Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇalışmanın bulguları, piyasalarda yaşanan gelişmelere karşı asimetrik etkilerin varlığında, finansal zaman serilerindeki çarpıklık ve basıklık özelliklerini birlikte ele alan çarpık Student-t dağılımlı APGARCH(1,1) modelinin tercih edilmesi gerektiği yönündedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Uygulamalı çalışmalar finansal varlık getirilerinin şişman kuyruk (leptokurtosis) özelliği sergilediklerini ve genellikle oynaklık kümelenmesi ve asimetrik yapı ile nitelendirildiklerini göstermiştir. Bu çalışmada, sekiz ülkenin ulusal borsa endeks getirilerinde (Nasdaq100, DAX, Nikkei225, Strait Times, MerVal, IPC, Shanghai Composite and ISE100) farklı hata dağılımlarına bağlı olarak oynaklık yapılarını belirlemek üzere Ding, Granger and Engle (1993) tarafından ileri sürülen Genelleştirilmiş Asimetrik Üslü ARCH (APGARCH) modelinin uygulanabilirliği araştırılmıştır. Çalışmanın bulguları, piyasalarda yaşanan gelişmelere karşı asimetrik etkilerin varlığında, finansal zaman serilerindeki çarpıklık ve basıklık özelliklerini birlikte ele alan çarpık Student-t dağılımlı APGARCH(1,1) modelinin tercih edilmesi gerektiği yönündedir.
Abstract
Empirical studies have shown that a large number of financial asset returns exhibit fat tails (leptokurtosis) and are often characterized by volatility clustering and asymmetry. This paper considers the ability of the Generalized Asymmetric Power ARCH (APGARCH) model introduced by Ding, Granger and Engle (1993) to capture the stylized features of volatility in national stock market returns for eight countries (Nasdaq100, DAX, Nikkei225, Strait Times, MerVal, IPC, Shanghai Composite ve ISE100). The results of this paper suggest that in the presence of asymmetric responses to innovations in the market, the APGARCH(1,1) Skewed Student-t model which accommodates both the skewness and the kurtosis of financial time series is preferred.