Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2006
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Tuğba Aksu
Özet:
Riskin temel göstergesi olan volatilite, finansın en önemli konularından birini oluşturmaktadır.Finansal zaman serilerinde volatilitenin modellenmesi ve tahmini önemle üzerinde durulan bir konudur. Finansal uygulamalarda genelde varyans sabit olmamasına rağmen ekonometri yöntemleri genelde sabit varyans varsayımını öngörmektedir.Bunun yerine önerilen model ARCH (ardışık bağlanımlı koşullu değişen varynas) Modelleridir.Bu model için sabit varyans varsayımı gerekli değildir. Finansal piyasalarda faiz oranları üzerine tam olarak öngörüde görüş birliğine varılamamaktadır.Bunun yanında finansal piyasalarda asimetri ektisi büyük rol oynar bu nedenle Asimetrik Koşullu Değişen Varynas modellerinin önemi ortaya çıkar.Finansal piyasalarda negatif şokların (kötü haberler )volatiliteyi aynı büyüklükteki pozitif şoklardan (iyi haberler) daha çok arttırdığı gözlenmektedir. Bu çalışmada 02.01.1995-31.03.2006 dönemi verilerinden yararlanılarak gecelik faiz oranlarının Asimetrik GARCH modelleri (EGARCH,A-CGARCH ,GJR-GARCH,APARCH) ile volatilitesi modellenmeye çalışılmıştır.Bundan sonra üç aylık öngörü çalışması yapılmıştır.Özellikle asimetrik etkiyi en iyi GARCH(1,1)-t E-GARCH(1,1)-t modeli ve öngörüde ise APARCH(1,1)-t ,Component Asimetrik GARCH-t ve GJR-GARCH-normal modellerinin başarılı olduğu görülmüştür. Anahtar kelime :Asimetrik ARCH Modelleri ve Dağılımları ,Asimetri Etkisi ve Kaldıraç Etkisi,Volatilitenin Öngörüsü ABSTRACT The volatility ,accepted as a basic indicator part of the risk which is the most part of finance.Modelling and forecasting the volatility is very important subject in financial time series . Characteristic majour of financial time series is that volatility is chancing over time . Eventhough financial time series never have constant variance econometric methods and applications assume that the variance is constant.To solve this problem proposed one method is Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model.This model does’nt need the assumption of constant variance . Also there has no similar aggrement and solidarity in financial markets about volatility of interest rates.There is more then that in fiancial markets times series include asymmetric effect on volatility .So that importance of Asymmetric Garch Models appear.In financial markets the conditional variance of daily interest rates series appears to be more volatile when bad news (negative shocks) impacts the market then when good news(positive shocks) does.In this labour asymmetric response of daily interest rates using Asymmetric Conditional Heteroscedasticity models especially GJR-GARCH ,E-GARCH,A-CGARCH for the period 02.01.1995 to 31.03.2006 then did forecast including three months .Our results show that forecasting volatility with these models especially EGARCH(1,1)-t ,GARCH(1,1)-t models are found successful about asymmetric effect.Also APARCH (1,1)-t model is found more succesfull to explain the volatility forecasts than other models . Key Words:Asymetric Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Models and their Distrubitions,Asymmetric Effect ,Leverage Effect,Forecasting Volatility