Türkiye sermaye piyasasında yapısal kırılmaların ve değişen kovaryansların sosyo-ekonomik olaylarla analizi ve zamana bağlı değişen betalarla getiri tahmini
Analysis of structural breaks and conditional covariances by 
socio – economic environment and return forecasting with 
conditional betas in Turkish capital market
Yazar: AYÇA AKYATAN
Danışman: DOÇ. DR. MUSTAFA KORAY ÇETİN
Akdeniz Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Maliye = Finance ; İşletme = Business Administration
Dizin: Finansal varlık değerleme modeli = Financial asset evaluation model ; Getiri = Return ; Kovaryans = Covariance ; Kovaryans analizi = Covariance analysis ; Sermaye piyasası = Capital market ; Sermaye piyasası araçları = Capital markets instruments ; Sosyoekonomik durum = Socio-economic situation ; Sosyoekonomik gelişmeler = Socio-economic developments ; Tahmin = Estimation ; Yapısal kırılmalar = Structural breaks

Özet:
Risk ve getiri, finans literatüründe en çok incelenen konuların başında gelmektedir. Mevcut çalışmada, risk algısının belirleyici göstergelerinden olan değişen varyans ve değişen kovaryans üzerinde durulmuştur. Risk algısının hangi toplumsal, ekonomik ve politik olaylarla örtüşmüş olabileceği araştırılmıştır. Bundan sonra, yatırım araçlarının risk ölçüsü olan betanın dinamik varyasyonları ile getiri tahmini yapılmış ve geleneksel betadan getiri hesaplama yöntemiyle performans karşılaştırması yapılmıştır. Çalışmada, BIST TÜM Endeksinde işlem gören 154 adet firmanın hisse senetlerinin, 02.01.2003 – 29.08.2013 tarihleri arasında gerçekleşen fiyatlarından oluşturulmuş günlük getiri serileri kullanılmıştır.154 adet şirketten, her biri 15 adet hisse senedi içeren 30 adet rassal portföy oluşturulmuştur. Piyasa portföyü olarak, BIST 100 Endeks fiyatları kullanılmıştır. İlk aşamada, 10 yıllık dönemde portföylerin ve piyasa endeksinin yapısal kırılmaları tespit edilmiştir. Yöntem olarak Bai-Perron'un önerdiği çift maksimum testleri uygulanmıştır. Piyasa portföyünde ve diğer 30 portföyde 5 adet kırılma tespit edilmiş ve bu kırılmaların hangi ekonomik süreçlerden kaynaklandığı araştırılmıştır. İkinci aşamada, piyasa getirileri ve portföy getirileri arasındaki değişen kovaryans mgarch ccc yöntemiyle hesaplanmış ve kovaryanslarda ani yükseliş görülen tarihlerdeki önemli ekonomik, sosyal ve politik olaylar tespit edilmiştir. Uygulamanın üçüncü aşamasında, farklı yöntemlerle riske bağlı getiri tahmini yapılmıştır. Getiri tahminleri yuvarlanan regresyon yöntemiyle ve mgarch yöntemleriyle hesaplanan dinamik betalar ile yapılmıştır. mgarch yöntemi ile getiri tahmini yapmak için öncelikle veri seti eğitim periyodu ve test periyodu olmak üzere ikiye ayrılmış ve eğitim periyodunda hesaplanan parametrelerle test periyodunda getiri tahmini yapılmıştır. Dinamik betalar ile yapılan getiri tahminlerinin performansı, geleneksel beta ile hesaplanan getiri tahminlerinin performansı ile karşılaştırılmıştır. Yuvarlanan regresyon yöntemi ile yapılan getiri tahmininde 30, 60, 120, 240 ve 360 günlük pencereler kullanılmıştır. 120 günlük pencerelerle uygulanan yöntem, geleneksel betaya göre en iyi performans gösteren pencere olmuştur. Dinamik betalar ise, mgarch dvech, mgarch dbekk, mgarch ccc ve mgarch dcc yöntemleriyle hesaplanmıştır. CCC yöntemiyle hesaplanan getiri tahminleri, diğer mgarch yöntemleri ile hesaplanan getiri tahminlerine kıyasla geleneksel betanın tahminlerine daha çok üstünlük göstermiştir. Çalışmada, dinamik betalarla yapılan getiri tahminin geleneksel beta ile yapılan getiri tahmininden daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir. 

Anahtar Kelimeler: Risk, Getiri Tahmini, Koşullu Kovaryans, Yuvarlanan Regresyon, MGARCH, Dinamik Beta

Abstract:
Risk and return are the primary issues examined in finance literature. Conditional variance and conditional covariance, the identifying indicators of risk perception are reviewed in the present study. It has been investigated which social, economic and political events might have associated with risk perception. Thereafter, dynamic versions of beta, which is the risk measure of investment instruments, have been employed to predict return. The performance of predictions has been compared to the return prediction made with traditional beta. Data consist of daily returns of 154 stocks transacted in BIST TUM transacted between dates 02.01.2003 and 29.08.2013. 30 random portfolios have been derived, each of which consists of 15 stock returns. BIST 100 Index has been employed as market portfolio. At first stage, structural breaks of 30 portfolios and market portfolio have been identified. Double maximum tests have been applied as suggested by Bai-Perron. 5 structural breaks have been identified in both market portfolio and each of 30 portfolios. The probable economic processes that might have caused the breaks have been discussed. At the second stage, the conditional covariances between market return and portfolio returns have been estimated by mgarch ccc method and the important economic, social and political events have been identified at the jump dates of those. At the third stage, different methods have been applied to predict return dependent on risk. The predictions have been made with rolling regression and mgarch methods. For making prediction with mgarch methods, first the data have been parted into two sections as training period and testing period. The return in the testing period has been estimated with the parameters estimated in the training period. The performance of return predictions that were made with dynamic betas have been compared to the performance of return predictions made with traditional beta. In rolling regression method, the rolling windows were 30, 60, 120, 240 and 360 days. The best performing window has been the 120 days rolling window. Dynamic betas have been estimated with mgarch dvech, mgarch dbekk, mgarch ccc and mgarch dcc methods. The return predictions made with ccc betas have been superior to other dynamic betas in terms of beating the performance of traditional beta. In the study, it has been identified that the return prediction made with dynamic betas performed better than the predictions made with the traditional beta.

Keywords: Risk, Return Prediction, Conditional Covariance, Rolling Regression, MGARCH, Dynamic Beta