Abstract
Türkiye'nin makro finans değişkenleri üzerine yapılan araştırmalarda, doğrusal ve doğrusal olmayan Granger nedensellik analizlerinin sıkça kullanıldığı gözlemlenmektedir. Finansal verilerin genellikle doğrusal olmayan yapıya sahip olması sebebiyle, çeşitli doğrusal olmayan nedensellik testleri geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Son yıllarda ise yapay sinir ağları algoritmalarının bu testlerde kullanılmaya başlandığı ve finansal serilerde doğrusal olmayan nedensellik ilişkilerini ortaya çıkarmada etkili olduğu ve yapay sinir ağlarının finansal analizlerde etkili bir araç olabileceği vurgulanmıştır. Bu çalışmada Türkiye’nin seçilmiş makro finans değişkenleri olan Bist100, 5 yıllık kredi temerrüt takasları, 2 yıllık Tahvil ve USDTRY arasındaki nedensellik ilişkileri, günlük, haftalık ve aylık frekanslarda, doğrusal ve yapay sinir ağı Granger nedensellik modelleri kullanılarak incelenmiştir. Yapay sinir ağı modellerinin genel olarak daha kapsamlı ve anlamlı sonuçlar ürettiği bulgularda tespit edilmiştir. Yapay sinir ağlarının finansal piyasalardaki karmaşık nedensellik ilişkilerin anlaşılmasında etkili bir araç olduğu görülmektedir.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callSimilar Papers
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
