ARCH-GARCH yaklaşımıyla menkul kıymet piyasalarında volatilite tahmini: Borsa İstanbul uygulaması
Volatility forecasting in stock markets with ARCH-GARCH models: Borsa İstanbul (BİST) application
Yazar: GÖKHAN KAYAHAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MORTAZA OJAGHLOU
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: ARCH model = ARCH model ; Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Fiyat hareketi = Price movement ; Fiyat tahmini = Price ferecasting ; GARCH model = GARCH model ; Hisse senetleri = Stocks ; Menkul kıymetler = Securities ; Oynaklık = Volatility

Özet:
Volatilite ve borsa arasındaki ilişki ekonomide sürekli yaşanan değişimlerin etkisini ortaya koymak için çok önemlidir. Uzun yıllardır araştırmacılar ve finans endüstrisi, kar elde etmek, risk yönetimi faaliyetleri veya çeşitli başka nedenlerden dolayı finansal verileri ve piyasa hareketlerini dikkate almaktalardır. Bu sebeplerden dolayı hedeflenen amaçlar doğrultusunda farklı modeller geliştirilmiştir. ARCH ve GARCH modelleri ise bu modellerin başında gelmektedir. 
ARCH modeli, zaman serilerinin gelecekteki volatiliteyi tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir modeldir. Finans dünyasında, ARCH modellemesi, gerçek piyasalara daha çok benzeyen bir volatilite modeli sağlayarak riski tahmin etmek için kullanılan bir modeldir. ARCH analizi ve modellemesi, yüksek volatilite dönemlerinde daha yüksek oynaklığın ve düşük volatilite dönemlerinde daha düşük oynaklığa sahip olan model sunmaktadır. Benzer bir biçimde GARCH modeli finansal zaman serilerinde model oluşturmak için uygun bir model olduğu ampirik çalışmalardan kanıtlanmıştır. 
Bu bağlamda ARCH ve GARCH yaklaşımlarıyla ile BIST100 endeksinin 01 Ocak 2002 ile 10 Eylül 2021 tarihlerini kapsayan verileri esas alarak Borsa İstanbul için en uygun volatilite modeli belirlenmeye çalışılmıştır. Bu amaç doğrultusunda, ilk etapta Otokorelasyon Fonksiyonu (ACF) ve Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu (PACF) kullanılmıştır. Daha sonra serinin durağanlık analizi test edilmiştir. Durağanlık analizi için Augmented Dickey–Fuller (ADF) ve Phillips–Perron (PP) testleri kullanılmıştır. Bu testlerin sonucunda,  BİST100 serisi I(1) ve buna tabi olarak BİST100 getirisi I(0) entegrasyon seviyesinde durağan olduğu sonucuna varılmıştır. Daha sonra, Box-Jenkins modelini esas alarak en uygun ARCH ve GARCH modelleri belirlenmiştir. Analiz neticesinde BİST100 serisi için ARMA(1,1) GARCH (1,1) modellerinin en optimum model olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, İstanbul borsasında özelikle BİST100 üzerinde yakın geçmişin eski gecikmelerden daha fazla etkiye sahip olduğunu sonucuna varılmıştır. 
Anahtar Kelimeler: Borsa, Oynaklık, ARCH Modeli, GARCH Modeli, Box-Jenkins

Abstract:
For many years, analysts have looked at financial data and market movements for their profit making, risk management, or a variety of other purposes. The relationship between volatility and the stock market is critical in showing the impact of ongoing changes in the economy. Therefore, various models have been developed for these purposes. The leading models among them are GARCH and ARCH models. 
The ARCH model is a statistical model used to predict the future volatility of time series. By providing a volatility model that is closer to the actual data, ARCH modeling is a helpful model for risk estimation in the financial sector. Similarly, empirical studies have proved that the GARCH model is a suitable model for financial time series modeling.
In this context, an attempt was made to determine the most appropriate volatility model for Borsa Istanbul by using ARCH and the GARCH method based on the data of the BİST100 index for the period from January 01, 2002 to September 10. For this purpose, the autocorrelation function (ACF) and the partial autocorrelation function (PACF) were used in the first step. Then, the stationarity analysis of the series was tested. Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) tests were used for stability analysis. As a result, the series BIST100 is stationary at I(1) and return of BİST100 is stationary at I(0). Then, the most appropriate ARCH and GARCH models were determined based on the Box-Jenkins model. As a result of the analysis, ARMA (1,1) GARCH (1,1) was found to be the most optimal model for the BIST100 series. Moreover, the recent past was found to have a greater impact on the Istanbul stock market, especially on the BİST100, than the previous past.
Keywords: Stock Market, Volatility, ARCH Model, GARCH Model, Box-Jenkins