Altın Volatilitesinin Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Yöntemler ile Analizi

Author:

SOYKAN M. E.1ORCID

Affiliation:

1. Kayseri Universitesi

Abstract

Bu araştırma gram altın TL fiyatının volatilitesini 2005 ile 2020 arasındaki günlük veri ile modellemeyi hedeflemektedir. Bu bağlamda makalede ARCH, GARCH ve TGARCH gibi standart volatilite modellerine ilave olarak doğrusal olmayan MSGARCH modeli kullanılarak altının değişen varyansının modellenmesi yapılmaktadır. MSGARCH modeli doğrusal olmayan bir metoddur ve özü itibariyle rejim değişikliği ile ifade edilen düşük riskli rejim ve yüksek riskli rejim olarak volatiliteyi rejimlere böldüğü için ve rejimler arasında klasik modellerin aksine geçişler olduğundan bu yöntemin diğer metotlara nazaran daha hassas ve doğru sonuçlar verdiği bulunmaktadır. Bu çalışma iktisadi açıdan önem taşımaktadır çünkü getiri ve volatiliteyi en iyi modelleyen ve tahmin eden metodların bulunması yatırımcıya yatırım kararları alırken ve portföyünü oluştururken yardımı olabilecektir. İktisadi olarak altının diğer döviz (örn dolar) ve borsa endeksleri gibi enstrümanlara göre çok farklı ve kalıcı rejimlere sahip olmadığı bu nedenle altının iktisadi olarak güvenli liman olduğundan dövizden ve borsadan daha güvenli ve risksiz bir yatırım aracı olduğu da saptanmıştır. Bu çalışmanın literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Çünkü daha önceki çalışmalarda anlaşıldığı kadarıyla TL gram altın volatilitesinin rejimlere (düşük volatilite dönemleri ve yüksek volatilite dönemleri olarak) ayrılarak ve farklı parametrelere izin verilerek doğrusal olmayan MSGARCH modeli ile tahmin edilmediği görülmektedir. MSGARCH modeli ayrıca risk yönetimi, türev fiyatlandırılması ve portföy optimizasyonunda etkili olabilmektedir. Bu bağlamda çalışmanın bulgularının piyasa yapıcılar, akademisyenler, yatırımcılar, risk ve portföy yöneticilerine faydalı olabileceğine inanılmaktadır.

Publisher

Izmir Iktisat Dergisi

Reference30 articles.

1. Akel, V. , ve Gazel, S. (2015). Finansal piyasa riski ve altın yatırımı: Türkiye örneği. Çanakkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 24(1), 335-350.

2. Ardia, D., Bluteau, K., Boudt, K. ve Catania, L. (2018). Forecasting risk with Markov-switching GARCH models: A large-scale performance study. International Journal of Forecasting, 34, 733-747.

3. Atmaca, V.D. (2015). Altın fiyat getirilerindeki oynaklığın stokastik volatilite modelleri ile tahmini. Paper presented at 7th International Social Sciences Congress in the Balkans, Kaposvar, Macaristan, 25-30 Ağustos 2015, 379-389.

4. Barca, O. ve Arabacı, Ö. (2020). BİST altın fiyatları markov rejim değişim modeli ile analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 85, 209-222.

5. Bentes, S.R. (2015). Forecasting volatility in gold returns under the GARCH, IGARCH and FIGARCH frameworks: New evidence, Physica A, 355-364.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3