Otoregresif koşullu değişen varyans yaklaşımı ile porftföy riskini modellenmesi: İMKB hisse senedi piyasasında bir uygulama
Modelling portfolio risk via autoregressive conditional heteroscedastic approach: An application in Istanbul Stock Exchange
Yazar: NESLİHAN FİDAN
Danışman: PROF. DR. ERHAN ÖZDEMİR
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İşletme = Business Administration
Dizin: GARCH model = GARCH model ; Hisse senetleri = Stocks ; Otoregresif koşullu değişen varyans = Autoregressive conditional heteroscedastic approach ; Otoregresif modeller = Autoregressive models ; Portföy optimizasyonu = Portfolio optimization ; Portföy riski = Portfolio risk ; Portföy seçimi = Portfolio selection ; İMKB = İstanbul Stock Exchange

Özet:
Finansal risk yönetiminde kararların doğru alınabilmesi için volatilitenin doğru algılanması ve getirilerin değişkenliğini ölçen modelin iyi anlaşılması gereklidir. Finansal varlıklardan oluşan bir portföy getirisine ait volatilitenin belirlenmesi için, varlık getirilerine ait varyans ve kovaryansları içeren kovaryans matrisine ihtiyaç vardır. Kovaryans matrisinin portföy volatilitesinin tahmini için doğru belirlenmesi oldukça önemlidir. Ancak tahmin aşaması her zaman doğru bir model seçilememiş olma riski taşımaktadır. 1980 yıllarında özellikle volatilite kümelenmesinin gözlendiği finansal varlık getirilerinin varyansı için önerilen Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri, özellikle volatilitenin yüksek olduğu finansal piyasalarda geleneksel varyans modellerine tercih edilir olmuştur. Bu ekonometrik modeller zaman içinde kovaryans ve korelasyon modelleri için de genişletilmiştir.Tez çalışması, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda işlem gören işlem ve hacmi en yüksek on hisse senedinden oluşan bir portföy getirisinin riskinin otoregresif süreçte modellenmesi üzerinedir. Çalışmada portföy getirisinin riski, portföy bileşenlerinin getirileri arasındaki otoregresif koşullu değişen ilişkileri kovaryans matrisine yansıtan, Çok Değişkenli Otoregresif Koşullu Değişen Varyans modelleriyle öngörülmeye çalışılmaktadır. Ayrıca portföy seçim problemlerinde Çok Değişkenli Otoregresif Koşullu Değişen modellerin dönemsel etkinliği tartışılmaktadır.

Abstract:
Measurement of the portfolio volatility is a key factor for decision making in financial managements. Both risk managers and portfolio managers require the covariance matrices that may include very many assets or risk factors. The covariance matrix of returns on a set of assets or risk factors is the cornerstone of classical risk and return analysis. Therefore it is very improtant to accuracy of determining covariance matrix of the asset returns. The Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Models of volatity that were introduced in 1980?s are specifically desinged to capture the volatility clustering of returns. But clustering is also evident in correlation. Therefore Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Models of volatity have expanded to multivariate models of covariances and correlations of the return series for modelling their comovements.In this study, Multivariate Generilazed Conditional Heteroscedastic Time Series Models are applied for modeling portfolio volatility of set of stocks in İstanbul Stock Exchange. It is aimed that to capture the daily comovements of asset returns via Multivariate Generilazed Conditional Heteroscedastic Time Series Models. We compare the results with classical methods in different time periods.