Atıf Sayısı
3
Görüntüleme
53
İndirme
19
Ticari mallar olarak ifade edilen emtia, sanayi metalleri, değerli metaller, tarımsal ürünler ve enerji ürünleri gibi birçok alt gruba ayrılmaktadır. Yüksek işlem hacimli enstrümanlar arasında olan ve birincil enerji tüketiminde ilk sırada yer alan petrolün fiyatındaki oynaklığının artmasıyla ortaya çıkan belirsizlik, tüketicilerin ve üreticilerin harcama, tasarruf ve yatırım kararlarını değiştirmesine ve potansiyel olarak kaynakların yeniden tahsis edilmesine neden olmaktadır. Yüksek frekanslı serilerde zamana göre değişen ve kümelenme eğilimi gösteren oynaklığın modellenmesinde çoğunlukla Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans (GARCH) tipi modellerden faydalanılmaktadır. Bununla birlikte, doğrusal yapının yanında eğrisel yapıyı da modelleyebilen Yapay Sinir Ağları (ANN), GARCH-tipi modellere iyi bir seçenek olarak ortaya çıkmaktadır. Çalışma kapsamında, literatürde henüz yaygın olarak kullanılmayan, sistem olarak tahmin edilen çok değişkenli GARCH tipi modellerden elde edilen oynaklık değerlerinin ANN’de çıktı katmanı olarak yer almasıyla elde edilen hibrit model (Tip-II) yapısı kullanılarak Eylül-1992 ve Temmuz-2019 dönemleri itibariyle petrol fiyatlarındaki oynaklık yapısı incelenmektedir. Hibrit modeller ile elde edilen tahminler karşılaştırıldığında, en iyi performans değerlerine çok değişkenli GARCH-tipi model sınıfına ait olan Dinamik Koşullu Korelasyon Modeli (DCC-MGARCH) ve Çok Katmanlı Algılayıcılı Modeller(MLP) tarafından oluşturulan model yapısı ile ulaşıldığı belirlenmektedir.
The goods expressed as commercial goods are divided into many subgroups, such as industrial metals, precious metals, agricultural products and energy products. The uncertainty that arises with the increase in the price of oil, which is among the high-volume instruments and ranked first in primary energy consumption, causes consumers and producers to change their spending, savings and investment decisions, and potentially to reassign resources. In high-frequency series, the time-changing and accumulating tendency of the gameplay modeling is mostly used by the GARCH (Generalized Otoregressive Conditional Variant) model. However, the Artificial Nervous Networks (ANN), which can also model the curved structure alongside its linear structure, appears to be a good option for the GARCH-type models. In the framework of the study, the structure of the hybrid model (Tip-II) obtained by the inclusion of the multi-variable GARCH type models that are not yet widely used in literature as a system, using the structure of the hybrid model (Tip-II) obtained by the inclusion of the output layer in ANN, the structure of the gameplay in the oil prices from September-1992 and July-2019 periods is studied. Compared to the forecasts obtained by hybrid models, good performance values are achieved by the dynamic conditional correlation model (DCC-MGARCH) and multi-layer detection models (MLP) that belong to the multi-variant GARCH-type model class.
Alan : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
