Akademik Veri Yönetim Sistemi
Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi, cilt.6, sa.1, ss.79-90, 2014 (Hakemli Dergi)
Finansal piyasalarda volatilitenin tahmin edilebilir bir kavram olması, volatiliteyi modelleyen birçok yöntemin ortaya çıkması ile sonuçlanmıştır. ARCH/GARCH sınıfı koşullu değişen varyans modellemeleri, özellikle yüksek frekanslı finansal verilere gösterdiği uyum nedeniyle ön plana çıkan modelleme teknikleridir. Özellikle finansal kararların, risk ve getiri bağlamında değerlendirilmesinin gerekliliği, bu tür modellerin önem kazanmasında rol oynamıştır. BİST 100 endeksi ve altın fiyatları, hem yatırım aracı olarak hem de makroekonomik gelişmelerin bir barometresi olarak görev yapan göstergeler konumundadır. Bu çalışma, BİST 100 endeks getirisi ve altın getirisi volatilitesinin modellenmesi amacıyla en uygun koşullu değişen varyans modellerinin belirlenmesini amaçlamaktadır. Bu amaçla, çalışmada 3 Ocak 2003-11 Eylül 2013 tarihleri arasındaki kapanış fiyatlarına göre günlük BİST-100 endeksi serisi ve 3 Ocak 2005-10 Eylül 2013 tarihleri arasındaki günlük altın borsası işlemleri, ağırlıklı ortalama fiyat (TL/KG) verileri kullanılmıştır. Çalışmada, BİST 100 endeks volatilitesi için en uygun model TARCH(1,1) modeli olarak belirlenmiştir. Bu model, BİST 100 endeks getirisi serisi üzerinde asimetrik etkilerin olduğunu göstermektedir. Çalışmada, altın getiri serisinin volatilitesinin ölçülmesi için en uygun model ise GARCH(1,1) modelidir.
Interest on volatility in financial markets has resulted in the emergence of many volatility modeling methods. ARCH/GARCH class conditional heteroscedasticity modeling come to the fore, especially in high-frequency financial data modeling techniques, due to the alignment shown. Financial decisions, in particular, the need for evaluation of risk and return have played an important role in gaining importance of such models. BIST 100 index and gold prices are both investment instruments and indicators that act as a barometer of macroeconomic developments. This study aims to define the most appropriate conditional heteroscedasticity models for modeling the volatility of BIST 100 index return and gold returns. For this purpose, in this study, daily closing market prices data of BIST-100 index between the dates of 3th January 2003-11th September 2013 and the weighted average prices data of daily gold exchange transactions between the dates of 3th January 2005–10th September 2013 are used. According the results of the study; the most appropriate model for estimating the volatility of BIST 100 index return is TARCH(1,1). The findings concerning the BIST 100 index return show that there are some asymmetric effects on the volatility of the index return. Also the results show that the most appropriate model for gold returns index volatility is GARCH(1,1).