FİNANSAL YATIRIM ARAÇLARINDA RİSKE MARUZ DEĞER UYGULAMASI

Yıl 2014, Cilt: 29 Sayı: 1, 1 - 24, 08.07.2014

Hakan Yıldırım Arin Çolakyan

Öz

Risk yönetiminin gelişen piyasalar, küreselleşme, ekonomik krizler sebebiyle önemi günümüzde oldukça artmıştır. Mevcut risk yönetimi ölçümleri yetersiz olduğundan farklı yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden en yaygını Riske Maruz Değer’dir. RMD, belirli bir zaman içerisinde, belirli bir olasılıkla meydana gelebilecek en yüksek zararı ölçen bir yöntemdir. Bu çalışmanın amacı, RMD hesaplama yöntemleri olan Varyans – Kovaryans Yöntemi, Tarihi Simülasyon Yöntemi, Monte Carlo Simülasyonu Yöntemi ve Üssel Ağırlıklandırılmış Hareketli Ortalama (ÜAHO) yöntemini döviz, BIST (Borsa İstanbul) 100 ve BIST 30 Endekslerine uygulayarak sonuçlarını karşılaştırıp, hangi yöntemin daha etkin bir hesaplama yöntemi olduğunu ortaya koymaktır. Sonra Sabit Standart Sapma, Basit Hareketli Ortalama ve ÜAHO yöntemleri ile son bir yıllık volatilite hesaplamaları yapılmıştır, modeller oluşturulup geriye dönük testlerle doğrulukları test edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Riske Maruz Değer, Monte Carlo Simülasyon Yöntemi, ÜAHO

A STUDY ON VALUE AT RISK METHODS IN FINANCIAL INVESTMENT TOOLS

Öz

Risk management has rapidly gained importance as a result of emerging economies,economic recession and globalization. Since available risk management measures seemedto stay insufficient in responding to complex problems, new methods are introduced,creating a need for research on validating them. Among these methods, most commonlyapplied one is Value at Risk approach that measures maximum possible loss to occurwithin a certain possibility. The aim of this study is to explore the appropriateness of VaRmethods (Variance-Covariance, Historical Simulation and Monte Carlo SimulationMethods). By this aim, we applied these methods to foreign currency index of TL, BIST 100and BIST 30 indexes and compared the results. Then, the volatility for the last year iscalculated by applying Simple Standard Deviation, Simple Moving Average andExponentially Weighted Moving Average (EWMA) methods. The accuracy of these modelsare tested by applying back testing.

Anahtar Kelimeler

Value at Risk, Monte Carlo Simulation Method, EWMA

Kaynakça

• AKGÜÇ, Ö. (1998), Finansal Yönetim, Avcıol Basım Yayın, İstanbul.
• BAŞAR, M., KORKMAZ, T., AYDIN, N., SAYILGAN, G. (2013); “Portföy Yönetimi”, Anadolu Üniversitesi Yayını, , http://eogrenme.anadolu.edu.tr/eKitap/BSI206U.pdf, 16.04.2013)
• BEST, P. (1999), İmplementing Value at Risk, John Wiley & Sons, Chichester.
• BOLGÜN, K. E., AKÇAY, M. B. (2005), Risk Yönetimi: Gelişmekte Olan Türk Finans Piyasasında Entegre Risk Ölçüm ve Yönetim Uygulamaları, Scala Yayıncılık, İstanbul.
• Büyük Larousse Sözlük ve Ansiklopedisi, Milliyet Yayınları, İstanbul.
• ÇATALCA, H., AKTAN, B., SOYDAN, H. (2008), Ticari Bankalarda Piyasa Riski Yönetimi, Siyasal Kitabevi, Ankara.
• ÇELİK, N., KAYA, M. F. (2010), “Uç Değerler Yöntemi İle Riske Maruz Değer’in Tahmini Ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Üzerine Bir Uygulama”, Bankacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi, 1(1), 20.
• DEMİRELİ, E., TANER, B. (2009), “Risk Yönetiminde Riske Maruz Değer Yöntemleri ve Bir Uygulama”, Süleyman Demirel Üniversitesi İİBF Dergisi, 14(3), 127-148.
• EGE, İ. (2006), “Piyasa Riskinin Tespitinde Kullanılan Riske Maruz Değer (Value At Risk) ve Menkul Kıymet Yatırım Fonlarına Uygulanması”, Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Doktora Tezi.
• GÖKGÖZ, E. (2006), Riske Maruz Değer (VaR) ve Portföy Optimizasyonu, Sermaye Piyasası Kurulu, Ankara.
• GÜVENBAŞ, S. D. (2012), Finansal Türev Ürünlerde Risk ve Excel Uygulamalı RMD Hesaplama Yöntemleri, Kriter Yayınevi, İstanbul.
• JORION, P. (2000), Value at Risk: The New Benchmark For Controlling Risk, McGraw Hill Inc., New York.
• JORION, P. (2000), “Türk Bankacılık Sektöründe Risk Yönetimi Semineri”, Dünya Bankası ve Türkiye Bankalar Birliği, İstanbul.
• JORION P. (2005), Financial Risk Manager-Handbook, GARP(Global Association of Risk Professionals), Canada.
• KARAN, M. B. (2004), Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi, Gazi Kitabevi, Ankara.
• KORKMAZ, T., PEKKAYA, M. (2005), Excel Uygulamalı Finans Matematiği, Ekin Kitabevi, Ankara.
• MANGANELLI, S., ENGLE, R.F. (2001), “Value at Risk Model in Finance”, European Central Bank Working Paper Series, 75, 1-40.
• MORGAN, J.P. (1996); RiskMetricsTM-Technical Document, http://pascal.iseg.utl.pt/~aafonso/eif/rm/TD4ePt_2.pdf, 03.04.2013).
• ÖZDEN, Ü.H. (2007), “Riske Maruz Değer (RMD) Hesaplama Yöntemleri: İMKB Üzerine Uygulama”. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Öneri Dergisi, 7(28), 279-285.
• PALLOTTA, M., ZENTİ, R. (2000); “Risk Analysis For Asset Managers: Historical Simulation, The Bootstrap Approach and Value at Risk Calculation”, RAS Asset Management, http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=251669, 16.04.2012).
• REJDA, G. E. (1997), Principles of Risk Management and Insurance, Addison-Wesley Educational Publishers, New York.
• RISKMETRICS GROUP, (1999), Risk Management: A Practical Guide, Riskmetrics Group, New York.
• SERTLER, B. (2003), “Risk Yönetiminde Riske Maruz Değer Modeli ve Türk Finans Kesiminde Bir Uygulama”, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi.
• URAL, M. ( 2009), “Riske Maruz Değer Hesaplamasında Alternatif Yaklaşımlar”, BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar, 3(2), 65.
• UZUNOĞLU, M., GEÇER, T., EREN, A. K., KIZIL, A., ONAR, Ö. Ç. (2005), Matlab İle Risk Yönetimi, Türkmen Kitabevi, İstanbul.
• (http://www.bddk.org.tr/websitesi/turkce/mevzuat/bankacilik_kanununa_iliskin_duzenlemeler/11010risk_olcum_modelleri_deg_tebligler_03112006.pdf ,02.01.2013)
• (http://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce/Duyurular/Basin_Aciklamalari/11 basin_duyurusu_basel_iii_3.pdf,18.11.2013)