Bayesian changepoint and time-varying parameter learning in regime switching volatility models

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2015

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: MUSTAFA SERDAR YÜMLÜ

Danışman: SADIK FİKRET GÜRGEN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez, rejim değiştiren volatilite modellerinde değişim noktası tespit yöntemini kullanarak bütünleşik durumların tespiti ve parça parça zamana bağlı değişim gösteren parametreler için bir kestirim tekniği sunmaktadır. Bu yaklaşım değişim nokta sayısı bilinmeyen GARCH ve EGARCH bazlı volatilite modellerinin tahmini için bir Sıralı Monte Carlo yöntemidir. Arka yoğunlukları ve çevrimiçi tahminleri hesaplamak için modern harici parçacık filtreleme teknikleri kullanılmıştır. Bu yaklaşım, aynı zamanda bu tip volatilite modellerinde karşılaşılan ortak atalara yol bağımlılığı sorununa da otomatik olarak çözüm sağlamaktadır. Bu model daha önce İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB) olarak bilinen Borsa İstanbul günlük getiri verisi üzerinde test edilmiştir. Volatilite modelleri için koşullu varyansın tüm parametrelerinin dinamik olarak değişim gösterdiği bir tam yapısal değişim noktası spesifikasyonu tanımlanmıştır. Sonuç olarak, önerilen yaklaşım ve modelin zaman serisini farklı rejimlere bölerek her rejime ait volatilite modeli parametrelerini çoklu değişim noktası tespit süreci ile birlikte öğrendiği ve geçmiş yöntemlere göre daha iyi bir tahmin gücü ortaya koyduğu deneylerle gösterilmiştir.