Moğolistan'da döviz piyasısı hareketlerinin farklı varyans modelleri ile tahmini
Estimation of exchange rate market movements in Mongolia with different variance models
Yazar: BATZORIG GANBOLD
Danışman: PROF. DR. AZİZ KUTLAR
Sakarya Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics
Dizin: ARCH model = ARCH model ; ARIMA = ARIMA ; Döviz piyasası = Currency market ; EGARCH model = EGARCH model ; GARCH model = GARCH model ; Moğolistan = Mongolia ; SVAR modeli = SVAR model ; Varyans = Variance ; Zaman serileri = Time series

Özet:
Döviz kuru oynaklığını tahmin etmek çok büyük bir zorluktur. 2000'li yıllarda gelişmekte olan ülkelerden gelişen ülkelere sermaye çıkışı olduğundan dolayı yerli para sürekli değer kaybetmiştir. Moğolistan siyasal istikrarsızlıktan dolayı döviz kurunun arttığını ve böylece belirsizliğin döviz kuru oynaklığını yarattığını gözlenmiştir. 
Bu çalışma, Moğolistan'ının döviz kuru oynaklığını modelleme ve tahmin etmek için iyi bir ekonometrik model önermektedir. Döviz kuru ve diğer makro değişkenler aylık ve mevsimlik verileri ile ARIMA, SARIMA ve SVAR modellerini analiz edilmektedir. Döviz kurunu hangi modelin daha iyi tahmin edebileceğini ve gelecek aylar için döviz kurunun ne kadar olacağını öngörülmektedir. Bunu yaparken, Fan chart tekniği kullanılnarak döviz kurunun en az ve en fazla kaç olduğunu göstermektedir. Ayrıca, günlük veriler için döviz kuru getirisini ARCH ailesi modelleriyle belirlenmesi ve en uygun modelin bulunması amaçlanmıştır. 
EGARCH ve IGARCH modellerinin döviz kuru getirilerinin varyansına daha fazla etkisi bulunmaktadır. AIC ve SW test kriterlerinin sonucu, ARMA (4,5) -GARCH (1,1) modeli olduğu belirlenmiştir. Döviz kuru oynaklığı tahmini ARIMA, SARIMA ve SVAR modeli kullanılarak ölçülmüştür. SARIMA (4,1,4) modeli, döviz kurunun 2018 yılında 2803.4 MNT'a yükseleceğini tahmin etmiştir. Fan chart tekniği ile döviz kuru, %60 aralık güveniyle 2365.7-3323.0 MNT arttıracaktır. SVAR modeli, döviz kurunu 2018 Haziran ayında döviz kurunun 2414 MNT'a kadar düşmesi öngörülmüştür. Döviz kuru 2018 yılı sonunda 2537 MNT'a yükselecektir. Analizin sonunda, SARIMA ve SVAR modelleri karşılaştırılmıştır. RMSE ve MAE'nin tahmin karşılaştırması da SARIMA modelinin diğer modellerden daha doğru tahmin ettiğini göstermiştir. SARIMA modeli ile kısa vadeli tahmin edildiğinde döviz kuru daha öngörülebilirdir. SVAR modelin sonucunda döviz kurunda herhangi bir değişmenin makro ekonomik değişkenler üzerinde anlamlı bir etki yapmadığını bulgusuna ulaşmıştır. Etki tepki analize göre, enflasyonun döviz kurunda meydana gelen bir şok karşısında verdiği tepki 9 ay sonra ortaya çıkar. Bakır fiyatında meydana gelen pozitif şok karşısında döviz kurunun verdiği tepki 4.5 ay sonra etkilenir. Döviz kuru değişimlerinin gelecek dönemler için öngörü hata varyansı içinde en büyük paya sahip değişkenleri, yaklaşık %45'luk pay ile bakır fiyat ve Çin ekonomisineki büyümedir. Elde edilen SVAR modeline göre döviz kurunu açıklamada dış şok temsil edilen bakır fiyat ve Çin'in ekonomik büyümesi daha önemli bir değişkenlerdir. Bu yüzden Çin'in ekonomik büyümesini ve dünya piyasasındaki bakır fiyatlarının gelecekteki eğilimlerini inceleyerek, döviz kuru hareketlerini tahmin etmek mümkündür.

Abstract:
Estimating the exchange rate in economic and financial market is a big challenge. Since the 2000, some developing countries has lost their exchange rate value due to capital movement towards developed contries. In case of Mongolia, the unstability of politic could increase its exchange rate and at the same time will create high volaitiliy of the exchange rate.UMMARY
This study purposes better approach to modelling and forecasting Mongolia's exchange rate volatility. Exchange rate and other macroeconomics variables in monthly and seasonaly are collected and analyzed by ARIMA, SARIMA, and SVAR models. Moroever, the best result of forecasts will be selected and given some month forecasts. Instead of forecast, fan chart technique will be used to show the highest and the lowest prediction of exchange rate. In addition, ARCH families model used to determine daily data and found to be the most suitable model.
The result of analysis indicated that EGARCH and IGARCH have more influence on the variance of exchange rate. AIC and SW criteria test conclude ARMA (4,5) and GARCH (1,1) models as the most apropriate models. The exchange rate volatility will be analyzed by ARIMA, SARIMA, and SVAR models. SARIMA (4,1,4) model. The exchange rate is expected to increase up to 2803.4 MNT next year. Using the fan chart technique, the exchange rate will increase in range 2365.7-3323.0 MNT. SVAR model expects the exchange rate to decrease about 2414 MNT in the month of June. However, at the end of the year, the exchange rate will slowly rise towards 2537. Finally, ARIMA SARIMA and SVAR models are important to be evaluated. The forecasts comparison of RMSE and MAE proved that the ARIMA model forecast the exchange rate more accurately than the other models. In the short-term forecast, SARIMA model error decrease and can be predictable. The SVAR results indicate that any change in the exchange rate has no significant effect on the macroeconomic variables. Based on the result of Impulse response function, inflation shocks on exchange rate occurs after 9 months. Exchange rate responded against the positive shock of the price of copper after the 4.5 months. According to the obtained result from SVAR, variables that play a crucial role in the forecasting of exchange rate are the copper price and Chinese economy, with a share of about 45%. It is, therefore, possible to predict exchange rate movements by examining China's economic growth and future trends in world copper prices in Mongolia.