Tez detayları

Forecasting BIST-100 price index = BIST-100 fiyat endeksi tahminlemesi

Yazarlar:

Yetginer, Buğra

Yayıncı:

Orta Doğu Teknik Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Ekonomi ve Maliye | Genel yönetim

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Yüksek Lisans

Yayın Tarihi:

12/2016

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000302143

Anahtar sözcükler:

Özet

The ultimate goal of this study is to forecast the BIST-100 Price Index using its mostly significative macroeconomic and financial determinants. For this aim, we have adopted an exhaustive search algorithm which takes the advantage of theoretical candidate variables to find the possible effects of these variables on the BIST-100 Price Index. The algorithm, which is built in the form of linear ARIMAX models, is to exploit every possible combination of explanatory variables to capture the behaviour of the index over the time period from 2002 to 2013 using monthly based data. To this end, best models have been obtained out of a huge number of models with regard to Akaike and Bayesian information criteria. The model with minimum AIC value outperforms the model with minimum BIC value with respect to root mean square error measure. Moreover, the 2Y Turkish bond interest rate, the DAX and Bovespa Indices are the best explanatory variables found to estimate the index. Besides, out-of-sample testing has been implemented over the 2014-2015 time period.

Bu çalışmanın amacı BIST-100 endeksinin tahminini gerçekleştirmek ve öncelikli makro ve finansal belirleyicileri bulmaktır. Bu amaç için, bu değişkenlerin Borsa İstanbul üzerindeki muhtemel etkilerini bulmak üzere teorik aday değişkenleri kullanan kapsamlı arama algoritması benimsenmiştir. ARIMAX modeli formatında oluşturulan algoritmanın amacı her bir açıklayıcı değişkenin her bir kombinasyonundan yararlanarak 2002-2013 zaman dilimi boyunca BIST-100 endeksi davranışlarını aylık verilerle yakalamaktır. Bu amaçla, Akaike ve Bayesian bilgi kriterleri nezdinde en iyi modeller algoritma kapsamında oluşturulan bir çok model arasından elde edilmiştir. Minimum Akaike değerli model, minimum Bayesian değerli modele göre kök ortalama kare hatası değeri gözetilerek daha üstün olmaktadır. Dahası da, iki yıllık gösterge tahvil, DAX ve Bovespa Endeksleri BIST-100 Fiyat Endeksini tahminlemek için en iyi açıklayıcı değişkenler olarak bulunmuştur. Bunun yanında, 2014-2015 zaman diliminde örneklem dışı validasyon gerçekleştirilmiştir.

Tez detayları

Forecasting BIST-100 price index = BIST-100 fiyat endeksi tahminlemesi

Yazarlar: Yetginer, Buğra

Yayıncı: Orta Doğu Teknik Üniversitesi

Ana Başlıklar: Ekonomi ve Maliye | Genel yönetim

Belge Tipi: Tezler

Program Tipi: Yüksek Lisans

Yayın Tarihi: 12/2016

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000302143