Riske maruz değer hesaplamalarında EWMA ve GARCH metodlarının kullanılması: İMKB-30 endeks uygulaması
Using EWMA and GARCH methods in value at risk calculations: Application on ISE-30 index
Yazar: KAZIM AYDIN
Danışman: Y.DOÇ.DR. TURHAN KORKMAZ
Zonguldak Karaelmas Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Muhasebe Finansman Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2002
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: EWMA modeli = EWMA model ; GARCH model = GARCH model ; Risk = Risk ; Risk yönetimi = Risk management ; Riske maruz değer = Value at risk ; İMKB = İstanbul Stock Exchange

Özet:
Değişkenlik kümelenme şeklinde oluşuma eğilimlidir. Değişkenliğin zaman içerisinde sabit olduğu kabulü çok yanıltıcı olabilir. Hisse senedi piyasasında değişkenliği tahmin etmek için değişkenlik modelini izleyen ve ölçen bir metodoloji olmalıdır. Son zamanlarda fînansal uygulamalarda EWMA ve GARCH modelleri zaman serileri için önemli araçlar haline gelmişlerdir. Bu çalışmada, kısaca tanımlar yapıldıktan sonra ÎMKB-30 endeksi ve endekste yer alan hisse senetlerinin ayrı ayrı getirilerinin değişkenliği EWMA ve GARCH metotları ile test edilmiştir. EWMA metodu için JP Morgan RiskMetrics yöntemi kullanılmıştır. Hesaplamalarda kullanmak için değişik veri ölçekleri (gün sayısı) seçilmiştir. Son zamanlardaki verilerin, gelecekteki değişkenliği hesaplamada geçmiş verilere göre daha fazla etkili olduğu saptanmıştır. GARCH metodunun uygulanabilmesi için RATS programı kullanılmıştır. Hesaplamalara göre değişkenliğin tahmininde GARCH metodunun EWMA metoduna göre daha doğru sonuçlar sağladığı görülmüştür. ÎMKB-30 endeksini oluşturan hisse senetleri için günlük Riske Maruz Değerler (RMD), EWMA ve GARCH modelleri kullanılarak hesaplanmıştır. Değişkenliğin tahmini için %95 ve %99 güvenilirlik seviyelerinde tatminkar sonuçlara ulaşılmıştır. Bu iki model de RMD modellerinin kalitesini arttırmaktadır. Bu bulgular, piyasada işlem yapanların ve risk yöneticilerinin gelecekteki değişkenliği tahmin etmeleri ve daha iyi anlayabilmeleri durumunda portföylerinin risklerini minimize edip karlılıklarını arttırabileceklerini göstermektedir.Anahtar Kelimeler : RMD, Değişkenlik, EWMA, GARCH, ÎMKB-30

Abstract:
Volatility tends to happen in clusters. The assumption that volatility remains constant at all times can be fatal. In order to forecast volatility in stock market, there must be methodology to measure and monitor volatility modeling. Recently, EWMA and GARCH models have become critical tools for time series analysis in financial applications. In this study, after providing brief descriptions, ISE-30 Index return volatility and individual stocks return volatility have been tested by using EWMA and GARCH methods. JP Morgan Riskmetrics method has been used for EWMA method. Various data ranges (number of days) have been selected to use in calculations. It is determined that the most recent data have asserted more influence on future volatility than past data. RATS program has been used for GARCH methodology. The outcome is GARCH provides more accurate number than EWMA. Daily VaR numbers have been calculated by using EWMA and GARCH models for stocks inside the ISE-30 Index. The results are satisfactory for forecasting volatility at 95% and 99% confidence level. These two methods enhance the quality of the VaR models. These findings suggest that traders and risk managers are able to generate portfolio profit and minimize risks if they obtain a better understanding of ho\ volatility is being forecasted.Key words : VaR, Volatility, EWMA, GARCH, ISE-30 Index