İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi

BAŞCI, Eşref Savaş

İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi

Eşref Savaş BAŞCI (Hitit Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü, Çorum, Türkiye)

Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi

0 0

Yıl: 2011 Cilt: 12 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 187 - 199 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi

Öz:

Bu çalısmada ĐMKB Mali(XUMAL) ve Sınai(XUSIN) endeksleri oynaklığı, endeks günlük kapanıs fiyatları ile günlük en düsük ve en yüksek fiyat açısından karsılastırmalı olarak tespit edilmektedir. ĐMKB Sınai endeksinde 159 firma yer almaktayken, İMKB Mali sektörde 81 firma yer almaktadır. Mali sektör ile Sınai sektör arasındaki etkilesim bir çok çalısmada incelenmistir. Yatırımcılar açısından ise oynaklığın tespit edilmesi gelecek yatırım alternatifleri açısından önemlidir. Mali sektör ile Sınai sektör firmalarının birbirleri ile etkilesimleri dikkate alındığında endeks bakımından oynaklığın modellenmesi daha da önem kazanmaktadır. Oynaklığı modelleyebilmek için sabit ortalama ve varyanslı modeller yeterli olamamaktadır. Bollerslev (1986) tarafından önerilen genellestirilmis ARCH modeli (GARCH) ise varyansın zaman içerisindeki değisimini tahmin edebildiği için tercih edilmistir. Bu çalısmada endeksin günlük en düsük ve en yüksek fiyat olgusundan yola çıkarak fark getirilerinin doğal logaritmasının oynaklığı tespit edilmektedir. Elde edilen bulgulara göre oynaklığı modellemek için GARCH (1,1) uygulanmıs ve serilerin oynaklık kümelenmelerini içermesi ve asimetrik bilginin varlığı ile de TGARCH modeline geçilmistir. TGARCH(1,1) modelinin en düsük ve en yüksek fiyat olgusu üzerine elde edilen serinin oynaklığını tahmin etmede daha basarılı bulunmustur.

Anahtar Kelime:

Konular: İşletme İktisat

Comparative analysis of daily volatility in the ise financial and industrial indices for the period 2002-2010

Öz:

In this study, daily volatility in ISE financial index (XUMAL) and industrial index (XUSIN) are determined by examining daily closing price and range based data, which is the lowest and highest daily price. Industrial firms are listed 159 in ISE industrial index while financial firms are listed 81. The interaction between financial sector and the industrial sector has been much studied. Determination of volatility is important for investors to decide on future investment alternatives. As the interaction of financial sector and industrial sector firms is considered, the modeling of volatility of the index becomes even more important. Constant mean and variance models fall short of modeling volatility. Generalized ARCH model (GARCH) proposed by Bollerslev (1986) is preferred as it helps predicting the change in variance over time. In this study, volatility is calculated based on the lowest and highest daily price returns of the index. According to the results, GARCH (1,1) model is efficient in predicting the volatility of the series obtained by the lowest and highest price. Because of the series contains volatility clustering and asymmetric information is used threshold GARCH. According to the results TGARCH (1,1) model obtained on a case of the lowest and highest price volatility in the series are highly efficient.

Anahtar Kelime:

Konular: İşletme İktisat

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

Alizadeh S., Brandth, M.W. & Diebold, F.X. (2002). Answering the Skeptics: Yes, Standart Volatility Models Do Provide Accurate Forecast. International Economics Review, 39, 885-905.
Atakan, T. (2006). Đstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Değiskenliğin (Volatilitenin) ARCH-GARCH Yöntemleri ile Modellemesi. İstanbul İsletme Enstitüsü Yönetim Dergisi,
Beckers, S. (1983). Variance of Security Price Returns Based on High, Low and Closing Prices. Journal of Business, 56, 97-11.
Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307-327.
Duran, S. & Sahin, A. (2006). İMKB Hizmetler, Mali, Sınai ve Teknoloji Endeksleri Arasındaki Đliskinin Belirlenmesi. Sosyal Bilimler Arastırmaları Dergisi, 1, 57-70.
Engle, R.F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation. Econometrica, 50, 987-1008.
Garman, M.B. & Klass, M.J. (1980). On the Estimation of Security Price Volatilities from Historical Data. Journal of Business, 53, 67-78.
Glosten, L., Jaganathan, R., & Runkle, D.E. (1993). On the Relation between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks. The Journal of Finance, 48, 17791801.
Gökçe, A. (2001). Đstanbul Menkul Kıymetler Borsası Getirilerindeki Volatilitenin ARCH Teknikleri Đle Ölçülmesi. Gazi Üniversitesi ĐĐBF Dergisi, 1/2001, 35-58.
Mazıbas, M. (2005). İMKB Piyasalarında Volatilitenin Modellenmesi ve Öngörülmesi: Asimetrik GARCH Modelleri ile Bir Uygulama. VII. Ulusal Ekonometri ve Đstatistik Sempozyumu, İstanbul.
Parkinson, M. (1980). The Extreme Value Method for Estimating the Variance of Rate of Return. Journal of Business, 53, 61-65.
Yavan, Z.A. & Aybar, C.B. (1998). İMKBde Oynaklık. ĐMKB Dergisi, 2, 6.

APA	BAŞCI E (2011). İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi. , 187 - 199.
Chicago	BAŞCI Eşref Savaş İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi. (2011): 187 - 199.
MLA	BAŞCI Eşref Savaş İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi. , 2011, ss.187 - 199.
AMA	BAŞCI E İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi. . 2011; 187 - 199.
Vancouver	BAŞCI E İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi. . 2011; 187 - 199.
IEEE	BAŞCI E "İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi." , ss.187 - 199, 2011.
ISNAD	BAŞCI, Eşref Savaş. "İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi". (2011), 187-199.

APA	BAŞCI E (2011). İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 12(2), 187 - 199.
Chicago	BAŞCI Eşref Savaş İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi 12, no.2 (2011): 187 - 199.
MLA	BAŞCI Eşref Savaş İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, vol.12, no.2, 2011, ss.187 - 199.
AMA	BAŞCI E İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi. 2011; 12(2): 187 - 199.
Vancouver	BAŞCI E İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi. 2011; 12(2): 187 - 199.
IEEE	BAŞCI E "İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi." Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 12, ss.187 - 199, 2011.
ISNAD	BAŞCI, Eşref Savaş. "İmkb mali ve sınai endeksleri'nin 2002-2010 dönemi icin günlük oynaklığı'nın Karşılaştırmalı analizi". Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi 12/2 (2011), 187-199.