DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

ÇINAR, Mehmet; HEPKORUCU, ATILLA

DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Mehmet ÇINAR, (Uludağ Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Ekonometri Anabilim Dalı, Bursa, Türkiye)

Atilla HEPKORUCU (Kastamonu Üniversitesi, Taşköprü Meslek Yüksekokulu, Finans-Bankacılık ve Sigortacılık Bölümü, Kastamonu, Türkiye)

Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi

7 0

Yıl: 2018 Cilt: 10 Sayı: 18 Sayfa Aralığı: 1 - 11 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 22-02-2019

DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Öz:

Çalışmada BIST-100 (ulusal) endeksinin 1986 yılının birinci ayı ile 2017 yılının üçüncü ayı arasındaki aylıkgetiri oynaklığı modellenerek önraporlanmaya çalışılmıştır. BIST-100 endeksinin getiri oynaklığının aylıkveriler için sabit bir değere sahip olduğu belirlenmiştir. Görsel olarak modelin ortalamaya dönen bir yapıdaolduğu saptanmıştır. Bu koşullar altında modeldeki kırılmaların tahminlenmesi Inclan ve Tiao’nun (1994) ICSS(Yinelenen Birikimli Kareler Metodu) algoritması ile tespit edilmeye çalışılmıştır. Kırılmaların oluştuğu tarihlerarasında seçim yapılarak modeli en iyi açıklayan yapı seçilmiştir. Elde edilen sonuçlar karşılaştırıldığındavaryansta kırılmanın dikkate alındığı model sonuçlarının, varyansta kırılmayı dikkate almayan modelsonuçlarına nazaran gerek tahmin sonuçları gerekse öngörü performansı açısından daha iyi sonuçlara sahipolduğu görülmektedir.

Anahtar Kelime:

Konular: İş Siyasi Bilimler İşletme Kamu Yönetimi Çevre Çalışmaları Hukuk İktisat İşletme Finans Kentsel Çalışmalar Uluslararası İlişkiler

AN APPLICATION OF VARIANCE BREAKS ON IMKB-100 INDEX WITH AUTOREGRESSĠVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY MODELS

Öz:

In the study, BIST-100 (national) index between the first month of 1986 and the third month of 2017 the monthly return volatility was modelled and forecasted prospectively. It has been determined that the monthly return volatility of the BIST-100 index has a fixed value for the data. Visually, it was determined that the model is a structure that returns to the average. Under these conditions, modeling of volatility breaks were tried to be estimated by the ICSS (Iterated Cumulative Sums of Squares Method) algorithm of Inclan and Tiao (1994). The structure that best describes the model was selected from among the dates when the breaks occurred. When the results obtained are compared, it is seen that the model results considering the variance structural breaks have better results than the model results which do not take into account the variance breaks, both in terms of prediction results and prediction performance.

Anahtar Kelime:

Konular: İş Siyasi Bilimler İşletme Kamu Yönetimi Çevre Çalışmaları Hukuk İktisat İşletme Finans Kentsel Çalışmalar Uluslararası İlişkiler

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

ABRAHAM, B. and William W.S.W. (1984). “Inferences About The Parameters Of A Time Series Model With Changing Variance‟‟, Metrika, 31: 183-194.
AGGARWAL, R., INCLAN C. and LEAL, R. (1999). “Volatility in Emerging Stock Markets”, The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 34(1): 33-55.
DEMİRELİ, E. ve TORUN, E. (2010). „„Alternatif Piyasa Oynaklıklarında Meydana Gelen Kırılmaların ICSS algoritmasıyla Belirlenmesi ve Süreğenliğe Etkileri: Türkiye ve Londra Örneği‟‟, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 10(46): 129-145.
DIEBOLD, F. (1986). „„Modeling The Persistence Of Conditional Variances: A Comment‟‟, Econometric Reviews, 5: 51-56.
DIEBOLD, F. (1988). “Empirical Modeling of Exchange Rate Dynamics” Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 303, Springer-Verlag, New York.
ENGLE, R. (1993). “Statistical Models for Financial Volatility”, Financial Analyst Journal, 49: 72-78.
ENGLE, R. and BOLLERSLEV, T. (1986). "Modelling the Persistence of Conditional Variances," Econometrics Review, 5(1): 1-50.
FERNANDEZ, V. (2005). “Structural Breakpoints in Volatility in International Markets”, The Institute for International Integration Studies Discussion Paper Series, 76: 1-36.
HEPKORUCU, A. (2012). „„Koşullu Değişen Varyans Modelleri ile IMKB-100 Endeksinde Varyans Kırılması Uygulaması‟‟, 1. International Symposium on Accounting and Finance, 32-48.
HINKLEY, D. V. (1971). „„Inference in Two-Phase Regression‟‟, Taylor&Francis Group, American Statistical Association, 66(336): 736-743.
HINKLEY, D. V. (1971). „„Inference about Change Point From Cumulative Sum Test‟‟, Oxford Journal, Biometrika Trust, 58(3): 509-523.
HSIEH, D. (1989). “Modeling Heteroscedasticity in Daily Foreign-Exchange Rates”, American Statistical Association Journal of Business & Economic Statistics, 7(3): 307-317.
HSU, D. A. (1977). “Test for Variance Shift at an Unknown Time Point”, Wiley, Journal of Royal Statistical Society, 26(3): 279-284.
HSU, D. A. (1979), “Detecting Shifts of Parameter in Gamma Sequences with Application to Stock Prices and Air Traffic Flow Analysis”, Taylor Francis Group, American Statistical Association, 77(377): 29-39.
HSU, D. A. (1982). “A Bayesian Robust Detection of Shifts in Risk Structure of Stock Market Returns”, Taylor Francis Group, Journal of The American Statistical Association, Applied Statistics, 74(365): 31-40.
HSU, D. A., MILLER, R. B. and WICHERN, D. W. (1974). “On a Stable Paretian Behavior of Stock Market Prices” Taylor&Francis Group, Journal of the American Statistical Association, 69(345): 108-113.
HSU, D. A., MILLER, R. B. and WICHERN, D. W. (1976). “Changes of Variance in First Order Autoregressive Time Series Model-With an Application”, Wiley, Journal of Royal Statistical Society, Series C, Applied Statistics, 25(3): 248-256.
INCLAN, C. (1993). “Detection of Multiple Changes of Variance Using Posterior Odds”, Taylor&Francis Group, Journal of Business & Economic Statistics, 11(3): 289-300.
INCLAN, Carla and TIAO, G. (1994). “Use of Cumulative Sums of Squares for Retrospective Detection of Changes of Variance”, Journal of the American Statistical Association, 89(427): 913-923.
LAMOUREUX, C. and LASTRAPES, W. (1990). “Persistence in Variance, Structural Change, and the GARCH Model”, Journal of Business & Economic Statistics, 8(2): 225-234.
MALİK, F. (2003). “Sudden Changes in Variance and Volatility Persistence İn Foreign Exchange Markets”, Journal. of Multinational. Financial. Management, 13: 217-230.
MALİK, F. and HASSAN, S.A. (2004). “Modeling Volatility in Sector Index Returns with GARCH Models Using an Iterated Algorithm”, Journal of Economics and Finance, 28(2): 211-225.
MANDELBROT, B. (1963). “The Variation of Certain Speculative Prices”, The Journal of Business, 36(4): 394-419.
MENZEFRICKE, U. (1981). “A Bayesian Analysis of a Change in the Precision of a Sequence of Independent Normal Random Variables at an Unknown Time Point”, Wiley, Journal of Royal Statistical Society, Seris C, Applied Statistics, 30(2): 41-146.
NELSON, D. (1991). “Conditional Heteroskedasticity on Asset Retuns: A New Approach”, Econometrica, 59(2): 347-370.
POOTER, M. and DİJK, D. V. (2004). “Testing for Changes in Volatility in Heteroskedastic Time Series- A Further Examination”, Econometric Institute Report EI, 38: 1-39.
RAPACH, D., STRAUSS, J. and WOHAR, M. (2007). “Forecasting Stock Return Volatility in the Presence of Structural Breaks”, Forecasting in the Presence of Structural Breaks and Model Uncertainty, 1-38
RAPACH, D. and STRAUSS, J. (2008). “Structural Breaks and GARCH Models of Exchange Rate Volatility”, Journal of Applied Econometrics, 23: 65-90.
SMITH, A., F., M. (1975). “A Bayesian Approach to Inference about a Change-Point in a Sequence of Random Variables”, Oxford University Press, Biometrika Trust, 62(2): 407-416.
TSAY, R. S. (1988). “Outliers, Level Shifts and Variance Changes in Time Series”, Journal of Forecasting, 7: 1-20.
WANG, P.and MOORE, T. (2009). “Sudden Changes In Volatility: The Case Of Five Central European Stock Markets”, International Financial. Markets, Institutions and Money, 19: 33–46.
WORSLEY, K. J. (1986). “Confidence Regions and Tests for a Change-Point in a Sequence of Exponential Family Random Variables”, Oxford University Press, Biometrika Trust, 73(1): 91- 104.

APA	ÇINAR M, HEPKORUCU A (2018). DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. , 1 - 11.
Chicago	ÇINAR Mehmet,HEPKORUCU ATILLA DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. (2018): 1 - 11.
MLA	ÇINAR Mehmet,HEPKORUCU ATILLA DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. , 2018, ss.1 - 11.
AMA	ÇINAR M,HEPKORUCU A DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. . 2018; 1 - 11.
Vancouver	ÇINAR M,HEPKORUCU A DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. . 2018; 1 - 11.
IEEE	ÇINAR M,HEPKORUCU A "DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA." , ss.1 - 11, 2018.
ISNAD	ÇINAR, Mehmet - HEPKORUCU, ATILLA. "DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA". (2018), 1-11.

APA	ÇINAR M, HEPKORUCU A (2018). DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 10(18), 1 - 11.
Chicago	ÇINAR Mehmet,HEPKORUCU ATILLA DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi 10, no.18 (2018): 1 - 11.
MLA	ÇINAR Mehmet,HEPKORUCU ATILLA DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, vol.10, no.18, 2018, ss.1 - 11.
AMA	ÇINAR M,HEPKORUCU A DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi. 2018; 10(18): 1 - 11.
Vancouver	ÇINAR M,HEPKORUCU A DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi. 2018; 10(18): 1 - 11.
IEEE	ÇINAR M,HEPKORUCU A "DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA." Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 10, ss.1 - 11, 2018.
ISNAD	ÇINAR, Mehmet - HEPKORUCU, ATILLA. "DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA". Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi 10/18 (2018), 1-11.