Kredi temerrüt takası ile çeşitli ekonomik göstergeler arasındaki ilişkiler
The relationships between credit default swap spreads and various economic indicators
Yazar: NURBANU BURSA
Danışman: PROF. DR. HASAN HÜSEYİN TATLIDİL
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Ekonomi = Economics ; İstatistik = Statistics

Özet:
Ülke riskinin bir göstergesi olan kredi temerrüt takası primlerini etkileyen ekonomik değişkenlerin belirlenmesi ve bu primlerin modellenmesi finans dünyası açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmada, kredi temerrüt takaslarının genel yapıları hakkında bilgiler verildikten sonra, ülke kredi temerrüt takaslarıyla ilgili literatür incelenmiştir. Literatürdeki çalışmalar doğrultusunda, Türkiye' nin kredi temerrüt takası primlerini etkileyebilecek yurtiçi ve yurtdışı ekonomik değişkenler belirlenmiştir. Bu değişkenler aracılığıyla Türkiye' nin kredi temerrüt takası primini modellemek için çeşitli yapay sinir ağı mimarileriyle modeller geliştirilmiştir. Yapay sinir ağları geliştirilirken çok katmanlı algılayıcılardan, radyal tabanlı fonksiyon ağlarından ve kademeli korelasyon sinir ağlarından yararlanılmıştır.
Bunlara ek olarak çalışmada, Türkiye kredi temerrüt takası priminin zaman serisindeki uzun dönem bağımlılık yapısı trendden arındırılmış dalgalanma analizi ile ortaya çıkarılmış ve bu tek değişkenli zaman serisi ARFIMA ile modellenmiştir. Böylece klasik bir yöntem olan ARFIMA' dan elde edilen sonuçlarla YSA' nın sonuçları karşılaştırılmış ve ülke riski öngörüsünde YSA' ların başarıyla kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler: Kredi Temerrüt Takası, Yapay Sinir Ağları, Çok Katmanlı Algılayıcılar, Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağları, Kademeli Korelasyon Sinir Ağları, Trendden Arındırılmış Dalgalanma analizi, ARFIMA.

Abstract:
Determining the economic variables that affect credit default swap spreads which are known as indicator of country risk and modelling these spreadss have great importance in terms of financial world. In this study, after giving information about the general structure of credit default swaps, the literature on sovereign credit default swaps is examined. According to studies in the literature, domestic and international economic variables that can affect Turkey?s credit default swap spreads are determined. By means of these variables, models have been developed with various artificial neural networks architectures for modeling Turkey's credit default swap spreads. While developing artificial neural networks, benefited from multilayer perceptrons, radial basis function networks and cascade correlation neural networks.
In addition, in this study the structure of long-term dependency is revealed with detrended fluctuation analysis on Turkey's credit default swap spread time series and this univariate time series is modelled by ARFIMA. By this way, results which obtained from ARFIMA that is classical method are compared with artificial neural networks?s results and reached conclusion that artificial neural network can be used successfully in sovereign risk.

Keywords:Credit Default Swaps, Artificial Neural Networks, Multilayer Perceptrons, Radial Basis Function Networks, Cascade Correlation Neural Networks, Detrended Fluctuation Analysis, ARFIMA.