Finansal risk tahmininde sahte uzun hafıza: S&P500 üzerine bir uygulama
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MAZEN ALABOUD
Danışman: HAKAN KAHYAOĞLU
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Karesi alınmış getirilerin gittikçe azalan otokorelasyonları, şokların uzun dönem bağımlılığı olduğuna işaret eder. Bununla birlikte, bu durum sahte uzun hafıza olarak nitelendirilen yapısal kırılmalara maruz kalan oynaklığın davranışıyla kolayca birbirine karışır. Çalışma, S&P 500'ün oynaklığındaki uzun hafızanın sahte nedenlerle açıklanıp açıklanamayacağını araştırmayı amaçlıyor. Çalışma hem zaman alanı hem de frekans alanı tahminlerini kullanmaktadır. Zaman alanında, veriler, yeni geliştirilmiş bir dalgacık (wavelet) tabanlı prosedürü kullanarak aykırı gözlemler için filtrelenir. Yapısal kırılmalar, değiştirilmiş bir ICSS algoritması kullanılarak tespit edilir. Ardından, filtreleme öncesi ve sonrası veriler için simetrik ve asimetrik GARCH modelleri tahmin edilmiştir. Frekans alanında, entegrasyon derecesi, Local Whittle tahmini kullanılarak hesaplanır, ardından sahte uzun hafızanın iki testi uygulanır. Ampirik sonuçlar, S&P 500'ün oynaklığındaki uzun hafızanın, en azından bir kısmı sahte olup oynaklık kaymasından kaynaklandığını işaret etmektedir. Aykırı gözlemlerin yok sayılması, GARCH modellerinde model kurma hatasına yol açabileceği bulundu. Buna ek olarak, frekans alanında tahmin edilen uzun hafıza parametresi zaman içinde tutarlı değildir. Bu, getiri serilerinin tutarlı bir (d) entegrasyon derecesinin kısmi olarak bütünleştirilmiş bir rejim yerine birkaç rejim tarafından daha iyi tanımlanabileceğini göstermektedir.