Journals / Bankacılar / 2017 / Cilt: 28 - Sayı: 102

An Analysis of the Volatility Structure of BIST BANK (XBANK) Index by a Markov Regime Switching GARCH (MSGARCH) Model

BIST Banka Endeksi'nin (XBANK) Volatilite Yapısının Markov Rejim Değişimi GARCH Modeli (MSGARCH) ile Analizi

Pages
89–110
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Volatility persistence is high in both regimes, with low risk regime surpassing the other one.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The aim of the study is to analyze the volatility structure of heavily traded Borsa Istanbul Bank Index (BIST XBANK) by means of Markov Rejime Switching GARCH model (MSGARCH).
📊
Key Findings & Data:Utilising 4959 daily data from the inception date of XBANK index calculation, 02/01/1997 till 31/12/2016, the study distinguished, based on the conditional variance, two regimes: "low risk regime" characterized with low level of volatility, and "high risk regime" associated with high level of volatiliy.
💡
Conclusion & Impact:Volatility persistence is high in both regimes, with low risk regime surpassing the other one.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2016 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The aim of the study is to analyze the volatility structure of heavily traded Borsa Istanbul Bank Index (BIST XBANK) by means of Markov Rejime Switching GARCH model (MSGARCH). As a member of non-linear GARCH familiy, MSGARCH divides the time series into states or rejimes of different stochastik process as well as allowing transition between the regimes based on an unobservable latent variable. Utilising 4959 daily data from the inception date of XBANK index calculation, 02/01/1997 till 31/12/2016, the study distinguished, based on the conditional variance, two regimes: "low risk regime" characterized with low level of volatility, and "high risk regime" associated with high level of volatiliy. According to the findings of the analysis utilising MSGRACH(1,1) model, BIST XBANK time series is characterized by low risk regime persistence. The index has high level of unconditional probability of being in low risk rejime, and while in high risk regime, the index inclines to move to the low risk regime. Compared to the high risk regime, low risk regime reacts more, in the form of increased volatility, to market shocks. Volatility persistence is high in both regimes, with low risk regime surpassing the other one.

Özet

Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul bünyesinde yoğun işlem gören Borsa İstanbul Banka Endeksi'nin (BİST XBANK) volatilite yapısının Markov Rejim Değişimi GARCH modeli (MSGARCH) ile analiz edilmesidir. Lineer olmayan GARCH modellerinden MSGARCH, zaman serisini her birisi için farklı stokastik süreç tanımlı durumlara yani rejimlere bölmekte ve gözlemlenemeyen bir durum değişkeni ile rejimler arasında geçişi mümkün kılmaktadır. BİST Banka Endeksi'nin hesaplanmaya başlandığı 02/01/1997 tarihinden 31/12/2016 tarihine kadar toplam 4959 günlük veri seti, koşullu varyans temelinde düşük voltiliteye sahip "düşük riskli rejim" ve yüksek volatiliteye sahip "yüksek riskli rejim" şeklinde iki rejimli olarak değerlendirilmiştir. Borsa İstanbul Banka Endeksi'nin volatilite yapısının MSGARCH (1,1) olarak belirlendiği çalışma bulgularına göre BİST XBANK serisinde düşük riskli rejim ısrarcılığı hakimdir. Endeks düşük riskli rejimde olmaya yönelik yüksek olasılığa sahip olup, yüksek riskli rejimde iken de kararlılılık sergilemeyip düşük riskli rejime geçme yönelimi göstermektedir. Endekste düşük riskli rejime kıyasla yüksek riskli rejimin piyasa şoklarına karşı volatilite artışı şeklinde tepkisi daha fazladır. Düşük riskli rejimde daha fazla olmak üzere her iki rejimde de volatilite ısrarcılığı yüksek seviyededir.

🔖

Cite This Article

KULA, V., BAYKUT, E. (2017). An Analysis of the Volatility Structure of BIST BANK (XBANK) Index by a Markov Regime Switching GARCH (MSGARCH) Model. Bankacılar, Cilt: 28 - Sayı: 102, 89–110. https://ajindex.com/articles/145976

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Abounoori, E., Elmi, Z. ve Nademic, Y. (2016). Forecasting Tehran Stock Exchange Volatility; Markov Switching GARCH Approach. Physica A, 445, 264-282.
  2. Akar, C. (2007). Volatilite Modellerinin Öngörü Performansları: ARCH, GARCH ve SWARCH Karşılaştırması. İşletme Fakültesi Dergisi, 8(2), 201-217.
  3. Akar, C. (2008). Hisse Senedi Getirilerinde Volatilite ve Otokorelasyon İlişkisi: EAR-GARCH Modeli. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 7 (23), 134-142.
  4. Akay, H.K. ve Nargeleçekenler, M. (2006). Finansal Piyasa Volatilitesi ve Ekonomi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 61(4), ss.5-32.
  5. Akgiray, V. (1989). Conditional Heteroscedasticity in Time Series of Stock Returns: Evidence and Forecast. The Journal of Business, 62(1), 55-80.
  6. Altuntaş, S. T. ve Çolak, F. D. (2015). BİST-100 Endeksinde Volatilitenin Modellenmesi ve Öngörülmesinde ARCH Modelleri. İstanbul Üniversitesi İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi, 79, 208-223.
  7. Andersen, T. G. ve Bollerslev, T. (1998). Answering the Skeptics: Yes, Standard Volatility Models Do Provide Accurate Forecasts. International Economic Review, 39(4), 885-905.
  8. Ardia, D. (2017). "MSGARCH: Markov-Switching GARCH Models", 26 Temmuz 2017 tarihinde, https://cran.r-project.org/web/packages/MSGARCH/index.html adresinden erişildi. Ardia, D., Bluteau, K., Boudt, K. ve Catania, L. (2017). "Forecasting Performance of Markov-Switching GARCH Models: A Large-Scale Empirical Study", 20 Ağustos 2017 tarihinde, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2918413 adresinden erişildi. Ashley, R. A. ve Patterson, D. M. (2010). Apparent Long Memory in Time Seriesas an Artifact of A Time-Varying Mean: Considering Alternativesto the Fractionally Integrated Model. Macroeconomic Dynamics, 14(1), 59-87.
  9. Atakan T. (2009). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda Değişkenliğin ARCH-GARCH Yöntemleri İle Modellenmesi. İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi - Yönetim Dergisi, 62, 48-61.
  10. Aydın, K. (2003). Riske Maruz Değer Hesaplamalarında EWMA ve GARCH Metodlarının Kullanılması: İMKB-30 Endeks Uygulaması. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Karaelmas Üniversitesi,
  11. Sosyal Bilimler Enstitüsü, Zonguldak, Türkiye. Babikir, A., Gupta, R., Mwabutwa, C. ve Owusu-Sekyere, E. (2012). Structural Breaks And GARCH Models Of Stock Return Volatility: The Case Of South Africa. Economic Modelling, 29, 2435- 2443. Balaban, E. ve Bayar, A. (2005). Stock Returns and Volatility: Emprical Evidence From Fourteen Countries. Applied Economic Letters, 1, 603-611.
  12. Balaban, E., Bayar, A., ve Faff