Türkiye’de Vadeli İşlem ve Opsiyon Piyasası’nın Etkinliği ve Sözleşmelerin Karşılaştırmalı Fiyat Öngörüsü
Finansal piyasalarda oluşan belirsizliğin ve riskin giderilmesi amacıyla geliştirilmiş olan türev piyasalarda, piyasaya duyulan güven, doğru bilginin piyasaya dahil olan tüm unsurlara aynı anda ulaşması sayesinde piyasanın etkin olarak işlemesi durumunda gerçekleşebilmektedir. Böylece, geçmiş dönem fiyat hareketlerinden yararlanarak gelecek döneme ilişkin öngörüler yapmak mümkün olmamaktadır. Bu bağlamda çalışmada öncelikle, Türkiye’de faaliyet gösteren Vadeli İşlem ve Opsiyon Piyasası’nın etkinliği; Genişletilmiş (Augmented) Dickey-Fuller (ADF), Phillips-Perron (PP) ve Kwiatkowski vd. (KPSS) doğrusal birim kök testleri ve Kapetanios vd. (KSS) doğrusal olmayan birim kök testi uygulanarak sınanmıştır. Rassal yürüyüş sergilemediğine karar verilen seriler sebebiyle piyasanın etkin olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Ardından, Vadeli İşlem ve Opsiyon Piyasası’nda işlem gören TL/Dolar ve Bist-30 sözleşmelerinin gün sonu uzlaşma fiyatının öngörüsünde en yüksek performansı gösteren yöntemin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, Borsa İstanbul A.Ş’den temin edilen ve 04.02.2005 – 31.12.2015 tarihleri arasını kapsayan veriler kullanılmıştır. Analiz bulgularına göre, TL/Dolar sözleşme serisi için ARMA(4,4) modeli, RBF-1-B-L yapay sinir ağı modeli ve ARCH(1) modeline kıyasla daha yüksek öngörü performansı gösterirken, Bist- 30 sözleşme serisi için ise TDNN 1-B-L yapay sinir ağı modeli, ARMA(4,5) ve ARCH(1) modeline kıyasla daha yüksek öngörü performansı gösteren model olmuştur.
Effectiveness of Turkish Derivatives Market and Forecasting Comparative Prices for the Contracts
Derivative markets developed for eliminating uncertainty and risk arising from financial markets can make predictions about the future by using past price movements in case the market is not effective. In this context, in this study, firstly, the effectiveness of the Turkish Derivatives Market was tested by applying the Augmented Dickey-Fuller (ADF), Phillips-Perron (PP) and Kwiatkowski et al. (KPSS) linear unit root tests and Kapetanios et al. (KSS) nonlinear unit root test. As a result of all unit root tests, it was concluded that the series did not show random walk, so that the market was not effective. Then, the method that shows the highest performance is tried to be determined when forecasting the end of day settlement price of the TL/Dollar and Bist-30 contracts which is traded in the Derivatives Market. For this purpose, the forecasting results produced by the time series analysis methods are compared with the results of the artificial neural network model which has the best performance by employing different architectures, layer numbers, cell numbers in layers, activation functions and learning methods using the data which is provided from Borsa Istanbul Inc. and covering the dates between 04.02.2005 and 31.12.2015.According to the results of analysis, ARMA (4,4) model performed better than RBF-1-BL artificial neural network model and ARCH (1) model for TL/Dollar contract series. For the Bist-30 contract series, TDNN-1-B-L artificial neural network model has higher predictive performance than ARMA (4.5) and ARCH (1) models.
___
- Adebiyi, A. A., Adewumi, A., O. ve Ayo, C. K. (2014).
Comparison of ARIMA and Artificial Neural
Networks Models for Stock Price Prediction.
Journal of Applied Mathematics. http://dx.doi.
org/10.1155/2014/614342.
- Akcan, A. ve Kartal, C. (2011). İMKB Sigorta Endeksini
Oluşturan Şirketlerin Hisse Senedi Fiyatlarının
Yapay Sinir Ağları ile Tahmini. Muhasebe ve Finansman
Dergisi, Temmuz, 27-40.
- Akdağ, Y. (2010). Vadeli İşlem ve Opsiyon Borsası’nda TL/
Dolar Vadeli İşlem Sözleşmelerinin Gün Sonu Uzlaşma
Fiyatının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini. (Yayınlanmamış
Yüksek Lisans Tezi). Marmara Üniversitesi/
Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü, İstanbul.
- Arabacı, Ö. (2007). Makroekonomik Zaman Serisi Analizi
ve Yapay Sinir Ağı Uygulamaları. (Yayınlanmamış
Doktora Tezi). Uludağ Üniversitesi/ Sosyal Bilimler
Enstitüsü, Bursa
- Aşkın, D., İskender, İ. ve Mamizadeh, A. (2011). Farklı
Yapay Sinir Ağları Yöntemlerini Kullanarak Kuru Tip
Transformatör Sargısının Termal Analizi. Gazi Üniv.
Müh. Mim. Fak. Dergisi, 26(4), 905-913.
- Avcı, E. (2007). Forecasting Daily and Sessional Returns
of the ISE-100 Index with Neural Network Models.
Doğuş Üniversitesi Dergisi, 8(2), 128-142.
- Aydın, A. D. ve Çavdar, S. Ç. (2015). Comparison of Prediction
Performances of Artificial Neural Network
(ANN) and Vector Autoregressive (VAR) Models
by Using the Macroeconomic Variables of Gold
Prices, Borsa İstanbul (BIST) 100 Index and US Dollar-
Turkish Lira (USD/TRY) Exchange Rates. Procedia
Economics and Finance, 30, 3-14.
- Aygören, H., Sarıtaş, H. ve Moralı, T. (2012). İMKB 100
Endeksinin Yapay Sinir Ağları ve Newton Nümerik
Arama Modelleri ile Tahmini. International Journal
of Alanya Faculty of Business, 4(1), 73-88.
- Box, G. ve Jenkins G. (1976). Time Series Analysis, Forecasting
and Control. San Francisco: Holden Day.
Çelik, B. (2008). Yapay Sinir Ağları Metodolojisi İle Zaman
Serisi Analizi: Teori ve Uygulama. (Yayınlanmamış
Yüksek Lisans Tezi). Marmara Üniversitesi/Sosyal
Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
- Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. (1979). Distribution of
Estimators for Time Series Regressions with a Unit
Root. Journal of the American Statistical Association,
74, 427-431.
- Efe, M. Ö. ve Kaynak O. (2000). Yapay Sinir Ağları ve
Uygulamaları. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi.
- Elmas, Ç. (2003). Yapay Sinir Ağları. Ankara: Seçkin.
- Engel, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroskedasticity
with Estimates of the Variance of
U.K Inflation. Econometrica, 50, 987-1008.
- Kadılar, C., Şimşek, M. ve Aladağ Ç., H. (2009). Forecasting
the Exchange Rate Series with ANN: The Case of
Turkey. Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 9, 17-29.
- Kapetanios, G., Shin, Y. ve Snell, A. (2003). Testing for a
Unit Root in the Nonlinear STAR framework. Journal
of Econometrics, 112(2), 359-379.
- Kaynar, O. ve Taştan, S. (2009). Zaman Serisi Analizinde
MLP Yapay Sinir Ağları ve ARIMA Modelinin
Karşılaştırılması. Erciyes Üniversitesi İktisadi İdari
Bilimler Dergisi, 33, 161-172.
- Kwiathowski, D., Phillips, P. C. B., Schmidt, P. ve Shin, Y.
(1992). Testing the Null Hypothesis of Stationarity
Against the Alternative of a Unit Root, How Sure Are
We That Economic Time Series Have a Unit Root?.
Journal of Econometrics, 54, 159-178.
- Lee, C. K., Sehwan, Y. ve Jongdae, J. (2007). Neural Network
Model Versus SARIMA Model in Forecasting
Korean Stock Price Index (KOSPI). Issues in Information
System, 8(2), 372–378.
- Merh, N., Saxena, V. P. ve Pardasani, K. R. (2010). A Comparison
Between Hybrid Approaches of ANN and
ARIMA for Indian Stock Trend Forecasting. Journal
of Business Intelligence, 3(2), 23–43.
- Moralı, T. (2011). İMKB 100 Endeksinin yapay Sinir Ağları
ve Newton Nümerik Arama Modelleri ile Tahmini
ve Sonuçlarının Karşılaştırılması. (Yayınlanmamış
Yüksek Lisans Tezi). Pamukkale Üniversitesi/ Sosyal
Bilimler Enstitüsü, Denizli.
- Özdemir, Ö. (2008). Zaman Serisi Modellemesinde Yapay
Sinir Ağlarının Kullanımı ve Bir Uygulama. (Yayınlanmamış
Yüksek Lisans Tezi). Anadolu Üniversitesi/
Fen Bilimleri Enstitüsü, Eskişehir.
- Öztemel, E. (2012). Yapay Sinir Ağları. İstanbul: Papatya.
- Panda, C. ve Narasimhan, V. (2007). Forecasting Exchange
Rate Better with Artificial Neural Network.
Journal of Policy Modelling, 29, 227-236.
- Phillips, P. C. B. ve Perron, P. (1988). Testing for a Unit
Root in Time Series Regressions. Biometrica, 75,
335-346.
- Qi, M. ve Zhang, G.,P. (2008). Trend Time-Series Modelling
and Forecasting with Neural Networks. Ieee
Transactions on Neural Networks, 19(5), 808 – 816.
- Sağıroğlu, Ş., Beşdok, E. ve Erler, M. (2003). Mühendislikte
Yapay Zeka Uygulamaları-1: Yapay Sinir Ağları.
Kayseri: Ufuk.
- Servüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. (2005). Zaman
Serileri Analizi. Ankara: Nobel.
- Shazly, M. R. ve Shazly, H. E. (1999). Forecasting Currency
Prices Using a Genetically Evolved Neural Network
Architecture. International Review of Financial
Analysis, 8(1), 67-82.
- Sterbaand, J. ve Hilovska, K. (2010). The Implementation
of Hybrid ARIMA Neural Network Prediction Model
for Aggregate Water. Aplimat Journal of Applied
Mathematics, 3(3), 123-131.
- Tsay, R. ve S. (2010). Analysis of Financial Time Series.
New York: Wiley Series in Probability and Statistics.
- Yavuz, N. Ç. (2014). Finansal Ekonometri. Der.
- Zahedi, J. ve Rounaghi, M. M. (2015). Application of
Artificial Neural Network Models and Principal
Component Analysis Method in Predicting Stock
Prices on Tehran Stock Exchange. Physica A, 438,
178-187.
- Zhang, P. G. (2003). Business Forecasting with Artificial
Neural Networks: An Overview, Neural Networks in
Business Forecasting. (Ed.: Zhang, G. P.) Idea Group
Publishing.