Araştırma Makalesi

BIST-100 fiyat dinamiğinin farklı GARCH ve SV modelleri ile tahmin edilmesi

Cilt: 10 Sayı: 1 28 Şubat 2024
PDF İndir
EN TR

BIST-100 fiyat dinamiğinin farklı GARCH ve SV modelleri ile tahmin edilmesi

Öz

Bu çalışma, BIST 100 endeksini kullanarak çeşitli GARCH ve stokastik volatilite (SV) modellerinin karşılaştırmalı analizini gerçekleştirmektedir. İncelenen modeller arasında geleneksel GARCH (1,1) modelleri ve AR (1) log-volatilite sürecine sahip SV modelleri bulunmaktadır. Ek olarak, sıçrama bileşeni, ortalama içinde volatilite, kaldıraç etkisi, t dağılımını veya hareketli ortalamayı takip eden yenilikleri içeren daha esnek modeller de çalışma kapsamında kullanılmıştır. Elde edilen ampirik bulgular özetle şu şekildedir: (1) SV modelleri, GARCH modelleri ile karşılaştırıldığında genellikle daha iyi performans göstermektedir. (2) Bir sıçrama bileşeninin ve bir t-dağılımı sonrasındaki yeniliklerin dahil edilmesi, standart GARCH modelinin performansını belirgin şekilde artırırken, SV modeli üzerinde daha az etkiye sahiptir. (3) Volatilite geri bildirim kanalının baz modele eklenmesi model performansında anlamlı bir iyileşmeye neden olmamıştır. (4) Baz modellere hareketli ortalama bileşeninin eklenmesi gerek GARCH modelinde gerekse de SV modelinde anlamlı bir iyileşme sağlamamıştır. (5) Kaldıraç etkisinin modele dahil edilmesi BIST 100 fiyat endeksinin tahmininde önemli iyileşme sağlamıştır. BIST 100 volatilite tahmininde en başarılı model SV-t modelidir.

Anahtar Kelimeler

Etik Beyan

Bu çalışmanın, özgün bir çalışma olduğunu; çalışmanın hazırlık, veri toplama, analiz ve bilgilerin sunumu olmak üzere tüm aşamalarından bilimsel etik ilke ve kurallarına uygun davrandığımı; bu çalışma kapsamında elde edilmeyen tüm veri ve bilgiler için kaynak gösterdiğimi ve bu kaynaklara kaynakçada yer verdiğimi; kullanılan verilerde herhangi bir değişiklik yapmadığımı, çalışmanın Committee on Publication Ethics (COPE)' in tüm şartlarını ve koşullarını kabul ederek etik görev ve sorumluluklara riayet ettiğimi beyan ederim. Herhangi bir zamanda, çalışmayla ilgili yaptığım bu beyana aykırı bir durumun saptanması durumunda, ortaya çıkacak tüm ahlaki ve hukuki sonuçlara razı olduğumu bildiririm.

Kaynakça

  1. Abiyev, V. (2015). Time-varying beta risk and its modeling techniques for Turkish industry portfolios. İktisat İşletme ve Finans, 30(352), 79-108. Doi: https://doi.org/10.3848/iif.2015.352.4370
  2. Adesina, K. S. (2013). Modelling stock market return volatility: GARCH evidence from Nigerian stock exchange. International Journal of Financial Management, 3(3), 37-46.
  3. Armağan, İ. Ü. (2023). BIST 100 endeks volatilitesinin koşullu değişen varyans modelleri ile incelenmesi. Türkiye Mesleki ve Sosyal Bilimler Dergisi, 11, 39-52. Doi: https://doi.org/10.46236/jovosst.1265004
  4. Bollerslev, T. (1987). A Conditionally heteroskedastic time series model for speculative prices and rates of return. The Review of Economics and Statistics, 69(3), 542-547. Doi: https://doi.org/10.2307/1925546
  5. Büberkökü, Ö. (2019). Asimetrik stokastik volatilite modelinin BIST100 endeksine uygulanması. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18, 503-527. Doi: https://doi.org/10.09.2018
  6. Chan, J. C. C. (2013). Moving average stochastic volatility models with application to inflation forecast. Journal of Econometrics, 176(2), 162-172. Doi: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2013.05.003
  7. Chan, J. C. C., ve Eisenstat, E. (2015). Marginal likelihood estimation with the cross-entropy method. Econometric Reviews, 34(3), 256-285. Doi: https://doi.org/10.1080/07474938.2014.944474
  8. Chan, J. C. C., ve Grant, A. L. (2016). Modeling energy price dynamics: GARCH versus stochastic volatility. Energy Economics, 54, 182-189. Doi: https://doi.org/10.1016/j.eneco.2015.12.003

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Zaman Serileri Analizi, Finans

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

28 Şubat 2024

Yayımlanma Tarihi

28 Şubat 2024

Gönderilme Tarihi

25 Aralık 2023

Kabul Tarihi

14 Şubat 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 10 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Özdemir, H. (2024). BIST-100 fiyat dinamiğinin farklı GARCH ve SV modelleri ile tahmin edilmesi. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 10(1), 179-190. https://doi.org/10.30855/gjeb.2024.10.1.011
AMA
1.Özdemir H. BIST-100 fiyat dinamiğinin farklı GARCH ve SV modelleri ile tahmin edilmesi. GJEB. 2024;10(1):179-190. doi:10.30855/gjeb.2024.10.1.011
Chicago
Özdemir, Hüseyin. 2024. “BIST-100 fiyat dinamiğinin farklı GARCH ve SV modelleri ile tahmin edilmesi”. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi 10 (1): 179-90. https://doi.org/10.30855/gjeb.2024.10.1.011.
EndNote
Özdemir H (01 Şubat 2024) BIST-100 fiyat dinamiğinin farklı GARCH ve SV modelleri ile tahmin edilmesi. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi 10 1 179–190.
IEEE
[1]H. Özdemir, “BIST-100 fiyat dinamiğinin farklı GARCH ve SV modelleri ile tahmin edilmesi”, GJEB, c. 10, sy 1, ss. 179–190, Şub. 2024, doi: 10.30855/gjeb.2024.10.1.011.
ISNAD
Özdemir, Hüseyin. “BIST-100 fiyat dinamiğinin farklı GARCH ve SV modelleri ile tahmin edilmesi”. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi 10/1 (01 Şubat 2024): 179-190. https://doi.org/10.30855/gjeb.2024.10.1.011.
JAMA
1.Özdemir H. BIST-100 fiyat dinamiğinin farklı GARCH ve SV modelleri ile tahmin edilmesi. GJEB. 2024;10:179–190.
MLA
Özdemir, Hüseyin. “BIST-100 fiyat dinamiğinin farklı GARCH ve SV modelleri ile tahmin edilmesi”. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, c. 10, sy 1, Şubat 2024, ss. 179-90, doi:10.30855/gjeb.2024.10.1.011.
Vancouver
1.Hüseyin Özdemir. BIST-100 fiyat dinamiğinin farklı GARCH ve SV modelleri ile tahmin edilmesi. GJEB. 01 Şubat 2024;10(1):179-90. doi:10.30855/gjeb.2024.10.1.011
22273
Gazi İktisat ve İşletme Dergisi Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.