Ortalama ve varyanstaki uzun hafıza özelliğine dayalı olarak riske maruz değerin analizi: Seçilmiş gelişmekte olan ülke borsaları üzerine uygulamalar
Estimation of value at risk and analysis of the presence of long memory on the indices of the selected emerging financial markets
Yazar: FREDYNANDY MATOKE JOHN
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN KAHYAOĞLU
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı / Finans ve Bankacılık Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Ekonomi = Economics
Dizin: Borsa = Stock exchange ; EGARCH model = EGARCH model ; FIGARCH modeli = FIGARCH model ; Gelişmekte olan piyasalar = Emerging markets ; Gelişmekte olan ülkeler = Developing countries ; Riske maruz değer = Value at risk ; Uluslararası finansal piyasalar = International financial markets ; Uzun hafıza = Long memory ; Vektör otoregresyon modeli = Vector autoregression model

Özet:
Bu çalışma, iki ana hedef doğrultusunda gerçekleştirilmiştir. İlk hedef gelişmekte olan piyasaların indeksleri üzerinden uzun hafızanın etkisini ölçmektir. İkinci hedef ise, bu mali piyasalarda yatırım yapılmak üzere riske maruz değeri (RMD/VaR) hesaplamaktır. Çalışmada ARFIMA – FIEGARCH modeli kullanılmıştır çünkü FIEGARCH modeleri asimetrik oynaklığı FIGARCH modelinden daha iyi açıklamaktadır.
Bu çalışmanın bulguları, IBOVESPA, RTS, CNX 100 ve SSE olmak üzere dört farklı piyasaya ait endekslerin, etki tahminlerinin negatif katsayıyla gösterilen asimetrik volatilite ile karakterize olduğunu göstermektedir. Bu, durgunluk (gerileme), yüksek enflasyon ve bireylerin harcanabilir gelirinin azalması gibi olumsuz haberlerin bu endekslerin performansını çok kötü bir şekilde etkileyebileceği anlamına gelmektedir. DSE asimetrik volatilite etkilerini göstermez; bu aynı büyüklükte olan olumsuz ve olumlu şokların getiri volatilitesi üzerinde benzer etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca DSE'nin en değişken piyasa olduğu gösterilmiştir. IBOVESPA ve CNX 100 piyasaları SSE ve RTS'ye göre daha az değişkendir. Bu gerçek, her bir pazar için hesaplanan riske maruz değer (VaR) ile desteklenmektedir. Örneklemin tamamında uzun hafızanın var olduğuna dair açık bir kanıt vardır. Ayrıca bu çalışmanın bulguları, ARCH ve GARCH etkilerinin bu pazarlarda farklı seviye ve büyüklükte var olduğunu göstermektedir.

Abstract:
This study was conducted with two main goals in mind. The first goal was to understand the impact of long memory in the return of the indices of emerging markets (Brazil, Russia, India, China and Tanzania). The second goal was to understand the potential risk of loss Value at Risk (VaR) if one is to invest in these financial markets. Our study employs ARFIMA – FIEGARCH model because unlike FIGARCH model, FIEGARCH model captures and better explains asymmetric volatility.
The findings of this study shows that four markets' indices namely IBOVESPA, RTS, CNX 100 and SSE are characterized by asymmetric volatility indicated by negative coefficient of the leverage estimates. DSE does not indicate negative asymmetric volatility effects implying that negative and positive shocks of the same magnitude may have similar impact on its return volatility. Moreover, our study shows DSE has the lowest VaR. This can be explained by the least correlation DSE might have with the developed financial markets. Furthermore, study findings shows the presence of ARCH and GARCH effects in these markets at different level and magnitude and a clear evidence of the presence of long memory, implying that historical prices of these indices can be used to predict the future outcome of these financial markets.