Görüntüleme
9
İndirme
8
Bu çalışmada finansal varlık fiyatlarındaki yüksek oranlı ani değişimlerin (jump) stokastik volatilite (SV) ile GARCH modellerine dahil edilmesinin bu modellerin performansları üzerindeki etkisi incelenmiştir. Analizler BİST100, BİST Mali ve BİST Sınai endeksleri dikkate alınarak yapılmıştır. Modeller Bayesyen yöntemi ile tahmin edilmiş ve model performanslarının karşılaştırılmasında bir Bayes faktörü olarak Log-ML değerinden yararlanılmıştır. Çalışma bulguları Türk hisse senedi piyasalarındaki yüksek oranlı ani değişimlerin yılda yaklaşık 3 kez gerçekleştiğini, bu etkinin standart GARCH ve SV modellerine dahil edilmesinin model performanslarını arttırdığını, neredeyse her durumda SV modellerinin GARCH modellerinden daha iyi bir performans sergilediğini ve her durumda en iyi performansı sergileyen modelin yüksek oranlı ani değişimleri dikkate alan SV (SV with jumps) modeli olduğunu göstermektedir.
This study has studied the impact of the high rate of sudden changes in the financial asset prices (jump) and the inclusion in the GARCH models on the performance of these models. The analysis was done taking into account the BIST100, BIST Financial and BIST Financial Indices. Models are predicted by the Bayesyen method and are used by the Log-ML value as a Bayes factor in comparing the performance of the model. Research findings show that high-performance sudden changes in the Turkish stock markets occur about 3 times a year, that the incorporation of this effect into the standard GARCH and SV models increased the model performance, that in almost every case SV models show better performance than GARCH models and in every case the best performance of the model is the SV (SV with jumps) model taking into account high-performance sudden changes.
Alan : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
