Forecasting Financial Data with ARIMA and ARCH Models: The Case of Turkey

Abstract

The aim of this study is to predict the stock market, gold, foreign exchange and oil prices with Box-Jenkins and ARCH models. In this direction, weekly datasets are used of BIST100 index, gold and oil prices and exchange rate variables between 01.02.2009-11.25.2016. As a result of the analyses, asymmetric effect is revealed in all variables except gold prices. Also, the predictions obtained from the ARCH models were found to be close to zero in the theil statistics.

Keywords

• ARIMA,GARCH,EGARCH,Forecast

Finansal Verilerin ARIMA ve ARCH Modelleriyle Öngörüsü: Türkiye Örneği

Abstract

Bu çalışmanın amacı borsa, altın, döviz ve petrol fiyatlarının Box-Jenkins modelleri ve ARCH modelleri ile öngörülmesidir. Bu doğrultuda çalışmada BIST100 endeksi, altın ve petrol fiyatları ile döviz kuru değişkenlerine ait 01.02.2009-11.25.2016 tarihleri arasında yer alan haftalık veri setleri kullanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda altın fiyatları haricindeki tüm değişkenlerde asimetrik etkinin varlığı ortaya koyulmuştur. Ayrıca ARCH modellerinden elde edilen öngörülerin theil istatistiklerinin sıfıra oldukça yakın olduğu bulunmuştur.

Keywords

• ARIMA,GARCH,EGARCH,Öngörü

References

1. Bollerslev, T. (1986), “Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity”, Journal of Econometrics, 31, 307 -327.