Show simple item record

dc.contributor.advisorKaran, Mehmet Baha
dc.contributor.authorKörs, Murat
dc.date.accessioned2023-09-22T12:40:05Z
dc.date.available2023-09-22T12:40:05Z
dc.date.submitted2022-12-05
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/742462
dc.description.abstractBu 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.abstractThis 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.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.subjectEkonometritr_TR
dc.subjectEconometricsen_US
dc.subjectİşletmetr_TR
dc.subjectBusiness Administrationen_US
dc.titleFinansal piyasalarda volatilite tahmini: MIDA Regresyon yöntemiyle bir uygulama
dc.title.alternativeForecasting volatility for financial markets: An application of MIDAS Regression
dc.typedoctoralThesis
dc.date.updated2022-12-05
dc.contributor.departmentİşletme Ana Bilim Dalı
dc.subject.ytmStock exchange
dc.subject.ytmStock exchange index
dc.subject.ytmFinancial markets
dc.subject.ytmPrice movement
dc.subject.ytmGARCH model
dc.subject.ytmVolatility
dc.subject.ytmEGARCH model
dc.subject.ytmMIDAS
dc.identifier.yokid10335570
dc.publisher.instituteSosyal Bilimler Enstitüsü
dc.publisher.universityHACETTEPE ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid667778
dc.description.pages130
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