STOCK MARKET VOLATILITY FORECASTING AND PERFORMANCE EVALUATION
Journal Name:
- İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi
Keywords (Original Language):
| Author Name | University of Author | Faculty of Author |
|---|---|---|
Abstract (2. Language):
The study analyzes the forecasting performance of six statistical
models on six different cottntry stock markets. The random waik, historical
mean, simple regression, generalized autoregressive conditional
heteroskedasticity, (GARCH 1,1), smoothing and moving average models
are employed to A£X, CAC40, DAX, IMKB, FTSE, SMI eguity market data.
Study range covers the periodfrom September 17, 1997 to August 17, 2007.
The findings indicate that moving average and smoothing methods are
superior to other methods. The GARCH (1,1) model ranks among the
poorest methods.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Çalışma, çeşitli istatistik modellerin altı farklı ülke endeksi -için
tahmin performansını test etme amacındadır. Rassal yürüyüş, tarihi
ortalama, basit regresyon, düzeltme (smoothing) ve hareketli ortalama ve
GARCH (1,1) teknikleriyle AEX, CAC40, DAX, İMKB, FTSE, ve SMI endeks
verileri üzerinde modeller oluşturulmuş ve bu tekniklerin gelecek
tahminlerinde ne kadar başarılı oldukları ampirik bulgular ışığında ortaya
konulmaya çalışılmıştır. 1997-2007 dönemini kapsayan çalışmanın
sonuçları, en başarılı model olarak hareketli ortalama ve düzeltme
tekniklerini öne çıkarırken, değişken varyansı hesaba katan GARCH (1,1)
modeli en zayıf sonuç veren modeller arasında çıkmıştır.
FULL TEXT (PDF):
- 1
33-70