BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ
|
|
- Sanaz Izzet
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 BANKA KREDİ PORTFÖLERİNİN ÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAANAN ALTERNATİF BİR ÖNTEM ÖNERİSİ K. Bau TUNA * ÖZ Ödememe riski banka kredilerini ve bankaların kredi porföylerini ekiler. Bundan öürü analiz edilmesine ve ölçülmesine, hem banka yöneicileri hem de yasal oorieler büyük önem vermekedirler. Bu çalışmada, Duffee (1999) ve Bohn ve Sein ın (29) çalışmaları emel alınarak ödememe riski analiz edilmekedir. Gözlenemeyen bir değişken olarak durum-uzay anlayışında modellenen ödememe riski, kredi spread i kullanılarak Kalman filresi yönemiyle ahmin edilmişir. apılan ahminlerin sonuçları oldukça başarılıdır. Anahar Kelimeler: Porföy yöneimi, kredi porföyü, ödememe riski, durum-uzay modelleri, Kalman filresi JEL Kodları: C1, C22, G11, G17, G21 DEFAULT RISK ANALSIS IN MANAGEMENT OF BANK CREDIT PORTFOLIOS: ALTERNATIVE METHOD SUGGESTION BASED ON KALMAN FILTER ABSTRACT The risk of defaul affecs bank credis and credi porfolios of he banks. Therefore he analysing and he measuring of defaul risk has received much aenion boh from bank managers and regulaory auhoriies. In his sudy is analized defaul risk by based on Duffee (1999) and Bohn and Sein s (29). Defaul risk ha modeling in sae-space approach as an unobservable variable is esimaed by Kalman filer mehod. Esimaion findings are quie successful. Keywords: Porfolio managemen, credi porfolio, defaul risk, sae-space models, Kalman filer JEL Codes: C1, C22, G11, G17, G21 GİRİŞ Ödememe riski, kuşkusuz banka kredi yöneiminin en emel unsurlarından birisidir. Banka kredilerinin bir porföy şeklinde yöneildiği ve bu çerçevede ekin bir çeşilendirmeyle ödememe riskinin indirgenmeye çalışıldığı bir kredi yöneimi anlayışının günümüzde genel kabul gördüğü oradadır. Faka farklı ürdeki ve elbee yapıdaki kredilerin ödememe olasılıklarını ahmin emenin güçlüğü, bu kredi yöneimi sraejisinin emel sorunudur. Çünkü hemen her banka yöneicisi kredi porföyünü idare ederken, porföyün maruz kalabileceği ödememe riskini öngörmek ve bu doğruluda kararlar almak iseyecekir. Bu çalışmada, Duffee (1999) ve O nu izleyenlerin özellikle de Bohn ve Sein ın (29) gelişirdikleri bir analiz yöneminden harekele Türk Bankacılık siseminde ödememe riski araşırılmakadır. Duffee nin firma ahvillerinin ödeme süreci için gelişirdikleri model, Bohn ve Sein arafından banka kredilerine uygulanmışır. Söz konusu modelin hareke nokası, farklı ür ve yapıda unsurlardan meydana gelen kredi porföylerinde ödememe riskinin gözlenemeyen bir değişken olduğu ve bu nedenle kredi spread inden harekele gözlenebilen kazançların Kalman filresi yardımıyla * Doç.Dr.,.T.Ü. Meslek üksekokulu, İ.İ.P. Bölümü, Bankacılık ve Sigoracılık Programı, bunay@yildiz.edu.r
2 56 Bau TUNA belirlenebileceğidir. Böylece ödememe yoğunluğu espi edilebilecek ve kredi porföyünün yöneimi sürecinde karar alıcılara rehberlik edecekir. Oldukça ilginç ve yenilikçi olan bu yaklaşımın banka kredilerine uygulanması konusunda yeerince çalışma yapıldığından söz emek güçür. Ülkemizde de, bu arzda bir deneysel çalışmaya ilgili yazında raslanmamışır. Bu espiler ışığında, söz konusu yaklaşım Türk icari bankacılık sisemine uygulanmışır. Böylece icari banka sisemimizde kredi yöneimi ve ödememe riski konusunda değerlendirmeler yapılması hedeflenmişir. Her ne kadar uygulanan analiz büün bankaları kapsıyorsa da, her banka yöneicisinin kendi bankasının kredi porföyü bağlamında veya oorielerin sekörün belirli bir al grubu bağlamında ödememe riskini analiz emeke kullanabileceği ölçüde esnek ve kullanışlı bir yapısı vardır. Bu da her halde ele alınan yönemin de en önemli avanajını eşkil emekedir. Çalışmada öncelikle, kredi porföylerinin yöneimi açısından ödememe riski ve bunun modellemesine dair eorik açıklamalar yapılacakır. Ardından kullanılan analiz yönemi açıklanacak ve Türk icari bankacılık sekörü verileri kullanılarak ahminler ve değerlendirmeler yapılacakır. 1. Teorik Çerçeve: Kredi Porföylerinin öneimi ve Ödememe Riski Ödememe riski hemen her finansal sözleşmeyi olduğu gibi banka kredilerini de ekiler. Dolayısıyla ödememe riskinin fiyalandırılmasına, bankacılık yazınında büyük bir önem verilmekedir. Kredi riskinin modellenmesi, bilindik Black ve Scholes yaklaşımına dayandırılabilir. İlgili yazında genellikle Meron un (1974) ünlü çalışması çerçevesinde firmanın akiflerinin değerindeki oynaklıkla firmanın ödememe riski ilişkilendirilerek modellemeler yapılmakadır. Meron yaklaşımı çerçevesinde yapılan yapısal kredi riski modellemelerinde firmaların hisse fiyaları ile borçlarının kredi spread i arasındaki negaif ilişki de kullanılmakadır. Banka kredilerinin geri ödenmemesi riski de bu çerçevede değerlendirilebilir. Duffee nin (1999) çalışması banka kredileri açısından geri ödememe riski ve bunun fiyalandırılması açılarından oldukça önemli bir kakı yapmışır. Duffee, bir firmanın anlık ödememe olasılığını yeni bir yaklaşımla modellemişir. Bu bağlamda, ödememe riski olmayan faiz oranları ile bağlanılı bir süreci izleyecek şekilde dönüşürülmüş bir karekök yayılım süreci gelişirmişir. Sürecin paramerelerini 161 firma için es eden Duffee, üm firmaları birlike ele alacak şekilde ahvil fiyalarının zaman ve kesi verilerini birlike kullanarak bir Kalman filresi ahmini yapmışır. Elde eiği sonuçlar, son derece başarılıdır. Ele aldığı firmaların ahvil kazançlarını başarılı şekilde ahmin emişir. Bu arada, kazanç spread lerinin vade yapısının özelliklerini araşırmış, işare ve büyüklük açılarından uarlı paramere ahminlerine ulaşmışır. Duffee nin ahvil fiyalarının hem zaman serisi hem de kesi özelliklerini birleşiren (1999) bu analizini; Duffie ve Singleon (1999), Duffie v.d. (2), Berardi v.d. (24), Berardi ve Trova (25) gibi araşırmacıların çalışmaları izlemişir. Tüm bu çalışmalarda risksiz faiz oranı ve kredi spread i dinamikleri modellenerek ödenmeyen ahvillerin vade yapısı için çıkarsamalar yapılmakadır. Bu bağlamda, risksiz faiz oranı (r) iki gözlenemeyen değişkenin (x 1 ve x 2 ) oplamı olarak ifade edilmekedir: r x1 x2 (1) Anlık ödememe spread ininse (s) x 1 ve x 2 ye ek olarak gözlenemeyen öznel bir unsur olan x e bağlı olduğu varsayılmakadır. Bankaların ayrı ayrı ele alındıkları çalışmalarda x ele alınan bankanın kendine has (idiosyncaric) özelliklerini yansımakadır. Ancak bu çalışmada sekör bir büün olarak ele alınacağından bu değişken belirli bir bankayı değil üm sekörü nieleyecekir. Elbee orijinal modeldeki kesi boyuu böylece ihmal edilmiş olacakır. Öe yandan, x 1 ve x 2 in risksiz vade yapısını da ifade eikleri kabul edilir. Bu kabuller alında s aşağıdaki gibi anımlanır (Berardi v.d., 24; Berardi ve Trova, 25): s x x x (2) Gözlenemeyen unsurların dinamiklerinin aşağıdaki gibi esnek bir rassal yürüyüş (random walk) süreci anımlanarak ölçülebileceği varsayılmakadır (Berardi v.d., 24): dx K( X ) d dw () () numaralı ifadede w Browniyan harekei simgeler, bu ifadede yer alan değişkenler ise aşağıdaki gibi anımlanabilirler:
3 Banka Kredi Porföylerinin öneiminde Ödememe Riski Analizi: Kalman Filresine Dayanan Alernaif Bir önem Önerisi 57 x X x,, K, x Duffee nin analizleri (1998 ve 1999), riskli kazanç oranına (spread e) bağımlılığı göseren paramerelerin negaif olduğunu oraya koymuşur. Oysa aynı çalışmalarda diğer durum değişkenlerinin paramereleri poziifir. Bu bulgular, risksiz ödememe oranı ile riskli ahvil spread nin negaif olarak ilişkili olduklarını gösermekedir. Duffee nin bu bulgularından harekele, Bohn ve Sein (29: 22, 54-57) banka kredi porföyleri için ödememe yoğunluğunu araşırmışlar ve bu bağlamda Kalman filresi ile ahmin edilebilecek bir durum-uzay modeli gelişirmişlerdir. Bohn ve Sein ın yaklaşımı, yapısı iibariyle menkul değer porföylerine benzeyen ve bu nedenle aynı esaslara göre analiz edilen kredi porföylerinin ödememe yoğunluklarının belirlenmesidir. Fiyalama fonksiyonu içinde ödememe yoğunluğunun, haa geri dönüş oranı ve likidie gibi buna bağlı unsurların gizli olduğu varsayımı onların emel hareke nokasıdır. Ancak bir bankanın porföyündeki farklı ür ve yapıdaki kredilerin kuşkusuz ödememe dinamikleri de farklı olacakır ve bu da ahmini zorlaşıracakır. Eğer kredi spread i emel alınarak gözlenmiş kazançlar uygun bir şekilde analiz edilirse, gözlenmemiş ya da bu veri içinde gizli olan ödememe olasılığı belirlenebilir. 2. Ekonomerik önem: Kalman Filresi ve Ödememe oğunluğunun Belirlenmesi İndirgenmiş yapıdaki modeller ek bir süreç içinde borçlunun ödememe riski konusunda büünsel bir bilgi verdiğinden ercih edilmekedir. Dahası, sadece ödememe yoğunluğu (inensiy) süreci ahmin edilmekle kalmayıp, geri dönüş oranı ve likidie de ahmin edilmekedir. Veri emin eme zorlukları ve uarlı zaman serilerinin olmaması gibi nedenlerle kesi ahminleri yapmak her zaman çok mümkün değildir. Ödememe yoğunluğunu belirlemek için kullanılabilecek elverişli yönemlerden birisi, bir fiyalama fonksiyonu yardımıyla gizli (laen) değişken olarak ödememe yoğunluğunun ahmin edilmesidir. Bu yaklaşım, kesikli (discree) olarak gözlenen verileri bir sürekli zaman (coninuous ime) anlayışı içinde ahmin edebilecek bir yönemin kullanılmasını gerekirir. Tahviller konu olduğunda ödememe, kupon ödemesinin gecikmesiyle anımlanmakadır. Gözlenen sıkını sinyallerine dair veriler, bir yoğunluk süreci kullanılması yaklaşımının en önemli zayıf nokasıdır. Bununla birlike, yasal ve eknik açılardan ödememe zamanları birbirinden farklı olabilir ve bu da ödememe ahminlerini büyük ölçüde zorlaşırır (Bohn ve Sein, 29: 54). Bir gizli değişken olarak ödememe yoğunluğunun incelenmesinde Kalman filresinin kullanılması, değinilen ahmin sorunlarını önemli oranda oradan kaldırmakadır. nin paramereler vekörü olduğunu ve bunun değerinin ( X X, ) esadüfi değişkenler vekörünün dağılımından elde edildiği varsayılmakadır. Kalman filresi, 1 T 1 T belirli bir vekörünün olabilirlik fonksiyonunu ahmin edebilmemize imkân vermekedir. Böylece, her vekörü için gizli değişkenlerin en küçük kareler ahminleri yapılabilecekir. Buradaki ana sorun, için en yüksek olabilirlik fonksiyonunun olası en yüksek değerinin bulunmasıdır. X in aşağıda belirilen geçiş yoğunlukları (ransiion densiies) grubu arafından yönlendirilen gizli Markov süreci olduğunu varsayalım (Bohn ve Sein, 29: 54): P( X X ; ) (4) 1 Durum değişkenleri, kendi başlarına oplam ödememe yoğunluğu (yani banka sekörü düzeyinde) olabileceği gibi yoğunluklar durum değişkenlerinin bir fonksiyonu olarak da ifade edilebilir. Bu bağlamda, nin kredi spreadlerinden harekele elde edilen gözlenmiş kazançların bir vekörü olduğunu ve aşağıdaki gibi anımlandığını kabul edelim (Bohn ve Sein, 29: 55): f( X ; ) (5) paramereler vekörü, hem durum değişkenlerinin hem de fiyaların (kazançların) gelişimini belirler. Böylece, hem fiya denklemine hem de geçiş yoğunluklarına dâhil edilmesi gerekir. Bu açıklamalar ışığında gelişirilen aşağıdaki durum-uzay sisemine Kalman filresi uygulanabilir (Bohn ve Sein, 29: 55):
4 58 Bau TUNA A ( ) B ( ) X X C ( ) D ( ) X u (, ( )) u (, ( )) -1 X (6) ve X uygun boyulardaki varyans-kovaryans marisleridir. (6) numaralı model bu model ürünün en yalın halidir ve önceden belirildiği gibi kazançlar durum değişkenlerinin fonksiyonu olduğu sıfır kuponlu (basi) bir ahvili emel almakadır. İndirgenmiş yapıdaki modellerin herhangi birisi, gözlenen fiyalama bilgisi ile durum değişkeninin bağlanısının belirlenmesi için kullanılabilir. Gözlenen fiyalama bilgisi, kazanç yada spread olabilir (Bohn ve Sein, 29: 55). A ve B seçilen fiyalama denkleminden elde edilir. C ve D ise, Gausyan yayınım (Gausian diffusion) durumunda kesikli zaman aralıkları boyunca geçiş yoğunluklarından harekele elde edilir. Süreç Gausyan olmadığında, ilişkili süreçler (affine processes) sürecin kesikli zamanda koşullu oralamalarının ve varyanslarının hesaplanmasına olanak verir. Bu oralama ve varyanslar, geçiş yoğunluklarının Gausyan hale dönüşürülmesinde ya da buna benzeilmesinde kullanılabilir. Sisemdeki dağılımlar, fiziksel ölçüye karşılık gelmekedir. Bununla birlike riske bağışık ölçü, fiyalama denklemi için daha uygundur. Bu eorik açıklamaların Kalman filresi ahmini sürecine çevrilmesi gerekir. Kalman filresinin ahmin edilmesi için, başlangıç değeri ˆ ) içeren bir olabilirlik ˆx olan X i ve bununla bağlanılı bir varyans kovaryans marisini ( fonksiyonuna gereksinim vardır. Bu değerler bilinmediğinden, veri paramerelerle X in koşuldışı dağılımından harekele bir seçim yapılır. Tahmin sürecine, oralama kare haa marisi olan ˆ 1 ile bağlanılı xˆ 1 ahmin edilerek başlanır. Sürecin kili unsuru, aşağıdaki yinelemeli (recursive) sisemi kurabilmekir. Aşağıda belirilen denklemlerin her biri, paramere vekörünü düşürür, ancak hala hesaplamanın bir parçasıdır (Bohn ve Sein, 29: 56): Xˆ C D Xˆ ˆ D ˆ D x 1 ( A B Xˆ ) 1 V cov( ) B ˆ B 1 ukarıdaki denklem siseminde, ( A B Xˆ ) ifadesinin maris halidir. Bu denklem sisemi aşağıdaki 1 çekirdek yineleme mekanizması kurularak kullanılabilir: Xˆ Xˆ ˆ BV ˆ ˆ ˆ BV B ˆ T sayıda gözlemle ek bir paramere vekörü için aşağıdaki olabilirlik fonksiyonu hesaplanabilir: log L 1 T N log(2 ) log V V N dim( ) T (7) Son aşamada, bir paramere vekörü olabilirlik fonksiyonu ile maksimize edilerek kasayılar elde edilir. Bu maksimizasyon süreci, önemli ve kimi zaman kredi değerleme modellerinin ahmininde oraya çıkan beyaz gürülü özelliği aşıyan haa erimlerinden öürü oldukça zordur (Bohn ve Sein, 29: 56). Zaman içinde Kalman filresi yaklaşımından alınan bazı önemli dersler olmuşur. Bunların ilki, Kalman filresinin sıfır kuponlu ahviller için bir Vasicek sürecinin geçerli olduğu kabulü alında indirgenmiş formda ahmin edilmesinin daha doğru olduğudur. Bu akdirde kazançlar durum değişkenlerinin fonksiyonu olarak anımlanmakadır. Ancak kupon ödemeli ahvillerde böyle bir kabul yapılamayacağından Kalman filresinin kullanımı da daha zor olacakır. Böyle bir
5 Banka Kredi Porföylerinin öneiminde Ödememe Riski Analizi: Kalman Filresine Dayanan Alernaif Bir önem Önerisi 59 durumda Kalman filresi kullanabilmek için durum ahmininde birinci merebeden Taylor yaklaşırması (Taylor approximaion) yapılması gerekir (Bohn ve Sein, 29: 56). İkincisi, bir CIR modeli ahmin edildiğinde, kovaryans marisinin yapısı sonuçları yansımakla birlike, bunu bazen ersine yapmakadır. Uygulamada, kovaryans marisinin filre içinde zamana göre değişirilmesi yoluna gidilmekedir. Tahmin değeri ile durum değeri değişirilmeke ve kovaryans marisini elde emek için ifadenin içine geri konulmakadır. Duffee (1999: ), gözlenen serinin (6) numaralı model çerçevesinde Kalman filresi ile ahmin edilmesiyle elde edilen yeniliklerin veya ölçüm denklemi kalınılarının ödememe riskine dair bilgiyi sakladığını ve üçüncü dereceden bir ardışık bağlanım (AR()) süreci ile modellendiğinde bu riskin ahmin edilebileceğini belirmişir. Bu bağlamda, gözlemin bir adım sonraki ahmin serisi, zamanındaki bilgiyi (gözlenen seride saklı olan) öncül (prior) olarak esas alarak anlık ödememe riskine dair bilgiyi içermekedir gibi bir kabul yapmakadır. Bu bağlamda kalınılara uyguladığı analizde aşağıdaki iki alernaif modeli kullanmışır: a ai i ei i1 (8) b b u (9) i i 1 i i1 (8) ve (9) numaralı modeller, Duffee ye göre ödememe riskini içeren kalını serisindeki oynaklığı belirlemekedir. Duffee (1999:22), her iki modelde de, ama özellikle (9) numaralı modelde AR(1) kasayısının GARCH ekisine eş bir ekisi olduğunu ileri sürmüşür. Bu kasayının isaisik açıdan anlamlı olması beklenmekedir.. Ekonomerik Analiz ve Bulgular.1. Kullanılan Veri Sei Çalışmada TCMB Elekronik Veri Dağıım Sisemi kanalıyla elde edilen bankacılık verileri kullanılmışır. Bankaların kazançlarını yansıan kredi spread i banka kredi faiz oranları ile mevdua faiz oranları arasındaki fark olarak hesaplanmışır. Bu çerçevede, bankalarca TL üzerinden açılan kredilere uygulanan ağırlıklı faiz oranları ve mevdua faiz oranları dizileri kullanılarak spread hesaplanmışır. Kredi faiz oranları hafalık frekansa elde edilebildiğinden, model verileri de hafalık frekansa oluşurulmuş ve 22:1 ile 21:52 dönemini kapsayan 468 gözlemden meydana gelen bir örneklem elde edilmişir. TCMB kaynaklarında, naki, aşı, konu ve icari kredi oranlarına ulaşılabilmekedir. Ancak, konu kredilerinin vade yapısının diğer üç kredi üründen farklı olması ve bu nedenle oran olarak diğerlerinden farklılaşması gibi nedenlerle; naki, aşı ve icari kredi oranlarının oralaması spread hesabında dikkae alınmışır. Diğer yandan, mevdua faizleri de mudilerin en fazla rağbe eikleri vadeler olan aylık, üç aylık ve yıllık mevduaların faiz oranlarının bir oralaması olarak hesaplamaya dâhil edilmişir..2. Tahmin Sonuçları ve Bulguların Değerlendirilmesi Modelin ekonomerik analizi, 2. bölümde yapılan eorik açıklamalar ışığında (6) numaralı durum-uzay siseminin Kalman filresi yoluyla ahmin edilmesi ve paramereler vekörünün elde edilmesi esasına dayanmakadır. Ardından gözlenen serinin Kalman filresi yardımıyla elde edilen bir adım sonraki beklenisi ve varyansı kullanılarak ödememe riski analiz edilecekir. Bu bağlamda, (7) numaralı eşilikle ifade edilen olabilirlik fonksiyonu hesaplanmış ve bu fonksiyonu maksimize eden kasayılar arasından paramereler vekörünün kasayıları elde edilmişir. Tahmin sonuçları Tablo 1 de sunulmakadır. Tablo 1 deki sonuçların isaisik açıdan anlamlı oldukları son derece yüksek z esi değerlerinden anlaşılmakadır. Grafik 1 de ise (6) numaralı modelin ahmin sonuçları sunulmakadır. Grafiğin A panelinde gözlenen seri ve Kalman filresiyle elde edilen bir adım sonraki ahmin, B panelinde ise kalınılar veya yenilikler ile 2 karekök sandar haalar yer almakadır.
6 6 Bau TUNA Analizin ikinci aşaması Kalman filresi ahmininden elde edilen gözlem denklemi kalınıları veya yeniliklere uygulanan AR() sürecidir. Duffee nin (1999) önerdiği iki alernaif şekilde, yani (8) ve (9) numaralı modeller ahmin edilmiş ve ödememe riski öngörülmeye çalışılmışır. Elde edilen sonuçlar Tablo 2 de sunulmuşur. Tablo 1. (6) numaralı Durum-Uzay Modelinin Tahmin Sonuçları Ölçüm (Gözlem) Denklemi Paramereler Kasayılar Sd. Haa z Tesleri Anlamlılık ( 2 ) Durum (Geçiş) Denklemi Paramereler Nihai Durum Karekök Or.Sd. Haa z Tesleri Anlamlılık E-8-2.7E+8. Log. Olabilirlik ˆ E 6 8.E E E 5 Tablo 2. (8) ve (9) Numaralı Modellerin Tahmin Sonuçları: Spread deki Oynaklık ve Ödememe Riski a ai i ei i1 a a 1 a 2 a (-.62) (.41) (.956) (-1.471) R 2.6 F Tesi 1.7 (.61) b b u i i 1 i i1 b b 1 b 2 b.66 (7.972)*.2 (6.615)*.11 (2.28)**.19 (4.25).114 (.988)* R 2.25 F Tesi 8.2 (.) Tablo 2 de sunulan (8) ve (9) numaralı modellerin isaisik anlamlılık ve bağımlı değişkeni açıklama güçleri birbirlerinden farklıdır. (8) numaralı modelin ahmini isaisik açıdan anlamsız ve açıklama gücü yok denecek kadar düşükür. Buna karşılık, (9) numaralı modelin üm kasayıları %1 ve %5 düzeylerinde anlamlı, açıklama gücü makul sayılabilecek ölçüde yüksekir. Bu nedenle (9) numaralı modelin, ödememe riskini de asvir emeke daha başarılı olduğu söylenebilir. (9) numaralı modelin ahmin sonuçları Grafik 2 de sunulmuşur. Bu grafiğin A panelinde yenilikler ek başına, B panelinde ise yenilikler ile ahmin serileri birlike yer almakadır.
7 Banka Kredi Porföylerinin öneiminde Ödememe Riski Analizi: Kalman Filresine Dayanan Alernaif Bir önem Önerisi 61 Panel A- Cari Seri ve Tahmin 12 Grafik 1. Spread ve Bir Adım Sonraki Kalman Filresi Tahmini Spread Tahmin Panel B- Kalınılar (enilikler) ve 2 Karekök Sandar Haaları Kalinilar ± 2 Karekök Sd. Haa Tablo 2 deki sonuçlar Duffee nin (1999:22) beliriği şekilde incelendiğinde, gözlenen değişkenin bir adım sonraki Kalman ahminlerinden harekele ulaşılan yeniliklerdeki oynaklığa açıkça işare emeke ve böylece anlık ödememe riskini başarıyla yansımakadır. Duffee; bu ür modellemelerde AR(1) kasayısının değerinin GARCH kasayısı gibi değerlendirileceğini ifade emişir. O halde anlamlı bulunan (9) numaralı model b 1 kasayısı bu anlamda incelenmelidir. Söz konusu kasayı anlamlı ve sıfırdan farklıdır. Ayrıca bir hayli yüksek olmasına bakılarak, GARCH ekisinin güçlü olduğu da söylenebilir. SONUÇ Bu çalışmada banka kredi yöneiminde emel bir unsur olan ve banka performansını doğrudan ekileyen ödememe riskinin ahmini için alernaif bir model kullanılarak bazı ekonomerik analizler yapılmışır. Banka kredileri, diğer sabi geirili menkuller gibi değerlendirilebilir. Buna bağlı olarak da bir porföy anlayışı içinde yöneilerek ve maruz kalınabilecek ödememe riski çeşilendirilerek indirgenebilir. Ama farklı ür ve yapıdaki kredilerin bir bileşimi olan banka kredi porföylerinde, ödememe riski porföyde yer alan krediden krediye değişecekir. Dolayısıyla gözlenmesi ve elbee ölçümü zordur.
8 62 Bau TUNA Grafik 2. Ödememe Riski ve Tahmini Panel A- Mulak enilikler (Kalınılar) enilikler (Mulak) Panel B- enilikler ve (9) Numaralı Model Tahmini enilikler Tahmin Bununla birlike, kredi porföylerinin ödememe riskinin gözlenemeyeceği peşinen kabul edilerek ve gözlenebilen değişkenlerden harekele modellenmesi mümkün olabilir. Bu bakımdan bankaların operasyonel kazançlarının bir ölçüü olan kredi spread i kullanılabilir. Kredi spread i eorik olarak ödememe riskine dair gözlenemeyen bilgiyi içinde barındırmakadır ve durum-uzay anlayışında modellendiğinde ödememenin yoğunluğunu belirleyerek buna dayalı riskin ölçümüne yardımcı olacakır. Çalışmanın hareke nokası da budur. apılan Kalman filresi ahminleri ile kredi spread inden harekele, üm icari bankacılık sekörü için gözlenemeyen ödememe riski ahmin edilmişir. Cari dönemdeki bilgiyle bir dönem sonra meydana gelecek değişme espi edilebilmekedir. Gözlemler ile bir dönem sonraki ahmin arasındaki farkan elde edilen yenilikler veya kalınılar ödememe riskine dair bilgiyi içermekedir. Çalışmada gözlem denkleminden harekele elde edilen kalını serisi AR() süreci şeklinde ahmin edilerek, bilindik GARCH ölçüüne benzer bir oynaklık değeri hesaplanmışır. Elde edilen bu değer incelendiğinde, kredi spreadi nde oldukça yüksek bir oynaklık ve riske işare eiği belirlenmişir. Durum-uzay modelleri ve Kalman filresi, banka kredileri ve ödememe riski örneğinde olduğu gibi, gözlenemeyen değişkenlerin ahmin edilmesinde önemli avanajlar sunmakadır. Bu yönleriyle bilinen ve sık kullanılan oynaklık ve risk ahmini yönemlerine de bir alernaif oluşurmakadırlar. Çalışmada kullanılan yaklaşım, firmadan seköre farklı boyularda kullanılabilecek kadar esnek ve güçlü bir analiz aracıdır. Bu yönüyle banka yöneicilerinin ve oorielerin karar alma süreçlerindeki ekinliği arırabilir ve yeni bakış açıları sunabilir.
9 Banka Kredi Porföylerinin öneiminde Ödememe Riski Analizi: Kalman Filresine Dayanan Alernaif Bir önem Önerisi 6 KANAKÇA BERARDI, Andrea CİRAOLO, Sefania ve TROVA, Michele. (24), The Term Srucure of Credi Spreads on Sovereign Bonds, Kaholike Universiei Leuven, Faculy of Business and Economics Papers (hp:// srucure.pdf). BERARDI, Andrea ve TROVA, Michele. (25), Credi Spreads and Defaul Probabiliies in Emerging Marke Bond Prices, Universiy of Verona, Deparmen of Economics Papers, (hp://dse.univr.i/berardi/csdp.pdf). BOHN, R. Jeffrey ve STEİN, Roger M. (29), Acive Credi Porfolio Managemen in Pracice, New Jersey: Wiley. DUFFEE, Gregory R. (1998), The Relaion beween Treasury ields and Corporae Bond ield Spreads, Journal of Finance, 5(6), DUFFEE, Gregory R. (1999), Esimaing he Price of Defaul Risk, Review of Financial Sudies, 12(1), DUFFIE, Darrell ve SINGLETON, Kenneh. (1999), Modeling Term Srucures of Defaulable Bonds, Review of Financial Sudies, 12(4), DUFFIE, Darrell. (1996), Dynamic Asse Pricing Theory, Second Ediion, Princeon: Princeon Universiy Press. DUFFIE, Darrell - PEDERSEN, Lasse H. ve SINGLETON, Kenneh J. (22), Modeling Sovereign ield Spreads: Acase Sudy of Russian Deb, Journal of Finance, 58(1), MERTON, Rober C. (1974). On he Pricing of Corporae Deb: The Risk Srucure of Ineres Raes, Journal of Finance, 29(2),
BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI
BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI Arş. Gör. Furkan EMİRMAHMUTOĞLU Yrd. Doç. Dr. Nezir KÖSE Arş. Gör. Yeliz YALÇIN
DetaylıDolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler
Dolar Kurundaki Günlük Harekeler Üzerine Bazı Gözlemler Türkiye Bankalar Birliği Ekonomi Çalışma Grubu Toplanısı 28 Nisan 2008, İsanbul Doç. Dr. Cevde Akçay Koç Finansal Hizmeler Baş ekonomis cevde.akcay@yapikredi.com.r
DetaylıTürkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI
Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası Sayı: 2010-8 / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI TCMB Faiz Kararlarının Piyasa Faizleri Ve Hisse Senedi Piyasaları Üzerine Ekisi Mura Duran Refe Gürkaynak Pınar Özlü Deren
DetaylıÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI
ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI ÇOKLU DOĞRUSALLIĞIN ANLAMI Çoklu doğrusal bağlanı; Bağımsız değişkenler arasında doğrusal (yada doğrusala yakın) ilişki olmasıdır... r xx i j paramereler belirlenemez hale gelir.
DetaylıKONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ
KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ İsmail KINACI 1, Aşır GENÇ 1, Galip OTURANÇ, Aydın KURNAZ, Şefik BİLİR 3 1 Selçuk Üniversiesi, Fen-Edebiya Fakülesi İsaisik
DetaylıTCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ
Cenral Bank Review Vol. 10 (July 2010), pp.23-32 ISSN 1303-0701 prin / 1305-8800 online 2010 Cenral Bank of he Republic of Turkey hp://www.cmb.gov.r/research/review/ TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ
DetaylıSORU SETİ 02 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI
Ekonomeri 8 Ocak, 0 Gazi Üniversiesi İkisa Bölümü SORU SETİ 0 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI PROBLEM Aşağıda verilen avuk ei alebi fonksiyonunu düşününüz (960-98): lny = β + β ln X + β ln X + β ln X +
DetaylıYAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
YAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI TC. Pamukkale Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Yüksek Lisans Tezi Ekonomeri Anabilim Dalı Abdullah Emre ÇAĞLAR
DetaylıWhite ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini
Ekonomeri ve İsaisik Sayı:4 006-1-8 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ Whie ın Heeroskedisie Tuarlı Kovaryans Marisi Tahmini Yoluyla Heeroskedasie Alında Model Tahmini
DetaylıEŞANLI DENKLEMLİ MODELLER
EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER Eşanlı denklem siseminde, Y den X e ve X den Y ye karşılıklı iki yönlü eki vardır. Y ile X arasındaki karşılıklı ilişki nedeniyle ek denklemli bir model
DetaylıZaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri
Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, InroducoryEconomericsA Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök
DetaylıTürkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu
Hayvansal Üreim 53(): 3-39, 01 Araşırma Türkiye de Kırmızı E Üreiminin Box-Jenkins Yönemiyle Modellenmesi ve Üreim Projeksiyonu Şenol Çelik Ankara Üniversiesi Fen Bilimleri Ensiüsü Zooekni Anabilim Dalı
DetaylıBox-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama
Kocaeli Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi (6) 2003 / 2 : 49-62 Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama Hüdaverdi Bircan * Yalçın Karagöz ** Öze: Bu çalışmada geleceği
DetaylıGlobal Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği
Volume 5 Number 4 2014 pp. 71-88 ISSN: 1309-2448 www.berjournal.com Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği Aydın Yüksel a Aslı Yüksel b Öze: Bu makale Ağusos 2007 arihinde oraya
DetaylıA nonlinear estimation of monetary policy reaction function for Turkey
MPRA Munich Personal RePEc Archive A nonlinear esimaion of moneary policy reacion funcion for Turkey Tolga Omay Omay and Mubariz Hasanov Çankaya Üniversiesi 6. July 006 Online a hp://mpra.ub.uni-muenchen.de/054/
DetaylıYAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ
Aaürk Ü. İİBF Dergisi, 0. Ekonomeri ve İsaisik Sempozyumu Özel Sayısı, 20 463 YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ Oğuz KAYNAR Serkan TAŞTAN 2 Ferhan DEMİRKOPARAN 3 Öze: Doğalgaz emini nokasında
Detaylı24.05.2010. Birim Kök Testleri. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri
Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, Inroducory Economerics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök
DetaylıAyhan Topçu Accepted: January 2012. ISSN : 1308-7304 ayhan_topcu@hotmail.com 2010 www.newwsa.com Ankara-Turkey
ISSN:136-3111 e-journal of New World Sciences Academy 212, Volume: 7, Number: 1, Aricle Number: 3A47 NWSA-PHYSICAL SCIENCES Received: December 211 Ayhan Toçu Acceed: January 212 Fahrein Arslan Series :
DetaylıLong memory and structural breaks on volatility: evidence from Borsa Istanbul
MPRA Munich Personal RePEc Archive Long memory and srucural breaks on volailiy: evidence from Borsa Isanbul Emrah Ismail Cevik and Gülekin Topaloğlu Namık Kemal Universiy, Bülen Ecevi Universiy 014 Online
DetaylıTeknolojik bir değişiklik veya üretim arttırıcı bir yatırımın sonucunda ihracatta, üretim miktarında vs. önemli artışlar olabilir.
YAPISAL DEĞİŞİKLİK Zaman serileri bazı nedenler veya bazı fakörler arafından ekilenerek zaman içinde değişikliklere uğrayabilirler. Bu değişim ikisadi kriz, ikisa poliikalarında yapılan değişiklik, eknolojik
DetaylıİMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ
Sosyal Bilimler Dergisi 2010, (4), 25-32 İMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ Özlem YORULMAZ - Oya EKİCİ İsanbul Üniversiesi İkisa Fakülesi Ekonomeri Bölümü
DetaylıTÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ
Nüfusbilim Dergisi\Turkish Journal of Populaion Sudies, 2012, 34, 31-50 31 TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ Ölümlülük ahminleri, demografi ve aküerya bilimlerinde önemli bir rol oynamakadır.
DetaylıBölüm 3 HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME YÖNTEMLERİ
Bölüm HAREKETLİ ORTALAMALAR VE DÜZLEŞTİRME ÖNTEMLERİ Bu bölümde üç basi öngörü yönemi incelenecekir. 1) Naive, 2)Oralama )Düzleşirme Geçmiş Dönemler Şu An Gelecek Dönemler * - -2-1 +1 +2 + Öngörü yönemi
DetaylıTürkiye nin Kabuklu Fındık Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi
TÜRK TARIM ve DOĞA BİLİMLERİ DERGİSİ TURKISH JOURNAL of AGRICULTURAL and NATURAL SCIENCES www.urkjans.com Türkiye nin Kabuklu Fındık Üreiminde Üreim-Fiya İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi Şenol ÇELİK*
Detaylıeyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association
eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Associaion Ekonomik Yaklaşım 016, 7(99): 1-15 www.ekonomikyaklasim.org doi: 10.5455/ey.35908 BIST-100 Endeksinin Volail Davranışlarının Simerik Ve Asimerik Sokasik Volailie
DetaylıDEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller
DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıılmış Gecikme ve Ooregresiv Modeller 1 Zaman serisi modellerinde, bağımlı değişken Y nin zamanındaki değerleri, bağımsız X değişkenlerinin zamanındaki cari
DetaylıAYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ
AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ,, 15(),71-79 AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ Selim Adem HATIRLI Vecdi DEMİRCAN Ali Rıza AKTAŞ Süleyman Demirel Üniversiesi Ziraa Fakülesi Tarım
DetaylıRASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 1950-1995 1
RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları 950-995 Rahmi YAMAK * Yakup KÜÇÜKKALE ** ÖZET Bu çalımada, Rasyonel Bekleniler Doal Oran Hipoezinin, Çıkı (ya da isizliin) alep (ya
DetaylıDağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller. Mehmet Vedat PAZARLIOĞLU
Dağıılmış Gecikme ve Ooregresiv Modeller Mehme Veda PAZARLIOĞLU Saik Model Nedir? Saik Model, Y ve X arasında aynı dönemde yani döneminde oraya çıkan ilişkiden gelmekedir. Y = b 0 + b 1 X + u, (=1,2,,n.)
DetaylıMurat MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.tr Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) ÖZET
İMKB Piyasalarındaki Volailienin Modellenmesi ve Öngörülmesi: Asimerik GARCH Modelleri ile bir Uygulama Mura MAZIBAŞ mmazibas@bddk.org.r Bankacılık Düzenleme ve Deneleme Kurumu (BDDK) ÖZET Çalışmada, 5
DetaylıT.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOK DEĞİŞKENLİ EŞİKSEL OTOREGRESİF MODELLER ÜZERİNE BİR ÇALIŞMA Ümran Münire KAHRAMAN DOKTORA TEZİ İsaisik Anabilim Dalı 2012 KONYA Her Hakkı Saklıdır TEZ
DetaylıDEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller
DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıılmış Gecikme ve Ooregresiv Modeller 1 Saik Model Y = b 0 + b 1 X + u, (=1,2,,n.) Saik Model, Y ve X arasında aynı dönemde yani döneminde oraya çıkan ilişkiden
DetaylıKalitatif VAB Modelleri ile Türkiye de Durgunlukların Kestirimi
Volume 2 Number 4 2011 pp. 51-72 ISSN: 1309-2448 www.berjournal.com Kaliaif VAB Modelleri ile Türkiye de Durgunlukların Kesirimi K. Bau Tunay a Öze: Bu çalışmada, 1986-2010 dönemi verileri kullanılarak
DetaylıTÜRK KATILIM BANKALARININ FON KAYNAKLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLER VE BU BANKALARIN KLASİK BANKALARLA İLİŞKİLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA 1
TÜRK KATILIM BANKALARININ FON KAYNAKLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLER VE BU BANKALARIN KLASİK BANKALARLA İLİŞKİLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA 1 Musafa Emin GÜL * Talip TORUN ** Cüney DUMRUL *** ÖZ Kaılım bankalarının
DetaylıRasyonel Beklentiler Hipotezinin Testi: Enflasyon, Faiz ve Kur 1
Çukurova Üniversiesi İİBF Dergisi Cil:17 Sayı:1 Haziran 2013 ss.17-35 Rasyonel Bekleniler Hipoezinin Tesi: Enflasyon, Faiz ve Kur 1 Tes of he Raional Expecaions Hypohesis: Inflaion, Ineres Rae and Exchange
DetaylıTürkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-6 / 1 Nisan 2010 EKONOMİ NOTLARI FİNANSAL STRES VE İKTİSADİ FAALİYET -10 -15 -20.
Cumhuriye Merkez Bankası Sayı: 2010-6 / 1 Nisan 2010 EKONOMİ NOTLARI FİNANSAL STRES VE İKTİSADİ FAALİYET Selim Elekdağ İbrahim Burak Kanlı Absrac: This noe examines he ineracion beween financial sress
DetaylıBirim Kök Testleri 3/24/2016. Bir stokastik sürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde
Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, Inroducory Economerics A Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök
DetaylıDÖVİZ KURU POLİTİKALARI VE TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ ETKİLEŞİMLERİ
ARAŞTIRMA RAPORU (Kamuya Açık) DÖVİZ KURU POLİTİKALARI VE TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ ETKİLEŞİMLERİ DR. MUSTAFA ÖZÇAM BAŞUZMAN ARAŞTIRMA DAİRESİ 27.02.2004 İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 2. DÖVİZ KURU
DetaylıFAİZ ORANINDAKİ BİR ARTIŞ CARİ İŞLEMLER AÇIĞINI ARTIRIR MI?
FAİZ ORANINDAKİ BİR ARTIŞ CARİ İŞLEMLER AÇIĞINI ARTIRIR MI? Ehem ESEN, Zekeriya YILDIRIM, S. Faih KOSTAKOĞLU FAİZ ORANINDAKİ BİR ARTIŞ CARİ İŞLEMLER AÇIĞINI ARTIRIR MI? Ehem ESEN Yrd.Doç.Dr. Anadolu Üniversiesi,
DetaylıSatın Alma Gücü Paritesinin Azerbaycan, Kazakistan ve Kırgızistan İçin Geçerliliği: Birim Kök ve Eşbütünleşme Analizi
259-284 Saın Alma Gücü Pariesinin Azerbaycan, Kazakisan ve Kırgızisan İçin Geçerliliği: Birim Kök ve Eşbüünleşme Analizi Turhan Korkmaz Emrah İsmail Çevik ** Nüke Kırcı Çevik *** Öz Bu çalışmada Azerbaycan,
DetaylıBİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1
BİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1 Bülen DOĞRU* Musafa UYSAL** ÖZET Bu çalışmanın amacı 2000:1-2012:09 döneminde Türkiye
DetaylıHİSSE SENEDİ PİYASALARINDA SÜRÜ DAVRANIŞI: BİST TE BİR ARAŞTIRMA HERDING IN STOCK MARKETS: A RESEARCH IN BIST Bahadır ERGÜN Hatice DOĞUKANLI
Uluslararası Sosyal Araşırmalar Dergisi The Journal of Inernaional Social Research Cil: 8 Sayı: 40 Volume: 8 Issue: 40 Ekim 2015 Ocober 2015 www.sosyalarasirmalar.com Issn: 1307-9581 HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA
DetaylıFİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ
FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ Yrd. Doç. Dr. Hülya Kanalıcı Akay Uludağ Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Mehme Nargeleçekenler Uludağ Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi
DetaylıBOBĐNLER. Bobinler. Sayfa 1 / 18 MANYETĐK ALANIN TEMEL POSTULATLARI. Birim yüke elektrik alan içerisinde uygulanan kuvveti daha önce;
BOBĐER MAYETĐK AAI TEME POSTUATARI Birim yüke elekrik alan içerisinde uygulanan kuvvei daha önce; F e = qe formülüyle vermişik. Manyeik alan içerisinde ise bununla bağlanılı olarak hareke halindeki bir
DetaylıAnahtat Kelimeler: Volatilite, Basel II, Geriye Dönük Test, Riske Maruz Değer
Volume Number 3 011 pp. 1-17 ISSN: 1309-448 www.berjournal.com RMD Hesaplamalarında Volailie Tahminleme Modellerinin Karşılaşırılması ve Basel II Yaklaşımına Göre Geriye Dönük Tes Edilmesi: İMKB 100 Endeksi
DetaylıTÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ
TÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ Doç. Dr. Macide Çiçek Dumlupınar Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Öze Bu çalışmada Türkiye de devle iç borçlanma seneleri,
DetaylıZonguldak-Ulus Orman İşletme Müdürlüğü Göknar, Kayın ve Karaçam Ağaç Türleri için Kütük Çapı ve Boyu ile Göğüs Çapı
Zonguldak-Ulus Orman İşleme Müdürlüğü Göknar, Kayın ve Karaçam Ağaç Türleri için Küük Çapı ve Boyu ile Göğüs Çapı İlişkisi *Birsen DURKAYA, Ali DURKAYA Barın Üniversiesi Orman Fakülesi, Barın/Türkiye Sorumlu
DetaylıTHE CAUSALITY RELATION BETWEEN CONSUMER CONFIDENCE AND STOCK PRICES: CASE OF TURKEY. Abstract
Ekonomik ve Sosyal Araşırmalar Dergisi, Bahar 20, Cil:7, Yıl:7, Sayı:, 7:53-65 TÜKETİCİ GÜVENİ VE HİSSE SENEDİ FİYATLARI ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ * Yusuf Volkan TOPUZ ** THE CAUSALITY
DetaylıİSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI NDA EŞHAREKETLİLİK VE ASİMETRİK AYARLAMA
Yıl: 24 Sayı:88 Temmuz 2010 97 İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI NDA EŞHAREKETLİLİK VE ASİMETRİK AYARLAMA Ebru Yüksel* - Güldal Güleryüz** 32 Öze Bu makale, İsanbul Menkul Kıymeler Borsası na (İMKB) ai
DetaylıVadeli İşlem Piyasasında Optimal Hedge Rasyosunun Statik ve Dinamik Teknikler Yardımıyla Hesaplanması
Uluslararası Alanya İşleme Fakülesi Dergisi Inernaional Journal of Alanya Faculy of Business Yıl:014, C:6, S:3, s. 1-13 Year:014, Vol:6, No:3, s. 1-13 Vadeli İşlem Piyasasında Opimal Hedge Rasyosunun Saik
DetaylıThe Nonlinear Models with Measurement Error and Least Squares Estimation
D.Ü.Ziya Gökalp Eğiim Fakülesi Dergisi 5,17-113 5 ÖLÇÜM HATALI LiNEER OLMAAN MODELLER ve EN KÜÇÜK KARELER KESTİRİMİ The Nonlinear Models wih Measuremen Error and Leas Squares Esimaion Öze : u çalışmada,
DetaylıİMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi
İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:41, Sayı/No:, 1, 14-6 ISSN: 133-173 www.ifdergisi.org 1 İMKB 1 endeksindeki kaldıraç
DetaylıBasınçlı İnfiltrasyon Yöntemi İle Üretilmiş SiC/Al2014 Kompozitin Isıl İletkenliği Üzerine İnfiltrasyon Sıcaklığının Etkisi
6 h Inernaional Advanced Technologies Symposium (IATS 11), 16-18 May 2011, Elazığ, Turkey Basınçlı İnfilrasyon Yönemi İle Üreilmiş SiC/Al2014 Kompoziin Isıl İlekenliği Üzerine İnfilrasyon Sıcaklığının
DetaylıGÖRÜNMEZ AMA HĐSSEDĐLMEZ DEĞĐL: TÜRKĐYE'DE ÇIKTI AÇIĞI
Cenral Bank Review Vol. 11 (July 211), pp.15-28 ISSN 133-71 prin / 135-88 online 211 Cenral Bank of he Republic of Turkey hp://www.cmb.gov.r/research/review/ GÖRÜNMEZ AMA HĐSSEDĐLMEZ DEĞĐL: TÜRKĐYE'DE
DetaylıBirim Kök Testleri. Random Walk. Bir stokastiksürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde
Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, Inroducory Economerics A Modern Approach, 2nd. ed., 02, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök
DetaylıYILDIZ TEKNĐK ÜNĐVERSĐTESĐ DEPARTMENT OF ECONOMICS WORKING PAPERS
YILDIZ TEKNĐK ÜNĐVERSĐTESĐ DEPARTMENT OF ECONOMICS WORKING PAPERS hp://ideas.repec.org/s/yil/wpaper.hml UZAY-ZAMAN ARDIŞIK BAĞLANIM HAREKETLĐ ORTALAMA (UZABHO) MODELLERĐ VE TAHMĐN SÜRECĐ: TÜRKĐYE DE BÖLGESEL
DetaylıTURİZM GELİŞMESİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN EKONOMETRİK ANALİZİ
T.C. KÜLTÜR ve TURİZM BAKANLIĞI STRATEJİ GELİŞTİRME BAŞKANLIĞI TURİZM GELİŞMESİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN EKONOMETRİK ANALİZİ UZMANLIK TEZİ Selim DAĞLIOĞLU EKİM - 010 ANKARA T.C. KÜLTÜR
DetaylıTurizm Talebi ve Döviz Kuru Şokları: Türk Turizm Sektörü İçin Ekonometrik Bir Analiz
Turizm Talebi ve Döviz Kuru Şokları: Türk Turizm Sekörü İçin Ekonomerik Bir Analiz Kuruluş BOZKURT Yrd. Doç. Dr., Adnan Menderes Üniversiesi Söke İşleme Fakülesi, Bankacılık ve Finans Bölümü kuriboz_48@homail.com
DetaylıÇoklu Doğrusal Regresyon Modelinde Değişken Seçiminin Zootekniye Uygulanışı
Ç.Ü.Z.F. Dergisi, 2015, 30 (1) : 1 8 J.Agric. Fac. Ç.Ü., 2015, 30 (1) : 1-8 Çoklu Doğrusal Regresyon inde Değişken Seçiminin Zooekniye Uygulanışı G. Tamer KAYAALP (1) Melis ÇELİK GÜNEY (1) Zeynel CEBECİ
DetaylıKonut Primi ve Kira Getiri Büyümesinin Varyans Ayrıştırması. Celil Zurnacı 1, Eray Akgün, Murat Karaöz Akdeniz Üniversitesi
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 5 Konu Primi ve Kira Geiri Büyümesinin Varyans Ayrışırması Celil Zurnacı 1, Eray Akgün, Mura Karaöz Akdeniz Üniversiesi Türkiye
DetaylıA Study on the Estimation of Supply Response of Cotton in Cukurova Region
MPRA Munich Personal RePEc Archive A Sudy on he Esimaion of Suly Resonse of Coon in Cukurova Region Erkan Akas Faculy of Economics & Admin.Sciences a BIGA 2006 Online a h://mra.ub.uni-muenchen.de/8648/
DetaylıHafta 7: FrekaNS BÖLGESİNE DOĞRU: FOURIER SERİLERİ. İçindekiler
Hafa 7: FrekaNS BÖLGESİNE DOĞRU: FOURIER SERİLERİ İçindekiler 4. ek ve çif sinyaller (Odd & Even signals)... 2 4.2 Konjüge simeri ve konjüge ani-simeri özelliği... 4 4.3 Sürekli zaman periyodik sinyallerin
DetaylıİŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH
Doğuş Üniversiesi Dergisi, (), 57-65 İŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH Serve CEYLAN Giresun Üniversiesi İİBF, İkisa
DetaylıOTOKORELASYON OTOKORELASYON
OTOKORELASYON OTOKORELASYON Y = α + βx + u Cov (u,u s ) 0 u = ρ u -1 + ε -1 < ρ < +1 Birinci dereceden Ookorelasyon Birinci Dereceden Ooregressif Süreç; A R(1) e = ρ e -1 + ε Σe e ˆ ρ = Σ 1 e KARŞILA ILAŞILAN
DetaylıTürkiye de Döviz Kuru Oynaklığının SWARCH Yöntemi İle Analizi
Finans Poliik & Ekonomik Yorumlar 2007 Cil: 44 Sayı:512 43 Türkiye de Döviz Kuru Oynaklığının SWARCH Yönemi İle Analizi Öze Bülen GÜLOĞLU 1 Ayşe AKMAN 2 Bu çalışmada, Mar 2001-Mar 2007 arihleri arası dönemde
DetaylıÇift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile)
Tahmin Yönemleri Çif Üsel Düzelme (Hol Meodu ile) Hol meodu, zaman serilerinin, doğrusal rend ile izlenmesi için asarlanmış bir yönemdir. Yönem (seri için) ve (rend için) olmak üzere iki düzelme kasayısının
DetaylıAraşırma Makaleleri REEL DÖVİZ KURU BELİRSİZLİĞİ İ TİCARET PERFORMA SI A ETKİSİ: TÜRKİYE UYGULAMASI Erşan SEVER ÖZET Bu çalışmada reel döviz kuru belirsizliğinin Türkiye nin icare performansına ekisi araşırılmışır.
DetaylıKOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS MODELLERİ İLE TÜRKİYE ALTIN PİYASASI ENDEKSİ VOLATİLİTELERİNİN TAHMİN EDİLMESİ
Cil/Volume: 15 Sayı/Issue: Haziran/June 017 ss./pp. 163-181 İ. E. Kayral Doi: hp://dx.doi.org/10.11611/yead.6404 KOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS MODELLERİ İLE TÜRKİYE ALTIN PİYASASI ENDEKSİ VOLATİLİTELERİNİN TAHMİN
DetaylıC.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 1, 2010 141
C.Ü. İkisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cil 11, Sayı 1, 2010 141 BİR MALİYE POLİTİKASI ARACI OLARAK BORÇLANMA VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ (1990 2009) Hali ÇİÇEK *, Süleyman GÖZEGİR ** ve
DetaylıELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ
TC SAKARYA ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ELEKTRİKELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ELM21 ELEKTRONİKI DERSİ LABORATUAR FÖYÜ DENEYİ YAPTIRAN: DENEYİN ADI: DENEY NO: DENEYİ YAPANIN ADI ve SOYADI: SINIFI: OKUL NO:
DetaylıTÜRKİYE DE 1963 2006 DÖNEMİNDE KAMU VE ÖZEL SEKTÖR ÜCRETLERİ ÜZERİNE AMPİRİK BİR UYGULAMA
TÜRKİYE DE 1963 2006 DÖNEMİNDE KAMU VE ÖZEL SEKTÖR ÜCRETLERİ ÜZERİNE AMPİRİK BİR UYGULAMA Mura ASLAN Eskişehir Osmangazi Üniversiesi H. Kürşad ASLAN Ken Sae Üniversiesi Öze İskandinav ücre modelinden hareke
DetaylıDOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI. BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġstenecek Veriler
DOĞAL GAZ DEPOLAMA ġġrketlerġ ĠÇĠN TARĠFE HESAPLAMA USUL VE ESASLARI BĠRĠNCĠ KISIM Amaç, Kapsam, Dayanak, Tanımlar ve Ġsenecek Veriler BĠRĠNCĠ BÖLÜM Amaç, Kapsam, Dayanak ve Tanımlar Amaç ve kapsam Madde
DetaylıReel ve Nominal Şokların Reel ve Nominal Döviz Kurları Üzerindeki Etkileri: Türkiye Örneği
Reel ve Nominal Şokların Reel ve Nominal Döviz Kurları Üzerindeki Ekileri: Türkiye Örneği Öze Ahme Mura ALPER Bu çalışma Türkiye deki reel döviz kuru dalgalanmalarının kaynaklarını açıklamayı amaçlamakadır.
DetaylıCORPORATE BOND PRICING IN INTERNATIONAL MARKETS
ULUSLARARASI PİYASALARDA ÖZEL SEKTÖR TAHVİL FİYATLAMASI Sezin SÜER* ÖZ Global bazda büyük mikarlarla ifade edilen özel sekör ahvillerinin Türkiye de derin bir piyasası bulunmamakadır. Bunda genel ekonomik
DetaylıYaz Saati Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Getirisine Etkisinin Test Edilmesi
EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Cil: 10 Sayı: 4 Ekim 2010 ss. 1139-1153 Yaz Saai Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Geirisine Ekisinin Tes Edilmesi Tesing he Effec of he Dayligh Saving Time
DetaylıFİNANSAL ZAMAN SERİLERİ İÇİN ORTALAMAYA DÖNME SIÇRAMA DİFÜZYON MODELİ
Marmara Üniversiesi İ.İ.B.F. Dergisi YIL 7, CİLT XXII, AYI 1 FİNANAL ZAMAN ERİLERİ İÇİN ORTALAMAYA DÖNME IÇRAMA DİFÜZYON MODELİ Doç. Dr. Ömer ÖNALAN * Öze Bu çalışmada, finansal menkul kıyme zaman serilerinin
DetaylıBorsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği
Volume 4 Number 3 03 pp. -40 ISSN: 309-448 www.berjournal.com Borsa Geiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yönemlerle Analizi: Türkiye Örneği Yusuf Ekrem Akbaşa Öze: Bu çalışmada,
Detaylı4) Seyrek rastlanılan bir hastalık için belli bir zaman araalığında bu hastalığa yakalananların sayısının gözlenmesi,
POĐSSON DAĞILIMI Poisson Dağılımı sürekli oramlarda (zaman, alan, hacim, ) kesikli sonuçlar veren ve aşağıda a),b),c) şıklarında belirilen özelliklere sahip deneylerin modellenmesinde kullanılan bir dağılım
DetaylıALTIN FİYATLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN TESPİTİ ÜZERİNE: MGARCH MODELİ İLE BİR İNCELEME
ALTIN FİYATLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN TESPİTİ ÜZERİNE: MGARCH MODELİ İLE BİR İNCELEME ÖZET Prof.Dr.Cengiz TORAMAN Balıkesir Üniversiesi, İİBF,İşleme Bölümü Cengizoraman4@yahoo.com Öğr.Gör.Çağaay BAŞARIR
DetaylıHİSSE SENEDİ FİYATLARI VE DÖVİZ KURU İLİŞKİSİ
The Journal of Academic Social Science Sudies Inernaional Journal of Social Science Doi number:hp://dx.doi.org/10.9761/jasss2963 Number: 37, p. 399-408, Auumn I 2015 Yayın Süreci Yayın Geliş Tarihi Yayınlanma
DetaylıTüketici Güveni ve Hisse Senedi Fiyatları Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği (2004: :01)
June 7-9, 2009, Eskişehir, Turkey. Tükeici Güveni ve Hisse Senedi Fiyaları Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği (2004:0-2009:0) Yusuf Volkan Topuz * İkisadi İdari Bilimler Fakülesi, İşleme Bölümü,
DetaylıREEL DÖVİZ KURU VE DIŞ TİCARET DENGESİ İLİŞKİSİ:
Ekonomeri ve İsaisik Sayı: 005 9 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ REEL DÖVİZ KURU VE DIŞ TİCARET DENGESİ İLİŞKİSİ: Prof.Dr. Rahmi YAMAK; Abdurrahman KORKMAZ * Absrac
DetaylıHalloween Etkisinin İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Geçerliliğinin Testi. The Validity of the Halloween Effect in the Istanbul Stock Exchange
Halloween Ekisinin İsanbul Menkul Kıymeler Borsasında Geçerliliğinin Tesi Öze Halloween Ekisinin İsanbul Menkul Kıymeler Borsasında Geçerliliğinin Tesi Dr. Veli YILANCI İsanbul Üniversiesi İkisa Fakülesi
DetaylıTÜRKĐYE NĐN FĐNANSAL PĐYASA LĐKĐDĐTESĐ, ÖLÇÜMÜ VE ANALĐZĐ
Cenral Bank Review Vol. 11 (January 2011), pp.11-28 ISSN 1303-0701 prin / 1305-8800 online 2011 Cenral Bank of he Republic of Turkey hp://www.cmb.gov.r/research/review/ TÜRKĐYE NĐN FĐNANSAL PĐYASA LĐKĐDĐTESĐ,
DetaylıÜCRET-FİYAT SPİRALİ: TÜRK İMALAT SANAYİ ÖRNEĞİ
45 ÜCRET-FİYAT SPİRALİ: TÜRK İMALAT SANAYİ ÖRNEĞİ Zehra ABDİOĞLU * ÖZET Bu çalışma Türkiye için 2005-2012 dönemi iibariyle ara malı, dayanıklı ükeim malı, dayanıksız ükeim malı, enerji ve sermaye malı
DetaylıTÜRKİYE'DE ŞEKER FİYATLARINDAKİ DEĞİŞİMİN OLASI ETKİLERİNİN TAHMİNİ: BİR SİMÜLASYON DENEMESİ
TÜRKİYE'DE ŞEKER FİYATLARINDAKİ DEĞİŞİMİN OLASI ETKİLERİNİN TAHMİNİ: BİR SİMÜLASYON DENEMESİ Yrd.DoçDr. Halil FİDAN Doç.Dr. Erdemir GÜNDOĞMUŞ rof.dr. Ahme ÖZÇELİK 1.GİRİŞ Şekerpancarı önemli arım ürünlerimizden
DetaylıDoç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ
TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim
Detaylıİstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda haftanın günü etkisi ve Ocak ayı anomalilerinin ARCH-GARCH modelleri ile test edilmesi
İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:37, Sayı/No:2, 2008, 98-110 ISSN: 1303-1732 - www.ifdergisi.org 2008 İsanbul Menkul Kıymeler
DetaylıİMKB de Fiyat-Hacim İlişkisi - Asimetrik Etkileşim
YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:009 Cil:6 Sayı: Celal Bayar Üniversiesi İ.İ.B.F. MANİSA İMKB de Fiya-Hacim İlişkisi - Asimerik Ekileşim Yrd. Doç. Dr. Koray KAYALIDERE Celal Bayar Üniversiesi,U.B.Y.O., Bankacılık
DetaylıİŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ *
İşsizlik ve İnihar İlişkisi: 1975 2005 Var Analizi 161 İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: 1975 2005 VAR ANALİZİ Ferha TOPBAŞ * ÖZET İşsizlik, birey üzerinde olumsuz birçok soruna neden olan karmaşık bir olgudur.
DetaylıEnflasyonun Borsa Performansı Üzerindeki Etkisi
Kocaeli Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü Dergisi (7) 2004 / 1 : 23-35 Enflasyonun Borsa Performansı Üzerindeki Ekisi Osman Karamusafa * Ayku Karakaya ** Öze: Bu çalışmanın amacı, enflasyon oranının
DetaylıReel Döviz Kuru Endeksinin Otoregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi: İki Eşikli Tarch Yöntemi İle Modellenmesi
Reel Döviz Kuru Endeksinin Ooregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi: İki Eşikli Tarch Yönemi İle Modellenmesi Reel Döviz Kuru Endeksinin Ooregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi:
DetaylıAraştırma ve Para Politikası Genel Müdürlüğü Çalışma Tebliğ No:09/5
Araşırma ve Para Poliikası Genel Müdürlüğü Çalışma Tebliğ No:09/5 Para Poliikası, Parasal Büyüklükler ve Küresel Mali Kriz Sonrası Gelişmeler K. Azim ÖZDEMİR Temmuz 2009 Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası
DetaylıReel Kesim Güven Endeksi ile İMKB 100 Endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi
İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:38, Sayı/No:1, 009, 4-37 ISSN: 1303-173 - www.ifdergisi.org 009 Reel Kesim Güven Endeksi
DetaylıHisse Senedi Fiyatlarıyla Yabancı İşlem Hacmi Arasında Nedensellik:
Hisse Senedi Fiyalarıyla abancı İşlem Hacmi Arasında Nedensellik: Toda-amamoo aklaşımı Dr. Cüney AKAR Balıkesir Üniversiesi, Bandırma İİBF. Öze Bu çalışmada İsanbul Menkul Kıymeler Borsasında (İMKB) IMKB100
DetaylıFORECASTING TOURISM DEMAND BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND TIME SERIES METHODS: A COMPARATIVE ANALYSIS IN INBOUND TOURISM DEMAND TO ANTALYA
Süleyman Demirel Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi Y.2009, C.14, S.1 s.99-114. Suleyman Demirel Universiy The Journal of Faculy of Economics and Adminisraive Sciences Y.2009, Vol.14,
DetaylıĐST 474 Bayesci Đstatistik
ĐST 474 Bayesci Đstatistik Ders Sorumlusu: Dr. Haydar Demirhan haydarde@hacettepe.edu.tr Đnternet Sitesi: http://yunus.hacettepe.edu.tr/~haydarde Đçerik: Olasılık kuramının temel kavramları Bazı özel olasılık
DetaylıBÖLÜM 7 2.1 YARIM DALGA DOĞRULTMAÇ TEMEL ELEKTRONİK
BÖLÜM 7 2.1 YARIM DALGA DOĞRULTMAÇ Tüm elekronik cihazlar çalışmak için bir DC güç kaynağına (DC power supply) gereksinim duyarlar. Bu gerilimi elde emenin en praik ve ekonomik yolu şehir şebekesinde bulunan
DetaylıTÜKETİMİN TESADÜFİ YÜRÜYÜŞÜ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ 1987 2006
69 TÜKETİMİN TESADÜFİ YÜRÜYÜŞÜ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ 1987 2006 ÖZET Prof. Dr. Rahmi YAMAK Arş. Gör. Zehra ABDİOĞLU Hall un esadüfi yürüyüş modeli, cari ükeim harcamalarının yalnızca geçmiş dönemin ükeim harcamaları
Detaylı