Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Sigorta Sektörü Hisse Senedi Piyasasında Volatilite Modellemesi: Arch-M Yöntemi ile Borsa İstanbul’da Bir Uygulama

Yıl 2018, Sayı: 32, 314 - 332, 26.12.2018

Öz

Finans sektöründe özellikle
bankacılık ve sigortacılık alanları, belirsizlik altında karar verme konusunda
oldukça fazla modelleme çalışmalarının yapıldığı geniş bir literatürü
kapsamaktadır. Gelecekte karşılaşılabilecek beklenmedik olaylara karşı gerekli
tedbirlerin alınabilmesi ve riskin modellenebilmesi için volatilitenin
(oynaklığın) iyi tahmin edilmesi gerekmektedir. Çalışmada 2006 – 2017 dönemi
Borsa İstanbul’da kote sigorta şirketlerine ait günlük hisse senedi kapanış
fiyatlarından elde edilen zaman serilerine ARCH-M (ARCH in Mean) modeli
uygulanarak, her bir zaman serisine ait oynaklığının analiz edilmesi
amaçlanmıştır. Çalışmada Anadolu Hayat Emeklilik A.Ş.-ANHYT ve Ray Sigorta
A.Ş.-RAYSG hisselerinde gözlemlenen volatilite hareketlerinin, incelenen
dönemde, tahvil faiz oranı, Bist100 endeksi ve dolar kurundan etkilendiği
tespit edilmiştir. 

Kaynakça

  • ASTERİOU, D. ve HALL, S. G. (2011). Applied Econometrics (Second Edition) Palgrave Macmillan, UK.
  • BASTA, M. Ve MOLNAR, P. (2018). “Oil Market Volatility and Stock Market Volatility” Finance Research Letters, 26, pp.204-214.
  • BOLLERSLEV, T. (1986). “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”, Journal of Econometrics, 31, pp.307-327.
  • BOZKURT , HİLAL Y. (2013), Zaman Serileri Analizi, Ekin Yayınevi, Bursa.
  • CALMÈS, C. ve THÉORET, R. (2010). “The İmpact Of Off-Balance-Sheet Activities On Banks Returns: An Application Of The Arch-M To Canadian Data”. Journal of Banking & Finance, 34, pp.1719–1728.
  • CROMWELL, J. B., LABYS, W. C., TERRAZA, M. (1994). Univariate Tests for Time Series Models, Sage Publications, Inc., USA.
  • ENGLE, R. F. (1982), “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation”, Econometrica, 50, pp.987-1007.
  • ENGLE, R.F., LİLİEN, D.M., ROBİNS, R. P. (1987). “Estımatıng Time Varying Risk Premia in The Term Structure: The Arch-M Model”. Econometrica, 55(2), pp.391-407.
  • FLAİG, G. (1992). “Demand Uncertainty and Labour Input in a Bivariate ARCH-M Model”. Recherches Économiques de Louvain / Louvain Economic Review, 58(3/4) ,Output and Employment Fluctuatıons, pp. 251-264.
  • GOURİÉROUX , C. (1997), Arch Models and Financial Applications, Springer-Verlag., New York.
  • GÜR,T. H. ve ERTUĞRUL, H. M. (2012), “Döviz Kuru Volatilitesi Modelleri: Türkiye Uygulaması”, İktisat İşletme ve Finans Dergisi, 27 (310), ss.53-77.
  • KALAYCI, Ş. (2005), “Borsa ve Ekonomide Volatilite İlişkisi: İMKB’de Bir Şartlı Varyans Analizi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İİBF Dergisi , 10(1), ss.241-250.
  • KIRAÇ, Ö. (2011), İMKB Hisse Senetleri Piyasası Kredi Riskinin Farklı Bir Ölçümü: Riske Maruz Değer Uygulaması, Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
  • NEAIME, S. (2006). “Volatilities in Emerging MENA Stock Markets”. Thunderbird International Business Review, 48(4), pp. 455–484.
  • PAPADAMOU, S. Ve SIRIOPULOS, C. (2014). “Interest Rate Risk and Creation of the Monetary Policy Committe: Evidence from Banks’ and Life Insurance Companies’ Stocks in the UK”, Journal of Economics and Business, 71, pp.45-67.
  • SEVÜKTEKİN, M. ve NARGELEÇEKENLER M. (2006), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 61(4), ss.243-265.
  • SJO, B. (2011). "Estimation and Testing for ARCH and GARCH." Modelling the volatility of the Electrolux Stock, https://pdfs.semanticscholar.org/c5d9/c7c60c6a639660886a59dfca5a1c142df81f.pdf.10.06.2018
  • SONGÜL, H. (2010),Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri: Döviz Kurları Üzerine Uygulama, TCMB Uzmanlık Yeterlilik Tezi, Ankara
  • SU, Z., FONG, T., YIN, L. (2018). “Understanding Stock Market Volatility, What is the Rolr of U.S. Uncertainty?”, North American Journal of Economics and Finance, https://doi.org/10.1016/j.najef.2018.07.014
  • XIAO, L. AYDEMİR, A. (2007). Forecasting Volatility in the Financial Markets, (Third Edition). Elsevier Ltd. Edited by John Knight & Stephen Satchell., USA.
  • WANG, P. (2005), Financial Econometrics Methods and Models, Routledge, New York
Yıl 2018, Sayı: 32, 314 - 332, 26.12.2018

Öz

Kaynakça

  • ASTERİOU, D. ve HALL, S. G. (2011). Applied Econometrics (Second Edition) Palgrave Macmillan, UK.
  • BASTA, M. Ve MOLNAR, P. (2018). “Oil Market Volatility and Stock Market Volatility” Finance Research Letters, 26, pp.204-214.
  • BOLLERSLEV, T. (1986). “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”, Journal of Econometrics, 31, pp.307-327.
  • BOZKURT , HİLAL Y. (2013), Zaman Serileri Analizi, Ekin Yayınevi, Bursa.
  • CALMÈS, C. ve THÉORET, R. (2010). “The İmpact Of Off-Balance-Sheet Activities On Banks Returns: An Application Of The Arch-M To Canadian Data”. Journal of Banking & Finance, 34, pp.1719–1728.
  • CROMWELL, J. B., LABYS, W. C., TERRAZA, M. (1994). Univariate Tests for Time Series Models, Sage Publications, Inc., USA.
  • ENGLE, R. F. (1982), “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation”, Econometrica, 50, pp.987-1007.
  • ENGLE, R.F., LİLİEN, D.M., ROBİNS, R. P. (1987). “Estımatıng Time Varying Risk Premia in The Term Structure: The Arch-M Model”. Econometrica, 55(2), pp.391-407.
  • FLAİG, G. (1992). “Demand Uncertainty and Labour Input in a Bivariate ARCH-M Model”. Recherches Économiques de Louvain / Louvain Economic Review, 58(3/4) ,Output and Employment Fluctuatıons, pp. 251-264.
  • GOURİÉROUX , C. (1997), Arch Models and Financial Applications, Springer-Verlag., New York.
  • GÜR,T. H. ve ERTUĞRUL, H. M. (2012), “Döviz Kuru Volatilitesi Modelleri: Türkiye Uygulaması”, İktisat İşletme ve Finans Dergisi, 27 (310), ss.53-77.
  • KALAYCI, Ş. (2005), “Borsa ve Ekonomide Volatilite İlişkisi: İMKB’de Bir Şartlı Varyans Analizi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İİBF Dergisi , 10(1), ss.241-250.
  • KIRAÇ, Ö. (2011), İMKB Hisse Senetleri Piyasası Kredi Riskinin Farklı Bir Ölçümü: Riske Maruz Değer Uygulaması, Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
  • NEAIME, S. (2006). “Volatilities in Emerging MENA Stock Markets”. Thunderbird International Business Review, 48(4), pp. 455–484.
  • PAPADAMOU, S. Ve SIRIOPULOS, C. (2014). “Interest Rate Risk and Creation of the Monetary Policy Committe: Evidence from Banks’ and Life Insurance Companies’ Stocks in the UK”, Journal of Economics and Business, 71, pp.45-67.
  • SEVÜKTEKİN, M. ve NARGELEÇEKENLER M. (2006), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 61(4), ss.243-265.
  • SJO, B. (2011). "Estimation and Testing for ARCH and GARCH." Modelling the volatility of the Electrolux Stock, https://pdfs.semanticscholar.org/c5d9/c7c60c6a639660886a59dfca5a1c142df81f.pdf.10.06.2018
  • SONGÜL, H. (2010),Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri: Döviz Kurları Üzerine Uygulama, TCMB Uzmanlık Yeterlilik Tezi, Ankara
  • SU, Z., FONG, T., YIN, L. (2018). “Understanding Stock Market Volatility, What is the Rolr of U.S. Uncertainty?”, North American Journal of Economics and Finance, https://doi.org/10.1016/j.najef.2018.07.014
  • XIAO, L. AYDEMİR, A. (2007). Forecasting Volatility in the Financial Markets, (Third Edition). Elsevier Ltd. Edited by John Knight & Stephen Satchell., USA.
  • WANG, P. (2005), Financial Econometrics Methods and Models, Routledge, New York
Toplam 21 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Fatma Esin Kurt 0000-0003-3803-0726

Serpil Senal 0000-0002-8681-7526

Yayımlanma Tarihi 26 Aralık 2018
Yayımlandığı Sayı Yıl 2018 Sayı: 32

Kaynak Göster

APA Kurt, F. E., & Senal, S. (2018). Sigorta Sektörü Hisse Senedi Piyasasında Volatilite Modellemesi: Arch-M Yöntemi ile Borsa İstanbul’da Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(32), 314-332.

.