Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler



Benzer belgeler
KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ

ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI

Teknolojik bir değişiklik veya üretim arttırıcı bir yatırımın sonucunda ihracatta, üretim miktarında vs. önemli artışlar olabilir.

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI

TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ

Türkiye de İktisadi Çıkarsama Üzerine Bir Açımlama: Sürprizler Gerçekten Kaçınılmaz mı?

SORU SETİ 02 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI

Ayhan Topçu Accepted: January ISSN : ayhan_topcu@hotmail.com Ankara-Turkey

TÜRKİYE'DE ŞEKER FİYATLARINDAKİ DEĞİŞİMİN OLASI ETKİLERİNİN TAHMİNİ: BİR SİMÜLASYON DENEMESİ

Yaz Saati Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Getirisine Etkisinin Test Edilmesi

EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER

BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ

İMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi

A Study on the Estimation of Supply Response of Cotton in Cukurova Region

4) Seyrek rastlanılan bir hastalık için belli bir zaman araalığında bu hastalığa yakalananların sayısının gözlenmesi,

TÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ

Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

Borsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği

Murat MAZIBAŞ Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) ÖZET

Long memory and structural breaks on volatility: evidence from Borsa Istanbul

Zonguldak-Ulus Orman İşletme Müdürlüğü Göknar, Kayın ve Karaçam Ağaç Türleri için Kütük Çapı ve Boyu ile Göğüs Çapı

Birim Kök Testleri. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZAMAN SERİSİ MODELLERİ ÜZERİNE BİR SİMÜLASYON ÇALIŞMASI

FİNANSAL ZAMAN SERİLERİ İÇİN ORTALAMAYA DÖNME SIÇRAMA DİFÜZYON MODELİ

BİST Şehir Endeksleri Oynaklığının DCC- GARCH Model İle Analizi

Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama

Birim Kök Testleri 3/24/2016. Bir stokastik sürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde

YATIRIM. Ders 11: Hisse Senedi Opsiyonları. Bölüm 2: Ampirik Bulgular

Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt:22 Sayı:2, Yıl:2007, ss:49-66

BÖLÜM 5 İKTİSAT POLİTİKALARININ UZUN DÖNEMLİ BÜYÜMEYE ETKİLERİ: İÇSEL BÜYÜME TEORİLERİ ÇERÇEVESİNDE DEĞERLENDİRME

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA DEĞİŞKENLİĞİN (VOLATİLİTENİN) ARCH-GARCH YÖNTEMLERİ İLE MODELLENMESİ

White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini

OTOKORELASYON OTOKORELASYON

YABANCI HİSSE SENEDİ YATIRIMCILARI TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU VOLATİLİTESİNİ ŞİDDETLENDİRİYOR MU?

TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ

EM302 YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI 2. YARIYILİÇİ SINAVI Y.Doç.Dr. Özgür Kabak SORULAR VE CEVAPLAR

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE DOĞALGAZ TÜKETİM TAHMİNİ

KOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS MODELLERİ İLE TÜRKİYE ALTIN PİYASASI ENDEKSİ VOLATİLİTELERİNİN TAHMİN EDİLMESİ

GÖRÜNMEZ AMA HĐSSEDĐLMEZ DEĞĐL: TÜRKĐYE'DE ÇIKTI AÇIĞI

RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları

MEH535 Örüntü Tanıma

TÜSİAD - KOÇ ÜNİVERSİTESİ EKONOMİK ARAŞTIRMA FORUMU KONFERANSI. Zafer A. YAVAN - TÜSİAD Yasemin TÜRKER KAYA - BDDK

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Faruk URAK 1, Gürkan BOZMA 2, Abdulbaki BİLGİÇ 3

Makine Öğrenmesi 8. hafta

İMKB de Fiyat-Hacim İlişkisi - Asimetrik Etkileşim

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

TÜRK KATILIM BANKALARININ FON KAYNAKLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLER VE BU BANKALARIN KLASİK BANKALARLA İLİŞKİLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA 1

FORECASTING TOURISM DEMAND BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND TIME SERIES METHODS: A COMPARATIVE ANALYSIS IN INBOUND TOURISM DEMAND TO ANTALYA

Rasyonel Beklentiler Hipotezinin Testi: Enflasyon, Faiz ve Kur 1

Likidite Azlığı Priminin Menkul Kıymet Getirileri Üzerinde Etkileri ve Avrasya İçin Önemi

Bireysel emeklilik planlarında hedef fon büyüklüğüne ulaşmak için değişken katkı ve optimal yatırım stratejisi

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: / 1 Nisan 2010 EKONOMİ NOTLARI FİNANSAL STRES VE İKTİSADİ FAALİYET

FAİZ ORANINDAKİ BİR ARTIŞ CARİ İŞLEMLER AÇIĞINI ARTIRIR MI?

Birim Kök Testleri. Random Walk. Bir stokastiksürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde

BORSA ISTANBUL KURUMSAL YÖNETİM ENDEKSİ'NDE (XKURY) VOLATİLİTENİN ETKİSİ: ARCH, GARCH ve SWARCH MODELLERİ İLE BİR İNCELEME

Türkiye nin Kabuklu Fındık Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi

Döviz Kurları Arasındaki Oynaklık Etkileşiminin Analizi: CCC-t-MSV Modeli ile Tahmin 1 Verda DAVASLIGİL ATMACA 2

FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ

REEL DÖVİZ KURLARINDA UZUN DÖNEM BAĞIMLILIK THE LONG-TERM DEPENDENCE IN REAL EXCHANGE RATES Emre ÜRKMEZ *

Çift Üstel Düzeltme (Holt Metodu ile)

Reel Döviz Kuru Endeksinin Otoregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi: İki Eşikli Tarch Yöntemi İle Modellenmesi

AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ

CORPORATE BOND PRICING IN INTERNATIONAL MARKETS

TÜRKİYE EKONOMİSİ İÇİN ALTERNATİF ÇEKİRDEK ENFLASYON ÖLÇÜTLERİ

GARCH MODELLERĠ VE VARYANS KIRILMASI: ĠMKB ÖRNEĞĠ

İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ *

DÖVİZ KURU POLİTİKALARI VE TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ ETKİLEŞİMLERİ

Ekonometri. Eylül Sınavın toplam süresi 150 dakikadır.

YAPISAL KIRILMALI BİRİM KÖK TESTLERİNİN KÜÇÜK ÖRNEKLEM ÖZELLİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Halloween Etkisinin İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Geçerliliğinin Testi. The Validity of the Halloween Effect in the Istanbul Stock Exchange

İMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ

3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

Türkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu

Table 1. Reservoir/Well/Fluid Data Reservoir Thickness, h, Well radius, r w,, ft Fluid viscosity, μ, 0.8 cp Formation volume factor, B o,

ELM201 ELEKTRONİK-I DERSİ LABORATUAR FÖYÜ

HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA SÜRÜ DAVRANIŞI: BİST TE BİR ARAŞTIRMA HERDING IN STOCK MARKETS: A RESEARCH IN BIST Bahadır ERGÜN Hatice DOĞUKANLI

REEL DÖVİZ KURU VE DIŞ TİCARET DENGESİ İLİŞKİSİ:

ÜRETİCİ FİYATLARINA GEÇİŞ ETKİSİNDE ARA MALLARI İTHALATININ ROLÜ

Vadeli İşlem Piyasasında Optimal Hedge Rasyosunun Statik ve Dinamik Teknikler Yardımıyla Hesaplanması

TÜRKİYE EKONOMİSİ İÇİN NAIRU TAHMİNİ

VARYANS KIRILMASI GÖZLEMLENEN SERİLERDE GARCH MODELLERİ: DÖVİZ KURU OYNAKLIĞI ÖRNEĞİ. PDF created with pdffactory Pro trial version

İnönü Bulvarı No:27, 06490, Bahçelievler / Ankara-Türkiye hasan.tiryaki@euas.gov.tr, mehmet.bulut@euas.gov.tr. ikocaarslan@kku.edu.

eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association

Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği

İstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda haftanın günü etkisi ve Ocak ayı anomalilerinin ARCH-GARCH modelleri ile test edilmesi

GÖSTERGE FAİZ ORANI DALGALANMALARI VE BİST ENDEKSLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN EŞANLI KANTİL REGRESYON İLE ANALİZİ

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 2,

PARASAL ANALĐZE BĐR BAKIŞ: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ

Z = S n E(S n ) V ar(sn ) = S n nµ. S nn. n 1/2 n σ

NET YABANCI İŞLEM HACMİ İLE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDA UZUN DÖNEMLİ İLİŞKİ VAR MIDIR? Cüneyt AKAR (*)

TÜRKİYE PETROL FİYATLARI OYNAKLIĞININ MODELLENMESİ

ULUSAL HİSSE SENETLERİ PİYASASI NDA ETKİNLİK

Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller. Mehmet Vedat PAZARLIOĞLU

Transkript:

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 Eren Ocakverdi Yapı Kredi Bankası Ekonomis eren.ocakverdi@yapikredi.com.r 1

Sunuş Planı Makro Değerlendirme Noları Hakkında Kısa Açıklama Birinci Çalışma: YTL/$ Rae Responds ARCHly o Markes Tune Model Bulgular Sonuçlar İkinci Çalışma: Wha s Nex for YTL/$ Rae?: Le s Simulae! Birinci Aşama: Modelin Kurulması İkinci Aşama: Senaryoların Oluşurulması Üçüncü Aşama: Olası Senaryoların Seçilmesi Sonuçlar 2

Makro Değerlendirme Noları Hakkında Kısa Açıklama Yapı Kredi Bankası Makro Değerlendirme Noları, Sraejik Planlama ve Araşırma Bölümü arafından hazırlanan ve konu kısılaması olmayan süresiz yayınlardır. Kapsamı oralama bir arışma ebliğine kıyasla daha dardır, ancak bulgulayıcı nieliği daha ön plandadır. Temel amacı herhangi bir konuyla ilgili olarak; yeni yaklaşımlar önermek, farklı bakış açıları sunmak ve/veya amamlayıcı analizler yapmakır. 3

Birinci Çalışma: YTL/$ Rae Responds ARCHly o Markes Tune Bu çalışmanın amacı, günlük YTL/$ kuru harekelerinin ardındaki dinamiklerin belirlenebilmesi için uygun bir analiik çerçeve önermekir. Finansal piyasalar gerek iç gerekse dış kaynaklı olmak üzere çeşili şoklara maruz kalmakadır. Döviz kurları, finansal piyasalardaki harekelere duyarlı olmalarından öürü mevcu belirsizliğin önemli bir gösergesi olarak sıklıkla kullanılmakadır. 4

Model Çalışmada, kurun seviyesi ve oynaklığı olmak üzere iki aşamalı bir ahmin yönemi ercih edilmişir. Birinci Aşama (geçişkenlik): exch = γ * cds + ν γ γ + η = 1 İkinci Aşama (oynaklık): ν a = μ 0 + a = h * ε Rassal yürüyüş: η ~ iid, N(0,σ) ε ~ iid, N(0,1) a 2 1 1 2 log( h ) = μ 1 + α1 * + λ1 * + β1 *log( h 1 ) + 1 h 1 h 1 a 5 Denklemlerde, dolar kuru, CDS ve VIX değişkenlerinin günlük logarimik geirileri kullanılmışır. θ * vix

Bulgular Dolar kuru ve CDS arasındaki ilişki, beklendiği üzere, zamana göre değişmekedir. Çizimdeki yaay çizgi, bu ilişkinin sabi kabul edildiği durumda kasayının alacağı değeri gösermekedir. GEÇİŞKENLİK.25.20 γ.15.10.05.00 03 04 05 06 07 OYNAKLIK Paramere Kasayı -isaisik Olasılık μ 1-1.01-4.44 0.0000 α 1 0.32 6.66 0.0000 λ 1 0.03 0.98 0.3249 β 1 0.92 45.21 0.0000 θ 2.73 4.06 0.0000 1 Örneklem: 1 Ocak 2003 19 Mar 2008 6

Bulgular (devam) Örneklem-dışı oynaklık ahminine göre, 10 günlük zaman içerisinde (iki hafa içi dönem) şokun ekisi %90 oranında azalmakadır. Ancak, bir şokun ekisi kaybolmadan yeni bir şok oraya çıkabilmekedir. DÜZGÜNLEŞTİRİLMİŞ OYNAKLIK.020.016.012.008.004.000 Volailiy Filered Volailiy 03 04 05 06 07 OYNAKLIĞIN KALICILIĞI Varyans yüzdesi (%) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 7

Sonuçlar Dolar kurundaki harekelerin bir bölümü CDS lerdeki gelişmelerle açıklanabilmekedir. Belirsizliğin yüksek olduğu dönemlerde, CDS ve dolar kuru arasındaki ilişki de güçlenmekedir. VIX ile dolar kuru oynaklığı arasında anlamlı ve güçlü bir ilişki bulunmakadır. CDS ve VIX üzerinde ekili olan iç ve/veya dış gelişmeler, beraberinde YTL/$ pariesini de ekilemekedir. 8

İkinci Çalışma: Wha s Nex for YTL/$ Rae?: Le s Simulae! Bu çalışmanın amacı, günlük YTL/$ kurundaki harekelerin kısa dönemli ahminleri için uygun bir yaklaşım gelişirmekir. Nielik iibarıyla farklı olsalar da, piyasalarda karışıklığa yol açan her ürlü olumsuz gelişme, siseme verilmiş bir şok biçiminde sayısallaşırılabilir. Sisem doğru biçimde kuruldukan sonra, çeşili şoklar alında nasıl davrandığı incelenebilir. Bu, kısa dönemli analizlerde, noka ahminine göre çok daha ayrınılı çıkarsamalar yapmayı sağlar. 9

İkinci Çalışma: Wha s Nex for YTL/$ Rae?: Le s Simulae! (devam) Çalışma kendi içinde üç farklı aşamadan oluşmakadır: 1. Modelin kurulması, 2. Senaryoların oluşurulması, 3. Çeşili varsayımlar alında olası senaryoların seçilmesi. Söz konusu çalışma, emel olarak bir benzeim (simülasyon) alışırması olup, her üç aşama birbiriyle yakından ilişkilidir. Bu nedenle, herhangi birinde yapılacak olan değişikler farklı sonuçlar elde edilmesine yol açabilecekir. 10

Birinci Aşama: Modelin Kurulması Doğrusal olmayan bir model (örn. L-STAR), yüksek frekansa sahip exch + a = * ε h bu ür serilerdeki harekei daha doğru modelleyecekir. Geiri Denklemi: 2 = μ 0 a h Varyans Denklemi: [ ] 2 2 μ21 + α 21 * a 1 21 * h 1 * Q = μ + α * a β 11 11 ε ~ iid, N(0,1) Düzgün Geçiş Denklemi: 2 2 1 + β11 * h 1 + + [ ] 1+ exp( γ *( 1 Q = a 1 λ)) Tanım gereği, 0 Q 1 11 Varyans denkleminde, sonucun arı bölgede kalabilmesi amacıyla kasayılara doğrusal olmayan kısılar konulmuşur. Bu nedenle, paramere ahmin sonuçları doğrudan yorumlanamazlar. γ = 200, λ = 0

Birinci Aşama: Modelin Kurulması (devam) Oynaklığın yapısındaki değişikliklerin (rejim geçişleri) sürekli bir fonksiyon ile ifade edilmiş olması, her dönem için farklı bir koşullu varyans denklemi ahmin edilmesine olanak sağlar. KOŞULLU VARYANS.12.10.08.06.04.02 DURUMLAR ARASI GEÇİŞ 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2.00 03 04 05 06 07 Örneklem: 1 Ocak 2003 4 Nisan 2008 0.0 03 04 05 06 07 12

İkinci Aşama: Senaryoların Oluşurulması Bir simülasyon alışırması olması nedeniyle, kurulan modelde ek dışsal unsur haa erimidir. Diğer bir deyişle, şoklardır. Piyasalar, nielik bakımından çok sayıda ve çeşili şoklara maruz kalmakadır. Ancak, nicelik olarak bunların önemli bir bölümü beyaz gürülü biçimindedir. Sisem (yani piyasalar) açısından ciddi sarsını, ±3 sandar sapma dışına düşen şoklar biçiminde kabul edilmişir. Buna göre, her üç aylık dönemde oralama bir ane ciddi şok yaşandığı gözlenmekedir. Yaşanan son gelişmeler ışığında, Türkiye de içinde bulunduğumuz dönemde ayda oralama bir ane ciddi şok beklemek yerinde olacakır 13

İkinci Aşama: Senaryoların Oluşurulması (devam) Bu durumda, herhangi bir ayda maruz kalınabilecek şok sayısının olasılık dağılımı (Poisson) şu şekilde göserilebilir: 0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 f ( x, λ) = x λ * e x! λ 0 1 2 3 4 5 Herhangi bir ayda en az bir şok meydana gelme olasılığı %63 iken, yalnız bir ane şok olma olasılığı %37 dir. Hiçbir şok yaşanmama olasılığı da %37 dir. Birinci aşamada kurulan model kullanılarak, ileriye dönük 20 gün için 100,000 ade farklı dolar kuru paikası oluşurulmuşur. 14

Üçüncü Aşama: Olası Senaryoların Seçilmesi İlk iki aşamanın doğru biçimde kurgulandığı varsayımı alında, oluşurulan bu senaryolar dolar kurunun önümüzdeki 20 günlük olası seyrini içeren bir küme biçiminde düşünülebilir. Söz konusu kümeyi çeşili eşikler kullanmak sureiyle daha da daralmak mümkündür. Bu amaçla kullanılacak olan ölçülerin bazıları isaisiki olabileceği gibi, bazıları da araşırmacının beklenilerini yansıacak biçimde yargısal nielik aşıyabilir. 15

Üçüncü Aşama: Olası Senaryoların Seçilmesi (devam) Örneğin, seçim aşamasında şu ölçüler kullanılabilir: Dolar kurunun alabileceği en küçük ve en yüksek değerler (örn. 1.2 ve 1.35), Dolar kurunun oralama geiri beklenisinin al ve üs sınırları (örn. %0 ve %0.3), Dolar kuru oynaklığının al sınırı (örn. 1.5 sandar sapma). SEÇİLMİŞ SENARYOLAR 1.36 1.34 1.32 1.30 1.28 1.26 1.24 1.22 1.20 5 10 15 20 Yukarıdaki ölçüler kullanılarak üreilen 100,000 adelik senaryo kümesinden 12 adelik bir al küme edilmişir. Diğer bir deyişle, bu varsayımlara uygun 12 ade olası senaryo seçilmişir. 16

Sonuçlar Kısa dönemli ahmin çalışmalarında, noka kesirimler ve genişleyen güven aralıkları sonuçların işlevselliğini azalmakadır. Öe yandan, uygun bir model kurulabilmesi halinde, benzeim (simülasyon) yönemi kullanarak alernaif senaryolar üremek çok daha ekin ve kullanışlı sonuçlar vermekedir. Benzeim yoluyla senaryo üreiminin en belirgin faydası eldeki üm sonuçların ilk aşamada kurulan model ile uarlı bir yapıya sahip olmasıdır. 17

Sonuçlar (devam) Gerçek değerlerin içerilmesi olasılığı, kurulan modelin doğruluk derecesine ve üreilen senaryo sayısına bağlıdır. Yeeri kadar geniş bir senaryo kümesi içerisinde, araşırmacı gerek isaisiki gerekse yargısal ölçüler kullanarak varsayımlarına ve beklenilerine uygun zaman serileri bulabilir. Niel ve nicel açıdan fazlasıyla esnek bir yaklaşımdır. Ciddi kırılmalar yaşanmadığı sürece ilk aşamada oluşurulan modelin ahmin ufku içerisinde yeniden kurulmasına veya ekrar ahmin edilmesine gerek yokur. 18

Sonuçlar (devam) Çizimden de görüldüğü üzere, oluşurulan senaryo kümesi içerisinde gerçekleşene (7 25 Nisan dönemi) çok yakın bir paika mevcuur. 1.34 1.33 1.32 1.31 1.30 1.29 1.28 1.27 1.26 1.25 1.24 (YTL/$) Senaryo No: 39842 Gerçekleşen Tahmin (RMSE&THEIL) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 Burada model yeniden çalışırılmamışır. Daha önce oluşurulan senaryo kümesi içerisinde ahmin döneminin 14 günlük gerçekleşmelerine yakın bir paika izleyen senaryo isaisiki ölçüler (RMSE ve THEIL) kullanılarak seçilmişir. 19

TEŞEKKÜRLER Ölçemediğiniz bir şeyi yöneemezsiniz. (If you can measure i, you can manage i.) Peer F. Drucker 20