Finansal bağımlılık analizi: Vine ve CD Vine Copula yaklaşımları Financial Dependence Analysis: Vine and CD Vine Copula Approaches

ELÇİN ECEM SEZGİN / 2019 - Türkçe - Yüksek Lisans

Bu çalışma giriş, önceki çalışmalar, materyal metod, bulgular ve sonuç olmak üzere beş bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde copula fonksiyonunun bölümleri ve önemi hakkında bilgi verilmiştir. İkinci bölümde copula fonksiyonlarının özellikle finansal alanda yapmış olduğu çalışmalar hakkında bilgi verilmiştir. Üçüncü bölümde copula fonksiyonu bölümlerinin tanım ve teorileri üzerinde durulmuştur. Dördüncü bölümde finansal alanda uygulama yapılmıştır. Birinci uygulamamızda tanımlayıcı istatistikler, finansal değişkenlerin marjinal dağılımları ve bağımlılık yapısı için copula fonksiyonu seçilmiştir. İkinci uygulamamızda copula fonksiyonu modellemesi için iyilik testi yapılmıştır.Üçüncü uygulamamızda copula fonksiyonu bölümlerinde C- Vine ve D- Vine Copulalar ile asma kopula yöntemi kullanılarak kuyruk bağımlılığı yardımı ile bağımlılık yapısını Copula GARCH methodu kullanılarak modellenmiştir. Besinci bölümde finansal alanda yaptığımız uygulamaların sonuçları ve önerileri hakkında bilgi verilmiştir.


This study consists of five sections: introduction, previous studies, material method, findings and results. In the first part, information was given about the importance of copula function.In the second part, information was given about the studies on the financial field related to copula and CD Vine copula. In the third part the copula function, CD Vine copula function, some special probability distributions and time series analysis. ARCH - GARCH method definitions and theories are emphasized. In the fourth part, some special world indices were taken and applied in the financial field. In our first application, descriptive statistics for the data set and yield series and the graphs that provide the change over the years related to them are given. In our second application, we have obtained the best possible probability distribution for our data set. In the third part of our application, the marginals of the return series are modeled with appropriate time series models. In the fourth part of our application, the appropriate branching method was chosen for the dependency structure of the financial variables selected by using the CD Vine copula method for our data set. In the fifth part, the results and recommendations of the practices we have made in the financial field have been given.