Olasılıksal Oynaklık Modellerinin Bayesci Çözümlemesi ve  Bir Uygulama

Derya ERSEL; Yasemin KAYHAN ATILGAN; Süleyman GÜNAY

Article Details

Olasılıksal Oynaklık Modellerinin Bayesci Çözümlemesi ve Bir Uygulama

Authors:

Derya ERSEL | Yasemin KAYHAN ATILGAN | Süleyman GÜNAY

Publisher:

Süleyman Demirel University

Main Topics:

Mathematics

Journal:

Süleyman Demirel University Faculty of Arts and Science Journal of Science 2011 Vol.6 Issue 1, pp.62-72

Document Type:

Article

Publication Date:

5/2011

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000583187

Frequency:

Bi-Annual

eISSN:

1306-7575

Abstract:

 


Abstract: Time series analysis is generally used to analyze financial 
assets. Recently, researchers have been studied on time series models 
with changing variance over time. Two well known models in this area are
 ARCH and GARCH models where variance is defined as a deterministic 
function of time. An alternative to ARCH/GARCH is SV model where 
variance is determined as a stochastic function of time. The SV model 
provides more flexible modelling of financial time series than 
ARCH/GARCH models. Since the structure of the likelihood function of SV 
model is very complicated, it is very hard to estimate the model 
parameters via the classical approaches. By using Bayesian analysis and 
MCMC techniques, this problem can be solved. In this study, Bayesian 
analysis of SV models will be explained and an application of this 
analysis to the financial time series data (Jan 1999/Apr 2009 monthly 
Euro/TL and Dollar/TL exchange rates) will be exhibited.

.

 

Özet: Zaman serisi analizi, finansal varlıkların çözümlemesinde sıkça kullanılan istatistiksel yöntemlerden biridir. Özellikle, son yıllarda zaman serisi modellerine zaman içerisinde değişen varyans faktörünün de eklenmesi ile oluşturulan modeller üzerinde çeşitli çalışmalar yürütülmektedir. Bu alanda en çok bilinen ve kullanılan modeller varyansın deterministik bir fonksiyon olarak tanımlandığı ARCH ve GARCH modelleridir. Bu modellere seçenek olarak geliştirilen SV modelinde ise varyans, olasılıksal bir fonksiyon olarak tanımlanır. Finansal zaman serilerinde SV modelleri, ARCH modellerine göre daha esnektir. Ancak, SV modeline ilişkin olabilirlik fonksiyonu karmaşık bir yapıya sahip olduğundan parametre tahminlerinin klasik yöntemlerle elde edilmesi zordur. Bu sorun, modelin Bayesci çözümlemesinde MCMC tekniklerinin kullanılması ile ortadan kaldırılmıştır. Bu teknikler sayesinde Bayesci tahminler kolayca hesaplanabilmektedir. Çalışmada, SV modellerinin Bayesci çözümlemesi üzerinde durulacak ve Ocak 1999 / Nisan 2009 ayları arasındaki Euro/TL ve Dolar/TL döviz kuru serileri üzerinden yöntemin bir uygulaması sunulacaktır.

Article Details

Olasılıksal Oynaklık Modellerinin Bayesci Çözümlemesi ve Bir Uygulama

Authors: Derya ERSEL | Yasemin KAYHAN ATILGAN | Süleyman GÜNAY

Publisher: Süleyman Demirel University

Main Topics: Mathematics

Journal: Süleyman Demirel University Faculty of Arts and Science Journal of Science 2011 Vol.6 Issue 1, pp.62-72

Document Type: Article

Publication Date: 5/2011

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2000583187

Frequency: Bi-Annual

eISSN: 1306-7575

Issues

Authors:

Derya ERSEL | Yasemin KAYHAN ATILGAN | Süleyman GÜNAY

Publisher:

Süleyman Demirel University

Main Topics:

Mathematics

Journal:

Süleyman Demirel University Faculty of Arts and Science Journal of Science 2011 Vol.6 Issue 1, pp.62-72

Document Type:

Article

Publication Date:

5/2011

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000583187

Frequency:

Bi-Annual

eISSN:

1306-7575