Buradasınız

İMKB BİLEŞİK 100 ENDEKSİ GETİRİ VOLATİLİTESİNİN ANALİZİ

ANALYSIS OF ISTANBUL STOCK EXCHANGE 100 INDEX’S RETURN VOLATILITY

Journal Name:

Publication Year:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
In financial series, instead of using linear time series, using nonlinear conditional heteroscedasticity model is becoming widespread because of their characteristic. As a result of this, modelling of İstanbul Stock Exchance (ISE) 100 Index’s return volatility with ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH models and chosing the best models between alternative models are the aims of this study. In this conducted study, Istanbul Stock Exchance (ISE) 100 Index’s daily closing values between the dates of 04.01.2000 and 29.09.2008 has been used. Primarily, stableness of returns is investigated with ADF test and the test results have been appointed that return series has notunit root in other words they are stable. The best model between alternative autoregressive models ARMA(2,2) which is the best mean equation model has been choosen. Additionaly,İt has been seen that the resids of mean equation model has the effect of ARCH, this has been controlled with ARCH LM test. Return series have ARCH effect because of this reason conditional heteroscedasticity models ARCH(1), GARCH(1,1), EGARCH(1,1) and TGARCH(1,1) has been predicted and It has been dedicated that the best model between these models is TGARCH(1,1).
Abstract (Original Language): 
Finansal serilerde, taşıdıklarıözellikler nedeniyle doğrusal zaman serisi yerine, doğrusal olmayan koşullu değişen varyans modellerinin kullanılmasıgiderek daha yaygın hale gelmiştir. Bu nedenle çalışmada, doğrusal olmayan koşullu değişen varyans modellerinden ARCH, GARCH, EGARCH ve TGARCH modelleri ile İMKB Bileşik 100 Endeks getiri volatilitelerinin modellenmesi ve alternatif modeller arasından en iyi performansıgösteren modelin saptanmasıamaçlanmıştır. Çalışmada 04.01.2000-29.09.2008 dönemine ilişkin İstanbul Menkul Kıymetler BorsasıBileşik 100 Endeksi’nin günlük logaritmik getirileri kullanılmıştır. Öncelikle getirilerin durağan olup olmadıklarıADF Testi ile araştırılmışve getiri serisinin birim kök içermediği yani durağan olduğu saptanmıştır. Daha sonra alternatif otoregresif modeller arasında en iyi ortalama denklem modelinin ARMA(2,2) olduğuna karar verilmiştir. Bunun yanısıra ortalama denklemin artıklarının ARCH etkisine sahip olduğu ARCH LM testi yapılarak belirlenmiştir. Getiri serisi ARCH etkisine sahip olduğundan koşullu değişen varyans modelleri ARCH(1), GARCH(1,1), EGARCH(1,1) ve TGARCH(1,1) ile tahmin edilmiştir ve bunlar arasından en iyi olan modelin TGARCH(1,1) olduğu saptanmıştır.
339-350

REFERENCES

References: 

Bildirici, M, Oktay, S. Ve Aykaç, E., (2007), ”İMKB’DE Getiri Değişkenliğinin
Hesaplanmasında ARCH/GARCH Ailesi Modellerin Kullanılması”, Türkiye
Ekonometri ve İstatistik Kongresi 24-25 Mayıs 2007 – İnönü Üniversitesi Malatya,
Çevrimiçi 28.12.2008: eisemp8.inonu.edu.tr/bildiri-pdf/bildirici-oktay-aykac.pdf
Black, F., (1976), “Studies of stock price volatility changes”. In Proceedings of the
1976 Meetings of the Business and Economic Statistics Section", American
Statistical Association, 177-181
Bolgün, E. ve Akçay, B. (2003), Risk Yönetimi, Scala Yayıncılık.
Bollerslev T. (1986) “Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity”,
Jounal of Econometrics, 31, 307-327.
Demirel, B., Bozdağ, E.G. ve İnci, A.G., (2008), “Döviz Kurundaki Dalgalanmaların
Gelen Turist Sayısına Etkisi: Türkiye Örneği”, DEU Ulusal İktisat Kongresi, İzmir,
Çevrimiçi 28.12.2008:
http://www.deu.edu.tr/userweb/iibf_kongre/dosyalar/demirel.pdf
Engle., R., F. (1982) “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates
of the Variance of United Kingdom Inflation”, Econometrica, 50(4), 987-1008.
Güloğlu, B. ve Akman, A., (2007) “Türkiye’de Döviz Kuru Oynaklığının SWARCH
Yöntemi İle Analizi”, Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 44(512), 43-51.
Güneş, H. ve Saltoğlu, B. (1998), İMKB Getiri Volatilitesinin Makroekonomik
Konjonktür Bağlamında İrdelenmesi, İMKB Yayınları.
Güriş, S. ve Çağlayan, E. (2000), Ekonometri -Temel Kavramlar, Der Yayınları.
350
Hansen, P. and Lunde, A. (2005), “A Forecast Comparison ofVolatility Models:
Does anything Beat a GARCH (1,1)?”, Journal of Applied Econometrics, 20(7),
873 – 889.
Hossain, N., Troskie, C. G. and Guo, R., (2005), “Comparısons of The Ex Post
Efficient Portfolios Under GARCH(1,1) Modeling and GARCH Model Extensions”,
Proceedings of the 10th Annual International Conference on Industrial Engineering
– Theory, Applications and Practice Clearwater, Florida, 419-425.
Kutlar, A., (2000), Ekonometrik Zaman Serileri, Gazi Kitabevi.
Mapa, Dennis S., (2004), “A Forecast Comparison of Financial Volatility Models:
GARCH (1,1) is not Enough”, Çevrimiçi 28.12.2008:
http://stat.upd.edu.ph/faculty/cdsm/GARCH(1,1)%20is%20not%20Enough.pdf
Mazıbaş, M., (2005) “İMKB Piyasalarındaki Volatilitenin Modellenmesi ve
Öngörülmesi: Asimetrik GARCH Modelleri ile bir Uygulama”, VII. Ekonometri ve
İstatistik Sempozyumu, İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri Bölümü,
İstanbul, Çevrimiçi 28.12.2008: www.ekonometridernegi.org/bildiriler/o16s3.pdf
McLeod, A.I. ve W.K.Li (1983), “Diagnostic Checking ARMA Time Series Models
Using Squared-residual Autocorrelations”, Journal of Time Series Analysis, 4(4),
269-273.
Nelson, D. (1991), “Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New
Approach.” Econometrica 59(2), 347-70.
Özbey, F., (2005), “Çok Değişkenli GARCH Modelleri ve Bir Uygulama:
Türkiye’de Belirsizliğin Enflasyon ve Çıktıdaki Büyüme Üzerine Etkisi”,
YayınlanmamışYüksek Lisans Tez, Çukurova Üniversitesi, Sosyal Bilimler
Enstitüsü Ekonometri Anabilim Dalı, Adana.
Sevüktekin, M. Ve Nargeleçekenler, M., (2006), “İstanbul Menkul Kıymetler
Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması”, Ankara
Üniversitesi SVF Dergisi, Ankara, 61(4), 243-265.
Zakoian, J. M., (1994), “Threshold Heteroskedastic Models”, Journal of Economic
Dynamics and Control, 18(5), 931-955.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com