Forecasting financial data under structural breaks and ARCH innovations
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: DAUD ALI ASER
Danışman: ESİN FİRUZAN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Gelecekteki değerleri tahmin etmek araştırmacılar, yatırımcılar, uygulayıcılar için esastır ve doğru tahminler elde etmek zaman serisi analizinde kritik öneme sahiptir. Doğruluk, iyi modellemeye ve kaliteli verilere bağlıdır. Dahası, olağandışı gözlemlerden, zaman içindeki değişikliklerden, kayıp gözlemlerden ve hatta yapısal kırılmalardan etkilenir. İki temel çözümleme sorunu, verilerin kalitesini etkileyen ve dolayısıyla tahmin doğruluğunu azaltan, verilerdeki yapısal kırılmalar ve ARCH etkileridir. Bu nedenle, bu tez, koşullu değişen varyans ve yapısal kırıma varlığında finansal verilerin kısa ve uzun vadeli ufuklarda öngörü doğruluğunu nasıl etkilediğine odaklanmaktadır. Daha spesifik olarak, örneklemdeki yapısal kırılmanın konumunun ve kırılma boyutunun doğrusal tahmin modellerinin ve iki doğrusal olmayan modelin öngörü performansı üzerindeki etkisiyle ilgileniyoruz. Bu çalışma, yapısal kırılma konumu serinin sonuna yaklaştığında tahmin doğruluğunun azaldığını göstermiştir. Ayrıca, ARCH modelinin yapısal kırılma olmadığında en iyi performans gösteren bireysel model olduğunu, Çok Katmanlı Algılayıcı Yapay Sinir Ağı modelinin yapısal kırılma varlığında, özellikle büyük kırılma boyutlarında ve uzun ufuklarda, uygulanan tüm bireysel modellerden daha iyi performans gösterdiği de gösterildi. Ek olarak, yapısal kırılmalar ve ARCH inovasyonlarının varlığı durumlarında birleştirilmiş öngörüler kullanılarak doğruluğun iyileştirilip geliştirilemeyeceği ve bu durumlarda hangi öngörü kombinasyon şemalarının optimal olduğu incelendi. Regresyona dayalı öngörü kombinasyon yöntemlerinin, yapısal kırılmalar ve koşullu değişen varyans durumlarında öngörü doğruluğunu artırabileceği bulunmuştur. Veriler trend içeriyorsa, dinamik olarak ağırlıklı kombinasyonların, statik eşdeğerlerine göre doğrulukta daha iyi bir performans gösterdikleri görülmüştür.