Kapula ile küresel borsa indeksleri arasındaki bağımlılığın araştırılması

Bu tez uluslararası borsalar arasındaki bağımlılığı nispeten yeni fakat hızla gelişen bir yaklaşım olan kapulaları kullanarak incelemektedir; bu da hem bağımlılık yapısının hem de bağımlılığın derecesini incelememize olanak sağlamaktadır. Kapulanın önemi marjinal dağılımın biçimine bakmadan, rastgele değişkenler arasındaki bağımlılık yapılarını modellemesi ve yakalamasıdır. Korelasyon ölçüleri bağımlılığın derecesini yansıtır ancak bağımlılığın yapısını ve şeklini yansıtmaz. Kapulaların diğer bir üstünlüğü, geleneksel çok değişkenli dağılımlar aynı marjinal dağılıma sahip rastgele değişkenler için kullanılırlar ancak değişkenler farklı marjinal dağılımlara sahip olabilirler. Kapulaların kullanımı sayesinde bu problem çözülebilir. Kapula modelleri aynı dağılım ailesine ait olmayan ve heterojen olan marjinal dağılımlara dayalı olarak çok değişkenli dağılımlara izin verirler. Böylelikle araştırmacı sadece mevcut çok değişkenli dağılımları göz önünde bulundurmaktan kurtulur. Artık günümüzde kapulalar çok değişkenli dağılımları oluşturmak için temel bir araçtır. Genel olarak finansal zaman serileri normal dağılıma uymazlar, çoğunlukla leptokurtic dağılıma ve şişman kuyruğa sahip oldukları bilinmektedir. Bu durumda çoğu parametrik testlerin normallik varsayımı sağlanmamış olur ve bağımlılık için lineer korelasyonu kullanmak uygun olmaz. Bu yüzden marjinal dağılımının biçiminden etkilenmeyen ve doğrusal olmayan bağımlılığı ölçmemize izin veren kapulaları kullandık. Bu çalışmanın amacı kapulaların avantajlarını kullanarak, dünyada en çok işlem hacmine sahip FTSE-100 , S&P-500, Nasdaq, Nikkei-225 gibi küresel borsa indeksleri arasındaki bağımlılığı kapula ile araştırmak ve indeksler arasındaki bağımlılığı uygun kapula ile modellemektir.