Yıl 2018, Cilt 10, Sayı 18, Sayfalar 1 - 11 2018-05-30

DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Mehmet ÇINAR [1] , Atilla HEPKORUCU [2]

144 193

Çalışmada BIST-100 (ulusal) endeksinin 1986 yılının birinci ayı ile 2017 yılının üçüncü ayı arasındaki aylık getiri oynaklığı modellenerek önraporlanmaya çalışılmıştır. BIST-100 endeksinin getiri oynaklığının aylık veriler için sabit bir değere sahip olduğu belirlenmiştir. Görsel olarak modelin ortalamaya dönen bir yapıda olduğu saptanmıştır. Bu koşullar altında modeldeki kırılmaların tahminlenmesi Inclan ve Tiao’nun (1994) ICSS (Yinelenen Birikimli Kareler Metodu) algoritması ile tespit edilmeye çalışılmıştır. Kırılmaların oluştuğu tarihler arasında seçim yapılarak modeli en iyi açıklayan yapı seçilmiştir. Elde edilen sonuçlar karşılaştırıldığında varyansta kırılmanın dikkate alındığı model sonuçlarının, varyansta kırılmayı dikkate almayan model sonuçlarına nazaran gerek tahmin sonuçları gerekse öngörü performansı açısından daha iyi sonuçlara sahip olduğu görülmektedir.

Yinelenen Birikimli Kareler Metodu, Varyans, Varyans Kırılması
  • ABRAHAM, B. and William W.S.W. (1984). “Inferences About The Parameters Of A Time Series Model With Changing Variance‟‟, Metrika, 31: 183-194.
  • AGGARWAL, R., INCLAN C. and LEAL, R. (1999). “Volatility in Emerging Stock Markets”, The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 34(1): 33-55.
  • DEMİRELİ, E. ve TORUN, E. (2010). „„Alternatif Piyasa Oynaklıklarında Meydana Gelen Kırılmaların ICSS algoritmasıyla Belirlenmesi ve Süreğenliğe Etkileri: Türkiye ve Londra Örneği‟‟, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 10(46): 129-145.
  • DIEBOLD, F. (1986). „„Modeling The Persistence Of Conditional Variances: A Comment‟‟, Econometric Reviews, 5: 51-56.
  • DIEBOLD, F. (1988). “Empirical Modeling of Exchange Rate Dynamics” Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, 303, Springer-Verlag, New York.
  • ENGLE, R. (1993). “Statistical Models for Financial Volatility”, Financial Analyst Journal, 49: 72-78. ENGLE, R. and BOLLERSLEV, T. (1986). "Modelling the Persistence of Conditional Variances," Econometrics Review, 5(1): 1-50.
  • FERNANDEZ, V. (2005). “Structural Breakpoints in Volatility in International Markets”, The Institute for International Integration Studies Discussion Paper Series, 76: 1-36.
  • HEPKORUCU, A. (2012). „„Koşullu Değişen Varyans Modelleri ile IMKB-100 Endeksinde Varyans Kırılması Uygulaması‟‟, 1. International Symposium on Accounting and Finance, 32-48.
  • HINKLEY, D. V. (1971). „„Inference in Two-Phase Regression‟‟, Taylor&Francis Group, American Statistical Association, 66(336): 736-743.
  • HINKLEY, D. V. (1971). „„Inference about Change Point From Cumulative Sum Test‟‟, Oxford Journal, Biometrika Trust, 58(3): 509-523.
  • HSIEH, D. (1989). “Modeling Heteroscedasticity in Daily Foreign-Exchange Rates”, American Statistical Association Journal of Business & Economic Statistics, 7(3): 307-317.
  • HSU, D. A. (1977). “Test for Variance Shift at an Unknown Time Point”, Wiley, Journal of Royal Statistical Society, 26(3): 279-284.
  • HSU, D. A. (1979), “Detecting Shifts of Parameter in Gamma Sequences with Application to Stock Prices and Air Traffic Flow Analysis”, Taylor Francis Group, American Statistical Association, 77(377): 29-39.
  • HSU, D. A. (1982). “A Bayesian Robust Detection of Shifts in Risk Structure of Stock Market Returns”, Taylor Francis Group, Journal of The American Statistical Association, Applied Statistics, 74(365): 31-40.
  • HSU, D. A., MILLER, R. B. and WICHERN, D. W. (1974). “On a Stable Paretian Behavior of Stock Market Prices” Taylor&Francis Group, Journal of the American Statistical Association, 69(345): 108-113.
  • HSU, D. A., MILLER, R. B. and WICHERN, D. W. (1976). “Changes of Variance in First Order Autoregressive Time Series Model-With an Application”, Wiley, Journal of Royal Statistical Society, Series C, Applied Statistics, 25(3): 248-256.
  • INCLAN, C. (1993). “Detection of Multiple Changes of Variance Using Posterior Odds”, Taylor&Francis Group, Journal of Business & Economic Statistics, 11(3): 289-300.
  • INCLAN, Carla and TIAO, G. (1994). “Use of Cumulative Sums of Squares for Retrospective Detection of Changes of Variance”, Journal of the American Statistical Association, 89(427): 913-923.
  • LAMOUREUX, C. and LASTRAPES, W. (1990). “Persistence in Variance, Structural Change, and the GARCH Model”, Journal of Business & Economic Statistics, 8(2): 225-234.
  • MALİK, F. (2003). “Sudden Changes in Variance and Volatility Persistence İn Foreign Exchange Markets”, Journal. of Multinational. Financial. Management, 13: 217-230.
  • MALİK, F. and HASSAN, S.A. (2004). “Modeling Volatility in Sector Index Returns with GARCH Models Using an Iterated Algorithm”, Journal of Economics and Finance, 28(2): 211-225.
  • MANDELBROT, B. (1963). “The Variation of Certain Speculative Prices”, The Journal of Business, 36(4): 394-419.
  • MENZEFRICKE, U. (1981). “A Bayesian Analysis of a Change in the Precision of a Sequence of Independent Normal Random Variables at an Unknown Time Point”, Wiley, Journal of Royal Statistical Society, Seris C, Applied Statistics, 30(2): 41-146.
  • NELSON, D. (1991). “Conditional Heteroskedasticity on Asset Retuns: A New Approach”, Econometrica, 59(2): 347-370.
  • POOTER, M. and DİJK, D. V. (2004). “Testing for Changes in Volatility in Heteroskedastic Time Series- A Further Examination”, Econometric Institute Report EI, 38: 1-39.
  • RAPACH, D., STRAUSS, J. and WOHAR, M. (2007). “Forecasting Stock Return Volatility in the Presence of Structural Breaks”, Forecasting in the Presence of Structural Breaks and Model Uncertainty, 1-38
  • RAPACH, D. and STRAUSS, J. (2008). “Structural Breaks and GARCH Models of Exchange Rate Volatility”, Journal of Applied Econometrics, 23: 65-90.
  • SMITH, A., F., M. (1975). “A Bayesian Approach to Inference about a Change-Point in a Sequence of Random Variables”, Oxford University Press, Biometrika Trust, 62(2): 407-416.
  • TSAY, R. S. (1988). “Outliers, Level Shifts and Variance Changes in Time Series”, Journal of Forecasting, 7: 1-20.
  • WANG, P.and MOORE, T. (2009). “Sudden Changes In Volatility: The Case Of Five Central European Stock Markets”, International Financial. Markets, Institutions and Money, 19: 33–46.
  • WORSLEY, K. J. (1986). “Confidence Regions and Tests for a Change-Point in a Sequence of Exponential Family Random Variables”, Oxford University Press, Biometrika Trust, 73(1): 91- 104.
Birincil Dil tr
Konular
Dergi Bölümü MAKALELER
Yazarlar

Orcid: 0000-0001-8441-243X
Yazar: Mehmet ÇINAR
Kurum: ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Orcid: 0000-0001-6060-3135
Yazar: Atilla HEPKORUCU
Kurum: KASTAMONU ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Bibtex @araştırma makalesi { kilisiibfakademik428585, journal = {Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD)}, issn = {1309-3762}, eissn = {2149-1585}, address = {Kilis 7 Aralık Üniversitesi}, year = {2018}, volume = {10}, pages = {1 - 11}, doi = {10.20990/kilisiibfakademik.428585}, title = {DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA}, key = {cite}, author = {ÇINAR, Mehmet and HEPKORUCU, Atilla} }
APA ÇINAR, M , HEPKORUCU, A . (2018). DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 10 (18), 1-11. DOI: 10.20990/kilisiibfakademik.428585
MLA ÇINAR, M , HEPKORUCU, A . "DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA". Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD) 10 (2018): 1-11 <http://dergipark.gov.tr/kilisiibfakademik/issue/37149/428585>
Chicago ÇINAR, M , HEPKORUCU, A . "DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA". Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD) 10 (2018): 1-11
RIS TY - JOUR T1 - DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA AU - Mehmet ÇINAR , Atilla HEPKORUCU Y1 - 2018 PY - 2018 N1 - doi: 10.20990/kilisiibfakademik.428585 DO - 10.20990/kilisiibfakademik.428585 T2 - Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD) JF - Journal JO - JOR SP - 1 EP - 11 VL - 10 IS - 18 SN - 1309-3762-2149-1585 M3 - doi: 10.20990/kilisiibfakademik.428585 UR - http://dx.doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.428585 Y2 - 2017 ER -
EndNote %0 Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD) DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA %A Mehmet ÇINAR , Atilla HEPKORUCU %T DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA %D 2018 %J Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD) %P 1309-3762-2149-1585 %V 10 %N 18 %R doi: 10.20990/kilisiibfakademik.428585 %U 10.20990/kilisiibfakademik.428585
ISNAD ÇINAR, Mehmet , HEPKORUCU, Atilla . "DÜŞÜK FREKANSTA İNCELENEN FİNANSAL VARLIKLARIN OYNAKLIK KIRILMALARININ DEĞERLENDİRİLMESİ: BİST-100 ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA". Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD) 10 / 18 (Mayıs 2018): 1-11. http://dx.doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.428585