Sektörel bazda hisse senetleri getiri volatilitesinin asimetrik koşullu değişen varyans modelleri ile tahmini
Forecasting stock returns volatility on the sectoral base with astmetric conditional heteroskedasticity models
Yazar: BURCU KIRAN
Danışman: PROF. DR. AHMET GÖKÇEN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Ekonometri = Econometrics

Özet:
Finansal zaman serilerinin en önemli özelliği, zaman içinde değişen volatilitedir. GARCH (Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans) metodu bu varsayım üzerine kurulmuş bir tekniktir. Bu model, zaman serilerinde değişen volatilitenin modellenmesinde başarıyla uygulanmıştır. Koşullu volatilite ve koşullu ortalama arasında asimetrik bir ilişki bulunmasından sonra, ekonometristler tüm gayretlerini yeni yöntemler bulmaya harcamışlardır.Bu yöntemlerin en ilgi çekici olanları, olumlu ve olumsuz haberlerin volatilite üzerinde farklı etkilerinin olduğu ?asimetrik? ya da ?kaldıraç? volatilite modelleridir. Bu modellerin en önemli avantajı, volatilitedeki asimetrikliği hesaba katmalarıdır. Çünkü, klasik GARCH modelleri asimetrikliği açıklamazlar.Bu çalışmada, mali, hizmetler, sanayi ve teknoloji sektörlerindeki hisse senetlerinin getirilerinde asimetri ve kaldıraç etkilerinin olup olmadığını açıklamak amacıyla, koşullu değişen varyans modelleri kullanılmıştır. TARCH ve EGARCH modelleri en uygun modeller olarak bulunmuştur. Fakat, TARCH ve EGARCH modelleri ile modellenen tüm sektörlerde hisse senedi getirilerinde kaldıraç etkisi bulunmamıştır.Olumlu ve olumsuz şokların hisse senedi getirilerinin volatilitesi üzerinde asimetrik etkileri olduğu görülmüştür. Olumlu şoklar aynı büyüklükteki olumsuz şoklarla karşılaştırıldığında volatilite üzerinde daha büyük etki yaratmaktadır.

Abstract:
One major characteristic of financial time series is that volatility is changing over time. The GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) method is one of the tecniques based on that assumption. The model was applied succesfully in modelling the changing volatility of the variable in time series. After identifying an asymmetric relationship between conditional volatility and conditional mean, econometrists focused their efforts on the design of new methods.The most interesting approach of these methods are the ?asymmetric? or ?leverage? volatility models, in which good news and bad news have different effects on future volatility. The main advantage of the models is to take into account asymmetries in volatility. Because, Classical GARCH models do not allow for asymmetry.This study uses conditional heteroskedasticity models to examine if there are leverage and asymmetry effects in stock returns of financial, services, industry and technical sectors. The TARCH and EGARCH models are found to be the most suitable models. But, the leverage effect of stock returns is not significiant in all the sectors modelled by TARCH and EGARCH models.It is found that positive and negative shocks have asymmetric impacts on the stock return volatility. Positive shocks may induce a greater impact on future volatilities compared with negative shocks of the same magnitude.