Geri Dön

Volatiletinin modellenmesi ve öngörülmesinde arch modelleri: İMKB-100 endeksi üzerine bir uygulama

Modelling and estimating volatility with arch models: An application on İSE-100 index

  1. Tez No: 356465
  2. Yazar: FATMA DENİZ ÇOLAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KAMİL AHMET KÖSE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, İşletme, Econometrics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Zaman serileri, volatilite, oynaklık, koşullu ortalama, koşullu değişen varyans, volatilite kümelenmesi, kaldıraç etkisi, İMKB, ARIMA, ARCH, ARCH-M, GARCH, EGARCH, TGARCH, PARCH, APARCH, Time series, volatility, conditional mean, conditional variance, volatility clustering, leverage effect, IMKB, ARIMA, ARCH, ARCH-M, GARCH, EGARCH, TGARCH, PARCH, APARCH
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Finans Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Finansman Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 229

Özet

Bu çalışmada finansal piyasalardaki belirsizliğin sonucunda piyasada oluşan düzensiz fiyat hareketleri yani volatilite İMKB-100 Endeksi üzerine uygulama yapılarak incelenmiştir. Çalışmanın sonucunda, krizlerin yaşandığı 03/01/1994-28/12/2001 tarihleri arasında İMKB-100 endeksi değerlerine simetrik koşullu varyans modelleri uygunken, göreli stabil olan dönem olan 02/01/2002- 31/12/2009 tarihleri arasında İMKB-100 Endeksi değerlerine hem simetrik hem de asimetrik koşullu varyans modellerinin uygun olduğu görülmüştür. Hem stabil hem de volatil dönemi içeren 02/01/1991 ? 30/12/2011 tarihleri aralığındaki İMKB-100 endeksi verilerine bakıldığında ise koşullu varyans modellerin sonuçlarının birbirleriyle tutarlı olmadığı görülmektedir. Her üç dönemde de ortak olarak risk ve getiri arasında pozitif bir ilişki görülmektedir. Literatürdeki diğer çalışmalarda olduğu gibi bu çalışmada da İMKB-100 Endeksi değerleri modellendiğinde veri setine en uyumlu modeller öngörüde aynı başarıyı yakalayamamaktadır. Ayrıca koşullu varyans modelinin hata teriminin dağılımı sadece modellemenin başarısını etkilerken; modellerin karmaşık yapıya sahip olması hem modellemenin hem de öngörünün başarısına etki etmektedir.

Özet (Çeviri)

In this study, the result of uncertainty in the financial markets, volatility, was investigated on the ISE-100 index. As a result of this study, between 03/01/1994 and 28/12/2001, three important crises occured which can be considered as breaking points for Turkish economy, symmetric conditional variance models are appropriate for ISE-100 index. Between 02/01/2002 and 31/12/2009, Turkish economy has undergone a period of relative stability, both symmetrical and asymmetrical conditional variance models are appropriate for ISE-100 index. Between 02/01/1991 and 30/12/2011, Turkish economy included both stable and volatile periods, the results of the conditional variance models are not consistent with each other. In all periods, there is a positive relationship between risk and return. As in other studies in the literature, in this study, the most successful models in modeling are different from the one which are successful in estimating ISE-100 Index. According to distribution of the error term of conditional variance model, models' performances in modelling is changed. In addition to this, while models become complex, their performance in modelling is getting better, on the other hand their performance in estimating is getting worse.

Benzer Tezler

  1. Döviz opsiyonları üzerine volatilitenin modellenmesine yönelik bir araştırma

    A research for modelling volatility on currency options

    OZAN ÇÖKELEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Ekonometriİstanbul Üniversitesi

    Finans Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İHSAN ERSAN

  2. Döviz kurlarında oynaklık yayılım etkilerinin MGARCH ile modellenmesi

    Modeling the effects of volatility propagation in exchange rates with MGARCH

    SEDEF KESEKLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonometriSüleyman Demirel Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN DEMİRGİL

  3. Investigating of the relationship between the producer price index and futures prices

    Üretici fiyat endeksi ile vadeli fiyatlar arasındaki ilişkinin araştırılması

    KEREM AKSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bankacılıkİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Uluslararası Finans Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. OKAN AYBAR

  4. Gecelik faiz oranları volatilitesinin modellenmesinde asimetrik garch modelleri

    Başlık çevirisi yok

    TUĞBA AKSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EBRU ÇAĞLAYAN

  5. Kripto para piyasasında volatilitenin modellenmesi: BEKK ve DCC GARCH modelleri

    Modeling volatility of the cryptocurrency market: BEKK and DCC GARCH models

    NADA SARSOUR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MaliyeKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN DAĞLI