Ders Detayı

Finansal Ekonometri
4 Video, Ders Süresi: 45 gün

Dersler

Ders 1: Simetrik Koşullu Değişen Varyans Modellerinin Tahmini: BİST-100 Endeks Getirisi Üzerine Bir Uygulama

Ders 2: Asimetrik Koşullu Değişen Varyans Modellerinin Tahmini: BİST-100 Endeks Getirisi Üzerine Bir Uygulama  

Ders 3: Takvim Anomalileri: BİST-100 Endeks Getirisindeki Haftanın Günleri Anomalisinin İncelenmesi

Ders 4: Takvim Anomalileri (devamı): BİST-100 Endeks Getirisindeki Ocak ve Ekim Ayı Anomalilerinin İncelenmesi

 

Eğitmen Hakkında

Doç. Dr. Burcu KIRAN BAYGIN, İstanbul Üniversitesi, İktisat Fakültesi, Ekonometri Bölümü Öğretim Üyesidir. 2004 yılında İstanbul Üniversitesi, İktisat Fakültesi, Ekonometri Bölümü'nden mezun olmuştur. İstanbul Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı’nda 2006 yılında yüksek lisansını, 2010 yılında da doktorasını tamamlamıştır. Yüksek Öğretim Kurumu Yurtdışı Araştırmacı Bursu’nu kazanarak 2009 – 2010 döneminde 1 yıl süre ile Almanya’da bulunan Georg-August Goettingen Üniversitesi, İstatistik ve Ekonometri Enstitüsü’nde misafir araştırmacı olarak görev yapmıştır. 2011 yılında Yardımcı Doçent, 2014 yılında ise Doçent ünvanını almıştır. Doç. Dr. Burcu KIRAN BAYGIN’ın ulusal ve uluslararası dergilerde yayınlanmış çok sayıda çalışması bulunmaktadır. Lisans, Yüksek Lisans ve Doktora programlarında dersler vermektedir.

 

 

Eğitmen:Doç.Dr.Burcu KIRAN BAYGIN

Katılım Belgesi: Evet

Durum: Tüm Dersler Eklendi

Garanti: %100 Memnuniyet ve İade garantisi

Özellikleri: İnteraktif, Online Sınav, Eğitmene soru sorma İmkanı

Fiyat:
299,90 TL
Ders İzleme Süresi: 45 Gün
Erişim Zamanı: 7/24
Video Sayısı: 4
Durum: Satın Alınabilir
Favoriye Ekle


Tanıtım Videosunu İzle



Örnek Dersi İzle

Puanlar 0 Kişi Oyladı (0/100)

0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi

Yorumlar

S.B.

HOCAM MERHABA ÖNCELİKLE TEŞEKKÜR EDERİM ÇOK FAYDALI VİDEOLARINIZ BENİM BİR SORUM OLACAKTI İLK OLARAK GETIRISERISINI OLUŞTURDUM, SONRA OTOMATIC SELECTIC DE N ORTALAMA DENKLEM MODELİNİ SEÇTİM ARMA (3, 1) ÇIKTI MODELİ TAHMİN ETTİM DEĞSEN VARYANS VE ARCH ETKİSİ ÇIKMADI YINEDE SONRAKİ ADIMLARA DEVAM ETMEM GEREKİR Mİ ÖYLECE RAPORLAYABİLİR MIYIM ARCH VEYA GARCH MODELLERİ KURMADAN TEŞEKKÜRLER


Eğitmenin Cevabı (BURCU KIRAN BAYGIN)

Merhabalar, videoların çalışmalarınıza faydalı olmasına çok sevindim. Ortalama denklemini oluşturduktan sonra değişen varyans ve ARCH etkisi çıkmıyorsa koşullu değişen varyans modellerine geçiş yapmanıza gerek yoktur. Koşullu değişen varyans olması durumunda koşullu değişen varyans modelleri kullanılmaktadır. Ortalama denkleminin çevrilebilirlik ve durağanlık koşullarını sağlayıp sağlamadığını kontrol ederek raporlamanızı yapabilirsiniz. Saygılarımla..


S.B.

HOCAM VERDİĞİNİZ CEVAP İÇİN ÇOK TEŞEKKÜR EDERİM. ŞİMDİ VERİ SETİNİ GENİŞLETTİM, GETİRİSİNİ ELDE ETTİM, DURAĞANLIK ANALİZİNİ YAPTIM PROBLEM YOK. SERİAL CORRELATİON LM TESTİNDE 30 GECİKMEYE KADAR BAKTIM SONUÇ LAR %1,%5 VE %10 DAN BÜYÜK VİDEONUZDAN ÖĞRENDİĞİM KADARIYLA BURDA SIKINTI YOK, FAKAT HETEROSKEDASTİCİTY TESTLERİ OLAN HEM WHİTE HEM DE ARCHA BAKTIĞIMDA ORTALAMA DENKLEMDE HEP 0.0000 ÇIKIYOR. GALİBA ARCH GARCH MODELLERİNE GEÇMEM GEREKLİ DEĞİLMİ ?


Eğitmenin Cevabı (BURCU KIRAN BAYGIN)

Veri setini genişlettiğiniz zaman test sonuçları değiştiyse ve Prob 0,000 çıktıysa değişen varyans problemi ve ARCH etkisi ortaya çıkmış demektir. Bu durumda koşullu değişen varyans modellerine geçiş yapmamız gerekiyor. Kolaylıklar dilerim.


S.B.

ÇOK TEŞEKKÜR EDERİM HOCAM.


R.B.

SAYIN HOCAM MERHABA, BİRİM KÖK TESTLERİ VE BİLGİ KRİTERLERİ ARASINDA HANGİ TESTLERİN, HANGİ BİLGİ KRİTERLERİNİN DİĞERLERİNE GÖRE DAHA İYİ SONUÇLAR ÜRETİP DAHA İYİ PERFORMANS GÖSTERDİĞİ, HANGİ TESTLERİN, HANGİ BİLGİ KRİTERLERİNİN GÖRECE DAHA GÜVENİLİR OLDUĞU VE HANGİ TESTİN, HANGİ BİLGİ KRİTERİNİN TERCİH EDİLMESİNİN DAHA UYGUN OLABİLECEĞİ KONULARINDA, İLGİLİ LİTERATÜRDE ÖNERİLEN BELİRLİ KRİTERLER VEYA BELİRLİ STRATEJİLER VAR MIDIR ACABA? YOKSA ÜZERİNDE ÇALIŞILAN KONU VE ELDEKİ VERİLER ÇERÇEVESİNDE LİTERATÜRDEKİ BENZER ÇALIŞMALARDAN HAREKETLE BİR SEÇİM YAPILMASI DAHA MI UYGUN OLUR? TEŞEKKÜRLER HOCAM. EMEĞİNİZE SAĞLIK.


Eğitmenin Cevabı (BURCU KIRAN BAYGIN)

Merhabalar Ramazan Bey, sorunuza öncelikle birim kök testleri açısından cevap vermek istiyorum. Bildiğiniz gibi literatürde birçok birim kök testi bulunuyor. Bunlardan Genişletilmiş Dickey Fuller (ADF) ve Philips-Perron (PP) birim kök testleri ilk geliştirilen testler oldukları için geleneksel birim kök testleri olarak biliniyorlar. İlerleyen süreçte bu testlerin bir takım eksiklikleri olduğu, yapısal kırılma, doğrusal olmama vb. durumlar söz konusu olduğunda yanıltıcı sonuçlar verdikleri sonucuna varılmış. Bu eksiklikleri gidermek adına da başka birim kök testleri geliştirilmiş. ADF ve PP testlerinin eksiklikleri olmasına rağmen her uygulamanın en başında bu test sonuçlarına yer verildiği görülmektedir. Sonrasında daha ileri testler uygulansa dahi karşılaştırma yapmak adına ADF ve PP birim kök testi sonuçları analizde bulunmaktadır. Uygulamanızda ele aldığınız serilerin grafiğine bakıldığında bir yapısal kırılma durumu görünüyorsa ADF ve PP testi sonuçları yanıltıcı olacağından ek olarak kırılmaları dikkate alan birim kök testlerini de uygulamak daha doğru olacaktır. Söz konusu olabilecek bir yapısal kırılma durumunda bu kırılmayı dikkate almazsak, sadece ADF, PP testleri ile sonuca varmaya çalışırsak yanılabiliriz. Çünkü kırılma dikkate alınmazsa sonuç olarak serilerin birim köklü çıkması yönünde bir eğilim olacaktır. Size tavsiyem; analizinizde geleneksel ADF ve PP testlerinin yanı sıra serilerinizin özelliklerine uygun birim kök testlerini seçmenizdir. Böylece geleneksel testler ile daha ileri düzeyde testlerin sonuçlarını karşılaştırma olanağınız olacaktır. Bilgi kriterleri açısından da en çok kullanılan bilgi kriterlerinin Akaike ve Schwarz bilgi kriterleri olduğu görülmektedir. İki kriter çoğunlukla birbirine yakın sonuçlar verseler bile aralarında farklılıklar bulunmaktadır. Bazı analizlerde ikisi birlikte kullanılırken bazı durumlarda (birim kök testlerinde uygun gecikmenin seçilmesi, Vektör Otoregresif Modellerde uygun gecikmeye karar verilmesi vb. ) ikisinden birinin seçilmesi gerekmektedir. Bu açıdan çalışmada bir tutarlılık olmasına dikkat edilmelidir. Aynı analizde, aynı bilgi kriteri üzerinden devam edilmesi önemlidir. Aynı analizin birim kök testleri kısmında hangi kriterden yola çıkıldıysa ilerleyen aşamalarda da aynı kriterle yola devam edilmelidir. Bu tutarlılığın sağlanmasına dikkat ettiğimizde hangi kriteri niçin seçtiğimiz pek sorgulanmayacaktır. Buna rağmen uygulamalarda Akaike ve Schwarz kriterlerinden birini seçmek gerektiğinde Schwarz kriterinin daha etkin bir kriter olması dolayısıyla daha fazla oranda seçildiğini de belirtmek isterim. Saygılarımla.. Prof. Dr. Burcu KIRAN BAYGIN


R.B.

SAYIN HOCAM MERHABA, OCAK VE EKİM AYI ANOMALİLERİNİ İNCELERKEN KULLANILMIŞ OLAN "AUTOMATİC ARIMA SELECTİON" EKLENTİSİNİN BAŞKA ANOMALİLERE İLİŞKİN (ÖRNEĞİN HAFTANIN GÜNLERİ ANOMALİSİNE İLİŞKİN YA DA HİCRİ TAKVİM ANOMALİSİ GİBİ FARKLI BİR ANOMALİYE İLİŞKİN) UYGULAMALARDA DA KULLANILMASI MÜMKÜN MÜ ACABA? EK OLARAK, İŞLEM HACMİNİN GETİRİ VOLATİLİTESİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ İÇİN SİMETRİK/ASİMETRİK KOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS MODELLERİ KULLANILABİLİR Mİ? BU BAĞLAMDA ÖRNEK ÇALIŞMALAR PAYLAŞMANIZ MÜMKÜN MÜDÜR? AYRICA HİSSE SENEDİ PİYASASI DIŞINDAKİ PİYASALAR İÇİN (ÖRNEĞİN ALTIN PİYASASI İÇİN, DÖVİZ PİYASASI İÇİN) SİMETRİK/ASİMETRİK KOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS MODELLERİNİN UYGULANMASI KONUSUNDA FARKLILIKLAR VAR MI? YOKSA EĞİTİMDEKİ MODELLER AYNI ÇERÇEVEDE UYGULANABİLİR Mİ? FARKLI PİYASALAR İÇİN UYGULAMA KONUSUNDA REFERANS OLARAK ÖNEREBİLECEĞİNİZ KAYNAKLAR VAR MIDIR? TEŞEKKÜR EDER, SAYGILAR SUNARIM.


Eğitmenin Cevabı (BURCU KIRAN BAYGIN)

Merhabalar Ramazan Bey, videolarda anlatmış olduğumuz yöntemleri her türlü konuya uygulayabilirsiniz. Borsa getirilerinin yanı sıra altın fiyatları, gümüş fiyatları, döviz kurları, dış ticaret açığı vb. serileri ele alarak uygulama yapmanız mümkün. Videoda sonuçlarını verdiğimiz uygulamada haftalık veri kullandığımız için Ocak ve Eki ayı anomalilerini inceledik. Verimiz günlük veri olsaydı aynı uygulamaya haftanın günleri anomalisini de ilave edebilirdik. Haftanın günleri anomalisi için Hakan Berument hocamızın borsa getirileri için yaptığı çalışmaları okuyabilirsiniz. Bölümden hocalarımla yayınladığımız "Month and Holy Days Effects on the Volatility of Trade Deficit : Evidence from Turkey" başlıklı çalışmamızda Türkiye'de dış ticaret açığı için ay etkisini ve dini bayramların etkisini araştırmıştık. "İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda İşlem Hacmi ve Getiri Volatilitesi" başlıklı çalışmamda da koşullu değişen varyans modellerine haftanın günleri etkisini ilave ederek farklı bir analiz yapmıştım. Buna benzer çalışmalara internetten kolaylıkla ulaşabilirsiniz. Başarılar ve kolaylıklar dilerim. Saygılarımla..


R.B.

SAYIN HOCAM MERHABA, ÖRNEK UYGULAMADA GETİRİ SERİSİ İÇİN AR(1) MODELİN UYGUN OLDUĞU SONUCUNA NASIL ULAŞILDI ACABA? TEŞEKKÜRLER HOCAM, SAYGILARIMLA, EMEĞİNİZE SAĞLIK.


Eğitmenin Cevabı (BURCU KIRAN BAYGIN)

Merhabalar Ramazan Bey, uygulamada getiri serisine birim kök testleri uygulanmış ve serinin durağan olduğu bulunmuştur. Bu özelliği ortaya çıkardıktan sonra Box-Jenkins modelleme yaklaşımı kullanılarak uygun model AR(1) olarak tahmin edilmiştir. Uygun modelin bulunması alternatif modeller arasından deneme yoluyla seçim yapmaya dayandığından konuyu saptırmamak ve çok uzatmamak adına bu kısma uygulama videosunda yer verilmemiştir. Fakat açıklamak gerekirse birim kök testlerine göre serinin durağan olduğu tespit edildikten sonra serinin düzeyinin korelogramı çizilmiştir. Korelogram bize seriye ait otokorelasyon fonksiyonu ile kısmi otokorelasyon fonksiyonunu vermektedir. Bu kısımda kısmi otokorelasyon katsayıları modelin AR (otoregresif) kısmının, otokorelasyon katsayıları ise modelin MA (hareketli ortalama) kısmının mertebesini göstermektedir. Getiri serisi için korelogram incelemesi sonucunda istatistiksel anlamlılıklara ve koşulların sağlanmasına bakarak AR(1) modelin uygun olduğu görülmüştür. Daha ayrıntılı bilgi için Box-Jenkins modelleme yaklaşımının aşamalarını incelemek gerekmektedir. Fakat uygun modelin seçiminde son videoda anlattığımız otomatik seçim menüsü sonradan programa ilave edilmiştir ve kolaylık sağlamaktadır. Saygılarımla.. Prof. Dr. Burcu KIRAN BAYGIN


S.E.

HOCAM MERHABA, ELİMİZDE BİST100 GÜNLÜK KAPANIŞ FİYATLARI VAR MESELA. BU ZAMAN SERİSİNİ GETİRİ SERİSİNE DÖNÜŞTÜRMEK LOG FARKI ALINARAK YAPILIYOR. FAKAT GARCH SERİSİ DİĞER BİR DEYİŞLE VOLATİLİTE SERİSİ NASIL OLUŞTURULUYOR EXCELDE YA DA EVİEWSDE? ŞİMDİDEN TEŞEKKÜR EDERİM.


Eğitmenin Cevabı (BURCU KIRAN BAYGIN)

Merhabalar, volatilite bir risk ölçüm göstergesidir ve standart sapma yada varyans ile ifade edilmektedir. Bir menkul kıymetin fiyat volatilitesini hesaplamanın en kolay yolu, belli bir dönemde fiyatlarının standart sapmasını hesaplamaktır. Sorduğunuz soruya istinaden BIST-100 endeksi günlük kapanış fiyatlarından hareketle getiri serisini oluşturduğumuzu ve amacımızın getiri volatilite serisini oluşturmak istediğimizi düşünelim. Bu durumda elde edilen getirilerin, ortalama getirilerden sapmasını hesaplayarak getiri volatilite serisini elde etmemiz mümkündür. Bu şekilde elde ettiğimiz volatilitenin diğer adı dalgalanma seviyesidir. Saygılarımla..


S.E.

HOCAM ÖNCELİKLE VİDEOLARINIZ ÇOK EĞİTİCİ GERÇEKTEN TEŞEKKÜR EDERİM. SORDUĞUM SORUYA VERDİĞİNİZ CEVAPTAN DOLAYI AYRICA TEŞEKKÜR EDERİM. DAHA FAZLA ZAMANINIZI ALMAK İSTEMİYORUM AMA ŞUNU PEK ANLAYAMADIM. ELİMDE 100 ADET BİST100 RETURN VERİSİ BULUNUYOR. BUNU BAZI AÇIKLAYICI DEĞİŞKENLERLE EŞBÜTÜNLEŞME ANALİZLERİNE SOKACAĞIM. DAHA SONRA BU 100 VERİNİN GARCH SERİSİNİ OLUŞTURUP TEKRAR EŞBÜTÜNLEŞME ANALİZLERİ YAPACAĞIM. ORTALAMA GETİRİLERDEN SAPMASINI HESAPLAYARAK VOLATİLİTE SERİSİ NASIL OLUŞTURACAĞIMIZI ANLAYAMADIM. RETURN VERİSİ OLUŞTURMAK İÇİN LN(BİST100/BİST100(-1)) FORMÜLÜNÜ KULLANIYORUZ. 100 VERİLİK VOLATİLİTE SERİSİNİ TAM NASIL OLUŞTURABİLECEĞİMİZİ SORSAM SİZE ÇOK RAHATSIZLIK VERİR MİYİM SİZE


Eğitmenin Cevabı (BURCU KIRAN BAYGIN)

Tekrar merhabalar, güzel düşünceleriniz için çok teşekkür ederim. Amacımız zaten sizlere faydalı olabilmek, zaman sorunumuz asla olamaz. Analizde yapmak istediklerinizi anladığım kadarıyla açıklamaya çalışayım: 1. amacımız elde ettiğimiz 100 gözlemlik BIST 100 getirileri ile diğer ele alacağımız değişkenler arasında eşbütünleşme analizi yapmak. Bu kısımda sorun yok. Tek dikkat etmemiz gereken ele aldığımız tüm değişkenlerin bütünleşme derecelerinin I(1) olması. Yapılan uygulamalarda getiri serilerinin, fiyatların logaritmalarının ilk farkı şeklinde elde edilmesi dolayısıyla durağan çıkma ihtimalinin yüksek olması. Bu durumda standart eşbütünleşme testlerini (Engle -Granger ve Johansen ) kullanamayabiliriz. Bunun yolu da sınır testi kullanılarak uzun dönem ilişkisinin araştırılması olabilir. 2. amacımız BIST -100 getiri serisinin volatilitesini oluşturmak. Volatilite serisini oluşturmak için 2 yol deneyebiliriz. - Birincisi İlk mailimde bahsettiğim dalgalanma serisini elde etmek. Bunu yapmak için 100 gözlemlik örneklemin ortalamasını öncelikle elde ederiz (Örneğin:1.25 gibi). Sonra serideki tüm gözlemlerin bu ortalama değerden sapmasını alarak dalgalanma serisini oluşturabiliriz. Elde ettiğimiz nihai seri ile ele alacağımız diğer değişkenler arasında eşbütünleşme analizi yapabiliriz. - Literatürde daha çok kullanılan ise volatilite serisinin ARCH, GARCH vb. değişen varyans modellerinin kullanarak tahmin edilmesidir. Bunun için serimize uygun bir ARCH, GARCH modeline karar vermemiz gerekmektedir. Uygun modeli tahmin ettikten sonra Eviews Programında modelin üzerindeyken View menüsünden Actual-Fitted-Residual Table sekmesine tıklayarak buradaki (fitted) serisini volatilite serisi olarak dikkate alabiliriz. Daha sonrasında bu volatilite serisi ile ele alacağımız diğer değişkenler arasında eşbütünleşme analizini uygulayabiliriz. Umarım sorunuzu doğru anlayabilmişimdir. İhtiyacınız olursa yine yardımcı olurum. Saygılarımla..


R.B.

SAYIN HOCAM MERHABA, BÜTÜN KAYITLARI İZLEYİP GEREKLİ NOTLARI ALDIKTAN SONRA VE AYRICA HEMEN HEMEN EŞ ZAMANLI OLARAK ÇEŞİTLİ KAYNAKLARDAN DA FAYDALANMAK SURETİYLE BİST BANKA ENDEKSİ (XBANK) İÇİN HAFTANIN GÜNÜ ETKİSİNİ ARAŞTIRMAK İSTEDİM. BU ÇERÇEVEDE 2565 OBSERVATİONS İLE ÇALIŞTIM. GETİRİ SERİSİNİN DURAĞAN OLDUĞUNU TESPİT ETTİKTEN SONRA AUTOMATİC ARIMA SELECTİON KULLANARAK, UYGUN MODELİN AR VE MA KISMI OLMAYAN SABİTLE TAHMİN EDİLMİŞ BİR MODEL OLDUĞU SONUCUNA VARDIM. DPAZARTESİ, DSALI, DPERSEMBE VE DCUMA ŞEKLİNDE GÜNLERE AİT GÖLGE DEĞİŞKENLERİ DE MODELE EKLEDİM. ARCH MODEL SONUÇLARI ORTALAMA GETİRİLERDE ANLAMLI BİR ETKİNİN OLMADIĞINA, POZİTİFLİK KOŞULUNUNUN VE ARCH TERİMİ İÇİN 1'DEN KÜÇÜK OLMA KOŞULUNUN SAĞLANDIĞINA İŞARET EDİYOR, AYRICA PAZARTESİ, PERŞEMBE VE CUMA GÜNLERİ İÇİN VOLATİLİTE DE %1 DÜZEYİNDE ANLAMLILIĞIN SÖZ KONUSU OLDUĞUNU GÖSTERİYOR. ARCH ETKİSİNİN ORTADAN KALKTIĞI SONUCUNA DA ULAŞTIM. GARCH MODELİ ÇERÇEVESİNDE ORTALAMA GETİRİLERDE ANLAMLI BİR ETKİ ÇIKMADI, PAZARTESİ VE PERŞEMBE İÇİN VOLATİLİTE ANLAMLI ÇIKTI, İLAVE OLARAK C HARİÇ ARCH TERİMİ VE GARCH(-1) PROB. DEĞERLERİ ANLAMLI. ARCH TERİMİ VE GARCH(-1) TERİMİ POZİTİFLİK VE 1'DEN KÜÇÜK OLMA KOŞULLARINI SAĞLIYOR. ARCH-M MODELİ İÇİN RİSK PARAMETRESİ VE SONUÇLAR ANLAMLI ÇIKMADI. YİNE GARCH-M MODELİ İÇİN DE RİSK PARAMETRESİ VE SONUÇLAR ANLAMLI ÇIKMADI. EGGARCH MODELİ İÇİN ORTALAMA DENKLEMİ AÇISINDAN SONUÇLAR ANLAMLI DEĞİL, VARYANS DENKLEMİ AÇISINDAN İSE SADECE PAZARTESİ GÜNÜ İÇİN VOLATİLİTE ANLAMLI ÇIKTI. AYRICA ASİMETRİ PARAMETRESİ DE NEGATİF VE İSTATİSTİKSEL OLARAK ANLAMLI BULUNDU. TGARCH MODELİ ÇERÇEVESİNDE İSE ORTALAMA DENKLEMİNE GÖRE ANLAMLI BİR SONUÇ BULUNMAZKEN, VARYANS DENKLEMİNE GÖRE PAZARTESİ VE PERŞEMBE GÜNLERİ ANLAMLI ÇIKTI, YİNE ASİMETRİ TERİMİ DE ANLAMLI VE İŞARETİ POZİTİF ÇIKTI. BULGULARIN/SONUÇLARIN RAPORLANMASI AÇISINDAN NASIL BİR YOL-SİSTEMATİK İZLENMESİ GEREKTİĞİ KONUSUNDA VE AYRICA MESAJDA İFADE ETMİŞ OLDUĞUM TEMEL BULGULAR ÇERÇEVESİNDE ELEŞTİRİ KONUSU YAPILABİLECEK HUSUSLAR ANLAMINDA DENEYİMLERİNİZİ PAYLAŞMANIZI RİCA EDİYORUM SAYIN HOCAM. TEŞEKKÜRLER, EMEĞİNİZE SAĞLIK.


Eğitmenin Cevabı (BURCU KIRAN BAYGIN)

Merhabalar, gördüğüm kadarıyla çok güzel bir analiz yapmışsınız Ramazan Bey. Belirttiğiniz analiz sonuçlarına bakıldığında BIST 100 banka endeksi için ARCH, GARCH, EGARCH ve TGARCH modellerin anlamlı olduğu görülüyor. ARCH-M ve GARCH-M modellerin risk parametresi ve diğer parametre kısımları anlamsız olduğu için sonuçlarını raporlamaya gerek yok ama çalışmada dipnot düşülerek anlamsız oldukları belirtilebilir. ARCH, GARCH, EGARCH ve TGARCH modellerin sonuçlarını da tablo ile göstermek gerekir. Sonuçları yorumlamak gerekirse BIST 100 banka endeksi volatilitesi için asimetrik etki ve kaldıraç etkisinin geçerli olduğunu öncelikle belirtmeliyiz. Aynı zamanda haftanın günleri etkisine bakıldığında da ortalamada anlamlı bir etkinin olmadığına, haftanın günleri etkisinin volatilitede söz konusu olduğuna işaret etmemiz gerekiyor. Bu sonuçları tablolaştırırken 4 modelin sonuçlarını da aynı tabloda verebilirsiniz. Diğer bir yol da, simetrik modellerin sonuçlarını ayrı tabloda, asimetrik modellerin sonuçlarını ayrı tabloda sunmak olabilir. Bu sizin kararınıza kalmış bir durum. Tablo formatı için de literatürde bu konu ile ilgili yapılmış çalışmalara bakmanızı öneririm. (Örneğin: Berument, H., & Kiymaz, H. (2001). The day of the week effect on stock market volatility. Journal of economics and finance, 25(2), 181-193). Çalışmanız şimdiden hayırlı olsun. Saygılarımla..