Housing market dynamics and advances in mortgages: Option based modeling and hedging

Abstract

Son yirmi yılda, gayrimenkulün ve finansın herhangi bir alanında çalışma yapmak isteyen akademisyenler ve uzmanlar sadece ileri finansal matematik kavramlarında ve matematiksel/ekonometri modellerinde uzmanlaşmanın yanı sıra gayrimenkul piyasalarının etkinliğini arttırmak için bu kavramları aynı zamanda uygulayabilmelidirler. Bu kapsamlı tez, finansal matematik teorisinin gerçek hayat uygulamalarını göz önüne alarak, hem yatırımcılar hem de hükümetler için bu günün gayrimenkul piyasaları uygulamaları ile birleştirmeyi hedeflemektedir. Gayrimenkul piyasaları, konut piyasaları ve mortgage üzerine yapılan çoğu araştırmanın aksine bu tez, hem parametrik olmayan istatistiksel modelleme yöntemlerini (Çok Değişkenli Adaptif Regresyon Splineları (MARS) ve Genelleştirilmiş Lineer Modeller (GLM)) hem de stokastik analizi (Stochastik Diferansiyel Denklemlerini (SDE), Malliavin analiz teorisini), Monte Carlo simülasyonları ile beraber sermaye varlıkları fiyatlandırma modelini (CAPM) ve genişletilmiş halleriyle beraber Fama-French üçlü faktör modellerini kapsamaktadır. Bu tez, konut piyasaları konusunda kapsamlı modeller sunmakta ve mortgage içerisinde bulunan erken ödeme ve ödemeyi durdurma opsiyonları için hedge stratejileri sağlamaktadır. Teorik bakış açılarıyla birlikte bu tez, fiyatlandırma, yatırım kararları, hedge yoluyla risk yönetimi ve portföy yönetimi ile ilgili sayısız uygulama sunmaktadır. Sayısal uygulamalar konut piyasalarını etkileyen faktörleri ve büyük yatırımcıların etkilerini belirlemekte, ABD konut piyasası verilerini kullanarak konut fiyat tahminleri yapmakta, Monte Carlo simülasyonu ile hem mortgage erken ödeme hem de mortgage ödemeyi bırakma opsiyonlarının hedge katsayılarını hesaplanmakta ve hedge stratejileri belirlemekte ve GYO'larının getirilerinin performanslarını çeşitli yönlerden analiz etmektedir.

In the last two decades, academicians and professionals intending to study in any area of real estate and finance not only must master advanced financial mathematics concepts and mathematical/econometric models but also should be able to implement those concepts computationally to improve real estate markets' efficiency. This comprehensive thesis mainly aims to combine the theory of financial mathematics with an emphasis on real-life applications in keeping with the way, both investors and policymakers, in today's real estate markets. Unlike most studies on real estate markets, housing markets and mortgages, the thesis covers both non-parametric statistical modeling methods (Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) and Generalized Linear Models (GLM)) and stochastic calculus (Stochastic Differential Equations (SDE), Malliavin calculus theory) with Monte Carlo simulations, Capital Asset Pricing Model (CAPM) and Fama French three-factor model with its extensions. The thesis offers thorough models in the subject of housing markets and provides hedging strategies of default and prepayment options embedded into mortgage contracts. Along with with the theoretical aspects, the thesis presents numerous applications for pricing, investment decision, risk management via hedging strategies, and portfolio management. The numerical illustrations are on determining the housing market price drivers and the effect of large investors, house price forecasting by using the US housing market data, determining hedging strategies for both mortgage default and prepayment options by computing the hedging coefficients via using Monte Carlo simulations and analyzing the T-REITs returns performance in various aspects.