Pay Piyasalarında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi: BİST -100 İçin Klasik ve Bayesci GARCH Yaklaşımları

Yatırım araçlarından beklenen getirinin elde edilmesi kadar yatırım risklerinde tahminin doğruluğu da yatırımcı karakteristikleri açısından önem taşımaktadır. Finansın en temel ikilemlerinden biri olan risk ve getiri konusunun risk ayağına yoğunlaşan çalışmalarda model artıklarının sahip olduğu kalı...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Business and economics research journal 2017-10, Vol.8 (4), p.715-726
Main Authors: Kılıç, Muhammet Burak, Çelik, İsmail, Kaya, Murat
Format: Article
Language:Turkish
Subjects:
Bayesian analysis
Expected returns
Investments
Stochastic models
Stock exchanges
Studies
Volatility
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Yatırım araçlarından beklenen getirinin elde edilmesi kadar yatırım risklerinde tahminin doğruluğu da yatırımcı karakteristikleri açısından önem taşımaktadır. Finansın en temel ikilemlerinden biri olan risk ve getiri konusunun risk ayağına yoğunlaşan çalışmalarda model artıklarının sahip olduğu kalın kuyruk özelliği endeks getirileri için uygun risk tahmin modelinin elde edilmesini zorlaştırmaktadır. Şubat 2007-Şubat 2017 aralığındaki günlük Borsa İstanbul (BİST100) endeks verilerinin kullanıldığı bu çalışmada Student-t artıklarıyla klasik ve Bayesci GARCH (1,1) modellerinin, pay senedi getiri volatilitesi üzerindeki etkilerinin karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Araştırma sonucunda pay senedi getiri volatiliteleri için tahmin edilen klasik ve Bayesci GARCH(1,1) - Student-t model sonuçları arasında hem şokların volatilite üzerindeki etkisi hem de volatilite kalıcılığı açısından çok önemli bir farklılık bulunamamıştır. Bu durum her iki tahmin modelinin birbirinden ayırt edilmediği şeklinde yorumlanabilir. Sonuç olarak klasik ve Bayesci GARCH(1,1) Student-t tahmin modelleri, pay senedi getiri volatilitesinin modellenmesinde, yatırımcılara ve piyasa düzenleyicilerine yatırım riskinin tahmini açısından güvenilir sonuçlar sunmaktadır.
ISSN:1309-2448
DOI:10.20409/berj.2017.78