Borsa İstanbul Turizm Endeksi Volatilitesi: Markov Rejim Değişim ARCH Model

Öz

Bu çalışmanın amacı iki aşamalı Markov Rejim Değişim Otoregresif Koşullu Değişen Varyans model ile Borsa İstanbul Turizm Endeksi volatilitesini incelemektir. Yatırımcıların doğru yatırım kararı verebilmesinde hisse senedi fiyat oynaklığının tahmini kritik öneme sahiptir. Özellikle de yüksek oynaklığın yaşandığı Borsa İstanbul gibi piyasalarda oynaklığın doğru tahmini hayatidir. Literatürde oynaktaki rejim değişikliğinin oynaklık tahmininde dikkate alınmasının tutarlı tahmin için gerekli olduğu öne sürülmektedir. Çalışma 02/05/2003 ve 14/09/2018 dönemleri arasında 2008 finansal krizi öncesi, 2008 krizi ve 2008 finansal krizi sonrası olmak üzere üç dönemde yapılmıştır. Markov Rejim Değişim Otoregresif Koşullu Değişen Varyans modeli ile elde edilen sonuçlara göre Turizm endeksi volatilitesi kriz öncesi döneme geri dönememiştir. Küresel krizin etkisiyle turizm endeksinin üç dönemde de volatilitesi devamlıdır ve kriz sonrası dönemde volatilite kriz öncesi döneme göre yüksektir.

Anahtar Kelimeler

• Borsa İstanbul,Turizm,Volatilite Modelleri,Markov Model,Rejim Değişim ARCH Model

Borsa Istanbul Tourism Index Volatility: Markov Regime Switching Arch Model

Öz

This paper examines the volatility of Borsa Istanbul Tourism Index by means of the two stage Markov-Switching Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model. The estimation of stock price volatility is critical importance for investors to make the right investment decision. Especially such as Borsa İstanbul where high volatility is experienced the right estimation of volatility is vital.  It is suggested in the literature that consideration of regime switching in estimation of volatility is necessary for consistent estimation. This study examine in three periods from 05/02/2003 to 09/14/2018; before the 2008 financial crisis, during the crisis and after the crisis.  According to these results by the Markov-Switching Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model the tourism index volatility could not return to pre-crisis levels.  It was determined that the volatility of the Tourism Index permanent in three periods and the volatility much higher after the crisis due to the global crisis.

Anahtar Kelimeler

• Borsa Istanbul,Tourism,, Volatility Models,Markov Model,Switching ARCH Model

Kaynakça

1. Algan, Neşe, Balcılar, Mehmet, Bal, Harun, Manga Müge. 2017. "Terörizmin Türkiye Finansal Piyasaları Üzerine Etkisi: Ampirik Bir Çalışma", Ege Akademik Bakış Dergisi, 17(1): 147-160.
2. Andersen Torben G., Bollerslev Tim, Diebold Francis X. 2010. Parametric and Nonparametric Volatility Measurement, "Handbook of Financial Econometrics Volume I - Tools and Techniques (Ed. Yacine Ait-Sahalia and Lars Peter Hansen), Amsterdam: North Holland Publication.
3. Badhani, K. N. 2008. "Explaining The Volatility Of Aggregate Stock Returns in India With Markov-Switching-Regime-Arch Model” Metamorphosis, 7(2): 177-201.
4. Brock, William. A., Scheinkman Jose A., Dechert W. D. and Lebaron B.1987. "A Test for Independence Based On the Correlation Dimension", Econometric Reviews, 15: 197-235.
5. Bollerslev, Tim,1986. "Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity" Journal of Econometrics, 31: 307-327.
6. Charfeddine Lanouar., Ahdi Noomen. A. 2013. "The Tunisian Stock Market Index Volatility: Long Memory vs. Switching Regime", Emerging Market Reviews, 16: 170-182.
7. Canarella, Giorgio., Pollard, Stephen. K. 2007. "A Switching ARCH (SWARCH) Model Of Stock Market Volatility: Some Evidence from Latin America", International Review of Economics, 54: 445-462.
8. Chen, Shyh-Wei and Lin, Jin-Lung. 2000. "Switching ARCH Models Of Stock Market Volatility in Taiwan", Advances in Pacific Basin Business, Economics, and Finance, 4: 1-21.

9. Engel, Robert. F. 1982. "Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of Variance of United Kingdom In?ation.", Econometrica, 50: 987-1007.
10. Gökmen, Oğuzhan and Çömlekçi, İstemi. 2018. "Turizm Endeksleri Arasındaki Eşbütünleşme İlişkisi", Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi, 15(2): 273-286.
11. Hamarat, Bahattin, Tufan, Ekrem. 2008. "Türk Turizm Sektör Endeksi Etkin Mi?" , Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2): 169-184.
12. Hamilton, James. D. 1989. "A New Approach To The Economic Analysis of Nonstationary Time Series And The Business Cycle", Econometrica, 57(2): 357-384.
13. Hamilton, James D. and Susmel, Raul. 1994. "Autoregressive Conditional Heteroscedasticity and Changes in Regime", Journal of Econometrics, 64: 307-333.
14. Li, M.Y.Leon, Lin, H.William. 2003. "Examining the Volatility of Taiwan Stock Index Returns via a Three-Volatility-Regime Markov-Switching ARCH Model", Review of Quantitative Finance and Accounting, 21: 123-139.
15. Marcucci Juri. 2005. "Forecasting Stock Market Volatility with Regime-Switching GARCH Models”, Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics", 9 (4): 1-51.
16. Tan, Ömer F. 2017. “Ramadan Effect: Evidence from Borsa Istanbul”, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 39(1): 239-256.