Makale özeti ve diğer detaylar.
Finansal serilerde, taşıdıkları özellikler nedeniyle doğrusal zaman serisi yerine, doğrusal olmayan koşullu değişen varyans modellerinin kullanılması giderek daha yaygın hale gelmiştir. Bu nedenle çalışmada, doğrusal olmayan koşullu değişen varyans modellerinden ARCH, GARCH, EGARCH ve TGARCH modelleri ile İMKB Bileşik 100 Endeks getiri volatilitelerinin modellenmesi ve alternatif modeller arasından en iyi performansı gösteren modelin saptanması amaçlanmıştır. Çalışmada 04.01.2000- 29.09.2008 dönemine ilişkin İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Bileşik 100 Endeksi’nin günlük logaritmik getirileri kullanılmıştır. Öncelikle getirilerin durağan olup olmadıkları ADF Testi ile araştırılmış ve getiri serisinin birim kök içermediği yani durağan olduğu saptanmıştır. Daha sonra alternatif otoregresif modeller arasında en iyi ortalama denklem modelinin ARMA(2,2) olduğuna karar verilmiştir. Bunun yanı sıra ortalama denklemin artıklarının ARCH etkisine sahip olduğu ARCH LM testi yapılarak belirlenmiştir. Getiri serisi ARCH etkisine sahip olduğundan koşullu değişen varyans modelleri ARCH(1), GARCH(1,1), EGARCH(1,1) ve TGARCH(1,1) ile tahmin edilmiştir ve bunlar arasından en iyi olan modelin TGARCH(1,1) olduğu saptanmıştır.
In financial series, instead of using linear time series, using nonlinear conditional heteroscedasticity model is becoming widespread because of their characteristic. As a result of this, modelling of İstanbul Stock Exchance (ISE) 100 Index’s return volatility with ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH models and chosing the best models between alternative models are the aims of this study. In this conducted study, Istanbul Stock Exchance (ISE) 100 Index’s daily closing values between the dates of 04.01.2000 and 29.09.2008 has been used. Primarily, stableness of returns is investigated with ADF test and the test results have been appointed that return series has not unit root in other words they are stable. The best model between alternative autoregressive models ARMA(2,2) which is the best mean equation model has been choosen. Additionaly,İt has been seen that the resids of mean equation model has the effect of ARCH, this has been controlled with ARCH LM test. Return series have ARCH effect because of this reason conditional heteroscedasticity models ARCH(1), GARCH(1,1), EGARCH(1,1) and TGARCH(1,1) has been predicted and It has been dedicated that the best model between these models is TGARCH(1,1