Finansal depremlerin dalgacık dönüşümü zaman serisi modellemesi ile incelenmesi: BIST 30 uygulaması
Investigation of the effects of financial earthquakes with wavelet transformation time series modelling: Case study for BIST 30
Yazar: PINAR ÇEVİK
Danışman: DOÇ. DR. HAMDİ EMEÇ
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Ekonomik zaman serisi = Economic time series ; Finansal kriz = Financial crisis ; Konjonktür = Conjuncture ; Konjonktür dalgalanmaları = Business cycles ; Zaman serileri = Time series ; Zaman serileri analizi = Time series analysis ; Çoklu dalgacık = Multiwavelet

Özet:
Küreselleşme, gelişen finansal, para ve sermaye piyasaları, ülkeler arası ticaretin ve rekabetin artması, türev ürünlerin kullanılmaya ve geliştirilmeye başlanması, yetersiz kalan hukuksal alt yapı gibi nedenlerle 1900'lerde birçok ülkede finansal ve ekonomik krizler görülmüştür. Değişen konjonktüre bağlı kullanılan finansal modellerin yetersiz kalması yeni modelleme tekniklerinin geliştirilmesini sağlamıştır. Bu çalışmanın amacı, 2013 itibariyle Türkiye'nin içinde bulunduğu karmaşanın finans piyasaları üzerindeki etkilerini dalgacık teoremi altında inceleyerek tahmin etmektir. Bu çerçevede, dalgalanmanın boyutuna ilişkin öngörüde bulunulması ve krizin tahmini süresi ile ileriye yönelik getiri tahminlemesi yapılarak yatırımcılara bilgi verilmesi amaçlanmıştır.  Ayrıca, dalgacık dönüşümü literatürde yeni bir yöntem olmak ile birlikte, bu çalışma BIST 30 verileri kullanılarak 2013-2017 döneminde Türkiye finans piyasasını incelemeye yönelik dalgacık dönüşümünün GARCH ve ARMA modelleri ile birlikte analiz edildiği ilk akademik çalışmadır. Bu çalışma ile literatüre önemli katkı bir sağlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, BIST 30 endeks verilerinden yararlanılarak ilk olarak fiyat serilerinin durağanlıkları incelenmiş, durağan olmayan endeks verisi durağanlaştırılarak HAAR dalgacık dönüşümü kullanılarak önce detay ve yakınlık serilerine ayrıştırılmış, sonra bu veriler yapılandırılarak hata terimlerinde otokorelasyon ve değişen varyans incelenmiştir. Logaritmik Olabilirlik, Akaike ve Bayes Bilgi Kriterleri dikkate alınarak serilere en uygun ARMA ve GARCH modelleri tespit edilmiştir. Ters Dalgacık dönüşümü (inverse wavelet transformation) ile birleştirilen veri seti gerçek değerler ile karşılaştırılmıştır. Hesaplanan MAE ve RMSE oranları, Dalgacık Dönüşümü ile elde edilen tahminlerin dönüşüm yapılmaksızın sadece endeks getirilerine uygulanan genel varyans modellerine kıyasla daha iyi sonuç vermiştir.

Abstract:
In 1900s, in several countries financial and economic crisis are occurred  in consequences of the globalization, emerging financial markets, money and capital markets, international trade and increasing competitions in the international markets, investing and developing new derivatives products and insufficient legal infrastructures. Depending on the incremental conjuncture, used financial modelling techniques supported to develop new analyzing methods. The aim of this study is to analyze and forecast the effects of the domestic chaos in Turkey financial market as of 2013 using the wavelet theorem. Within this scope, giving information to the investors related with the predicted magnitudes of cycles and expected duration of the crisis period and also rewarding return forecasts, has been purposed. In addition, the wavelet transformation is a new technique in the literature,  this is the first academic study which inspects Turkey financial market in between 2013-2017 terms by applying wavelet transformation with GARCH and ARMA models to the BIST 30 index. It is made a significant contribution to the literature with this study. In accordance with this purpose, firstly the stationarity of BIST 30 index prices were examined and index prices made stationary, then dataset were decomposed into approximation and detail series. After reconstruction of the decomposed series, the autocorrelation and heteroscedasticity were detected in the residuals. By using logarithmic likelihood, Akaike and Bayes Information Criteria's, the best fitted ARMA and GARCH models were determined. By applying inverse wavelet transformation, modelled reconstructed series were composed and forecasted then compared with the real index prices. Calculated MAE and RMSE percentages showed that the forecasted prices transformed by wavelet theorem were more accurate than general heteroscedasticity models.