Uluslararası Portföy Yönetiminde Rejim Geçişken Karar Destek Modelleri: Gelişmekte Olan Menkul Kıymet Piyasaları Üzerine Bir Uygulama

Transkript

1 İşleme ve İkisa Çalışmaları Dergisi Cil 2, Sayı 2, 2014, ss ISSN: X hp:// Uluslararası Porföy Yöneiminde Rejim Geçişken Karar Desek Modelleri: Gelişmeke Olan Menkul Kıyme Piyasaları Üzerine Bir Uygulama Kadir TUNA İsanbul Üniversiesi, İkisa Fakülesi, İsanbul. Mehme TURK Hazine Bölümü, Türkiye İş Bankası A.Ş., Ankara. Alper OZUN Bradford Universiy, School of Managemen, İngilere. ÖZET: Bu makale, porföy yaırımlarında bir karar desek sisemi olarak rejim geçişken modellerin ne şekilde kullanılabileceğini gelişmeke olan hisse senedi piyasalarına ai zaman serilerini ve Gauss yazılım programını kullanarak incelemekedir. Yöneim bilişim sisemlerinde, model riskinin minimize edilmesi, karar desek sieminin uygulanacağı problemin ne olarak anımlanması ve bu problemin çözümünde kullanılacak modelin doğru seçilmesi ile mümkündür. Ekonomerik eslerin sonuçları, Ukrayna hariç, gelişmeke olan ekonomilerde hisse seneleri piyasalarında 09/01/ /09/2007 arihleri arasında, ABD hisse senedi piyasaları ile karşılaşırıldığında kalıcı bir volailienin gözlemlendiğini oraya koymakadır. Bu kapsamda, Türkiye, Rusya, Ukrayna, Brezilya, Lübnan, ABD (Dow Jones Indusrial Average) ve MSCI (Morgan Sanley Composie Index) hisse senedi piyasalarında rejim geçişkenliği ekonomerik olarak karşılaşırmalı incelenmişir. Anahar Kelimler: Rejim Geçişken Karar Desek Sisemleri; Markov Zincirleri; Gelişmeke Olan Piyasalar JEL Kodu: C87; D81; G15; G17 Regime Swiching Business Decision Making Models in Inernaional Porfolio Managemen: An Applicaion on Emerging Equiy Markes ABSTRACT: This aricle focuses on he use of regime swiching models as business decision suppor sysems for porfolio invesmen in emerging sock markes employing Gauss sofware package. In order o minimize he modelling risk associaed wih managemen informaion sysems, he problem upon which he menioned decision suppor sysem is implemened should be clearly defined and he relevan model should be correcly chosen. Using Gauss sofware program, applied economeric ess resuls show ha, excluding Ukraine, emerging economies equiy markes accommodae persisenly higher volailiy when compared o US equiy markes beween 09/01/2004 and 13/09/2007. In his scope, sock marke regime shifs analysed economerically comparaive in Turkey, Russia, Ukraine, Brazil, Lebanon, U.S.A. (Dow Jones Indusrial Average) and MSCI (Morgan Sanley Composie Index). Keywords: Regime Swiching Decision Making Models; Markov Chains; Emerging Markes JEL Code: C87; D81; G15; G17 27

2 İşleme ve İkisa Çalışmaları Dergisi, Cil 2, Sayı 2, 2014, ss Giriş Porföy yaırımlarına ilişkin olarak verilecek kararlar, modern porföy eorisi emel alınarak büyük ölçüde sayısal emeller üzerine dayandırılmakadır. Diğer arafan, giikçe karmaşık ve birbirine bağımlı hale gelen finansal piyasalar ve gelişen karar desek sisemleri, farklı varsayımlar ve paramereler kullanılarak porföy analizleri yapılmasını eşvik emekedir. Piyasalardaki belirsizliklerin arması varlık fiyalarının geirilerinde volailie açısından farklılaşmalar yaramakadır. Finansal piyasalarda, durağan ve oynak olmak üzere iki farklı volailie gözlemlenmekedir. Durağan piyasalarda, varlık geirilerindeki değişim göreceli olarak öngörülebilir ve belirli sınırlar içinde gerçekleşmekedir. Oynak piyasalarda ise fiyalardaki değişim ani ve yüksek seviyelerde volailie sergilemeke, bu piyasalarda varlık fiyalarındaki değişimin ahmin imkanı zayıflamakadır. Bu nedenle, piyasalardaki volailienin durağan veya oynak olduğunun espii, riskin ve olası porföy kayıplarının konrolünün sağlanması için önem aşımakadır. MSH(2)-AR modelinde, zaman serilerinde geriye dönük heeroskedasisie dikkae alınmaka, oynaklığın geçmiş fiya harekelerine bağımlılığı bu süreç çerçevesinde analiz edilmekedir. Modelin anımındaki 2, oluşurulan algorimada durağan ve oynak olmak üzere iki farklı rejimin inceleme konusu yapıldığına işare emekedir. Modelde, oynaklığın şiddei ikiden daha büyük farklı eşiklerde de incelenebilmekedir. Bununla birlike, lieraürdeki uygulamalar, dören fazla sayıda anımlanacak rejimle model oluşurulmasının isaisiksel olarak ekin sonuçlar üremediğini gösermekedir. Bu makalede, Markov rejim değişken modellerinden biri olan MSH(2)-AR modeli kullanılarak hisse senedi piyasalarındaki volailie rejim değişkenliği ahmin edilmişir. MSH(2)-AR modelinin performansı analiz edilirken, farklı ülkelerdeki hisse senedi piyasalarına ai zaman serileri kullanılmışır. Zaman serilerinin gelişmeke olan ülkelerin hisse seneleri piyasalarından seçilmesine ve gelişmiş örnek bir ülkenin karşılaşırma amacıyla kullanılmasına önem verilmişir. Gelişmeke olan ülkelerdeki uluslararası para harekelerindeki belirsizlik, poliik isikrarsızlık, mevzua ve vergisel değişiklikler gibi nedenlerden dolayı hisse senedi fiyalarının geirisindeki volailie yüksek seyredebilmekedir. Bu kapsamda, Türkiye, Rusya, Ukrayna, Brezilya, Lübnan, ABD (Dow Jones Indusrial Average) ve MSCI (Morgan Sanley Composie Index) hisse senedi piyasalarında rejim geçişkenliği ekonomerik olarak karşılaşırmalı incelenmişir. Ülke seçimleri yapılırken, ekonomik gelişim süreci iibarıyla özelikle rejim geçişkenliği yaşayabilecek gelişmeke olan ülkeler önceliklendirilmişir. Bu çerçevede, yılları arasında ekonomik ve finansal olarak gelişme sürecine giren ülkelerin menkul kıyme borsalarına ai zaman serileri analiz konusu yapılmışır. Bununla birlike, aynı dönemde gelişmiş ülkelerdeki ve genel dünya borsalarındaki rejim değişkenliğinin de karşılaşırma amaçlı göserilmesi açısından sırasıyla ABD (Dow Jones Indusrial Average) ve MSCI (Morgan Sanley Composie Index)`e ai zaman serileri de incelenmişir. Makalenin, finans lieraürüne kakısı büyük ölçüde ampirik finans alanında yoğunlaşmakadır. Makalenin ampirik sonuçları, küresel sermaye ve hızlı bilgi akışının yoğun olduğu son dönemde, gerek coğrafi gerekse yapısal olarak farklı ekonomilerdeki hisse senedi piyasalarında oynaklık davranışlarının oraya konulması açısından önem aşımakadır. Makalede, meodolojik olarak rejim geçişken bir modelin uluslararası porföy yaırımlarında karar desek sisemi olarak ne şekilde kullanılacağı akarılmakadır. Bu çerçevede, makale, finansal piyasalara ilişkin ampirik bulgular sunmasının yanı sıra, yöneim bilişim sisemlerinde ekonomerik modellerin karar alma mekanizmalarında kullanımına ilişkin olarak da uygulamalı bir örnek oluşurmakadır. Makalenin ampirik esleri, yılı dönemlerinde gelişmeke olan ülkelerin hisse senedi piyasalarındaki rejim değişkenliğini incelemeke ve bu anlamda spesifik bir döneme ilişkin ampirik sonuçlar ve yorumlar içermekedir. Buna karşın, makalede uygulanan şekilde faka farklı piyasalara ve dönemlere ilişkin veriler kullanılarak benzer ampirik sonuçların üreilmesi ve sonuçların yorumlanması mümkündür. Bu çerçevede, çalışma makalenin sonuç bölümünde daha deaylı olarak akarılacağı üzere makaledeki çalışmalardan, örneğin kriz dönemindeki gelişmiş ülkelere ai hisse senedi piyasalarındaki rejim değişkenliğinin analiz edilmesi amacıyla faydanılabileceği düşünülmekedir. İlave olarak, makalede Türkiye, Lübnan ve Ukrayna gibi ampirik çalışmalarda genel olarak ercih edilmeyen ülke piyasalarının seçilmiş olması nedeniyle, makale ampirik bölümü iibarıyla, bu borsalardaki rejim geçişkenliğini analiz eden az sayıdaki çalışmalardan olma özelliği aşımakadır. Çalışmanın bir sonraki bölümünde konuya ilişkin lieraür aramasına yer verilecek, üçüncü bölümde 28

3 Uluslararası Porföy Yöneiminde Rejim Geçişken Karar Desek Modelleri: Gelişmeke Olan Menkul Kıyme Piyasaları Üzerine Bir Uygulama çalışmada kullanılan zaman serilerine ai anımlayıcı isaisikler incelenecekir. Dördüncü bölümde, MSH(2)-AR modeli, özellikle zaman serilerinin rejim geçişkenliğinde kullanımı açısından anıılacakır. Beşinci bölümde, ampirik bulgular porföy riskinin yöneimi ve meodolojik olarak arışılacakır. Makale, geleceke yapılabilecek araşırmalara ilişkin görüşlerin yer aldığı son bölüm ile amamlanacakır. 2. Lieraür Taraması Finansal varlık fiyalarındaki değişimin zaman değişken volailie kullanılarak öngörülmesine yönelik ilk çalışmalar ARCH modelleri aracılığıyla yapılmışır. Varlık fiyalarındaki değişimlerin isaisiksel dağılımlarına ai varsayımlar kullanılarak ARCH modelleri gelişirilmişir. ARCH modellerinde emel başlangıç nokası, finansal varlık fiyalarına ai varyansın zamana göre değişiğidir. ARCH modelini başlangıç alarak oluşurulan modellere, üssel GARCH (EGARCH, Nelson (1991)), asimerik güçlü ARCH (APARCH, Ding, Granger ve Engle (1993)), enegre GARCH (IGARCH, Engle ve Bollerslev (1986)), frakal büünleşik GARCH (FIGARCH, Chung (1999)), frakal büünleşik asimerik güçlü ARCH (FIAPARCH, Tse, (1998), hiperbolik GARCH (HYGRACH, Davidson (2001)) ve normal karışık GARCH (Alexander ve Lazar (2005, 2006) örnek olarak verilebilir. Varlık fiyalarında gözlemlenen volailienin durağan veya değişken bir seyir izleyip izlemediği ise geçişken regresyon modellerinin inceleme konusunu oluşurmakadır. Geçişken regresyon modellerine ilişkin ilk çalışmalar Quand (1958), Goldfeld ve Quand (1973), Barber, Roberson ve Sco (1977) ve Lindgren (1978) arafından ek değişkenli modeller üzerinde gerçekleşirilmişir. Bu çalışmanın meodolojisinin emelini oluşuran ikili rejim değişken modelin ilk versiyonu ise Ball ve Torous (1983) un geçişken modelini kullanarak Hamilon (1989) arafından gelişirilmişir. İkili rejim değişken modelin ampirik esine ilişkin ilk çalışmalardan biri, Engel ve Hamilon (1990) arafından üç farklı döviz kuru verisi kullanarak yapılmışır. Çalışmada, modelin gerek örneklem içinde gerekse örneklem dışında başarılı öngörüde bulunduğu sonucuna ulaşılmışır. Engel (1994) arafından onsekiz farklı döviz kuruna ai zaman serileri kullanarak yapılan başka bir çalışma modelin öngörü performansını eyi emekedir. İkili rejim değişken modelinin uygulamaları, Kaminsky (1993), Evans ve Lewis (1995), Dewacher (1997) ve Bollen vd. (2000) arafından da döviz kurlarına ilişkin ahminlerde başarılı bir şekilde kullanılmışır. Hansen (1992, 1996), Goodwin (1993), Ghysels (1994), ve Coe (2002) rejim değişken modelleri, ABD de resesyon ve büyüme döngülerinin öngörüsü; Garcia ve Perron (1996) ve Ang ve Bekaer (1998) ise faiz riski modellemesi için kullanmışlardır. Yukarıda yer verilen ve modelin öngörü performansını eyi eden çalışmalara karşın, Marsh (2000) rejim değişken modelin döviz kurlarındaki öngörüsünün isikrarlı olmadığını ileri sürmüşür. Benzer şekilde, Dacco ve Sachell (1999) rejim değişken modelinin öngörü performansının rejimlerin yanlış sınıflandırılmasına bağlı olarak başarısız olabileceğine dikka çekmişlerdir. Son dönemlerde, rejim değişken modellerin, farklı varsayımlar alında gelişirildiği görülmekedir. Taylor (2005) arafından gelişirilen gizli Markov modeli, volailieyi gözlemlenemez bir değişken olarak geçişkenlik modeline dahil emekedir. Gizli Markov modeli, lieraürde hisse senedi, faiz oranları ve döviz kurları rejimlerinde geçişkenliğin öngörüsü için Alexander ve Dimiriu, 2005; Cheung ve Erlandsson, 2005; Francis ve Owyang, 2005; Clarida vd., 2006) arafından başarılı bir şekilde kullanılmışır. Güncel lieraürde, rejim değişken modellerin, farklı ülkelerin hisse senedi piyasalarına ai geirilerin öngörüsü için yoğun olarak kullanıldığı görülmekedir. Örneğin, Hess (2003) İsviçre hisse senedi piyasalarında aylık geirilere ai zaman serilerini kullanarak yapığı analizde, piyasa harekeleri hafıza ekisini de içerecek şekilde zaman değişken birinci ve ikinci momenlerini opimal olarak öngörmüşür. Selçuk (2006) gelişmeke olan borsa endeksine ai zaman serileri ve asimerik sokasik oynaklık kullanarak yapığı analizde, beklenen geiri ile oynaklık arasında negaif bir ilişki espi edilmişir. Consaninou vd. (2006) ikili Markov değişken modelini, yapay sinir ağları ile birleşirerek Kıbrıs hisse senedi piyasalarında geiri ahmininde bulunmuşur. Alvarez-Plaa ve Schrooen (2006) 2002 yılındaki Arjanin krizini Markov değişken modelle incelemiş ve krizin yalnızca makroekonomik verilerle açıklanamayacağını, sokasik değişkenler arafından yansıılan yaırımcı beklenilerinin de krizde ekili olduğunu oraya koymuşlardır. 29

4 İşleme ve İkisa Çalışmaları Dergisi, Cil 2, Sayı 2, 2014, ss Yalçın (2007) ise İMKB için GARCH-M ve sokasik oynaklık modelini karşılaşırdığı analizde; GARCH-M modelinde geiri ile oynaklık arasında poziif faka isaisiksel olarak anlamsız bir ilişki espi emiş, sokasik oynaklık modeli ile yapığı ese ise değişkenler arasında negaif yönde zayıf faka isaisiksel olarak anlamlı ilişki belirlemişir. Modellerin farklı sonuçlar vermesinde, sokasik oynaklık modelinin aynı zamanda oynaklık geri beslemesini de ölçmesi yamakadır. Çalışmanın bir sonraki bölümünde, makalede kullanılan MSH-AR rejim değişken modelinin meodolojik özellikleri akarılacakır. 3. Meodoloji Volailie modellerinin finansal yazında karar alma süreçlerinde kullanıldığı çalışmalar iki ana grupa oplanabilir. Birinci grupaki çalışmalarda, lieraür araması bölümünde açıklandığı üzere ARCH-GARCH model ailesi kullanılarak bir olayın öncesi ve sonrası ayrı ayrı analiz edilmeke ve her iki dönemdeki volailieler karşılaşırılmakadır. Bu çalışmalarda "olay" geniş bir yelpazede yer alan ve finansal liberalizasyonun başlangıcı (Bekaer ve Harvey, 1997; De Sanis ve İmrohoroğlu, 1997), eş koasyonun başlangıcı (Akarım, 2013; Umulu ve diğerleri, 2010), Euro bölgesine geçiş (Aloui, 2007), fuures piyasalarının başlangıcı (McKenzie, 2001; Mugaloğlu, 2012) veya kriz başlangıcı (Shin, 2005) gibi olayları içerebilmekedir. İkinci grupa ise volailie değişikliğinin zamanının da model arafından espi edildiği Markov rejim geçişken modeller kullanılarak hem farklı rejimlerdeki volailienin seviyesi hem de rejim değişikliklerinin olasılığı ve zamanı ahmin edilebilmekedir. Bu çalışma ikinci grup çalışmalar içinde yer almaka olup ve çalışmanın göreli kakısı Markov rejim değişken modelin finansal karar süreçlerinde kullanılmasıdır. Bu çalışmada kullanılan rejim geçişken modelin diğer çalışmalarda kullanılan meodolojiden avanajı, çalışmada kullanılan hisse senedi piyasalarının gelişmeke olan ülkelerden seçilmiş olması dikkae alındığında oraya çıkmakadır. Gelişmeke olan hisse senedi piyasalarında gözlemlenmesi muhemel yüksek oynaklığın, hisse senedi fiyalarındaki değişimi açıklayacak haa erimlerindeki volailiede zamana bağımlılık yaraacağı varsayımı dikkae alınarak bu çalışmada MSH-AR (2) modeli kullanılmışır. Her ne kadar yukarıda ve ayrıca lieraür aramasında bahsi geçen ARCH ve GARCH modelleri, hisse senedi geirilerinde zaman değişken oynaklığı inceliyor olsalar dahi, bu modeller söz konusu oynaklığın espii ve isenirse ahmini yönünde kullanılmakadır. Buna karşın, MSH-AR ve özelikle MSH-AR (2) modeli ise var olan volailiedeki rejim değişkenliğini, başka bir ifade ile volailieye geçişi veya volailieden çıkışı espi eden modellerdir. Dolayısıyla, MSH-AR modelleri, piyasalara ai zaman serilerini analiz ederek zaman değişken volailiede rejim değişkenliğinin espiine yardımcı olmakadır. Finansal piyasalarda, durağan ve oynak olmak üzere iki volailie rejimi hüküm sürmekedir. Piyasaların, durağan durumdan oynak yapıya geçişinin ahmini risk yöneimi ve olası porföy kayıplarının ahmini açısından önemlidir. İki farklı rejim arasındaki geçişkenliğin ahmin edilmesi için farklı rejim bağımlı modeller gelişirilmişir. Bu modeller seçilirken önemli olan ölçü, modelin kullanılan veriye ve piyasaya uygun olmasıdır. Ampirik uygulamalarda rejim bağımlı paramere olarak oralamayı esas alan MSM-AR modeli M oralamaya karşılık gelmekedir) seçilebileceği gibi, haa eriminin heeroskedasik veya homoskedasik olup olmadığı yönündeki bir model olan MSH-AR modeli (H, heeroskedasisieyi ifade emekedir) de ercih edilebilir. Gelişmeke olan piyasalardaki yüksek oynaklığın, haa erimlerindeki volailiede zaman bağımlılığı yaraacağı düşüncesiyle bu çalışmada MSH-AR (2) modeli kullanılmışır. MSH-AR (2) modelinde, hisse senedi endekslerinin zaman serilerindeki geriye dönük heeroskedasisie emel alınarak, oynaklığın geçmiş fiya harekelerine bağımlılığı incelenmekedir. Modelin anımındaki 2, yazılan algorimada durağan ve oynak olmak üzere iki farklı rejimin geçişkenliğinin incelendiğini gösermekedir. MSH-AR modelinin anlaşılabilmesi için öncelikle MSM-AR(p) modelinin incelenmesinde fayda görülmekedir. Durağan zaman serileri {x }, oralamaya yakınsama sürecinde ooregresif bir yapı izlemeke, AR(p), zaman serilerindeki bu özellik ise rejim geçişkenliğinin aşağıda yer alan 1 no.lu eşilikle belirilen MSM-AR(p) modeli ile öngörülmesini gerekirmekedir (Clemens ve Krolzig, 2003). x ( s ) k 1 ( x 2 u s NID(0, ) p k k ( s k )) u, (1) 30

5 Uluslararası Porföy Yöneiminde Rejim Geçişken Karar Desek Modelleri: Gelişmeke Olan Menkul Kıyme Piyasaları Üzerine Bir Uygulama Tanımlanan rejimlerin sıralaması denklemdeki u aracılığıyla, u1 <...<um sırasında akip edilmekedir. Geçişkenlik olasılıkları zaman bağımsız olup 2. no.lu denklem ile öngörülmekedir. p Pr( s j s i), M ij j 1 p ij 1, 1 i, j 1,..., M (2) Model, i ve j arasındaki rejim geçişkenliğinin olasılığının, i rejimindeki sürecin süresine bağımlı olmasını gerekirmemekedir. Hamilon (1998) arafından gelişirilen ve aşağıda yer verilen modelde ise dağılımın varyansı rejim bağımlı bir özellik gösermemekedir. Burada, geirilerin dağılımı aynı oralamaya faka farklı varyanslara sahip iki rejimli olarak anımlanmasına karşın geçiş marisleri 3 no.lu denklemde göserildiği üzere sabiir (Özün ve Türk, 2008). 0, if s 0 p00 1 p 11 y P 1, if s 1 (3) 1 p00 p11 Denklemde, 0 exp( / 2) ve 1 exp(( ) / 2) dir. s, haa erimlerinden,, bağımsız iki boyulu Markov zincirli varyansa sahip normal dağılımlı beyaz gürülü erimidir. Hamilon (1998) modelinde paramereler, oralama, düşük ve yüksek sandar sapma ve 0, 1 geçişkenlik olasılıkları p, p dır. Söz konusu olasılıklar, rejimlerin devamlılıklarını gösermekedir. Buna karşın, rejim bağımlı heeroskedasisie finansal zaman serilerinin analizinde kendisini göserebilmekedir. Bu nedenle, özellikle doğrusal olmayan davranışların gözlemlendiği gelişmeke olan ülkelere ai finansal zaman serilerinin analizinde MSH-AR modelinin kullanılması daha uygun olmakadır. Bu bakış açısıyla, Clemens ve Krolzig (2003) MSM-AR modelinin MSH-AR modeline 2 dönüşümünü, 1 no.lu denklemdeki u s NID(0, ) varsayımının u s 2 NID(0, ( s )) ile değişirilmesi sureiyle gerçekleşirmişlerdir. 2 rejimli modelde, örneğin, s 1 iken 2 2 ( s ) = 1 ve s 2 iken 2 2 ( s ) = 2 olmakadır. Rejim değişken modellerde, gözlem değişkenindeki asimerik bölümün modellenememesi yanlış sonuçların çıkarılmasına neden olacakır. Bu nedenle, gerçek zaman serilerinde olmasına karşın, MSM-AR modelinde heeroskedasisienin yer almaması, modelin performansına yönelik yapılacak amamlayıcı eslerin de yanılıcı sonuç vermesine neden olacakır (Luukkonen ve Terasvira, 1991; Clemens ve Krolzig, 2003). Yukarıda akarılan meodoloji çerçevesinde seçilmiş gelişmeke olan ülke borsaları ve MSCI dünya hisse senedi endeksindeki heeroskedasik rejim değişken modelin öngörü performansı es edilecekir. 4. Veri Bu bölümde, makalenin ampirik eslerinde kullanılan finansal varlıklara ai zaman serileri ve bu serilere ai anımlayıcı isaisiklere yer verilmişir dönemini kapsayan 927 güne ai Türkiye, Lübnan, Brezilya, Amerika, Ukrayna ve Rusya hisse senedi piyasaları ile Morgan Sanley Global Hisse Senedi Endeksi ne ai gün sonu kapanış değerlerinin logarimik geirileri yer almakadır. Zaman serileri, Bloomberg Plc. veri sağlayıcısından emin edilmişir. Tablo 1 de finansal zaman serilerine ai anımlayıcı isaisiklere yer verilmişir. Lübnan, Ukrayna ve Rusya hisse senedi piyasalarında basıklığın yüksek olması ve bu ülkelerle birlike Türkiye hisse senedi piyasalarında çarpıklığın negaif olması dikka çekicidir. Lübnan borsasında orancanın sıfır olması dikka çekici bulunmakla birlike, bu durum esadüfidir. Bu durum, anılan piyasaların gelişmeke olması nedeniyle asimerik geirilere sahip olmasından kaynaklanmakadır. Gelişmiş ülkelere ai hisse senedi piyasalarında sandar sapmanın düşük olması ise bu piyasalardaki görece düşük risken kaynaklanmakadır. 31

6 İşleme ve İkisa Çalışmaları Dergisi, Cil 2, Sayı 2, 2014, ss Tablo 1. Veri Seinin Tanımlayıcı İsaisikleri 5. Ampirik Bulgular Bu çalışmada yapılan ampirik eslerin amacı, seçilen hisse senedi piyasalarındaki volailie rejim değişikliği olasılıklarını ahmin ederek, bu rejimlerin seçilen gelişmeke olan ülke ve gelişmiş ülkelerin hisse senedi piyasaları için farklı seyredip seyremediğini karşılaşırmalı olarak oraya koymakır. Ampirik analizler, Gauss ekonomeri yazılım programı kullanılarak gerçekleşirilmişir. Tablo 2. Hisse Senedi Piyasalarının Rejim Özellikleri Tablo 2 de, veri seinde yer alan gözlem (gün) sayısı (nobs), rejim olasılıkları (Prob) ve her rejimde seyreden oralama durasyon oraya konulmuşur. Bahsi geçen durasyon, her rejimde kalınan oralama süreyi ifade emekedir. Tablonun oraya koyduğu önemli bir bulgu, volailie rejim değişkenliklerinin farklı piyasalarda nasıl bir seyir izlediğinin espi edilerek uluslararası porföy çeşilendirmesinin sağlanabilmesidir. İnceleme dönemimizde, Brezilya Borsası ve Rusya Borsası ile Morgan Sanley Global Hisse Senedi piyasaları endeksinde rejim değişikliği olasılığı diğer endekslere göre daha düşükür. ABD hisse senedi piyasalarında rejim değişikliği olasılığı ise diğer piyasalara göre oldukça yüksek gözükmekedir. Ancak durasyonlar incelendiğinde durağan (1.) rejimde kalınan durasyon en yüksek Morgan Sanley Global Hisse Senedi piyasaları ile Brezilya Borsasında gözükmeke, diğer arafan Lübnan ve Rusya borsalarında daha kısa sürede rejim değişikliği oraya çıkabilmekedir. Söz konusu endekslerin daha az rejim değişirmekle birlike daha oynak olduğunu söylemek mümkündür. Tablo 3 e ise rejim geçiş olasılığı marisine yer verilmişir. Söz konusu maris incelendiğinde benzer şekilde inceleme dönemimizde Brezilya Borsası, Rusya Borsası, Türkiye Borsası ile Morgan Sanley Global Hisse Senedi piyasaları endeksinde volailienin durağan (1.) rejimde kalma olasılığı Lübnan ve Ukrayna borsalarına göre daha yüksekir. Tabloda dikka çekici bir diğer husus, ABD hisse senedi piyasalarında durağan volailie rejiminden oynak volailie rejimine geçiş olasılığının düşük gözükmekle birlike, bir geçiş yaşandığı durumda oynak rejimde kalma olasılığının yüksek olduğudur. Buradan çıkan sonuç, ABD piyasalarında olası bir rejim değişikliğinin kalıcı volailie yaraacağıdır. 32

7 Uluslararası Porföy Yöneiminde Rejim Geçişken Karar Desek Modelleri: Gelişmeke Olan Menkul Kıyme Piyasaları Üzerine Bir Uygulama Oynak volailie rejimine geçilmesi durumda, ekrar durağanlaşma eğiliminin en yüksek olduğu piyasalar ise Lübnan, Rusya ve Ukrayna borsaları olarak gözükmekedir. Oynaklığın en kalıcı olduğu piyasaların ise Morgan Sanley Global Hisse Senedi piyasaları endeksi, Türkiye Borsası, Brezilya Borsası ve ABD hisse senedi piyasaları olduğu oraya çıkmışır. Tablo 3. Rejim Değişkenlik Olasılığı 2008 yılında başlayan küresel kriz incelendiğinde, çalışmanın ampirik bulgularında gözlemlenen oynaklığın kalıcılığı hakkında daha somu yorumlara varmak mümkündür. Çalışmada, ampirik olarak ABD ve buna bağlı olarak genel dünya piyasalarında oynak veya başka bir ifade ile durağan olmayan surecin uzun sürmesi, ABD ekonomisi ve finansal piyasalarının diğer ülkelere olan gecişkenliğinin yüksek olmasından kaynaklanmakadır. Türkiye, Ukrayna veya Lübnan gibi görece olarak daha kapalı ve kendi iç dinamikleri ile dahi rejim değişkenliği yaşamış ve yasayabilecek ülkelerin aksine, daha açık bir ekonomi olan ABD piyasalarında yaşanacak özellikle negaif yönlü rejim değişikliği, hem daha uzun sureli olacak hem de diğer ülkelere geçişken bir hal alacakır. Rusya ekonomisi incelendiğinde ise ekonomisinin ölçek olarak büyük ve görece açık olmasına karşın perol ve doğal gaz ihraç eder konumda olmasının kriz dönemlerinde ekrar durağan rejime geçiş zamanını kısalabileceği yorumu yapılabilir. Benzer bir durum, Brezilya için geçerli olsa da Brezilya`nın ABD ile daha yakın ekonomik ilişkilere sahip olmasının Brezilya hisse senedi piyasalarının Rusya piyasalarının aksine ABD ile görece daha benzer rejim geçişkenlik özellikleri aşıması kaçınılmaz olmakadır. Ampirik sonuçlara bakıldığında 2004 yılından başlayarak ABD Doları nın değer kaybının yaşandığı ve ABD de faiz indirimlerinin yerini faiz arışlarına bırakığı bir dönemde, ABD hisse senedi piyasalarında göreceli olarak isikrarlı bir arış yaşandığı ve oynaklığın düşük seyreiği gözlemlenmişir. Buna karşın, oynaklığın yaşandığı dönemlerde kalıcı olma eğilimi göserdiği ve oralama 19 gün durasyona sahip olduğu yapılan analiz ile oraya konulmuşur. Tes sonuçları genel olarak incelendiğinde ise Brezilya, Türkiye, ABD ve Morgan Sanley hisse senedi endekslerinin aşıdığı rejim özellikleri açısından benzer karakerisik özellikler göserdiği görülmüşür. Diğer arafan Rusya, Lübnan ve Ukrayna hisse senedi piyasalarının ise oynaklık açısından benzerlik aşıdıkları espi edilmişir. Bu espi, uluslar arası porföy yaırımlarında, porföy çeşilendirmesi yapılırken dikkae alınmalıdır. Ampirik bulgulara ilişkin sonuçlar, okuyucuların görsel olarak akip edebilmeleri için, makalenin sonunda ek (Ek:1) olarak sunulmuşur. 6. Sonuç ve Öneriler Bu makalede, gelişmeke olan piyasalara ai hisse senedi endekslerindeki belirgin değişiklikler iki rejimli Markov zincir modeli kullanılarak ahmin edilmeye çalışılmışır. Finansal varlık fiyalarında ani ve ser değişimleri ahmin emek amacıyla kullanılan modelin gelişmeke olan piyasa verileri kullanılarak es edilmesini içeren çalışmada modelin ABD-Dow Jones ve Morgan Sanley Dünya Hisse Senedi Endeksi ndeki rejim geçişkenliğini öngörmedeki performansı da incelenmişir. Bu çerçevede, modelin öngörü performansının piyasa yapısına göre farklılık göserip gösermediği karşılaşırmalı olarak es edilmişir. 33

8 İşleme ve İkisa Çalışmaları Dergisi, Cil 2, Sayı 2, 2014, ss arihleri arasındaki günlük hisse senedi endekslerinin kapanış değerlerinin logarimik geirisi kullanılarak yapılan analizler sonucunda, Brezilya, Rusya ve genel olarak global hisse senedi piyasalarında (MSCI) rejim geçişkenliği olasılığının düşük olduğu; buna karşın, ABD piyasalarında ise geçişkenlik olasılığının en yüksek seviyede çıkığı belirlenmişir. Oynaklığın en kalıcı olduğu piyasaların ise Morgan Sanley Global Hisse Senedi piyasaları endeksi, Türkiye, Brezilya ve ABD hisse senedi piyasaları olduğu görülmekedir. Bu makale, elde edilen es sonuçlarını oraya koymuş, faka bu sonuçların gözlemlenmesine yönelik ekonomik ve finansal gelişmeler inceleme konusu yapılan ülkelerin ekonomik özellikleri dikkae alınarak ampirik bulgular bölümünde arışılmışır. Çalışma, yıllarında rejim geçişkenliği açısından ön plana çıkan, volailienin yüksek olduğu düşünülen faka lieraürde fazlaca inceleme konusu yapılmamış ülkelerin hisse senedi piyasaları üzerinde yoğunlaşılmışır. Çalışmada, ABD hisse senedi piyasaları ise durağan rejimin emsilcisi olarak ve gelişmeke olan ülkelerle karşılaşırma amacıyla incelenmişir. Buna karşın, 2008 yılından bu yana yaşanmaka olan küresel kriz, bu çalışmada yer alan meodolojinin son dönemi kapsayan gelişmiş ülkelerin hisse senedi verilerinin analiz edilmesine imkân sunmakadır. Bu makalede yer verilen meodoloji ve ampirik es süreci uygulanarak, makalede yer verilen gelişmeke olan ülkelerin ve durağan bir dönem olan yılları arasının aksine gelişmiş ülkelerin kriz dönemini içeren verileri kullanılarak ayrı faka meodun ilave esine imkan sunan büünleyici ampirik bir çalışma yapılabilir. İleriye dönük çalışmalara avsiye nieliğinde olan böylesi bir çalışmanın yanı sıra, kriz döneminde gelişmiş ülke borsaları ile gelişmeke olan borsalar arasındaki volailie geçişkenliği de inceleme konusu yapılması önerilen bir avsiyedir. Kaynakça Akarım, Y.D. (2013) Uluslararası Çapraz Koasyonun Risk ve Geiri Üzerine Ekisi: Türkiye Örneği, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 57, Alexander, C., A. Dimiriu (2005) Deecing swiching sraegies in equiy hedge funds reurns, Journal of Alernaive Invesmens, 8(1), Alexander, C., Lazar, E. (2005) The Equiy Index Skew, Marke Crashes and Asymmeric Normal Mixure GARCH, ISMA Cener, Mimeo. Alexander, C., Lazar, E. (2006) Normal Mixure GARCH(1,1): Applicaions o Exchange Rae Modeling, Journal of Applied Economerics 21(3), Aloui, C. (2007) Price and volailiy spillovers beween exchange raes and sock indexes for he preand pos-euro period, Quaniaive Finance 7, Ang, A., Bekaer, G. (1998) Regime Swirches in Ineres Raes, NBER Working Paper No: 91, Alvarez-Plaa, P., Schrooen, M. (2006) The Argeninean Currency Crisis: A Markov-Swiching Model Esimaion, Developing Economies, 44(1), Ball, C., Torous, W. (1983) Bond Price Dynamics and Opions, Journal of Financial and Quaniaive Analysis, 18, Barber, C., Roberson, D., Sco, A. (1977) Propery and Inflaion: The Hedging Characerisics of UK Commercial Propery, Journal of Real Esae Finance and Economics, 15(1), Bekaer, G., Harvey., C Emerging Equiy Marke Volailiy, Journal of Financial Economics 43: Bollen, S., Gray, N., Whaley, R. (2000) Regime-Swiching in Foreign Exchange Raes: Evidence From Currency Opion Prices, Journal of Economerics, 94, Cheung, Y.W., Erlandsson, U.G. (2005) Exchange Raes and Markov Swiching Dynamics, Journal of Business and Economic Saisics, American Saisical Associaion, 23, Cung, C.F. (1999) Esimaing he Fracionally Inegraed GARCH Model. Naional Taiwan Universiy, Working Paper. Clarida, R.H., Sarno, L., Taylor, M.P., Valene, G. (2006) The role of asymmeries and regime shifs in he erm srucure of ineres raes, Journal of Business, 79, Clemens, M.P., Krolzig, H.M. (2004) Can regime swiching models reproduce he Business Cycle feaures of US aggregae consumpion, invesmen and oupu? Inernaional Journal of Finance and Economics, 91(14),

9 Uluslararası Porföy Yöneiminde Rejim Geçişken Karar Desek Modelleri: Gelişmeke Olan Menkul Kıyme Piyasaları Üzerine Bir Uygulama Coe, J.P. (2002), Financial Crisis and he Grea Depression: A Regime Swiching Approach, Journal of Money, Credi and Banking, 34(1), Consaninou, E. Georgiades, R. Kazandjian A., Koureas G. (2006) Regime Swiching and Arificial Neural Nework Forecasing of he Cyprus Sock Exchange Daily Reurns, Inernaional Journal of Finance and Economics, 11(4), Dacco, R., Sachell, S. (1999). Why do Regime-Swiching Models Forecas so Badly? Journal of Forecasing, 18, Davidson, J. (2001) Momen and Memory Properies of Linear Condiional Heeroskedasiciy Models. Manuscrip, Cardiff Universiy De Sanis, G., Imrohoroglu, S. (1997). Sock ReurnsandVolailiy in Emerging Financial Markes, Journal of Inernaional Money and Finance 16, Dewacher, H. (1997), Sign Predicions of Exchange Rae Changes: Chars as Proxies for Bayesian Inferences, Welwirschafliches Archiv, 133, Ding, Z., Granger, W.J., Engle, R. F. (1993) A Long Memory Propery of Sock Marke Reurns And A New Model, Journal of Empirical Finance, 1, Engle, R., Bollerslev, T. (1986) Modeling he Persisence of Condiional Variances, Economeric Reviews, 5, Engel, C., Hamilon, J.D. (1990), Long Swings in he Dollar: Are They in he Daa and Do Markes Know I? American Economic Review, 80, Engel, C. (1994), Can he Markov Swiching Model Forecas Exchange Raes? Journal of Inernaional Economics, 36, Evans, M.D.D., Lewis, K.K. (1995) Do Long-Term Swings in he Dollar Affec Esimaes of he Risk Premia? Review of Financial Sudies, 8, Francis, N., Owyang, M.T. (2005) Moneary Policy in a Markov-Swiching Vecor Error-Correcion Model: Implicaions for he Cos of Disinflaion and he Price Puzzle, Journal of Business & Economic Saisics, American Saisical Associaion, 23, Garcia, R., Perron, P. (1996) An Analysis of he Real Ineres Rae under Regime Shifs, Review of Economics and Saisics, 78, Ghysels, E. (1994) On he Periodic Srucure of he Business Cycle, Journal of Business and Economic Saisics, 12, Goodwin, T.H. (1993) Business-Cycle Analysis Wih a Markov-Swiching Model, Journal of Business and. Economic Saisics 11, Goldfeld, S.M., Quand, R.E. (1973) A Markov Model for Swiching Regressions, Journal of Economerics, 1(1), Hamilon, J.D. (1989) A New Approach o he Economic Analysis of Nonsaionary Time Series and he Business Cycle, Economerica, 57, Hansen, B.E. (1992) The Likelihood Raio Tes under Nonsandard Condiions: Tesing he Markov Swiching Model of GNP, Journal of Applied Economerics, 7, S61-S82. Hansen, B.E. (1996) Erraum: The Likelihood Raio Tes Under Nonsandard Condiions: Tesing he Markov Swiching Model of GNP, Journal of Applied Economerics, 11, Kaminsky, G. (1993) Is There a Peso Problem? Evidence from he Dollar/Pound Exchange Rae, , American Economic Review, 83, Lindgren, G. (1978) Markov Regime Models for Mixed Disribuions and Swiching. Regressions, Scandinavian Journal of Saisics 5, Luukkonen R., Terasvira, T. (1991) Tesing lineariy of economic ime series agains smooh cyclical asymmery, Annales d éonomie e de saisique 20/21, Marsh, Ian W. (2000) High-frequency Markov Swiching Models in he Foreign Exchange Marke, Journal of Forecasing, 19, McKenzie, M.D New insighs ino he impac of he inroducion of fuures rading on sock price volailiy, Journal of Fuures Markes 21, Mugaloğlu, Y Endekse dayalı varan işlemleri ve dayanak varlık volailiesi ilişkisi: İsanbul Menkul Kıymeler Borsası örneği, İkisa, İşleme ve Finans 27, Nelson, D.B. (1991) Condiional Heeroskedasiciy In Asse Pricing: A New Approach. Economerica 59,

10 İşleme ve İkisa Çalışmaları Dergisi, Cil 2, Sayı 2, 2014, ss Özün, A., Türk, M. (2008) Döviz Kurlarının Öngörüsünde Sokasik Oynaklık Modelleri, İkisa, İşleme, Finans, 23(265), Quand, R.E., Henderson J.M, 1958, Microeconomic Theory: A Mahemaical Approach, 2nd ediion Selçuk, F. (2005) Asymmeric Sochasic Volailiy in Emerging Sock Markes, Applied Financial Economics, 15, Shin, J. (2005). Sock Reurns and Volailiy in Emerging Sock Markes, Inernaional Journal of Business and Economics 4, Taylor, S.J. (2005) Asse Price Dynamics, Volailiy and Predicion, Princeon Universiy Press. Tse, Y. (1998) The Condiional Heeroscedasiciy of he Yen-Dollar Exchange Rae, Journal of Applied Economerics, 193, Umulu, M., Alay-Salih, A., Akdeniz, L. (2010). Does ADR lising affec he dynamics of volailiy in emerging markes? Finance a Uver-Czech Journal of Economics and Finance, 60, Yalçın, Y. (2006) Sokasik Oynaklık Modeli ile İsanbul Menkul Kıymeler Borsasında Kaldıraç Ekisinin İncelenmesi, Dokuz Eylül Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi, 22(2),

11 Uluslararası Porföy Yöneiminde Rejim Geçişken Karar Desek Modelleri: Gelişmeke Olan Menkul Kıyme Piyasaları Üzerine Bir Uygulama EK:1 - Hisse Senedi Endeksleri İçin Rejim Geçişkenliği Olasılığı, Öngörü Haaları Analizi, Öngörü Tahmini Grafikleri TÜRKİYE (İMKB) 37

12 İşleme ve İkisa Çalışmaları Dergisi, Cil 2, Sayı 2, 2014, ss LÜBNAN (BLOM) 38

13 Uluslararası Porföy Yöneiminde Rejim Geçişken Karar Desek Modelleri: Gelişmeke Olan Menkul Kıyme Piyasaları Üzerine Bir Uygulama MSCI 39

14 İşleme ve İkisa Çalışmaları Dergisi, Cil 2, Sayı 2, 2014, ss BREZİLYA (BOVESPA) 40

15 Uluslararası Porföy Yöneiminde Rejim Geçişken Karar Desek Modelleri: Gelişmeke Olan Menkul Kıyme Piyasaları Üzerine Bir Uygulama ABD (DOW JONES INDUSTRIAL AVERAGE) 41

16 İşleme ve İkisa Çalışmaları Dergisi, Cil 2, Sayı 2, 2014, ss RUSYA RTS (RUSSIAN TRADING SYSTEM INDEX) 42

17 Uluslararası Porföy Yöneiminde Rejim Geçişken Karar Desek Modelleri: Gelişmeke Olan Menkul Kıyme Piyasaları Üzerine Bir Uygulama UKRAYNA (PFTS INDEX) 43