Kopula-GARCH modeli ile hisse getirilerinin tahmini ve BİST30 üzerine bir uygulama
Forecasting stock returns with copula-GARCH model and an application on BIST30
Yazar: CEMİLE ÖZGÜR
Danışman: PROF. DR. VEDAT SARIKOVANLIK
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Finans Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics
Dizin: Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; GARCH model = GARCH model ; Hisse senedi getirileri = Stock returns ; Hisse senetleri = Stocks ; Kopula = Copula ; Portföy optimizasyonu = Portfolio optimization ; Portföy riski = Portfolio risk ; Riske maruz değer = Value at risk ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods

Özet:
Bu tez çalışmasında, finansal varlık getirilerinin zamanla değişen ve kümelenen oynaklık gibi özelliklerini dikkate alan Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans (GARCH) süreçleri ile birlikte getiriler arasındaki çok değişkenli doğrusal olmayan birlikte hareketi de modelleyebilen kopula fonksiyonlarının kombinasyonuyla oluşturulan kopula-GARCH modeli, BİST30 Endeksi'nde işlem gören hisse getirilerinin modellenmesi ve getiriler arası çok değişkenli bağımlılık yapılarının da göz önünde bulundurularak getiri tahminlerinin elde edilmesi amacıyla kullanılmıştır. Eliptik ve Karışım kopulalara dayalı kopula-GARCH modellerinden elde edilen getiriler öncelikle Global Minimum Varyans, Teğet Portföyü ve Global Minimum CVaR optimizasyonlarında kullanılarak oluşturulan portföylerin performansı eşit ağırlıklı portföy ve tarihsel verilerin kullanılmasıyla oluşturulan portföyler gibi daha klasik yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Kopula-GARCH modelinden elde edilen getirilerin portföy dağılım problemlerinde kullanılmasına yönelik araştırmayı takiben, Eliptik ve Düzenli Asma kopula-GARCH modellerinin, Riske Maruz Değer ve Beklenen Kayıp gibi portföy kuyruk riskini tahmin performansı çeşitli Geriye Dönük Test prosedürlerinin uygulanması ile araştırılmıştır. İlki optimal portföy dağılımının belirlenmesi ikincisi ise portföy riskinin tahmini olmak üzere iki farklı alandaki araştırma bulgularına göre, sadece tek değişkenli serilere ait özellikleri değil seriler arası çeşitli bağımlılık türlerini de dikkate alan kopula-GARCH modellerinin bu alanlardaki uygulamaları olumlu sonuçlanmıştır. Diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında her iki alanda da en iyi ilk iki performansı gösteren modeller, alt ve üst kuyruk bağımlılığına sahip kopulalara dayalı Düzenli Asma kopula-GARCH, Student t kopula-GARCH veya Karışım kopula-GARCH modellerinden biri olmuştur.

Abstract:
In this thesis, copula-GARCH model, which is a combination of univariate Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) processes that take into account changing volatility / volatility clustering properties of financial asset returns and copula functions that are able to model multivariate nonlinear co-movement of returns, is employed to model stock returns listed in BIST30 Index and to obtain return forecasts by also taking into account multivariate dependence structure between the returns. Obtained returns from Elliptical and Mixed copula-based GARCH models are first employed in Global Minimum Variance, Tangency Portfolio and Global Minimum CVaR portfolio optimizations and performance of the constructed optimal portfolios are compared with the more traditional methods such as the equally weighted portfolio and an optimal portfolio constructed from historical data. Following the research on the application of returns obtained from copula-GARCH model in portfolio allocation problems, portfolio tail risk such as Value at Risk and Expected Shortfall forecasting performance of Elliptical and Regular Vine copula-GARCH models are evaluated by employing various backtesting procedures. According to the research results obtained first in optimal portfolio allocation and second in portfolio tail risk forecasting tasks, copula-GARCH models that take into account not only series specific properties but also various dependence types between the series performed well in both tasks. Especially, the ones employing copula functions that are able to model lower and upper tail dependencies are ranked at the top two best models which are either R-vine copula-GARCH and Student t copula-GARCH or mixed copula-GARCH and Student t copula-GARCH models.