri 2010:01-2023:11 dönemi verileriyle incelemektir. Çalışmanın araştırma deseni, Özgür vd. (2021) çalışmasındaki metodoloji takip edilerek iki aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, GSADF testi ile Borsa İstanbul'da fiyat köpükleri tespit edilmiştir. İkinci aşamada, Borsa İstanbul'daki fiyat köpükleri ile literatürden yararlanılarak köpükler üzerinde etkisi olabilecek değişkenler arasındaki ilişki rassal orman yöntemi kullanılarak detaylıca incelenmiştir. İlgili değişkenlerin, fiyat köpüğü olasılığı üzerindeki etkileri kısmı bağımlılık grafikleri ile görselleştirilmiştir. Ampirik analizden elde edilen bulgulara göre, BIST 30, BIST 50, BIST 100, ve BIST Tüm endekslerinde sırasıyla %1, %1, %5, ve %10 anlamlılık seviyesinde“köpük yoktur”temel hipotezi ret edilmiştir. BIST 30 ve BIST Tüm hisseleri sonuçları birbirine paralel bir seyir izlemekte olup, köpük dönemi olarak 2020:05-2021:01 tarihleri tespit edilmiştir. BIST 50 hisselerinde ise fiyat köpüğünün 2020:06-2021:01 tarihleri arasında oluştuğu belirlenmiştir. BIST 100 hisselerinde, köpüğün 2020:05-2021:01 döneminde gözlenmesine rağmen, 2020:08 tarihinde köpük sönmüş ve sonrasında yeniden bir köpük oluşumu gerçekleşmiştir. Rassal orman modelinin sonuçlarına göre, Borsa İstanbul'daki fiyat köpükleri üzerinde en belirleyici değişkenler, sırasıyla“emtia endeksi”,“finansal inovasyon”,“yabancı yatırımcı oranı”ve“güven endeksi”olarak tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Considering the effects of price bubbles on the real economy; whether there is a price bubble in asset markets is an important issue. Scientists have discussed that the price bubble phenomenon played a significant role in many stock market crashes in the past. The price bubble phenomenon in the stock market is expressed as the observed deviation of stock prices from their fundamental value. It seems that a number of external events that change the behavioral patterns of economic actors are effective in the formation of price bubbles. This study aims to examine the price bubble phenomenon in Borsa Istanbul and the factors affecting the formation of bubbles with the data of the period 2010:01-2023:11. The research design of the study consists of two stages, following the methodology in the study of Özgür et al. (2021). In the first stage, price bubbles were detected in Borsa Istanbul with the GSADF test. In the second stage, the relationship between price bubbles in Borsa Istanbul and variables that may affect bubbles using the literature was examined in detail using the random forest method. The effects of the relevant variables on the probability of price bubbles are visualized with partial dependency graphs. According to the findings obtained from the empirical analysis, the basic hypothesis of“there is no bubble”was rejected at the significance levels of 1%, 1%, 5%, and 10% in BIST 30, BIST 50, BIST 100, and BIST All indices, respectively. The results for BIST 30 and BIST All stocks follow a parallel course, and the dates 2020:05-2021:01 were determined as the bubble period. In BIST 50 stocks, it was determined that the price bubble occurred between 2020:06-2021:01. In BIST 100 stocks, although the bubble was observed in the period 2020:05-2021:01, the bubble disappeared in 2020:08 and then a bubble formation occurred again. According to the results of the random forest model, the most determinant variables on the price bubbles in Borsa Istanbul were determined as“commodity index”,“financial innovation”,“foreign investor rate”and“confidence index”, respectively.
Benzer Tezler
- Fiyat köpüğünün LPPLS yöntemi ile analizi: Havacılık sektörü üzerine bir uygulama
Analyzing the price bubble with the LPPLS method: An application on the aviation industry
ÇAĞRI FİDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Ekonometriİstanbul ÜniversitesiPara Sermaye Piyasaları ve Finansal Kurumlar Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURÇAY YAŞAR AKÇALI
- Uzun kısa süreli hafıza ve geçitli yinelenen birim ileborsa İstanbul 100 endeks değeri tahmini üzerine bir uygulama
An application on prediction of bist100 index value with lstm and gru
SERDAR TURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR
- Energy derivative markets
Enerji türev piyasalari
POLAD AZIZOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
İşletmeMarmara Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CEYDA RUKİYE ÖZTÜRK
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile bıtcoın trend dönüşlerinin tahmin edilmesi
Predicting bitcoin trends reversals with machine learning methods
SERGÜL ÜRGENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BARIŞ AŞIKGİL