Yıl: 4, Sayı: 16, Kasım 2017, s

Transkript

1 Yıl: 4, Sayı: 16, Kasım 2017, s Ahmet UĞUR 1 Nergis BĠNGÖL KÜRESEL KRĠZĠNĠN BIST MALĠ SEKTÖRDE ĠġLEM GÖREN HĠSSE SENETLERĠNE ETKĠSĠNĠN RĠSKE MARUZ DEĞER YÖNTEMĠYLE ÖLÇÜLMESĠ Özet Bu çalışmanın amacı 2008 küresel krizinin Borsa İstanbul mali sektöründe neden olduğu riskin büyüklüğünü göreceli olarak ortaya koymaktır. Bu amaçla, Varyans- Kovaryans yöntemiyle hesaplanan RMD değerleri kriz öncesi dönem ( ), kriz yılları ( ) ve kriz sonrası dönem ( ) olarak ayrı ayrı hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda kriz öncesi dönemde RMD değerleri en düşük seviyede iken kriz sonrası dönemde RMD değerleri düşmesine karşın kriz öncesi değerlere inemediği tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: BIST, RMD, Kriz TO MEASUREMENT THE IMPACT OF 2008 GLOBAL CRISIS ON BIST FINANCIAL SECTOR STOCK WITH VALUE AT RISK METHOD Abstract The purpose of this study is to reveal relatively the magnitude of the risk that the 2008 global crisis has caused in the Stock Exchange Istanbul financial sector. For this purpose, the VaR values calculated by the variance-covariance method are calculated separately for the pre-crisis period ( ), the crisis years ( ) and the post-crisis period ( ). As a result of the study, while the VaR values were at the lowest level in the pre-crisis period, it was determined that the VaR values decreased in the post-crisis period but not in the pre-crisis values. Key Words: BIST, VaR, Crisis 1 Doç. Dr., İnönü Üniversitesi İİİBF, ahmet.ugur@inonu.edu.tr 2 İnönü Üniversitesi SBE, nergisbingol89@gmail.com

2 Ahmet Uğur _ Nergis Bingöl GĠRĠġ Risk ölçüm yöntemleri olarak geleneksel risk ölçüm yöntemleri, türev ürünler, portföy teorisi yaygın olarak kullanılmakta olup, risk yönetimi alanındaki en önemli gelişmelerden biride Riske Maruz Değer yöntemidir. Bu yöntem 1994 yılında J. P. Morgan tarafından piyasaya sürülmüş ve hızla kullanım alanı genişlemiştir. RMD ile risk hesaplaması yapabilmek için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu yöntemler parametrik yöntem olarak adlandırılan Varyans-Kovaryans yöntemi ve parametrik olmayan yöntemler olarak adlandırılan Tarihi Simülasyon Yöntemi ve Monte Carlo Simülasyon Yöntemidir. Bu yöntemlerin sonucunda para birimi cinsinden, tek bir değer elde edilmektedir. Bu özelliği sayesinde yaygın kullanım alanı bulmuştur. Çalışma üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümde Riske Maruz Değer hakkında bilgilendirilme yapılmış olup hesaplamalar da kullanılan parametreler açıklanmış ve parametrik yöntemlerde Varyans-Kovaryans yöntemi üzerinde durulmuştur. İkinci bölümde ise Borsa İstanbul da mali sektörde işlem gören hisse senetleri üzerinde 2008 küresel krizinin etkileri incelenmiştir. Son bölüm ise sonuç bölümüdür. 1. Riske Maruz Değer (RMD) Riske Maruz Değerin kullanım alanın yaygınlaşmasıyla beraber yöntem farklı şekillerde de tanımlanmıştır. Bir örneklem üzerinde hesaplanan portföy zarar dağılımı şeklinde istatistiki temelli bir tanım yapılırken, belirli bir güven aralığında gerçekleşmesi muhtemel maksimum zararı ölçen yöntem şeklinde de başka bir tanım yapılmaktadır. Tanımlardan da anlaşıldığı üzere RMD yöntemi yatırımın en fazla ne kadar kaybedebileceğini gösteren bir yöntemdir. Belirli bir zaman aralığında belirli bir olasılıkla ne kadar kaybedebiliriz sorusunun cevabı RMD hesaplamaları sonucunda verilebilir. Piyasa riski ölçümünde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır (Çelik ve Kaya, 2010:21). 395 RMD yöntemi hem menkul kıymet bazında hem de portföy bazında ölçüm yapabilme imkanı vermektedir. Portföydeki farklı pozisyon ve risk faktörlerinden kaynaklı riskleri bir araya getirip tek bir değerde ifade edilmesini sağlamaktadır (Yıldırım ve Çolakyan, 2014:7). Bu sayede önceden belirlenmiş bir dönem ve güven aralığı için piyasa faktörlerinde meydana gelen değişime karşı duyarlı olan belirli bir varlık ve yükümlülük için gerçekleşmesi beklenen toplam zararı ifade eder (Taner ve Demireli, 2009:130). Yöntemin en önemli varsayımı getirilerin normal dağılım sergilediğinin kabul edilmesidir. RMD hesaplamalarında geçmişe ait gözlemler ve geçmiş veriler kullanılmaktadır. RMD yönteminin tahmin başarısı da geçmişin gelecekte tekrarlanmasının sıklığına bağlıdır (Candan ve Özün, 2014:79). Fakat diğer taraftan geçmiş dönem verilerinin geleceği temsil etme gücü zayıftır. Bu model olağan üstü olaylar nedeniyle ortaya çıkabilecek riskleri göz ardı etmektedir. Yoğun istatistiki ve teknik bilgiye ihtiyaç duyulduğu için ileri tecrübe ve bilgi gerektiren bir yöntemdir (Uysal, 1999:7). RMD yönteminin riski tek bir değerle ve parasal olarak ifade edebilmesi anlaşılırlığını kolaylaştırdığı için pek çok finansal kuruluş tarafından kullanılmaktadır. Bu yöntem riskler arası bağlantıları da dikkate almaktadır. Açık bir risk hesabı yapılmasına olanak sağlamaktadır. Hesaplanan risklerin açıklanmasında raporlama amaçlı kullanılmaktadır. Tüm kurum bazında ölçüm yapabilen EWRM (Enterprise- Wide Risk Management) için uygun zemini Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science / Yıl: 4, Sayı:16, Kasım 2017, s

3 2008 Küresel Krizinin Bıst Mali Sektörde İşlem Gören Hisse Senetlerine Etkisinin Riske Maruz Değer Yöntemiyle Ölçülmesi hazırlamaktadır. Finansal kuruluşların bulundurması gereken sermaye miktarının hesaplanmasında kullanılmaktadır. Aynı zamanda yönetici performanslarının değerlendirilmesine olanak sağlamaktadır. Alınması gereken yatırım kararlarında riskli seçenekler arasında karar vermeyi kolaylaştırmaktadır (Aslay, 2006:95). 1.1.RMD Hesaplamalarında Kullanılan Parametreler Riske Maruz Değer belirli bir dönemdeki, belirli bir olasılıkla, piyasada meydana gelen hareketlerden dolayı elde bulundurulan portföydeki kaybı ölçmeye çalışmaktadır. Buradan hareketle RMD hesaplamalarında birtakım parametrelerin bilinmesi gerekliliği ortaya çıkmaktadır (Bingöl, 2016:41). Elde tutma süresi, güven aralığı, örneklem periyodu, risk faktörleri sözü edilen parametrelerdir. Elde tutma süresi, portföydeki kıymetlerin ne süreyle portföyde yer alacağını göstermeye çalışan bir parametredir. Mevzuatta en az elde tutma süresi 10 iş günü olarak yer almaktadır. Bunun yanı sıra zamanın kare kökü kuralından hareketle on iş gününden daha uzun ya da daha kısa elde tutma sürelerini kullanarak da hesaplamalar yapılmaktadır. Elde tutma süresinin çok kısa olması halinde ise portföy değerinde beklenen değişim sıfıra yakın olarak hesaplanmaktadır (Candan ve Özün, 2014:81). Güven aralığının seçimi yöneticinin tercihine bağlı olmakla beraber uygun bir sermaye tutarına ulaşmak için seçimi dikkatli yapılmalıdır. Normal dağılım eğrisinde %95 güven aralığı 1,65 standart sapma sağlarken, %99 güven aralığı 2,33 standart sapma sağlamaktadır (Sevil, 2001:53). Örneklem periyodu, fiyat değişimlerinin gözlemlendiği buna bağlı olarak volatilite ve korelasyonların hesaplandığı parametredir. Hesaplamaların yapıldığı gözlem periyotlarının uzunluğuna bağlı olarak RMD rakamları farklılıklar gösterebilir. Basel Komitesi de örneklem periyodu olarak bir yıllık asgari süreyi yanı 252 iş gününü önermektedir (Bolgün ve Akçay, 2009:425). 396 Faiz oranları, döviz kurları, hisse senedi fiyatları gibi portföy değerinin belirlenmesini sağlayan unsurlar risk faktörleridir. Bu unsurlar fiyatlamada kullanılmaktadırlar ve bunlarda meydana gelen bir değişim karşılaşılan riskin en önemli nedenlerini oluşturmaktadır (Candan ve Özün, 2014:82) Varyans-Kovaryans Yöntemi Finansal varlıkların geçmiş verilerinin kolay temin edilebiliyor olması, diğer yöntemlere göre uygulamasının daha kolay olması bu yöntemin RMD hesaplamalarında tercih edilirliğini arttırmıştır (Şimşek, 2007:87). Geçmiş verilerden elde edilen fiyat ve oranların volatilite ve korelasyonları kullanılır. Bununla da risk faktörlerinin gelecek dönemler için beklenen değişimleri hesaplanır. Uzun dönemler için yapılan hesaplamalarda zamanın karekökü alınır (Bolgün ve Akçay, 2009:429). Hesaplama işlemi yapılırken de varlık getirilerinin normal dağılıma sahip olduğu varsayımıyla hareket edilmektedir (Simons, 1996:7). Varyans-Kovaryans yaklaşımı ile hesaplama yapılırken ilk önce varyans-kovaryans matrisinin hesaplanması gerekmektedir. Yani volatilite hesaplaması yapmak gerekmektedir. Çok çeşitli volatilite hesaplama yöntemleri geliştirilmiş olup bu yöntemlerden en basiti standart sapmadır (Gürsakal, 2007:66). Hesaplanan volatilite ve korelasyon katsayıları kullanılarak Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science / Yıl: 4, Sayı: 16, Kasım 2017, s

4 Ahmet Uğur _ Nergis Bingöl portföy standart sapması elde edilir ve denklem 1 deki formülde yerine yerleştirilerek RMD değeri hesaplanır (Duman, 2000:27). RMD= PV* α* Ϭ* t (Denklem 1) PV: Portföyün Bugün ki Değeri α: Güven Düzeyi Ϭ: Getiri Volatilitesi (Standart Sapma) t: Elde Tutma Süresi Krizinin Etkilerinin Mali Sektörde ĠĢlem Gören Hisse Senetlerine Etkisinin RMD Yöntemiyle Ölçülmesi Çalışmada 2008 yılında yaşanan küresel krizin mali sektörde meydana getirdiği riskin boyutu RMD yöntemiyle hesaplanmıştır. Bunun için kriz öncesi yıllar ( ), kriz yılları ( ) ve kriz sonrası yılları ( ) için ayrı ayrı incelenmiş ve kriz öncesi, kriz, kriz sonrası dönemler olarak elde edilen RMD rakamlarıyla kıyaslama yapılmıştır. BIST mali sektöründe 2008 küresel krizinin neden olduğu riskin boyutunu kriz öncesi, kriz yılları ve kriz sonrası dönem olmak üzere karşılaştırmalı bir biçimde inceleyen bu çalışma literatürde bu konuda yapılan ilk çalışmadır. Bu nedenle, literatürdeki bu boşluğu doldurmaktadır. BIST mali sektöründen oluşturulan portföylerin RMD rakamlarını hesaplayabilmek için hisse senetlerinin belirtilen dönemlere ait gün sonu kapanış fiyatları kullanılarak logaritmik fiyat değişiklikleri hesaplanmıştır. Logaritmik fiyat değişikliklerini hesaplamak için kullanılan eşitlik denklem 2 de yer almaktadır. r t = ln (P t / P t-1 ) (Denklem 2) Elde edilen veriler Eviews programına aktarılarak hesaplamalarda kullanılan tanımlayıcı istatistikleri elde edilmiş ve Augmented-Dickey Fuller durağanlık testi yapılmıştır. Tanımlayıcı istatistiklerle elde edilen standart sapmanın ortalamaya bölünmesiyle yani riskin getiriye oranlamasıyla değişim katsayıları elde edilmiştir. Elde edilen değişim katsayıları portföyü oluşturan hisse senetlerinin belirlenmesinde kullanılır. Portföy oluştururken ana hedef en düşük riske sahip ve bunun yanında en yüksek getiriyi sağlayan hisse senetlerini seçmektir. Bunun içinde pozitif ve en küçük değişim katsayısına sahip hisse senetleriyle portföy oluşturulmuştur (Bingöl, 2016: 63). Portföyü oluşturan hisse senetlerinin belirlenmesinden sonraki aşama portföy standart sapmasının hesaplanmasıdır. Standart sapmanın yani volatilitenin tahmin edilebiliyor olması getiri dağılımının gelecekteki değerini de tahmin etme imkanı vermektedir. Bu da RMD hesaplamalarında kullanım alanı bulmasını sağlıyor (Bolgün ve Akçay, 2009:315). İki hisse senedinden oluşan portföyün standart sapmasının hesaplanmasında kullanılan formül denklem 3 de yer almaktadır (Eser, 2010:25): 397 Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science / Yıl: 4, Sayı:16, Kasım 2017, s

5 2008 Küresel Krizinin Bıst Mali Sektörde İşlem Gören Hisse Senetlerine Etkisinin Riske Maruz Değer Yöntemiyle Ölçülmesi (Denklem 3) X i : i. Finansal Varlığın Portföydeki Ağırlığı, i: 1,2 Ϭ i : i. Finansal Varlığın Standart Sapması, i: 1,2 ρ 12 : 1. Ve 2. Finansal Varlık Arasındaki Korelasyon Katsayısı. Standart sapma hesaplanırken özelliklede ikiden fazla hisse senedinden oluşan portföy standart sapması hesaplamalarında yoğun işlemler yapılmaktadır. Bu yoğunluğu azaltmak için kovaryans katsayısından yararlanılabilir. Kovaryans hesaplama formülü denklem 4 te yer almaktadır. cov 12 = ρ 12 * σ 1 σ 2 (Denklem 4) Standart sapmanın hesaplanmasının ardından denklem 5 deki formülle RMD değeri hesaplanmaktadır (Eser, 2010: 24): PV: Portföyün Bugün ki Değeri, Z α : Normal Dağılım Tablosunda Güven Düzeyine Karşılık Gelen Değer, Ϭ: Getiri Volatilitesi (Standart Sapma). (Denklem 5) Analizde tarihinde Borsa İstanbul da işlem gören mali sektöre ait 129 adet hisse senedi ve %99 güven düzeyinde 2,33 tablo değeri kullanılmıştır TL değerindeki portföy için 1 gün, 10 gün ve 21 günlük elde tutma süreleri için hesaplamalar yapılmış olup portföyü oluşturan hisse senetleri eşit ağırlıktadır Kriz Öncesi Yılları ( ) RMD Değerleri Kriz öncesi yılları verileri ile hesaplanan değişim katsayılarına göre portföyü oluşturan hisse senetleri GARFA, TKFEN, FINBN, ALBRK ve CRDFA olarak belirlenmiştir. Daha sonra verilerin logaritmik değerleri alınıp getiri sersi elde edilmiştir. Getiri serilerinin durağan olup olmadıkları ise ADF Birim Kök testi ile sınanmıştır. Kriz öncesi yıllara ait ADF Test İstatistikleri Tablo 1 de yer almaktadır. Tablodan da görüleceği üzere bütün seriler durağan olup birim kök içermemektedir. 398 Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science / Yıl: 4, Sayı: 16, Kasım 2017, s

6 Ahmet Uğur _ Nergis Bingöl Tablo 1: Kriz Öncesi Yıllar ADF Test Sonuçları t- Statistic Prob GARFA -36, ,0000 TKFEN -9, ,0000 FINBN -36, ,0000 ALBRK -12, ,0000 CRDFA -38, ,0000 Hesaplamalar sonucunda portföy için bulunan standart sapma değeri 0, dir dönemi için oluşturulan portföyün 1 gün elde tutulması durumunda %99 güven düzeyinde karşılaşabileceği en yüksek zarar 2.837,83 TL dir. %99 güven düzeyinde 10 gün elde tutulursa karşılaşabileceği en yüksek zarar 8.974,01 TL iken 21 gün elde tutulması halinde bu zarar ,58 TL dir. Kriz öncesi dönem için oluşturulan portföye ait RMD değerleri Tablo 2 de yer almaktadır. Tablo 2: Kriz Öncesi Dönem RMD Değerleri (TL) Elde Tutma Süresi 1 Gün 10 Gün 21 Gün RMD Değerleri 2.837, , , Kriz Yılları ( ) RMD Değerleri Kriz dönemine ait verilerle yapılan incelemeler sonucunda DZGYO ISYAT, VKGYO, TRNSK ve ECBYO hisse senetleriyle portföy oluşturulmuştur. Hisse senetleri için yapılan ADF birim kök test sonuçları Tablo 3 de yer almaktadır. Tablo 3 e göre veriler birim kök içermemektedir. Tablo 3: Kriz Yılları ADF Test Sonuçları t- Statistic Prob DZGYO -18, ,0000 ISYAT -24, ,0000 VKGYO -22, ,0000 TRNSK -22, ,0000 ECBYO -22, ,0000 Portföyün standart sapması 0, dir. Varyans-Kovaryans yöntemiyle yapılan hesaplamalar sonucunda %99 güven aralığında elde tutma süresi 1 gün olduğunda ,87 TL den, 10 gün olduğunda ,83 TL den ve elde tutma süresi 21 gün olduğunda ,04 Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science / Yıl: 4, Sayı:16, Kasım 2017, s

7 2008 Küresel Krizinin Bıst Mali Sektörde İşlem Gören Hisse Senetlerine Etkisinin Riske Maruz Değer Yöntemiyle Ölçülmesi TL den fazla kaybetmeyecektir. Kriz dönemi için yapılan hesaplamalar sonucunda elde edilen RMD değerleri Tablo 4 de yer almaktadır. Tablo 4: Kriz Yılları Ġçin Hesaplanan RMD Değerleri (TL) Elde Tutma Süresi 1 Gün 10 Gün 21 Gün RMD Değerleri , , , Kriz Sonrası Yıllar ( ) RMD Değerleri BOYP, ATAGY, NTHOL, BRYAT ve KCHOL portföyü oluşturan hisse senetleridir. Kriz sonrası döneme ait ADF birim kök test sonuçları Tablo 5 de yer almaktadır. Tablo 5: Kriz Sonrası Yıllar ADF Test Sonuçları t- Statistic Prob BOYP -43, ,0000 ATAGY -35, ,0000 NTHOL -44, ,0000 BRYAT -43, ,0000 KCHOL -41, , yılları için oluşturulan portföyün zararı 1 gün içerisinde %1 olasılıkla 8.331,51 TL yi aşabilir. 10 gün içerisinde %99 güven düzeyinde maruz kalabileceği en yüksek zarar ,55 TL iken 21 gün içerisinde maruz kalabileceği en yüksek zarar ,78 TL dir. Tablo 6 da kriz sonrası dönem için yapılan hesaplamalar sonucunda elde edilen RMD değerleri yer almaktadır. Tablo 6: Kriz Sonrası Yılları Ġçin Hesaplanan RMD Değerleri (TL) Elde Tutma Süresi 1 Gün 10 Gün 21 Gün RMD Değerleri 8.331, , ,78 3. SONUÇ 2008 Küresel Krizi tamda tek bir ülkenin yaşadığı risklerin diğer ekonomilere ne şekilde ne oranda etkiler yaratabileceğini gösteren risklere bir örnektir. Amerika kaynaklı bir kriz olan 2008 krizi Türkiye de de etkisini göstermiş ve birçok makroekonomik değişkende bu etkiler gözlemlenebilmektedir. Krizin etkilerinin BIST mali sektöründe oluşturulan portföy değerinde meydana getirdiği kaybı karşılaştırmalı olarak incelemek için yapılan bu çalışmada kriz öncesi dönem ( ), kriz dönemi ( ) ve kriz sonrası dönem ( ) olmak üzere üç dönem incelenmiştir. Bu dönemlere ait hisse senedi verileriyle hesaplanan değişim katsayılarına göre portföyler oluşturulmuştur. Portföy değeri TL, %99 güven düzeyinde 2,33 tablo Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science / Yıl: 4, Sayı: 16, Kasım 2017, s

8 Ahmet Uğur _ Nergis Bingöl değerinde, 1 günlük, 10 günlük, 21 günlük elde tutma süreleri için RMD hesaplamaları yapılmıştır. Bu dönemler için elde edilen RMD değerleri toplu olarak Tablo 7 de verilmiştir. Tablo 7: Kriz Öncesi, Kriz Dönemi ve Kriz Sonrası Dönem Ġçin Hesaplanan RMD Değerleri (TL) Elde Tutma Süresi Kriz Öncesi Kriz Dönemi Kriz Sonrası , , , , , , , , ,78 Tablo 7 den görüleceği üzere doğal olarak portföyün en fazla riske maruz kaldığı dönemin kriz dönemi olmuştur. Bununla birlikte, portföy riskinin en az olduğu dönem kriz öncesi yıllardır. Kriz sonrası dönem portföy riski azalmış olmasına karşın, kriz öncesi döneme göre yüksekliğini korumuştur. Buradan iki sonuç çıkarabiliriz: Birincisi, kriz sonrası dönemde krizden çıkışın olumlu etkilerinin RMD rakamlarına yansımıştır. İkincisi, kriz risk sistematiğini bozduğundan kriz sonrası dönemde riskin seviyesi kriz öncesi döneme geri dönememektedir ve daha yüksek kalmaktadır. KAYNAKLAR Aslay, Yavuz (2006), Bankalarda Risk Yönetimi ve Riske Maruz Değer-RMD (Value at Risk- VaR) Uygulamaları, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, İstanbul Üniversitesi, İşletme Anabilim Dalı, İstanbul. 401 Bingöl, Nergis (2016), Riskten Korunma Yöntemi Olarak Riske Maruz Değer: Borsa İstanbul Üzerine Bir Araştırma, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, İnönü Üniversitesi, İktisat Anabilim Dalı, Malatya. Bolgün, K. Evren ve AKÇAY, M. Barış (2009), Risk Yönetimi, (3. Baskı), Scala Yayıncılık, İstanbul. Candan, Hasan ve ÖZÜN, Alper (2014), Bankalarda Risk Yönetimi ve Basel II, (3. Basım), Türkiye İş Bankası Kültür Yayınları, İstanbul. Çelik, Nuri ve KAYA, M.Fedai (2010), Uç Değerler Yöntemi ile Riske Maruz Değer in Tahmini ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Üzerine Bir Uygulama, Bankacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi, Cilt:1, ss Duman, Mustafa (2000), Bankacılık Sektöründe Finansal Riskin Ölçülmesi ve Gözetiminde Yeni Bir Yaklaşım: Value at Risk Metodolojisi Bankacılar Dergisi, (32), ss Eser, Özgür (2010), Piyasa Riski Ölçümü Olarak Riske Maruz Değer ve Hisse Senedi Portföyleri İçin Bir Uygulama, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Kadir Has Üniversitesi, Sermaye Piyasaları Ve Borsa Anabilim Dalı, İstanbul. Gürsakal, Sevda (2007), Hisse Senedi ve Döviz Piyasası Risklerinin Riske Maruz Değer Yöntemi ile Karşılaştırılması, Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26/ 2, ss Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science / Yıl: 4, Sayı:16, Kasım 2017, s

9 2008 Küresel Krizinin Bıst Mali Sektörde İşlem Gören Hisse Senetlerine Etkisinin Riske Maruz Değer Yöntemiyle Ölçülmesi Sevil, Güven (2001), Finansal Risk Yönetimi Çerçevesinde Piyasa Volatilitesinin Tahmini ve Portföy VaR Hesaplamaları, (No: 3), Anadolu Üniversitesi, Eskişehir. Sımons, Katerina (1996), Value at Risk: New Approaches to Risk Management New England Economic Review, September- October, ss Şimşek, K. Çağatay (2007), Bankacılıkta Risk ve Risk Ölçüm Yöntemleri, Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Ankara Üniversitesi, İşletme Anabilim Dalı, Ankara (Türkiye). Uysal, E. Umut (2009), Operasyonel Risk Yönetiminde Senaryo Analizi, Bankacılar Dergisi, 20(69), ss Taner, Berna ve DEMİRELİ, Erhan (2009), Risk Yönetiminde Riske Maruz Değer Yöntemleri ve Bir Uygulama Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14 (3), ss Yıldırım, Hakan ve ÇOLAKYAN, Arin (2014), Finansal Yatırım Araçlarında Riske Maruz Değer Uygulaması, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 29 (1), ss Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science / Yıl: 4, Sayı: 16, Kasım 2017, s