AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThat indicates the significant influence of asymmetric volatility on the index's behaviour.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The rise of globalization and market turbulence demand improved risk assessments for financial assets in capital markets. The value of these assets is influenced by macroeconomic factors like currency exchange, interest rates, inflation, and political instability. These factors cause price fluctuations, which are known as volatility clusters. Volatility clusters pose a market risk, influencing investors' and market players' strategic choices. Assessing market risks can be significantly enhanced by using dynamic variance models like ARCH, GARCH, EGARCH, and TGARCH. These models have proven effective in quantifying risk and uncertainty in financial markets. By capturing the changing volatility patterns, these models provide valuable insights into market risk and enable more precise predictions of future volatility levels. In 1993, Kazakhstan established the Kazakhstan Official Stock Exchange (KASE), which has since played a strengthening role in bolstering the nation's capital markets. Being solely responsible for securities trading in Kazakhstan, KASE has evolved into an important financial hub not only for Kazakhstan but also for Central Asia as a whole. KASE, active in key sectors such as energy and infrastructure, promotes economic diversification in the region through capital market development. This study assesses volatility within the KASE Index based on daily closing price data from 2014 to 2024. Using ARCH, GARCH, E-GARCH, and TGARCH models, it concludes that E-GARCH is the most effective model for interpreting KASE Index volatility. That indicates the significant influence of asymmetric volatility on the index's behaviour.
Özet
Küreselleşmeyle birlikte sermaye piyasalarında artan hareketlilik, finansal varlıkların risk düzeylerinin daha etkin bir şekilde belirlenmesini gerektirmektedir. Sermaye piyasalarında işlem gören menkul kıymetlerin fiyatları, döviz kuru dalgalanmaları, faiz oranı değişiklikleri, enflasyon oranları ve politik belirsizlikler gibi birçok makroekonomik faktörden etkilenmektedir. Bu faktörlerin etkisi sonucunda, finansal varlıkların fiyatlarında zaman içerisinde dalgalanmalar meydana gelir ve bu dalgalanmalar genellikle volatilite kümelenmeleri olarak adlandırılmaktadır. Volatilite kümelenmeleri ise piyasa riskini oluşturarak yatırımcıların ve piyasa aktörlerinin stratejik karar alma süreçlerini etkiler. Piyasa risklerinin tahmini, özellikle değişen koşullu varyans modelleri kullanılarak daha doğru bir şekilde yapılabilmektedir. ARCH, GARCH, EGARCH ve TGARCH gibi modeller, finansal piyasalardaki risk ve belirsizliğin ölçülmesinde sıkça kullanılan yaklaşımlar arasındadır. Bu modeller, volatilitenin gelecekteki seyrini öngörerek piyasa riskini anlamada kritik rol oynamaktadır. Kazakistan Resmi Borsası (KASE), 1993 yılında kurulmuş olup ülkenin sermaye piyasalarının gelişmesine önemli katkılar sağlamıştır. Kazakistan'daki tek resmi menkul kıymet borsası olan KASE, aynı zamanda Orta Asya bölgesindeki stratejik bir finansal platform olarak hizmet vermektedir. Enerji, tarım ve altyapı gibi önemli sektörlerde faaliyet gösteren KASE, bölgedeki ekonomik çeşitliliği destekleyerek sermaye piyasalarını geliştirmeyi hedeflemektedir. Bu çalışmanın amacı, KASE Endeksinin 2014:08–2024:08 dönemi arasındaki günlük kapanış verileri üzerinden volatilite yapısını incelemektir. ARCH, GARCH, E-GARCH ve TGARCH modelleri kullanılarak yapılan analiz sonucunda, KASE endeksinin volatilitesini açıklamada en başarılı modelin E-GARCH olduğu tespit edilmiştir. Bu sonuç, asimetrik volatilitenin KASE endeksinde önemli bir rol oynadığını göstermektedir.