Geri Dön

Forecasting the equity risk premium with macroeconomic and technical indicators: International evidence

Makroekonomik ve teknik göstergeler ile hisse senedi risk primi öngörümlemesi: Uluslararası kanıt

  1. Tez No: 378540
  2. Yazar: EFE ÇAĞLAR ÇAĞLI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. PINAR EVRİM MANDACI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Hisse Senedi Risk Primi Öngörümlemesi, Makroekonomik Göstergeler, Teknik Göstergeler, örneklem dışı testler, konjonktür, varlık tahsisi, işlem maliyetleri, Equity Risk Premium Fore castability, Macroeconomic Indicators, Technical Indicators, Out-of-Sample Tests, Business Cycle, Asset Allocation, Transaction Costs
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 287

Özet

Bu çalışmanın ana amacı, varlık fiyatlama ve değerleme modellerinde yer alan ve karar verme süreçlerinde önemli bir yeri olan hisse senedi risk priminin öngörümlenebilirliğini araştırmaktır. Makroekonomik ve teknik göstergelerin seçilen on üç hisse senedi piyasasının risk primini öngörümleme gücünü değerlendirmek için 1988-2012 dönemini kapsayan bir uygulama yürütülmüştür. Seçilen hisse senedi piyasalarına ait birkaç makroekonomik gösterge yerel faktörler olarak, üç büyük hisse senedi piyasasına ait aynı makroekonomik göstergeler de dış faktörler olarak kullanılmıştır. Ampirik analiz hareketli ortalama, momentum ve hacim kurallarından oluşan on dört teknik göstergeyi de içermektedir. Tahminlemeler, hem örneklem içi hem de örneklem dışı yapılmıştır. Örneklem içi analizde, iki-değişkenli regresyon sonuçlarına göre, dış makroekonomik faktörlerin yerel makroekonomik faktörler kadar iyi performans gösterdiği, teknik göstergelerin de makroekonomik göstergelerden daha iyi performans sergilediği görülmüştür. Makroekonomik ve teknik göstergelerden elde edilen bilgilerin birlikte değerlendirilmesi durumunda çok daha iyi örneklem içi performans elde edilmektedir ve bu makroekonomik ve teknik göstergelerin birbirini tamamlayıcı bilgiler içerdiğine işaret etmektedir. Modellerin tahminleme performansları konjonktür dalgalanmalarıyla yakın ilişkilidir ve söz konusu modeller iktisadi gerileme dönemlerinde daha iyi performans sergilemektedirler. Örneklem dışı analiz sonuçları, tekil göstergelerden elde edilen öngörümlemelerin kötü performans sergilediklerini göstermektedir; ancak kombine öngörümlemelerin tekil öngörümleyicilere göre zorlu kıstas modelini yenme konusunda daha başarılı olduğu bulunmuştur. Varlık tahsis uygulaması, modellerin Sharpe oranına ve belirlilik eşitliği getirisine göre değerlendirildiğinde işlem maliyetleri göz önüne alınsa da iyi performans sergilediklerini göstermektedir ve sunulan modellerden elde edilen öngörümlemeleri izleyen yatırımcıların“al ve tut”stratejisi karşısında pozitif getiri elde ettiği görülmektedir.

Özet (Çeviri)

The main purpose of this study is to investigate the forecastability of equity risk premium which takes part in asset pricing and valuation models in finance and has a crucial importance in decision making processes. We conduct an empirical application in order to examine the forecasting power of macroeconomic and technical indicators on the equity risk premiums of selected thirteen stock markets over the period 1988-2012. We use several macroeconomic indicators of selected stock markets as domestic factors and same macroeconomic indicators of three major stock markets as foreign factors. Our empirical analyses also include fourteen technical indicators based on moving-average, momentum, and volume-based rules. We implement our estimations both in-sample and out-of-sample. In in-sample analysis, the bi-variate regression estimation results suggest that foreign macroeconomic indicators perform as well as domestic indicators; and technical indicators perform better than all analyzed macroeconomic indicators. Incorporating information from all indicators provides in-sample fitting gains indicating that the macroeconomic and technical predictors essentially contain complementary information. Predictive performance of the models is closely related to the business cycle fluctuations, and they generally perform much better in recessions vis-à-vis expansions. Out-of-sample forecasting results suggest poor performance for the forecasts generated by the individual indicators; however, the combined forecasts are found to be more successful in beating the stringent benchmark model than individual forecasters. Asset allocation exercise suggests good performance of the models in terms of Sharpe ratios, and certainty equivalent returns even after accounting for transaction costs; and investors following the forecasts generated by proposed models obtain positive returns over the buy-and-hold strategy.

Benzer Tezler

  1. Finansal zaman serilerindeki oynaklığın çok değişkenli GARCH modelleri ile analizi

    Analysis of the volatility in financial time series using multivariate GARCH models

    MEHMET OZAN ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAMDİ EMEÇ

  2. Equity portfolio optimization using reinforcement learning: An emerging market case

    Pekiştirmeli öğrenme ile hisse senedi portföyü optimizasyonu: Gelişmekte olan piyasa örneği

    MERT CANDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  3. Türk bankacılık sektöründe risk analizi ve mali bünye bozulmalarına (iflasa) karşı erken uyarı modeli geliştirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    CİHAN TANRIÖVEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    İşletmeGazi Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET AKSOY

  4. Firma kredi derecelendirmelerinin belirleyicileri olarak finansal rasyolar üzerine bir analiz

    An analysis on financial ratios as determinants of corporate credit ratings

    MEHMET FERİDUN SEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BankacılıkDokuz Eylül Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN KAHYAOĞLU