Görüntüleme
21
İndirme
4
Piyasa riski ve belirsizliği yatırımcıların kararları için tahmin edilmesi gerekli en temel risk faktörüdür. En yaygın biçimde kullanılan risk ölçüm yöntemlerinden birisi de riske maruz değer(VaR) tahminidir. Bu çalışmada Türkiye’ de Covid-19 sürecini kapsayan 02.01.2019-22.08.2022 dönemindeki günlük altın fiyatları getiri serisi elde edilerek piyasa riski tahmini için riske maruz değer (VaR) yaklaşımı kullanılmıştır. Altın fiyatları getiri oynaklığındaki uzun hafıza ve asimetri karakteristiklerini de dikkate alan ARMA(1,1)-FIEGARCH(1,d,1) ve ARMA(1,1)-FIAPARCH(1,d,1) modelleri farklı dağılımlı (Normal, Student-t, GED ve Çarpık Student-t) olarak tahmin edilmiştir. Model tahmin sonuçlarına göre altın getiri serisinin oynaklığında uzun hafızanın ve asimetrik etkilerin varlığı istatistiksel anlamlı bulunmuştur. Model seçim kriterlerine göre Çarpık Student-t Dağılımlı ARMA(1,1)-FIEGARCH(1,d,1) ve Normal Dağılımlı ARMA(1,1)-FIAPARCH(1,d,1) modeli getiri serisi oynaklığı için uygun model olarak tahmin edilmiştir. Altın piyasası riski için riske maruz değer (VaR) tahminleri her iki modele dayalı kısa ve uzun pozisyonda elde edilmiştir. Çalışma bulguları, altın piyasası piyasa riski için uzun hafıza ve asimetrik etkileri dikkate alan oynaklık modellerine dayalı riske maruz değer(VaR) tahminlerinin uygun olduğunu desteklemektedir.
Market risk and uncertainty are the most fundamental risk factors that need to be estimated for investors' decisions. One of the most widely used risk measurement methods is the value-at-risk (VaR) estimation. In this study, the Value-at-Risk (VaR) approach was used for market risk estimation by obtaining the daily gold price return series for the period 02.01.2019-22.08.2022 covering the Covid-19 process in Turkey. The ARMA(1,1)-FIEGARCH(1,d,1) and ARMA(1,1)-FIAPARCH(1,d,1) models, which take into account the long memory and asymmetry characteristics in the return volatility of gold prices, was estimated with different distributions (Normal, Student -t GED and Skewed Student-t). According to the model estimation results, the existence of long memory and asymmetric effects in the volatility of the gold return series were found to be statistically significant. According to the model selection criteria, ARMA(1,1)-FIEGARCH(1,d,1) with the Skewed Student-t Distribution and ARMA(1,1)-FIAPARCH(1,d,1) with Normal Distribution has been estimated as suitable models for the return series volatility. Value-at-risk (VaR) estimates for gold market risk are obtained in short and long positions based on both models. The study findings support that value-at-risk (VaR) estimates based on volatility models that take long memory and asymmetric effects into account are appropriate for gold market risk.
Alan : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
