Görüntüleme
26
İndirme
3
CDS primi ülkelerin risk derecelerini ve yatırım yapılabilirliklerini ifade etmektedir. CDS primini doğru tahmin edebilen yatırımcılar fonlarını güvenilir ülkelere ve doğru kaynaklara aktarabilmektedirler. Bu çalışmada Türkiye’nin CDS primi ANFIS metodu ile tahmin edilmiştir. Çalışmanın girdi değişkenleri olarak döviz kuru, kredi notu, faiz oranı, hisse senedi fiyatı, hisse senedi volatilitesi ve hisse senedi getirisi seçilmiştir. Çalışma için 2015-2020 dönemini kapsayan günlük bir veri seti kullanılmıştır. ANFIS metodu ile girdi seçimi neticesinde CDS priminin tahmin edilmesinde en etkili girdi değişkenlerin döviz kuru, hisse senedi fiyatı ve faiz oranı oldukları tespit edilmiştir. Model eğitildikten sonra, ANFIS modelinin tutarlılığının sınanması için modele ilk defa gösterilen test veri seti ile CDS tahminlemesi yapılmış ve ANFIS modeli CDS tahmin değerlerinin gerçek CDS değerlerine oldukça yakın olduğu görülmüştür. Son olarak, ANFIS modelinin tahmin performansının değerlendirilmesi için ANFIS tahmin modeli ve çoklu doğrusal regresyon analizi sonuçları karşılaştırılmıştır. ANFIS tahmin modelinin daha iyi bir tahmin performansına sahip olduğu sonucunda ulaşılmıştır.
CDS premiums represent the risk degrees and investment capabilities of countries. Investors who are able to correctly predict the CDS premium can transfer their funds to reliable countries and correct sources. In this study, the CDS prime of Turkey was predicted by the ANFIS method. The input variables of the study are currency rate, credit rating, interest rate, stock price, stock volatility and stock return. A daily set of data covering the period 2015-2020 has been used for the study. With the ANFIS method, the input selection resulted in the estimation of the CDS premium, the most effective input variables were the currency rate, stock price and interest rate. After the model was trained, CDS forecast was made with the test data set first shown to the model to test the consistency of the ANFIS model, and the ANFIS model found that the CDS forecast values were quite close to the actual CDS values. Finally, the ANFIS forecast model and the results of the multi-linear regression analysis were compared to an assessment of the forecast performance of the ANFIS model. The result is that the ANFIS forecast model has a better forecast performance.
CDS premium expresses the risk levels and investability of countries. Investors who can correctly forecast the CDS premium can transfer their funds to reliable countries and correct sources. This study was forecasted by Turkey's CDS premium ANFIS method. Exchange rate, credit rating, interest rate, stock price, stock volatility and stock return were selected as input variables for the study. A daily data set covering the period 2015-2020 was used for the study. As a result of the input selection with the ANFIS method, the most effective input variables in estimating the CDS premium are; exchange rate, stock price and interest rate. After training the model, in order to test the consistency of the ANFIS model, CDS estimation was made with the test data set shown to the model for the first time, and it was observed that the ANFIS model CDS predictive values were very close to the actual CDS values. Finally, ANFIS prediction model and multiple linear regression analysis results were compared to evaluate the predictive performance of ANFIS model. It is concluded that the ANFIS prediction model has a better prediction performance.
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
