Kaotik zaman serilerinde kestirim yaklaşımlarının karşılaştırılması


Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: AYŞE İŞİ

Danışman: Fatih Çemrek

Özet:

Bu tezde, kaotik zaman serilerinin kestirimi için önerilen global, yerel ve yarı-yerel kestirim yaklaşımlarının kestirim performansı açısından karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla uygulama alanı olarak kaos teorisinin en önemli alanı olan hisse senedi piyasaları tercih edilmiştir. Hisse senedi piyasalarını temsil etmek üzere, FTSE-100 (Financial Times Stock Exchange) endeksi kullanılmıştır. Veri seti, FTSE-100 endeksinin 20.10.1997-28.04.2017 tarihlerini kapsayan endeks kapanış değerlerini içermektedir. Kaotik analiz sonucunda, BDS testi ile FTSE 100 endeksi serisinin doğrusal olmadığı ve deterministik kaos içerdiğine dair bulgular elde edilmiştir. Faz uzayının yeniden yapılandırılması için kullanılan faz uzayı parametreleri olan zaman gecikmesi değeri Karşılıklı Bilgi Yöntemi ile 47 ve gömme boyutu değeri Yanlış En Yakın Komşu metodu kullanılarak d=5 bulunmuştur. Korelasyon boyutu analizi ile çekicinin fraktal boyutu da=3 olarak bulunmuş ve ayrıca serinin fraktal yapıya sahip deterministik bir seri olduğu belirlenmiştir. Kantz'ın algoritması kullanılarak hesaplanan en büyük Lyapunov üsteli 0,01 olarak bulunmuş ve FTSE 100 endeksi serisinin başlangıç koşullarına hassas bağlılık gösteren, deterministik kaotik bir yapıya sahip olduğu belirlenmiştir.Global, yerel ve yarı-yerel kestirim yaklaşımlarının performansları, RMSE ve NMSE kriterlerine göre karşılaştırılmıştır. Uygulama sonucunda; FTSE 100 endeksi serisinin kestirimi için en iyi kestirim yaklaşımının yarı-yerel yaklaşım metotları olduğu belirlenmiştir. Global ve yerel yaklaşım metotları ile en fazla 5 günlük kestirim yapılması mümkün iken yarı-yerel kestirim yaklaşımları ile serinin 20 güne kadar kestiriminin yapılabileceği belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, hisse senedi piyasalarının davranışlarının açıklanmasında ve öngörülmesinde yarı-yerel kestirim yaklaşımlarının başarılı sonuçlar vereceğini ortaya koymaktadır.