SavedAdd your journal

Journals / Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2017 / Cilt: 14 - Sayı: 38

EURO/TL KURUNA İLİŞKİN PİYASA RİSKİNİN ÖLÇÜLMESİ: RİSKE MARUZ DEĞER (VaR) YÖNTEMİ İLE BİR UYGULAMA

Samet Evci
Serkan Yılmaz Kandır
Pages
212–239
Publication Date
2017-07-28
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)

Analiz sonuçları, Euro getiri serileri için student-t dağılımına dayanan asimetrik modellerin daha doğru VaR öngörülerinde bulunduğunu göstermiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Öz Riske Maruz Değer (Value at Risk, VaR) yöntemi, piyasa riskinin ölçülmesinde yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir.
📊
Key Findings & Data:VaR, bir varlığın ya da portföyün değerinde belli bir dönemde, belli bir güven düzeyinde meydana gelebilecek maksimum değer kaybını göstermektedir.
💡
Conclusion & Impact:Analiz sonuçları, Euro getiri serileri için student-t dağılımına dayanan asimetrik modellerin daha doğru VaR öngörülerinde bulunduğunu göstermiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2005 Verileri
⚙️Variables:Anahtar Kelimeler Riske Maruz Değer · Piyasa Riski

Özet

Öz Riske Maruz Değer (Value at Risk, VaR) yöntemi, piyasa riskinin ölçülmesinde yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. VaR, bir varlığın ya da portföyün değerinde belli bir dönemde, belli bir güven düzeyinde meydana gelebilecek maksimum değer kaybını göstermektedir. Çalışmanın amacı, döviz piyasasında öngörülecek VaR değerleri için uygun dağılımın ve modelin belirlenmesidir. Çalışmada Ocak 2005-Aralık 2014 dönemlerine ait EUR/TL günlük getiri serileri kullanılmıştır. VaR değerleri, normal, student-t ve GED dağılımlarına dayanan simetrik ve asimetrik GARCH modelli Varyans-Kovaryans yöntemi ile hesaplanmıştır. Çalışmada %99 güven düzeyinde öngörülen VaR değerlerinin doğruluğunu ve modellerin performansını test etmek amacıyla Kupiec (1995) koşulsuz kapsama testi ve Christoffersen (1998) koşullu kapsama testleri uygulanmıştır. Analiz sonuçları, Euro getiri serileri için student-t dağılımına dayanan asimetrik modellerin daha doğru VaR öngörülerinde bulunduğunu göstermiştir.

🔖

Cite This Article

Evci, S., Kandır, S. Y. (2017). EURO/TL KURUNA İLİŞKİN PİYASA RİSKİNİN ÖLÇÜLMESİ: RİSKE MARUZ DEĞER (VaR) YÖNTEMİ İLE BİR UYGULAMA. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 14 - Sayı: 38, 212–239. https://ajindex.com/articles/266634

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Adepoju, A.A.,Yaya, O.S. & Ojo, O.O. (2013). Estimation of Garch Models for Nigerian Exchange Rates under Non-Gaussian Innovations. Journal of Economics and Sustainable Development, 4(3), 88-97.
  2. Akan, B., Oktay, A. ve Tüzün, Y. (2003). Parametrik Riske Maruz Değer Yöntemi ve Türkiye Uygulaması. Bankacılar Dergisi, 14(45), 29-40.
  3. Akçay, O. C., Alper, C. A. ve Karasulu, M. (1997). Currency Substitution and Exchange Rate Instability: The Turkish Case. European Economic Review, 41, 827-835.
  4. Akgüç, Ö. (1998). Finansal Yönetim (7. baskı). İstanbul:
  5. Avcıol Basım Yayın. Akhtekhane, S. & Mohammadi, P. (2012). Measuring Exchange Rate Fluctuations Risk Using the Value-at-Risk. Journal of Applied Finance and Banking, 2(3), 65 – 79. Aktaş, M. (2008). Türkiye Piyasalarında Parametrik Riske Maruz Değer Modelinin Taşıdığı Riskler. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10(1), 243-265.
  6. Asteriou, D. & Hall, S. (2007). Applied Econometrics. New York: Palgrave Macnillan. Aysoy, C., Balaban, E., Koğar C. I. ve Özcan C. (1996). Daily Volatility in the Turkish Foreign Exchange Market. TCMB Tartışma Tebliğleri, No: 9625, http://www.tcmb.gov.tr/yeni/evds/teblig/96/9625 (Erişim Tarihi: 10.03.2015).
  7. Baille, R. T., Bollerslev, T. & Mikkelsen, H. O. (1996). Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 74, 3-30. Baillie R. & Bollerslev T. (1989). The Message in Daily Exchange Rates: A Conditional-Variance Tale. Journal of Business and Economic Statistics, 7(3), 297–305. Baillie R.T. & Bollerslev T. (1991). Intra-day and Inter-Market Volatility in Foreign Exchange Rates. The Review of Economic Studies, 58(3), 565–585.
  8. Balaban, E. (2004). Forecasting Exchange Rate Volatility. Working paper, http://ssrn.com/abstract=494482 (Erişim Tarihi: 20.04.2015).
  9. Bartram, S. M. (2008). What Lies Beneath: Foreign Exchange Rate Exposure, Hedging and Cash Flows. Journal of Banking & Finance, 32, 1508–1521.
  10. Begu, L., Spataru, S. & Marin, E. (2012). Investigating The Evolution of Ron/Eur Exchange Rate: The Choice of Appropriate Model. Journal of Social and Economic Statistics, 2(1), 23-39.
  11. Beltratti, A. & Morana, C. (1999). Computing Value at Risk with High Frequency Data. Journal of Empirical Finance, 6, 431-455.
  12. Best, P. (1998). Implementing Value at Risk. London: John Wiley & Sons, Inc. Bohdalová, M. (2007). A Comparison of Value–at–Risk Methods for Measurementof the Financial Risk. E-Leader, 1-6. Bollersl