FİNANSAL ZAMAN SERİLERİ İÇİN ORTALAMAYA DÖNME SIÇRAMA DİFÜZYON MODELİ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "FİNANSAL ZAMAN SERİLERİ İÇİN ORTALAMAYA DÖNME SIÇRAMA DİFÜZYON MODELİ"

Transkript

1 Marmara Üniversiesi İ.İ.B.F. Dergisi YIL 7, CİLT XXII, AYI 1 FİNANAL ZAMAN ERİLERİ İÇİN ORTALAMAYA DÖNME IÇRAMA DİFÜZYON MODELİ Doç. Dr. Ömer ÖNALAN * Öze Bu çalışmada, finansal menkul kıyme zaman serilerinin geirilerini modellemek için oralamaya dönme sıçrama difüzyon süreci kullanılmakadır. Fiya dalgalanmalarını modellemek için başlangıça uzun süre Brownian hareke süreci kullanılmışır. Brownian hareke sürecin en önemli özelliklerinden birisi, sürecin örneklem eğrilerinin sürekli olmasıdır. Bu sürecin bir diğer önemli özelliği de, ölçeğe göre değişmemesidir. Halbuki gerçek hayaa, fiyalar daima sürekli olmayıp sıçramalara sahipir. Eğer fiyaların davranışına daha yakından bakılacak olursa, fiyaların farklı ölçeklerde farklı davrandığı görülecekir. Brownian hareke sürecinin arımları normal dağılıma sahipir. Faka deneysel çalışmalar birçok finansal zaman serisinin normal dağılım varsayımını sağlamadığını gösermekedir. Bu nedenle, oralamaya dönme sıçrama difüzyon modeli, finansal zaman serilerinin karakerisiklerini daha gerçekçi bir şekilde yansımakadır. Anahar Kelimeler: Brownian Hareke, Geomerik Brownian Hareke, ıçramalı üreçler, Finansal Zaman erisi, imülasyon. Absrac In his sudy, he mean revering jump diffusion model is used o model he reurn of ime series of financial securiies. In he beginning long ime, Brownian moion process used o model price flucaions.the one of he mos imporan properies of Brownian moion is ha he sample pahs of his process are coninuous. Anoher imporan properies of his process is ha his process is invarian under he scaling. However in realiy, he securiy prices always has no coniuous, i has some jumps. If you look prices from near, you look differen behaviors in differen scaling. The incremens of Brownian moion have normal disribuion. Bu emprical sudies shown ha normal disribuion assumpion is no suiable for a lo of financial ime series. Fors reasons, hese meanrevering jump diffüzion model represens he charecerizaions of financial ime series. Keywords: Brownian Moion, Geomeric Brownian Moion, Jump Processes, Financial Time eries, imulaion. * Marmara Üniversiesi, İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi, İşleme Bölümü, ayısal Yönemler Anabilim Dalı. 1

2 Doç. Dr. Ömer ÖNALAN 1. Giriş Hisse senedi piyasalarında fiyaların genellikle serbes bir şekilde değişiği gözlenmekedir. Bu değişimde birçok fakör ekili olmakadır Bu nedenle de fiyalar çok oynak bir yapıya sahipir. Fiyaların zamana göre değişimini modellemek için kullanılabilecek en uygun maemaiksel araç ise sokasik süreçler eorisidir. Bu süreçler kullanılarak, geleceke oraya çıkması muhemel olaylara olasılık aaması yapılabilir. Finansal süreçlerin modellenmesi ve analizi, uygulamalı maemaiğin bir dalı olan maemaiksel finansın çok hızlı bir şekilde gelişmesine neden olmuşur. Finans alanındaki zaman serileri uzun süre Gaussian süreçler (Brownian hareke) kullanılarak modellenmişir. Faka finansal piyasalardaki gerçek zaman serileri analiz edildiğinde bunların çoğunlukla, sola veya sağa çarpık, oralama civarında normal dağılıma göre daha sivri ve kalın kuyruklarla karakerize edildiği görülmekedir. Örneğin menkul kıyme piyasalarında, eğer hisse senedi fiyaları bir rassal yürüyüş süreci izliyorsa, hisse senedinin geçmişeki fiyalarının bilinmesi geleceğin kesirimi için hiçbir ek enformasyon sağlamaz. Bununla birlike rassal yürüyüş süreci fiyaları bağımsız aynı dağılıma sahip rassal değişkenler olarak ele alır ve fiyaların isaisiksel özelliklerinin anlaşılmasına yardımcı olur. Hisse senedi fiyaları kesikli zamanlı, kesikli değişkenli sokasik süreçler olmalarına rağmen, hisse senedi fiya dinamiklerini modellemek için sürekli zamanlı sürekli değişkenli modeller uygundur (Hull, J.(), s.18). Menkul kıyme piyasaları dışındaki diğer piyasalarda ise fiyalar, söz konusu malın üreim maliyei civarında olma eğilimi gösermekedir. Anormal piyasa koşulları alında, kısa vadede fiya aralıkları oluşmaka ise de uzun vadede fiyalar kendini düzelerek üreim maliyeine yakınsama eğilimi gösermekedir (chwarz, E. (1997), Clewlow, L. ve diğerleri(1)). Bu düzelme, oralamaya dönme süreci olarak adlandırılan bir sokasik süreçle modellenebilir (Eherige, A.,()). Finansal piyasalardaki yaırım uzmanları arasındaki genel kanaa ise hisse senedi geirilerinin, arihsel oralamalarına döneceği şeklindedir. Oralamaya dönme aslında, uzun vadeli hafıza nın özel bir formudur. Çalışma aşağıdaki şekilde organize edilmişir.. bölümde, ilgili menkul kıymein fiya değişimini modellemek için kullanılabilecek emel sokasik süreçler incelenmişir. Bunlar Rassal Yürüyüş süreci, Brownian hareke, Geomerik Brownian hareke ve Oralamaya Dönme sürecidir. Ayrıca bu bölümde bu süreçlerin paramere akdir işlemleri de açıklanmışır. 3. bölümde, finansal zaman serilerinin fiya gelişimini modellemek için Oralamaya Dönme ıçrama Difüzyon modeli oluşurulmuşur. Bölümün devamında ise modelin paramerelerinin gerçek verilerden nasıl akdir edileceği konusu açıklanmışır. 4. bölümde, verilerin analizi yapılmaka, 5. bölümde ise çalışmanın sonucu yer almakadır.. okasik Modeller.1 Rassal Yürüyüş Modeli Menkul kıyme fiya gelişimi için rassal yürüyüş modeli, fiya değişimlerinin birbirlerinden bağımsız olduğu varsayımına dayanır. Diğer bir ifade ile arihsel fiya eğrisi gelecek fiya ile ilişkisizdir. Yani fiyalar bir Markov süreci izler. Rassal yürüyüşen sapma ise fiya değişimlerinin bir dereceye kadar öngörülebileceğini göserir

3 Durum Rassal Yürüyüş üreci Zaman,n ŞEKİL 1: Rassal Yürüyüş üreci. Brownian Hareke (Difüzyon) üreci Mal fiyalarını modellemek için en çok kullanılan sokasik süreç Brownian hareke sürecidir. Bu süreç rassal yürüyüş sürecinin limi durumudur. Brownian hareke 19 yılında L. Bachelier arafından hisse senedi fiyaları için bir model olarak önerilmişir. Faka bu süreç negaif değerleri de alabildiğinden, makul bir model değildir. andar bir boyulu Brownian hareke süreci Weiner süreci olarak da adlandırılır. Bir Wiener süreci z (1) formunda bir süreçir. Burada sandar normal dağılımdan çekilmiş bir rassal değişkendir. Weiner süreci, Markov sürecinin özel bir halidir. Z ise normal dağılımdan çekilmiş bir rassal değişkendir. 3

4 X() Doç. Dr. Ömer ÖNALAN ŞEKİL. Brownian Harekeinin Örneklem Eğrileri.3 Geomerik Brownian Hareke Menkul kıyme fiyalarının Weiner süreci yerine, Brownian harekein bir versiyonu olan Geomerik Brownian hareke süreci kullanılarak modellenmesi daha makul bir yaklaşımdır. Geomerik Brownian hareke geirilerin Lognormal dağılıma sahip olmasını gerekirir. Bu sayede geirilerin negaif olması önlenmiş olur (ampfli, J. ve Goodman, V. (1), Hangi, P. ve Marchessani, F., (5)) Zaman ŞEKİL 3: Geomerik Brownian Hareke üreci 4

5 ürekli zamanda, hisse senedi fiyalarının değişimi; d d dz () üreci ile modellenebilir. ve sırası ile hisse senedinin yıllık beklenen geiri oranı ve geirinin oynaklığıdır. Bu modelden de görülebileceği gibi, hisse senedi değişim, iki bileşenin oplamından oluşmakadır; d dz fiyaındaki onsuz küçük bir zaman aralığında, hisse senedinin yıllık beklenen geirisi onsuz küçük bir zaman aralığında, hisse senedi geirisinin beklenen oynaklığı Kesikli zamanda, hisse senedi fiyalarının değişimi; Gerçeke hisse senedi fiya harekeleri sürekli değildir. Çünkü borsalar her akşam kapanır her sabah ekrar açılır. Üselik fiyaların %1 dan fazla değişmesine borsa arafından izin verilmez. Geomerik Brownian harekein kesikli versiyonunu aşağıdaki şekilde ifade edebiliriz: (3) Bu durumda menkul kıymein fiyaı aşağıdaki şekilde modellenebilir. : Menkul kıymein fiyaı : Malın verimi : Bir yıldaki periyo sayısı e r (4) Zaman periyolarının çok küçük olması durumunda, formülü aşağıdaki şekilde ekrar yazabiliriz : e 1 W W (5-a) e 1 (5-b) 5

6 Doç. Dr. Ömer ÖNALAN Burada, W ; sandar Brownian hareke süreci, ise malın başlangıçaki fiyaıdır. Geomerik Brownian hareke aşağıdaki Lognormal dağılıma sahipir : 1 Ln 1 P,,, e (6) Burada, periyodun uzunluğunu gösermekedir ( hiryaev, A.N. (1999))..3.1 Geomerik Brownian Harekein Paramerelerinin Takdiri Hisse senedi fiyalarının, aralığında kaydedilmiş olduğunu kabul edelim. Bu zaman aralığını, her birinin uzunluğu olan, n eşi aralığa bölelim. Her bir al aralığın sonunda, hisse senedinin fiyaının bilindiğini varsayalım. ri ln( i 1) ln( i ) Logarimik geiri serisini oluşuralım. r 1, r,..., rn serisi için, 1 n r r i n i1 1 n 1 r i r n i1 dir. Bu isaisikler geirinin anakile oralaması ve varyansı için eorik olarak aşağıdaki şekilde hesaplanır ( apfli, J. ve Goodman, V. (1), s.8) : Oralama = Bu denklemler ve için çözülürse, ve Varyans = r ve 6

7 r ˆ ve ˆ Eşilikleri elde edilir. Bir yılda 5 iş günü olduğunu kabul ediyoruz. Bir günde 8 saa olması durumunda 1 5 8, zaman dakikalarla ölçülüyorsa, olur. Örneğin, zamanındaki hisse senedi fiyaı Zaman (T) 1, TL Beklenen geiri ( ),% Oynaklık ( ) 4,%,33 Olması durumunda, fiyalar simüle edilirse aşağıdaki grafik elde edilir: Hisse senedi fiya eğrilerinin simülasyonu 4,5 TL 4, TL 3,5 TL 3, TL,5 TL, TL 1,5 TL 1, TL,5 TL, TL,,4,6,8 1 1, Zaman ŞEKİL 4. Hisse enedi Fiyalarının imülasyonu

8 Doç. Dr. Ömer ÖNALAN. 4 Oralamaya Dönme üreci Oralamaya dönme süreci basi bir örnekle kolayca açıklanabilir: Bir kişinin barda ourup sarhoş oluncaya kadar içiğini ve eve dönüş sırasında da ona asmasından umuş olduğu köpeğinin rehberlik eiğini hayal edelim. arhoş ve köpek arasındaki mesafenin değişimini araşırdığımızı kabul edelim. arhoş yolda, bir sağa bir sola sendeleyerek yürüyecekir. Onun bu sendelemelerinin büyüklüğü, köpeğin bağlı olduğu ipin uzunluğuna, köpeğin pozisyonuna ve sarhoşun adımlarının büyüklüğüne bağlı olacakır. arhoş sendeleyerek köpeken uzaklaşığında, köpek arafından geri çekilecek ve sonunda evinin yolunu izleyecekir. Oralamaya dönme süreci maemaiksel olarak aşağıdaki gibi ifade edilebilir: : Fiya degisimi 1 (7) Oralamaya dönme Rassal erim Dönülen oralama seviye veya uzun vadeli denge fiyaı : po fiya : Oralamaya dönme oranı : Oynaklık : ve +1 zamanları arasında fiyaı ekileyen rassal şoklar. Yukarıdaki denklemden de görülebileceği gibi, oralamaya dönme bileşeni, oralamaya dönme oranı kadar, dönülen oralama seviye ve spo fiya arasındaki fark arafından da belirlenir. Eğer spo fiya oralama seviyenin alında kalıyorsa, oralamaya dönme bileşeni poziif, eğer spo fiya oralama seviyenin üzerinde ise oralamaya dönme bileşeni negaif olacakır. Böylece spo fiya üzerinde düşme yönünde bir eki yaraacakır. Fiya eğrisindeki eğilim, dönülen oralama seviye, oralama dönme hızı ise oralama dönme oranı ile belirlenir.(ball, C.A. ve Torous,W.N.(1983), Meron, R.C. (1976), Blanco, C ve aranow, D.(1)). (7) denklemi ile verilen modeli, zaman a göre değişimleri de içerecek şekilde daha genel olarak ifade edebiliriz: d log d dw log (8) nın büyüyen değerleri, oralamaya daha hızlı dönüleceğini göserir. yıllıklaşırılmış bir orandır. Örneğin ise bu fiyaların, uzun vadeli oralama değere alı ayda bir döneceğini göserir. 8

9 .4.1 Faiz Oranları İçin Oralamaya Dönme Modelleri: Bu modeller Vasicek modeli ve CIR (Cox, Ingersol, Ross) modelidir. * Vasicek modeli: dr R rd dz (9) * CIR modeli : dr R rd r dz (1) r : Faiz oranı dr : onsuz küçük d zaman periyodunda, faiz oranındaki değişim * R : r nin oralama dönülme seviyesi : Faiz oranının oynaklığı dz : z, sokasik değişkeninin sonsuz küçük değişimi : Oralamaya dönme oranı Bu modellerin kesikli zamanlı versiyonları : Vasicek modeli : r r R * r (11) i CIR modeli : r r R * r r (1) i Burada, r ve r sırasıyla r nin ve zamanlarındaki değerleridir. i, sandar normal dağılımdan elde edilen rassal değişkeni gösermekedir. değişkenlerinin değerleri aşagıdaki fonksiyon kullanılarak belirlenir. (13) i NORMINV(RAND( )) Yoğunluğu sıfır olan Geomerik Brownian hareke süreci ise; r r (14) Şeklinde yazılabilir. Bu süreç oralamaya dönen bir süreç değildir. i i 9

10 Doç. Dr. Ömer ÖNALAN.4. Oralamaya Dönme ürecinin Paramerelerinin Takdiri Oralamaya dönme oranı, lineer regresyon kullanılarak kolayca ahmin edilebilir. x log olmak üzere, Io Lemma kullanılırsa, fiyaların doğal logariması, aşağıdaki Ornsein Uhlenbeck üreci ile karakerize edilebilir. m xd dw dx (15) m (Uzun vadeli oralama ) : Oralamaya dönme oranı (hızı) Kullanılan zaman serisinin paramerelerini ahmin emek için aşağıdaki regresyon denklemi kullanılır: dx 1x 1 (16) Burada, md ve 1 d dir. Görüldüğü gibi, x değerleri, dx e karşı regresyona abi uulmakadır. oynaklığı, regresyonun sandar haası ile ahmin edilir. Bir oralamaya dönme sürecinde oynaklık, fiyalar üzerinde sınırlı bir ekiye sahipir. Bir rassal şokan sonra, fiyalar ekrar uzun vadeli oralamaya geri dönerler. Yani fiyaların uzun vadeli değişkenliği zaman ile oranılı olarak büyümez. 3. Oralamaya Dönme ıçrama Difüzyon üreci Oralamaya dönme sürecini açıklarken, köpeğinin kendisine rehberlik eiği bir sarhoşun bardan eve giderken izlediği yolu modellemek için rassal yürüyüş sürecini kullanmışık. arhoşun sendeleyerek yürümesinin yönü ve büyüklüğü genelde rassaldır. Yani bir rassal yürüyüş süreci izler. arhoşun sendelemelerinin büyüklüğü, köpeğin ipinin uzunluğu ile sınırlıdır. arhoş sendeleyerek köpeken uzaklaşığında, ip sonuna kadar gerilecek ve sarhoş köpeğe doğru geri çekilecekir (Blanco, C. ve aranow, D.(1)). Şimdi de, aniden yoldan bir arabanın geçiğini ve köpeğin arabanın peşinden koşuğunu düşünelim. Bunun sonucunda, sarhoş aniden hızlı bir şekilde araba yönünde çekilecekir. Araba uzaklaşığında ise köpek ekrar ev yönünde hareke edecek ve sarhoş normal pozisyonuna geri dönecekir. Bu durumu difüzyon bileşenine bir de sıçrama bileşeni ekleyerek modelleyebiliriz. (17) Fiya degisimi ln J q 1 : po fiya Oralamaya dönme erimi Diffüzyon erimi ııçrama erimi 1

11 : : : Dönülen oralama seviye Oralama seviyeye dönme hızı Oynaklık J : Rassal sıçrama büyüklüğü q : Poisson süreci q 1,, ihimalle 1 ihimalle (18) Burada, sıçrama sürecinin yoğunluğu veya sıklığı olarak adlandırılmakadır. ıçrama büyüklüğü J için aşağıdaki varsayımları kabul ediyoruz : J lognormal dağılmışır. Yani, ln J ~ N, ıçramalarla oraya çıkan risk sisemaik değildir. Bu nedenle de çeşilendirme yapılarak yok edilemez. Üselik, E J 1, olduğunu kabul ederek, üslenilen risk için fazladan bir ödülün olmadığını da garani emiş oluruz. Bu varsayımlar alında, J nin özelliklerini aşağıdaki şekilde özeleyebiliriz: J J ~ N, e, J E J 1 Eln J Var ln J J J yi ifade eden sokasik diferansiyel denklem aşağıdaki şekilde yazılabilir: * ln d dw J dq d 1 (19) j j 11

12 Doç. Dr. Ömer ÖNALAN dq olduğunda, oralamaya dönme difüzyon süreci elde edilir. Rassal zamanlarda, J 1 erimi, önceki değer yeni değer sıçramadan önceki ve sonraki değişimi verecekir. Yani, Modelin kesikli zamanlı versiyonu aşağıdaki gibidir: 3.1 Paramerelerin Tahmini J ye sıçrayacakır. * ln i q J olur. Oynaklık ( ) : Oynaklığın zamanla sabi olması durumunda, genellikle arihsel harekeli oynaklık, bir ahmin olarak kullanılabilir. Örneğin, aylık periyolarla hesaplanan harekeli arihsel oynaklıkların oralaması yıllık oynaklık olarak kullanılabilir. Oralamaya dönme oranı ( ) : Oralamaya dönme oranı, bir lineer regresyon kullanılarak ahmin edilir. Bu durumda x logarimik fiyalar serisine karşılık x geirileri regresyona abi uulur. ıçrama Parameresi (J ) : ıçrama bileşeninin paramerelerini ahmin emek için önce geiri serileri süzülür. onra bu verileri kullanarak, sıçramaların sandar sapması J ve sıçramaların sıklığı (yoğunluğu) ahmin edilir., yıl içerisindeki sıçramaların oplam sayısı, gözlem sayısına bölünerek hesaplanır. Bu değer bize sıçramaların, oralama olarak ne kadar sıklıka olduğunu söyler. ıçrama oynaklığı olarak da bilinen sıçramaların sandar sapması, sıçrama büyüklüklerini anımlayan olasılık dağılımının sandar sapmasını göseren bir sayıdır. Veri mikarına bağlı olarak, 3 sandar sapmanın öesindeki olayları ıçrama olayları olarak düşünebiliriz. Modelin paramerelerinin geçmiş verilere dayanarak ahmin edilmesindeki zayıflık, arihsel kayıların gelecek sıçramalar hakkındaki beklenileri içermemesinden kaynaklanmakadır (Carea, A. ve Figueroa, M.G. (5)). 4. Verilerin Analizi Bir çok finansal zaman serisinin, normallik varsayımından sapığı deneysel olarak göserilebilir. Gerçeke gözlenen rassal dalgalanmaları daha iyi açıklayabilmek için alernaif modeller önerilebilir. Çalışmada, İMKB 1 (1995 6), WIG (1994 5) ve CAC 4 (1993-5) endekslerinin günlük geirileri analiz edilmişir. () 1

13 FİYAT Günlük sürekli bileşik geiri (%) I.M.K.B. 1 geiri serisi % 15% 1% 5% % -5% -1% -15% -% -5% Yıllar ŞEKİL 5. İMKB 1 Endeksi Geiri erisi (1995 6) imkb 1 TARİEL FİYATLAR eri 1 1 YILLAR ŞEKİL 6. İMKB 1 Endeksi Tarihsel Fiyaları (1995 6) 13

14 PDF Doç. Dr. Ömer ÖNALAN İmKB günlük geirilerinin PDF ( ),16,14,1 Günlük Or:.16% Günlük sd.ap.:.9%,1,8,6,4, - % - % -18 % -16 % -14 % -1 % -1 % -8% -6% -4% -% % % 4% 6% 8% 1% 1% 14% 16% 18% % Günlük sürekli bileşik geiri (%) ŞEKİL 7. İMKB 1 Endeksi Günlük Geirilerin Frekans Dağılımı (1995 6), Normal Q-Q Plo of VAR,1, -,1 -, -,3 -, -,1 -,,1, Observed Value 6) ŞEKİL 8. İMKB 1 Endeksi Geiri erisi için (Q-Q) Grafiği (

15 Günlük bileşik giri % Geiri 3 Polonya WIG Endeksi ( ) Yıl ŞEKİL 9. Polonya WIG Endeksi Tarihsel Fiyaları (1994 5) % Polonya WIG Endeks geirisi ( ) 15% 1% 5% % -5% -1% -15% Yıl ŞEKİL 1. Polonya WIG Endeksi Geiri erisi (1994 5) 15

16 PDF Doç. Dr. Ömer ÖNALAN WIG endeksinin günlük geirilerinin PDF'i ( ),,18,16,14 Günlük or.:.3% Günlük sd.sap.:.3%,1,1,8,6,4, -1% -1% -8% -6% -4% -% % % 4% 6% 8% 1% 1% 14% 16% 18% Günlük sürekli bileşik geiri(%) ŞEKİL 11. Polonya WIG Endeksi Günlük Geirilerin Frekans Dağılımı (1994 5),8 Normal Q-Q Plo of VAR1,6,4,, -, -,4 -,6 -,8 -, -,1,,1, Observed Value ŞEKİL 1. Polonya WIG Endeksi Geiri erisi için (Q-Q) Grafiği (1994 5) 16

17 Günlük süreklibileşik geiri (%) Endeks Geiri CAC 4 Endeks ( ) Yıl ŞEKİL 13. Fransa CAC 4 Endeksi Tarihsel Fiyaları (1993 5) CAC 4 Endeks Geirisi( ) 8% 6% 4% % % -% -4% -6% -8% -1% Yıl ŞEKİL 14. Fransa CAC 4 Endeksi Geiri erisi (1993 5) 17

18 PDF Doç. Dr. Ömer ÖNALAN CAC 4 Endeksi Günlük Geiri PDF ( ),1,1,8 Günlük or.:.% Günlük d.ap.:1.41%,6,4, -1% -8% -6% -4% -% % % 4% 6% 8% 1% Günlük sürekli bileşik geiri (%) ŞEKİL 15. Fransa CAC 4 Endeksi Günlük Geirilerin Frekans Dağılımı (1993 5),6 Normal Q-Q Plo of VAR1,4,, -, -,4 -,6 -,8 -,6 -,4 -,,,,4,6,8 Observed Value 5) ŞEKİL 16. Fransa CAC 4 Endeksi Geiri erisi için (Q-Q) Grafiği (

19 4 3,5 3,5 1,5 1,5 -,5-1 [,1] aralığında ıçrama Diffüzyon (),1,,3,4,5,6,7,8,9 1 JDM () ŞEKİL 17. ıçrama Difüzyon ürecinin,1 aralığındaki imülasyonu [,1] aralığındaki sıçramaların kümülaif sayısı,1,,3,4,5,6,7,8,9 1 ŞEKİL 18. ıçrama Difüzyon ürecinin,1 aralığındaki ıçramalarının Kümülaif ayısı ıçrama Bileşeni ile Geomerik Brownian Hareke q 1 1 q ihimalle ihimalle 19

20 Doç. Dr. Ömer ÖNALAN değişkeni, küçük bir zaman aralığında hisse senedi fiyaındaki değişim Paramereler: (m) : Birim zamanda beklenen geiri oranı(genellikle yıllık) (s ) : Hisse senedinin oynaklığı (s ve m sabi kabul edilmekedir) (e): andar normal dağılımdan çekilmiş bir rassal değişken,,1 (k) :Mal fiyaındaki oransal arma olarak ölçülen oralama sıçrama büyüklüğü :Birim zamandaki (yıl) sıçrama oranı,poisson sürecinin yoğunluğu olarak da adlandırılır. ayısal örnek = zamanındaki hisse senedi fiyaı :, TL Zaman (T) : 11 Yıl (lar) Yoğunluk () : %, Oynaklık () : % 4, Poisson yoğunluk () :,5 Her bir yıldaki sıçramaların sayısı ıçrama büyüklüğü (): % -5, Önceki hisse senedi fiyaının % si olarak ıçramadan (J) sonra his.sen. Fiyaı % si : % 95 Önceki hisse senedi fiyaının % si olarak Gamma = ln(1+) : -,5193 ln(j) nin yoğunluğu J nin sd si : 5,% J (-') J (+') T,,5764 1,56685

21 ıçrama Bileşeni ile Hisse enedi Fiya Eğrilerinin imülasyonu, TL 18, TL 16, TL 14, TL 1, TL 1, TL 8, TL 6, TL 4, TL, TL, TL Zaman sarı :Brownian hareke Mavi:ıçrama ile Brownian hareke Kırmızı: ıçrama ŞEKİL 19. ıçrama Bileşeni ile Fiya Eğrilerinin imülasyonu (ıçrama büyüklükleri değişken) 9, TL 8, TL 7, TL 6, TL 5, TL 4, TL 3, TL, TL 1, TL, TL -1, TL ıçrama Bileşeni ile Hisse enedi Fiya Eğrilerinin imülasyonu (abi sıçrama büyüklüğü) Zaman sarı :Brownian hareke Mavi:ıçrama ile Brownian hareke Kırmızı: ıçrama ŞEKİL. ıçrama Bileşeni ile Fiya Eğrilerinin imülasyonu (ıçrama büyüklükleri sabi) Bağımsızlık: Bir çok model de geirilerin bağımsız dağılmış olduğu varsayımı kabul edilir. Bu hipoezin doğru olup olmadığı ookorelasyon esi ile değerlendirilebilir. Eğer veriler gerçeken bağımsız bir şekilde dağılmış ise korelasyon sabii sıfıra yakın olmalıdır. Aksi akir de verilerin bağımsız olduğu söylenemez. Bu durumda modelin paramerelerini ahmin emek için, serideki her bir erimden serinin oralamasını çıkararak yeni bir seri elde edilir. 1

22 Doç. Dr. Ömer ÖNALAN w r rd (1) 3 dan daha büyük ıçramalar: erideki sıçramalar, orijinal seriden mulak değeri değerler süzülerek elde edilir. İkinci ierasyonda, kalan serinin sandar sapması ekrar hesaplanır ve yeni sandar sapmanın 3 kaından 3 1 nın mulak değerinden daha büyük geiriler ekrar süzülür. Bu işlem süzülecek herhangi bir değer kalmayıncaya kadar devam eder. Bu algorima, sıçramaların birikimli sıklığının ahmin edilmesine imkan verir. sıçrama difüzyon eri Şekil 1. Eğrisi İMKB 1 Endeks Geirisi için Oralamaya Dönme ıçrama Difüzyon

23 5. onuç Çalışmada üç değişik ülkenin piyasa endekslerinin günlük geirileri analiz edilmişir. Her üç geiri seri için de deneysel dağılımın normal dağılıma göre daha sivri olduğu açıkça görülmekedir. Normal dağılım varsayımının gerçeği am olarak yansımadığını gösermek için kullanılan grafik araçlardan biri olan Quanile-Quanile (Q- Q) grafiği serinin her üçü için de şeklindedir. Eğer geiriler normal dağılmış olsalardı, (Q-Q) grafiğin doğrusal olması gerekirdi. (Q-Q) grafiği ayrıca geirilerin dağılımının kuyruklarda normalden iyice sapığını da gösermekedir. Ayrıca piyasalarda oynaklık kümelenmesi gözlenmekedir. Fiyalar küçük çapa ani sıçramalara sahipir. Faka çeşili ekonomik ve siyasi nedenlerden dolayı fiyalar ani yükselme ve düşmeler göserse bile uzun vadede oralama seviyesine dönme eğilimi mevcuur. Oralamaya Dönme bileşenine sahip difüzyon süreçleri ve bu süreçlere sıçramaların eklenmesinin ekileri yapılan çeşili simülasyonlarla araşırılmışır. İMKB 1 endeksi için elde edilen oralamaya dönme sıçrama difüzyon modelinden üreilen örneklem eğrisinin, İMKB 1 endeksinin gerçek verilerinin gösermiş olduğu eğriye çok yakın olduğu görülmekedir. Şu halde fiyaların gelişimini modellemek için rassal yürüyüş süreci üzerine oralamaya dönme süreci ve ayrıca bir de sıçrama süreci eklenirse, fiya değişimleri daha gerçekçi bir şekilde modellenmiş olur. 3

24 Doç. Dr. Ömer ÖNALAN Kaynakça BALL, C.A. ve TOROU, W.N. A implified Jump Processes for Common ock Reurns The Journal of Finance and Quaniaive Analysis,18(1):53-65, BLANCE, C. ve ARONOV, D., Jump Diffusion Processes, Energy Price Processes Used for Derivaives Pricing and Risk Managemen,Working Paper,1. CARTEA,A. ve FIGUEROA,M.G., Pricing in Elecriciy Markes: A Mean Revering Jump Diffusion Model wih easonaliy, Applied Mahemaical Finance Vol:1,ayı. 4, pp ,5. CLEWLOW, L., TRICKLAND, C. ve KAMINKI, V., Exending Mean-Revering Jump Diffusion, Energy Power Risk Managemen,Risk Waer Group, February, 1. ETHERIDGE,A, A Course in Financial Calculus,Cambridge Universiy Press, 1.basım,. MERTON, R.C., Opion Pricing When Underlying ock Reurns are Disconinuous,Journal of Financial Economics, 3, January March: CHWARTZ, E.., The ochasic Behavior of Commodiy Prices: Implicaions for Valuaion and Hedging, The Journal of Finance,5(3): , July, HIRYAEV, A.N., Essenial of ochasic Finance : Facs, Models and Theory. World cienific, Pub.Co TAMPFLI, J. ve GOODMAN, The Mahemaics of Finance: Modelling and Hedging, Brooks/Coles eries in Advenced Mahemaics, 1. 4

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler Dolar Kurundaki Günlük Harekeler Üzerine Bazı Gözlemler Türkiye Bankalar Birliği Ekonomi Çalışma Grubu Toplanısı 28 Nisan 2008, İsanbul Doç. Dr. Cevde Akçay Koç Finansal Hizmeler Baş ekonomis cevde.akcay@yapikredi.com.r

Detaylı

MEIXNER SÜRECİ İLE REEL EFEKTİF DÖVİZ KURU NUN MODELLENMESİ

MEIXNER SÜRECİ İLE REEL EFEKTİF DÖVİZ KURU NUN MODELLENMESİ Marmara Üniversiesi İ.İ.B.F. Dergisi YIL 0, CİLT XXX, SAYI I, S. 63-8 MEIXNER SÜRECİ İLE REEL EFEKTİF DÖVİZ KURU NUN Öze MODELLENMESİ Ömer ÖNALAN Levy süreçleri finans alanında aran bir öneme sahipir.

Detaylı

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ İsmail KINACI 1, Aşır GENÇ 1, Galip OTURANÇ, Aydın KURNAZ, Şefik BİLİR 3 1 Selçuk Üniversiesi, Fen-Edebiya Fakülesi İsaisik

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI TCMB Faiz Kararlarının Piyasa Faizleri Ve Hisse Senedi Piyasaları Üzerine Ekisi Mura Duran Refe Gürkaynak Pınar Özlü Deren

Detaylı

Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama

Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama Kocaeli Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi (6) 2003 / 2 : 49-62 Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama Hüdaverdi Bircan * Yalçın Karagöz ** Öze: Bu çalışmada geleceği

Detaylı

= t. v ort. x = dx dt

= t. v ort. x = dx dt BÖLÜM.4 DOĞRUSAL HAREKET 4. Mekanik Mekanik konusu, kinemaik ve dinamik olarak ikiye ayırmak mümkündür. Kinemaik cisimlerin yalnızca harekei ile ilgilenir. Burada cismin hareke ederken izlediği yol önemlidir.

Detaylı

24.05.2010. Birim Kök Testleri. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

24.05.2010. Birim Kök Testleri. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, Inroducory Economerics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök

Detaylı

ÜSTEL VE LOGARİTM FONKSİYONLAR

ÜSTEL VE LOGARİTM FONKSİYONLAR ÜSTEL VE LOGARİTM TMİK FONKSİYONLAR Şekil 5.1a Üsel Fonksiyonlar 2 y 10 8, 1 y = f = b b> 6 4 2-3 -2-1 1 2 3 Şekil 5.1b Üsel Fonksiyonlar 3 y 50 2 y = f = 2 40 30 20 y = f = 2 10-2 -1 1 2 3 4 Şekil 5.1c

Detaylı

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıılmış Gecikme ve Ooregresiv Modeller 1 Zaman serisi modellerinde, bağımlı değişken Y nin zamanındaki değerleri, bağımsız X değişkenlerinin zamanındaki cari

Detaylı

Borsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği

Borsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği Volume 4 Number 3 03 pp. -40 ISSN: 309-448 www.berjournal.com Borsa Geiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yönemlerle Analizi: Türkiye Örneği Yusuf Ekrem Akbaşa Öze: Bu çalışmada,

Detaylı

Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, InroducoryEconomericsA Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök

Detaylı

İMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi

İMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:41, Sayı/No:, 1, 14-6 ISSN: 133-173 www.ifdergisi.org 1 İMKB 1 endeksindeki kaldıraç

Detaylı

Yaz Saati Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Getirisine Etkisinin Test Edilmesi

Yaz Saati Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Getirisine Etkisinin Test Edilmesi EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Cil: 10 Sayı: 4 Ekim 2010 ss. 1139-1153 Yaz Saai Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Geirisine Ekisinin Tes Edilmesi Tesing he Effec of he Dayligh Saving Time

Detaylı

Likidite Azlığı Priminin Menkul Kıymet Getirileri Üzerinde Etkileri ve Avrasya İçin Önemi

Likidite Azlığı Priminin Menkul Kıymet Getirileri Üzerinde Etkileri ve Avrasya İçin Önemi 30 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 0 Likidie Azlığı Priminin Menkul Kıyme Geirileri Üzerinde Ekileri ve Avrasya İçin Önemi Serdar Kuzu (Isanbul Universiy, Turkey) The Effecs of he Illiquidiy

Detaylı

DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġstenecek Veriler

DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġstenecek Veriler DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġsenecek Veriler BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve kapsam Madde

Detaylı

Murat MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.tr Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) ÖZET

Murat MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.tr Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) ÖZET İMKB Piyasalarındaki Volailienin Modellenmesi ve Öngörülmesi: Asimerik GARCH Modelleri ile bir Uygulama Mura MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.r Bankacılık Düzenleme ve Deneleme Kurumu (BDDK) ÖZET Çalışmada, 5

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani

Detaylı

Ayhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey

Ayhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey ISSN:136-3111 e-journal of New World Sciences Academy 212, Volume: 7, Number: 1, Aricle Number: 3A47 NWSA-PHYSICAL SCIENCES Received: December 211 Ayhan Toçu Acceed: January 212 Fahrein Arslan Series :

Detaylı

Long memory and structural breaks on volatility: evidence from Borsa Istanbul

Long memory and structural breaks on volatility: evidence from Borsa Istanbul MPRA Munich Personal RePEc Archive Long memory and srucural breaks on volailiy: evidence from Borsa Isanbul Emrah Ismail Cevik and Gülekin Topaloğlu Namık Kemal Universiy, Bülen Ecevi Universiy 014 Online

Detaylı

TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ

TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ Cenral Bank Review Vol. 10 (July 2010), pp.23-32 ISSN 1303-0701 prin / 1305-8800 online 2010 Cenral Bank of he Republic of Turkey hp://www.cmb.gov.r/research/review/ TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOK DEĞİŞKENLİ EŞİKSEL OTOREGRESİF MODELLER ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Ümran Münire KAHRAMAN DOKTORA TEZİ İsaisik Anabilim Dalı 2012 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ

Detaylı

15.433 YATIRIM. Ders 2: Menkul Kıymetler ve Wall Street de Rassal Yürüyüş. Bahar 2003

15.433 YATIRIM. Ders 2: Menkul Kıymetler ve Wall Street de Rassal Yürüyüş. Bahar 2003 15.433 YATIRIM Ders 2: Menkul Kıymetler ve Wall Street de Rassal Yürüyüş Bahar 2003 İçerik Olasılık Teorisi Olasılık dağılımlarının kısa bir gözden geçirmesi Rassal olayları normal olaylarla değerlendirmek

Detaylı

İMKB de Fiyat-Hacim İlişkisi - Asimetrik Etkileşim

İMKB de Fiyat-Hacim İlişkisi - Asimetrik Etkileşim YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:009 Cil:6 Sayı: Celal Bayar Üniversiesi İ.İ.B.F. MANİSA İMKB de Fiya-Hacim İlişkisi - Asimerik Ekileşim Yrd. Doç. Dr. Koray KAYALIDERE Celal Bayar Üniversiesi,U.B.Y.O., Bankacılık

Detaylı

BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ

BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ BANKA KREDİ PORTFÖLERİNİN ÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAANAN ALTERNATİF BİR ÖNTEM ÖNERİSİ K. Bau TUNA * ÖZ Ödememe riski banka kredilerini ve bankaların kredi porföylerini ekiler.

Detaylı

15.433 YATIRIM. Ders 11: Hisse Senedi Opsiyonları. Bölüm 2: Ampirik Bulgular

15.433 YATIRIM. Ders 11: Hisse Senedi Opsiyonları. Bölüm 2: Ampirik Bulgular 15.433 YATIRIM Ders 11: Hisse Senedi Opsiyonları Bölüm 2: Ampirik Bulgular Bahar 2003 Black Scholes Modeli Hisse senedi fiyatları Geometrik Brownian Hareketine sahiptir. Hisse senedi fiyatları kesikli

Detaylı

VASICEK VE CIR MODELLERİ KULLANILARAK OYNAKLIK VE FAİZ ORANLARININ MODELLENMESİ

VASICEK VE CIR MODELLERİ KULLANILARAK OYNAKLIK VE FAİZ ORANLARININ MODELLENMESİ Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi YIL 2009, CİLT XXVII, SAYI II, S. 329-344 VASICEK VE CIR MODELLERİ KULLANILARAK OYNAKLIK VE FAİZ ORANLARININ MODELLENMESİ Özet Doç. Dr. Ömer ÖNALAN * Bu çalışmada,

Detaylı

Reel Kesim Güven Endeksi ile İMKB 100 Endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi

Reel Kesim Güven Endeksi ile İMKB 100 Endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:38, Sayı/No:1, 009, 4-37 ISSN: 1303-173 - www.ifdergisi.org 009 Reel Kesim Güven Endeksi

Detaylı

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI Arş. Gör. Furkan EMİRMAHMUTOĞLU Yrd. Doç. Dr. Nezir KÖSE Arş. Gör. Yeliz YALÇIN

Detaylı

A Study on the Estimation of Supply Response of Cotton in Cukurova Region

A Study on the Estimation of Supply Response of Cotton in Cukurova Region MPRA Munich Personal RePEc Archive A Sudy on he Esimaion of Suly Resonse of Coon in Cukurova Region Erkan Akas Faculy of Economics & Admin.Sciences a BIGA 2006 Online a h://mra.ub.uni-muenchen.de/8648/

Detaylı

İMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ

İMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ Sosyal Bilimler Dergisi 2010, (4), 25-32 İMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ Özlem YORULMAZ - Oya EKİCİ İsanbul Üniversiesi İkisa Fakülesi Ekonomeri Bölümü

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi: 13.11.2013

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi: 13.11.2013 Dokuz Eylül Üniversiesi Yayın Geliş Tarihi: 13.11.2013 Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi Yayına Kabul Tarihi: 05.07.2014 Cil: 16, Sayı: 2, Yıl: 2014, Sayfa: 281-302 Online Yayın Tarihi: 30.09.2014 ISSN:

Detaylı

TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ

TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ Nüfusbilim Dergisi\Turkish Journal of Populaion Sudies, 2012, 34, 31-50 31 TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ Ölümlülük ahminleri, demografi ve aküerya bilimlerinde önemli bir rol oynamakadır.

Detaylı

CORPORATE BOND PRICING IN INTERNATIONAL MARKETS

CORPORATE BOND PRICING IN INTERNATIONAL MARKETS ULUSLARARASI PİYASALARDA ÖZEL SEKTÖR TAHVİL FİYATLAMASI Sezin SÜER* ÖZ Global bazda büyük mikarlarla ifade edilen özel sekör ahvillerinin Türkiye de derin bir piyasası bulunmamakadır. Bunda genel ekonomik

Detaylı

eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association

eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Associaion Ekonomik Yaklaşım 016, 7(99): 1-15 www.ekonomikyaklasim.org doi: 10.5455/ey.35908 BIST-100 Endeksinin Volail Davranışlarının Simerik Ve Asimerik Sokasik Volailie

Detaylı

SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI

SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI SIVILAŞTIRILMIŞ DOĞAL GAZ DEPOLAMA ŞİRKETLERİ İÇİN TARİFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BİRİNCİ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve İsenecek Veriler BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç

Detaylı

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ 1 1. GİRİŞ Trent, serinin genelinde yukarıya ya da aşağıya doğru olan hareketlere denmektedir. Bu hareket bazen düz bir doğru şeklinde olmaktadır. Bu tür harekete sahip

Detaylı

Bölüm 3 HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME YÖNTEMLERİ

Bölüm 3 HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME YÖNTEMLERİ Bölüm HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME ÖNTEMLERİ Bu bölümde üç basi öngörü yönemi incelenecekir. 1) Naive, 2)Oralama )Düzleşirme Geçmiş Dönemler Şu An Gelecek Dönemler * - -2-1 +1 +2 + Öngörü yönemi

Detaylı

Türkiye nin Kabuklu Fındık Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi

Türkiye nin Kabuklu Fındık Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi TÜRK TARIM ve DOĞA BİLİMLERİ DERGİSİ TURKISH JOURNAL of AGRICULTURAL and NATURAL SCIENCES www.urkjans.com Türkiye nin Kabuklu Fındık Üreiminde Üreim-Fiya İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi Şenol ÇELİK*

Detaylı

İMKB-100 Endeks Davranışının Monte Carlo Simülasyonu İle İncelenmesi

İMKB-100 Endeks Davranışının Monte Carlo Simülasyonu İle İncelenmesi İMKB-100 Endeks Davranışının Monte Carlo imülasyonu İle İncelenmesi Yrd. Doç. Dr. Hakan AYGÖREN Pamukkale Üniversitesi Özet Finansal piyasalarda fiyat davranış özellikleri yatırımcıların yatırım kararlarında

Detaylı

Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği

Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği Volume 5 Number 4 2014 pp. 71-88 ISSN: 1309-2448 www.berjournal.com Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği Aydın Yüksel a Aslı Yüksel b Öze: Bu makale Ağusos 2007 arihinde oraya

Detaylı

Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt:22 Sayı:2, Yıl:2007, ss:49-66

Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt:22 Sayı:2, Yıl:2007, ss:49-66 Dokuz Eylül Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi Cil:22 Sayı:2, Yıl:2007, ss:49-66 SPOT VE VADELİ İŞLEM FİYATLARININ VARYANSLARI ARASINDAKİ NEDENSELLİK TESTİ Emrah İsmail ÇEVİK * Mehme

Detaylı

İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Adnan KARAİBRAHİMOĞLU İNDEKS SAYILARIN KULLANIMI İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 27 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İNDEKS

Detaylı

AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ

AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ,, 15(),71-79 AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ Selim Adem HATIRLI Vecdi DEMİRCAN Ali Rıza AKTAŞ Süleyman Demirel Üniversiesi Ziraa Fakülesi Tarım

Detaylı

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ Bu bölüme kadar anlatılan yöntemler zaman içinde değişmeyen parametre varsayımına uygun serilerin tahminlerinde kullanılmaktaydı. Bu tür seriler deterministik

Detaylı

HURST ÜSTEL KATSAYISI ARACILIĞIYLA FRAKTAL YAPI ANALİZİ VE İMKB DE BİR UYGULAMA

HURST ÜSTEL KATSAYISI ARACILIĞIYLA FRAKTAL YAPI ANALİZİ VE İMKB DE BİR UYGULAMA Aaürk Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cil: 23, Sayı: 2, 2009 243 HURST ÜSTEL KATSAYISI ARACILIĞIYLA FRAKTAL YAPI ANALİZİ VE İMKB DE BİR UYGULAMA Mer URAL (*) Erhan DEMİRELİ (**) Öze: Finansal

Detaylı

GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI

GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI GEFRAN PID KONTROL CİHAZLARI GENEL KONTROL YÖNTEMLERİ: ON - OFF (AÇIK-KAPALI) KONTROL SİSTEMLERİ: Bu eknik en basi konrol ekniğidir. Ölçülen değer (), se değerinin () üzerinde olduğunda çıkış sinyali açılır,

Detaylı

White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini

White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini Ekonomeri ve İsaisik Sayı:4 006-1-8 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ Whie ın Heeroskedisie Tuarlı Kovaryans Marisi Tahmini Yoluyla Heeroskedasie Alında Model Tahmini

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

Tuzlu toprakların yıkanmasının matematiksel modellenmesi

Tuzlu toprakların yıkanmasının matematiksel modellenmesi F.Mikayilsoy (4) / Toprak Bilimi e Biki Besleme Dergisi () 33-37 Tuzlu oprakların yıkanmasının maemaiksel modellenmesi Fariz Mikailsoy * Iğdır Üniersiesi Ziraa Fakülesi Toprak Bilimi e Biki Besleme Bölümü

Detaylı

YAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

YAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI YAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI TC. Pamukkale Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Yüksek Lisans Tezi Ekonomeri Anabilim Dalı Abdullah Emre ÇAĞLAR

Detaylı

İstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda haftanın günü etkisi ve Ocak ayı anomalilerinin ARCH-GARCH modelleri ile test edilmesi

İstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda haftanın günü etkisi ve Ocak ayı anomalilerinin ARCH-GARCH modelleri ile test edilmesi İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:37, Sayı/No:2, 2008, 98-110 ISSN: 1303-1732 - www.ifdergisi.org 2008 İsanbul Menkul Kıymeler

Detaylı

HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA SÜRÜ DAVRANIŞI: BİST TE BİR ARAŞTIRMA HERDING IN STOCK MARKETS: A RESEARCH IN BIST Bahadır ERGÜN Hatice DOĞUKANLI

HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA SÜRÜ DAVRANIŞI: BİST TE BİR ARAŞTIRMA HERDING IN STOCK MARKETS: A RESEARCH IN BIST Bahadır ERGÜN Hatice DOĞUKANLI Uluslararası Sosyal Araşırmalar Dergisi The Journal of Inernaional Social Research Cil: 8 Sayı: 40 Volume: 8 Issue: 40 Ekim 2015 Ocober 2015 www.sosyalarasirmalar.com Issn: 1307-9581 HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA

Detaylı

Anahtat Kelimeler: Volatilite, Basel II, Geriye Dönük Test, Riske Maruz Değer

Anahtat Kelimeler: Volatilite, Basel II, Geriye Dönük Test, Riske Maruz Değer Volume Number 3 011 pp. 1-17 ISSN: 1309-448 www.berjournal.com RMD Hesaplamalarında Volailie Tahminleme Modellerinin Karşılaşırılması ve Basel II Yaklaşımına Göre Geriye Dönük Tes Edilmesi: İMKB 100 Endeksi

Detaylı

Tablo (2): Atıştırma Sayısı ve Günlük Sınav Sayısı Atıştırma Sınav Sayısı (X) 0 0.07 0.09 0.06 0.01

Tablo (2): Atıştırma Sayısı ve Günlük Sınav Sayısı Atıştırma Sınav Sayısı (X) 0 0.07 0.09 0.06 0.01 Ortak Varyans ve İstatistiksel Bağımsızlık Bir rassal değişken çifti istatistiksel olarak bağımsız ise aralarındaki ortak varyansın değeri 0 dır. Ancak ortak varyans değerinin 0 olması, iki rassal değişkenin

Detaylı

RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 1950-1995 1

RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 1950-1995 1 RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 950-995 Rahmi YAMAK * Yakup KÜÇÜKKALE ** ÖZET Bu çalımada, Rasyonel Bekleniler Doal Oran Hipoezinin, Çıkı (ya da isizliin) alep (ya

Detaylı

F12 Piyasa Riskine Karşı Özel Risk Daha önceden belirtildiği gibi çok küçük bir çeşitlendirme bile değişkenlikte önemli oranda azalma sağlamaktadır. F13 Piyasa Riskine Karşı Özel Risk Doğru aynı zamanda,

Detaylı

Halloween Etkisinin İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Geçerliliğinin Testi. The Validity of the Halloween Effect in the Istanbul Stock Exchange

Halloween Etkisinin İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Geçerliliğinin Testi. The Validity of the Halloween Effect in the Istanbul Stock Exchange Halloween Ekisinin İsanbul Menkul Kıymeler Borsasında Geçerliliğinin Tesi Öze Halloween Ekisinin İsanbul Menkul Kıymeler Borsasında Geçerliliğinin Tesi Dr. Veli YILANCI İsanbul Üniversiesi İkisa Fakülesi

Detaylı

Türkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu

Türkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu Hayvansal Üreim 53(): 3-39, 01 Araşırma Türkiye de Kırmızı E Üreiminin Box-Jenkins Yönemiyle Modellenmesi ve Üreim Projeksiyonu Şenol Çelik Ankara Üniversiesi Fen Bilimleri Ensiüsü Zooekni Anabilim Dalı

Detaylı

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER Sürekli Rassal Değişkenler Sürekli Rassal Değişken: Değerleriölçümyadatartımla elde edilen, bir başka anlatımla sayımla elde edilemeyen, değişkene sürekli rassal değişken denir.

Detaylı

DA-DA DÖNÜŞTÜRÜCÜLER (DA Kıyıcı, DA Gerilim Ayarlayıcı) DA gerilimi bir başka DA gerilim seviyesine dönüştüren devrelerdir.

DA-DA DÖNÜŞTÜRÜCÜLER (DA Kıyıcı, DA Gerilim Ayarlayıcı) DA gerilimi bir başka DA gerilim seviyesine dönüştüren devrelerdir. DADA DÖNÜŞÜRÜCÜLER (DA Kıyıcı, DA Gerilim Ayarlayıcı) DA gerilimi bir başka DA gerilim seviyesine dönüşüren devrelerdir. Uygulama Alanları 1. DA moor konrolü 2. UPS 3. Akü şarjı 4. DA gerilim kaynakları

Detaylı

19.11.2013 EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Sürekli Dağılımlar (2) Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar.

19.11.2013 EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Sürekli Dağılımlar (2) Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar. 9..03 EME 305 SİSTEM SİMÜLASYONU Simulasyonda İstatistiksel Modeller-II Ders 5 Sürekli Rassal Değişkenlerin Modellemesinde Kullanılan Dağılımlar Sürekli Düzgün (Uniform) Dağılım Normal Dağılım Üstel (Exponential)

Detaylı

Ekonometri. Eylül 2012. Sınavın toplam süresi 150 dakikadır.

Ekonometri. Eylül 2012. Sınavın toplam süresi 150 dakikadır. TCMB Araşırmacı Yazılı Meslek Sınavı Ekonomeri Eylül 202 Sınavın oplam süresi 50 dakikadır.. [Toplam 2 puan] Bir araşırmacı, günlük ABD doları/türk lirasının zaman içerisindeki değişimini modellemek amacıyla,

Detaylı

ULUSAL HİSSE SENETLERİ PİYASASI NDA ETKİNLİK

ULUSAL HİSSE SENETLERİ PİYASASI NDA ETKİNLİK ULUSAL HİSSE SENETLERİ PİYASASI NDA ETKİNLİK Nuray ERGÜL ÖZET Son yıllarda, Türk Sermaye Piyasalarında hukuk, muhasebe ve deneim alanlarında, uluslararası kuralların uygulanması için büyük değişiklikler

Detaylı

İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ *

İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ * İşsizlik ve İnihar İlişkisi: 1975 2005 Var Analizi 161 İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferha TOPBAŞ * ÖZET İşsizlik, birey üzerinde olumsuz birçok soruna neden olan karmaşık bir olgudur.

Detaylı

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 2, 2010 53

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 2, 2010 53 C.Ü. İkisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cil 11, Sayı 2, 2010 53 FİNANSAL PİYASA ETKİNLİĞİ: S&P 500 ÜZERİNE BİR UYGULAMA Erhan DEMİRELİ *, Gökuğ Cenk AKKAYA ** ve Elif İBAŞ *** Öze Finansal ekinlik kavramı

Detaylı

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA DEĞİŞKENLİĞİN (VOLATİLİTENİN) ARCH-GARCH YÖNTEMLERİ İLE MODELLENMESİ

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA DEĞİŞKENLİĞİN (VOLATİLİTENİN) ARCH-GARCH YÖNTEMLERİ İLE MODELLENMESİ İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA DEĞİŞKENLİĞİN (VOLATİLİTENİN) ARCH- YÖNTEMLERİ İLE MODELLENMESİ ÖZET Yard.Doç. Dr. Tülin ATAKAN İsanbul Üniversiesi, İşleme Fakülesi, Finans Anabilim Dalı Bu çalışmada,

Detaylı

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZAMAN SERİSİ MODELLERİ ÜZERİNE BİR SİMÜLASYON ÇALIŞMASI

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZAMAN SERİSİ MODELLERİ ÜZERİNE BİR SİMÜLASYON ÇALIŞMASI T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZAMAN SERİSİ MODELLERİ ÜZERİNE BİR SİMÜLASYON ÇALIŞMASI Tufan ÖZEK YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI Konya, T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ

Detaylı

TÜRKİYE ELEKTRİK PİYASASİNDA RÜZGAR ENERJİSİ

TÜRKİYE ELEKTRİK PİYASASİNDA RÜZGAR ENERJİSİ TÜRKİYE ELEKTRİK PİYASASİNDA RÜZGAR ENERJİSİ Musafa ŞEKKELİ Kahramanmaraş Süçü İmam Üniversiesi, Fen Bilimleri Ensiüsü, K.Maraş, msekkeli@ksu.edu.r Ceyhun YILDIZ Kahramanmaraş Süçü İmam Üniversiesi, Fen

Detaylı

ALTIN FİYATLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN TESPİTİ ÜZERİNE: MGARCH MODELİ İLE BİR İNCELEME

ALTIN FİYATLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN TESPİTİ ÜZERİNE: MGARCH MODELİ İLE BİR İNCELEME ALTIN FİYATLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN TESPİTİ ÜZERİNE: MGARCH MODELİ İLE BİR İNCELEME ÖZET Prof.Dr.Cengiz TORAMAN Balıkesir Üniversiesi, İİBF,İşleme Bölümü Cengizoraman4@yahoo.com Öğr.Gör.Çağaay BAŞARIR

Detaylı

Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal. değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma

Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal. değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma 2 13.1 Normal Dağılımın Standartlaştırılması Gerçek uygulamalarda, standart normal olmayan sürekli bir rassal değişken, sıfırdan farklı bir ortalama ve birden farklı standart sapma değerleriyle normal

Detaylı

1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi

1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi 1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:5 RASSAL DEĞIŞKEN ÜRETIMI Bu bölümde oldukça yaygın bir biçimde kullanılan sürekli ve kesikli dağılımlardan örneklem alma prosedürleri

Detaylı

13 Hareket. Test 1 in Çözümleri. 4. Konum-zaman grafiklerinde eğim hızı verir. v1 t

13 Hareket. Test 1 in Çözümleri. 4. Konum-zaman grafiklerinde eğim hızı verir. v1 t 3 Hareke Tes in Çözümleri X Y. cisminin siseme er- diği döndürme ekisi 3mgr olup yönü saa ibresinin ersinedir. cisminin siseme erdiği döndürme ekisi mgr olup yönü saa ibresi yönündedir. 3mgr daha büyük

Detaylı

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI NDA EŞHAREKETLİLİK VE ASİMETRİK AYARLAMA

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI NDA EŞHAREKETLİLİK VE ASİMETRİK AYARLAMA Yıl: 24 Sayı:88 Temmuz 2010 97 İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI NDA EŞHAREKETLİLİK VE ASİMETRİK AYARLAMA Ebru Yüksel* - Güldal Güleryüz** 32 Öze Bu makale, İsanbul Menkul Kıymeler Borsası na (İMKB) ai

Detaylı

Hisse Senedi Fiyatlarıyla Yabancı İşlem Hacmi Arasında Nedensellik:

Hisse Senedi Fiyatlarıyla Yabancı İşlem Hacmi Arasında Nedensellik: Hisse Senedi Fiyalarıyla abancı İşlem Hacmi Arasında Nedensellik: Toda-amamoo aklaşımı Dr. Cüney AKAR Balıkesir Üniversiesi, Bandırma İİBF. Öze Bu çalışmada İsanbul Menkul Kıymeler Borsasında (İMKB) IMKB100

Detaylı

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serileri IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere sahip değișkenlere zaman serisi adı verilmektedir. Genel olarak zaman serisi,

Detaylı

PETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ

PETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ PETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ Yrd.Doç.Dr. Cüney KILIÇ Çanakkale Onsekiz Mar Üniversiesi Biga İ.İ.B.F., İkisa Bölümü Yrd.Doç.Dr. Yılmaz BAYAR Karabük Üniversiesi

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ

FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ Yrd. Doç. Dr. Hülya Kanalıcı Akay Uludağ Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Mehme Nargeleçekenler Uludağ Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi

Detaylı

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ Aaürk Ü. İİBF Dergisi, 0. Ekonomeri ve İsaisik Sempozyumu Özel Sayısı, 20 463 YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ Oğuz KAYNAR Serkan TAŞTAN 2 Ferhan DEMİRKOPARAN 3 Öze: Doğalgaz emini nokasında

Detaylı

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI TERS PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM İLE YÜZEY DOKUSU ÜRETİMİ

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI TERS PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM İLE YÜZEY DOKUSU ÜRETİMİ İANBUL İCARE ÜNİERİEİ BİLGİAAR MÜHENDİLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİAAR İEMLERİ LABORAUARI ER PERPEKİF DÖNÜŞÜM İLE ÜZE DOKUU ÜREİMİ Bu deneyde, genel haları ile herhangi bir yüzeye bir dokunun kopyalanması üzerinde

Detaylı

VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU. 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu. 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu

VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU. 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu. 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla Sunumu SAÜ 3. BÖLÜM VERİLERİN GRAFİKLER YARDIMIYLA SUNUMU PROF. DR. MUSTAFA AKAL İÇİNDEKİLER 3.2.Grafiksel Sunumlar 3.2.1.Daire Grafikleri Yardımıyla Verilerin Sunumu 3.2.2.Sütun(Çubuk) Grafikleri Yardımıyla

Detaylı

YABANCI HİSSE SENEDİ YATIRIMCILARI TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU VOLATİLİTESİNİ ŞİDDETLENDİRİYOR MU?

YABANCI HİSSE SENEDİ YATIRIMCILARI TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU VOLATİLİTESİNİ ŞİDDETLENDİRİYOR MU? YABANCI HİSSE SENEDİ YATIRIMCILARI TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU VOLATİLİTESİNİ ŞİDDETLENDİRİYOR MU? Yrd. Doç. Dr. Macide Çiçek Dumlupınar Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Yrd. Doç. Dr. Feride Özürk

Detaylı

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin

Detaylı

BİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1

BİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1 BİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1 Bülen DOĞRU* Musafa UYSAL** ÖZET Bu çalışmanın amacı 2000:1-2012:09 döneminde Türkiye

Detaylı

THE IMPACT OF EXCHANGE TRADED FUNDS ON THE LONG TERM RELATIONSHIP OF INDEX MARKETS: AN EMPRICAL ANALYSIS ON THE ISE-30 INDEX

THE IMPACT OF EXCHANGE TRADED FUNDS ON THE LONG TERM RELATIONSHIP OF INDEX MARKETS: AN EMPRICAL ANALYSIS ON THE ISE-30 INDEX Dumlupınar Üniversiesi Sosyal Bilimler Dergisi / Dumlupınar Universiy Journal of Social Sciences BORSA YATIRIM FONLARININ ENDEKS PİYASALARDA UZUN DÖNEMLİ İLİŞKİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ: İMKB-30 ENDEKSİ ÜZERİNE

Detaylı

Zamanla Değişen Alanlar ve Maxwell Denklemleri

Zamanla Değişen Alanlar ve Maxwell Denklemleri Zamanla Değişen Alanlar e Maxwell Denklemleri lekrik e Manyeik Kue ir elekrik alan içerisine küçük bir q es yükü yerleşirildiğinde, q nun konumunun fonksiyonu olan bir elekrik kuei oluşur F e F m q Manyeik

Detaylı

Makine Öğrenmesi 8. hafta

Makine Öğrenmesi 8. hafta Makine Öğrenmesi 8. hafa Takviyeli Öğrenme (Reinforcemen Learning) Q Öğrenme (Q Learning) TD Öğrenme (TD Learning) Öğrenen Vekör Parçalama (LVQ) LVQ2 LVQ-X 1 Takviyeli Öğrenme Takviyeli öğrenme (Reinforcemen

Detaylı

FİNANSAL RİSK ANALİZİNDE KARMA DAĞILIM MODELİ YAKLAŞIMI * Mixture Distribution Approach in Financial Risk Analysis

FİNANSAL RİSK ANALİZİNDE KARMA DAĞILIM MODELİ YAKLAŞIMI * Mixture Distribution Approach in Financial Risk Analysis FİNANSAL RİSK ANALİZİNDE KARMA DAĞILIM MODELİ YAKLAŞIMI * Mixture Distribution Approach in Financial Risk Analysis Keziban KOÇAK İstatistik Anabilim Dalı Deniz ÜNAL İstatistik Anabilim Dalı ÖZET Son yıllarda

Detaylı

Enflasyonun Borsa Performansı Üzerindeki Etkisi

Enflasyonun Borsa Performansı Üzerindeki Etkisi Kocaeli Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi (7) 2004 / 1 : 23-35 Enflasyonun Borsa Performansı Üzerindeki Ekisi Osman Karamusafa * Ayku Karakaya ** Öze: Bu çalışmanın amacı, enflasyon oranının

Detaylı

TÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ

TÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ TÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ Doç. Dr. Macide Çiçek Dumlupınar Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Öze Bu çalışmada Türkiye de devle iç borçlanma seneleri,

Detaylı

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:

Detaylı

Karadeniz Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi * Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Elektronik Anabilim Dalı * Elektronik Laboratuarı I

Karadeniz Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi * Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Elektronik Anabilim Dalı * Elektronik Laboratuarı I Karadeniz Teknik Üniversiesi Mühendislik Fakülesi * Elekrik-Elekronik Mühendisliği Bölümü Elekronik Anabilim alı * Elekronik Laborauarı I FET.Lİ KUETLENİİCİLE 1. eneyin Amacı FET Transisörlerle yapılan

Detaylı

Reel Döviz Kuru Endeksinin Otoregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi: İki Eşikli Tarch Yöntemi İle Modellenmesi

Reel Döviz Kuru Endeksinin Otoregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi: İki Eşikli Tarch Yöntemi İle Modellenmesi Reel Döviz Kuru Endeksinin Ooregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi: İki Eşikli Tarch Yönemi İle Modellenmesi Reel Döviz Kuru Endeksinin Ooregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi:

Detaylı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi

Detaylı

THE CAUSALITY RELATION BETWEEN CONSUMER CONFIDENCE AND STOCK PRICES: CASE OF TURKEY. Abstract

THE CAUSALITY RELATION BETWEEN CONSUMER CONFIDENCE AND STOCK PRICES: CASE OF TURKEY. Abstract Ekonomik ve Sosyal Araşırmalar Dergisi, Bahar 20, Cil:7, Yıl:7, Sayı:, 7:53-65 TÜKETİCİ GÜVENİ VE HİSSE SENEDİ FİYATLARI ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ * Yusuf Volkan TOPUZ ** THE CAUSALITY

Detaylı

12. Ders Sistem-Model-Simülasyon Güvenilirlik Analizi ve Sistem Güvenilirliği

12. Ders Sistem-Model-Simülasyon Güvenilirlik Analizi ve Sistem Güvenilirliği . Ders Sisem-Model-Simülasyon Güvenilirlik Analizi ve Sisem Güvenilirliği Sisem-Model-Simülasyon Kaynak:F.Özürk ve L. Özbek,, Maemaiksel Modelleme ve Simülasyon, sayfa -9. Aklımız ile gerçek dünyadaki

Detaylı

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim

Detaylı

BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ

BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ 1.1. Giriş Kinematik, daha öncede vurgulandığı üzere, harekete sebep olan veya hareketin bir sonucu olarak ortaya çıkan kuvvetleri dikkate almadan cisimlerin hareketini

Detaylı

VOB-BİST Endeks Sözleşmeleri İşlem Hacminin BİST Endekslerine Etkisi

VOB-BİST Endeks Sözleşmeleri İşlem Hacminin BİST Endekslerine Etkisi February 1-, 015-5 h Inernaional Scienific Conference of Iranian Academicians Abroad in Turkey VOB-BİST Endeks Sözleşmeleri İşlem Hacminin BİST Endekslerine Ekisi Mirrasoul SEYEDGHOMI PhD (Candidae) in

Detaylı