Finansal risk tahmininde sahte uzun hafıza: S&P500 üzerine bir uygulama
Spurious long memory in estimating financial risk: An application on S&P 500
Yazar: MAZEN ALABOUD
Danışman: PROF. DR. HAKAN KAHYAOĞLU
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı / Finansal İktisat Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics
Dizin: Aykırı gözlemler = Outlier observation ; EGARCH model = EGARCH model ; Finansal risk = Financial risk ; Finansal risk = Financial risk ; GARCH model = GARCH model ; Risk tahmini = Risk forecasting ; Sahte anılar = False memories ; Sahte uzun hafıza = Spurious long memory ; Yapısal kırılmalar = Structural breaks

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.

Abstract:
The slowly decaying autocorrelations of squared returns imply that shocks are long-range dependent. However, this behavior is easily confused with the behavior of volatility when exposed to structural breaks that is described as spurious long memory. The study aims at investigating whether long memory in the volatility of S&P 500 can be explained by spurious reasons. The study utilizes
both time domain and frequency domain estimations.
In the time domain, the data is filtered for outliers using a recently developed wavelet-based procedure. Structural breaks are detected using a modified ICSS algorithm. Then, symmetric and asymmetric GARCH models are estimated for the data before and after filtering. In the frequency domain, the degree of integration is computed using Local Whittle estimation, then two tests
of spurious long memory are performed.
The empirical results indicate that the long memory in the volatility of S&P500 is at least partially spuriously caused by volatility shifts. It was found that ignoring outliers can lead to misspecified GARCH models. Furthermore, the long memory parameter estimated in the frequency domain is not consistent over time. This indicates that return series might be better described by several
regimes rather than by one fractionally integrated process of a consistent degree
of integration (d)