DÖVİZ KURU VOLATİLİTESİNİ ÖNGÖRMEDE MELEZ BİR MODEL: YAPAY SİNİR AĞI TABANLI EGARCH

Döviz kurlarında yaşanan dalgalanmalar, volatilite modellerinde yeni arayışlar yapılmasına neden olmaktadır. Bu çalışmada 2018-2019 dönemi günlük verileriyle ABD doları/Türk Lirası reel alış kuru üzerinde öngörü yapılması amaçlanmıştır. Bu baǧlamda GARCH Tipi modellerin kabiliyetini artırmak amacıyl...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2022-03, Vol.59 (659), p.115-133
Main Authors: Bezgin, Müge Sağlam, Kaya, Ebru
Format: Article
Language:Turkish
Subjects:
Neural networks
Stochastic models
Volatility
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:Döviz kurlarında yaşanan dalgalanmalar, volatilite modellerinde yeni arayışlar yapılmasına neden olmaktadır. Bu çalışmada 2018-2019 dönemi günlük verileriyle ABD doları/Türk Lirası reel alış kuru üzerinde öngörü yapılması amaçlanmıştır. Bu baǧlamda GARCH Tipi modellerin kabiliyetini artırmak amacıyla geliştirilmiş yapay sinir aǧı tabanlı EGARCH modeli ile öngörü yapılmıştır. GARCH tipi modellerden GARCH (1,1), GJR-GARCH (1,1) ve EGARCH (1,1) ile modellemeler yapılmış, ilgili bilgi kriterine göre etkin model olan EGARCH (1,1) modelinden elde edilen hatalar ile ile sinir aǧı modeli kurulmuştur ve melez bir öngörü modeli inşa edilmiştir. Yapılan incelemeler sonucunda uygulanan melez modelin öngörü performansının GARCH tipi modellere kıyasla daha iyi olduǧu görülmüştür.
ISSN:1307-7112
2667-6907