Forecasting volatility in the presence of structural breaks: Evidence from İstanbul Stock Exchange (ISE) sector ındices
Yapısal kırılmalar altında oynaklık öngörümlemesi: İstanbul Menkul Kıymetler Borsası sektör endeksleri örneği
- Tez No: 261580
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR EVRİM MANDACI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Oynaklık, Yapısal Kırılmalar, Öngörümleme, GARCH modeli, Tahminleme Penceresi, İMKB, Volatility, Structural Breaks, Forecasting, GARCH model, Estimation Window, ISE
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Bölümü
- Bilim Dalı: İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 149
Özet
Bu çalışmanın amacı yapısal kırılmalar altında Türk Hisse Senedi endekslerinin oynaklığını öngörümlemektir. İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB) sektör endekslerinde yapısal kırılmaların ampirik anlamlılığı GARCH modeli yardımıyla örneklem içi ve dışı testlerle ortaya koyulmuştur.Ampirik bulgular, tüm İMKB sektör endeks getirilerinin uzun dönem varyanslarında anlamlı yapısal kırılmaların varlığına işaret etmektedir ve yinelenen birikimli kareler toplamı (ICSS) algoritması yardımıyla belirlenen alt örneklemler için elde edilen GARCH parametre tahminlerinin birbirlerinden farklılık göstermeleri tüm endeksler için oynaklığın durağan olmayan bir GARCH süreci izlediğini ortaya koymaktadır.Örneklem dışı analizde, durağan GARCH süreci izleyen ekonometrik modellerden elde edilen oynaklık öngörümlemeleriyle yapısal kırılmalardan kaynaklanan ani şoklarını dikkate alan GARCH modellerinden elde edilen oynaklık öngörümlemeleri 1, 5, 10, 15, 20, 60, ve 120 gün öngörü aralığı için iki farklı istatistiki kayıp fonksiyonuyla karşılaştırılmıştır. Yapısal kırılmaların İMKB sektör endeksleri üzerine yapılan analizler için dikkate alınması gerekliliği sonucuna varılmış ve yapısal kırılmaları dikkate almanın oynaklık öngörümlemesi analizi açısından daha faydalı ortaya koyulmuştur. Bununla birlikte, piyasalarda karar alıcı birimlere kısa ve uzun vadeli oynaklık modellemesi ve/veya öngörümlemesi yaparlarken yapısal kırılmaları dikkate almalarının yanında sektörel farklılıkları da göz önünde bulundurmaları önerisi sunulmuştur. Bu yüzden, riske maruz değer hesaplaması, risk yönetimi, türev ürün fiyatlaması ve portföy yönetimi vb. finansal konularda daha doğru sonuçlara ulaşmak için yukarıda ortaya konulan olgulara dikkat edilmesi tavsiye edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The purpose of this study is to forecast the volatility of the Turkish stock market indices in the presence of structural breaks. The empirical relevance of structural breaks in the volatility of the Istanbul Stock Exchange (ISE) sector indices are examined by conducting GARCH family models in both in-sample and out-of-sample tests.Empirical results indicate the existence of significant structural breaks in the unconditional variance for all the ISE indices, and GARCH parameter estimates differ across subsamples defined by the modified Iterative Cumulative Sum of Squares (ICSS) algorithm indicating instable GARCH processes governing volatility for all of them. In out-of-sample analysis, two different statistical loss functions over forecast horizons of 1, 5, 10, 15, 20, 60, and 120 days are used to compare forecasts of daily stock market index return volatility produced by the econometric models that assume stable GARCH processes to the forecasts generated by the GARCH type of models that accommodate sudden volatility shifts due to the structural breaks in the unconditional variance of daily stock market index returns. It is evidenced that structural breaks are relevant features for the ISE indices and allowing for instabilities in the data leads to forecasting gains. Moreover, empirical findings reveal that decision makers should consider structural breaks as well as sectoral differences in modeling and forecasting stock market volatility in both short-term and long-term. Thus, one should be aware of those facts to reach more accurate conclusions in terms of Value-at-Risk (VaR) calculation, risk management, derivative pricing, and hedging and portfolio allocation.
Benzer Tezler
- Volatility spillovers and dynamic hedgings: Evidence from selected stock markets, precious metalsand oil futures
Oynaklık taşmaları ve dinamik korunmalar: Seçilen hisse senedi piyasalarından, değerli metallerden ve petrol işlemlerinden kanıt
TUNAHAN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Ekonometriİstanbul Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- Volatility modelling and forecasting value-at-risk: Evidence from new and candidate European Union Countries
Volatilite modellemesi ve riske maruz değer tahminlemesi: Avrupa Birliği?ne yeni üye ve aday ülkeler üzerine bir uygulama
GÖKÇE TUNÇ
- Genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans tabanlı ekstrem değer teoremi ile spot elektrik fiyatlarının tahmini
Estimation of spot electricity prices with the extreme value theorem based on generalized autoregressive conditional heteroscedasticity
FATİH ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EkonometriSüleyman Demirel ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CÜNEYT TOYGANÖZÜ
- Akarsu akımlarının nonlineerlik, stokastiklik ve belirsizlik özelliklerinin matematiksel tabanlı metotlarla incelenmesi
The examination of nonlinearity, stochasticity and uncertainty properties of streamflows with the mathematical based methods
HAKAN TONGAL
Doktora
Türkçe
2012
İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL GÜLDAL