GELİŞMEKTE OLAN PİYASALARDA VOLATİLİTENİN CHARMA İLE MODELLENMESİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ



Benzer belgeler
AR(1) modelinde A tipi sapan etki

eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association

IEEE802.11N MIMO-OFDM WLAN UZAYSAL ÇOĞULLAMA SİSTEMLERİNİN İLİNTİLİ KANALLAR ÜZERİNDE ORTAK GÖNDERİCİ/ALICI ANTEN SEÇİMİ İLE KAPASİTE ARTIMI

Kısa Vadeli Para Politikası Aracı Olarak Faiz Düzleştirme Kuralı: Teorik ve Metodolojik Yaklaşım

YX = b X +b X +b X X. YX = b X +b X X +b X. katsayıları elde edilir. İlk olarak denklem1 ve denklem2 yi ele alalım ve b

BÖLÜM 2 KORUNUM DENKLEMLERİ

Nokta (Skaler) Çarpım

KUYRUK SİSTEMİ VE BİLEŞENLERİ SİSTEM SİMULASYONU KUYRUK SİSTEMİ VE BİLEŞENLERİ ÖRNEKLER BİR KUYRUK SİSTEMİNİN ÖRNEKLER

BÖLÜM 5 İDEAL AKIŞKANLARDA MOMENTUMUN KORUNUMU

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

Journal of Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi

İMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ

BASAMAK TİPİ DEVRE YAPISI İLE ALÇAK GEÇİREN FİLTRE TASARIMI

SİSTEM SİMULASYONU KUYRUK SİSTEMİ VE BİLEŞENLERİ KUYRUK SİSTEMİ VE BİLEŞENLERİ

MATLAB GUI TABANLI ELEKTROMIKNATIS DEVRE TASARIMI VE ANALİZİ

ELASTİK DALGA YAYINIMI

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

ALTIN FİYATLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN TESPİTİ ÜZERİNE: MGARCH MODELİ İLE BİR İNCELEME

EMEKLILIK SİSTEMLERİ SINAV SORULARI WEB-ARALIK Bireysel emeklilik sistemine ilişkin olarak aşağıdakilerden hangisi(leri) yanlıştır?

ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI

DRC. 5. ab b = 3 b ( a 1 ) = Deponun hacmi 24x olsun, 3. y = 6 için = 3. 7 MATEMATİK DENEMESİ. a 9 b. a 2 b b = 12 b ( a 2 1 ) = 12.

Türkiye deki Özürlü Grupların Yapısının Çoklu Uyum Analizi ile İncelenmesi *

Ankara Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Ankara Aysuhan OZANSOY

Ekon 321 Ders Notları 2 Refah Ekonomisi

IMKB'de Oynaklık Tahmini Üzerine Bir Çalışma

r r r r

Bölüm 6: Dairesel Hareket

FİZ101 FİZİK-I. Ankara Üniversitesi Fen Fakültesi Kimya Bölümü B Grubu 3. Bölüm (Doğrusal Hareket) Özet

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

PETROL FİYATLARININ İMKB ENDEKSLERİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ IMPACT OF OIL PRICES ON ISE INDICES

A A A A A A A A A A A

Eğrisel harekette çok sık kullanılan tanımlardan biri de yörünge değişkenlerini içerir. Bunlar, hareketin her bir anı için ele alınan biri yörüngeye

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

PLANLI BAKIM SİSTEMLERİ İÇİN BAZI STOKASTİK YENİLEME MODELLERİ. Abdullah EROĞLU (*) ÖZET

OPTİK AKIŞIN HESAPLANMASI VE YAPAY SİNİR AĞLARI İLE YORUMLANARAK MOBİL ROBOTLAR İÇİN ENGEL TESPİTİ VE KAÇINMA DAVRANIŞINDA KULLANILMASI

Murat MAZIBAŞ Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) ÖZET

İMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi

BIST DE HAFTANIN GÜNÜ VE TATİL ETKİSİ ANOMALİLERİNİN GETİRİ VE OYNAKLIK *, ** ÜZERİNDEKİ ETKİSİNİN İNCELENMESİ

DÝFERANSÝYEL DENKLEMLER ( Genel Tekrar Testi-1) KPSS MATEMATÝK

Yaz Saati Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Getirisine Etkisinin Test Edilmesi

Mekanik olayları ölçmekte ya da değerlendirmekte kullanılan matematiksel büyüklükler:

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


LYS LYS MATEMATİK Soruları

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

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

Gayri Safi Millî Hasıla İMKB 100 Endeksini Etkiliyor mu?

RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları

Parçacıkların Kinetiği Impuls-Momentum Yöntemi: Çarpışma

İMKB DE YABANCI İŞLEMLERİ VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ İLİŞKİSİ THE RELATIONSHIP BETWEEN FOREIGN INVESTMENTS AND STOCK RETURNS ON ISE

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

Haftanın Günleri Etkisinin İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda GARCH Modeli ile Test Edilmesi

TG 1 ÖABT İLKÖĞRETİM MATEMATİK

Gauss Kanunu. Gauss kanunu:tanım. Kapalı bir yüzey boyunca toplam elektrik akısı, net elektrik yükünün e 0 a bölümüne eşittir.

SİSTEM MODELLEME VE OTOMATİK KONTROL FİNAL/BÜTÜNLEME SORU ÖRNEKLERİ

Örnek 1. Çözüm: Örnek 2. Çözüm: = = = 540

HAM PETROL FİYATLARININ BİST 100 VE BİST ULAŞTIRMA ENDEKSLERİ İLE İLİŞKİSİ

Hisse Senedi Fiyatlarıyla Yabancı İşlem Hacmi Arasında Nedensellik:

GARCH MODELLERĠ VE VARYANS KIRILMASI: ĠMKB ÖRNEĞĠ

OTOKORELASYON OTOKORELASYON

Türk Tarım - Gıda Bilim ve Teknoloji Dergisi

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

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

TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ

ÇEMBERİN ANALİTİK İNCELENMESİ

Reel Kesim Güven Endeksi ile İMKB 100 Endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi

EKONOMÝK GÖSTERGELERÝN VE DIÞ ORTAM SICAKLIÐININ ETKÝLERÝ

Günlük Bülten. 12 Nisan Cari işlemler dengesi, Şubat ayında 5.1 milyar dolar açık verdi

Hisse Senedi Fiyatları ile İşlem Hacmi Arasındaki İlişki: İMKB Üzerine Bir Çalışma 1

SAYISAL ANALİZ. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ. Sayısal Analiz. Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

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

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

PETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ

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

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

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

HAFTANIN GÜNÜ ETKİSİ İMKB İKİNCİ ULUSAL PAZAR DA GEÇERLİ MİDİR?

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi:

Basit Makineler Çözümlü Sorular

Türkiye deki Seçilmiş Bazı Mali Göstergeler Üzerine Bir Koşullu. Değişen Varyans Çözümlemesi

EŞANLI DENKLEMLİ MODELLER

Bölüm 5 Olasılık ve Olasılık Dağılışları. Doç.Dr. Suat ŞAHİNLER

2008 KÜRESEL KRİZİNİN İMKB HİSSE SENEDİ PİYASASI ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN GARCH MODELLERİ İLE ANALİZİ

AMASYA ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü

-ENFLASYON ROBUST ESTIMATION OF THE VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL: AN INVESTIGATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN ECONOMIC GROWTH AND INFLATION

İMKB İLE GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERİN HİSSE SENEDİ PİYASALARININ ETKİLEŞİMİ: EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK YAKLAŞIMI

JEOTERMAL REZERVUARLARIN MODELLENMESİ VE PERFORMANS TAHMİNLERİNDEKİ BELİRSİZLİĞİN DEĞERLENDİRİLMESİ

ĐMKB MALĐ ve SINAĐ ENDEKSLERĐ NĐN DÖNEMĐ ĐÇĐN GÜNLÜK OYNAKLIĞI NIN KARŞILAŞTIRMALI ANALĐZĐ

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

KOMPAKT ISI EŞANJÖRLERİNDE KANATÇIK DÜZENLEMELERİNİN BASINÇ KAYBINA ETKİSİ

ASTRONOTİK DERS NOTLARI 2014

Dönerek Öteleme Hareketi ve Açısal Momentum

Cevap C. 400 / 0 ( mod 8 ) A harfi. 500 / 4 ( mod 8 ) D harfi. Cevap C. 6. I. n tam sayı ise. n 2 = 4k 2 4k + 1 veya n 2 = 4k 2

Batman Üniversitesi Beden Eğitimi ve Spor Yüksekokulu 2014 Yılı. Özel Yetenek Sınavı Sonuçlarının Değerlendirilmesi

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

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

ARAÇ YOL YÜKLERİNİN DIŞ DİKİZ AYNAYA ETKİLERİ VE DIŞ DİKİZ AYNA TİTREŞİM PARAMETRELERİNİN İNCELENMESİ

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ

Transkript:

GELİŞMEKTE OLAN İYASALARDA VOLATİLİTENİN CHARMA İLE MODELLENMESİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ ÖZET Yd.Doç.D. Cüney AKAR Bu çalışmanın amacı Koşullu Heeoskedasik Haekeli Oalama(CHARMA) modelinin gelişmeke olan bi piyasa olan İMKB nin geii volailiesinin modellemesinde kullanılabileceğini gösemeki. Çalışmada İMKB endeks veilei kullanılmışı. Takvimsel faköle, ikisadi kizle(1994 kizi, Rusya kizi, 001 kizi) ve logaimik işlem hacmi değişiminin ekilei de modelde incelenmişi. Sonuçla hisse senedi geiileinin Cuma günü yüksek, pazaesi günü düşük olduğunu gösemekedi. Ayıca geii volailieleinin pazaesi günlei ve kiz peiyolaında yüksek, yaz döneminde düşük olduğu belilenmişi. İşlem hacmi değişimi hem geiilei hem de volailieyi poziif yönde ekilemekedi. Çalışmada elde edilen önemli sonuçladan bii de volailienin geii sapmalaının ilk iki gecikmesi aasındaki ekileşime bağlı olduğu bulgusudu. Anaha Kelimele: CHARMA, Takvimsel faköle, Kizle ABSTRACT Modelıng Volaılıy In Emegıng Makes By Usıng Chama: Tukısh Case The aim of his sudy is o show Condiional Heeoskedasic Auoegessive Moving Aveage (CHARMA) model can be used modeling volailiy in emeging makes. Tukish Sock make daa is used in he sudy. Seasonal anomalies, economic cises (1994 cisis, Russia cisis, 001 cisis) and ading volume change ae also consideed in he sudy. The esuls show ha while euns ae high on Fiday and low on Monday, volailiy is high on Monday and in cises peiods bu i is low in summe ime. Tading volume change affecs boh euns and volailiy posiively. Resuls also show ha volailiy of sock euns in Isanbul Sock Exchange (ISE) depends on ineacions beween fis wo lagged deviaions fom aveage eun. Key Wods: CHARMA, Seasonal anomalies, Cises 1. GİRİŞ Gelişmeke olan piyasalada volailienin modellenmesiyle ilgili pek çok ampiik çalışma bulunmakadı. Gelişmeke olan piyasala olgun piyasalaa göe çok daha fazla koşullu volailie özelliklei gösediğinden bu piyasala için yapılan volailie çalışmalaı genellikle ARCH modelleini kullanmakadı. 1 Sanis ve Imahooglu (1997), gelişmeke olan piyasalada geii ve volailie dinamikleini GARCH modeliyle incelemişle ve sonuçlaı gelişmiş pazalala kaşılaşımışladı. Özellikle gelişmeke olan piyasalada koşullu volailienin gelişmiş piyasalaa göe daha yüksek olduğunu ve koşullu volailiede ısacılık (pesisence), kümelenme (cluseing) özellikleinin daha sık göüldüğünü gösemişledi. Bekae ve Havey (1997), gelişmeke olan piyasaladaki volailieyi kaakeize emeye çalışmışla, volailieyi ekileyen fakölele ilgilenmişledi. Çalışmada özellikle döviz volaiiliesi, ulusal kedi deecelei, icae hacmi gibi faköle üzeinde dumuşladı. Cunado, Biscai ve Gacia (006), gelişmeke olan piyasalada volailie değişimleini modellemeye çalışmışladı. Aggawal, Inclan ve Leal (1999), gelişmeke olan piyaslada büyük volailie kaymalaına neden olan olaylaı incelemişledi. Huang ve Young (1999); Kim ve Singal (000), finansal libealizasyonun gelişmeke olan piyasalada hisse senedi volailiesine ekileini aaşımışladı. Salman (00), gelişmeke olan bi piyasa olan İMKB de iskgeiihacim ilişkisini aaşımış ve işlem hacminin volailieyi açıklamada kullanılabilecek bi değişken olduğunu gösemişi. Shin (005), 14 uluslaaası gelişmeke olan piyasayı inceleyeek hisse senedi geiilei ve volailie aasındaki ilişkiyi GARCHM modeli kullanaak belilemeye çalışmış ve sonuça hisse senedi geiileiyle volailie aasında poziif yönlü faka isaisiksel olaak anlamsız bi ilişki bulmuşu. ezzo ve Ubei (006), gelişmeke olan piyasalada geii ve volailieyi çeşili yönemlele öngömeye çalışmış ve bu yönemlein öngöü pefomanslaını kaşılaşımışladı. Çalışma sonunda önediklei yeni modelin (jumpdiffisuion model) daha isabeli öngöülede bulunduğunu gösemişledi. Selcuk (005), günlük hisse senedi volailiesini bazı gelişmeke olan piyasalada asimeik sokasik volailie modelini kullanaak aaşımışı. Cane ve Onde (005), 17 gelişmeke olan piyasada aylık geiilein kısa dönemli salınımlaının finansal kizleden nasıl ekilendikleini Balıkesi Ünivesiesi,Bandıma İİBF, İşleme Bölümü 1 Ayınılı bi eoi ve lieaü için, Engle(198);Bolleslev (1986); Bolleslev, Chou ve Kone (199);McAle and Oxley (00); Li, Ling and McAle (00); Tsay (00) incelenebili.

VAR kullanaak aaşımışladı. Sonuça faiz oanlaının ve ka paylaının volailienin belileyicilei olduklaolduklaını faka bunlaın faklı gelişmeke olan pazalada faklı deecede ekilei olduklaını gösemişledi. Bu çalışmada İMKB100, 50 ve 30 indekslei geii ve volailiesi CHARMA kullanılaak modellenmeye çalışılmışı. CHARMA; Tsay (1987), aafından öneilmiş ARCH ailesi üyesi bi volailie modelidi. CHARMA koşullu heooskedasisii üeiminde assal kasayıla kullanan bi modeldi. Wong ve Li (1997), çok değişenli CHARMA modelini, Li, Long ve Wong (001), duağan olmayan CHARMA modelini çalışmalaında kullanmışladı. Bazı ARCH ailesi volailie modellei İMKB ye uygulanmış olmasına kaşın, şimdiye kada yapılan hiç bi çalışmada geii ve volailieyi incelemek için CHARMA modeli kullanılmamışı. Bu model aacılığı ile geçmişe gözlenen oalama geiiden sapmalaın ekileşiminin volailieye olan ekisi incelenmekedi. CHARMA modeli aacılığı ile aynı zamanda azaesi ve Cuma gün ekisi, yaz mevsimi ekisi, ocak ayı ekisi, 1994, Rusya ve 001 ikisadi kizleinin ekilei ve işlem hacminin, geii ve volailie üzeindeki ekilei aaşıılmakadı. Çalışmanın ikinci bölümünde CHARMA modeli açıklanmışı. Üçüncü bölümde vei ve meodoloji üzeinde duulmuşu. Dödüncü bölümde ahmin sonuçlaı sunulaak youmlanmışı.. CHARMA Modeli Tahminlede kullanılan CHARMA modeli denklem (1), () ve (3) de göseilmişi. Denklemlede, ilgili endeksin logaimik geiisini, koşullu oalamayı, oalama ve sabi vayanslı Gaussian beyaz güülü süecidi. emsil emekedi. u, kendi gecikmeli değeleine bağlıdı ve h koşullu vayansı gösemekedi. sıfı X ekisi aaşıılan açıklayıcı değişkenlei l j kasayılaı zamanla değişen assal kasayıladı. p, q, s ve k negaif olmayan sonlu amsayıladı. Koşullu oalama süeci, sabi kasayılı ARMA iken, yenilik seisi, u, assal kasayılı dağıılmış gecikmedi. Bu model geçmiş haalaın hem kaesini hem de çapaz çapımlaını içemekedi. Bu nedenle sanda ARCH modelleinden daha zengin bi koşullu volailie modellemesine imkan vemekedi. Çapaz çapım eimlei geçmiş geiilein ekileşimleini gösemekedi. Şüphesiz ki hisse senedi geii volailiesi bu ü ekileşimlee bağlı olabili. Ayıca modelin hem oalama hem de vayans denklemine ekisini incelemek isediğimiz açıklayıcı değişkenle yeleşiilmişi. Sanda CHARMA modelinden faklı olaak spesifikasyon haası yapmamak için koşullu vayans denklemine GARCH eimi de dahil edilmişi. u, X 0 i i l l i1 l1 q p k u u veya u u j j 1 j1 (1) () buada u ( u 1, u,, uq ), u nin gecikmeli değeleinden oluşan veködü. Dolayısı ile koşullu vayans, h h kov( δ ) u 1 1 h ( u, u,, u ) Ω( u, u,, u ) u 1 q 1 q veya q q s k h u u h X 0 ij i j j j l l i1 j1 j1 l1 (3) 54

şeklinde ifade edilebili, buada Ω maisinin ( i, j) elemeni ij ile göseilmişi. CHARMA modeli sanda GARCH modelinden bi kaç yönüyle faklıdı. Bunladan ilki CHARMA modelinde GARCH dan faklı olaak koşullu vayans denkleminde u haa eim gecikmeleinin çapaz çapımlaı ye alı. Diğe önemli fak da CHARMA modelinde değil assal kasayıla olmasıdı. 3. Vei ve Yönem u haa eimi gecikmelei kasayılaının sabi Tahminlede İMKB100, İMKB50 ve İMKB30 endeksleinin günlük kapanış ve İMKB100 günlük işlem hacmi veilei kullanılmışı. İMKB100 için veile 8 Ocak 1990 aihinden, İMKB50 için 8 Ocak 000 aihinden, İMKB30 için 8 Ocak 1997 aihinden başlamaka ve he 3 endeks için de 9 Aalık 004 aihine kada sümekedi. Veile İsanbul Menkul Kıymele Bosasından emin edilmişi. Endekslein logaimik geiilei denklem (4) kullanılaak hesaplanmışı. log( ) log( 1) Buada ve sıasıyla ilgili endeksin anındaki logaimik geiisini ve kapanış fiyaını gösemekedi. Şekil 1 ve Tablo 1 veilei ve veilein bazı emel isaisiksel özellikleini gösemekedi. İMKB100 endeksi günlük işlem hacmi değişim oanı, GHACİM, GHACİM ln( HACİM ) ln( HACİM 1) (4) (5) şeklinde logaimik değişme olaak elde edilmişi, buada hacmini bin TL olaak gösemekedi. HACİM değişkeni günündeki günlük işlem Tablo 1: İMKB100, İMKB50 ve İMKB30 Veileinin Bazı Temel İsaisiklei İMKB100 İMKB50 İMKB30 Gözlem 3908 3908 198 198 081 081 Oalama 5363.563 0.00177 13386.83 0.00036 1417.163 0.0016 Snd Haa 6465.544 0.03035 4089.700 0.03008 766.888 0.03305 Minimum 5.18 0.19978 7039.430 0.0017 1135 0.0067 Maksimum 4971.680 0.17773 4988.7 0.17709 315.87 0.17646 Tablo de göseilen ADF biim kök esi sonuçlaına göe büün endeks geiilei duağandı. İMKB100 işlem hacmi logaimik değişimine ai biim kök esi sonuçlaı Tablo 4 de göseilmişi. Tablo 4 işlem hacmi logaimik değişim seisinin de duağan olduğunu gösemekedi. Ayıca kesmede, endde ve he ikisinde olması muhemel kıılmalaı dikkae alan ZivoAndews biim kök esi sonuçlaı da Tablo 3 de göseilmişi. Bu sonuçlaa göe de endeks geiilei duağandı. Ekisi aaşıılan açıklayıcı değişkenleden bii işlem hacmi logaimik değişim, GHACİM, değişkenidi. GHACİM, piyasada bilgi akışını emsilen oalama ve vayans denklemine kaılmışı. Tükiye nin yaşadığı üç önemli ikisadi kiz döneminin ekileini incelemek için D94, DRUSYA ve D001, yaz mevsimi ve ocak ayı ekileini es emek için DYAZ ve DOCAK, hafanın ilk günü ve son günü ekileini aaşımak için DTESİ ve DCUMA, kukla değişkenlei hem oalama geii, hem de koşullu vayans denklemine yeleşiilmişi. Ancak bu incelemele yapılıken bazı endekslee ai eldeki veinin peiyodu büün kizlein ekileini incelemeye imkân vemediğinden, he bi endeks için ekisini aaşıdığımız kizle faklılık gösemekedi. İMKB100 için büün kizlein ekileini inceleyebilmek olanaklıyken, İMKB30 için Rusya ve 001 kizleinin, İMKB50 içinse sadece 001 kizinin ekileini incelemek mümkündü. Kullanılan kukla değişkenlein anımlaı Tablo5 de özelenmişi.

Kiz dönemleinin başlangıç ve son gününü belilemek için en önemli kiz gösegeleinden bii olan bankala aası gecelik faiz oanı baz alınmışı. Şekil de göüldüğü gibi özellikle 1994 ve 001 kiz dönemleinin başlangıç ve sona eme aihlei gecelik faiz oanı seisi inceleneek espi edilebilmekedi. 1998 deki Rusya kizi ise özel yapısı geeği Rusya ile doğudan ya da dolaylı olaak icai ilişkile içinde bulunan şikelei ekilemişi. Bu nedenle Rusya kizi başlangıç ve sona eme günleini gecelik faiz oanından çıkamak mümkün değildi. Rusya nın 90 günlük moaoyum ilan eiği aih Rusya kizinin başlangıç aihi olaak alınmışı. Rusya kizinin sona eme aihi moaoyumun sona ediği aihen 60 gün sonaki aih olaak belilenmişi. 1994 kizi için buada belilenen başlangıç ve sona eme aihlei Muadoglu, Beumen ve Mein (1999) ile uyumludu. Rusya kizinin başlangıç ve sona eme aihlei ise Khalid ve Gulasekean (005) ile uyumludu. Şekil 1: İMKB100, İMKB50 ve İMKB30 Endekslei Günlük Kapanış ve Geii Seilei 30000. 5000.1 0000.0 15000 10000.1 5000. 0 1990 199 1994 1996 1998 000 00 004.3 1990 199 1994 1996 1998 000 00 004 (a) İMKB100 Endeksi 8000. 4000.1 0000.0 16000 1000.1 8000. 4000 000 001 00 003 004.3 000 001 00 003 004 (b) İMKB50 Endeksi 35000. 30000 5000.1 0000.0 15000.1 10000 5000. 0 1997 1998 1999 000 001 00 003 004.3 1997 1998 1999 000 001 00 003 004 (c) İMKB30 Endeksi 56

Tablo : İMKB100, İMKB50 ve İMKB30 Günlük Geiilei ADF Biim Kök Teslei İMKB100 İMKB50 İMKB30 ADF AR(1 ) Sabi Ten d N C C&T N C C&T N C C&T 56.95 0.906 57.1 0.909 0.001 57.11 0.909 0.00.41.10 7 36.499 1.011 36.48 9 1.01 0.000 3 9 1.013 0.004 44.96 4 0.984 45.06 4 0.987 0.001 45.081 0.988 0.003 3.39.1 0 6 1.36.1 0 6 : %1 anlamlılık düzeyinde anlamlı : %5 anlamlılık düzeyinde N: Hiçbii C: Kesme C&T: Kesme ve Tend Gecikme sayılaı 0 dı. Tablo 3: Geii Seilei için Zivo Andews Biim Kök Tesi Sonuçlaı IMKB100 IMKB50 IMKB30 Tes İsai siği Kııl ma Nok. C T C&T C T C&T C T C&T 03.0. 1998 03.0. 1998 0,86 01.19. 000 36.61 01.10. 000 36.63 01.10. 000 36,88 01.17. 000 03.0. 1998 03.0. 1998 03.0. 1998 C: Kesmede kıılma T: Tendde kıılma C&T: He ikisinde de kıılma %1 de anlamlı %5 de anlamlı Gecikme sayısı Akaike bilgi kieine göe seçilmişi. Tes isaisiklei vigülden sona iki basamak yuvalanmışı. Tablo 4: IMKB100 İşlem Hacmi Logaimik Değişimi için ADF Biim Kök Tesi Sonuçlaı None C C&T ADF 30,07531 30,1364 30,1319 AR(1),61707,64785,6588 Sabi 0,00765 0,011001 Tend 1,71.10 6 : %1 anlamlılık düzeyinde anlamlı : %5 anlamlılık düzeyinde N: Hiçbii C: Kesme C&T: Kesme ve Tend Gecikme sayısı 8 di.

Şekil : Gecelik Faiz Oanlaı ve Kizle 7 6 1994 kizi Rusya kizi 001 kizi 5 4 3 1 0 1990 199 1994 1996 1998 000 00 004 Gecelik Faiz D 94 : 94 kizi kukla değişkeni 1, 3.1.1993 9.07.1994 aası D 94 = 0, diğe DRUSYA : Rusya kizi kukla değişkeni 1, 17. 08. 1998 6. 0. 1999 aası DRUSYA = 0, diğe D 001: 001 kizi kukla değişkeni 1, 01. 1. 000 30. 03. 001 aası D 001= 0, diğe DYAZ : Yaz mevsimi kukla değişkeni 1, Hazian, Temmuz, Ağusos DYAZ = 0, diğe Tablo 5: Kukla Değişkenlein Tanımlaı aylaı 1, DOCAK : Ocak ayı kukla değişkeni DOCAK = 0, Ocak ayı diğe 4. Tahmin Sonuçlaı Koşullu vayans h sabi olmadığı için CHARMA modelinde en küçük kaele ahmini ekin olmayabili. Bu nedenle modelin çözümünde maksimum olabililik daha ekin yönemdi. Tablo 6 İMKB100, İMKB50, ve İMKB30 endeks geiilei için CHARMA modelinin maksimum olabililik ahminleini gösemekedi. Tahminde kullanılan logaimik olabililik fonksiyonu denklem (6) da göseilmişi. l h u h log( ) / / (6) 58

Tablo 6 da göülebileceği gibi İMKB50 için oluşuulan modelin sabi eimi dışında oalama denklemleinin büün paameelei isaisiksel olaak anlamlıdı. Yine vayans denklemi paameeleinin de amamı isaisiksel olaak anlamlıdı. Kalınılaın ve kalını kaelein Ljung Box isaisikleinin anlamsız olması bize oalama ve vayans denklemleinin doğu bi şekilde anımlandığını, modelin yeeli olduğunu gösemekedi. Tablo 6 : İMKB100, İMKB50 ve İMKB30 için CHARMA Tahmin Sonuçlaı (a) Oalama denklemlei Değişkenle İMKB100 İMKB50 İMKB30 Sabi Teim 0.0011[0.00] 0.0003[0.648] 0.0008[0.04] 0.0847[0.000] 1 0.0439[0.005] GHACİM 0.0196[0.000] 0.0149[0.000] 0.0188[0.000] DTESİ 0.008[0.00] 0.005[0.003] 0.0043[0.001] DCUMA 0.0033[0.000] 0.0036[0.000] 0.0053[0.000] (b) Vayans Denklemi Tahminlei Değişkenle İMKB100 İMKB50 İMKB30 Sabi 0.00006[0.000] 0.0001[0.000] 0.00005[0.000] u 0.154[0.000] 0.0985[0.000] 0.0868[0.000] 1 u 0.0646[0.006] u u 1 1 0.1106[0.000] 0.1610[0.000] 0.116[0.006] 0.6986[0.000] 0.6093[0.000] 0.8185[0.000] DTESİ 0.000[0.000] 0.000[0.000] 0.00009[0.018] DOCAK DYAZ 0.0000[0.000] 0.00004[0.00] 0.00001[0.000] D94 0.00009[0.013] DRUSYA 0.00018[0.000] 0.0001[0.000] D001 0.00016[0.000] 0.00018[0.003] 0.0001[0.00] GHACİM 0.00031[0.000] 0.00053[0.000] 0.00043[0.000] (c)model Yeeliliği Başaım Teslei Tesle İMKB100 İMKB50 İMKB30 LB Q(10) 13.3618[0.04] 8.7907[0.55] 17.449[0.065] LB Q(0) 0.5065[0.46] 15.81[0.77] 6.3316[0.155] LB Q(30) 8.958[0.554] 8.6056[0.538] 34.1397[0.75] LB Q(10) 10.0616[0.435] 10.0783[0.433] 13.140[0.11] LB Q(0) 7.7560[0.115] 18.5888[0.548] 1.658[0.359] LB Q(30) 34.8033[0.49] 3.6031[0.789] 6.8394[0.631] LB : LjungBox Majinal Anlamlılık düzeylei köşeli ayaçlaın aasında göseilmişi

Tahmin sonuçlaı incelendiğinde en önemli noka olaak he üç vayans denkleminde de çapaz çapım eimleinin kasayılaının anlamlı olması göülebili. Bu sonuç gecikmiş sapmala aasında ekileşim olduğunu gösemekedi. Büün ahminlede çapaz çapım eiminin kasayı işaei poziif olaak bulunmuşu. Dolayısıyla u 1u poziif olusa koşullu vayans daha büyük olacakı. Denklem (4) e göe öngöülen vayansla Şekil de göseilmişi. 0.014 Şekil : Endeks Geiilei İçin Öngöülen Vayansla 0.01 0.010 0.008 0.006 0.004 0.00 0.000 1990 1991 199 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 000 001 00 003 004 (a)imkb100 0.014 0.01 0.010 0.008 0.006 0.004 0.00 0.000 0.00 000 001 00 003 004 (b) İMKB50 0.01 0.010 0.008 0.006 0.004 0.00 0.000 1997 1998 1999 000 001 00 003 004 (c) İMKB30 60

Ekisini incelediğimiz açıklayıcı değişkenle açısından bakığımızda he üç endeks için de geiilein Cuma günü daha yüksek azaesi günü ise daha düşük olduğu söylenebili. Geiile üzeinde anlamlı bi yaz ekisi ve ocak ayı ekisi espi edilememişi. Kizlein oalama geii üzeinde anlamlı ekilei olduğu yönünde bi bulguya ulaşılamamışı. Volailie denklemi dikkae alındığında ise veilein inceleme olanağı vediği büün ikisadi kizlein endekslein volailielei üzeinde anlamlı bi ekiye sahip olduğu espi edilmişi. Volailie kiz dönemleinde anlamlı bi şekilde amakadı. Gün ekilei ve yaz mevsimi ekilei incelendiğinde ise volailienin he üç endeksde de azaesi günü anlamlı olaak aığı, yaz mevsiminde ise azaldığı gözlenmişi. Ocak ayının hem oalama hem de vayans üzeinde anlamlı bi ekisi espi edilememişi. İşlem hacmi değişimi volailie çalışmalaında genellikle piyasa bilgi akışını emsilen ye almakadı. İşlem hacminin ek başına bilgi akışını emsil edemeyeceği yönündeki eleşiilee ağmen lieaüde bu değişken sıklıkla kullanılmakadı. Bu çalışmada da işlem hacmi logaimik değişimi hem oalama denkleminde hem de vayans denkleminde ye almışı. Tahmin sonuçlaı bu değişkenin oalama geiiye ve koşullu vayansa anlamlı bi ekisi olduğunu gösemekedi. 5. SONUÇ Bu çalışmada Isanbul Menkul Kıymele Bosası gibi önemli bi gelişmeke olan piyasada geii ve volailie CHARMA yönemi kullanılaak modellenmeye çalışılmışı. Çalışma sonuçlaı İMKB de hisse senedi volailiesinin sapmalaın biinci ve ikinci gecikmelei aasındaki ekileşime bağlı olduğunu gösemekedi. Sonuçla gelişmeke olan finansal piyasalada volailie modellemesi için CHARMA alenaifini sunmakadı. Bu alenaif GARCH modelinin geçmiş sapmalaın ekileşimini dikkae almama eksikliğini gidemekedi. Aaşımada azaesi ve Cuma gün ekilei, yaz mevsimi ve ocak ayı ekisi, ikisadi kizlein ekilei ve işlem hacminin olü de unuulmamış modellee yeleşiilen açıklayıcı değişkenle yadımıyla bu ekile incelenmişi. Sonuçla geiilein Cuma günü volailienin ise azaesi günü yüksek olduğunu gösemekedi. azaesi günü ise geiile diğe günlee göe daha düşükü. Volailie yaz mevsiminde anlamlı bi şekilde azalıken, kiz dönemleinde ise amakadı. İşlem hacmi hem oalamaya hem de volailieye poziif yönlü kakı yapmakadı. 6. KAYNAKÇA AGGARWAL, R., Inclan, C., R.LEAL (1999) Volailiy in Emeging Sock Makes, Jounal of Financial and Quaniaive Analysis 34, 3355. BEKAERT, G. and C.R. HARVEY (1997) Emeging Equiy Make Volailiy, Jounal of Financial Economics 43, 978. BOLLERSLEV, T. (1986) Genealized Auoegessive Condiional Heeoscedasiciy, Jounal of Economeics, 31, 307 37. BOLLERSLEV, T., CHOU, R. Y. ve KRONER, K. F. (199) ARCH Modelling in Finance, Jounal of Economeics, 5, 559. CANER, S. and ONDER, Z. (005) Souces of Volailiy in Sock Reuns in Emeging Makes, Applied Economics, 37, 99941 CUNADO,.J., BİSCARRI,G.J. and GRACIA,.F (006) Changes in Dynamic Behavio of Emeging Make Volailiy and Oulies: Revisiing he Effecs of Financial Libealizaon, Woking ape Seies fom School of Economics and Business Adminisaon, Univesiy of Navaa, and also Emeging Makes Review (Focoming) De SANTIS, G. and S. IMROHOROGLU (1997) Sock Reuns and Volailiy in Emeging Financial Makes, Jounal of Inenaional Money and Finance 16, 561579. ENGLE, R. F. (198) Auoegessive Condiional Heeoskedasiciy wih Esimaes of he Vaiance of Unied Kingdom Inflaion, Economeica, 50(4), 9871008. HUANG, B.N. and C.Y. YANG (1999) The Impac of Financial Libealizaion on Sock ice Volailiy in Emeging Makes, Jounal of Compaaive Economics 8, 31339. KHALID, M.A. ve GULASEKERAN, R. (005) Financial Make Conagion Invesigaing Global Impac of he Asian and Russian Cises, Inenaional Confeance on Finance, Univesiy of Copenhagen, Cophenhagen KİM, E.K. and V. SİNGAL (000) Opening up of Sock Makes: Lessons fom Emeging Economies, Jounal of Business 73, 566.

Lİ, W.K, Ling, S and WONG, H. (001) Esimaion fo aially Nonsaionay Mulivaiae Auoegessive Models wih Condiional Heeoscedasiciy, Biomeica, 88 (4), 1135115 LI, W.K, Ling, S. and Mc ALEER, M. (00) Recen Theoeical Resuls fo Time Seies Models wih GARCH Eos, Jounal of Economic Suveys, Vol 16 No.13 Mc ALEER, M. And OXLEY, L. (00) The Economeics of Financial Time Seies Jounal of Economic Suveys, Vol 16 No.13 MURADOĞLU, G., BERUMENT, H. ve Mein, K. (1999) Financial Cisis and Changes in Deeminans of Risk and Reun: An Empiical Invesigaion of an Emeging Make (ISE), Mulinaional Finance Jounal, vol.3, no.4, 35 EZZO,R. and UBERTİ M. (006) Appoaches o foecasng volailiy: Models and hei efomances fo Emeging Equiy Makes, Chaos, Soluions and Facals, 9, 556565 SALMAN, F. (00) Risk Reun Volume Relaionship in an Emeging Sock Make, Applied Economics Lees, 9, 54955 SELCUK, F. (005) Asymmic Sochasic Volailiy in Emeging Sock Makes, Applied Financial Economics, 15, 867874 SHIN, J. (005) Sock euns and Volailiy in Emeging Sock Makes, Inenaional Jounal of Business and Economics, Vol 4, No. 1, 3143. TSAY, S. R. (1987) Condiional Heeoscedasic Time Seies Models, Jounal of he Ameican Saisical Associaion,Vol.8, No. 398, 590604 TSAY, S. R. (00) Analysis of Financial Time Seies,,John Wiley & Sons, New Yok WONG, H. and LI, W.K. (1997) On a Mulivaiae Condiional Heeoscedasiciy Model, Biomeica, 4, 11113 6