Son yıllarda finansal piyasalarda artan işlem hacimleri, gelişen yeni yatırım araçları finansal analizlerin önemini arttırmıştır ve arttırmaya da devam etmektedir. Finansal piyasalarda oluşan volatilitenin analizi ise ayrı bir önem taşımaktadır. Klasik GARCH modelleri volatilite incelemesi için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bayes Teoremi, istatistik literatüründe yer alan oldukça eski bir teoremdir ve bu teoreme dayanarak geliştirilen Bayes yaklaşımı pek çok alanda uzun yıllardır uygulanmaktadır. GARCH modelleri de Bayes yaklaşımı ile geliştirilerek bayesyen olarak tahmin edilebilir. Bu çalışmada İstanbul Menkul Kıymet Borsası‟ nda (İMKB) işlem gören hisse senedi getirileri için klasik ve bayesyen GARCH modelleri tahmin edilerek karşılaştırılmıştır. Burada amaçlanan İMKB için hangi modelin daha iyi sonuç verebileceğini araştırmaktır. Tahmin edilen modellerin karşılaştırılması sonucu İMKB için çalışılan dönemde anlamlı bir klasik GARCH modeli bulunamazken bayesyen GARCH modellerinin anlamlı sonuç verdiği görülmüştür
In recent years, the increasing volume of transactions on the financial markets, the developing new investment tools have increased the importance of financial analysis and continue to increase. The analysis of the volatility in the financial markets is of particular importance. The classic GARCH models are widely used for volatility examination. The Bayes theory is a relatively ancient theory found in statistical literature and the Bayes approach developed based on this theory has been applied in many fields for many years. GARCH models can also be predicted as traders by developing the Bayes approach. In this study, the GARCH models are compared by predicting the classical and retail GARCH models for stock returns that are traded at the Istanbul Menkul Securities Exchange (IMKB). The aim here is to explore which model for the IMCB can give better results. The comparison of the forecast models resulted in not finding a meaningful classical GARCH model during the study period for IMKB while the dealer GARCH models showed a meaningful result.
Field : Eğitim Bilimleri; Filoloji; Güzel Sanatlar; Hukuk; Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Journal Type : Uluslararası
Relevant Articles | Author | # |
---|
Article | Author | # |
---|