ICAFR- 6. Uluslararası Muhasebe ve Finans Araştırmaları Kongresi, Niğde, Turkey, 24 - 25 October 2019, pp.53-71
In the financial
markets, investors take volatility as important as return into consideration
while making an investment decision. Volatility is related to the risk of investment and refers to sudden
fluctuations in prices. In this
study, it is aimed to analyze the volatility structure of Borsa Istanbul (BIST)
Bank Index's returns which is one of the indexes with high trading volume
within the indexes traded within Borsa Istanbul. BIST Bank Index data is one of the financial time series and shows
different characteristics than linear time series. For this reason, linear time series models
that assume that the error terms of the time series are normally distributed
with zero mean and constant variance cannot be accurately predicted, and even
if estimated, the model parameters can be statistically insignificant. Therefore, in the majority of recent studies,
nonlinear conditional variance models are widely used in the measurement of
volatility. In this study,
considering the studies conducted in the literature, four methods were applied
to the yield series consisting of 5583 observations obtained from the daily
closing prices of the BIST Bank Index for the period 03.01.1997 - 30.04.2019, two
of the nonlinear conditional variance models were symmetrical (ARCH, GARCH), and
both methods were asymmetric (EGARCH, TGARCH). The results obtained from the
analysis show that the most suitable model for the volatility structure of the
index is EGARCH (3,3).
Finansal piyasalarda
yatırımcılar yatırım kararı alırken getiri kadar önemli bir kavram olan
volatiliteyi de göz önünde bulundurmaktadırlar. Volatilite, yatırımın riski ile
ilgili olup fiyatlarda ortaya çıkan ani dalgalanmaları ifade etmektedir. Bu
çalışmada Borsa İstanbul bünyesinde işlem gören endeksler içerisinde yüksek işlem
hacmine sahip endekslerden biri olan Borsa İstanbul (BİST) Banka Endeks
getirilerinin volatilite yapısının analiz edilmesi amaçlanmıştır. BİST Banka
Endeks verileri, finansal zaman serilerinden biri olup doğrusal zaman
serilerinden farklı özellikler göstermektedir. Bu nedenle zaman serilerinin
hata terimlerinin sıfır ortalama, sabit varyansla normal dağıldığını varsayan
doğrusal zaman serisi modelleri ile doğru bir şekilde tahmin edilememekte,
tahmin edilse bile model parametreleri istatistiki olarak anlamsız çıkabilmektedir.
Bu yüzden son dönemlerde yapılan çalışmaların büyük çoğunluğunda, volatilitenin
ölçülmesinde doğrusal olmayan koşullu varyans modelleri yaygın olarak
kullanılmaktadır. Bu çalışmada da literatürde yapılan çalışmalar dikkate
alınarak, BİST Banka Endeksi’nin 03.01.1997 – 30.04.2019 dönemine ait günlük
kapanış fiyatlarından elde edilen ve 5583 gözlemden oluşan getiri serisine, doğrusal
olmayan koşullu varyans modellerinden ikisi simetrik (ARCH, GARCH), ikisi de
asimetrik (EGARCH, TGARCH) olmak üzere dört yöntem uygulanmıştır. Analiz sonucunda
elde edilen bulgular, endeksin volatilite yapısına en uygun modelin EGARCH
(3,3) olduğunu göstermektedir.