Research Article

VOLATİLİTEDEKİ ÇOKLU YAPISAL KIRILMALARIN FİNANSAL RİSK YÖNETİMİ AÇISINDAN ÖNEMİNİN İNCELENMESİ

Volume: 13 Number: 24 January 31, 2021

VOLATİLİTEDEKİ ÇOKLU YAPISAL KIRILMALARIN FİNANSAL RİSK YÖNETİMİ AÇISINDAN ÖNEMİNİN İNCELENMESİ

Öz

Bu çalışmada Dolar-TL kurunun finansal riskinin yönetiminde kullanılacak modellerin performansı üzerinde volatilitedeki çoklu yapısal kırılmaların olası etkileri incelenmiştir. Finansal risk yönetim modelleri olarak volatilite öngörü (volatlity forecasting) modelleri ile piyasa riski ölçüm modelleri esas alınmıştır. Volatilitedeki çoklu yapısal kırılmaların tespitinde ICSS algoritması ile Bai ve Perron (1998, 2003) testinden yararlanılmıştır. Zamanla değişen volatilite değerleri ise FIGARCH modeli ile tahmin edilmiştir. Çalışma bulguları, Dolar-TL kurunun volatilitesinin çoklu yapısal kırılmalar içerdiği fakat bu yapısal kırılmaların dikkate alınmasının risk yönetim modellerinin performansını artırmadığı sonucuna işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

References

  1. ALOUI, Chaker ve HAMIDA, Hela ben. (2014). Modelling and Forecasting Value-at-Risk and Expected Shortfall for GCC Stock Markets: Do Long Memory, Structural Breaks, Asymmetry, and Fat-Tails Matter? The North American Journal of Economics and Finance, 29, 349-380.
  2. BAI, Jushan ve PERRON, Pierre. (1998).Estimating and Testing Linear Models with Multiple Structural Changes. Econometrica, 66 (1), 47-78.
  3. BAI, Jushan ve PERRON, Pierre. (2003).Computition and Analysis of Multiple Structural Change Models. Journal of Applied Econometrics, 18 (1), 1-22.
  4. BAILLIE, Richard T., BOLLERSLEV, Tim ve MIKKELSEN, Hans Ole.(1996). Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 74, 13-30.
  5. BELKHOUJA, Mustapha ve BOUTAHARY, Mohamed. (2011). Modeling Volatility with Time-Varying FIGARCH Models. Economic Modelling, 28 (3), 1106-1116.
  6. BENTES, Sonia R. (2015). Forecasting Volatility in Gold Returns under the GARCH, IGARCH and FIGARCH Frameworks: New Evidence. Physica A, 438: 355–364.
  7. BOLLERSLEV, Tim ve MIKKELSEN, Hans Ole. (1996). Modeling and Pricing Long Memory in Stock Market Volatility. Journal of Econometrics, 73 (1), 151-184.
  8. BOLLERSLEV, Tim ve WOOLDRIDGE, Jeffrey M. (1992). Quasi Maximum Likelihood Estimation and Inference in Dynamic Models with Time Varying Covariances. Econometric Reviews 11 (2), 143-172.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

-

Journal Section

Research Article

Authors

Publication Date

January 31, 2021

Submission Date

March 26, 2020

Acceptance Date

September 4, 2020

Published in Issue

Year 2021 Volume: 13 Number: 24

APA
Büberkökü, Ö. (2021). VOLATİLİTEDEKİ ÇOKLU YAPISAL KIRILMALARIN FİNANSAL RİSK YÖNETİMİ AÇISINDAN ÖNEMİNİN İNCELENMESİ. Finansal Araştırmalar Ve Çalışmalar Dergisi, 13(24), 86-110. https://doi.org/10.14784/marufacd.879194

Cited By