DÖVİZ KURU RİSKİNİN ÖLÇÜLMESİNDE GARCH YÖNTEMİNİN UYGULANMASI

Yıl 2016, Sayı: 37 Girişimcilik Özel Sayısı, 122 - 139, 01.12.2016

Nevzat Tetik , Ersin Kanat

Öz

Döviz kurunun gelecekte ne olacağını tüm bireyler, şirketler ve devletler bilmek ister. Özellikle üretici, ithalatçı ve ihracatçı firmalar talep ve maliyet unsurlarını etkilediği için döviz kurlarını merak ederler ve tahminlerinin doğru çıkması halinde yüksek kazanç elde edebilirler. Döviz kurları, enflasyon, ekonomik büyüme, ihracat eğilimi, para arzı, ithalat eğilimi, hükümet kararları gibi pek çok değişkene bağlı olarak değişmektedir. Bu sebeple, döviz kurlarının ileriye dönük tahmini kesin olarak yapılamayabilir. Sadece yakın tahminlerde bulunmak mümkündür. Döviz kuru fiyatlarının tahmin edilebilmesi için genelde tek fiyat kanunundan yararlanılır. Tek fiyat kanununun uygulamalara yansımış hali satın alma gücü paritesi olarak görülür. Bunun yanında “big mac” endeksi veya yapay sinir ağları gibi birçok yöntem sıkça kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin birçoğu tek fiyat kanunun uygulamada şekillenmiş halleridir. Döviz Kurlarındaki ani dalgalanmalar girişimcilere fazla getiri sağlayabileceği gibi çok büyük kayıplara da neden olabilir. Döviz kurlarındaki belirsizlik ve dalgalanmanın artması riski arttırmaktadır. Kurdaki volatilite büyüdükçe, girişimcilerin haklı olarak korkuları da büyümektedir. Bu nedenle fiyat tahmin yöntemlerinin yanı sıra volatiliteyi ölçmekte büyük yararlar sağlayabilir. Volatiliteyi ölçerken, EWMA ve GARCH modellerinin genellikle sağlıklı sonuçlar verdiği görülmektedir. Bu çalışmada, öncelikle döviz kurların girişimciler açısından önemi vurgulanmaya çalışılmıştır. Daha sonra, kur tahmin yöntemlerinin ve volatilite ölçme modellerinin başlıcaları incelenmiştir. Son olarak ise, GARCH modeli kullanılarak Türkiye’deki Euro ve Dolar kurunun belirli dönemlerdeki dalgalanma dereceleri irdelenmeye çalışılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Döviz Kuru, Tek Fiyat Kanunu, Satın Alma Gücü Paritesi, Garch, Volatilite

Kaynakça

• AKGÜÇ, Ö. (2011). "Finansal Yönetim". İstanbul: Avcıol Basım Yayın.
• ALTINTAŞ, M. (2006). "Bankacılıkta Risk Yönetimi ve Sermaye Yeterliliği". Ankara: Turhan Kitabevi.
• AYDIN, N. (2004). "Sermaye Piyasaları ve Finansal Kurumlar". Eskişehir: Anadolu Üniversitesi.
• BOLLERSLEV, T. (1986). "Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity". Journal of Econometrics, 307-327.
• KAYAHAN, C., AYDEMİR, O., & AKÇAY, B. (2008). "Döviz Piyasalarında Ewma Modeli Kullanılarak Hesaplanan Volatilite Tahminlerinin Test Edilmesi". Selçuk Üniversitesi İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 503-522.
• MADURA, J. (2013). "International Financial Management". Florida: Cengage Learning,.
• OKTAY, N. (2005). "Dış Ticarete Giriş". Eskişehir: Anadolu Üniversitesi.
• ÖZKAN, F. (2003). "Denge Reel Kur Hesaplama Yöntemleri ve Reel Kur Dengesizliğinin Ölçülmesi: Türk Lirası Üzerine Bir Çalışma". Ankara: TCMB Genel Müdürlüğü.
• ÖZTÜRK, N., & BAYRAKTAR, Y. (2010). "Döviz Kurlarını Açıklamaya Yönelik Yeni Yaklaşımlar". C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 11(1), 157-191.
• PIROS, C. D., & PINTO, J. E. (2013)."Economics for Investment Decision Makers". New Jersey: John Wiley & Sons.
• SEYİDOĞLU, H. (1997). "Uluslararası Finans". İstanbul: Güzem Yayınları.
• TEKTAŞ, A., & KARATAŞ, A. (2004). "Yapay Sinir Ağları ve Finans Alanına Uygulanması: Hisse Senedi Fiyat Tahminlemesi". Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 18(3-4), 337-349.
• TORAMAN, C. (5.8.2008). "Demir Çelik Sektöründe Yapay Sinir Ağları İle Hisse Senedi Fiyat Tahmini". Mufad, 44-57.
• UZUNOĞLU, M., GEÇER, T., EREN, A., KIZIL, A., & ONAR, Ö. (2005). "Matlab ile Risk Yönetimi". İstanbul: Türkmen Kitabevi.
• YALÇINER, K. (2012). "Uluslararası Finansman". Ankara: Detay Yayıncılık.
• YALTA, A. (2011). "Para Teorisi ve Politikası Ders Notları". Ankara: Tüba Açık Ders Projesi.
• Big Mac Index. Erişim Tarihi: 01.06.2015, http://bigmacindex.org/2011-big-mac-index.html.