Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI Insight\r\n Özellikle yüksek frekanslı günlük finansal verileri modellerne başarıları nedeniyle birçok araştırmacı tarafından büyük ilgi gören ARCH ve GARCH modelleri değişen varyans ın sadece yatay kesit verisi problemi olmadığını aynı zamanda bir zaman serisi verisi problemi olduğunu göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
\r\n Özellikle yüksek frekanslı günlük finansal verileri modellerne başarıları nedeniyle birçok araştırmacı tarafından büyük ilgi gören ARCH ve GARCH modelleri değişen varyans ın sadece yatay kesit verisi problemi olmadığını aynı zamanda bir zaman serisi verisi problemi olduğunu göstermektedir. Dolayısıyla finansal zaman serisi verileri ile yapılan çalışmalarda doğrusal zaman serisi modelleri yerine doğrusal olmayan koşullu değişen varyans modellerinin kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada, IMKB 100 günlük getiri serisinin volatilitesinin önraporlaması için alternatif modellerin performansları değerlendirilmektedir. Öncelikle birim kök testleri, doğrusalolmayan modellerin ıeorik yapısı ve knşullu değişen varyans önraporlama modelleri kısaca taııışıldıktan sonra uygulama amacıyla IMKB i00 günlük getirıleri alınmıştır Getiri serisinin zaman serisi özellikleri incelendikten sonra scrinin durağan oldugu sonucuna ulaşılmıştır. Daha sonra alternatif modeller içerisinden getiri serisi için en uygun modelin ARMA( i.2) oldugu bulunmuştur. IMKB 100 günlük getiri serisi için elde edilen expost önraporlama sonuçlarına göre alternatif ARCH ve GARCH modelleri içerisinden en uygun koşullu değişen varyans modelinin GARCH(l ,I) olduğu belirlenmiştir. Bulunan bu sonuç menkul kıymetler borsası üzerine yapılan daha önceki çalışmaların büyük bir kısmını destekler niteliktedir.\r\n
Abstract
\r\n Özellikle yüksek frekanslı günlük finansal verileri modellerne başarıları nedeniyle birçok araştırmacı tarafından büyük ilgi gören ARCH ve GARCH modelleri değişen varyans ın sadece yatay kesit verisi problemi olmadığını aynı zamanda bir zaman serisi verisi problemi olduğunu göstermektedir. Dolayısıyla finansal zaman serisi verileri ile yapılan çalışmalarda doğrusal zaman serisi modelleri yerine doğrusal olmayan koşullu değişen varyans modellerinin kullanılması gerekmektedir. Bu çalışmada, IMKB 100 günlük getiri serisinin volatilitesinin önraporlaması için alternatif modellerin performansları değerlendirilmektedir. Öncelikle birim kök testleri, doğrusalolmayan modellerin ıeorik yapısı ve knşullu değişen varyans önraporlama modelleri kısaca taııışıldıktan sonra uygulama amacıyla IMKB i00 günlük getirıleri alınmıştır Getiri serisinin zaman serisi özellikleri incelendikten sonra scrinin durağan oldugu sonucuna ulaşılmıştır. Daha sonra alternatif modeller içerisinden getiri serisi için en uygun modelin ARMA( i.2) oldugu bulunmuştur. IMKB 100 günlük getiri serisi için elde edilen expost önraporlama sonuçlarına göre alternatif ARCH ve GARCH modelleri içerisinden en uygun koşullu değişen varyans modelinin GARCH(l ,I) olduğu belirlenmiştir. Bulunan bu sonuç menkul kıymetler borsası üzerine yapılan daha önceki çalışmaların büyük bir kısmını destekler niteliktedir.\r\n