Çalışmada Anadolu Hayat Emeklilik A.Ş.-ANHYT ve Ray Sigorta A.Ş.-RAYSG hisselerinde gözlemlenen volatilite hareketlerinin, incelenen dönemde, tahvil faiz oranı, Bist100 endeksi ve dolar kurundan etkilendiği tespit edilmiştir.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Finans sektöründe özellikle bankacılık ve sigortacılık alanları, belirsizlik altında karar verme konusunda oldukça fazla modelleme çalışmalarının yapıldığı geniş bir literatürü kapsamaktadır.
📊
Key Findings & Data:Çalışmada 2006 – 2017 dönemi Borsa İstanbul’da kote sigorta şirketlerine ait günlük hisse senedi kapanış fiyatlarından elde edilen zaman serilerine ARCH-M (ARCH in Mean) modeli uygulanarak, her bir zaman serisine ait oynaklığının analiz edilmesi amaçlanmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Çalışmada Anadolu Hayat Emeklilik A.Ş.-ANHYT ve Ray Sigorta A.Ş.-RAYSG hisselerinde gözlemlenen volatilite hareketlerinin, incelenen dönemde, tahvil faiz oranı, Bist100 endeksi ve dolar kurundan etkilendiği tespit edilmiştir.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:2006 – 2017 Verileri
⚙️Variables:Sigorta Sektörü · Volatilite · ARCH-M Modeli
Özet
Finans sektöründe özellikle bankacılık ve sigortacılık alanları, belirsizlik altında karar verme konusunda oldukça fazla modelleme çalışmalarının yapıldığı geniş bir literatürü kapsamaktadır. Gelecekte karşılaşılabilecek beklenmedik olaylara karşı gerekli tedbirlerin alınabilmesi ve riskin modellenebilmesi için volatilitenin (oynaklığın) iyi tahmin edilmesi gerekmektedir. Çalışmada 2006 – 2017 dönemi Borsa İstanbul’da kote sigorta şirketlerine ait günlük hisse senedi kapanış fiyatlarından elde edilen zaman serilerine ARCH-M (ARCH in Mean) modeli uygulanarak, her bir zaman serisine ait oynaklığının analiz edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada Anadolu Hayat Emeklilik A.Ş.-ANHYT ve Ray Sigorta A.Ş.-RAYSG hisselerinde gözlemlenen volatilite hareketlerinin, incelenen dönemde, tahvil faiz oranı, Bist100 endeksi ve dolar kurundan etkilendiği tespit edilmiştir.
Kurt, F. E., Senal, S. (2018). Sigorta Sektörü Hisse Senedi Piyasasında Volatilite Modellemesi: Arch-M Yöntemi ile Borsa İstanbul’da Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 1 Sayı: 32, 314–332. https://ajindex.com/articles/1224291
ASTERİOU, D. ve HALL, S. G. (2011). Applied Econometrics (Second Edition) Palgrave Macmillan, UK.
BASTA, M. Ve MOLNAR, P. (2018). “Oil Market Volatility and Stock Market Volatility” Finance Research Letters, 26, pp.204-214.
BOLLERSLEV, T. (1986). “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”, Journal of Econometrics, 31, pp.307-327.
BOZKURT, HİLAL Y. (2013), Zaman Serileri Analizi, Ekin Yayınevi, Bursa.
CALMÈS, C. ve THÉORET, R. (2010). “The İmpact Of Off-Balance-Sheet Activities On Banks Returns: An Application Of The Arch-M To Canadian Data”. Journal of Banking & Finance, 34, pp.1719–1728.
CROMWELL, J. B., LABYS, W. C., TERRAZA, M. (1994). Univariate Tests for Time Series Models, Sage Publications, Inc., USA.
ENGLE, R. F. (1982), “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation”, Econometrica, 50, pp.987-1007.
ENGLE, R.F., LİLİEN, D.M., ROBİNS, R. P. (1987). “Estımatıng Time Varying Risk Premia in The Term Structure: The Arch-M Model”. Econometrica, 55(2), pp.391-407.
FLAİG, G. (1992). “Demand Uncertainty and Labour Input in a Bivariate ARCH-M Model”. Recherches Économiques de Louvain / Louvain Economic Review, 58(3/4),Output and Employment Fluctuatıons, pp. 251-264.
GOURİÉROUX, C. (1997), Arch Models and Financial Applications, Springer-Verlag., New York.
GÜR,T. H. ve ERTUĞRUL, H. M. (2012), “Döviz Kuru Volatilitesi Modelleri: Türkiye Uygulaması”, İktisat İşletme ve Finans Dergisi, 27 (310), ss.53-77.
KALAYCI, Ş. (2005), “Borsa ve Ekonomide Volatilite İlişkisi: İMKB’de Bir Şartlı Varyans Analizi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İİBF Dergisi, 10(1), ss.241-250.
KIRAÇ, Ö. (2011), İMKB Hisse Senetleri Piyasası Kredi Riskinin Farklı Bir Ölçümü: Riske Maruz Değer Uygulaması, Doktora Tezi, İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
NEAIME, S. (2006). “Volatilities in Emerging MENA Stock Markets”. Thunderbird International Business Review, 48(4), pp. 455–484.
PAPADAMOU, S. Ve SIRIOPULOS, C. (2014). “Interest Rate Risk and Creation of the Monetary Policy Committe: Evidence from Banks’ and Life Insurance Companies’ Stocks in the UK”, Journal of Economics and Business, 71, pp.45-67.
SEVÜKTEKİN, M. ve NARGELEÇEKENLER M. (2006), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 61(4), ss.243-265.
SONGÜL, H. (2010),Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri: Döviz Kurları Üzerine Uygulama, TCMB Uzmanlık Yeterlilik Tezi, Ankara
SU, Z., FONG, T., YIN, L. (2018). “Understanding Stock Market Volatility, What is the Rolr of U.S. Uncertainty?”, North American Journal of Economics and Finance, https://doi.org/10.1016/j.najef.2018.07.014
XIAO, L. AYDEMİR, A. (2007). Forecasting Volatility in the Financial Markets, (Third Edition). Elsevier Ltd. Edited by John Knight & Stephen Satchell., USA.
WANG, P. (2005), Financial Econometrics Methods and Models, Routledge, New York
BOZKURT, HİLAL Y. (2013), Zaman Serileri Analizi, Ekin Yayınevi, Bursa.
FLAİG, G. (1992). “Demand Uncertainty and Labour Input in a Bivariate ARCH-M Model”. Recherches Économiques de Louvain / Louvain Economic Review, 58(3/4),Output and Employment Fluctuatıons, pp. 251-264.
GOURİÉROUX, C. (1997), Arch Models and Financial Applications, Springer-Verlag., New York.
KALAYCI, Ş. (2005), “Borsa ve Ekonomide Volatilite İlişkisi: İMKB’de Bir Şartlı Varyans Analizi”, Süleyman Demirel Üniversitesi İİBF Dergisi, 10(1), ss.241-250.