BİST'deki ulaştırma sektörü firmalarının verilerinin modellenmesi ve tahmini için koşullu ve koşulsuz sermaye varlıkları fiyatlandırma modelinin performans karşılaştırması
The performance comparison of conditional and unconditional capital asset pricing model for modeling and forecasting data of transportation companies in BİST
Yazar: TANER AKSOY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR NESLİHANOĞLU
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Globalleşme ve dijitalleşmenin bir sonucu olarak küresel finansal piyasalar birbirleri ile daha hızlı bir etkileşim içerisinde olmasıyla birlikte bu piyasalardaki dalgalanmalar hızlı bir şekilde yön değiştirmektedir. Bu durumun bir sonucu olarak finansal piyasa risklerinin modellenmesi ve tahmininin en az hata ile yapılmasının önemi yatırımcılar ve araştırmacılar açısından günden güne artmaktadır. Bu amaç doğrultusunda araştırmacılar tarafından sıklıkla finansal piyasa riskinin bir ölçüsü olarak tanımlanan durağan beta parametresine olanak sağlayan koşulsuz Sermaye Varlıkları Fiyatlandırma Modeli (SVFM) (Doğrusal Piyasa Modeli (DPM) ile tutarlı) kullanılır. Fakat araştırmalarda finansal piyasalardaki hızlı şekilde yön değiştiren dalgalanmalardan dolayı SVFM'nin performansının finansal piyasa risklerinin modellenmesi ve tahmini için yeterli olmadığı ve bu duruma karşı zamanla değişen beta parametrelerine olanak sağlayan Koşullu SVFM (K-SVFM) (Zamana bağlı değişen Doğrusal Piyasa Modeli (Z-DPM) ile tutarlı) önerilmiştir.  Bu tezin temel odak noktası olan SFVM ve K-SFVM'lerini modelleme ve gelecek 1 yıllık tahmin performanslarını karşılaştırmak amacıyla Borsa İstanbul A.Ş. (BIST)'de işlem gören ulaştırma sektöründe yer alan 5 farklı firmanın 01.08.2014-01.08.2019 dönemindeki günlük ve haftalık frekans değerlerini kapsayan veriler kullanılmıştır. Burada, K-SVFM'deki zamana bağlı değişen betaların modellenmesi ve tahmini için koşullu değişen varyans modellerine olanak sağlayan GARCH-tipi modellerden olan GARCH, EGARCH ve GJRGARCH modelleri kullanılmıştır. Sonuçta,  MAE ve MSE model kıyaslama kriterlerine göre, genel olarak K-SVFM'nin performansının SVFM'ye göre ulaştırma sektöründeki 5 farklı firmanın verilerinin modellenmesi ve özellikle yatırımcılar ve araştırmacılar açısından önemli olan bu verilerin 1 yıllık gelecek tahmini aşamasında hem günlük hemde haftalık frekans sıklıklarında daha üstün olduğu görülmektedir.

Abstract:
As global financial markets interact more rapidly with each other as a result of globalization and digitalization, fluctuations in these markets are rapidly changing direction. As a result of this situation, the importance of modeling and estimating financial market risks with minimum errors increases day by day for investors and researchers. To this end, researchers often use the unconditional Capital Asset Pricing Model (SVFM) (consistent with the Linear Market Model (DPM)), which allows for a stable beta parameter, which is often defined as a measure of financial market risk. However, in researches, due to the rapidly changing direction of the fluctuations in financial markets, modeling the financial market risks of SVFM's performance and is not sufficient for modelling and forecasting analyses and against this situation a Conditional SVFM (K-SVFM) (consistent with Time-varying Linear Market Model (Z-DPM)) Model is proposed which allows time-varying beta parameters. The main focus of this thesis is modeling of SFVM and K-SFVM in order to compare the performance of the next 1-year forecast, Borsa İstanbul A.Ş. (BIST), which includes the daily and weekly frequency values of 5 different companies in the transportation sector traded on the date of  01.08.2014-01.08.2019. Here, modeling of beta based on time in K-SVFM and enabling of conditionally varying variance models for estimation, type of GARCH models, GARCH, EGARCH and GJRGARCH models are used. As a result, according to the MAE and MSE model benchmarking criteria, generally, the performance of K-SVFM is modeled according to the data of the 5 different companies in the transport sector according to SVFM and these data, which are especially important for investors and researchers, are more superior in both daily and weekly frequencies in the 1-year future forecast stage.