Erhan Demireli

TR

Öz

Bu çalışmada İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (IMKB) endeks getirileri, simetrik, asimetrik şartlı değişen varyans dahilinde uzun hafızaya sahip GARCH, IGARCH, GJR-GARCH, APARCH, FIGARCH ve FIAPARCH modelleriyle incelenmiştir. Kupiec-LR testi ile bir günlük Riske Maruz Değer’lerin (RMD) doğruluğu normal dağılım, student-t dağılımı ve skewed student-t dağılımı için incelenmiştir. ARCH modelleri menkul kıymetler borsasındaki kaldıraç etkisini ve şartlı oynaklık altındaki kısmi entegrasyonun varlığını kanıtlamaktadır. İMKB için FIAPARCH modeli, sözkonusu kaldıraç etkisi ve şartlı oynaklık altındaki kısmi entegrasyon için en iyi sonucu vermektedir. Ayrıca örneklem içi ve örneklem dışı RMD’ye dayanan KupiecLR testi, FIAPARCH modelinin uygunluğunu kanıtlamaktadır. Sonuç olarak student-t dağılımına sahip FIAPARCH modeli İMKB endeksine kaldıraç ve uzun hafıza özellikleri bakımından etkin RMD değerlerinin bulunmasına olanak vermektedir. Sözkonusu bulgular, finansal yöneticiler, yatırımcılar ve piyasa düzenleyiciler açısından İMKB’de yol gösterici niteliktedir.

Anahtar Kelimeler

Riske Maruz Değer, RMD, Uzun Hafıza, KupiecLR Testi, FIAPARCH Modeli

Kaynakça

Angelıdıs T., Degıannakıs S. (2005) Modeling Risk For Long And Short Trading Positions, The Journal Of Risk Finance, 6 (3), 2005, 226-238
Ballıe, R.T., Bollerslev, T., Mıkkelsen, H.O., (1996) Fractionally İntegrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Journal Of Econometrics, 74, 3-30
Bhardwaj, G., Norman, R.S., (2006). An Empirical İnvestigation Of The Usefulness Of Arfıma Models For Predicting Macroeconomic And Financial Time Series. Journal Of Econometrics 131, 539–578.
Bollerslev T. (1986) Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Journal Of Econometrics, 31, 307-327
Chıu C. L., Chıang S.M.,, Hung J.C., Chen Y.L. (2006) Clearing Margin System In The Futures Markets—Applying The Value-At-Risk Model To Taiwanese Data, Physica A 367 353–374
Çifter A., Özün A. (2007) The Predictive Performance Of Asymmetric Normal Mixture Garch İn Risk Management: Evidence From Turkey, Munich Personal Repec Archive (Mpra), Paper No: 2489, November
Degıannakıs S. (2004) Volatility Forecasting: Evidence From A Fractional Integrated Asymmetric Power Arch Skewed-T Model, Applied Financial Economics, 14,1333-1342
Dıng, Z.C., W.J. Granger, R.F. Engle (1993), A Long Memory Property Of Stock Market Returns And A New Model, Journal Of Empirical Finance, 987-1007
Engle, R. F. (1982) Autoregressive Conditional Heteroskedasticity With Estimates Of The Variance Of United Kingdom Inflation, Econometrica, 50, 987-1007
Ewıng B. T., Malık F. (2005) Re-Examining The Asymmetric Predictability Of Conditional Variances: The Role Of Sudden Changes İn Variance, Journal Of Banking & Finance 29 2655–2673

Floros, C., Jaffry, S., Lima, G.V., (2007). Long Memory İn The Portuguese Stock Market, Studies İn Economics And Finance, 24, 220–232.
Glosten, L.R., Jaganattan,R., Runkle,D, (1993), On The Relation Between The Expected Value And The Volatility Of The Normal Excess Return On Stocks, Journal Of Finance, 48, 1779-1801
Huang Y. C., Lın B.J. (2004) Value-At-Risk Analysis For Taiwan Stock Index Futures: Fat Tails And Conditional Asymmetries İn Return Innovations, Review Of Quantitative Finance And Accounting, 22, 79–95
Kang, H.S., Yoon, S.M., (2007) Long Memory Properties İn Return And Volatility: Evidence From The Korean Stock Market, Physica A, 385, 591–600.
Kılıc, R., (2004) On The Long Memory Properties Of Emerging Capital Markets: Evidence From Istanbul Stock Exchange. Applied Financial Economics 14, 915–922.
Kupıec, P., (1995) Techniques For Verifying The Accuracy Of Risk Measurement Models, Journal Of Derivatives 2, 174-184
Lı, K., (2002) Long-Memory Versus Option-Implied Volatility Prediction. Journal Of Derivatives 9 (3), 9–25.
Longmore, R., Robınson, W. (2004), “Modelling And Forecasting Exchange Rate Dynamics İn Jamaica: An Application Of Asymmetric Volatility Models”, Bank Of Jamaica, 1-32.
Martens, M., Zeın, J., (2004) Predicting Financial Volatility: High Frequency Time-Series Forecasts Vis-À-Vis Implied Volatility. Journal Of Futures Markets 24 (11), 1005–1028.
Ñíguez T.M. (2003), Volatility And Var Forecasting For The Ibex–35 Stock- Return Index Using Fıgarch-Type Processes And Different Evaluation Criteria, Instituto Valenciano De Investigaciones Económicas, S.A, Primera Edición Septiembre Depósito Legal: V–4053–2003, 1-35
Pong, S., Shackleton, M.B., Taylor, S.J., Xu, X., (2004). Forecasting Sterling/Dollar Volatility: A Comparison Of Implied Volatilities And Ar(Fı)Ma Models. Journal Of Banking And Finance 28, 2541–2563.
So M. K.P., Yu P. L.H (2006), Empirical Analysis Of Garch Models İn Value At Risk Estimation, International Financial Markets, Institution And Money 16 180–197
Tang, T-L, Shıeh, S-J. (2006) Long Memory İn Stock Index Futures Markets: A Value-At-Risk Approach, Physica A, 306, 437-448.
Tse, Y. K. (1998) The Conditional Heteroscedasticity Of The Yen-Dollar Exchange Rate, Journal Of Applied Econometrics, 193, 49-55.
Tu A. H., Wong W. K., Chang M. C. (2008) Value-At-Risk For Long And Short Position Of Asian Stock Markets, International Research Journal Of Finance And Economics, Issn 1450 – 2887, Issue 22 134- 144
Vılasuso, J., (2002) Forecasting Exchange Rate Volatility. Economics Letters 76, 59–64.
Vougas, D.V., (2004) Analyzing Long Memory And Volatility Of Returns İn The Athens Stock Exchange, Applied Financial Economics, 14, 457– 460.
Wu P. T., Shıeh S.J. (2007) Value-At-Risk Analysis For Long-Term Interest Rate Futures: Fat-Tail And Long Memory İn Return Innovations, Journal Of Empirical Finance, 14, 248-259

Ayrıntılar

Birincil Dil

tr;en

Konular

-

Bölüm

-

Yazarlar

Erhan Demireli Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi

6 Temmuz 2011

Gönderilme Tarihi

6 Temmuz 2011

Kabul Tarihi

-

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2010 Cilt: 24 Sayı: 4

IZ

https://izlik.org/JA52ET42KC

APA

Demireli, E. (2011). Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 24(4), 217-228. https://izlik.org/JA52ET42KC

AMA

1.Demireli E. Trend Bus Econ. 2011;24(4):217-228. https://izlik.org/JA52ET42KC

Chicago

Demireli, Erhan. 2011. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 24 (4): 217-28. https://izlik.org/JA52ET42KC.

EndNote

Demireli E (01 Ağustos 2011) Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 24 4 217–228.

IEEE

[1]E. Demireli, Trend Bus Econ, c. 24, sy 4, ss. 217–228, Ağu. 2011, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA52ET42KC

ISNAD

Demireli, Erhan. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 24/4 (01 Ağustos 2011): 217-228. https://izlik.org/JA52ET42KC.

JAMA

1.Demireli E. Trend Bus Econ. 2011;24:217–228.

MLA

Demireli, Erhan. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, c. 24, sy 4, Ağustos 2011, ss. 217-28, https://izlik.org/JA52ET42KC.

Vancouver

1.Erhan Demireli. Trend Bus Econ [Internet]. 01 Ağustos 2011;24(4):217-28. Erişim adresi: https://izlik.org/JA52ET42KC

800px-Open-Access-PLoS.svg.png

Öz