Finansal zaman serilerinde varyans modellemesi

Abstract

ÖZETFinansal zaman serilerinin en önemli özelliklerinden biri zaman içinde değişenvolatilite olup bu çalışmanın amacı zaman içinde değişen volatiliteyi modellemektir.Çalışmanın birinci bölümünde tek değişkenli zaman serileri analizinin temeli olanARIMA modelleme tanıtıldı. ARIMA modelin çeşitleri olan Otoregresif Modeller,Hareketli Ortalama Modelleri ve Karma Otoregresif Hareketli Ortalama Modelleriüzerinde duruldu.İkinci bölümde çalışmanın asıl konusu olan koşullu değişen varyans modelleritanıtıldı. Ele alınan modeller Otoregresif Koşullu Değişen Varyans (ARCH),Genelleştirilmiş ARCH (GARCH), Ortalama ARCH (M-ARCH), Birleşik GARCH(IGARCH), Ortalama GARCH (GARCH-M), Üstel GARCH (EGARCH),TARCH, Üslü ARCH (PARCH), Koşullu Değişen Varyans ARMA (CHARMA),Rasgele Katsayılı Otoregresif (RCA) , Stokastik Volatilite (SV) modelleridir.Üçüncü bölümde IMKB'de hesaplanan üç adet endeksin volatilitesi modellendi vehangisinin daha iyi cevaplar verdiği incelendi.Anahtar Kelimeler: Zaman serileri, volatilite, koşullu değişen varyans, ARCH,GARCH

ABSTRACTOne of the most important characteristics of financial time series is volatility thatchanging over time. The aim of this study is modeling of volatility is changing overtime.In the first chapter of this study ARIMA modeling that basic of one variable timeseries analysis was introduced. Kinds of ARIMA models that AutoregressiveModels, Moving Average Models and Autoregressive Integrated Moving Averagewere studied.In the second chapter conditional heteroscidasticity models that the main subject ofthis study were introduced. Autoregressive conditional heteroscidasticity (ARCH),Generalized ARCH (GARCH), ARCH in Mean (ARCH -M), Integrated GARCH(IGARCH), GARCH in Mean (GARCH -M), Exponential GARCH (EGARCH),Thresold ARCH (TARCH), Power ARCH (PARCH), Conditional ARMA(CHARMA), Random Coefficient Autoregressive (RCA), StochasticVolatility (SV)were studied.In the third chapter volatility of three index that calculated at ISE were modeled andexamined that which one had better answers to modeling.Keywords: Time series, volatility, conditional heteroscidasticity, ARCH, GARCH