Piyasa riski ölçümü ve tahmini: Riske maruz değer ve derin öğrenme metodu ile G-20 ülkeleri kıyaslaması
Market risk measurement and estimation: Value at risk and comparison of G-20 countries with deep learning method
Yazar: MEHMET ÇELİK
Danışman: DOÇ. DR. BURCU ASLANTAŞ ATEŞ
Süleyman Demirel Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Bankacılık ve Finans Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bankacılık = Banking ; Ekonomi = Economics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; G-20 ülkeleri = G-20 countries ; Monte Carlo benzetimi = Monte Carlo simulation ; Piyasa risk endeksi = Market risk index ; Risk derecelendirmesi = Risk rating ; Risk değerlendirmesi = Risk assesment ; Risk tahmini = Risk forecasting ; Riske maruz değer = Value at risk ; Tarihsel simülasyon yöntemi = Historical simulation method ; Varyans-koveryans yöntemi = Variance-covariance method

Özet:
Finansal piyasaların küreselleşmesiyle piyasa riskinin tanımlanması ve yönetilmesi önem kazanmıştır. Bu çalışmada piyasa riskinin tanımlanması için kullanılan risk ölçüm yöntemleri anlatılmıştır. Örnek uzay olarak seçilen G-20'deki Avrupa ülkelerinin borsalarında işlem gören bankalardan oluşturulan portföyle riske maruz değer ölçümü yapılmıştır. Riske maruz değer ölçümü yapılırken parametrik (varyans-kovaryans), tarihsel simülasyon ve Monte Carlo simülasyon metotları kullanılmıştır. Riske maruz değer ölçümünde bu metotlara ek olarak volatilite bazlı ölçümlerde oldukça başarılı olan GARCH yöntemi de kullanılmıştır. Riske maruz değerin güven aralığı dışında kalan alanlardaki başarısının düşük olması sebebiyle ek olarak beklenen eksiklik ölçümü de yapılmıştır. Hem riske maruz değer hem de beklenen eksiklik ölçümü kullanılarak ülke kıyaslaması yapılmıştır. Bu kıyaslamaya ek olarak tez aşamasında devam eden Ukrayna-Rusya savaşının aynı örnek uzayda yer alan ülkelere etkileri de gözlemlenmiştir. Çalışmada riske maruz değer hesaplamalarına ek olarak riske maruz değer tahminlemesi yapılmıştır. Riske maruz değer tahminlemesi yapılırken derin öğrenme modelleri kullanılmıştır. Derin öğrenme modeli olarak NarNet kullanılmıştır.

Abstract:
With the globalization of financial markets, defining and managing market risk has gained importance. In this study, risk measurement methods used to define market risk are explained. Value at risk was measured with the portfolio created from the banks traded in the stock exchanges of the European countries in the G-20 selected as the sample space. Parametric (variance-covariance), historical simulation and Monte Carlo simulation methods were used while measuring value at risk. In addition to these methods, the GARCH method, which is very successful in volatility-based measurements, was also used in the measurement of value at risk. Due to the low success of the value-at-risk in areas outside the confidence interval, an additional expected deficiency measurement was made. Country comparison was made using both value at risk and expected deficiency measurement. In addition to this comparison, the effects of the Ukraine-Russia war, which continued at the thesis stage, on the countries in the same sample space were also observed. In addition to the value-at-risk calculations, the value-at-risk estimation was made in the study. Deep learning models were used while estimating the value-at-risk. NarNet was used as a deep learning model.