Dergiler / Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi / 2014 / Cilt: 1 - Sayı: 1

TÜRKİYE HİSSE SENEDİ PİYASASI OYNAKLIĞINDAKİ ASİMETRİK UZUN HAFIZA ÖZELLİĞİ

Sayfa
1–10
Yayın Tarihi
2014-01-03
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Çalışma yatırımcılar ve piyasa katılımcıları için önemli bulgular sağlamaktadır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Öz Bu çalışmada, Türkiye hisse senedi piyasası oynaklığındaki asimetrik uzun hafıza özelliği incelenmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaçla, finans literatüründe FIEGARCH modeli ile asimetri özelliğini de değerlendiren uzun hafıza oynaklık modeli uygulamalarına katkıda bulunmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışma yatırımcılar ve piyasa katılımcıları için önemli bulgular sağlamaktadır.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Anahtar Kelimeler Oynaklık · Uzun Hafıza · EGARCH Modeli

Özet

Öz Bu çalışmada, Türkiye hisse senedi piyasası oynaklığındaki asimetrik uzun hafıza özelliği incelenmektedir. Bu amaçla, finans literatüründe FIEGARCH modeli ile asimetri özelliğini de değerlendiren uzun hafıza oynaklık modeli uygulamalarına katkıda bulunmaktadır. İlk olarak, Türkiye hisse senedi piyasası oynaklığındaki simetrik uzun hafıza dinamiklerini tanımlamak için FIGARCH modeli tahmin edilmektedir. İkinci olarak oynaklığın iyi-kötü haberlere asimetrik cevabı EGARCH modeli ile incelenmektedir. Son olarak, uzun hafıza süreçli asimetrik oynaklığın varlığı FIEGARCH modeli ile değerlendirilmektedir. Çalışma yatırımcılar ve piyasa katılımcıları için önemli bulgular sağlamaktadır. Sonuçlar Türkiye hisse senedi piyasa oynaklığında şokların asimetrik etkisinin varlığını ve uzun dönem kalıcılığını göstermektedir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

TÜRKYILMAZ, S., BALIBEY, M. (2014). TÜRKİYE HİSSE SENEDİ PİYASASI OYNAKLIĞINDAKİ ASİMETRİK UZUN HAFIZA ÖZELLİĞİ. Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 1 - Sayı: 1, 1–10. https://ajindex.com/articles/4001

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (2)

  1. Engle, R.F. 1982. Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica. (50):987-1008. (2) Bollerslev, T. 1986. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Journal of Econometrics. (31):307-327. (3) Nelson, D.B. 1991. Conditional Heteroskedas- ticity in asset returns: A new approach, Econometrica (59): 347-370. (4) Engle, R.F. and Ng, V.K., 1993. Measuring and testing the impact of news on volatility. Journal of Finance. (48):1749-1777. (5) Glosten, L.R., R. Jagannathan and Runkle D. 1993. On the Relation Between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks, Journal of Finance. (48):1779-1801. (6) Zakoian, J.M. 1994.
  2. Threshold Heteroskedastic Models, Journal of Economic Dynamics and Control. (18):931-955. (7) Granger, C.W.J. and R. Joyeux. 1980. An introduction to long-memory time series models and fractional differencing, Journal of Time Series Analysis. (1):15-39. (8) Bollerslev, T. and Mikkelsen H.O. 1996. Modeling and Pricing Long-Memory in Stock Market Volatility, Journal of Econometrics. (73), 1:151-184. (9) Tse, Y. 1998. The Conditional Heteroskedasticity of the Yen-dollar Exchange Rate, Journal of Applied Econometrics. (193):49-55. (10) Wright, J. 2002. Log-Periodogram Estimation Of Long Memory Volatility Dependencies With Conditionally Heavy Tailed Returns, Econometric Reviews, Taylor and Francis Journals. 21(4):397-417. (11) Degiannakis, S. 2004. Volatility forecasting: evidence from a fractional integrated asymmetric power ARCH skewed-t model, Appl. Financ. Econ. (14):1333–1342. (12) Kilic, R. 2004. On the long memory properties of emerging capital markets: evidence from Istanbul stock exchange, Applied Financial Economics. (14): 915-922. (13) Akgün, I. ve Sayyan, H. 2005. Forecasting Volatility in ISE-30 Stock Returns with Asymmetric Conditional Heteroscedasticity Models, Symposium of Traditional Finance, Marmara Üniversitesi, Bankacılık ve Sigortacılık Yüksekokulu, İstanbul, Türkiye, 127-141. (14) Cavalcante, J. and Assaf, A. 2005. Long range dependence in the returns and volatility of the Brazilian stock market, European Review of Economics and Finance. (5):5–20. (15) Bellalah, M., Aloui, C., and Abaoub, E. 2005. Long-range Dependence in Daily Volatility on Tunisian stock market. International Journal of Business. 10(3):191-216. (16) Assaf, A. 2007. Dependence and mean reversion in stock prices: The case of the MENA region, Researc