Finansal piyasalarda ardışık bağlanımlı koşullu varyans etkileri, oynaklık tahmini ve Türkiye üzerine bir uygulama
Autoregressive conditional heteroscedasticity (ARCH) effects on financial markets, volatility forecast and applications on Turkish markets
- Tez No: 261699
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VEDAT SARIKOVANLIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH, GARCH-M, Volatilite, Oynaklık, ARIMA, Zaman Serisi, Ardışık Bağlanımlı Koşullu Varyans, ARCH model, Finansal piyasalar, Fiyat hareketi, GARCH model, Varyans analizi, ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH, GARCH-M, Volatility, ARIMA, Time Series, Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, ARCH model, Financial markets, Price movement, GARCH model, Variance analysis
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Finansman Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Politik karar alıcılar, yatırımcılar ve iş dünyası açısından finansal piyasalardaki oynaklığın önemi şüphesiz ki çok önemlidir. Alınacak her türlü kararda finansal göstergeler, belirleyici rol üstlenmektedir. Çalışmamızın amacı bu oynaklıkların tespit edilmesi ve geçmiş dönem oynaklıklarını ve finansal verileri kullanarak finansal piyasalardaki belirsizlikten kaynaklanan risk faktörünü, oynaklık tahminleri yöntemlerini kullanarak minimize etmektir. Bu amaç doğrultusunda konunun teorik yapısı incelenirken zaman serileri ve buna bağlı ARIMA otoregresif modelleri dikkate alınmış, sonrasında ARCH modelleri içerisinden en çok kullanılan ARCH, GARCH, GARCH-M, EGARCH ve TGARCH modellerinden bahsedilmiştir. Uygulama kısmında ise finansal piyasalarda gösterge niteliğindeki İMKB100 verilerinin yanında EURO/YTL ve ALTIN fiyatları verileri kullanılarak önce uygun ARIMA modelleri, daha sonrasında da ARCH modelleri kullanılarak oynaklık modellemeleri yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
It?s obvious that volatility in financial markets is one of the most important concerns of political decision makers, investors and the business world. Financial indicators have a determinative role on every kind of decision to be made. The aim of this study is the determination of the volatility and minimizing the risk factor by using volatility forecast models with the help of past volatility and financial data in the market. Whilst the theorical process, we?ve studied on time seris and ARIMA Autoregressive models, later on we have mentioned about most common ARCH models such as ARCH, GARCH, GARCH-M, EGARCH and TGARCH. On the application section, first we have determined the most suitable ARIMA model and later on we?ve developed ARCH models in order to forecast volatility by using three financial data regarding IMKB100 Index data which is one of the most important indicators of a financial market, EURO/YTL currency data and Gold Prices data.
Benzer Tezler
- Menkul kıymet yatırımları açısından sermaye piyasası kanununa göre yayınlanan finansal tablo ve raporların yeterliliği
Başlık çevirisi yok
HAMDİ AYDIN
