PREDICTION OF STOCK EXCHANGE ISTANBUL INDEX (BIST 100) RETURN VOLATILITY WITH ARCH AND GARCH MODELS

Yıl 2018, 10. Yıl Özel Sayısı, 608 - 624, 20.04.2018

Serdar Kuzu

https://doi.org/10.29067/muvu.384418

Cited By: 10

Öz

Due to the increasing volatility movements as the capital markets develop day by day, the
globalization movement, the increase in the types of risk and the increasing uncertainty as the resulting markets become more complex, the analysis of stock market structures has
become more important. Increasing volatility due to the leverage effects, asymmetry, etc.
qualities in the financial series, could prevent the effective pricing of stocks in the stock
markets. Especially developing countries have higher levels of openness and fragility. So it
has great importance to establish the concept of volatility in securities exchanges in
developing countries. In concurrence with the development in information communication
technologies, the possibility of trading 24 hours/a day on the market has emerged.
Estimating the volatility variable, which has recently become the most important variable in
the investment decisions of the global investor, has become even more important especially
in developing countries, since they are more fragile than developed countries. Estimating
this variable has become even more important, especially for decision-makers who are
considering investing in or partnering with the company. Since the conventional models are
insufficient to express the volatility variable; ARCH, GARCH, EGARCH and TGARCH
models, which are nonlinear conditional variance models, have begun to be used. The aim
of the study is to analyze the return volatility of the BIST 100 Index by the ARCH,
GARCH, EGARCH and TGARCH models. BIST 100 Index, which covers the 2011-2017
/ 3 period with its daily closing values, are taken into account. As a result of the study, it
was observed that TGARCH model, which has the highest level of explanatory power, gave
the most successful results among related models in revealing BIST 100 return volatility.

Anahtar Kelimeler

BIST 100, Risk, Volatility, ARCH, GARCH

BORSA İSTANBUL ENDEKSİ (BIST 100) GETİRİ VOLATİLETESİNİN ARCH VE GARCH MODELİ İLE TAHMİN EDİLMESİ

Öz

Sermaye piyasalarının gün geçtikçe gelişmesi, küreselleşme hareketi, risk türlerindeki artış
ve artan belirsizlik sonucu piyasaların daha karmaşık hale gelmesiyle, artan volatilite
hareketleri borsaların yapılarının analiz edilmesini daha da önemli hale getirmiştir. Finansal
serilerde yer alan kaldıraç etkisi, asimetri vb. özellikler nedeniyle artan volatilite,
borsalarda hisse senetlerinin etkin bir şekilde fiyatlanmasını engelleyebilmektedir. Özellikle
gelişmekte olan ülkelerin dışa açıklık derecesi ve kırılganlık seviyeleri yüksek olduğu için
menkul kıymet borsalarında volatilite kavramının ortaya konması büyük önem arz
etmektedir. Bilgi iletişim teknolojilerinde yaşanan gelişmeyle birlikte, piyasalarda 24 saat
işlem yapma imkânı sağlanmıştır. Son zamanlarda küresel yatırımcının yatırım kararlarında
en önemli değişken haline gelen volatilite değişkeninin tahmin edilmesi, özellikle gelişmiş
ülkelere göre daha kırılgan yapıda oldukları için gelişmekte olan ülkelerde daha da önemli
hale gelmiştir. Bu değişkenin tahmin edilmesi özellikle ilgili şirkete yatırım yapmayı yada
ortak olmayı düşünen karar vericiler için daha da önemli hale getirmektedir. Geleneksel
modeller volatilite değişkenini ifade etmede yetersiz kaldıkları için, doğrusal olmayan
koşullu varyans modelleri olan ARCH, GARCH, EGARCH ve TGARCH modelleri
kullanılmaya başlanmıştır. Çalışmada BIST 100 Endeksinin 2011-2017/3 dönemini
kapsayan ve günlük kapanış değerleri ele alınarak BIST 100 Endeksinin getiri
volatilitelerinin ARCH, GARCH, EGARCH ve TGARCH modelleri ile, açıklayıcılık
derecesi en yüksek modelin hangisi olduğu ortaya konması amaçlanmaktadır. Çalışma
sonucunda BIST 100 getiri volatilitesinin ortaya konmasında ilgili modeller arasında
TGARCH modelinin en başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

BIST100, Volatilite, ARCH, GARCH

Kaynakça

• Akgiray, V. (1989). Conditional Heteroskedasticity in Time Series of Stock Returns: Evidence and Forecasts. Journal of Business,, 62(1), 55-80.
• Akgül, I., & Sayyan, H. (2005). Forecasting Volatility in ISE-30 Stock Returns with Asymmetric Conditional Heteroscedasticity Models. Symposium of Traditional Finance. İstanbul: Marmara Üniversitesi Bankacılık ve Sigortacılık Yuksekokulu.
• Bollerslev, T., Engle, R., & Wooldridge, J. (1988). A Capital Asset Pricing Model with Time-Varying Covariances. The Journal of Political Economy, 96, 116-131.
• Brandt, M. W., & Diebold, F. X. (2006). A No-Arbitrage Approach to RangeBased Estimation of Return Covariances and Correlations. Journal of Business, 79, 61–73.
• Brandt, M. W., & Jones, C. S. (October 2006). Volatility Forecasting With Range-Based EGARCH Models. Journal of Business & Economic Statistics, 24(4), 47-486.
• Chong, Y. Y. (2004). Investment Risk Management. England: Wiley Finance.
• Engle, R., Ng, V. K., & Rothschild, M. (1993). Measuring and Testing the Impact of News on Volatility,. The Journal of Finance, 48, 1749-177.
• Güriş, S., & Saçaklı, İ. (2011). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Hisse Senedi Getiri Volatilitesinin Klasik ve Bayesyen GARCH Modelleri İle Analizi. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13, 153-172.
• Sarıoğlu, S. E. (2006). Değiskenlik Modelleri ve İMKB Hisse Senetleri Piyasası’nda Değiskenlik Modellerinin Kesitsel Olarak İrdelenmesi,. İstanbul: İAV Yayınları.