Zaman serilerinde koşullu değişen varyanslılık yapısı: ARCH modelleri (Döviz ve sermaye piyasalarına bir uygulama) /
Yazar: ATİLLA GÖKÇE
Danışman: PROF.DR. BEDRİYE SARAÇOĞLU
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 1998
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: ARCH model = ARCH model ; Döviz piyasası = Currency market ; Sermaye piyasası = Capital market ; Varyans analizi = Variance analysis ; Zaman serileri = Time series

Özet:
Geleneksel ekonometrik modeller otokorelasyonun bir zaman serisi, değişen varyansın ise bir yatay-kesit verisi sorunu olduğunu varsaymaktadır. Geleneksel yöntemlere göre hata teriminin varyansının sabit olduğu, yani zaman içinde değişmediği kabul edilmektedir. Oysa bir çok makroekonomik ve finansal değişkenlere ait zaman serilerinin genellikle geniş bir volatilite sergilediği görülmektedir. Bu gibi durumlarda, hata terimlerinin varyansının zaman periyodları içinde değişmez olduğu varsayımı uygun olmamaktadır. Hata terimlerinde gözlenen bu volatilite yapısı, öngörü varyanslarında da bir tür otokorelasyona neden olmaktadır. O halde zaman içinde değişebilen varyans ve kovaryansların modellenmesine izin verecek yeni zaman serisi tekniklerine ihtiyaç duyulacağı açıktır. İşte, bu sorunun çözümü "Otoregresif Koşullu Değişen Varyans: ARCH" modellerinin kullanımı ile aşılabilmektedir. Bu çalışmada ARCH sınıfı modeller ilk olarak, döviz piyasası günlük verilerine (3012 gözlem) ve ikinci olarak menkul kıymetler piyasası günlük verilerine (2245 gözlem) uygulanarak, uygun modellemeler yapılmıştır. Piyasalara ait volatilite denklemleri hesaplanarak, volatilitedeki değişiklikler ile piyasa getirileri arasındaki ilişki incelenmiştir. Buna göre, döviz kuru volatilitesindeki artışlar ile döviz kuru getirişi arasında pozitif yönlü ilişki hesaplanmıştır. Aynı yönlü ilişki yapısı menkul kıymetler piyasası için de geçerliliğini korumaktadır. Ancak bu piyasalara ulaşan "haberlere" göre ilişkinin yönü makul bir gecikme ile yön değiştirebilmektedir. Ek olarak günlük işlem hacmi ile günlük getiri oranı arasında güçlü ve pozitif yönlü ilişkinin bulunduğu da not edilmelidir.

Abstract:
Within the context of traditional econometric models, serial correlation is a problem of time series and heteroscedasticity problems are related to cross-section data. Traditional methods assume that the variance of error term is homoscedastic, that is constant over time. However, time series data on financial and macroeconomic variables generally exhibit a wide volatility. Therefore, the hypothesis that the variance of error terms is constant over time is not appropriate. Volatility structure which is observed in error terms causes a kind of serial correlation on the variance of forecast. Thus, it is obvious that new time series techniques that takes in to consideration changes in variance over time and covariance will be needed. A solution to this problem is provided by Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) models. In this study, ARCH-class models have been estimated by using daily data on exchange rates (3012 observation) and daily data of stock exchange (2245 observation) and later appropriate models have been chosen. The relationship between changes in volatility and market returns has been analyzed by estimating the volatility equation. Parameter estimates indicated a positive realitionship between exchange rate volatility and exchange rate return. A similar relationship has been observed for the stock exchange market. However, in this case, according to "news", the direction of the relationship may change with a reasonable lag. Furthermore, a strong and positive relationship between daily trading volume and daily rate of return have been observed.