Risk yönetiminde kaotik süreçler
Chaotic process in the risk management
Yazar: BAHRİ SONÜSTÜN
Danışman: PROF. DR. MELİKE BİLDİRİCİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı / İktisat Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Ekonomi = Economics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Ekonometri = Econometrics ; Ekonometrik analiz = Econometric analysis ; Finansal piyasalar = Financial markets ; Kaos = Chaos ; Kaotik davranış = Chaotic behavior ; Risk yönetimi = Risk management ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yönetim = Management

Özet:
Yapılan çalışmada, farklı özellikler gösteren farklı finansal enstrümanlar MS-ARMA-GARCH-MLP modeli kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Altın, gümüş, bakır ve bitcoin değişkenleri gerek değer saklama fonksiyonları, gerek sanayi üretiminde kullanımları gerekse de para ikamesi olarak kullanılabilmeleri sebebiyle seçilmişlerdir. Konu değişkenlerin günlük değer değişimleri analize dahil edilmiştir. İlk olarak değişkenlerin durağanlığı birim kök testleriyle test edildikten sonra verilerdeki doğrusal olmayan yapı BDS testiyle ortaya konmuştur. Bunu takiben LLE ve Shannon entropi testleri ile değişkenlerdeki kaotik yapı ortaya konmuştur. LLE (En yüksek Lyapunov üsseli) testi ile faz uzayında takip edilen yörüngeler arası mesafe ölçülmekte olup bu testin değeri pozitif ise veri kaotik yapı taşımakta, negatif ise veri kaotik özellikler taşımamaktadır. Yapılan testte tüm verilerde değerler pozitif olarak çıkmış ve seçilen değişkenlerin kaotik özellikler taşıdığı görülmüştür. Akabinde yapılan Shannon Entropi testi ise verilerde entropinin düzeyini ölçmekte kullanılmakta olup test sonuçları kuvvetli kaotik yapıyı belgelemiştir. Kuvvetli kaotik dinamiklerin varlığının teyidi akabinde MS-ARMA-GARCH-MLP modeli kullanılarak verilerin gelecek öngörüsü yapılmıştır. Kullanılan modelde Markov rejim değişimi modeli farklı rejimlerdeki ARMA-GARCH etkilerinin ayrı ayrı incelenmesine olanak sağlamakta ve tahmin performansını olumlu etkilemektedir. Tahmin sonuçları değerlendirildiğinde kaos testlerinde kaotik dinamiklerin güçlü olduğu bitcoin en düşük tahmin performansını göstermiştir. Kullanılan veri setlerindeki kaotik dinamikler bunun temel sebebi olup olası yatırım kararlarında yatırım yapılacak ürünlerin incelenecek dinamiklerinden birinin kaotik dinamikler olması gerekmektedir.

Abstract:
In the study, different financial instruments with different characteristics were tried to be estimated using the MS-ARMA-GARCH-MLP model. Gold, silver, copper and bitcoin variables were chosen because of their value storage functions, their use in industrial production and their use as currency substitutes. The daily value changes of the subject variables were included in the analysis. First, the stationarity of the variables was tested with unit root tests, and the nonlinear structure in the data was revealed by the BDS test. Following this, the chaotic structure in the variables was revealed by LLE and Shannon entropy tests. With the LLE (Largest Lyapunov exponent) test, the distance between trajectories followed in phase space is measured. If the value of this test is positive, the data has a chaotic structure, and if it is negative, the data does not have chaotic features. In the test, the values were positive for all the data and it was seen that the selected variables had chaotic properties. Subsequently, Shannon Entropy test is used to measure the level of entropy in the data, and the test results documented the strong chaotic structure. After confirming the existence of strong chaotic dynamics, the future prediction of the data was made using the MS-ARMA-GARCH-MLP model. In the model used, the Markov regime switching model allows the ARMA-GARCH effects in different regimes to be analyzed separately and positively affects the forecasting performance. When the estimation results are evaluated, it is seen that bitcoin that has highest values in chaos test has performed worsed compared to other variables. The chaotic dynamics in the data sets used are the main reason for this, and one of the dynamics of the products to be invested in possible investment decisions should be chaotic dynamics.