Bist 30 Hisse Senetlerinin Gelecekteki Değerlerinin Geometrik Brownıan Hareketi İle Tahmini Ve Arıma, Sarıma, Garch, Egarch, Gjr Modelleri İle Volatilite Analizi

Sonat Bayram

doi:10.33203/mfy.844861

Bist 30 Hisse Senetlerinin Gelecekteki Değerlerinin Geometrik Brownıan Hareketi İle Tahmini Ve Arıma, Sarıma, Garch, Egarch, Gjr Modelleri İle Volatilite Analizi

Öz

Geometrik Brownian Hareketi (GBM) ile BIST 30 hisse senetlerinin gelecek değerlerini tespit etmede, özellikle ilk otuz gündeki isabet oranının oldukça yüksek olduğu, süre uzadıkça dışsal şoklara bağlı olarak tahmin hatasının yükseldiği ve özellikle de düşük varyansa sahip hisse senetlerinin tahmin hatasının diğerlerinden daha düşük olduğu tespit edilmiştir. Geometrik Brownian Hareketi (GBM) ile üretilen zaman serilerinin otoregresif entegre hareketli ortalama mevsimsel ARIMA (SARIMA) (Gaussian Dağılım) modeli ile daha isabetli ölçümlendiği (12 şirket), ardından en iyi asimetri tipi volatilite modelinin sırasıyla EGARCH (11 şirket), GARCH (6 şirket), GJR (1 şirket) olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

GBM, Volatilite, EGARCH, GJR

Kaynakça

Alberg, D., Shalit, H., & Yosef, R. (2008). Estimating stock market volatility using asymmetric GARCH models. Applied Financial Economics, 18(15), pp.1201-1208.
Bachelier, L. (2011). Louis Bachelier's theory of speculation: the origins of modern finance. Princeton University Press.
Bender, C., Sottinen, T., & Valkeila, E. (2007). Arbitrage with fractional Brownian motion?. Theory of Stochastic Processes Vol.13 (29), no.1-2, 2007, pp.23-34
Black F, Scholes M (1973) The pricing of options and corporate liabilities, Jounal of Political Economy 81, pp.637–659
Bracker, K., & Smith, K. L. (1999). Detecting and modeling changing volatility in the copper futures market. Journal of Futures Markets: Futures, Options, and Other Derivative Products, 19(1), pp.79-100.
Chalasani, P., & Jha, S. (1997). Steven Shreve: Stochastic Calculus and Finance. Lecture Notes, October. pp.1-343
De Meyer, B., & Saley, H. M. (2003). On the strategic origin of Brownian motion in finance. International Journal of Game Theory, 31(2), pp.285-319
Demireli, E., & Hepkorucu, A. (2010). Çevre Finansmanı: Kavramsal Bir Yaklaşımla Karbon Finans Borsası. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 2(2), pp.37-48
Duan, J., Gauthier, G., Simonato, J., & Sasseville, C. (2006). Approximating the GJR-GARCH and EGARCH option pricing models analytically. Journal of Computational Finance, 9(3), pp.1-41
Elliott, R. J., & Van Der Hoek, J. (2001). Fractional Brownian motion and financial modelling. In Mathematical Finance. Birkhäuser, Basel. pp.140-151

Hu, Y., & Øksendal, B. (2003). Fractional white noise calculus and applications to finance. Infinite dimensional analysis, quantum probability and related topics, 6(01), pp.1-32 Iglesias, E. M., & Linton, O. (2009). Estimation of tail thickness parameters from GJR-GARCH models. Departamento de Economía Universidad Carlos III de Madrid. Working Paper 09-47 Economic Series (26), pp.1-30
İnam, U. (2011). Geometrik Brownian Hareketle Hisse Senedi Fiyatının Gelecek Değerinin Belirlenmesi. Marmara Ünı̇versı̇tesı̇ Sosyal Bı̇lı̇mler Enstı̇tüsü İşletme Anabı̇lı̇m Dalı Sayısal Yöntemler Bı̇lı̇m Dalı, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi.
İş Yatırım, 2020, https://www.isyatirim.com.tr/tr-tr/analiz/hisse/Sayfalar/Tarihsel-Fiyat-Bilgileri.aspx, (Erişim Tarihi: 26.08.2020)
Karanasos, M., & Kim, J. (2003). Moments of the ARMA–EGARCH model. The Econometrics Journal, 6(1), pp.146-166
Karatzas, I., & Shreve, S. E. (1998). Brownian motion. In Brownian Motion and Stochastic Calculus (pp. 47-127). Springer, New York, NY
Liu, H. C., & Hung, J. C. (2010). Forecasting S&P-100 stock index volatility: The role of volatility asymmetry and distributional assumption in GARCH models. Expert Systems with Applications, 37(7), pp.4928-4934
Monfared, S. A., & Enke, D. (2014). Volatility forecasting using a hybrid GJR-GARCH neural network model. Procedia Computer Science, 36, pp.246-253
Øksendal, B. (2003). Fractional Brownian motion in finance. Preprint series. Pure mathematics http://urn. nb. no/URN: NBN: no-8076
Ou, P., & Wang, H. (2011, July). Modeling and forecasting stock market volatility by Gaussian processes based on GARCH, EGARCH and GJR models. In Proceedings of the World Congress on Engineering. Vol. 1, pp. 6-8
Özkan, T., & Güngör, B. (2017). Geometrik Brownıan Hareketi Modeli İle Endeks Dalgalanmalarını Değerlendirme: BIST-30, BIST-100 ve S&P 500 Endeksleri Üzerine Bir Uygulama. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 31 2017 Sayı: 2, ss.377-395
Peters, J. P. (2001). Estimating and forecasting volatility of stock indices using asymmetric GARCH models and (Skewed) Student-t densities. Preprint, University of Liege, Belgium, 3, pp.19-34
Rostek, S., & Schöbel, R. (2013). A note on the use of fractional Brownian motion for financial modeling. Economic Modelling, 30, pp.30-35
Tseng, F. M., Yu, H. C., & Tzeng, G. H. (2002). Combining neural network model with seasonal time series ARIMA model. Technological forecasting and social change, 69(1), pp.71-87
Working, H. (1949). The theory of price of storage. The American Economic Review, 39(6), pp.1254-1262

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Finans

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Sonat Bayram ^*
0000-0001-9885-8707
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

2 Şubat 2021

Gönderilme Tarihi

22 Aralık 2020

Kabul Tarihi

2 Şubat 2021

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2021 Sayı: Özel Sayı 2

DOI

https://doi.org/10.33203/mfy.844861

IZ

https://izlik.org/JA63FK95HY

APA

Bayram, S. (2021). Bist 30 Hisse Senetlerinin Gelecekteki Değerlerinin Geometrik Brownıan Hareketi İle Tahmini Ve Arıma, Sarıma, Garch, Egarch, Gjr Modelleri İle Volatilite Analizi. Maliye ve Finans Yazıları, Özel Sayı 2, 191-218. https://doi.org/10.33203/mfy.844861

AMA

1.Bayram S. Bist 30 Hisse Senetlerinin Gelecekteki Değerlerinin Geometrik Brownıan Hareketi İle Tahmini Ve Arıma, Sarıma, Garch, Egarch, Gjr Modelleri İle Volatilite Analizi. Maliye ve Finans Yazıları. 2021;(Özel Sayı 2):191-218. doi:10.33203/mfy.844861

Chicago

Bayram, Sonat. 2021. “Bist 30 Hisse Senetlerinin Gelecekteki Değerlerinin Geometrik Brownıan Hareketi İle Tahmini Ve Arıma, Sarıma, Garch, Egarch, Gjr Modelleri İle Volatilite Analizi”. Maliye ve Finans Yazıları, sy Özel Sayı 2: 191-218. https://doi.org/10.33203/mfy.844861.

EndNote

Bayram S (01 Şubat 2021) Bist 30 Hisse Senetlerinin Gelecekteki Değerlerinin Geometrik Brownıan Hareketi İle Tahmini Ve Arıma, Sarıma, Garch, Egarch, Gjr Modelleri İle Volatilite Analizi. Maliye ve Finans Yazıları Özel Sayı 2 191–218.

IEEE

[1]S. Bayram, “Bist 30 Hisse Senetlerinin Gelecekteki Değerlerinin Geometrik Brownıan Hareketi İle Tahmini Ve Arıma, Sarıma, Garch, Egarch, Gjr Modelleri İle Volatilite Analizi”, Maliye ve Finans Yazıları, sy Özel Sayı 2, ss. 191–218, Şub. 2021, doi: 10.33203/mfy.844861.

ISNAD

Bayram, Sonat. “Bist 30 Hisse Senetlerinin Gelecekteki Değerlerinin Geometrik Brownıan Hareketi İle Tahmini Ve Arıma, Sarıma, Garch, Egarch, Gjr Modelleri İle Volatilite Analizi”. Maliye ve Finans Yazıları. Özel Sayı 2 (01 Şubat 2021): 191-218. https://doi.org/10.33203/mfy.844861.

JAMA

1.Bayram S. Bist 30 Hisse Senetlerinin Gelecekteki Değerlerinin Geometrik Brownıan Hareketi İle Tahmini Ve Arıma, Sarıma, Garch, Egarch, Gjr Modelleri İle Volatilite Analizi. Maliye ve Finans Yazıları. 2021;:191–218.

MLA

Bayram, Sonat. “Bist 30 Hisse Senetlerinin Gelecekteki Değerlerinin Geometrik Brownıan Hareketi İle Tahmini Ve Arıma, Sarıma, Garch, Egarch, Gjr Modelleri İle Volatilite Analizi”. Maliye ve Finans Yazıları, sy Özel Sayı 2, Şubat 2021, ss. 191-18, doi:10.33203/mfy.844861.

Vancouver

1.Sonat Bayram. Bist 30 Hisse Senetlerinin Gelecekteki Değerlerinin Geometrik Brownıan Hareketi İle Tahmini Ve Arıma, Sarıma, Garch, Egarch, Gjr Modelleri İle Volatilite Analizi. Maliye ve Finans Yazıları. 01 Şubat 2021;(Özel Sayı 2):191-218. doi:10.33203/mfy.844861

Maliye ve Finans Yazıları dergisinin kapsamını ekonomi, maliye, finans ve bankacılık alanlarındaki çalışmalar oluşturmaktadır.

Bist 30 Hisse Senetlerinin Gelecekteki Değerlerinin Geometrik Brownıan Hareketi İle Tahmini Ve Arıma, Sarıma, Garch, Egarch, Gjr Modelleri İle Volatilite Analizi

Öz

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

DOI

IZ

Kaynak Göster