Seçilmiş BIST Alt Sektör Endekslerinde Volatilitenin ARCH-GARCH Yöntemleri İle Modellenmesi

Year 2020, Issue: 88, 175 - 198, 05.10.2020

Meltem Kılıç Yücel Ayrıçay

https://doi.org/10.25095/mufad.801413

Cited By: 4

Abstract

Bu çalışmada, Borsa İstanbul (BIST) alt sektör endeksinde yer alan Gıda ve İçecek (XGIDA), Kimya, Petrol ve Plastik (XKMYA), Metal, Eşya ve Makine (XMESY), Orman, Kağıt ve Basım (XKAGT), Taş ve Toprak (XTAST) ve Tekstil ve Deri (XTEKS) sektörü endekslerinin 01.1997-07.2019 tarihlerini kapsayan aylık getiri serilerinin volatilite modellenmesinde hangi modelin daha iyi sonuç verdiği belirlenmeye çalışılmıştır. Koşullu değişen varyans modelleri ile test edilen serilerde volatilitenin hem otoregresif koşullu değişen varyans modeli (ARCH) hem de genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans modeli (GARCH) etkisi gösterdiği tespit edilmiştir. Ampirik analizler sonucunda, Gıda ve içecek sektörü endekslerine ilişkin volatilite tahminlerinde en uygun modelin GARCH (1,1), kimya, petrol ve plastik ve metal eşya ve makine sektörü endeksine ait volatilite tahminlerinden en uygun modelin Üstel-GARCH (E-GARCH) (1,1), orman, kağıt ve basım ve tekstil ve deri sektörü endeksleri için en uygun modelin Eşit Değer GARCH (GRJ-GARCH) (1,1) ve taş ve toprak sektörü endeksine ait volatilite tahmini için en uygun modelin Ortalamada GARCH (GARCH-M) (1,1) olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

Alt Sektör Pay Endeksleri, Volatilite Modellenmesi, Otoregresif Koşullu Değişen Varyans-Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans (ARCH-GARCH) Modelleri

References

• Ahmed, Elsheikh, M. And Sulıman, Zakaria (2011), “Modeling Stock Market Volatility Using GARCH Models Evidence From Sudan”, International Journal of Business and Social Science, Volume:2, No:23, pp:114-128.
• Atakan, Tülin, (2009). “İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Değişkenliğin (Volatilitenin) ARCH-GARCH Yöntemleri ile Modellenmesi”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi Yönetim, Cilt:20, Sayı:62, ss:48-61.
• Bahadur, Surya, G.C. (2008). “Volatilite Analysis of Nepalese Stock Market” The Journal of Nepalese Business Studies, Volume:V, No:1, pp:76-84.
• Banumathy, Karunanithy And Azhagaiah, Ramachandran, (2015), “Modelling Stock Market Volatility: Evidence From India”, Managing Global Transitions, Volume:13, No:1, pp:27-42.
• Borsa İstanbul (BIST), (2019), “BIST Pay Endeksleri Temel Kuralları”, Borsa İstanbul Veri ve Endeks Bölümü, https://www.borsaistanbul.com/docs/default-source/endeksler/bist-pay-endeksleri-temel-kurallari-ekim-2019.pdf?sfvrsn=8, (Erişim Tarihi:19.11.2019).
• Bollerslev, Tim (1986). “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”, Journal of Econometrics, Vol:31, pp:307-328.
• Bollerslev, Tim, Chou, Ray, Y. And Kroner, Kenneth, F. (1992). “ARCH Modelling in Finance”, Journal of Econometrics, Vol:52, pp:5-59.
• Brooks, Chris (2008), Introductory Econometrics For Finance, 2nd. Ed. Cambridge: Cambridge University Press, New York.
• Choudhry, Taufiq, (1996), “Stock Market Volatility and The Crash of 1987: Evidence From Six Emerging Markets”, Journal of International Money and Finance, Volume:15, No:6, pp:969-981.
• Çabuk, H. Altan, Özmen, Mehmet Ve Kökcen, Arzu, (2011), “Koşullu Varyans Modelleri: İMKB Serileri Üzerine Bir Uygulama”, Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, Cilt:15, Sayı:2, ss:1-18.
• Çil, Nilgün, (2018), Finansal Ekonometri, Der Yayınları, İstanbul.
• El Aal, Moustafa Ahmed, (2011), “Modeling and Forecasting Time Varying Srock Return Volatility in the Egyptian Stock Market”, International Research Journal of Finance and Economics, Issue:78, pp:96-112.
• Engle, Robert, F. (1982), “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity With Estimates of the Variance of U.K. Inflation”, Econometrica, 50:987-1008.
• Engle, Robert, F. (1993), “Statistical Models For Financial Volatility”, Financial Analyst Journal, Vol:49, No:1, pp:72-78.
• French, Kenneth, P., Schwert, William, G. And Stambaugh, Robert, F. (1987), “Expected Stock Return and Volatility”, Journal of Financial Economics, Vol:19, No:1, pp:3-29.
• Goudarzı, Hojatallah And Ramanarayanan, C.S. (2011), “Modeling Asymetric Volatility in the Indian Stock Market”, International Journal of Business and Management, Vol:6, No:2, pp:221-231.
• Gökçe, Atilla, (2001). “İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Getirilerindeki Volatilitenin ARCH Teknikleri ile Ölçülmesi”, Gazi Üniversitesi, İİBF Dergisi, Cilt:1, ss:35-58.
• Gür, Timur, Han ve Ertuğrul, Hasan Murat, (2012). “Döviz Kuru Volatilitesi Modelleri: Türkiye Uygulaması”, İktisat, İşletme ve Finans Dergisi, Cilt:27, Sayı:310, ss:53-77.
• Gürsakal, Sevda, (2011), “GARCH Modelleri ve Varyans Kırılması: İMKB Örneği”, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt:20, Sayı:3, ss:161-178.
• Kamışlı, Melik Ve Sevil Güven, (2018), “Borsa İstanbul Alt Sektör Endeksleri Arasındaki Oynaklık Yayılımlarının Analizi”, Business&Management Studies: An International Journal, Vol:6, Issue:4, ss:1015-1032.
• Kenourgios, Dimitris, F., Samitas, Aristeidis, G. And Papathanasiou, Spyros, (2005). “The Day of the Week Effect Pattern on Stock Market Return and Volatility: Evidence for the Athens Stock Exchange”, Proceeding of the 2nd. Applied Financial Economics (AFE) International Conference on “Financial Economics”, Samos Island, Greece, July 15-17 2005. pp:1-14.
• Koy, Ayben ve Ekim, Samiye, (2016). “Borsa İstanbul Sektör Endekslerinin Volatilite Modellemesi”, Trakya Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi E-Dergi, Cilt:5, Sayı:2, ss:1-23.
• Kuzu, Serdar, (2018), “Borsa İstanbul Endeksi (BIST 100) Getiri Volatilitesinin ARCH ve GARCH Modeli ile Tahmin Edilmesi”, Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, Özel Sayı:608-624.
• Mandelbrot, Benoit, (1963). “The Variation of Certain Speculative Prices”, The Journal of Business, Vol:36, No:4, pp:394-419.
• Mazıbaş, Murat, (2004), “İMKB Piyasalarındaki Volatilitenin Modellenmesi ve Öngörülmesi: Asimetrik GARCH Modelleri ile Bir Uygulama”, VII. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, 26-27 Mayıs 2004, ss:1-27.
• Nelson, Daniel B. (1991), “Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach”, Econometrica, Vol:59, No:2, pp:347-370.
• Pındyck, Robert S. (1984). “Risk, Inflation and The Stock Market, American Economic Review, Vol:75, pp:335-351.
• SARIKOVANLIK, Vedat, KOY, Ayben, AKKAYA, Murat, YILDIRIM Hasan Hüseyin Ve KANTAR Lokman, (2019), Finans Biliminde Ekonometrik Uygulamaları, Kavram-Uygulama-Analiz, Seçkin Kitapevi, Ankara.
• Sevüktekin, Mustafa ve Nargeleçekenler Mehmet, (2006), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, Cilt:61, Sayı:4, ss:243-265.
• Ugurlu, Erginbay, Thalassinos, Eleftherios, and Muratoğlu, Yusuf, (2014) “Modeling Volatility in the Stock MArkets Using GARCH Models: European Emerging Economies and Turkey”, International Journal in Economics and Business Administration, Volume:II, Issue:3, pp:72-87.
• Vasudevan, R.D. and Vetrivel, S.C. (2016), “Forecasting Stock Market Volatility Using GARCH Models: Evidence From The Indian Stock Market”, Asian Journal of Research in Social Sciences and Humanities, Volume:6, No:8, pp:1565-1574.
• Yapraklı, Sevda, Bozma Gürkan ve Akdağ Murat, (2018), “BIST Şehir Endekslerinde Oynaklığın Ölçülmesi: Alternatif Ekonometrik Modellerin Karşılaştırmalı Olarak İncelenmesi”, Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, Cilt:639, ss:67-86.
• Yıldız, Berk (2016), “Oynaklık Tahminde Simetrik ve Asimetrik GARCH Modellerinin Kullanılması: Seçilmiş BIST Alt Sektör Endeksleri Üzerine Bir Uygulama”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Cilt:72, ss:83-106.