AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAs a result, under the assumption of constant variance and normal distribution, Var method has the most effective estimate.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In terms of stock investors, with the expected return, one of the most sensitive point is to predict the greatest financial losses which a portfolio could give investor. In this study, using value at risk calculation methods such as Var, Historical Simulation and EWMA method two different virtual portfolios formed from the sports clubs stocks which are traded at BIST in Turkey, have been studied. Although, at the result of the analysis Historical Simulation method had the lowest estimate, at the result of the retrospective tests its effectiveness was lower. According to the retrospective test results, maximum efficiency has emerged in the Var. Var method requires the assumption of normality assumption so calculations have been made under this assumption. As the other two methods do not require normality and constant varience constraints, there was no need such an assumption. As a result, under the assumption of constant variance and normal distribution, Var method has the most effective estimate.
Özet
Hisse senedi yatırımcıları açısından, beklenen getiriyle birlikte en hassas noktalardan birisi de oluşturulan portföyün yatırımcıya verebileceği en büyük maddi zararın öngörülebilmesidir. Çalışmada riske maruz değer hesaplama yöntemlerinden, Varyans-Kovaryans, Tarihsel Simülasyon ve EWMA yöntemleri kullanılarak, Türkiye'de hisse senetleri BIST'te işlem gören spor kulüplerinin hisselerinden oluşturulmuş iki farklı sanal portföy incelenmiştir. Analiz sonucunda en düşük tahmini yapan yöntem Tarihi Simülasyon yöntemi olmasına rağmen geriye dönük testler sonucu etkinliği düşük çıkmıştır. Geriye dönük test sonuçlarına göre en yüksek verimlilik Varyans-Kovaryans yönteminde ortaya çıkmıştır. Varyans-Kovaryans yöntemi normallik varsayımı gerektirdiği için varsayım altında hesaplama yapılmıştır. Diğer iki yöntem normallik ve sabit varyans gibi kısıtlar gerektirmediğinden böyle bir varsayıma ihtiyaç duyulmamıştır. Sonuç olarak sabit varyans ve normal dağılım varsayımı altında en etkili tahmini Varyans-Kovaryans yöntemi yapmıştır.