Show simple item record

dc.contributor.advisorAtlı, Ayça Hatice
dc.contributor.authorYılmaz, Keziban
dc.date.accessioned2023-09-22T11:36:51Z
dc.date.available2023-09-22T11:36:51Z
dc.date.submitted2021-09-02
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/734298
dc.description.abstractBu çalışmanın temel amacı; BIST 100, FTSE 100, NIKKEI 225 ve S&P 500 endekslerinin getirilerinin incelenmesinde Box-Jenkins modelleri ile ARCH/GARCH ailesi modellerinden ARCH (koşullu değişen varyans), GARCH (genelleştirilmiş koşullu değişen varyans), EGARCH (üstel genelleştirilmiş koşullu değişen varyans) ve GJR-GARCH (Glosten, Jagannathan ve Runkle GARCH) modellerinin kullanımını araştırmaktır. Uygun ARMA modellerinin belirlenmesinin ardından inşa edilen koşullu değişen varyans modellerinin tahminleri; normal dağılım, t dağılımı ve genelleştirilmiş hata dağılımı ile bunların çarpık uzantıları altında elde edilmiştir. Modeller için gerçekleştirilen bir dizi grafiksel ve istatistiksel değerlendirmenin sonucunda, EGARCH ve GJR-GARCH modellerinin ARCH ve GARCH modellerinden daha iyi performans sergilediği görülmüştür. Ayrıca normal ve çarpık normal dağılımların diğer dağılımlara göre daha kötü performans sergilediği belirlenmiştir. Bunlara ek olarak, endekslerin negatif şoklardan pozitif şoklara göre daha fazla etkilendikleri belirlenmiştir. Bununla birlikte, kötü haberlerin BIST 100 endeksini diğer endekslere göre daha az etkilediği, şokların volatiliteyi BIST 100 endeksinde diğer endekslere göre daha uzun süre etkilediği sonucuna varılmıştır.
dc.description.abstractThe main purpose of this study is to investigate the use of Box-Jenkins models and ARCH (autoregressive conditional heteroskedasticity), GARCH (generalized autoregressive conditional heteroskedasticity), EGARCH (exponential GARCH) and GJR-GARCH (Glosten, Jagannathan and Runkle GARCH) from ARCH/GARCH family models for examining the returns of BIST 100, FTSE 100, NIKKEI 225 and S&P 500 indices. Predictions of conditional heteroskedasticity models constructed after the determination of suitable ARMA models are obtained under the normal distribution, the t distribution, and the generalized error distribution and their skew variants. As a result of a series of graphical and statistical evaluations performed for the models, it was seen that EGARCH and GJR-GARCH models outperformed ARCH and GARCH models. Furthermore, it was determined that the normal and skewed normal distributions performed worse than the other distributions. It has also been determined that indices were more affected by negative shocks than positive shocks. On the other hand, it was concluded that bad news affected BIST 100 index less than other indices, and shocks affected volatility in BIST 100 index longer than other indices.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectİstatistiktr_TR
dc.subjectStatisticsen_US
dc.titleFinansal zaman serileri analizinde farklı istatistiksel modellerin karşılaştırılması
dc.title.alternativeComparison of different statistical models in financial time series analysis
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2021-09-02
dc.contributor.departmentİstatistik Ana Bilim Dalı
dc.subject.ytmStock exchange
dc.subject.ytmTime series analysis
dc.identifier.yokid10325905
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityAFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid677766
dc.description.pages111
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess