Markov Değişim GARCH  modelleri ile emtia fiyatlarındaki oynaklığın modellenmesi ve tahmini
Modelling and forecasting of volatility in commodity prices by Markov Switchıng GARCH models
Yazar: İKRAM YUSUF YARBAŞI
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN ÖZER
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Emtia fiyatları = Commodity prices ; Fiyat hareketi = Price movement ; GARCH model = GARCH model ; Markov modeli = Markov model ; Markov zinciri = Markov chain ; Mekansal değişim = Spatial change

Özet:
Finansal piyasalarda riskin önemli bir göstergesi olan oynaklığın modellenmesi ve tahmini hem finansal yatırımcılar hem de araştırmacılar için ele alınması gereken temel konular arasında yer almaktadır. Farklı GARCH tipi ekonometrik yöntemler, bu amaç doğrultusunda kullanılan en popüler yaklaşımlar olmuştur. Çalışmada, bazı özel GARCH modellerini (GARCH, EGARCH, TARCH ve MS-GARCH) kullanarak uluslararası piyasada işlem gören başlıca emtiaların getiri oynaklıklarını modelleyerek, ileriye dönük oynaklık tahminleri gerçekleştirmek ve tahmin performansı bakımından MS-GARCH modelinin, geleneksel GARCH modellerinden daha iyi performans gösterip göstermediğini araştırmak amaçlanmaktadır. GARCH modelleri oynaklığı ARMA süreci olarak tanımlarken, MS-GARCH modelleri oynaklık için aynı yapıyı koruyarak çalkantılı ve sakin dönemler (rejimler) arasındaki geçişleri de dikkate almaktadır. Bu doğrultuda çalışmada uluslararası piyasada işlem gören 34 emtia için tek değişkenli GARCH ile iki rejimli MS-GARCH modellemeleri gerçekleştirilmiş ve ileriye dönük kestirimler yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, MS-GARCH modellerinin, ele alınan diğer modellere kıyasla birçok emtia getirileri üzerinde oynaklık öngörü kabiliyetinin daha üstün olduğu tespit edilmiştir. Genel olarak, MS-GARCH modellerinin emtia getirileri ile ilgili daha tercih edilebilir model olduğu ve kısa dönemde gerçeğe daha yakın tahminler sağladığı görülmüştür. Yatırımcıların daha fazla kâr sağlamaları ya da servetlerinden minimum seviyede kayıp yaşamaları açısından kısa vadeli tahminlerde, MS-GARCH modellerini kullanmalarının yararlarına olacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Modelling and estimation of volatility, which is an important indicator of risk in financial markets, is among the main issues that need to be addressed for both financial investors and researchers. Different GARCH-type econometric methods have become the most popular approach used for this purpose. In this study, using some special GARCH models (GARCH, EGARCH, TARCH and MS-GARCH) to model the volatility of the major commodities traded in the international market and to forecast for the future volatility and to investigate whether MS-GARCH model performs better than traditional GARCH models in terms of predictive performance. While GARCH models define volatility as the ARMA process, MS-GARCH models take the transitions between turbulent and tranquil periods into account (regimes) while maintaining the same structure for playoff. In this direction, univariate GARCH and two-regime MS-GARCH models were performed for 34 commodities traded in the international market and prospective forecasts were made. According to the results obtained, MS-GARCH models were found to have superior volatility prediction capability on many commodity returns compared to the other models discussed. In general, MS-GARCH models are more preferable for commodity returns and they provide more realistic forecasts in the short term. It is considered to be beneficial for investors to use MS-GARCH models in short-term forecasts in order to make more profit or to realize minimum loss from their wealth.