Author :
Abstract
Hisse senetleri arasındaki ilişkiyi inceleyen birçok araştırma mevcuttur. Bu araştırmaların çoğunda genel amaç riskten kaçınmaktır. Borsadaki dalgalanmala-rın fazla oluşu, yatırımcıların riskten uzaklaşmak için farklı endekslerden portföy oluşturmalarına neden olmaktadır. Herhangi bir endekse ait sektörde oluşabilecek bir kriz o endeksin volatilitesini artırmaktadır. İMKB de hisse senetlerinde; beklenen getiri ile beklenen volatilite arasında pozitif ilişki olduğu zaman yatırımcıların daha yüksek getiri beklentisi içine girmeleri gayet doğaldır. Bunun sonucu olarak hisse senedi yatırımcılarının volatilite olgusunu iyi değerlendirmeleri büyük önem ta-şımaktadır. Bu çalısmada, ARCH modellerinin teorik yapısı incelenmiş, İMKB'nın kısa bir değerlendirmesinden sonra, 1998-2009 yılları arası aylık ve TL bazında Ulusal-100 endeksi değişkenine iliskin zaman serisi verilerinin farklı varyanslı olup olma-dığının bir uygulaması yapılmıştır. Sonuç olarak, İMKB-Ulusal-100 endeks serisin-de yüksek dereceden ARCH etkisinin varlığını ortaya koymakla birlikte, endeksin ekonomideki konjonktür dalgalanmalarından etkilendiği söylenebilir. Çalışmada elde edilen bulguların, literatüre katkıda bulunması ve borsa yatırımcılarına yol göstermesi beklenmektedir.
Keywords
Abstract
Return Volatılıty Of Ise Natıonal 100 Index's Analysıs Wıth Arch Models (1998:01-2009:12) There are many investigations that the relations of the equities are searched. Surplus availability on exchange market caused to perform different index portfolio by the investors to depart from risk. Any crisis which can be according to any index in the sector, increases volatility of that index. With this study, theoric structure of ARCH models are investigated, after a short investigation of ISE, a study is made as to whether the time series data have heteroscedasticity or not relating National-100 index monthly based on TL between the years of 1998-2009. It is supposed to contribute to the literature and to the investors in the exchange market by the obtained studies.
Keywords
- AKTAŞ C., ve Hülya Akkurt (2006), “ARCH Modelleri ve Türkiye’ye Ait Otomobil Üretimi Verilerinin Farklı Varyanslılığının İncelenmesi”, Dumlupınar Üniversitesi sosyal Bilimler Dergisi, Sayı:16, ss.87-106 ATAKAN, T., (2008), “ İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Haftanın Günü Etkisi ve Ocak Ayı Anomalilerinin ARCH-GARCH Modelleri ile Test Edilmesi”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt:37, Sayı:2.
- AYHAN, D. (2006), “Döviz Kuru Rejimlerinin Kur Oynaklığı Üzerine Etkisi: Türkiye Örneği”, İktisat İşletme ve Finans, ss.64–76.
- BİLDİRİCİ, M., Oktay, S. Ve Aykaç, E., (2007), “İMKB’DE Getiri Değişkenliğinin Hesaplanma- sında ARCH/GARCH Ailesi Modellerin Kullanılması”, Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi, 24-25 Mayıs 2007 – İnönü Üniversitesi Malatya. (Çevrimiçi 20.04.2011: eisemp8.inonu.edu.tr/bildiri-pdf/bildirici-oktay-aykac.pdf)
- BOLLERSLEV, T., (1986), “Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity”, Journal of Econometrics.
- BOLLERSLEV, T., (1992), “ARCH Modelling in Finance: A Review of the Theory and Empirical Evidence”, Journal of Econometrics, 52.
- BOLLERSLEV, T., Ray Y., Chou ve Ken F., Kroner, (1992), “ARCH modeling in finance: A review of the theory and empirical evidence”, Journal of Econometrics, 52.
- BROOKS, R.D., Robert W., Faff, Michael D. McKenzie ve Heather, Mitchell (2000), “A multi- country study of power ARCH models and national stock market returns”, Journal of International Money and Finance , 19 (3).
- CAMPBELL, J.Y.; Lo, A.W. and MacKinlay, A.C., (1997), The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
- ÇATALBAŞ, E., (2008), “ Hisse Senetlerinin İşlem Hacimleri ve Volatiliteleri Arasındaki İlişki- nin Testi: İMKB’DE Bir Uygulama”, Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, Cilt:45, Sayı:526.
- ÇİNKO, M., (2006), "Etkin Piyasa Hipotezi: İMKB'de Haftanın Günü Etkisi ve Tatil Anomalisi, TİSK Akademi Dergisi, 1/2, 2006/II.
- DROST, F. C. And Theo E. Nijman, (1991), "Temporal Aggregation of GARCH Processes", Econometrica, 61/4,pp. 909-27.
- ENDERS, W., (1995), Applied Econometric Time Series, John Wiley & Sons.
- ENGLE, R.F., (1982), “Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation”, Econometrica, s.50, c.4.
- ENGLE, R.F., (2002), “Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models”, Journal of Business and Economic Statistics, Vol.20, 339-350.
- FONG, W.M. (1997), “ Volatility Persistence and Switching ARCH in Japanese Markets”, Financial Engineering and the Japanese Markets , Vol:4, pp. 37-57.
- GLOSTEN, L.R. Jagannathan, R., Runkle, D. (1993), “On the Relationship between the Expected Value and the Volatility on the Nominal Excess Returns on Stocks”, Journal of Finance, Vol.48, pp. 1779-1801.
- GÖKÇE, A. (2001), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Getirilerindeki Volatilitenin ARCH Teknikleri İle Ölçülmesi”,G.Ü.İ.İ.B.F.Dergisi, 1/2001.
- HSİEH, D. A. (1989), “Modeling Heteroskedasticity in Daily Foreign Exchange Rates”, Journal of Business and Economic Statistics , Vol:7,pp. 307–317.
- ISIĞIÇOK, E. (1999), “Türkiye’de Enflasyon’un Varyansının ARCH ve GARCH Modelleri İle Tahmini”, Uludağ Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt:17, Sayı:3.
- KIRAN, B. (2010), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsa’sında Getiri Volatilitesi ve İşlem Hac- mi”,Doğuş Üniversitesi Dergisi,11(1) 2010.
- KIZILSU, S.S. ve AKSOY, S. ve KASAP, R., (2001), “Bazı Makro Ekonomik Zaman Dizilerinde Değisen Varyanslılığın İncelenmesi”, Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi.
- KUTLAR, A., (2000), Ekonometrik Zaman Serileri, Gazi Kitabevi.
- LI, W.K., (2002), “Recent Theoretical Results for Time Series Models With GARCH Errors”, Journal of Economic Surceys, Vol. 16, No.3
- LI, M.Y.L. & Lin, H.W.W (2003), “Examining the Volatility of Taiwan Stock Index Returns via a Three-Volatility-Regime Markow Switching ARCH Model”, Review of Quantitative Finance and Accounting, Vol:21,pp. 123-139
- LAMOUREUX, C.G., Lastrapes W.D., (1990), “Heteroskedasticity in Stock Return Data: Volume versus GARCH Effects”, Journal of Finance, 45: 221-229.
- MAZIBAŞ, M., (2005), “İMKB Piyasalarındaki Volatilitenin Modellenmesi ve Öngörülmesi: Asimetrik GARCH Modelleri ile bir Uygulama”, VII. Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri Bölümü, İstanbul, www.ekonometridernegi.org/bildiriler/o16s3.pdf (erişim tarihi:20.12.2010)
- NELSON, D.B., (1991), “Conditional Heteroscedasticity in Asset Returns: A New Approach”, Econometrica, Vol. 59.
- ÖZBEY, F., (2005), “Çok Değişkenli GARCH Modelleri ve Bir Uygulama: Türkiye’de Belirsizli- ğin Enflasyon ve Çıktıdaki Büyüme Üzerine Etkisi ” Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Ekonometri Anabilim Dalı, Adana.
- ÖZDEN, Ü.H. (2008), “İMKB Bileşik 100 Endeksi Getiri Volatilitesinin Analizi”, İstanbul Tica- ret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı:13, ss.339-350.
- POTERBA, J.M., Summers, L.H. (1986), “The Persistence of Volatility and Stock Market Fluctuations”, American Economic Review, 76: 1141-1151.
- ÜLGEN, M.; Teker S., (2005), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsa’sında İşlem Gören Sanayi Şir- ketleri için Bir Analitik Değerlendirme Tekniği Uygulaması”, itüdergisi/b,cilt:2,sayı.1
- VEİGA, H. (2006), “Volatility Forecasts: A Continuoss Time Model versus Discrete Time Models”, Universidad Carlos III De Madrid, Working Paper, 06-25(09) Statistics and Econometrics Series.
- YALÇIN, Y., (2007), “Stokastik Oynaklık Modeli İle İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Kal- dıraç Etkisinin İncelenmesi”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt:22, Sayı:2.
