Araştırma Makalesi

VOLATİLİTENİN MODELLENMESİ VE ANFIS MODEL İLE BIST100 GETİRİ TAHMİNİ

Cilt: 8 Sayı: 2 30 Aralık 2018
PDF İndir
EN TR

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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327.
  5. Co, H. C., & Boosarawongse, R. (2007). Forecasting Thailand’s rice export: Statistical techniques vs. artificial neural networks. Computers & Industrial Engineering, 53(4), 610–627.
  6. Değirmenci, N. & Akay, A. (2017). Finansal Verilerin ARIMA ve ARCH Modelleriyle Öngö-rüsü: Türkiye Örneği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 12(3), 15-36.
  7. 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.
  8. 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

Kaynak Göster

APA
Pabuçcu, H., & Değirmenci, N. (2018). VOLATİLİTENİN MODELLENMESİ VE ANFIS MODEL İLE BIST100 GETİRİ TAHMİNİ. Adam Academy Journal of Social Sciences, 8(2), 325-345. https://doi.org/10.31679/adamakademi.394549
AMA
1.Pabuçcu H, Değirmenci N. VOLATİLİTENİN MODELLENMESİ VE ANFIS MODEL İLE BIST100 GETİRİ TAHMİNİ. ADAM AKADEMİ. 2018;8(2):325-345. doi:10.31679/adamakademi.394549
Chicago
Pabuçcu, Hakan, ve Nurdan Değirmenci. 2018. “VOLATİLİTENİN MODELLENMESİ VE ANFIS MODEL İLE BIST100 GETİRİ TAHMİNİ”. Adam Academy Journal of Social Sciences 8 (2): 325-45. https://doi.org/10.31679/adamakademi.394549.
EndNote
Pabuçcu H, Değirmenci N (01 Aralık 2018) VOLATİLİTENİN MODELLENMESİ VE ANFIS MODEL İLE BIST100 GETİRİ TAHMİNİ. Adam Academy Journal of Social Sciences 8 2 325–345.
IEEE
[1]H. Pabuçcu ve N. Değirmenci, “VOLATİLİTENİN MODELLENMESİ VE ANFIS MODEL İLE BIST100 GETİRİ TAHMİNİ”, ADAM AKADEMİ, c. 8, sy 2, ss. 325–345, Ara. 2018, doi: 10.31679/adamakademi.394549.
ISNAD
Pabuçcu, Hakan - Değirmenci, Nurdan. “VOLATİLİTENİN MODELLENMESİ VE ANFIS MODEL İLE BIST100 GETİRİ TAHMİNİ”. Adam Academy Journal of Social Sciences 8/2 (01 Aralık 2018): 325-345. https://doi.org/10.31679/adamakademi.394549.
JAMA
1.Pabuçcu H, Değirmenci N. VOLATİLİTENİN MODELLENMESİ VE ANFIS MODEL İLE BIST100 GETİRİ TAHMİNİ. ADAM AKADEMİ. 2018;8:325–345.
MLA
Pabuçcu, Hakan, ve Nurdan Değirmenci. “VOLATİLİTENİN MODELLENMESİ VE ANFIS MODEL İLE BIST100 GETİRİ TAHMİNİ”. Adam Academy Journal of Social Sciences, c. 8, sy 2, Aralık 2018, ss. 325-4, doi:10.31679/adamakademi.394549.
Vancouver
1.Hakan Pabuçcu, Nurdan Değirmenci. VOLATİLİTENİN MODELLENMESİ VE ANFIS MODEL İLE BIST100 GETİRİ TAHMİNİ. ADAM AKADEMİ. 01 Aralık 2018;8(2):325-4. doi:10.31679/adamakademi.394549

Cited By

images?q=tbn:ANd9GcTN-vWKCuoNo-WpljX6S59qN7Q5NGFxOd_U8Y5MPhMyM_LaIhk-tg

ADAM AKADEMİ'de yayınlanan tüm makaleler Creative Commons Alıntı 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır. Bu lisans; yayınlanan tüm makaleleri, veri setlerini, grafik ve ekleri kaynak göstermek şartıyla veri madenciliği uygulamalarında, arama motorlarında, web sitelerinde, bloglarda ve diğer tüm platformlarda çoğaltma, paylaşma ve yayma hakkı tanır. Açık erişim disiplinler arası iletişimi kolaylaştıran, farklı disiplinlerin birbirleriyle çalışabilmesini teşvik eden bir yaklaşımdır.

ADAM AKADEMİ bu doğrultuda makalelerine daha çok erişim ve daha şeffaf bir değerlendirme süreci sunarak kendi alanına katma değer sağlamaktadır.