DETERMINING THE VOLATILITY STRUCTURES OF INDIVIDUAL INVESTMENT INSTRUMENTS; AN APPLICATION ON CRYPTOSURRENCIES, DOLLAR, GOLD AND BANKS INVESTMENT FUNDS

Yıl 2021, Cilt: 19 Sayı: 42, 843 - 865, 22.10.2021

Özkan Şahin

https://doi.org/10.35408/comuybd.774626

Cited By: 1

Öz

The main objectives of the individual investors in the financial markets are to prevent the depreciation of their savings or to obtain a return. In this context, in order to determine the risk structure of the investment instruments preferred by individual investors and to guide the investors; cryptocurrencies, dollars, gold and investment funds of banks were analyzed. The daily closing prices occurred between 2015-2018 to determine the structure of the market risk and volatility with ARCH and GARCH methods. As a result, volatility of cryptocurrencies is higher than dollar, gold and investment funds. The lowest volatility was in participation banking fund, and the highest was in Ethereum. Since the changes in the past prices of the cryptocurrencies have a low impact on the changes in today's prices, there is no opportunity to obtain above-average returns with technical and basic analysis techniques for these markets. Both cryptocurrencies have been identified as an instrument that can be used for investment purposes in the long term due to the high volatility on a daily basis.

Anahtar Kelimeler

Cryptocurrencies, USD, Gold, Investment Fund, Volatility

Bireysel Yatırım Enstrümanlarının Volatilite Yapılarının Belirlenmesi: Kripto Paralar, ABD Doları Türk Lirası Kuru, Altın ve Yatırım Fonları Üzerine Bir Uygulama

Öz

Finansal piyasalardaki bireysel yatırımcıların temel amacı tasarruflarının değer kaybını engellemek veya getiri elde etmektir. Bu kapsamda bireysel yatırımcıların çoğunlukla tercih ettiği yatırım araçlarının riskini belirlemek ve yatırımcılara yol göstermek amacıyla; kripto paralar, dolar, altın ve bankaların yatırım fonları analiz edilmiştir. Piyasaların risk yapıları belirlemek için ilgili piyasalarda 2015-2018 arası günlük kapanış fiyatlarıdan ARCH ve GARCH modelleri ile volatilite analizleri gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak dolar, altın ve yatırım fonlarının volatiliteleri kripto paralara nazaran daha düşük belirlenmiştir. En düşük volatilite katılım bankacılığı fonunda, en yüksek Ethereum’da belirlenmiştir. Kripto paraların geçmiş fiyatlarında meydana gelen değişimlerin bugünkü fiyatlarda meydana gelen değişime etkisi düşük olduğundan bu piyasalara yönelik teknik ve temel analiz teknikleri ile ortalama üstü getiri elde etme imkânı bulunmamaktadır. Gerek bu yüzden gerekse de kripto paraların günlük bazda yüksek volatiliteye sahip olmasından kripto paralar dolayı uzun dönemde yatırım amaçlı kullanılabilecek bir enstrüman olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kripto Para, Dolar, Altın, Yatırım Fonu, Volatilite

Kaynakça

• Akay, Hülya Kanalı ve Mehmet Nargeleçekenler (2006). “Finansal Piyasa Volatilitesi ve Ekonomi”. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 61 (4), 5-36
• Akel, Veli ve Sümeyra Gazel (2015). “Finansal Piyasa Riski ve Altın Yatırımı: Türkiye Örneği”. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 24 (1), 335-350.
• Andy, Greenberg (2011). "Crypto Currency". https://www.forbes.com/forbes/2011/0509%20/ technology-psilocybin-bitcoins-gavin-andresen-crypto-currency.html./15.01.2020.
• Atmaca, Verda Davaslıgil (2015). “Altın Fiyat Getirilerindeki Oynaklığın Stokastik Volatilite Modelleri İle Tahmini”. 7th International Social Sciences Congress in the Balkans, Kaposvar, Hungary: 379-389
• Bouoiyour, Jamal, Refk Selmi, and Aviral Kumar Tiwari (2015). Is Bitcoin Business Income or Speculative Foolery? New Ideas Through an Improved Frequency Domain Analysis”. Annals of Financial Economics, 10 (1).
• Briere, Marie, Kim Oosterlinck, and Ariane Szafarz (2015). "Virtual Currency, Tangible Return: Portfolio Diversification with Bitcoin”. Journal of Asset Management”. 16 (6), 365-373.
• Çelik, İsmail, Arife Özdemir, Samet Gürsoy ve Hande Uzunoğlu Ünlü (2018). “Gelişmekte Olan Hisse Senedi Piyasaları İle Kıymetli Madenler Arasındaki Getiri ve Volatilite Yayılımı”. Ege Akademik Bakış, 18 (2), 217-230
• Dyhrberg, Anne Haubo (2016). “Hedging Capabilities of Bitcoin. Is it teh Vrtual Gold?”. Finance Research Letters, 16, 139-144.
• Ertuğrul, H. Murat (2019). “Kripto Paraların Volatilite Dinamiklerinin İncelenmesi: Garch Modelleri Üzerine Bir Uygulama”. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 17 (4), 59-71
• Güleç, Tuna can ve Hüseyin Aktaş (2019). “Kripto Para Birimi Piyasalarında Etkinliğin Uzun Hafıza Ve Değişen Varyans Özelliklerinin Testi Yoluyla Analizi”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14 (2, 491-510.
• Güven, Gökhan (2010). “Döviz Kuru Oynaklığının Modellenmesi ve Öngörülmesi: Türkiye Üzerine Bir Uygulama, Yüksek Lisans Tezi, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul.
• Güvenek, Burcu ve Volkan Alptekin (2009). “Reel Döviz Kuru Endeksinin Otoregresif Koşullu Değişen Varyanslılığın Analizi: İki Eşikli Tarch Yöntemi İle Modellemesi”. Maliye Dergisi, 15, 294-309.
• Kahraman, İbrahim Korkmaz, Habib Küçükşahin ve Emin Çağlak (2019). “Kripto Para Birimlerinin Volatilite Yapısı: GARCH Modelleri Karşılaştırması”. Fiscaoeconomia, 3 (2), 21-45.
• Kayral, İhsan Erdem (2017). “Koşullu Değişen Varyans Modelleri İle Türkiye Altın Piyasası Endeksi Volatilitelerinin Tahmin Edilmesi”. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 15 (2), 163-181.
• Kayral, İhsan Erdem (2020). “En Yüksek Piyasa Değerine Sahip Üç Kripto Paranın Volatilitelerinin Tahmin Edilmesi”. Finansal Araştırmalar Dergisi, 12 (22), 152-168.
• Pala, Yusuf ve Sıtkı Sönmezer (2017). “Niceliksel Gevşeme Dönemlerinin Emtia, Döviz ve Hisse Senedi Piyasalarındaki Volatiliteye Etkisi”. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 18 (1), 45-61.
• Şencan, İsmail (2017). “ BİST Altın Endeksi Oynaklığı Analizi ve Performans Ölçümü”. Maliye ve Finansa Yazıları, 1 (107), 10-24.
• Usta, Ahmet, Serkan Doğantekin (2017). Blockchain 101, 1. Baskı, İstanbul: Digital Age MediaCat Kitapları.
• Şahin, Eyyüp Ensari ve Oktay Özkan (2018). “Asimetrik Volatilite Tahmini: Kripto Para Bitcoin Uygulaması”. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3 (2), 240-247.
• Şahin, Özkan, Mehmet Akif Öncü ve Şakir Sakarya (2015). “BİST 100 ve Kurumsal Yönetim Endeksi Volatilitelerinin Karşılaştırmalı Analizi”. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16 (2), 107-126.
• Şahin, Özkan (2016). “Güniçi Fiyat Anomalisi’nin ARCH Ailesi Modelleri ile Test Edilmesi; Borsa İstanbul 100 ve Kurumsal Yönetim Endeksi Üzerine Bir Uygulama”. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19 (36), 329-360.