The Measurement of Volatility at BIST City Indexes: An Comparatively Investigation of Alternative Econometric Models

Öz

The aim of this study is to measure the volatility in the City Indexes, which is among the share indexes of BIST in 2009, by using alternative nonlinear time series models and to evaluate the performance of the models. For this purpose, GARCH, EGARCH and TGARCH models of ARCH family models were estimated using daily data of 10 city indexes for the period of 2009: 01-2017: 04. According to the estimation results, GARCH (1.1) model in measuring the volatility of Antalya city index, EGARCH (1,1) model in measuring the volatility of Adana, Ankara and İzmir city indexes and TGARCH (1.1) model in measuring the volatility of Balıkesir, Bursa, İstanbul, Kayseri, Kocaeli and Tekirdağ city indexes are the best appropriate models. As a result, the analyses made in this study indicate that the performance of the models used in measuring the volatility of city indexes differs according to the indexes handled

Anahtar Kelimeler

• Volatility, GARCH, EGARCH, TGARCH, BIST City Indexes

BIST Şehir Endekslerinde Oynaklığın Ölçülmesi: Alternatif Ekonometrik Modellerin Karşılaştırmalı Olarak İncelenmesi

Öz

Bu çalışmanın amacı, 2009 yılı itibariyle BIST’in pay endeksleri arasına giren Şehir Endeksleri’ndeki oynaklığı alternatif doğrusal olmayan zaman serisi modelleri ile ölçmek ve modellerin performanslarını değerlendirmektir. Bu amaçla 2009:01-2017:04 dönemi için 10 şehir endeksine ait günlük veriler kullanılarak, ARCH ailesi modellerinden GARCH, EGARCH ve TGARCH modelleri tahmin edilmiştir. Tahmin sonuçlarına göre Antalya şehir endeksi oynaklığının ölçümünde GARCH (1,1); Adana, Ankara ve İzmir şehir endeksleri oynaklıklarının ölçümünde TGARCH (1,1) ve Balıkesir, Bursa, İstanbul, Kayseri, Kocaeli ve Tekirdağ şehir endeksleri oynaklıklarının ölçümünde ise EGARCH (1,1) modeli en uygun modellerdir. Sonuç olarak bu çalışmada yapılan analizler, şehir endeksleri oynaklıklarının ölçümünde kullanılan modellerin performanslarının ele alınan endekslere göre farklılık gösterdiğine işaret etmektedir

Anahtar Kelimeler

• Oynaklık,GARCH,EGARCH,TGARCH,BIST Şehir Endeksleri

Kaynakça

1. ADESINA, Kolade S.; (2013), “Modelling Stock Market Return Volatility: GARCH Evidence from
2. Nigerian Stock Exchange”, International Journal of Financial Management 3(3), pp. 37-46. AHMED, Ahmed E.M. and Suliman Z. SULIMAN; (2011), “Modeling Stock Market Volatility using
3. GARCH Models Evidence from Sudan”, The Special Issue on Arts, Commerce and Social Science, (23), pp. 114-128. ALBERG, Dima, Haim SHALIT and Rami YOSEF; (2008), “Estimating Stock Market Volatility
4. Using Asymmetric GARCH Models”, Applied Financial Economics, 18(15), pp. 1201-1208.
5. AL-NAJJAR, Dana M.; (2016), “Modelling and Estimation of Volatility Using ARCH/GARCH
6. Models in Jordan’s Stock Market”, Asian Journal of Finance & Accounting, 8(1), pp. 152-167. ATAKAN, Tülin; (2009), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Değişkenliğin (Volatilitenin)
7. ARCH-GARCH Yöntemleri ile Modellenmesi”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi, 62, ss. 48-61. AYDIN, Kazım; (2002), Riske Maruz Değer Hesaplamalarında EWMA ve GARCH Metotlarının
8. Kullanılması: İMKB-30 Endeks Uygulaması, Karaelmas Üniversitesi SBE (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Zonguldak. BAŞÇI, Eşref S.; (2011), “IMKB Mali ve Sınai Endeksleri’nin 2002-2010 Dönemi için Günlük

9. Oynaklığı’nın Karşılaştırmalı Analizi”, Dokuz Eylül Üniversitesi, İşletme Fakültesi Dergisi, 1(21), ss. 199. BAYRAMOĞLU, Mehmet F. ve Mehmet PEKKAYA; (2010), “İMKB Tarafından Hesaplanan
10. Endekslerde Yeni Gelişmeler ve İMKB Şehir Endeksleri”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 45, ss. 215. BEKAERT, Geert H. and Campbell R. HARVEY; (1995), “Emerging Equity Market Volatility”
11. Journal of Financial Economics, 43, pp. 29-77. BIST; (2016), “BIST Pay Endeksleri Temel Kuralları’, Borsa İstanbul Veri ve Endeks Bölümü, http://www.borsaistanbul.com/docs/default-source/endeksler/bist-pay-endeksleri-temel- kurallari.pdf?sfvrsn=6, 02.11.2017.
12. _____; (2017), “Kurumsal-Borsa İstanbul Hakkında-Hakkımızda” http://www.borsaistanbul.com/kurumsal/borsa-istanbul-hakkinda, 03.11.2017.
13. _____; (2017a), “Ürünler ve Piyasalar-Piyasalar-Pay Piyasası” http://www.borsaistanbul.com/urunler-ve-piyasalar/piyasalar/pay-piyasasi, 03.11.2017.
14. _____; (2017b), “Endeksler/-BIST Pay Endeksleri”, http://www.borsaistanbul.com/endeksler/bist- pay-endeksleri/sehir-endeksleri, 03.11.2017.
15. _____; (2017c), “Endeksler-BIST Pay Endeksleri-Şehir Endeksleri”, http://www.borsaistanbul.com/endeksler/bist-pay-endeksleri/sehir-endeksleri, 03.11.2017.
16. BOLLERSLEV, Tim; (1986), “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”, Journal of Econometrics, 31, pp. 307-327.
17. CİHANGİR, Çiğdem K. ve Erginbay UĞURLU; (2017), “Altın Piyasasında Asimetrik Oynaklık
18. Türkiye İçin Model Önerisi”, İşletme Araştırmaları Dergisi, 9(3), ss. 284-299. ENGLE, Robert F.; (1982), “Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of the United Kingdom Inflation”, Econometrica, 50(4), pp. 987-1007.
19. ERGÜN, Burcu; (2010), IMKB-100 Endeksinde Oynaklığın Doğrusal Olmayan Zaman Serileri ile Modellenmesi, Dokuz Eylül Üniversitesi SBE (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi), İzmir.
20. FABOZZI, Frank J., Radu TUNARU and Tony WU; (2004), “Modeling Volatility for the Chinese
21. Equity Markets”, Annals of Economics and Finance, 5, pp. 79-92. FRIMPONG, Joseph M. and Eric F. OTENG-ABAYIE; (2006), “Modelling and Forecasting
22. Volatility of Returns on the Ghana Stock Exchange Using GARCH Models”, American Journal of Applied Sciences 3 (10), pp. 2042-2048.
23. GABRIEL, Anton S.; (2012), “Evaluating the Forecasting Performance of GARCH Models
24. Evidence from Romania”, Procedia-Social and Behavioral Sciences, 62, pp. 1006-1010.
25. GÖKBULUT, R. İlker ve Mehmet PEKKAYA; (2014), “Estimating and Forecasting Volatility of
26. Financial Markets Using Asymmetric GARCH Models: An Application on Turkish Financial Markets”, International Journal of Economics and Finance, 6(4), pp. 23-35. GÖKCAN, Süleyman; (2000), “Forecasting Volatility of Emerging Stock Markets: Linear versus
27. Non-Linear GARCH Models”, Journal of Forecasting, 19(6), pp. 499-504. GOUDARZI, Hojatallah and C.S. RAMANARAYANAN; (2010), “Modelling and Estimation of
28. Volatility in the Indian Stock Market”, International Journal of Business and Management, 5(2), pp. 98. GÜRİŞ, Selahattin ve S. İrem SAÇILDI; (2011), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Hisse
29. Senedi Getiri Volatilitesinin Klasik ve Bayesyen GARCH Modelleri ile Analizi”, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13, ss. 153-172. KARABACAK, Mustafa, Oytun MEÇİK ve Erhan GENÇ; (2014), “Koşullu Değişen Varyans
30. Modelleri ile BIST 100 Endeks Getirisi ve Altın Getiri Serisi Volatilitesinin Tahmini”, Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 6(1), ss. 79-90. KOY, Ayben ve Samiye EKİM; (2016), “Borsa İstanbul Sektör Endekslerinin Volatilite
31. Modellemesi”, Trakya Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), ss.1-13. KULA, Vedat ve Ender BAYKUT; (2017), “BİST Şehir Endekslerinin Volatilite Yapısı”, 21. Finans
32. Sempozyumu, 18-21 Ekim 2017, Balıkesir, http://www.academia.edu/34958143/B%C4%B0ST_%C5%9EEH%C4%B0R_ENDEKSLER%C4%
33. B0N%C4%B0N_VOLAT%C4%B0L%C4%B0TE_YAPISI, 24.04.2018.
34. LEEVES, Gareth; (2007), “Asymmetric Volatility of Stock Returns During the Asian Crisis
35. Evidence from Indonesia”, International Review of Economics & Finance, 16(2), pp. 272-286. MAZIBAŞ, Murat; (2005), “İMKB Piyasalarında Volatilitenin Modellenmesi ve Öngörülmesi
36. Asimetrik GARCH Modelleri ile Bir Uygulama”, VII. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, http://www.ekonometridernegi.org/bildiriler, 25.10.2017.
37. NELSON, Daniel, B.; (1991), “Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach”, Econometrica, 59(2), pp. 347-370.
38. ÖZDEN, Ünal H.; (2008), “İMKB Bileşik 100 Endeksi Getiri Volatilitesinin Analizi”, İstanbul
39. Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7 (13), ss. 339-350. PAN, Hongyu and Zhichao ZHANG; (2006), “Forecasting Financial Volatility: Evidence From
40. Chinese Stock Market”, Durham Business School Working Paper, W.P. No. 06/02. PETERS, Jean Philippe; (2001), Estimating and Forecasting Volatility of Stock Indices Using
41. Asymmetric GARCH Models and (Skewed) Student-t Densities, Preprint, University of Liege, Belgium. SEVÜKTEKİN, Mustafa ve Mehmet NARGELEÇEKENLER; (2008), “İstanbul Menkul Kıymetler
42. Borsası’nda Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 61(4), ss. 243-265.
43. SINGH, Saurabh and L.K. TRIPATHI; (2016), “Modelling Stock Market Return Volatility: Evidence from India”, Research Journal of Finance and Accounting, 17(13), pp. 93-101.
44. XIE, Shiqing and Xichen HUANG; (2013), “An Empirical Analysis of the Volatility in the Open-end
45. Fund Market: Evidence from China”, Emerging Markets Finance and Trade, 49(4), pp. 150-162.
46. YILDIZ, Berk; (2016), “Oynaklık Tahmininde Simetrik ve Asimetrik GARCH Modellerinin Kullanılması: Seçilmiş BİST Alt Sektör Endeksleri Üzerine Bir Uygulama”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 72, ss. 83-106.
47. ZAKARIA, Suliman, Suliman ABDALLA, and Peter WINKER; (2012), “Modelling Stock Market
48. Volatility Using Univariate GARCH Models: Evidence from Sudan and Egypt”, International Journal of Economics and Finance; 4(8), pp. 161-176.
49. ZAKOIAN, Jean-Michel; (1994), “Threshold Heteroskedastic Models”, Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), pp. 931-955.