Geri Dön

Finansal risk değerinin belirlenmesinde kullanılan sayısal yöntemler: ARCH/GARCH modelleriyle İMKB uygulaması

Quantitative metods which use in determining financial risk: its application in Istanbul Stock Exchange(ISE) with ARCH/GARCH models

  1. Tez No: 208714
  2. Yazar: VUSLAT GÜZEL
  3. Danışmanlar: PROF.DR. SELAHATTİN GÜRİŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bankacılık, Ekonometri, İşletme, Banking, Econometrics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Finansal Risk, Volatilite Modellemesi ve ARCH/GARCH Modelleri, Financial Risk, Volatility Modeling and ARCH/GARCH Models
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 207

Özet

Riskin temel göstergesi olan volatilite, özellikle finansal piyasaların büyük bölümünü olusturan bankalar için hayati önem tasımaktadır. Finansal risk kavramı çok genis olup, çalısmada finans kesiminin temelini olusturan bankaların sektör riski ele alınmıs ve bu riski ölçebilmek için MKB Bankacılık Sektör Endeksinin günlük kapanıs degerlerinden olusan veri setinden yararlanılmıstır. Finansal riski modellemeyebilmek için, hem bankaların tasıdıkları riskleri hem de piyasa risklerini aynı anda sunabilen MKB Bankacılık Sektör Endeksi tercih edilmistir. Bu çalısmada finansal riskin belirlenmesinde kullanılan sayısal yöntemler ele alınmıs ve bu yöntemlerden biri olan Ardısık Bagımlı Kosullu Degisen Varyans (ARCH) ve Genellestirilmis ARCH (GARCH) Modelleri ile uygulama yapılmıstır. Bu yöntemin en büyük avantajı, zaman serilerinin hemen hemen hepsinde görülen, dönemler arası bagımlılıgı (otokorelasyon) ve degisken yapıya sahip, sabit olmayan varyansı yani volatiliteyi, serinin geçmis degerlerinden baska veriye ihtiyaç duymayan modelleyebilme gücüne sahip olmasıdır. Bu çalısmada, finansal verilerde sıkça rastlanan volatilite kümelenmesi, asimetrik fiyat hareketleri, kaldıraç etkisi ve kalın kuyruk özellikleri arastırılmıs, ARCH/GARCH ve türevi modeller tanıtılmıs ve bu modellerin MKB Bankacılık Sektör Endeksinin volatilitesini yani riskini tahmin etme ve öngörme kapasiteleri incelenmistir. 2007'de dünyada uygulanmaya baslanan ve 2008'de ülkemizde de uygulanacak olan Basel II gerekliliklerinin uygulamaya konmasıyla daha da önemli hale gelecek olan Türkiye'nin Bankacılık Sektör riski global sermayenin de yakından takip ettigi bir konudur.

Özet (Çeviri)

Volatility, the basic indicator of risk, bears vital importance particularly for banks that represent the majority of the financial markets. Financial risk is a very comprehensive concept, and this study considers the sectoral risk of the banks constituting the backbone of the finance sector and benefits from a set of data consisting of daily closing figures of ISE Banking Sector Index to be able to measure the risk. To be able to model the financial risk, ISE Banking Sector Index has been preferred as it is capable of presenting the banks? own risks and the market risks. In this study, quantitative methods used in determining financial risk have been evaluated, and Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (ARCH) and Generalized ARCH (GARCH) have been used in practice. The greatest advantage of this method is that it is able to model autocorrelation, which we see almost in all time series, and the heteroskedasticity, i.e. volatility, which has an unsteady character, without requiring any data other than the past values of the series. In this study, volatility clustering, asymmetrical price movements, leverage effect and fat tail characteristics which are frequently seen in financial data have been investigated, ARCH/GARCH and derivative models have been explained, and the capabilities of these models to forecast and estimate the volatility, i.e. the risk of ISE Banking Sector Index, have been examined. The Banking Sector risk in Turkey that will become much more important with the introduction of Basel II requirements which are effective as of 2007 internationally and shall become effective nationally as of 2008 is an issue which is closely monitored by the global capital.

Benzer Tezler

  1. L'approche de l'option reelle pour evaluer la flexibilite d'expansion d'un atelier flexible

    Esnek imalat sistemlerinin genişleme esnekliğinin reel opsiyon yaklaşımıyla değerlendirilmesi

    CUMHUR OKAN ÖZOĞUL

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2000

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. E. ERTUĞRUL KARSAK

  2. Nakit yönetimi

    Cash management

    HASAN ERCAN KURTOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. NİYAZİ BERK

  3. Modele de determination de prix de vente effectif flou

    Bulanık etkin satış fiyatı belirleme modeli

    FARUK ERTUĞ

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2000

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ETHEM TOLGA

  4. Tahvillerde derecelendirme

    Başlık çevirisi yok

    D. ÖZER ÖZDİNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    İşletmeGazi Üniversitesi

    PROF.DR. MEHMET SAYARI

  5. Nakit akış tablolarında finansal riskin öngörülmesi için makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırılması

    Comparision of machine learning algorithms for predicting financial risk in cash flow statements

    ECEM ENGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DAMLA İLTER FAKHOURI