Analysis of BIST Gold Index Volatility With Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Models

Gold is one of the most accepted and reliable investment instruments of all time. On the other hand, its importance in today's financial markets is indisputable. The increasing importance of precious metals, especially gold, which started with the mercantilist process, continues until today. The mercantilist process was a period in which the existence of gold and silver mines was accepted as a measure of wealth. In this period when protectionist economic policies were implemented, it was accepted that the more precious metals entered into the country with the economic policies implemented, the greater the wealth. The importance of gold continued after the end of the mercantilist process. Both the gold standard system and the Bretton Woods periods were also periods when gold was an important investment instrument. Today, gold appears as an asset that is frequently used in times of crisis, both because it is a safe investment instrument and because it is used as a store of value. In this context, empirically measuring and predicting volatility in gold prices is important due to its economic effects on key macroeconomic variables. However, although it lays the groundwork for a theoretical and empirical literature, it stands out that it has a relatively limited research area. This study estimates volatility using ARCH-GARCH-EGARCH and TGARCH modeling techniques with Türkiye gold price data between 2005-2023. These models are statistical models used to model volatility changes in time series. With these models, it is possible to understand and predict how volatility in time series changes over time. At this point, the study aims to contribute to the relatively small literature on gold market volatility. The findings of the study show that the most appropriate model to estimate the volatility in gold prices for Türkiye is GARCH(1,1).

Altın tüm zamanların en çok kabul gören ve güvenilir yatırım araçlarından biridir. Hem asırlardır süren önemi hem de günümüzdeki popülaritesi göz önüne alındığında iktisat literatüründe çalışmalara konu olmuş bir varlıktır. Özellikle merkantilist süreçle birlikte altın başta olmak üzere değerli madenlerin artan önemi günümüze kadar devam etmiş ve günümüz finans piyasalarında oldukça önemli bir yer edinmiştir. Merkantilist süreç altın ve gümüş madenlerinin varlığının bir zenginlik ölçütü olarak kabul edildiği bir dönemdir. Korumacı iktisat politikalarının uygulandığı bu dönemde, uygulanan iktisat politikalarıyla birlikte ülke içerisine ne kadar çok değerli maden girerse zenginliğin o kadar fazla olduğu kabul edilmektedir. Merkantilist sürecin sona ermesinin ardından da altının önemi devam etmiştir. Gerek altın standardı sistemi, gerekse de Bretton Woods dönemleri yine altının önemli bir yatırım enstrümanı olduğu dönemlerdir. Günümüzde de altın, gerek güvenli bir yatırım enstrümanı olması gerekse de değer saklama aracı olarak kullanılması nedenleriyle kriz dönemlerinde sıklıkla başvurulan bir varlık olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu bağlamda, altın fiyatlarındaki oynaklığın ampirik olarak ölçülmesi ve tahmin edilmesi, temel makroekonomik değişkenler üzerindeki ekonomik etkileri nedeniyle önem taşımaktadır. Ancak, teorik ve ampirik bir literatüre zemin hazırlasa da görece olarak sınırlı bir araştırma alanı bulunduğu göze çarpmaktadır. Bu çalışma, 2005-2023 yılları arasında Türkiye altın fiyatı verileriyle ARCH-GARCH-EGARCH ve TGARCH modelleme tekniklerini kullanarak volatiliteyi tahmin etmektedir. Oynaklık kavramının modellenmesi noktasında, ARCH ve GARCH modelleri ailesine başvurulmasının önemli bir sebebi bulunmaktadır. Bu modeller, zaman serilerindeki oynaklık değişimlerini modellemek için kullanılan istatistiksel modellerdir. Bu modeller ile birlikte, zaman serilerindeki oynaklığın zaman içinde nasıl değiştiğini anlamak ve tahmin etmek mümkün olmaktadır. Bu çalışma, altın piyasası volatilitesine ilişkin sınırlı sayıdaki literatüre katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Çalışmanın bulguları, Türkiye için altın fiyatlarındaki oynaklığı tahmin etmek için en uygun modelin GARCH(1,1) olduğunu göstermektedir.