SavedAdd your journal

Journals / Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi / 2018 / Cilt: 55 - Sayı: 639

The Measurement of Volatility at BIST City Indexes: An Comparatively Investigation of Alternative Econometric Models

BIST Şehir Endekslerinde Oynaklığın Ölçülmesi: Alternatif Ekonometrik Modellerin Karşılaştırmalı Olarak İncelenmesi

Sevda YAPRAKLI
Gürkan BOZMA
Murat AKDAĞ
Pages
67–86
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)

As a result, the analyses made in this study indicate that the performance of the models used in measuring the volatility of city indexes differs according to the indexes handled.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The aim of this study is to measure the volatility in the City Indexes, which is among the share indexes of BIST in 2009, by using alternative nonlinear time series models and to evaluate the performance of the models.
📊
Key Findings & Data:For this purpose, GARCH, EGARCH and TGARCH models of ARCH family models were estimated using daily data of 10 city indexes for the period of 2009: 01-2017: 04.
💡
Conclusion & Impact:As a result, the analyses made in this study indicate that the performance of the models used in measuring the volatility of city indexes differs according to the indexes handled.
🔬Design:Lab & Field Experiment
📍Scope:2009 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The aim of this study is to measure the volatility in the City Indexes, which is among the share indexes of BIST in 2009, by using alternative nonlinear time series models and to evaluate the performance of the models. For this purpose, GARCH, EGARCH and TGARCH models of ARCH family models were estimated using daily data of 10 city indexes for the period of 2009: 01-2017: 04. According to the estimation results, GARCH (1.1) model in measuring the volatility of Antalya city index, EGARCH (1,1) model in measuring the volatility of Adana, Ankara and İzmir city indexes and TGARCH (1.1) model in measuring the volatility of Balıkesir, Bursa, İstanbul, Kayseri, Kocaeli and Tekirdağ city indexes are the best appropriate models. As a result, the analyses made in this study indicate that the performance of the models used in measuring the volatility of city indexes differs according to the indexes handled.

Özet

Bu çalışmanın amacı, 2009 yılı itibariyle BIST’in pay endeksleri arasına giren Şehir Endeksleri’ndeki oynaklığı alternatif doğrusal olmayan zaman serisi modelleri ile ölçmek ve modellerin performanslarını değerlendirmektir. Bu amaçla 2009:01-2017:04 dönemi için 10 şehir endeksine ait günlük veriler kullanılarak, ARCH ailesi modellerinden GARCH, EGARCH ve TGARCH modelleri tahmin edilmiştir. Tahmin sonuçlarına göre Antalya şehir endeksi oynaklığının ölçümünde GARCH (1,1); Adana, Ankara ve İzmir şehir endeksleri oynaklıklarının ölçümünde TGARCH (1,1) ve Balıkesir, Bursa, İstanbul, Kayseri, Kocaeli ve Tekirdağ şehir endeksleri oynaklıklarının ölçümünde ise EGARCH (1,1) modeli en uygun modellerdir. Sonuç olarak bu çalışmada yapılan analizler, şehir endeksleri oynaklıklarının ölçümünde kullanılan modellerin performanslarının ele alınan endekslere göre farklılık gösterdiğine işaret etmektedir.

🔖

Cite This Article

YAPRAKLI, S., BOZMA, G., AKDAĞ, M. (2018). The Measurement of Volatility at BIST City Indexes: An Comparatively Investigation of Alternative Econometric Models. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, Cilt: 55 - Sayı: 639, 67–86. https://ajindex.com/articles/159533

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. ADESINA, Kolade S.; (2013), “Modelling Stock Market Return Volatility: GARCH Evidence from Nigerian Stock Exchange”, International Journal of Financial Management 3(3), pp. 37-46.
  2. AHMED, Ahmed E.M. and Suliman Z. SULIMAN; (2011), “Modeling Stock Market Volatility using GARCH Models Evidence from Sudan”, The Special Issue on Arts, Commerce and Social Science, 2(23), pp. 114-128.
  3. ALBERG, Dima, Haim SHALIT and Rami YOSEF; (2008), “Estimating Stock Market Volatility Using Asymmetric GARCH Models”, Applied Financial Economics, 18(15), pp. 1201-1208.
  4. AL-NAJJAR, Dana M.; (2016), “Modelling and Estimation of Volatility Using ARCH/GARCH Models in Jordan’s Stock Market”, Asian Journal of Finance & Accounting, 8(1), pp. 152-167.
  5. ATAKAN, Tülin; (2009), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Değişkenliğin (Volatilitenin) ARCH-GARCH Yöntemleri ile Modellenmesi”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi, 62, ss. 48-61.
  6. AYDIN, Kazım; (2002), Riske Maruz Değer Hesaplamalarında EWMA ve GARCH Metotlarının Kullanılması: İMKB-30 Endeks Uygulaması, Karaelmas Üniversitesi SBE (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Zonguldak. BAŞÇI, Eşref S.; (2011), “IMKB Mali ve Sınai Endeksleri’nin 2002-2010 Dönemi için Günlük Oynaklığı’nın Karşılaştırmalı Analizi”, Dokuz Eylül Üniversitesi, İşletme Fakültesi Dergisi, 1(21), ss. 187-199.
  7. BAYRAMOĞLU, Mehmet F. ve Mehmet PEKKAYA; (2010), “İMKB Tarafından Hesaplanan Endekslerde Yeni Gelişmeler ve İMKB Şehir Endeksleri”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 45, ss. 200-215.
  8. BEKAERT, Geert H. and Campbell R. HARVEY; (1995), “Emerging Equity Market Volatility”, Journal of Financial Economics, 43, pp. 29-77. BIST; (2016), “BIST Pay Endeksleri Temel Kuralları’, Borsa İstanbul Veri ve Endeks Bölümü, http://www.borsaistanbul.com/docs/default-source/endeksler/bist-pay-endeksleri-temelkurallari.pdf?sfvrsn=6, 02.11.2017. BIST; (2017), “Kurumsal-Borsa İstanbul Hakkında-Hakkımızda” http://www.borsaistanbul.com/kurumsal/borsa-istanbul-hakkinda, 03.11.2017. BIST; (2017a), “Ürünler ve Piyasalar-Piyasalar-Pay Piyasası” http://www.borsaistanbul.com/urunler-ve-piyasalar/piyasalar/pay-piyasasi, 03.11.2017. BIST; (2017b), “Endeksler/-BIST Pay Endeksleri”, http://www.borsaistanbul.com/endeksler/bistpay-endeksleri/sehir-endeksleri, 03.11.2017. BIST; (2017c), “Endeksler-BIST Pay Endeksleri-Şehir Endeksleri”, http://www.borsaistanbul.com/endeksler/bist-pay-endeksleri/sehir-endeksleri, 03.11.2017.
  9. BOLLERSLEV, Tim; (1986), “Generalized Autoregressi