Master'sOpen Access

Finansal risk tahmininde sahte uzun hafıza: S&P500 üzerine bir uygulama

2018
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Hakan Kahyaoğlu

Abstract (TR)

Karesi alınmış getirilerin gittikçe azalan otokorelasyonları, şokların uzun dönem bağımlılığı olduğuna işaret eder. Bununla birlikte, bu durum sahte uzun hafıza olarak nitelendirilen yapısal kırılmalara maruz kalan oynaklığın davranışıyla kolayca birbirine karışır. Çalışma, S&P 500'ün oynaklığındaki uzun hafızanın sahte nedenlerle açıklanıp açıklanamayacağını araştırmayı amaçlıyor. Çalışma hem zaman alanı hem de frekans alanı tahminlerini kullanmaktadır. Zaman alanında, veriler, yeni geliştirilmiş bir dalgacık (wavelet) tabanlı prosedürü kullanarak aykırı gözlemler için filtrelenir. Yapısal kırılmalar, değiştirilmiş bir ICSS algoritması kullanılarak tespit edilir. Ardından, filtreleme öncesi ve sonrası veriler için simetrik ve asimetrik GARCH modelleri tahmin edilmiştir. Frekans alanında, entegrasyon derecesi, Local Whittle tahmini kullanılarak hesaplanır, ardından sahte uzun hafızanın iki testi uygulanır. Ampirik sonuçlar, S&P 500'ün oynaklığındaki uzun hafızanın, en azından bir kısmı sahte olup oynaklık kaymasından kaynaklandığını işaret etmektedir. Aykırı gözlemlerin yok sayılması, GARCH modellerinde model kurma hatasına yol açabileceği bulundu. Buna ek olarak, frekans alanında tahmin edilen uzun hafıza parametresi zaman içinde tutarlı değildir. Bu, getiri serilerinin tutarlı bir (d) entegrasyon derecesinin kısmi olarak bütünleştirilmiş bir rejim yerine birkaç rejim tarafından daha iyi tanımlanabileceğini göstermektedir.

Author

Dr. Mazen Alaboud

How to Cite

Mazen Alaboud (Yüksek Lisans Tezi). Finansal risk tahmininde sahte uzun hafıza: S&P500 üzerine bir uygulama, 2018, Dokuz Eylül University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Dokuz Eylül University