Dalgacık regresyon kullanılarak reel sektör risk analizi
Real sector risk analysis by using wavelet regression
Yazar: TARIK YILMAZ
Danışman: PROF. DR. AŞIR GENÇ
Selçuk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Aktüerya Bilimleri = Actuarial Sciences ; Ekonomi = Economics ; İstatistik = Statistics
Dizin: Riske maruz değer = Value at risk

Özet:
Son yıllarda ekonomik krizlerden doğan zararları önceden tespit edip en aza indirmek için birçok çalışma yapılmaktadır. Bu çalışmalar finansal risk analizi konusunda yoğunluk kazanmıştır. Yapılan çalışmalarda en yüksek getiri ile en düşük riskin, en iyi ilişki ile sağlanması beklenmektedir. Çünkü yatırımcılar riskten kaçma eğilimi gösterirler. Bu durumda riskin doğru hesaplanması, yatırımcıların yanıltılmaması açısından çok önemlidir.  
İstatistiksel bir tabanı olan Riske Maruz Değer (RMD) yöntemi son yıllarda piyasa riski belirlenmesinde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. RMD, hedeflenen zamanda ve verilen güven düzeyinde beklenen maksimum (en kötü) kaybı özetlemektedir. RMD nin bütün avantajlarına karşın bazı zayıflıkları da vardır. Bunlar; Hesaplamalarda kullanılan RMD yöntemine göre elde edilen sonuçların değişken oluşunun yatırımcı için yanıltıcı olabilmesi, gelecekte oluşabilecek olağanüstü olaylara bağlı risklerin hesabının zorluğu, modelin kullanılabilmesi için bilgi ve deneyim gerekmesi gibi özetlenebilir. 
Bu tez çalışmasında, risk algısı bankalardan farklı olan reel sektör için piyasa riskini en doğru şekilde ölçmeye odaklanılmıştır. RMD hesaplanması için yeni Dalgacık regresyon tabanlı hibrit Monte Carlo Simülasyon yöntemi geliştirilmiştir. Yeni yöntemin etkinliği örnek uygulamalarla gösterilmiştir. Ayrıca bu tez çalışması finans sektörü dışında kalan ve doğrudan mal üreten reel sektöre yönelik gelecekteki yeni çalışmalara ışık tutacaktır.

Abstract:
In recent years, many studies have been done for previously identify and minimize to losses resulting from the economic crisis. These studies have been intensified in financial risk analysis. In studies, the highest return and the lowest risk, is expected to be provided with the best relationship. Because investors tend to shun risk. In this case, the correct calculation of the risk, it is very important for investors not misled.
Value at Risk (VaR), which is a statistical base method for determining market risk in recent years, are widely used. VaR summarizes loss of the expected maximum (worst).from the given confidence level and the targeted time. Despite all the advantages of VaR, there are some weaknesses. They can be summarized as; the results of the variables used in the calculation of VaR formed according to the method can be misleading to investors, due to extraordinary events account the difficulty of the risks that may occur in the future and knowledge and experience required for the model to be used. 
In this thesis, we focused on the most accurate measure of market risk perception of risk for the real sector are different from banks. New Wavelet regression-based hybrid Monte Carlo simulation method has been developed for calculating VaR. The effectiveness of the new method, is shown by sample applications. In addition, this thesis is to shed light on the future of the new study for the real sector that directly produce goods and outside the financial sector.