AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIt is concluded that the beta risks of exchange rates are not static.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, it is aimed to perform the modeling and future estimation of the foreign currency portfolios to be established by the foreign currency investors in Turkey. For this purpose, as the benchmark model, Linear Market Model (LMM) is used which is consistent with the Capital Asset Pricing Model (CAPM) and enables the beta risk. For the modeling of LMM, Ordinary Least Squares (OLS) method is used. As a second model, Time-varying Linear Market Model (Tv-LMM) is used which is consistent with the Conditional Capital Asset Pricing Model (C-CAPM) and enables the time-varying beta risk. For the modeling of Tv-LMM, univariate (GARCH) and multivariate (DCC-GARCH) GARCH-type models and state space form via Kalman filter algorithm (KFMR) are used. The prices of the weekly foreign currency exchange rates in Turkish Liras (TL) of the period of last 15 years for 9 countries subject to effective purchase-sales as an indicator at Central Bank of Republic of Turkey (CBRT) and the currency basket formed as equally weighted based on these prices are used as the research data. At the stage of modeling of the research data and future estimation for 1 year, LMM and Tv-LMM performances are compared. According to the findings, in the case of modeling of Tv-LMM with KFMR, it is shown that it shows much better performance compared to the other models in modeling of foreign currency exchange rates and future estimation; whereas, in case of modeling of Tv-LMM with GARCH and DCC-GARCH, it is shown to be insufficient compared to OLS. It is concluded that the beta risks of exchange rates are not static.
Özet
Bu araştırmada destinasyon imajı, ziyaretçi memnuniyeti ve destinasyon aidiyeti arasındaki ilişkileri bütünleşik bir bakış açısıyla araştırılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda alanyazındaki çalışmalardan hareketle bir model geliştirilmiştir. Geliştirilen modeli test edebilmek için 15 Haziran-25 Ağustos 2018 tarihleri arasında Kırşehir ilinin Kaman ilçesini ziyaret eden ziyaretçiler arasından kolayda örnekleme yöntemi ile 716 ziyaretçiye yüz yüze anket uygulaması gerçekleştirilmiştir. Toplanan veriler SPSS 22.0 ve Lisrel 8.72 programları ile analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre destinasyon imajı faktörlerinden destinasyon markasının, ziyaretçi memnuniyeti ve destinasyon aidiyeti üzerine herhangi bir etkisinin olmadığı, eğlence ile doğa ve kültür faktörlerinin ise ziyaretçi memnuniyeti ve destinasyon aidiyeti üzerine etkisinin olduğu tespit edilmiştir.