User Guide
Why can I only view 3 results?
You can also view all results when you are connected from the network of member institutions only. For non-member institutions, we are opening a 1-month free trial version if institution officials apply.
So many results that aren't mine?
References in many bibliographies are sometimes referred to as "Surname, I", so the citations of academics whose Surname and initials are the same may occasionally interfere. This problem is often the case with citation indexes all over the world.
How can I see only citations to my article?
After searching the name of your article, you can see the references to the article you selected as soon as you click on the details section.
 Views 73
 Downloands 18
Garch Yontemleri Kullanarak Doviz Kuru Volatilitelerinin Modellenmesi
2021
Journal:  
Gazi İktisat ve İşletme Dergisi
Author:  
Abstract:

Bu çalışmada, genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans (GARCH) modelleri kullanılarak 2005-2019 döneminde ABD Doları (USD) ve Euro (EUR) döviz kurlarının Türk lirası (TRY) karşısında volatilitelerinin modellenmesi amaçlanmaktadır. Kaldıraç etkisi ve oynaklık kümelenmesi gibi döviz kuru getirileri ile ilgili faktörleri ölçmek için hem simetrik hem de asimetrik modeller uygulanmıştır. Simetrik model olan GARCH (1,1) ve asimetrik modeller olan EGARCH (1,1), GJR-GARCH (1,1) ve PGARCH (1,1) modelleri her bir para biriminin TRY karşısında volatilitesini öngörmek için uygulanmıştır. Çalışma sonuçlarına göre, USD/TRY döviz kurlarının oynaklığını tahmin etmek için en uygun yöntem simetrik GARCH (1,1) ve asimetrik GJR-GARCH (1,1) modeller olarak belirlenmiştir. USD/TRY modelinde olduğu gibi EUR/TRY'de PGARCH (1,1) modelinin yanı sıra GARCH (1,1) ve GJR-GARCH (1,1) modelleri en uygun modellerdir. Bununla birlikte EUR/TRY döviz kurlarının oynaklığını tahmin etmek için PGARCH (1,1) modeli de anlamlı bir sonuç sunmaktadır. Tahmin oynaklığı ile ilgili olarak, Kök Ortalama Kare Hata (RMSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) testleri kullanılmıştır. Sonuçlara göre, statik GJR-GARCH (1,1) modelinin, hem USD hem EUR için daha yüksek bir volatilite tahmininde bulunabileceği ortaya konulmuştur.

Keywords:

Modelling Exchange Rate Volatility Using Garch Models
2021
Author:  
Abstract:

This paper aims to model the volatility of USD and EUR exchange rates against TRY for the period from January 2005 to December 2019 using the Generalised Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) models. Both symmetric and asymmetric models have been applied to measure factors that are related to the exchange rate returns such as leverage effect and volatility clustering. The symmetric GARCH (1,1) model and the asymmetric EGARCH (1,1), GJR-GARCH (1,1), and PGARCH (1,1) have been applied to each currency against TRY. The results of this paper conclude that the most adequate model for estimating volatility of the USD/TRY exchange rates are the symmetric GARCH (1,1) and asymmetric GJR-GARCH (1,1) models. Moreover in USD/TRY returns, GARCH (1,1) and GJR-GARCH (1,1) models are the most appropriate models along with PGARCH (1,1) in EUR/TRY as well. Regarding forecasting volatility, Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) tests have been used. Based on the results, the static forecast of GJR-GARCH (1,1) is the best model in predicting the future pattern for both USD and EUR.

Keywords:

Citation Owners
Information: There is no ciation to this publication.
Similar Articles








Gazi İktisat ve İşletme Dergisi

Field :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Journal Type :   Ulusal

Metrics
Article : 175
Cite : 771
© 2015-2024 Sobiad Citation Index