Türkiye döviz piyasalarında oynaklığın öngörülmesi ve risk yönetimi kapsamında değerlendirilmesi

Bu çalısmada, Türkiye döviz piyasalarında TRL/USD, TRL/EUR ve TRL/GBP serilerinin oynaklıgı hareketli ortalama modelleri, AR ve ARMA modelleri ve ARCH süreçleri kullanılarak modellenmis ve modellerin örneklem dısı öngörü performansları karsılastırılmıstır. Farklı oynaklık öngörüleri kullanılarak elde edilen parametrik VaR modelinin öngörü performansları Basle Komitesi geriye dönük test ölçütleri kapsamında degerlendirilmistir. Son küresel finansal krizin risk ölçüm teknikleri üzerindeki etkileri ayrıca arastırılmıstır. Elde edilen sonuçlar, RMSE ölçütüne göre GARCH grubu modellerin, MAE ölçütüne göre ise AR modelinin serilerinin oynaklık öngörüsünü modellemekte diger modellere kıyasla daha basarılı oldugunu göstermistir. Finansal krizin oynaklık öngörü modellerinin sıralamasını degistirmedigi ancak finansal krizle birlikte modellerin performanslarının en kötü performansı sergileyen modele yakınsadıgı görülmüstür. Oynaklık öngörü modellerine dayalı olarak tahmin edilen VaR modellerinin performansları karsılastırıldıgında ise EWMA ve GARCH grubu modellerin daha dogru sonuçlar verdikleri görülmüstür. Finansal krizile birlikte VaR modellerinin performansında düsüs oldugu tespit edilmistir.

Döviz Kuru Oynaklık Öngörüsü ,

Value-at-Risk ,

GARCH/EGARCH/GJR-GARCH Modelleri ,

Türkiye Döviz Piyasaları ,

Exchange Rate Volatility Forecasting ,

Turkish Foreign Exchange Market ,

GARCH/EGARCH/GJR-GARCH Models ,

In this study, volatility of the TRL/USD, TRL/EUR and TRL/GBP series in the Turkish exchange rate market are modeled by employing moving average, AR, ARMA models and ARCH process and the performances of the models are compared according to their out-of-sample forecasts. The forecasting performance of the Value-at-Risk measurement based on different volatility forecasting models are investigated by adopting the Basle Committee back testing criteria. The effect of the latest global financial crisis on the risk measurement techniques is investigated. The results showed that, according to RMSE criteria GARCH family models and according to MAE criteria AR models are superior to other models in estimating the exchange rate volatility. It is observed that the financial crisis does not too much effect on the order of the volatility forecasting models; however, the performances of the models converge to the worst performing model during the financial crisis period. When the Value-at-Risk performances of the underlying models are compared EWMA and GARCH family models are found to be more accurate than other models. It is seen that the performances of the models are worsen with the financial crisis.

Value-at-Risk. ,