Modelling the volatility in Istanbul Stock Exchange: Shifting from Box-Jenkins to ARCH type models

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-8090-5130
dc.authorid0000-0003-4857-4751
dc.contributor.authorGökbulut, Rasim İlker
dc.contributor.authorGümrah, Ümit
dc.contributor.authorDerindere, Sinem Köseoğlu
dc.date.accessioned2021-06-23T18:32:50Z
dc.date.available2021-06-23T18:32:50Z
dc.date.issued2011
dc.departmentBAİBÜ, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümüen_US
dc.description.abstractFinansal piyasaların oynaklığının tahmin edilmesi son zamanlarda uygulama alanında birçok araştırmacının dikkatini çeken konular arasında gelmektedir. Bilindiği üzere, volatilite modellerinin birbirlerine kıyasla üstün özelliklerini ortaya koymaya çalışan birçok araştırma bulunmaktadır. Bu makalede, yatırımcıların risklerini belirleyebilmelerinde kullanılan, birçok finansal uygulamaya konu olan, geleneksel (koşulsuz) ve koşullu varyans modelleri incelenmiştir. Ayrıca, finansal zaman serilerinde sıkça gözlemlenen zamana bağlı değişkenliği gözlemlemek için Box Jenkins ve ARCH ailesi modelleri (ARCH-GARCH-EGARCH-TARCH ve GARCH-M) ele alınmış ve 1987-2009 yılları arasında İMKB-100 Endeksi verilerinden hareketle çeşitli klasik oynaklık tahminleme modelleri göreceli olarak karşılaştırılmıştır. Araştırma sonuçları, İMKB-100 getiri serisinde kalın kuyruk probleminin bulunduğu, oynaklık kümelenmelerinin olduğu, negatif şokların etkisinin pozitif şoklara oranla daha etkili olduğu ve uzun sürdüğü, veri setinin uzun hafıza içerdiği ve ayrıca TGARCH (1,1)?in IMKB-100 Endeksi?nin oynaklağını tahminleyen en iyi model olduğunu ortaya koymuştur.en_US
dc.description.abstractForecasting the volatility of financial markets is one of the important issues in empirical finance that absorbed the interest of many researchers in the last decade. As it is known, there has been many studies uncovering the properties of competing volatility models. In this study, both traditional (unconditional) and conditional volatility models, which have the implications for finance that investors can predict the risk, are analyzed. In this study, Box-Jenkins model (ARIMA) and ARCH-type models (ARCH-GARCH-EGARCH-TARCH and GARCH-M) are discussed for the time–dependence in variance that is regularly observed in financial time series and various classical volatility forecasting approaches are compared using ISE-100 Stock Index for the time period between the years 1987 and 2009. As a result, it is found that IMKB-100 returns series include; leptokurtosis, leverage effects, volatility clustering (or pooling), volatility smile and long memory and TGARCH (1,1) is the best fitting model for modeling the volatility of Ise-100 Index.en_US
dc.identifier.endpage266en_US
dc.identifier.issn1303-1732
dc.identifier.issue2en_US
dc.identifier.startpage251en_US
dc.identifier.trdizinid125991en_US
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/makale/TVRJMU9Ua3hNUT09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12491/2046
dc.identifier.volume40en_US
dc.identifier.wosWOS:000409796700010en_US
dc.identifier.wosqualityN/Aen_US
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.institutionauthorGümrah, Ümit
dc.language.isoenen_US
dc.relation.ispartofİstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectVolatility
dc.subjectARIMA Models
dc.subjectTime Series
dc.subjectISE
dc.subjectARCH Models
dc.subjectVolatilite
dc.subjectARIMA Modelleri
dc.subjectARCH Modelleri
dc.subjectZaman Serileri
dc.subjectİMKB
dc.titleModelling the volatility in Istanbul Stock Exchange: Shifting from Box-Jenkins to ARCH type modelsen_US
dc.title.alternativeİstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda volatilitenin modellenmesi: Box-Jenkins modellerden ARCH ailesi modellere geçişen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
rasim-ilker-gokbulut.pdf
Boyut:
791.4 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam metin/ Full text
İndir

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
İşletme Bölümü Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu