Geri Dön

Modeling exchange rate volatility using ARMA-GARCH aproach with non-gaussian distribution

Gaussian olmayan dağılımlı ARMA-GARCH yaklaşımı ile dövizkuru oynaklığının modellenmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 831518
  2. Yazar: YEŞİM GİRGİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞE SEVTAP KESTEL, DOÇ. DR. ÖZLEM TÜRKER BAYRAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Matematik, Statistics, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Döviz kuru, EGARCH model, GARCH model, Oynaklık, Exchange rate, EGARCH model, GARCH model, Volatility
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Finansal Matematik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Ülke ekonomisini enflasyon, faiz, yatırım, üretim, dış ticaret gibi birçok yolla etkiledigi yadsınamaz olduğundan, döviz kuru oynaklığının modellenmesi araştırmacı, yatırımcı ve politika yapıcıların temel kaygısıdır (Sağlam vd., 2016). Dolayısıyla, bu çalışmanın temel amacı döviz kuru oynaklığının modellenmesidir. Bunu sağlamak için bu çalışmada simetrik (GARCH) ve asimetrik (EGARCH, TGARCH ve APARCH) modellerden oluşan genelleştirilmiş otoregresif koşullu degişen varyans yaklaşımları kullanılmıştır. Ayrıca bu çalışmada, Türk literatüründe döviz kurlarının dagılımları konusunda yapılan çalışmalardan farklı olarak, GARCH modellerindeki hata dağılımları için çarpık normal, çarpık t ve çarpık GED, normal, t, GED dağılımları kullanılmıştır. Veriler, Haziran 2001-Haziran 2023 dönemini kapsayan TCMB ABD doları cinsinden kapanış fiyatlarından alınmakta olup, Chow Testi sonuçlarına göre 4 alt döneme ayrılmıştır. Bu nedenle, bu tezde sadece verilerin tamamı degil alt dönemleri de analiz edilmiştir. Alt dönemler şu şekildedir: Haziran 2001 - Temmuz 2013 (Dönem 1), Temmuz 2013 - Ekim 2016 (Dönem 2), Ekim 2016 - Şubat 2020 (Dönem 3) ve Şubat 2020 - Haziran 2023 (Dönem 4). Akaike (AIC), Schwarz (SC), Log-Likelihood gibi model seçim kriterleri esas alınarak bu dönemlere uygun modeller ortaya konulmaktadır. Çalışmanın sonunda asimetrik GARCH modellerinin bütün zaman aralıklarına en iyi uyumu sagladığı sonucuna varılmıştır. Buna ek olarak, alt dönemlerin ortalama modellerinde tüm döneme göre düşük dereceye sahip olduğu, bazı dönemlerin ise tüm veriden farklı dağılıma sahip oldugu görülmektedir.

Özet (Çeviri)

Modeling exchange rate volatility is a major concern for researchers, investors, and policymakers since it has a wide-ranging impact on the country's economy, including inflation, interest, investment, production, and foreign commerce (Saglam et al., 2016). Therefore, the primary goal of this research is to model the volatility of the exchange rate. For this purpose, the generalized autoregressive conditional heteroscedastic techniques comprising of symmetrical (GARCH) and asymmetrical (EGARCH, TGARCH, and APARCH) models are used in this study. Furthermore, aside from the studies conducted in the Turkish literature on that matter regarding models' distribution, various distributions which consist of skew normal, skew student t, and skew GED along with normal, student t, GED distributions are utilized for the error distribution in GARCH models.The data is taken from CBRT's closing prices in US dollars consisting of the period of June 2001 to June 2023, and it is divided into 4 sub-periods according to Chow Test results. Therefore, not only the whole data but also its sub-period are analyzed in this thesis. The sub-periods as follows: from June 2001 to July 2013 (Period 1) , from July 2013 to October 2016 (Period 2), from October 2016 to February 2020 (Period 3), and from February 2020 to June 2023 (Period 4). Convenient models for these periods are put forward based on model selection criteria such as Akaike (AIC), Schwarz (SC), and Log-Likelihood. In the end of the study, the results concluded that asymmetric GARCH models provide the best fitting for the time intervals. Added to that, compared to the whole period the sub-periods have low order in the their mean model, and some period has different distribution than the whole data.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    761091

    Portföy risk yönetiminde kapula yaklaşımı

    Copula approach in portfolio risk management

    EMRE YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ

  2. Tez No

    503431

    Moğolistan'da döviz piyasısı hareketlerinin farklı varyans modelleri ile tahmini

    Estimation of exchange rate market movements in Mongolia with different variance models

    BATZORIG GANBOLD

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonometriSakarya Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AZİZ KUTLAR

  3. Tez No

    364859

    Döviz kuru oynaklığı ve ardışık koşullu değişen varyans modelleri ile Türkiye'de döviz kuru oynaklığının modellenmesi

    Exchange rate volatility and modelling by using autoregressive conditional heteroscedasticity models in Turkey

    MEHMET OZAN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAMDİ EMEÇ

  4. Tez No

    454629

    Döviz kuru volatilitesi ve garantisiz faiz oranı paritesinin geçerliliğinin Panel GARCH modelleri ile analizi

    Analysis of exchange rate volatility and uncovered interest rate parity using Panel GARCH models

    NURSEFA ERGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EBRU ÇAĞLAYAN AKAY

  5. Tez No

    658237

    Döviz kuru ve pay piyasası getiri oynaklığının modellemesi ve yayılımı

    Volatility modeling and spillover of exchange rate and stock market

    ÖZLEM ALTUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    EkonomiŞırnak Üniversitesi

    İslam Ekonomisi ve Finansı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE ESAT TOPALOĞLU

Geri Dön