Dergiler / Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2015 / Cilt: 0 - Sayı: 45

KREDİ TEMERRÜT TAKASI (CDS) RİSK PRİMLERİNDE OYNAKLIK GEÇİŞİ

VOLATILITY TRANSMISSION OF CREDIT DEFAULT SWAP (CDS) RISK PREMIUMS

Sayfa
24–33
Yayın Tarihi
2022-10-11
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)

Elde edilen ampirik sonuçlara göre; küresel kriz döneminde oynaklıkların arttığı ve haber etkisinin kaynağı Çin iken oynaklık geçişinin kaynağı Brezilya ve Türkiye olarak saptanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Küresel krizin ardından uluslararası finansal piyasalar arasında oynaklık geçişi giderek önem kazanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmanın amacı, küresel krizin Brezilya, Rusya, Çin, Güney Afrika ve Türkiye’de Kredi Temerrüt Takası (CDS) risk primi oynaklık düzeyi üzerine etkisini ve ülkeler arası oynaklık geçişlerini belirlemektir.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen ampirik sonuçlara göre; küresel kriz döneminde oynaklıkların arttığı ve haber etkisinin kaynağı Çin iken oynaklık geçişinin kaynağı Brezilya ve Türkiye olarak saptanmıştır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2003 Verileri
⚙️Değişkenler:Kredi Temerrüt Takası (CDS) · Oynaklık Geçişi · MGARCH

Özet

Küresel krizin ardından uluslararası finansal piyasalar arasında oynaklık geçişi giderek önem kazanmıştır. Bu çalışmanın amacı, küresel krizin Brezilya, Rusya, Çin, Güney Afrika ve Türkiye’de Kredi Temerrüt Takası (CDS) risk primi oynaklık düzeyi üzerine etkisini ve ülkeler arası oynaklık geçişlerini belirlemektir. Söz konusu ülkelere ait 27 Ocak 2003 – 4 Kasım 2014 dönemi günlük CDS getirilerinin MGARCH yöntemiyle analiz edilmiştir. Elde edilen ampirik sonuçlara göre; küresel kriz döneminde oynaklıkların arttığı ve haber etkisinin kaynağı Çin iken oynaklık geçişinin kaynağı Brezilya ve Türkiye olarak saptanmıştır.

Abstract

The importance of the volatility transmission across the international financial markets has become a current issue by the effects of global crisis in 2008. The purpose of this study is to assign the effect of the global crisis among the Credit Default Swap (CDS) risk premium volatilities in Brazil, Russia, China, South Africa and Turkey, and which country is more effective than the others in the volatility transmission. We analyze these countries’ daily CDS returns for the period January 27th , 2003 – November 4th , 2014 by using a MGARCH model. The empirical results show that the CDS returns’ volatility has increased during the global crisis period, the source of degree of innovation is China CDS risk premium and the source of volatility transmission is Brazil and Turkey CDS risk premiums.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

URAL, M., DEMİRELİ, E. (2022). KREDİ TEMERRÜT TAKASI (CDS) RİSK PRİMLERİNDE OYNAKLIK GEÇİŞİ. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 0 - Sayı: 45, 24–33. https://ajindex.com/articles/492819

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Bauwens, L., S. Laurent and J.V.K. Rombouts (2006). Multivariate GARCH Models: A Survey. Journal of Applied Econometrics, 21(1), 79-109.
  2. Bollerslev, T. (1990). Modeling the Coherence in Short Run Nominal Exchange Rates: A Multivariate Generalized ARCH Approach. Review of Economics and Statistics, 72, 498-505.
  3. Bollerslev, T., R.F. Engle and J.M. Wooldridge (1988). A Capital Asset Pricing Model with Time-Varying Covariances. The Journal of Political Economy, 96, 116-131.
  4. Bozkurt, H. (2009). M-GARCH Modellerinin Karşılaştırmalı Analizi. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(2), 126-145.
  5. Brooks, C. (2008). Introductory Econometrics for Finance, Cambridge University Press,
  6. Second Edition.
  7. Brooks, C., S. Burke and G. Persand (2003). Multivariate GARCH Models: Software Choice and Estimation Issues. ISMA Centre Discussion Papers in Finance, 2003-07.
  8. Caporale, G.M., N. Pittis and N. Spagnolo (2006). Volatility Transmission and Financial Crises. Journal of Economics and Finance, 30(3), 376-390.
  9. Çiçek, M. and F. Öztürk (2007). Yabancı Hisse Senedi Yatırımcıları Türkiye’de Döviz Kuru Volatilitesini Şiddetlendiriyor mu?. Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 62(4), 83-106.
  10. Engle, R.F. and K. Sheppard (2001). Theoretical and Empirical Properties of Dynamic Conditional Correlation Multivariate GARCH. NBER Working Paper Series, No: 8554. Engle, R.F, K.F. Kroner, Y. Baba and D.F. Kraft (1993). Multivariate Simultaneous Generalized ARCH. University of California, Economics Working Paper Series, 89-57.
  11. Engle, R.F. and K.F. Kroner (1995). Multivariate Simultaneous Generalized ARCH. Econometric Theory, 11(01), 122-150.
  12. Goldman Sachs (2001). Building Better Global Economics BRICs. Global Economics Paper, 66. Goldman Sachs (2007). BRICs and Beyond. Goldman Sachs Global Economics Group. Hamilton, J.D. (1994). Time Series Analysis. Princeton University Press,
  13. USA. Hull, J.C. (2008),
  14. Options, Futures and Other Derivatives, 6th edition, Prentice Hall. Karolyi, G.A. (1995). A Multivariate GARCH Model of International Transmissions of Stock Returns and Volatility: The Case of the United States and Canada. Journal of Business & Economic Statistics, 13(1), 11-25.
  15. Kearney, C. and A.J. Patton (2000). Multivariate GARCH Modeling of Exchange Rate Volatility Transmission in the European Monetary System. The Financial Review, Eastern Finance Association, 35(1), 29-48.
  16. Köseoğlu, S.D. (2013). The Transmission of Volatility between the CDS Spreads and Equit