Finansal piyasalarda volatilite tahmini: MIDA Regresyon yöntemiyle bir uygulama
dc.contributor.advisor | Karan, Mehmet Baha | |
dc.contributor.author | Körs, Murat | |
dc.date.accessioned | 2023-09-22T12:40:05Z | |
dc.date.available | 2023-09-22T12:40:05Z | |
dc.date.submitted | 2022-12-05 | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/742462 | |
dc.description.abstract | Bu çalışma finansal oynaklık konusunu kapsayıcı bir yaklaşımla irdelemektedir. Oynaklığa ilişkin tanımları, kavramları, alternatif tahmin yöntemlerini geniş bir yelpazede ele almaktadır. Literatürü hem geniş bir çerçevede değerlendirmekte hem de borsa endekslerine indirgeyerek daha ayrıntılı sonuçlar sunmaktadır. Literatürde sıkça yer bulan GARCH yöntemlerine alternatif olarak son yıllarda kullanımı yaygınlaşan MIDAS (Mixed Data Sampling) regresyon yöntemi çalışmada yer bulmuştur. Bu amaçla, küresel finansal kriz dönemi için 8 gelişmiş ve 7 gelişmekte olan ülke borsa endeksi MIDAS, GARCH ve EGARCH yöntemleri ile analiz edilmiştir. Bir aylık tahmin performansı incelendiğinde MIDAS yöntemi GARCH ve EGARCH metotlarına kıyasla daha üstün oynaklık tahmini performansı ortaya koymaktadır. Farklı frekanstaki verileri analiz etme olanağı sunan MIDAS yöntemi, analistler ve araştırmacılar için oynaklık tahmininde ve diğer pek çok diğer araştırma konusunda kullanılabilecek önemli bir yöntem olarak ortaya konulmaktadır. | |
dc.description.abstract | This study presents a holistic approach to volatility forecasting. It covers a wide range of definitions, concepts and alternative estimation methods related to volatility forecasting. Not only evaluating the literature in a broader perspective in volatility forecasting, it also presents more detailed results on stock market indices. The study adopted a comparatively new technique named MIDAS (Mixed Data Sampling) regression as an alternative to commonly used GARCH methods. With that purpose, I studied 8 developed and 7 developing country's stock markets for the 2008 financial crisis period. I evaluated the one month out-of-sample volatility forecast performance of MIDAS, GARCH and EGARCH regression models. Our results suggest that MIDAS produce superior forecast performance compared to GARCH and EGARCH models. MIDAS model can be a sophisticated tool for researchers and analysts to forecast future volatility among other research topics, with its ability to process mixed-frequency data. | en_US |
dc.language | Turkish | |
dc.language.iso | tr | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Ekonometri | tr_TR |
dc.subject | Econometrics | en_US |
dc.subject | İşletme | tr_TR |
dc.subject | Business Administration | en_US |
dc.title | Finansal piyasalarda volatilite tahmini: MIDA Regresyon yöntemiyle bir uygulama | |
dc.title.alternative | Forecasting volatility for financial markets: An application of MIDAS Regression | |
dc.type | doctoralThesis | |
dc.date.updated | 2022-12-05 | |
dc.contributor.department | İşletme Ana Bilim Dalı | |
dc.subject.ytm | Stock exchange | |
dc.subject.ytm | Stock exchange index | |
dc.subject.ytm | Financial markets | |
dc.subject.ytm | Price movement | |
dc.subject.ytm | GARCH model | |
dc.subject.ytm | Volatility | |
dc.subject.ytm | EGARCH model | |
dc.subject.ytm | MIDAS | |
dc.identifier.yokid | 10335570 | |
dc.publisher.institute | Sosyal Bilimler Enstitüsü | |
dc.publisher.university | HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 667778 | |
dc.description.pages | 130 | |
dc.publisher.discipline | Diğer |
Files in this item
Files | Size | Format | View |
---|---|---|---|
There are no files associated with this item. |