BIST banka endeksi volatilitesinin GARCH modelleri kullanılarak modellenmesi
Göster/ Aç
Erişim
info:eu-repo/semantics/openAccessTarih
2020Yazar
Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü
0000 0003 1668 1958
0000 0002 9674 1465
Bayçelebi, Berfu Ece
Ertuğrul, Murat
Üst veri
Tüm öğe kaydını gösterKünye
Bayçelebi, B, E, Ertuğrul, M. (2020). BIST banka endeksi volatilitesinin GARCH modelleri kullanılarak modellenmesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20 (1), 233-244.Özet
Bu çalışmada BIST Banka (XBANK) endeksinin volatilitesi koşullu varyans modelleri GARCH,
TGARCH ve EGARCH kullanılarak modellenmeye çalışılmıştır. Çalışmada kullanılmak üzere
2010-2016 arası XBANK Endeksi günlük kapanış değerleri Thompson Reuters-Eikon veri tabanı
üzerinden elde edilmiştir. 2016 yılı itibariyle bazı göstergelerdeki önemli değişikliklerin etkisi
öncesi durumun tespit edilmesi amacıyla ilk aşamada bu aralık tercih edilmiştir. Elde edilen
veriler yardımı ile ele alınan dönemde Bankacılık Endeksi logaritmik getiri serisi elde edilmiş ve
endeks getiri volatilitesini hesaplama amacıyla GARCH(1,1), TGARCH(1,1) ve EGARCH(1,1)
modelleri kurulmuştur. Kurulan modeller incelenerek uygun model belirlenmiş ve uygun model
GARCH(1,1)’den elde edilen koşullu varyans yardımı ile volatilite hesaplaması yapılmıştır. In this study, the volatility of the BIST Bank (XBANK) index was tried to be modeled by using the
conditional variance models GARCH, TGARCH and EGARCH. The XBANK Index daily closing
values for 2010-2016 were obtained from the Thompson Reuters-Eikon database and used in the
study. This period was adopted at first step to be able to exclude the effect of considerable changes
in some of the indicators after 2016. By the obtained data, the logarithmic return series of the
Banking Index was calculated during the period covered and GARCH (1,1), TGARCH (1,1) and
EGARCH (1,1) models were established to calculate the index return volatility. The models are
examined, a suitable model is determined and the volatility calculation is performed with the help
of the conditional variance obtained from the appropriate model GARCH (1,1).
Kaynak
Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler DergisiCilt
20Sayı
1Bağlantı
https://hdl.handle.net/11421/25839Koleksiyonlar
- Cilt: 20 Sayı. 1 [19]