Detecting unknown change points for heteroskedastic data

Yükleniyor...
Küçük Resim

Tarih

2023

Yazarlar

Başçı, Sıdıka
Khan, Asad ul Islam

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Dokuz Eylül Üniversitesi

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Araştırma projeleri

Organizasyon Birimleri

Organizasyon Birimi
İnsan ve Toplum Bilimleri Fakültesi, İktisat Bölümü
İktisat Bölümü, başta Türkiye ve çevre ülkeler olmak üzere küresel ekonomileri anlayan, var olan sorunları analiz ederken, iktisadi kuramları ve kavramları yetkin ve özgün bir şekilde kullanma becerisine sahip bireyler yetiştirmeyi amaçlamaktadır.

Dergi sayısı

Özet

There are several tests to detect structural change at unknown change points. The Andrews Sup F test (1993) is the most powerful, but it requires the assumption of homoskedasticity. Ahmed et al. (2017) introduced the Sup MZ test, which relaxes this assumption and tests for changes in both the coefficients of regression and variance simultaneously. In this study, we propose a model update procedure that uses the Sup MZ test to detect structural changes at unknown change points. We apply this procedure to model the weekly returns of the Istanbul Stock Exchange's common stock index (BIST 100) for a 21-year period (2003-2023). Our model consists simply a mean plus noise, with occasional jumps in the level of mean or variance at unknown times. The goal is to detect these jumps and update the model accordingly. We also suggest a trading rule that uses the forecasts from our procedure and compare it to the buy-and-hold strategy.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Structual Change, Unknwn Change Points, Sup MZ Test, Istanbul Stock Exchange, Forecast

Kaynak

Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

24

Sayı

2

Künye

Başçı, S. ve Khan, Asad I. (2023). Detecting unknown change points for heteroskedastic data. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 24(2), 81-98. https://doi.org/10.24889/ifede.1300907