Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.14365/494
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorBinatlı, Ayla Oğuş-
dc.contributor.authorSafarzadeh, Omid-
dc.date.accessioned2023-06-16T12:33:53Z-
dc.date.available2023-06-16T12:33:53Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=WBc656i315e2eV6-EZV1otvT-gjmBUMzb95NecZ8-4T-Dtar6RU2ntG1WCUhRxys-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14365/494-
dc.description.abstractBu çalışmada, copula teorisi çok değişkenli GARCH modelleri arasındaki seçmek için kriterleri kurmak için kullanılır. Bu pazarlar arasında şokların etkilerini incelemek için değişkenli GARCH modellerini kullanımı yaygındır. Akademisyenler, farklı pazarlar verilere başvuran birçok MGARCH modelleri vardır. Diğer modele bir model tercih sorunu bilim adamları tarafından ele alınmamıştır. Bunu yapmak için, ilk ayran sorunu MGARCH modelleri için tanımlanır ve daha sonra bir hipotez testi, iki piyasaların daha iyi ilişkiler toplayan hangi modelin kontrol etmek tanıtıldı yaklaştı. Bir sonraki adımda birkaç bağımlılık modelleme yaklaşımları MGARCH modellerinin standart artıklarının kontrol edilir. Aralarında, Alternatif Koşullu Beklentiler regresyon yöntemi MGARCH modelleri için model seçimi kriter olarak seçilir. Kriter, gerçek dünya verileri, OPEC petrol fiyatları ve Çin hisse senedi Endeksleri tutarlılığını kontrol etmek, Çin hisse senedi piyasasında petrol fiyatları volatilite yayılma etkileri arasındaki ilişkiyi yakalar hangi modelin kontrol etmek deneysel çalışma için kullanılır olmuştur.en_US
dc.description.abstractIn this study, theory of copula is used to establish criteria to select between multivariate GARCH models. It is common to use Multivariate GARCH models to study effects of shocks between markets. There are several MGARCH models which scholars have applied to different markets data. The problem of preferring one model to other model is not discussed by scholars. To do so, first buttermilk problem is identified for MGARCH models, and then a hypothesis testing approached is introduced to check which model collects better the relationships of two markets. In next step several dependency modeling approaches are checked for standardized residuals of MGARCH models. Among them, Alternating Conditional Expectations regression method is selected as model selection criterion for MGARCH models. To check the consistency of criterion, real world data, OPEC oil prices and Chinese stock Indices, has been used for empirical study to check which model captures relationship between volatility spillover effects of Oil prices on Chinese stock market.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherİzmir Ekonomi Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectEkonometrien_US
dc.subjectEconometricsen_US
dc.subjectEkonomien_US
dc.subjectEconomicsen_US
dc.subjectFiyat hareketien_US
dc.subjectPrice movementen_US
dc.subjectGARCH modelen_US
dc.subjectGARCH modelen_US
dc.subjectHisse senetlerien_US
dc.subjectStocksen_US
dc.subjectKapulaen_US
dc.subjectCopulaen_US
dc.subjectKoşullu Değerleme Yöntemien_US
dc.subjectContingen Valuatron Methoden_US
dc.subjectPetrolen_US
dc.subjectPetroleumen_US
dc.subjectÇinen_US
dc.subjectChinaen_US
dc.titleModel selection criteria for multivariate GARCH modelsen_US
dc.title.alternativeMultivariate GARCH modelleri için model seçimi kriterlerien_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.departmentİEÜ, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Ekonometri Ana Bilim Dalıen_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.endpage77en_US
dc.institutionauthorSafarzadeh, Omid-
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.identifier.yoktezid395454en_US
item.openairetypeMaster Thesis-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.fulltextWith Fulltext-
item.languageiso639-1en-
Appears in Collections:Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu
Files in This Item:
File SizeFormat 
494.pdf2.02 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record



CORE Recommender

Page view(s)

74
checked on Nov 25, 2024

Download(s)

12
checked on Nov 25, 2024

Google ScholarTM

Check





Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.