Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 71
 İndirme 28
Türkiye Hisse Senedi Piyasası Getiri ve Oynaklığındaki Uzun Dönem Bağımlılık İçin Ampirik Bir Analiz
2014
Dergi:  
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi
Yazar:  
Özet:

Abstract The study examines presence of dual long memory property in returns of Turkish Stock Market by using ARFIMA-FIGARCH model and, tests Weak Form Efficient Market Hypothesis. The data set consists of daily closing prices for the period 2010 to 2013 of Istanbul Stock Exchange. Firstly, long memory property in return and volatility has been investigated separately. FIGARCH model indicates statistically significant findings while the results of ARFIMA model display long memory dynamics in returns of BIST. Secondly, long memory in return and volatility has been evaluated simultaneously by using ARFIMA-FIGARCH model. Consequently, Turkish Stock Market is not Efficient Market because volatility shows forecastable structure while there have not been obtained any finding about presence of long memory in return . Keywords: ARFIMA-FIGARCH, Dual Long Memory, Volatility, Structural Break, Efficient Market Hypothesis.  

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi

Alan :   Eğitim Bilimleri

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 433
Atıf : 606
2023 Impact/Etki : 0.195
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi