BİST Altın Endeksi Oynaklığı Analizi ve Performans Ölçümü

Bu çalışma, BİST altın endeks getiri volatilitesinin modellenmesi için en uygun koşullu değişen varyans modelin belirlenmesini amaçlamaktadır. Çalışmada, 1 Ağustos 2012 ve 13 Ekim 2015 tarihleri arasındaki günlük BİST altın endeks kapanış verileri kullanıldı. Simetrik ve asimetrik GARCH tipi modellerin kullanıldığı çalışmada, BİST altın endeks getiri oynaklığını en iyi modelleyen yöntemin GARCH (1,1) olduğu sonucuna ulaşıldı.

Analysis The Volatility of BIST Gold and Measurement of The Performance

This study aims to define the best fit conditional heteroscedasticity model for modeling the volatility of BIST gold index returns. In this study, daily closing data of BIST gold index between the dates of 1 August 2012 and 11 October 2015 are used. By using the symmetric and asymmetric GARCH type models, it is indicated that the best fit model for modelling the volatility of BIST gold index return is GARCH(1,1).

___

  • Aksoy, M. 2013. Day of the Week Anomaly for Istanbul Gold Exchange: Gold and Silver Data. Muhasebe ve Finansman Dergisi. Sayı: 57, s.s.149-152. Aktaş, C. 2007. Otomobil İhracatı ve İthalatı Fiyat Endeksi Verilerinin Farklı Varyanslılığının İncelenmesi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. Yıl:6 sayı:11 Bahar 2007/2 s.149-162. Arduç, Ü. 2006. Bankacılık Sektöründeki Dalgalanmaların Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri ile İncelenmesi. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, İstanbul: Marmara Üniversitesi. Ahmad, M. Hura ve Ping P. Yean. 2014. Modelling Malaysian Gold Using Symmetric and Asymmetric GARCH Models. Department of Mathematical Sciences, Faculty of Science Universiti Teknologi Malaysia, 81310 UTM Skudai, Johor, Malaysia, Applied Mathematical Sciences.Vol.8, no.17,817-822. http://dx.doi.org/10.12988/ams.2014.312710./Erişim Tarihi:09.10.2015. Baur, Dirk G. 2011. Asymmetric Volatilty in the Gold Market. School of Finance and Economics University of Technology, Sydney: January 2011. Bollerslev, T. 1986. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Journal of Econometrics. 31, 307-27. Black, F. 1976. Studies of stock market volatility changes, Proceedings of the American Statistical Association, Business and Economic Statistics Section. 177-181. Çabuk, H. Altan., Özmen, M. ve Kökcen, A.(2011, Aralık). Koşullu Varyans Modelleri: İmkb Serileri Üzerine Bir Uygulama. Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi. Cilt:15.Sayı:2. ss.1-18. Du, Y. 2012. Modelling and Forecasting Volatility of Gold Price with Other Precious Metals Prices by Univeriate GARCH Models. Uppsala Universitet, Department of Statistics Master's Thesis, June, 2012. Duran, S. ve Şahin, A. 2006. İMKB Hizmetler, Mali, Sınai ve Teknoloji Endeksleri Arasındaki İlişkinin Belirlenmesi. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi. 1, (2006): 57-70 57. Engle, R.F. ve Patton, A.J. 2001. What Good is a Volatility Model? Quantitative Finance. Volume 1, 237–245. Engle, R. F. 1982. Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrics. 50, 987-1007. Gökçe, A.(2001). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Getirilerindeki Volatilitenin ARCH Teknikleri ile Ölçülmesi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 1, 35-58. Gencer, Gaye H. ve Musoglu, Z. 2014. Volatility Modeling and Forecasting of Istanbul Gold Exchange (IGE). International Journal of Financial Research. Vol. 5, No. 2; 2014, http://dx.doi.org/10.5430/ijfr.v5n2p87./ Erişim Tarihi: 06.10.2015. Horng, W-J. ve Huang, M-C. 2014. Threshold Model of Gold and Oil Price Volatility in Southeast Asia Two Stock Markets: Empirical Study of Thailand and Malaysian Countries International Review of Management and Business Research. Vol. 3 Issue.3. Huang, X., YU, M. ve Ban, C. 2014. Nonlinear Dynamics of International Gold Prices: Conditional Heteroskedasticity or Chaos? Journal of Systems Science and Information. Vol. 2, No. 5, pp. 411-427. Karabacak, M., Meçik, O. Ve Genç, E. 2014. Koşullu Değişen Varyant Modelleri İle BİST 100 Endeks Getirisi ve Altın Getri Serisi Volatilitesinin Tahmini. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi. C:6, S:1, s, 79-90. Kayalıdere, K. 2013. Volatilite Tahmin Modelleri ve Performanslarının Ölçümü. Hisse Senedi Piyasasında Bir Uygulama. Ankara: Gazi Kitabevi. Nelson, D.B., 1991. Conditional heteroskedasticity in asset returns: a new approach. Econometrics, V.59, N.2, 347-370. Özden, Ünal H. 2008. İMKB Birleşik 100 Endeksi Getiri Volatilitesinin Analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. Yıl:7 Sayı: 13 ss.339-350. Özgül, A. Ulvi ve Kök, D. 2014. Londra Metal Borsası Volatilite Analizi: 1995-2013. Pamukkale Journal of Eurasian Socioeconomic Studies, PJESS,Vol. 1, No. 1, 2014, pp. 23-43.http://www.pau.edu.tr.10.5505/pjess.2014.98608./Erişim tarihi:15.10.2015. Sattarifar, F., Faez,A. Vakilolroaya,Y. 2014. The Analysis of gold coin price fluctuations in Iran using ARCH&VAR models. Management Science Letters 4 (2014) 583-590. http//www.GrowingScience.com/msl./Erişim tarihi 13.10.2015. Soytas, U. ve Ünal, Özlem S. 2010. Türkiye Döviz Piyasalarında Oynaklıgın Öngörülmesi ve Risk Yönetimi Kapsamında Degerlendirilmesi. Yönetim ve Ekonomi. 17/1,121-145. Sopipan, N., Sattayatham, P. ve Premanode, B. 2012. Forecasting Volatility of Gold Price Using Markov Regime Switching and Trading Strateg. Scientific Research. Journal of Mathematical Finance. 2, 121-131. http://dx.doi.org/10.4236/jmf.2012.21014./Erişim Tarihi: 05.10.2015. Tokat, Hakkı A. 2013. Altın, Döviz ve Hisse Senedi Piyasalarında Oynaklık Etkileşimi Mekanizmasının Analizi. İstanbul Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi. No:48 (Mart ) s.s.151-162. Tarı, R. 2012. Ekonometri, (Gözden Geçirilmiş 8. Baskı). Kocaeli: Umuttepe Yayınları. s.209. Tully, E. ve Lucey, Brian, M. 2007. A power GARCH examination of the gold market. Research in International Business and Finance. 21, 316–325. Yurdakul, F. ve Sefa, M. 2015. An Econometric Analysis of Gold Prices in Turkey. Procedia Economics and Finance. 23 (2015) 77-85. http:// www.sciencedirect.com. /Erişim Tarihi: 11.10.2015.