Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightSonra Sabit Standart Sapma, Basit Hareketli Ortalama ve ÜAHO yöntemleri ile son bir yıllık volatilite hesaplamaları yapılmıştır, modeller oluşturulup geriye dönük testlerle doğrulukları test edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Risk yönetiminin gelişen piyasalar, küreselleşme, ekonomik krizler sebebiyle önemi günümüzde oldukça artmıştır. Mevcut risk yönetimi ölçümleri yetersiz olduğundan farklı yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemlerden en yaygını Riske Maruz Değer’dir. RMD, belirli bir zaman içerisinde, belirli bir olasılıkla meydana gelebilecek en yüksek zararı ölçen bir yöntemdir. Bu çalışmanın amacı, RMD hesaplama yöntemleri olan Varyans – Kovaryans Yöntemi, Tarihi Simülasyon Yöntemi, Monte Carlo Simülasyonu Yöntemi ve Üssel Ağırlıklandırılmış Hareketli Ortalama (ÜAHO) yöntemini döviz, BIST (Borsa İstanbul) 100 ve BIST 30 Endekslerine uygulayarak sonuçlarını karşılaştırıp, hangi yöntemin daha etkin bir hesaplama yöntemi olduğunu ortaya koymaktır. Sonra Sabit Standart Sapma, Basit Hareketli Ortalama ve ÜAHO yöntemleri ile son bir yıllık volatilite hesaplamaları yapılmıştır, modeller oluşturulup geriye dönük testlerle doğrulukları test edilmiştir.
Abstract
Risk management has rapidly gained importance as a result of emerging economies,economic recession and globalization. Since available risk management measures seemedto stay insufficient in responding to complex problems, new methods are introduced,creating a need for research on validating them. Among these methods, most commonlyapplied one is Value at Risk approach that measures maximum possible loss to occurwithin a certain possibility. The aim of this study is to explore the appropriateness of VaRmethods (Variance-Covariance, Historical Simulation and Monte Carlo SimulationMethods). By this aim, we applied these methods to foreign currency index of TL, BIST 100and BIST 30 indexes and compared the results. Then, the volatility for the last year iscalculated by applying Simple Standard Deviation, Simple Moving Average andExponentially Weighted Moving Average (EWMA) methods. The accuracy of these modelsare tested by applying back testing.