Analyses of factors of market microstructure: Price impact, liquidity, and volatility

Bu tezin ilk bölümünde, fiyat etkisini modellemeye çalışılmıştır. Yeni denge fiyatına ulaşılması zaman aldığında pazarın tam etkin olmadığı varsayılmaktadır. Bu nedenle, fiyat etkisini modellemek için, iki yeni kavram olan piyasa esnekliği ve fiyatın bilgilendiriciliği kavramları tanımlanmıştır. Sonuç olarak, fiyatın bilgilendiriciliği arttıkça piyasa esnekliği ve fiyat etkisinin artma eğilimi göstermiştir. İkinci bölümde finansal riskin ihmal edilen boyutu olarak kabul edilen likiditenin önemi vurgulanmaya çalışılmaktadır. Bunun için, Likidite Etkili Zıplamalı Stokastik Volatilite Modeli (LASVJ) modeli tanıtılmış ve stabilite ve performans açısından Zıplamalı Stokastik Volatilite Modeli (SVJ) modeli ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonuçları, LASVJ modelinin düşük sapma ve kök ortalama kare hatasına sahip olduğu için SVJ modelinden daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Kalibrasyon bölümünde Dow-Jones 30da listelenen on şirket kullanılmıştır ve LASVJ modeliyle tahmini temerrüt ve kredi marjı olasılığının SVJ modeline göre daha yüksek olduğu bulunmuştur. Üçüncü bölümde, oynaklık tahmin yöntemi geliştirilerek Riske Maruz Değer gibi finansal risk araçlarının daha etkin bir şekilde kullanılması amaçlanmaktadır. İyi performans gösteren bir oynaklık tahmini finansal piyasadaki belirsizliğe ışık tuttuğu için bunu modellemek önemli bir görevdir. Bu amaçla oynaklığı modellemek için GARCH tipi modeller ve bir Makine Öğrenmesi modeli olan SVR-GARCH modeli kullanılmıştır. Bulgular, SVR-GARCH oynaklığı tahmin etmede geleneksel modellerden daha iyi performans gösterdiğini ve ayrıca POF ve Basel Trafik Işığı Geri Test yaklaşımlarına dayanan VaR tahmininde daha güvenilir sonuç verdiğini göstermektedir.