Türkiye Döviz Piyasalarında Oynaklığın Öngörülmesi ve Risk Yönetimi Kapsamında Değerlendirilmesi

Yıl 2010, Cilt: 17 Sayı: 1, 121 - 145, 01.03.2010

Uğur Soytaş Özlem Serpil Ünal

Öz

Anahtar Kelimeler

-

Türkiye Döviz Piyasalarında Oynaklığın Öngörülmesi ve Risk Yönetimi Kapsamında Değerlendirilmesi

Öz

Bu çalışmada, Türkiye döviz piyasalarında TRL/USD, TRL/EUR ve TRL/GBP serilerinin oynaklığı hareketli ortalama modelleri, AR ve ARMA modelleri ve ARCH süreçleri kullanılarak modellenmiş ve modellerin örneklem dışı öngörü performansları karşılaştırılmıştır. Farklı oynaklık öngörüleri kullanılarak elde edilen parametrik VaR modelinin öngörü performansları Basle Komitesi geriye dönük test ölçütleri kapsamında değerlendirilmiştir. Son küresel finansal krizin risk ölçüm teknikleri üzerindeki etkileri ayrıca araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, RMSE ölçütüne göre GARCH grubu modellerin, MAE ölçütüne göre ise AR modelinin serilerinin oynaklık öngörüsünü modellemekte diğer modellere kıyasla daha başarılı olduğunu göstermiştir. Finansal krizin oynaklık öngörü modellerinin sıralamasını değiştirmediği ancak finansal krizle birlikte modellerin performanslarının en kötü performansı sergileyen modele yakınsadığı görülmüştür. Oynaklık öngörü modellerine dayalı olarak tahmin edilen VaR modellerinin performansları karşılaştırıldığında ise EWMA ve GARCH grubu modellerin daha doğru sonuçlar verdikleri görülmüştür. Finansal krizile birlikte VaR modellerinin performansında düşüş olduğu tespit edilmiştir

Anahtar Kelimeler

Döviz Kuru Oynaklık Öngörüsü, Türkiye Döviz Piyasaları, GARCH/EGARCH/GJR-GARCH Modelleri, Value-at-Risk

Kaynakça

• Alexander, C. (2001). Market Models: A Guide to Financial Data Analysis. Chichester, UK: John Wiley and Sons Ltd.
• Aysoy, C., Balaban, E., Koğar C. I. ve Özcan C. (1996). “Daily Volatility in the Turkish Foreign Exchange Market”. Erişim: Mayıs 2009. TCMB Tartışma Tebliğleri No: 9625, http://www.tcmb.gov.tr/yeni/evds/teblig/96/9625.html.
• Baille, R. T. and Bollerslev, T. (1989). The Message in Daily Exchange Rates: A Conditional- Variance Tale. Journal of Business and Economic Statistics, 7, 297-305.
• Baille, R. T., Bollerslev, T. and Mikkelsen, H. O. (1996). Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 74, 3-30.
• Balaban, E. (2004). Comparative Forecasting Performance of Symmetric and Asymmetric Conditional Volatility Models of an Exchange Rate. Economics Letters, 83, 99-105.
• Basle Committee (1996a). Amendment to the Capital Accord to Incorporate Market Risks.
• Basle Committee (1996b). Supervisory Framework for the Use of ‘Backtesting’ in Conjunction with Internal Models Approach to Market Risk.
• Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307-327.
• Bollerslev, T. (1987). A conditionally Heteroskedastic Time Series Model for Speculative Prices and Rates of Return. Review of Economics and Statistics, 69, 542-547.
• Bollerslev, T., Chou, R. Y. and Kroner, K. F. (1992). ARCH Modeling in Finance. Journal of Econometrics, 52, 5-59.
• Brooks, C., (2002), Introductory Econometrics for Finance. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
• Brooks, C. and Persand, G. (2002). Model Choice and Value-at-Risk Performance. Financial Analysts Journal, 58, 87-97.
• Brooks, C. and Persand, G. (2003). Volatility Forecasting for Risk Management. Journal of Forecasting, 22, 1-22.
• Brailsford, T.J. and Faff, R.W. (1996), “An Evaluation of Volatility Forecasting Techniques”, Journal of Banking and Finance, 20, 419-438.
• Domaç, I. and Mendoza, A. (2002). “Is There Room for Forex Interventions Under Inflation Targeting Framework? Evidence from Mexico and Turkey”. Erişim: Mayıs 2009. TCMB Tartışma Tebliğleri No: 0206, http://www.tcmb.gov.tr/research/discus/dpaper58.pdf
• Engle, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation. Econometrica, 50, 987-1008.
• Engle, R. F. and Bollerslev, T. (1986). Modelling the Persistence of Conditional Variances. Econometric Reviews, 5, 1-50; 81-87.
• Fama, E. F. (1965). The Behavior of Stock Market Prices. Journal of Business, 38, 34-105.
• Glosten, L. R., Jagannathan R. and Runkle D. E.(1993). On the Relation between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks, Journal of Finance, 48, 1779-1801.
• Hsieh, D. A. (1988). The Statistical Properties of Daily Foreign Exchange Rates: 1974-1983. Journal of International Economics, 24, 129-145.
• Hsieh, D. A. (1989). Modeling Heteroskedasticity in Daily Foreign Exchange Rates. Journal of Business and Economic Statistics, 7, 307-317.
• JP Morgan (1996). RiskMetrics Technical Document. Fourth Edition, JP Morgan, New York.
• Lee, K. Y. (1991). Are the GARCH Models Best in Out-of-Sample Performance?. Economic Letters, 37, 305-308.
• Mandelbrot, B. (1963). The Variation of Certain Speculative Prices. Journal of Business, 36, 394- 419.
• Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach, Econometrica, 59, 347-370.
• Poon, S. and Granger, C. W. J. (2003). Forecasting Volatility in Financial Markets: A Review. Journal of Economic Literature, XLI, 478-539.
• Sadorsky, P. (2005). Stochastic Volatility Forecasting and Risk Management. Applied Financial Economics, 15, 121-135.
• Vilasuso, J. (2002). Forecasting Exchange Rate Volatility. Economic Letters, 76, 59-64.
• West, K. D. and Cho, D. (1995). The Predictive Ability of Several Models of Exchange Rate Volatility. Journal of Econometrics, 69, 367-391.
• Wong, M.C.S., Wai, Y.C. and Wong, C.Y.P. (2003). Market Risk Management of Banks: Implications From the Accuracy of Value-at Risk Forecasts. Journal of Forecasting, 22, 23-33.
• Zakorian, J.M.(1994), Threshold Heteroskedastic Models, Journal of Economic Dynamics and Control, 18, 931-955.