Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightLR testi sonuçları ise iki aşamalı Markov Rejim Değişim Modelinin veriyi doğrusal modelden daha iyi temsil ettiğini ortaya koymuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul’da işlem gören İslami hisse senedi endeksi Katılım 30’un (KATLM) sistematik riskinin Markov Rejim Değişim Modeli (MS-SVFM) ile farklı oynaklık dönemleri için tahmin edilerek konvansiyonel hisse senedi endeksi Borsa İstanbul 100 Endeksine (BIST100) göre risk durumunun belirlenmesidir. Bu doğrultuda çalışmada, geleneksel doğrusal SVFM ve doğrusal olmayan MS-SVFM modelleri ile KATLM endeksine ait beta katsayıları tahmin edilmiştir. Daha sonra doğrusal model ile doğrusal olmayan model arasından en uygun modelin hangisi olduğuna, olabilirlik oranı testi (LR testi) sonuçlarına göre karar verilmiştir. Her iki modelden de elde edilen sonuçlara göre KATLM’nin sistematik riski BIST100’den düşük bulunmuştur. MS-SVFM sonuçları, doğrusal modelin aksine beta katsayılarının düşük ve yüksek oynaklık dönemleri arasında zamanla değişme eğiliminde olduğunu göstermiştir. LR testi sonuçları ise iki aşamalı Markov Rejim Değişim Modelinin veriyi doğrusal modelden daha iyi temsil ettiğini ortaya koymuştur.
Abstract
The purpose of this study is to estimate the systematic risk of the Participation 30 Islamic Stock Index (KATLM) listed on the Borsa Istanbul for different volatility regimes with Markov Regime Change Model (MS-SVFM) and compare the riskiness of KATLM with the conventional index Borsa Istanbul 100 (BIST100). In the study, beta coefficients of KATLM index were estimated by using conventional linear SVFM and nonlinear MS-SVFM models. After that, for testing whether nonlinear model is superior to linear model, likelihood ratio test was used. According to the results obtained from both models, the systematic risk of KATLM was estimated lower than BIST100. MS-SVFM results suggested that, unlike the linear model, beta coefficients tend to change over time between low and high volatility regimes. The LR test results showed that the two-stage Markov Regime Switching model is superior to the linear model.