Çamalan, Özge

Profile Picture
Name Variants
Ç., Özge
Camalan, Ozge
C., Ozge
Ö.,Çamalan
Özge, Çamalan
C.,Ozge
Ozge, Camalan
Camalan,O.
Çamalan, Özge
O.,Camalan
Ç.,Özge
Çamalan,Ö.
O., Camalan
Ö., Çamalan
Job Title
Araştırma Görevlisi
Email Address
ozge.camalan@atilim.edu.tr
ORCID ID
Scopus Author ID
Turkish CoHE Profile ID
Google Scholar ID
WoS Researcher ID
Scholarly Output

3

Articles

2

Citation Count

0

Supervised Theses

1

Filters

2021 - 20243
Reset filters

Settings

Scholarly Output Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Article
    Citation Count: 0
    Using Advanced Machine Learning Techniques to Predict the Sales Volume of Non-Fungible Tokens
    (2024) Çamalan, Özge; Gökmen, Şahika; Atan, Sibel; Economics
    Non-fungible tokens (NFTs) are a type of digital asset based on blockchain that contain unique codes verifying the authenticity and ownership of different assets such as art pieces, music, gaming items, collections, and so on. This phenomenon and its markets have grown significantly since the beginning of 2021. This study, using daily data between November 2017 and November 2022, predicts the volume of NFT sales by utilising Random Forest (RF), GBM, XGBoost, and LightGBM methods from the community machine learning methods. In the predictions, several financial variables, including Gold, Bitcoin/USD, Ethereum/USD, S&P 500 index, Nasdaq 100, Oil/USD, Euro/USD, and CDS data, are treated as independent variables. According to the results, XGBoost is found to be the best prediction method for NFT market volume estimation concerning several statistical criteria, e.g., MAE, MAPE, and RMSE, and the most significant influential feature in determining prices is the Ethereum/USD exchange rate.
  • Thumbnail Image
    Article
    Citation Count: 0
    Comparison of the Performance of Structural Break Tests in Stationary and Nonstationary Series: A New Bootstrap Algorithm
    (Springer, 2024) Omay, Tolga; Hasdemir, Esra; Çamalan, Özge; Hasdemir, Esra; Küçüker, Mustafa Can; Economics; International Trade and Logistics
    Structural breaks are considered as permanent changes in the series mainly because of shocks, policy changes, and global crises. Hence, making estimations by ignoring the presence of structural breaks may cause the biased parameter value. In this context, it is vital to identify the presence of the structural breaks and the break dates in the series to prevent misleading results. Accordingly, the first aim of this study is to compare the performance of unit root with structural break tests allowing a single break and multiple structural breaks. For this purpose, firstly, a Monte Carlo simulation study has been conducted through using a generated homoscedastic and stationary series in different sample sizes to evaluate the performances of these tests. As a result of the simulation study, Zivot and Andrews (J Bus Econ Stat 20(1):25-44, 1992) are the best-performing tests in capturing a single break. The most powerful tests for the multiple break setting are those developed by Kapetanios (J Time Ser Anal 26(1):123-133, 2005) and Perron (Palgrave Handb Econom 1:278-352, 2006). A new Bootstrap algorithm has been proposed along with the study's primary aim. This newly proposed Bootstrap algorithm calculates the optimal number of statistically significant structural breaks under more general assumptions. Therefore, it guarantees finding an accurate number of optimal breaks in real-world data. In the empirical part, structural breaks in the real interest rate data of the US and Australia resulting from policy changes have been examined. The results concluded that the bootstrap sequential break test is the best-performing approach due to the general assumption made to cover real-world data.
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Zaman serilerinde yapısal kırılma testlerinin simülasyon yöntemi ile karşılaştırılması
    (2021) Omay, Tolga; Çamalan, Özge; Omay, Tolga; Economics
    Bir zaman serisinde örneklem boyunca eğim katsayıları, sabit terim ve trend her zaman istikrarlı değildir, politika değişimleri, krizlerden, savaşlardan kaynaklı kalıcı değişimler (yapısal kırılmalar) meydana gelebilir. Yapısal kırılmaları dikkate almadan yapılan regresyon sonuçları gerçek değerleri yansıtmayabilir. Bu çerçevede yapısal kırılmanın doğru tespit edilmesi önem taşımaktadır. Bu tez çalışmasında, zaman serileri verilerinde yapısal kırılmanın tarihini belirleyen testlerin performansları karşılaştırılmıştır. Bu kapsamda öncelikle yapısal kırılma kavramı açıklanmış, birim kök problemi ile arasındaki etkileşimden bahsedilerek hangi sorunlara yol açtığı ve yapısal kırılma tespitinde sıklıkla kullanılan yöntemler tanımlanmıştır. Daha sonra yapısal kırılma tarihini tespit eden ve sıklıkla kullanılan testlerin teorik açıklamaları verilmiştir. Bu testlerin performansı; değişen varyans, birim kök gibi problemleri içermeyen basit bir seri yaratılarak kırılmanın konumu ve kırılma katsayısı bağlamında simülasyon çalışması ile değerlendirilmiştir. Simülasyon sonuçları, yapısal kırılmanın tarihini belirleyen bazı testlerin performansının incelenen tüm durumlar için zayıf olduğunu bazı testlerin ise kırılmanın konumuna, kırılma büyüklüğüne bağlı karşı hassas olduğunu göstermiştir. Çalışmada Türkiye reel döviz kuru serisinin yapısal kırılmaları belirlenerek Kapetanios (2005) testinin iyi performans sergilediği sonucuna ulaşılmıştır. Bu görgül uygulama ve simülasyon sonuçları beraber değerlendirildiğinde Kapetanios testinin gücü veri yapısına bağlı değişmemektedir.