ALTIN FİYATINDAKİ DAĞILIMLARIN MARKOV ZİNCİRİ İLE ANALİZİ: UZUN ERİMLİ OLASILIKLAR

Yıl 2012, Sayı: 40, 119 - 142, 20.05.2015

Aşkın Özdağoğlu Güzin Özdağoğlu Gülüzar Kurt Gümüş

Öz

Yüksek enflasyon beklentilerinin olduğu ekonomik çevrelerde, riskten kaçınmak amacıyla değerli madenlere yönelim olmaktadır. Değerli madenlerden olan altın, anlık işlem gören ve yaygın olarak tercih edilen bir yatırım aracıdır. Konjonktürel ve spekülatif etkiler, altın fiyatlarının tahmin süreçlerini güçleştirmektedir. Çalışma, mevcut tahminleme yöntemlerine destek olacak ve karar vericiye daha karmaşık analizlere geçmeden önce yön gösterecek bir uygulama sunmaktadır. Bu bağlamda, çalışma altının fiyat hareketlerini ayrıntılı olarak incelemeyi ve Markov zinciri yardımıyla fiyat hareketlerinin yapısına ilişkin tespitlerde bulunmayı amaçlamaktadır. İnceleme dönemi 2005-2009 aralığında olup, çalışma periyodu 1 gün olarak alınmış, fiyat aralıkları kodlanarak göreli frekans değerleri üzerinden geçiş olasılıkları ve geçiş olasılıkları aracılığıyla da Markov zinciri hesaplanmıştır. Bulgular, fiyat aralıkları arasındaki geçişlerin olasılıkları açısından anlamlı sonuçlara işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

Altın Piyasası, Fiyat Değişimleri, Markov Zinciri.

Kaynakça

• ANGEL, Gabriela F. Del; Javier Marquez DIEZ-CANEDO and Estela Patino GORBEA; (1998), “A Discrete Markov Chain Model for Valuing Loan Portfolios. The Case of Mexican Loan Sales”, Journal of Banking & Finance, 22, pp. 1457-1480.
• BASRAK, Bojan; Richard A. DAVIS and Thomas MIKOSCH; (2002), “Re- gular Variation of GARCH Processes”, Stochastic Processes and Their Applications, 99, pp. 95-115.
• ÇINLAR, Erhan; (1975), Introduction to Stochastic Processes, First Edi- tion, New Jersey: Prentice-Hall Inc.
• DUAN, Jin-Chuan and Jean-Guy SIMONATO; (2001), “American Option Pri- cing Under GARCH By A Markov Chain Approximation”, Journal of Economic Dynamics & Control, 25, pp. 1689-1718.
• GHEZZI, Luca L. and Carlo PICCARDI; (2003), “Stock Valuation Along A Markov Chain”, Applied Mathematics And Computation, 141, pp. 385-393.
• İstanbul Altın Borsası; (2011), “Kıymetli Madenler Piyasası Referans Fiyatları Altın”, İnternet Adresi, http://www.iab.gov.tr/ref_fiyat_veri.asp , Erişim Tarihi: 20.05.2011.
• KADAM, Ashay and Peter LENK; (2008), “Bayesian Inference for Issuer Hete- rogeneity in Credit Ratings Migration”, Journal of Banking & Finan- ce, 32, pp. 2267–2274.
• KANIOVSKI, Yuri M. and Georg C. PFLUG; (2007), “Risk Assessment for Credit Portfolios: A Coupled Markov Chain Model”, Journal of Ban- king & Finance, 31, pp. 2303–2323.
• MARSH, James Barney; (1983), “Keynes on the Supply of Gold: A Statistical Test”, Eastern Economic Journal, 9(1), pp. 7-12.
• MARTZOUKAS, Spiros H. and Lenos TRIGEORGIS; (2002), “Real Investment Options with Multiple Sources of Rare Events”, European Journal Of Operational Research, 136, pp. 696-706.
• MONOYIOS, Michael; (2004), “Option Pricing with Transaction Costs Using A Markov Chain Approximation”, Journal of Economic Dynamics & Control, 28, pp. 889 – 913.
• ÖZDAĞOĞLU, Aşkın ve Güzin ÖZDAĞOĞLU; (2004), “SWAP Kararları- nın Oluşturulmasında Sayısal Bir Model Önerisi: Mal Swapları ve Markov Zinciri Yaklaşımı”, I. Kobiler Ve Verimlilik Kongresi Bil- diriler Kitabı, 11-12 Aralık 2004, İstanbul: İstanbul Kültür Üniversi- tesi, ss. 605-615.
• PARISI, Antonino; Franco PARISI and David DIAZ; (2008), “Forecasting Gold Price Changes: Rolling and Recursive Neural Network Models”, Journal of Multinational Financial Managemet, 18, pp. 477-487.
• SARI, Ramazan; Shawkat HAMMOUDEH and Uğur SOYTAS; (2010), “Dy- namics of Oil Price, Precious Metal Prices, and Exchange Rate”, Energy Economics, 32, pp. 351-362.
• SHAFIEE, Shahriar and Erkan TOPAL; (2010), “An Overview of Global Gold Market and Gold Price Forecasting”, Resources Policy, 35, pp. 178- 189.
• SHIYUN, Wang; Lim Kian GUAN and Carolyn CHANG; (1999), “A New Methodology for Studying Intraday Dynamics of Nikkei Index Futures Using Markov Chains”, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 9, pp. 247–265.
• SIMONATO, Jean-Guy; (2011), “Computing American Option Prices in The Lognormal Jump–Diffusion Framework with A Markov Chain”, Fi- nance Research Letters, 8, pp. 220–226.
• TAHA, Hamdy A; (2011), Operations Research, Ninth Edition, Fayetteville: Prentice-Hall Inc.
• WOZABAL, David and Ronald HOCHREITER; (2012), “A Coupled Markov Chain Approach To Credit Risk Modeling”, Journal of Economic Dy- namics & Control, 36, pp. 403–415.