Stochastic modeling of stock exchange markets: Three essays

Bu tez çalışmasında, BIST100 ve büyük borsa endekslerinin günlük kapanış fiyatlarının zaman serilerini analiz etmek için stokastik modelleme uygulanmıştır. Yatırımcılar ve portföyleri için yeni uygulanabilir araçlar ve sonuçlar hedeflenmiştir. Çalışma üç bölümden oluşmaktadır. İlk makalede ağır kuyruklu dağılımların genelleştirilmiş otoregresif koşullu heteroskedastisite (GARCH) modeli ve sürekli zamanlı, COGARCH, BIST100 için Meixner dağılımlı modeli ile uygulanabilirliği tanıltıdı. İkinci bölümde, makale de beş büyük borsadaki uzun bellek özelliğini farklı modeller göz önünde bulundurarak inceliyoruz ve otoregresif kesirli olarak entegre hareketli ortalama (ARFIMA) modelinin modellemede fraksiyonel olarak entegre genelleştirilmiş otoregresif koşullu heterossedastikten (FIGARCH) daha iyi bir aday olduğunu gösteriyoruz. Son makale, DAX ve NIKKEI hisse senedi endeksleri arasında son zamanlarda biraz popülerlik kazanan dalgacık dönüşümüne odaklanıyor ve ikisi arasında bir miktar korelasyon ve tutarlılık olduğunu gösteriyor. Hurst değerleri aylık olarak tahmin modellemesi yapıldı ve zaman serilerinde multifraktal süreç belirtileri gözlemlendi.