Publication: Finansal varlıkların fiyatlandırılmasında parametrik olmayan regresyon modelleri
Abstract
Bu tez çalışmasında finansal varlıkların fiyatlamasında parametrik olmayan regresyon modellerinin uygulanması amaçlanmıştır. İncelemeler sonucunda anlamlı modellerin bulunması parametrik olmayan regresyon modelleri ile finansal varlıkların fiyatlamasının yapılabileceğini göstermektedir. Bu çalışmanın uygulaması esnasında IMKB’de bulunan farklı sektörden 9 hisse senedinin 10.2001 ve 06.2007 aralığında fiyat değerleri alınmış ve IMKB 100 endeksi bağımsız değişken olacak şekilde regresyonlara tabi tutulmuştur. Serilerin logaritmik fark ve düzey halleri ile incelemeler yapılmıştır. Parametrik olmayan regresyon için kernel fonksiyonları kullanılarak tahminler yapılmıştır. Anlamlı modellerin bulunması ile finansal varlıkların fiyatlamasında parametrik modellerin dışında parametrik olmayan regresyon modellerinin de kullanılabileceği ispatlanmıştır.
This thesis is aim to practise for pricing financial assets by nonparametric regression models. After the research, finding out significant models had shown that financial asset pricing could be estimated by nonparametric regression. During while application different 9 growth stocks prices had been used from IMKB between the date of 10.2001 – 06.2007 and IMKB 100 index had been used as of independent variable for regression running. Studies were used by logdifference and prices of series. Kernel functions were used for estimation of nonparametric regression. Significant models had shown that financial asset could be pricing by nonparametric regression models except parametric regression.
This thesis is aim to practise for pricing financial assets by nonparametric regression models. After the research, finding out significant models had shown that financial asset pricing could be estimated by nonparametric regression. During while application different 9 growth stocks prices had been used from IMKB between the date of 10.2001 – 06.2007 and IMKB 100 index had been used as of independent variable for regression running. Studies were used by logdifference and prices of series. Kernel functions were used for estimation of nonparametric regression. Significant models had shown that financial asset could be pricing by nonparametric regression models except parametric regression.
