Affiliation:
1. ALANYA ALAADDİN KEYKUBAT ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Bu çalışma Zamanla Değişen Parametreli Vektör Otoregresif (TVP-VAR) tabanlı Diebold-Yılmaz yaklaşımı ile Koşullu Otoregresif Aralık (CARR) sürecinden elde edilen oynaklıklar arasındaki yayılmayı incelemeyi amaçlamaktadır. Çalışmada volatiliteleri tahmin etmek için Gumbel olasılık dağılımına sahip CARR (1,1) uygulanmıştır. Özet istatistikler serilerin normal dağılım göstermediğini ve inovasyonların Gumbel dağılımına uyduğunu göstermektedir. Ayrıca elde edilen oynaklık serileri durağandır. Bunların yanında tüm serilerde ve kare serilerde anlamlı bir otokorelasyonun ortaya çıktığı gözlemlenmiştir. Bu nedenle, zamanla değişen varyans-kovaryans yapısına sahip bir TVP-VAR modeli tüm bu ampirik özellikleri yakalamak için uygun bir ekonometrik çerçevedir. Metodolojik yaklaşıma örnek olarak Ukrayna-Rusya Savaşının küresel piyasalar üzerindeki etkisini ortaya koyan bir uygulama sunulmuştur. Bu amaçla, bağlantılılık analizini gerçekleştirmek için varlık büyüklüğüne göre küresel ölçekte en büyük yirmi borsa arasından seçilen endeksler ile Rus borsa endeksi verisini içeren TVP-VAR analizi iki gruba ayrılmıştır. İlk grubu oluşturan panelde Rus borsa endeksinin oynaklığı dahil edilmezken, ikinci panele dahil edilerek ortalama toplam bağlantılılık endeksleri hesaplanmıştır. Bulgular, toplam bağlantılılık endeksinin ilk panelde %79,91 olduğunu ve Rusya pazarının eklenmesiyle %81,44'e yükseldiğini göstermektedir.
Publisher
Ekonomi Politika ve Finanas Arastirmalari Dergisi
Subject
Materials Chemistry,Economics and Econometrics,Media Technology,Forestry
Reference20 articles.
1. Antonakakis, N., Chatziantoniou, I. and Gabauer, D. (2020). Refined measures of dynamic connectedness based on time-varying parameter vector autoregressions. Journal of Risk and Financial Management, 13(4). 84. https://doi.org/10.3390/jrfm13040084
2. Antonakakis, N., Gabauer, D., Gupta, R. and Plakandaras, V. (2018). Dynamic connectedness of uncertainty across developed economies: A time-varying approach. Economics Letters, 166, 63-75. doi:10.1016/j.econlet.2018.02.011
3. Ari, Y. (2020). Volatility transmission model using DCC-GARCH representation. In S. Evci and A. Sharma (Eds.), Studies at the crossroads of management & economics (pp. 237-250). London: IJOPEC Publication.
4. Ari, Y. (2022). From discrete to continuous: GARCH volatility modeling of the Bitcoin. Ege Academic Review, 22(3), 353-370. doi:10.21121/eab.819934
5. Boubaker, S., Goodell, J.W., Pandey, D.K. and Kumari, V. (2022). Heterogeneous impacts of wars on global equity markets: Evidence from the invasion of Ukraine. Finance Research Letters, 48, 102934. doi:10.1016/j.frl.2022.102934
Cited by
1 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献，注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献，订阅后可以查看论文全部施引文献