Türkiye’de Sepet Kur Volatilitesinin GARCH Modellemesi: Asimetri Etkisi Yaklaşımı

Year 2021, Volume: 13 Issue: 24, 137 - 150, 10.05.2021

Ayşegül Ladin Sümer

https://doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.796117

Cited By: 1

Abstract

Amaç: Volatilite, farklı makroekonomik değişkenler üzerindeki olası bir risk ölçüsü iken, finansal küreselleşmeden sonra döviz kuru volatilitesi için özel bir analiz süreci haline gelmiştir. Bu araştırmanın amacı, Türkiye’nin dış borç ve ticaretinde baskın olan dolar ve euro kurlarından oluşturulan sepet kur volatilitesinin incelenmesidir.
Tasarım/Yöntem: Sepet kur volatilitesi, 2001:M1-2020:M6 döneminde normal ve Student-t dağılımları altında GARCH, EGARCH, TGARCH ve PARCH modelleriyle analiz edilmiştir.
Bulgular: Söz konusu modellerin tahmin sonuçlarının karşılaştırmasına göre, sepet kur volatilitesinin belirlenmesinde en iyi model Student-t dağılımı altında PARCH(1,1)’dir. Öngörü performansı da yüksek olan Student-t dağlılımı altındaki PARCH(1,1) modelinin, sepet kur serisinin geleceğe yönelik projeksiyonlarında başarılı olacağı düşünülmektedir.
Sınırlılıklar: Sepet kur bileşeni olarak sadece dolar ve euronun değerlendirilmesi bu araştırmanın sınırlılığıdır.
Özgünlük/Değer: Sepet kur volatilitesinin modellenmesine ilişkin mevcut tek çalışmaya alternatif olarak literatüre katkı sağlaması araştırmanın özgünlüğünü oluşturmaktadır.

Keywords

Sepet kur, volatilite, GARCH modelleri, asimetri etkisi

GARCH Modelling of Currency Basket Volatility in Turkey: Asymmetry Impact Approach

Abstract

Purpose: While volatility is a possible measure of risk on different macroeconomic variables, it has become a special analysis process for exchange rate volatility after financial globalization The purpose of this research is to examine the volatility of the currency basket which formed from Turkey's external debt and trade in the dominant dollar and the euro currency.
Design/Methodology: Currency basket volatility was analyzed with GARCH, EGARCH, TGARCH and PARCH models under normal and Student-t distributions in the period 2001:M1-2020:M6.
Findings: According to the comparison of the estimation results of the models in question, the best model for determining basket exchange rate volatility is PARCH (1,1) under Student-t distribution. It is thought that the PARCH(1,1) model under the Student-t distribution, which also has a high predictive performance, will succeed in the future projections of the currency basket series.
Limitations: Evaluating only the dollar and euro as a basket exchange component is the limitation of this research.
Originality/Value: As an alternative to the only current study on modeling basket exchange rate volatility, his contribution to the literature constitutes the originality of the research

Keywords

Currency Basket, Volatility, GARCH Models, Asymmetry Impact

References

• Abdullah, S. M., Siddiqua, S., Siddiquee, M. S. H., & Hossain, N. (2017). Modeling and forecasting exchange rate volatility in Bangladesh using GARCH models: A comparison based on normal and student’s t-error distribution. Financial Innovation, 3(18), 1-19. https://doi.org/10.1186/s40854-017-0071-z
• Adeoye, B. W., & Atanda, A. A. (2011). Exchange rate volatility in Nigeria: Consistency, persistency & severity analyses. CBN Journal of Applied Statistics, 2(2), 29-49. http://hdl.handle.net/10419/142049
• Andersen, T. G., & Bollerslev, T. (1997). Intraday periodicity and volatility persistence in financial markets. Journal of Empirical Finance, 4, 115-158. https://doi.org/10.1016/S0927-5398(97)00004-2
• Baillie, R. T., & Bollerslev, T. (1989). The message in daily exchange rates: A conditional variance tale. Journal of Business and Economic Statistics, 7(3), 297-305. https://EconPapers.repec.org/RePEc:bes:jnlbes:v:7:y:1989:i:3:p:297-305
• Bala, D. A., & Asemota, J. O. (2013). Exchange–rates volatility in Nigeria: Application of GARCH models with exogenous break. CBN Journal of Applied Statistics, 4(1), 89-116. http://hdl.handle.net/10419/142075
• Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
• Bordo, M. D., & Meissner, C. M. (2015). Fiscal and financial crises. Handbook of Macroeconomics, 2, 1-94. https://doi: 10.1016/bs.hesmac.2016.04.001
• Bosnjak, M., Novak, I., & Bilas, V. (2016). Modelling volatility of exchange rate currency using GARCH models. Economski Vjesnik/ Econviews, 29(1) 81-94. https://hrcak.srce.hr/ojs/index.php/ekonomski-vjesnik/issue/view/164
• Diebold, F. X. (1988). Empirical modeling of exchange rate dynamics. Springer-Verlag.
• Ding, Z., Granger, W. J., & Engle, R. F. (1993). A long memory property of stock market returns and a new model. Journal of Empirical Finance, 1(1), 83-106. https://doi.org/10.1016/0927-5398(93)90006-D.
• Domowitz, I., & Hakkio, C. S. (1985). Conditional variance and the risk premium in the foreign exchange market. Journal of International Economics, 19(1-2), 47-66. https://doi.org/10.1016/0022-1996(85)90018-2
• Dursun, G. (2015). Türkiye'de reel döviz kuru belirsizliği ve yurtiçi yatırımlar. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 10(1), 99-118. https://dergipark.org.tr/tr/pub/oguiibf/issue/56487/785411
• Emeç, H., & Özdemir, M. O. (2014). Türkiye’de döviz kuru oynaklığının otoregresif koşullu değişen varyans modelleri ile incelenmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 51(596), 85-99. https://www.researchgate.net/publication/298789240
• Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of U.K. inflation. Econometrica, 50(4), 987-1008. http://www.econ.uiuc.edu/~econ536/Papers/engle82.pdf
• Engle, R. F., & Bollerslev, T. (1986). Modelling the persistence of conditional variances. Econometric Reviews, 5(1), 1-50. https://doi.org/10.1080/07474938608800095
• Epaphra, M. (2017). Modeling exchange rate volatility: Application of the GARCH and EGARCH models. Journal of Mathematical Finance, 7(1), 121-143. https://doi: 10.4236/jmf.2017.71007
• Gabaix, X., & Maggiori, M. (2015). International liquidity and exchange rate dynamics. The Quarterly Journal of Economics, 130(3), 1369–1420. RePEc:oup:qjecon:v:130:y:2015:i:3:p:1369-1420.
• Güloğlu, B., & Akman, A. (2007). Türkiye’de döviz kuru oynaklığının SWARCH yöntemi ile analizi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 44(512), 44-51. https://www.researchgate.net/publication/298789240_Turkiye'de_Doviz_Kuru_Oynakliginin_Otoregresif_Kosullu_Degisen_Varyans_Modelleri_ile_Incelenmesi
• Gür, T. H., & Ertuğrul, H. M. (2012). Döviz kuru volatilitesi modelleri: Türkiye uygulaması. İktisat İşletme ve Finans, 27(310), 53-77. https://doi: 10.3848/iif.2012.310.3197
• Güvenek, B., & Alptekin, V. (2009). Reel döviz kuru endeksinin otoregresif koşullu değişen varyanslılığının analizi: İki eşikli TARCH yöntemi ile modellenmesi. Maliye Dergisi, 156, 294-310. https://ms.hmb.gov.tr/uploads/2019/09/18.Burcu_.GuVENEK_Volkan.ALPTEKiN.pdf
• Hsieh, D. A. (1989). Modeling heteroscedasticity in daily foreign-exchange rates. Journal of Business and Economic Statistics, 7(3), 307-317. https://EconPapers.repec.org/RePEc:bes:jnlbes:v:7:y:1989:i:3:p:307-17
• Ilu, A. I. (2020). Exchange rate pass through to stock prices: A multi GARCH approach. Munich Personal RePEc Archive, 98442, 1-20. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/98442/1/MPRA_paper_98442.pdf
• İşçioğlu, F., & Gülay, E. (2018). ABD doları/Türk lirası döviz kurunun otoregresif koşullu değişen varyans modelleri ile incelenmesi: Türkiye örneği. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 2018(20), 151-168. https://doi.org/10.18092/ulikidince.338893
• Kaplan, F. (2009). Türkiye’de reel döviz kurlarındaki oynaklık işsizlik ve büyüme oranları üzerine etkileri (Yayın no 239708) [Yüksek Lisans Tezi, Isparta Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü]. Yüksek Öğretim Kurumu Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
• Kayral, İ. E. (2016). Türkiye’de döviz kuru volatilitelerinin modellenmesi. Politik Ekonomik ve Finansal Analiz Dergisi, 1(1), 1-15. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2882895
• Koop, G., & Korobilis, D. (2014). A new index of ginancial conditions. European Economic Review, 71, 101-116. https://doi: 10.1016/j.euroecorev.2014.07.002
• Korur, S. (2019). Döviz kuru dalgalanmalarının öngörülmesi ve hedging (risk yönetimi) (Yayın no) 562425) [Yüksek Lisans Tezi, Ankara Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü]. Yüksek Öğretim Kurumu Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
• May, C., & Farrell, G. (2017). Modelling exchange rate volatility dynamics: Empirical evidence from South Africa. ERSA Working Paper, 705, 1-38. https://www.econrsa.org/system/files/publications/working_papers/working_paper_705.pdf
• Milhoj, A. (1987). A conditional variance model for daily observations of an exchange rate. Journal of Business and Economic Statistics, 5(1), 99-103. https://doi.org/10.2307/1391219
• Mohsin, M. (2018). Modelling exchange rate volatility using GARCH models: Empirical evidence from Pakistan. European Journal of Research, 1(2), 73-88. https://doi: 10.26739/2521-3253
• Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroscedasticity in ssset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. https://doi.org/10.2307/2938260
• Parim, C. (2014). Türkiye’deki dolar kuru volatilitesinin modellenmesi (Yayın no 372478) [Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi]. Yüksek Öğretim Kurumu Tez Merkezi. https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/tezSorguSonucYeni.jsp
• Petrica, A. C., & Stancu, S. (2017). Empirical results of modeling EUR/RON exchange rate using ARCH, GARCH, EGARCH, TARCH and PARCH models. Romanian Statistical Review, 65(1), 57-72. RePEc:rsr:journl:v:65:y:2017:i:1:p:57-72
• Rabemananjara, R., & Zakoian, J. M. (1993). Threshold ARCH models and asymmetries in volatility. Journal of Applied Econometrics, 8, 31-49. https://doi.org/10.1002/jae.3950080104
• Sağlam, M., & Başar, M. (2016). Döviz kuru oynaklığının öngörülmesi: Türkiye örneği. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 18(31), 23-29. http://dergi.kmu.edu.tr/userfiles/files/2016Aral%C4%B1k/3-M_%20Sa%C4%9Flam%2C%20M_%20Ba%C5%9Far_D%C3%B6viz%20Kuru%20Oynakl%C4%B1%C4%9F%C4%B1n%C4%B1n.pdf
• Schwert, G. W. (1990). Stock volatility and the crash of’ 87. Review of Financial Studies, 3(1), 77-102. https://EconPapers.repec.org/RePEc:oup:rfinst:v:3:y:1990:i:1:p:77-102
• Sekmen, F., & Ravanoğlu, G.A. (2020). The modelling of exchange rate volatility using ARCH-GARCH models: The case of Turkey. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(2), 835-843. https://doi.org/10.33206/mjss.541309
• Songül, H. (2015). Otoregresif koşullu değişen varyans modelleri: Döviz kurları üzerine uygulama [Uzmanlık Tezi, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası]. http://www3.tcmb.gov.tr/kutuphane/TURKCE/tezler/huseyinsongul.pdf
• Soytaş, U., & Ünal, S. (2010). Türkiye döviz piyasalarında oynaklığın öngörülmesi ve risk yönetimi kapsamında değerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi, 17(1), 122-146. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/146034
• Taylor, S. J. (1986). Modelling financial time series. John Wiley & Sons.
• Tetik, N., & Kanat, E. (2016). Döviz kuru riskinin ölçülmesinde GARCH yönteminin uygulanması. Sosyal ve Beşeri Bilimler Araştırmaları Dergisi, 17(37), 122-139. https://dergipark.org.tr/tr/pub/sobbiad/issue/36438/413029
• Topaloğlu, T. N., & Ünal, A. (2019). Döviz kuru getiri volatilitesinin modellenmesi: Dolar ve Euro serileri üzerine bir uygulama. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(4), 3352-3378 https://doi.org/10.33206/mjss.502308
• Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (Temmuz, 2020). Döviz kurları. Elektronik Veri Dağıtım Sistemi. http://evds.tcmb.gov.tr
• Uysal, D., & Özşahin, Ş. (2012). Reel efektif döviz kuru endeksi volatilitesinin ARCH ve GARCH modelleri ile tahmini. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 1(12), 13-20. https://kutuphane.dogus.edu.tr/mvt/pdf.php?lng=1&search=&articlelng=&fieldnu=0&sortnu=0&sortdir=0&access=catalog&pdf=0012086&journalbg=*&-max=20&-skip=0
• Yang, L. (2006). A semiparametric GARCH model for foreing exchange rate. Journal of Econometrics, 130(2), 365-384. https://doi: 10.1016/j.jeconom.2005.03.006