VOLATİLİTENİN MODELLENMESİ VE ANFIS MODEL İLE BIST100 GETİRİ TAHMİNİ
Öz
Hisse senedi piyasası volatilitesi finans literatüründe önemli bir konu olarak ele alınmakta ve herhangi bir menkul kıymetin fiyatında meydana gelen ani değişkenlik olarak tanımlanmaktadır. Volatilite, ortaya çıkabilecek olası değişkenlikler doğrultusunda finansal piyasalarda yatırımcıların karar alma süreçlerini etkileyen belirsizliği de temsil etmektedir. Birçok ülkede, özellikle gelişmekte olan finansal piyasalarda gerek yatırımcılar gerekse politika yapıcılar artan risk ve belirsizlik problemleri ile sıkça karşılaşmaktadır. Buna bağlı olarak volatilitenin dikkate alınması özellikle yatırımcıların uzun dönemli yatırım kararlarında finansal varlıkların getirilerini tahmin edebilmeleri için oldukça önemlidir. Herhangi bir finansal varlığa ait getirinin değişkenliğini ifade eden volatilite, finansal varlıkların getirilerini tahmin etmede de çok önemli bir yere sahiptir. Bu çalışmada Borsa İstanbul100 (BIST100) endeksi kullanılarak Türkiye hisse senedi piyasası volatilitesi ve hisse senedi piyasa endeksinin asimetrik etki gösterip göstermediği GARCH-EGARCH modelleri kullanılarak araştırılmıştır. BIST100 endeksinin barındırdığı belirsizlik ve kaotik (düzensiz) davranışları geleneksel yöntemlerle tahmin etmek bir başka ifade ile riski yönetmek oldukça güç olmaktadır. Bu sebeple, çalışmada hisse senedi getirisinin tahmin edilmesi için belirsizliği modellemede yaygın olarak kullanılan bulanık mantık ve sinir ağı hibrit modeli uygulanmıştır. Çalışmada kullanılan veri seti 2009-2017 dönemine ilişkin günlük hisse senedi kapanış fiyatlarını kapsamaktadır. Yapılan kapsamlı literatür araştırması sonucu volatilitenin tahmini ve devamında bulanık mantık temelli yaklaşımların kullanıldığı bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu sebeple çalışmanın özgün bir değere sahip olduğu düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- AL-Najjar, D. M. (2016). Modelling and Estimation of Volatility Using ARCH/GARCH Models in Jordan’s Stock Market. Asian Journal of Finance & Accounting, 8(1), 152–167. http://doi.org/10.5296/ajfa.v8i1.9129.
- Bayramoğlu, T., Pabuçcu, H., & Çelebi Boz, F. (2017). Türkiye İçin Anfıs Modeli İle Birincil Enerji Talep Tahmini. Ege Akademik Bakis (Ege Academic Review), 17(3), 431–446. http://doi.org/10.21121/eab.2017328408.
- Binner, J. M., Gazely, A. M., & Chen, S.-H. (2002). Financial innovation and Divisia monetary indices in Taiwan: A neural network approach. The European Journal of Finance, 8(2), 238–247.
- Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327.
- Co, H. C., & Boosarawongse, R. (2007). Forecasting Thailand’s rice export: Statistical techniques vs. artificial neural networks. Computers & Industrial Engineering, 53(4), 610–627.
- Değirmenci, N. & Akay, A. (2017). Finansal Verilerin ARIMA ve ARCH Modelleriyle Öngö-rüsü: Türkiye Örneği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 12(3), 15-36.
- Donaldson, R. G., & Kamstra, M. (1997). An artificial neural network-GARCH model for international stock return volatility. Journal of Empirical Finance, 4(1), 17–46. http://doi.org/10.1016/S0927-5398(96)00011-4.
- Dutta, A. (2014). Modelling volatility: symmetric or asymmetric garch models? Journal of Statistics: Advances in Theory and Applications, 12(2), 99–108.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Hakan Pabuçcu
*
Bayburt Üniversitesi
Türkiye
Nurdan Değirmenci
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
30 Aralık 2018
Gönderilme Tarihi
13 Şubat 2018
Kabul Tarihi
6 Temmuz 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 8 Sayı: 2
Cited By
COVID-19’UN PAY PİYASALARI ARASINDAKİ GETİRİ VE VOLATİLİTE YAYILIMLARINA ETKİSİ
Pamukkale University Journal of Social Sciences Institute
https://doi.org/10.30794/pausbed.1061814Comparative analysis of Multiple linear Regression (MLR) and Adaptive Network-Based fuzzy Inference Systems (ANFIS) methods for vibration prediction of a diesel engine containing NH3 additive
Fuel
https://doi.org/10.1016/j.fuel.2023.128686RİSKLİ YATIRIM ARAÇLARINDA VOLATİLİTE MODELLEMESİ
Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1209648BRICS-T Ülkelerinin Önde Gelen Borsa Endekslerinin Oynaklık Davranışlarının Asimetrik Stokastik Oynaklık Modelleri ile Analizi
Uluslararası Ekonomi, İşletme ve Politika Dergisi
https://doi.org/10.29216/ueip.1441634