Advanced Search

Show simple item record

dc.contributor.advisorDavutyan, Nurhanen_US
dc.contributor.advisorAltaylıgil, Yasin Barışen_US
dc.contributor.authorSarı, Burcu
dc.date.accessioned2020-06-24T10:08:09Zen_US
dc.date.available2020-06-24T10:08:09Zen_US
dc.date.issued2014en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12469/2956
dc.description.abstractBu tezde İstanbul BIST100 A kategorisi hisse senetlerinin net ve brüt getiri değerleri üzerinde doğrusal regresyon ve lojistik regresyon modelleri uygulaması yapılmıştır. Regresyon modellerinde model parametrelerinin tahmini, model parametreleri üzerindeki istatistiksel testler ve güven aralıkları, kısaca istatistiksel sonuç çıkarımı, için hata terimleri ve dolayısıyla yanıt ve açıklayıcı değişkenlerin normal dağılıma sahip olduğu varsayımı önemlidir. Ancak bu varsayımın tam olarak sağlanamadığı ve model kestirimlerinin sabit olmayan varyansa sahip olması gibi pek çok modelleme sorunu ortaya çıkmaktadır. Böyle bir durumda, varyansı sabitleştirmek için model değişkenleri üzerinde dönüşüm işlemleri yapılması yoluna gidilebilmektedir. Ancak, normallik, sabit varyans ve basit model formu gibi bir istatistiksel modellemede istenilen özelliklerin tümünün sadece dönüşüm ile elde edilemediği de görülmektedir. Bu bağlamda; yanıt değişkeni ve hata terimlerinin normal dağılıma sahip olması gereğini şart koşmayan Genelleştirilmiş Lineer Modeller (GLM) araçlarının kullanımı öne çıkmaktadır. Yanıt değişkenlerinin iki ve çok değerli kesikli rasgele değişkenler olduğu, açıklayıcı değişkenlerin sürekli veya kesikli değerler alabilen değişkenlerden oluşturulabildiği bir GLM türü olan lojistik regresyon modeli bunlardan biridir. Tez çalışması aynı veri kümesi üzerinde gerek doğrusal gerek lojistik regresyon modeli kullanarak hisse senetleri getirilerine ilişkin iki bakışlı bir ilişki yapısı analizi ortaya koymakta hem de bu modellerin paralel biçimde birlikte kullanımı ile analizde bir tamamlayıcılık örneği sergilemektedir.en_US
dc.description.abstractThis thesis applies linear regression and logistic regression anayses on a data set about the prices and returns on BIST 100-A stocks of the Istanbul Stock Exchange Market "Borsa Istanbul". Regression models are largely based on Normal distribution assumptions for the error terms, and therefore for the other model variables they contain. When this assumption is not met in reality, several modeling problems come into existence. Non-constancy of variance of the model estimates is one of those problems. To ease this problem, Normality transformations for dependent and explanatory variables are used to a large extend. Several other model improving techniques are also used along with the Normality tarnsformation attempts. All these may not be enough to get rid of non-Normality problem. In this regard Generalized Linear Models (GLM) can be an taken as a flexible modeling alternative. The thesis work employs classical linear multiple regression and GLM type logistic regression to present a relation/association analysis on stock returns. Logistic regression allows to have binomial or multinomial response variables and continuous or dicrete type explanatory/predictive variables in the model. With all these, the thesis presents not only two different type regression models and analysis on the same data set of stock prices but also shows that these two models complement each other in regard of drawing results about returns on the stocks with respect to some other major investment assets.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherKadir Has Üniversitesien_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectHisse Senedi Fiyatları ve Getirilerien_US
dc.subjectGenelleştirilmiş Lineer (Doğrusal) Modelleren_US
dc.subjectLojistik Regresyon Analizien_US
dc.subjectDoğrusal Regresyon Analizien_US
dc.subjectStock Prices and Returnsen_US
dc.subjectGeneralized Linear Modelsen_US
dc.subjectLogistic Regressionen_US
dc.subjectLinear Regressionen_US
dc.titleHisse senetleri getirilerinin lojistik regresyon ve doğrusal regresyon modelleri ile bir analizien_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bankacılık ve Finans Ana Bilim Dalıen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.identifier.yoktezid358399en_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record