Yıl: 2006 Cilt: 61 Sayı: 4 Sayfa Aralığı: 243 - 265 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması

Öz:
Özellikle yüksek frekanslı günlük finansal verileri modelleme basanları nedeniyle birçok araştırmacı tarafından büyük ilgi gören ARCH ve GARCH modelleri değişen varyansın sadece yatay kesit verisi problemi olmadığını aynı zamanda bir zaman serisi verisi problemi olduğunu göstermektedir. Dolayısıyla finansal zaman serisi verileri ile yapılan çalışmalarda doğrusal zaman serisi modelleri yerine doğrusal olmayan koşullu değişen varyans modellerinin kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada, IMKBİOO günlük getiri serisinin volatilitesinin önraporlaması için alternatif modellerin performansları değerlendirilmektedir. Öncelikle birim kök testleri, doğrusal olmayan modellerin teorik yapısı ve koşullu değişen varyans önraporlama modelleri kısaca tartışıldıktan sonra uygulama amacıyla MKB100 günlük getirilen alınmıştır. Getiri serisinin zaman serisi özellikleri incelendikten sonra serinin durağan olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Daha sonra alternatif modeller içerisinden getiri serisi için en uygun modelin ARMA(1,2) olduğu bulunmuştur. IMKBİOO günlük getiri serisi için elde edilen expost önraporlama sonuçlarına göre alternatif ARCH ve GARCH modelleri içerisinden en uygun koşullu değişen varyans modelinin GARCH(1,1) olduğu belirlenmiştir. Bulunan bu sonuç menkul kıymetler borsası üzerine yapılan daha önceki çalışmaların büyük bir kısmını destekler niteliktedir.
Anahtar Kelime: birim kökler ekonometrik analizler hisse senedi getirileri arch-garch kararsızlık getiri İstanbul menkul kıymetler borsası İstanbul menkul kıymetler borsası (İMKB) öngörü teknikleri durağanlık

Konular: Siyasi Bilimler Uluslararası İlişkiler

Modeling and Forecasting of Return Volatility at İstanbul Stock Exchange

Öz:
Due to their success in modeling high frequency daily financial data many researchers are interested in ARCH and GARCH models, which show that changing variance not only is a cross sectional data problem but also is a time series data problem. Consequently, financial time series data must be used in nonlinear conditional heteroscedastic models rather than linear time series models. This study evaluates the performance of alternative model for forecasting volatility of daily returns series in Istanbul Stock Index (ISE). After we shortly discuss unit root tests, theorical background of nonlinear time series, and conditional heteroscedastic forecasting, ISE daily return data is handled case-study. After examining time series property of return series, we conclude return series is stationary. Later among alternative models we found that the most appropriate model is ARMA(1,2) for return series. According to expost forecasting results, GARCH (1,1) model is the best appropriate model among alternative ARCH and GARCH models for ISE daily return series. This result supports many of the former studies on stock exchange.
Anahtar Kelime: returns Istanbul stock exchange Istanbul stock exchange (ISE) forecasting techniques stationarity unit roots econometric analysis stock returns arch-garch volatility

Konular: Siyasi Bilimler Uluslararası İlişkiler
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • AKGİRAY, Vedat (1989), "Conditional Heteroscedasticity in Time Series of Stock Returns: Evidence and Forecasts," The Journal of Business, 62/1: 55-80.
  • ANDERSON, T. G./BOLLERSLEV, T. (1998), "Answering the Skeptics: Yes Standart Volatility Models Do Provide Accurate Forecasts," International Economic Review, 39: 885-905.
  • BHARGAVA, A. (1986), "On The Theory of Testing for Unit Roots in Observed Time Series," Review of Economic Studies, 53: 369-384.
  • BOLLERSLEV, Tim (1986), "Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity," Journal of Econometrics, 31: 307-327.
  • BOLLERSLEV, Tim (1990), "Modeling the Coherence in Short-Run Nominal Exchange Rates: A Multivariate Generalized ARCH Models," The Review of Economics and Statistics: 542-547.
  • BOX, George E.P./JENKINS, Gwilym M. (1976), Time Series Analysis Forecasting and Control (San Francisco Holden-Day).
  • BRAILSFORD, T. J./FAFF, R. W. (1996), "An Evaluation of Volatility Forecasting Technique," Journal of Banking and Finance, 20: 419-438.
  • BROOKS, C. (19.98), "Predicting Stock Index Volatility: Can Market Volume Help?," Journal of Forecasting, 17: 59-80.
  • CAO, C. Q./TSAY, R. S. (1992), "Nonlinear Time Series Analysis of Stock Volatilities," Journal of Applied Econometrics, 7:165-185.
  • DICKEY, D. A./FULLER, W. A. (1979), "Distribution of the Estimator for Autoregressive Time Series with a Unit Root," Journal of the American Satatictical Assocation, 74: 427-431.
  • DICKEY, D. A./FULLER, W. A. (1981), "Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root," Econometrica, 49: 1057-1072.
  • ELLIOT, G./ROTHENBERG, T. J./STOCK, J. H. (1996), "Efficient Tests for an Autoregressive Unit Root," Econometrica, 64: 813-836.
  • ENGLE, Robert F. (1982), "Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation," Econometrica, 50: 987-1007.
  • ENGLE, R.F. (1993), "Statistical Models for Financial Volatility", Financial Analysts Journal, 49 (1): 72-78.
  • GREENE, William H. (1993), Econometric Analysis (New York: Macmillan Publishing Co.).
  • GÖKÇE, Atilla (2001), "İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Getirilerindeki Volatilitenin ARCH Teknikleri ile Ölçülmesi," Gazi Üniversitesi IİBF Dergisi, 3: 1.
  • HAMILTON, James D. (1994), Time Series Analysis (Princeton: Princeton University Press).
  • HARRIS R./SOLLIS, R. (2003), Applied Time Series Modelling and Forecasting, (England: John Wiley Sons).
  • HARVEY, Andrew C. (1991), The Econometric Analysis of Time Series (Cambridge: The MIT Press).
  • KWIATKOWSKI, D./PHILUPS, P. C. B./SCHMIDT, P./SHIN, Y. (1992), "Testing the Null Hypothesis of Stationarity Against the Alternative of A Unit Root," Journal of Econometrics, 54: 159-178.
  • MEADE, N. (2002), "A Comparison of the Accuracy of Short Term Foreign Exchange Forecasting Methods," International Journal of Forecasting, 1: 67-83.
  • MILLS, Terence C. (1999), The Econometric Modeling of Financial Time Series (Cambridge: Cambridge University Press).
  • NARGELEÇEKENLER, M. (2004), "Euro Kuru Satış Değerindeki Volatilitenin ARCH ve GARCH Modelleri ile Tahmini," İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Mecmuası, 54/2: 156-179.
  • NG, Serena/PERRON, P. (1995), "Unit Root Tests in ARMA Models with Data-Dependent Methods for the Selection of the Truncation Lag," Journal of the American Statistical Association, 90: 268-281.
  • NG, Serena/PERRON, P. (2001), "Lag Lenght Selection and the Construction of Unit Root Tests with Good Size and Power," Econometrica, 69: 1519-1554.
  • PAGAN A./SCHWERT, G. W. (1990), "Alternative Models for Conditional Stock Volatilities," Journal of Econometrics, 45: 267-290.
  • PERRON, P./NG, Serena (1996), "Useful Modifications to Some Unit Root Tests with Dependent Errors and Their Local Asymptotic Properties," The Review of Economic Studies, July 1996, 63: 435-463.
  • PHILLIPS, P. C. B./PERRON, P. (1988), "Testing for Unit Roots in Time Series Regression," Biometrika, 75: 335-346.
  • SCHWERT, G. William (1989), "Tests for Unit Roots: A Monte Carlo Investigation," Journal of Business and Economic Statistics, 7: 147-160.
  • SCHWERT, G. William (1990), "Stock Market Volatility," Financial Analyst Journal, 46: 23-34.
  • SEVÜKTEKİN, M./NARGELEÇEKENLER, M. (2005), Zaman Senleri Analizi (Ankara: Nobel Yayın Dağıtım).
  • YU, Jun (2002), "Forecasting Volatility in the New Zealand Stock Market," Applied Financial Economics, 12: 193-202.
APA SEVÜKTEKİN M, NARGELEÇEKENLER M (2006). İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması. , 243 - 265.
Chicago SEVÜKTEKİN Mustafa,NARGELEÇEKENLER Mehmet İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması. (2006): 243 - 265.
MLA SEVÜKTEKİN Mustafa,NARGELEÇEKENLER Mehmet İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması. , 2006, ss.243 - 265.
AMA SEVÜKTEKİN M,NARGELEÇEKENLER M İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması. . 2006; 243 - 265.
Vancouver SEVÜKTEKİN M,NARGELEÇEKENLER M İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması. . 2006; 243 - 265.
IEEE SEVÜKTEKİN M,NARGELEÇEKENLER M "İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması." , ss.243 - 265, 2006.
ISNAD SEVÜKTEKİN, Mustafa - NARGELEÇEKENLER, Mehmet. "İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması". (2006), 243-265.
APA SEVÜKTEKİN M, NARGELEÇEKENLER M (2006). İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 61(4), 243 - 265.
Chicago SEVÜKTEKİN Mustafa,NARGELEÇEKENLER Mehmet İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi 61, no.4 (2006): 243 - 265.
MLA SEVÜKTEKİN Mustafa,NARGELEÇEKENLER Mehmet İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, vol.61, no.4, 2006, ss.243 - 265.
AMA SEVÜKTEKİN M,NARGELEÇEKENLER M İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi. 2006; 61(4): 243 - 265.
Vancouver SEVÜKTEKİN M,NARGELEÇEKENLER M İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi. 2006; 61(4): 243 - 265.
IEEE SEVÜKTEKİN M,NARGELEÇEKENLER M "İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması." Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 61, ss.243 - 265, 2006.
ISNAD SEVÜKTEKİN, Mustafa - NARGELEÇEKENLER, Mehmet. "İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması". Ankara Üniversitesi SBF Dergisi 61/4 (2006), 243-265.