Ekonomik zaman serilerinde oynaklığın çok değişkenli Garch ve SV modelleri ile analizi
The analysis of the volotility in economic time series with multivariate Garch and SV models
Yazar: VERDA DAVASLIGİL ATMACA
Danışman: PROF. DR. ŞENAY ÜÇDOĞRUK
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Döviz = Foreign exchange ; Döviz kuru = Exchange rate ; Döviz kuru oynaklığı = Exchange rate volatility ; GARCH model = GARCH model ; Stokastik volatilite = Stochastic volatility ; Zaman serileri = Time series ; Çok değişkenli zaman serileri = Multivariate time series

Özet:
Bu çalışmanın temel amacı çok değişkenli GARCH ve çok değişkenli SV modellerin Bayesyen tahmini ile döviz piyasalarındaki oynaklığın analiz edilmesi, elde edilen sonuçların karşılaştırılarak veriye en uygun modelin seçilmesidir. Bu amaçla öncelikle finansal ve ekonomik zaman serilerinde oynaklığın modellenmesine olanak sağlayan çok değişkenli GARCH ve çok değişkenli SV model yaklaşımları ele alınmıştır. Ardından Türkiye'nin ithalatında önemli paya sahip ilk beş ülkenin para birimi kullanılarak çok değişkenli GARCH modellerden Standart MGARCH, CCC-MGARCH, CCC-t-MGARCH modelleri; çok değişkenli SV modellerden Standart MSV, CCC-MSV, CCC-t-MSV modelleri beş değişkenli yapıda tahmin edilmiştir. Gerek çok değişkenli GARCH gerekse SV modellerin tahmininde Bayesyen analize dayalı MCMC yöntemi kullanılmıştır. Bu sayede tahmin edilen modeller bilgi ölçütüne dayalı olarak karşılaştırılmıştır. Çok değişkenli GARCH ve SV model grupları kendi içinde değerlendirildiğinde kalın kuyruk dağılımına izin veren CCC-t-MGARCH ve CCC-t-MSV modellerin diğer modellere kıyasla veri ile daha iyi uyuma sahip olduğu belirlenmiştir. Çok değişkenli GARCH ve SV modeller veri ile uyum iyiliği ve oynaklık sürecini en iyi tahmin etme bakımından incelendiğinde çok değişkenli SV modellerin GARCH modellere kıyasla daha başarılı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Veri ile en iyi uyuma sahip model olarak CCC-t-MSV modeli belirlenmiştir. Bu doğrultuda ikili döviz kurları arasındaki karşılıklı oynaklık yayılmaları CCC-t-MSV model ile tahmin edilmiştir.

Abstract:
The main aim of this study is to analyze the volatility of foreign exchange markets via Bayesian estimation of multivariate GARCH and multivariate SV models. Comparing the derived results, the most appropriate model in accordance with the data will be assessed. To this end, first of all multivariate GARCH and multivariate SV model approaches which enables modelization of financial and economic time series volatility is discussed. Then, foreign currencies of Turkey's top five trading partners are estimated in five variate structure, using standard MGARCH, CCC-MGARCH, CCC-t-MGARCH models within multivariate GARCH models and Standard MSV, CCC-MSV, CCC-t-MSV models within multivariate SV models. MCMC method which is based on Bayesian analysis is used for multivariate GARCH and SV models estimation. In this regard, estimated models are compared on the basis of information criteria. An assessment of multivariate GARCH and multivariate SV models within themselves presents that CCC-t-MGARCH and CCC-t-MSV models which enables heavy tailed distribution have more goodness to fit to the data in comparison with the other models. Following the examination of multivariate GARCH and multivariate SV models in terms of their goodnes of fit to the data and estimation of volatility process, the study concludes that multivariate SV models are more successful in comparison with GARCH models. The study finds that CCC-t-MSV model has the most goodness of fit to data. Accordingly, mutual volatility spillovers between dual exchange rates have been estimated by the CCC-t-MSV model.