IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • İzmir İktisat Dergisi
  • Cilt: 40 Sayı: 1
  • Finansal Baloncukların Tespiti ve Tahminlenmesi

Finansal Baloncukların Tespiti ve Tahminlenmesi

Authors : Merve Mert Saritaş, Mert Ural
Pages : 272-293
Doi:10.24988/ije.1554683
View : 161 | Download : 141
Publication Date : 2025-03-14
Article Type : Research Paper
Abstract :Finansal balonların öngörülmesi, uygulamalı finans literatüründe önemli bir araştırma konusu olarak kabul görmektedir. Bu çalışmanın amacı, 2002M01-2024M06 dönemi boyunca BİST 100, BİST Banka ve BİST Sınai endeksindeki finansal balonları ekonometrik ve makine öğrenimi yöntemlerini birleştirerek tespit etmek ve öngörmektir. Bu doğrultuda, ilk olarak balon dönemlerinin tespitinde Genelleştirilmiş Supremum Artırılmış Dickey-Fuller (GSADF) testi kullanılmıştır. Bu test, zaman serilerindeki yapısal kırılmaları ve volatilite değişimlerini dikkate alarak balonların tespitinde daha güçlü bir yöntem sunmaktadır. İkinci olarak, balon oluşumunu makroekonomik göstergelerle ilişkilendirerek tahmin etmek için Rastgele Orman Ağaçları (Random Forest Algorithm) yöntemi kullanılmıştır. Rastgele Orman (Random Forest) algoritması ile balon oluşum olasılığını etkileyen finansal ve makroekonomik faktörlerin göreceli önemi belirlenmiştir. Analiz sonuçları, Türkiye’de BİST 100, BİST Banka ve BİST Sınai endeksinde fiyat balonlarının oluşumunda para arzı, döviz kuru, tüketici fiyat endeksi, FED faiz oranı, Bileşik Öncü Göstergeler Endeksinin belirleyici olduğunu göstermektedir. Bu doğrultuda, balon risklerini azaltmak ve finansal istikrarı sağlamak için para politikası ve makro ihtiyati tedbirlerin etkin kullanımının önemini ortaya koymaktadır. Aynı zamanda makine öğrenmesi yöntemlerinin finansal balonların erken tespiti ve piyasa risklerinin yönetimi açısından önemli bir potansiyel taşıdığını göstermektedir. Modelin performansını değerlendiren sonuçlar, önerilen yaklaşımın yüksek tahmin gücüne sahip olduğunu ve finansal balonların öngörülmesinde etkili bir alternatif olabileceğini göstermektedir.
Keywords : GSADF, Finansal Baloncuklar, Makine Öğrenimi Algoritmaları, Rastgele Orman Ağaçları, Erken Uyarı

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2026