Kenan Tata

Tez NoİndirmeTez KünyeDurumu
GARCH modelling of ISE - index / IMKB endeksinin GARH ile modellenmesi
Yazar:NECDET KARACAN
Danışman: ÖĞR. GÖR. KENAN TATA
Yer Bilgisi: İstanbul Bilgi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü
Konu:Ekonomi = Economics ; İşletme = Business Administration
Dizin:ARCH model = ARCH model ; Fiyat hareketi = Price movement ; GARCH model = GARCH model ; Getiri = Return ; Getiri-risk ilişkisi = Gain-risk relation ; Hisse senetleri = Stocks ; Risk = Risk ; Riske maruz değer = Value at risk ; İMKB = İstanbul Stock Exchange Onaylandı
Yüksek Lisans
İngilizce

98 s. Son yıllarda risk ve getiri kavramları finansal piyasalar için önem teşkil etmektedir. Hisse senedi piyasasında artan oynaklık kavramı akademik araştırmalar da geniş yer bulmuştur. Finansal piyasa oynaklığı yatırım kararları almada önemli role sahiptir. Yüksek oynaklık, belirli süre içerisinde değişkenlerin değerinin belirli bir ortalamadan uzak olması anlamına funduszeue.info çalışmada IMKB endeksinin getiri serilerinin oynaklığı IMKB getirisini etkileyen bağımsız makro ekonomik faktör değişkenleri altında ekonometrik olarak analiz edilmiştir. Bununla birlikte, ARCH/GARCH Modelleri kullanılarak IMKB oynaklık modellemesinde kullanılabilinecek en uygun metot araştırılmıştıfunduszeue.info ? Aralık yılları arasında aylık verilerin kullanıldığı çalışmada IMKB oynaklığının ARCH etkisi taşıdığı gözlemlenmiştir. ARCH etkisinin varlığı kabul edildikten sonra, değişkenliğin tahmin edilmesinde kullanılacak en uygun modelin GARCH () olduğu sonucuna ulaşılmıştır. In recent years, risk and return concepts become more important for financial markets. The notion of increasing volatility in the equity markets became a subject of academic researches. Financial market volatility has a major role in the investment decision taking process. High volatility implies frequent changes in the variables relatively to a certain average in a certain period of funduszeue.info this study, the volatility of the return series of the ISE index was econometrically analyzed under the independent macro factor variables affecting the ISE return. Additionally, ARCH/GARCH models are evaluated in order to determine the most appropriate model for predicting volatility of ISEUsing monthly historical data from January to December , it is observed that there exists ARCH effect in the volatility of ISE index. After the existence of the ARCH effect was accepted, it was concluded that GARCH () is the most appropriate model to forecast volatility of ISE