Three essays on volatility forecasting, option pricing, and value at risk forecasting using neural network models
Yapay sinir ağları modelleriyle volatilite tahmini, opsiyon fiyatlaması ve riske maruz değer tahmini üzerine üç makale
- Tez No: 917804
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ÖZÇAM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Maliye, Econometrics, Finance
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finansal İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Bu tez, geleneksel ve modern yaklaşımların bir kombinasyonu kullanılarak finansal tahminleme alanında önemli konuları ele alan üç bölümden oluşmaktadır. İlk bölüm, piyasa volatilitesini tahmin etmek için hibrit GARCH-LSTM modelinin uygulanmasını incelemektedir. Geleneksel ekonometrik modellerin uzun kısa süreli bellek (LSTM) ağları ile entegrasyonu, makine öğrenmesi ile yerleşik yöntemlerin birleştirilmesinin volatilite tahmin doğruluğunu artırma potansiyelini ortaya koymaktadır. İkinci bölüm, stokastik volatilite (Heston modeli), sıçrama difüzyonu (Merton modeli) ve yerel volatiliteyi (Dupire modeli) birleştiren Stokastik-Yerel-Sıçrama Volatilite Opsiyon Fiyatlama Modeli'ni (SLJV-OPM) tanıtmaktadır. Bu model, Beklenti Maksimizasyonu (EM) algoritması kullanılarak bileşenlerin katkılarını sistematik bir şekilde kalibre eden bir entegrasyon yöntemi sunmaktadır. Bildiğimiz kadarıyla, bu çalışma, stokastik, sıçrama ve yerel volatilite modellerini opsiyon fiyatlamasında birleştirmek için EM algoritmasının ilk resmi kullanımını temsil etmektedir. Bu yeni yöntemin sunulmasının ardından, opsiyon fiyatlama modellerini geliştirmek amacıyla, önerilen model üzerine makine öğrenmesi modelleri, özellikle LSTM ağları uygulanmaktadır. Son olarak, üçüncü bölüm, Riske Maruz Değer (VaR) tahmininde LSTM modellerinin kullanımını araştırmaktadır. Bu bölüm, önerilen metodolojinin finansal riske maruz değerin tahmin edilmesindeki etkinliğini vurgulamaktadır. Bu üç bölüm, finansal tahminleme ve risk modelleme literatürüne katkı sağlayarak, hem geleneksel hem de makine öğrenmesi tabanlı yöntemlerin çok yönlülüğünü göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis consists of three chapters, each addressing important topics in financial forecasting using a combination of traditional and modern approaches. The first chapter explores the application of a hybrid GARCH-LSTM model to forecast market volatility. By integrating traditional econometric models with long short-term memory (LSTM) networks, the study demonstrates the potential of combining machine learning with established methods to improve volatility forecasting accuracy. The second chapter introduces the Stochastic-Local-Jump Volatility Option Pricing Model (SLJV-OPM), which combines stochastic volatility (Heston model), jump diffusion (Merton model), and local volatility (Dupire model). This model formalizes their integration using the Expectation-Maximization (EM) algorithm, providing a systematic method for calibrating the contributions of each component. To the best of our knowledge, this is the first formal use of the EM algorithm to combine stochastic, jump, and local volatility models in option pricing. After presenting this novel method, machine learning models, specifically LSTM networks, are applied according to the proposed framework for enhancing option pricing models. Finally, the third chapter investigates the use of LSTM models for forecasting Value at Risk (VaR). This chapter highlights the effectiveness of the proposed methodology in estimating financial VaR. Together, these chapters contribute to the growing literature on financial forecasting and risk modeling, demonstrating the versatility of both traditional and machine learning-based methods.
Benzer Tezler
- Essays on participation finance system and stock market analysis
Katılım finans sistemi ve pay piyasası analizleri üzerine denemeler
ERDİ BAYRAM
Doktora
İngilizce
2024
EkonomiManisa Celal Bayar Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RABİA AKTAŞ
- Three essays on volatility, correlation and hedging in financial markets
Finansal piyasalarda oynaklık, korelasyon ve riskten korunma üzerine üç makale
ÖZGÜR ÜNAL ONBİRLER
Doktora
İngilizce
2017
EkonometriYeditepe ÜniversitesiFinansal İktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL ULUSOY
- Three essays on financial economics: Volatility, asset pricing, foreign direct investment
Başlık çevirisi yok
YUNUS EMRE ÖZCAN
Doktora
İngilizce
2018
EkonometriYeditepe ÜniversitesiFinansal İktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL ULUSOY
- Nonparametric and quantile regression approaches: Energy and commodity market links
Parametrik olmayan ve kantil regresyon yaklaşımları: Enerji ve emtia piyasası ilişkileri
SERA ŞANLI
Doktora
İngilizce
2020
EkonometriÇukurova ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZMEN
PROF. DR. MEHMET BALCILAR