Hurst üstel katsayısı aracılığıyla fraktal yapı analizi ve imkb’de bir uygulama

Finansal kesimde yatırım kararlarının verilmesi sürecinde, getirinin istatistiksel ve ekonometrik çalışmalarla modellenebileceğini kanıtlayan birçok çalışma yapmıştır. Burada amaç, model doğrultusunda hareket etmek suretiyle karın maksimizasyonu, buna karşılık zararın ise minimizasyonudur. Karın maksimize edilmesi, risk olgusunu gündeme getirmektedir. Yatırımcı, karın maksimizasyonu sürecinde risk ile getiriyi dengelemek durumundadır. Ancak piyasa, yapısı gereği sürekli olarak benzer davranış kalıplarını tekrar etmeyebilir. Hisse senedi fiyat hareketleri, doğrusal olmayan davranışlar sergilemekte, bu da piyasadaki oynaklığın ve değişkenliğin artmasına neden olmaktadır. Bu noktada fraktal yapılar borsalardaki fiyat hareketlerinin doğrusal seyirlerinin doğrusal olmayan seyirlerden farklılaştığı noktaların saptanmasını sağlar. Bu çalışmada İMKB Ulusal Tüm, İMKB Ulusal 100, İMKB Ulusal endeksleri ve sektör endekslerinde, herhangi bir uzun dönem hafıza etkisinin olup olmadığının belirlenmesi amacıyla 04.01.2000 – 14.11.2008 tarihleri arasında, 2221 adet günlük getiri serileri için analiz yapılmıştır. Verilerin analiz sürecinde MATLAB programından yararlanılmıştır. Çalışmada İMKB’nin gelişmekte olan bir piyasa olarak uzun dönem hafıza etkisine sahip olduğu, yatırımcıların yatırım kararlarında bu uzun dönem hafıza etkisini dikkate almaları gerektiği sonucuna varılmıştır.

Fraktal analiz ,

Uzun dönem hafıza etkisi ,

Hurst Üstel Kaysayısı ,

There is so many research in the financial literature about return modelling with statistical and econometric methods. These are aimed that, providing the profit maximization versus minimize losing. Profit maximization occured risk concept. Risk must predict rightly. Investor must balanced with return and risk in the process of investment but stock market doesn’t repeat similar price movement. Stock’s prices may present non-linear movements, so this situation increase of market volatility. In this point fractal structures shows that differences between linear pricing movements and nonlinear pricing movements. In this study, ISE component index serial returns, ISE 100 index serial returns, ISE 30 index serial returns and sectoral return indexes are examined. We want to answer is whether this series contain long memory. We study ISE component index serial return, ISE 100 index serial return, ISE 30 index serial return and basic sectoral return indexes 2221 daily return from Jan 01, 2000 to Nov 14 2008 calculate the Hurst exponent. This research is done using MATLAB. Consequently, investors may consider this long memory effects, during their investments on ISE.

Fractional analyses, ,

Hurst exponent, ,

Long memorty effect ,