Araştırma Makalesi

VOLATİLİTEDEKİ ÇOKLU YAPISAL KIRILMALARIN FİNANSAL RİSK YÖNETİMİ AÇISINDAN ÖNEMİNİN İNCELENMESİ

Cilt: 13 Sayı: 24 31 Ocak 2021
PDF İndir

VOLATİLİTEDEKİ ÇOKLU YAPISAL KIRILMALARIN FİNANSAL RİSK YÖNETİMİ AÇISINDAN ÖNEMİNİN İNCELENMESİ

Öz

Bu çalışmada Dolar-TL kurunun finansal riskinin yönetiminde kullanılacak modellerin performansı üzerinde volatilitedeki çoklu yapısal kırılmaların olası etkileri incelenmiştir. Finansal risk yönetim modelleri olarak volatilite öngörü (volatlity forecasting) modelleri ile piyasa riski ölçüm modelleri esas alınmıştır. Volatilitedeki çoklu yapısal kırılmaların tespitinde ICSS algoritması ile Bai ve Perron (1998, 2003) testinden yararlanılmıştır. Zamanla değişen volatilite değerleri ise FIGARCH modeli ile tahmin edilmiştir. Çalışma bulguları, Dolar-TL kurunun volatilitesinin çoklu yapısal kırılmalar içerdiği fakat bu yapısal kırılmaların dikkate alınmasının risk yönetim modellerinin performansını artırmadığı sonucuna işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. ALOUI, Chaker ve HAMIDA, Hela ben. (2014). Modelling and Forecasting Value-at-Risk and Expected Shortfall for GCC Stock Markets: Do Long Memory, Structural Breaks, Asymmetry, and Fat-Tails Matter? The North American Journal of Economics and Finance, 29, 349-380.
  2. BAI, Jushan ve PERRON, Pierre. (1998).Estimating and Testing Linear Models with Multiple Structural Changes. Econometrica, 66 (1), 47-78.
  3. BAI, Jushan ve PERRON, Pierre. (2003).Computition and Analysis of Multiple Structural Change Models. Journal of Applied Econometrics, 18 (1), 1-22.
  4. BAILLIE, Richard T., BOLLERSLEV, Tim ve MIKKELSEN, Hans Ole.(1996). Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 74, 13-30.
  5. BELKHOUJA, Mustapha ve BOUTAHARY, Mohamed. (2011). Modeling Volatility with Time-Varying FIGARCH Models. Economic Modelling, 28 (3), 1106-1116.
  6. BENTES, Sonia R. (2015). Forecasting Volatility in Gold Returns under the GARCH, IGARCH and FIGARCH Frameworks: New Evidence. Physica A, 438: 355–364.
  7. BOLLERSLEV, Tim ve MIKKELSEN, Hans Ole. (1996). Modeling and Pricing Long Memory in Stock Market Volatility. Journal of Econometrics, 73 (1), 151-184.
  8. BOLLERSLEV, Tim ve WOOLDRIDGE, Jeffrey M. (1992). Quasi Maximum Likelihood Estimation and Inference in Dynamic Models with Time Varying Covariances. Econometric Reviews 11 (2), 143-172.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

31 Ocak 2021

Gönderilme Tarihi

26 Mart 2020

Kabul Tarihi

4 Eylül 2020

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Cilt: 13 Sayı: 24

Kaynak Göster

APA
Büberkökü, Ö. (2021). VOLATİLİTEDEKİ ÇOKLU YAPISAL KIRILMALARIN FİNANSAL RİSK YÖNETİMİ AÇISINDAN ÖNEMİNİN İNCELENMESİ. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13(24), 86-110. https://doi.org/10.14784/marufacd.879194

Cited By