Döviz kuru dalgalanmalarının öngörülmesi ve hedging (Risk yönetimi)
Forecasting exchange rate volatility and hedging
Yazar: SELEN KORUR
Danışman: DOÇ. DR. ZARİFE GÖKNUR BÜYÜKKARA
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Muhasebe Finansman Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: ARCH model = ARCH model ; Döviz kuru = Exchange rate ; Döviz kuru oynaklığı = Exchange rate volatility ; Döviz kuru riski = Exchange rate risk ; Finansal türevler =   ; Fiyat hareketi = Price movement ; GARCH model = GARCH model ; Oynaklık = Volatility ; Risk yönetimi = Risk management ; Riskten korunma = Protection from risk

Özet:
Döviz kurlarından kaynaklı risklerin yönetimi günümüz koşullarında son derece önemli bir kavram olmuştur. Risk yönetiminin eksiksiz yapılabilmesi için piyasa koşullarına hakim olunması ve ekonomik göstergelerin doğru yorumlanması son derece önem teşkil etmektedir. Öte yandan dalgalanmalarla ilgili öngörüde bulunabilmek de döviz kuru risklerinden koruyabilmektedir. Bunun için döviz kurlarındaki oynaklık tahmininin doğru modellerle tahmin edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada 01.01.2010 ve 28.12.2018 tarihleri arasındaki haftalık $/TL ve €/TL (enserten) cinsinden döviz kuru verileri kullanılmış ardından ARCH, GARCH, E-GARCH, T-GARCH ve A-PARCH modelleri tahmin edilmiştir. En iyi tahmin modelini bulmak için modeller arası karşılaştırmada hem dinamik yöntemle RMSE (Root Mean Square Error) hem de Akaike Bilgi Kriteri kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda ise sayısal verileri minimize eden en iyi modelin RMSE ölçütüne göre dolar kuru için dinamik E-GARCH (1,1) ve euro kuru için dinamik GARCH (1,1) modeli olarak bulunmuştur. Akaike bilgi kriterine göre karşılaştırma yapıldığında ise dolar kuru için T-GARCH, euro kuru için ise A-PARCH modeli en iyi tahmin modeli olmuştur. Ancak beklenenin aksine tahmin modellerinde herhangi bir kaldıraç etkisine rastlanmamıştır. Yani pozitif şoklar, oynaklıklara daha çok sebep olmaktadır. Çalışmamız, özellikle 2018'de baş gösteren kur krizini de kapsayacak şekilde yürütülmesi ve bu veri seti için modeller arası karşılaştırmanın iki metotla yapılması açısından literatürde bir ilktir. 

Volatilite, ARCH Model, GARCH Model, Finansal Türevler

Abstract:
The managment of risks arising from exchange rate volatility has become a very important concept in today's conditions. In order to ensure full risk management, it is important to dominate the market conditions and to interpret the economic indicators correctly. On the other hand, to make predictions about exchange rate volatility can protect against exchange rate risks. For this aim, the volatility estimation in exchange rates should be estimated with the right estimation models. In this study, exchange rate data are used for weekly $/TL and €/TL rates between 01.01.2010 and 28.12.2018. Then ARCH, GARCH, E-GARCH, T-GARCH and A-PARCH models were estimated. In order to find the best prediction model, both dynamic analysis RMSE (Root Mean Square Error) and Akaike Information Criteria were used in the comparison between models. As a result of the study, the best model which minimizes the numerical data is found to be dynamic E-GARCH (1,1) for dollar rate and dynamic GARCH (1,1) model for euro rate according to RMSE criterion. In comparison with the Akaike criterion, T-GARCH for dollar rate and A-PARCH model for euro rate were the best estimation model. However, contrary to expectations, no leverage effect was observed in the prediction models. In other words, positive shocks cause more volatility. This study is a first in the literature in terms of conducting the exchange rate crisis that started in 2018 and making the comparison between models for this data set with two methods.

Volatility, ARCH Model, GARCH Model, Financial Derivatives