İMKB şirketlerinin finansal rasyolarının zaman serileri kullanılarak incelenmesi ve tahmini

Abstract

Bu çalışmanın amacı; İMKB'de bulunan şirketlere ait finansal rasyoların gelecek değerlerinin tahmininde kullanılacak ARIMA modellerin bulunmasıdır. Bu amaç için Aksu, Eckstein, Greene ve Ronen'in çalışması (1996) referans noktası olarak alınmıştır. Çalışmada; Box-Jenkins (1976) methodu kullanılarak, seçilen bir finansal rasyo seti için uygun ARIMA modelleri belirlenmeye çalışılmıştır. Modeller belirlenirken, finansal rasyo serilerinin SACF ve SPACF'ları incelenmiş ve serilerin hareketleri teorik ACF ve PACF modellerinin hareketleriyle karşılaştırılarak, uygun ARMA (p,q) (P,Q) modelleri elde edilmeye çalışılmıştır.Çalışmada toplam 12 rasyo ve 15 sektöre ait seriler incelenmiştir. ARIMA (1,0,0)'dan ARIMA (2,2,2)'ye kadar toplam 24 ARIMA modeli, sektörel bazdaki firmaların finansal rasyolarının ortalamaları alınarak elde edilen bu seriler üzerinde denenmiş ve denenen bu modeller 8 kritere göre karşılaştırılmıştır. Bu kriterler; R ? squared, adjusted R-squared, Squared Error Of Regression, Sum Squared Residual, Durbin-Watson Stat, Akaike Info Criterian, Schwarz Criterian and F statistic olarak belirlenmiştir. Kriterlere göre en iyi sonuçları veren model seçilmiş, kriterler arasında eşitlik olduğunda modellerin t değerlerine, ACF ve PACF'lere bakılmıştır. Modeller seçildikten sonra rasyoların modelleme için kullanılan en son döneminden sonraki dönemin değerleriyle karşılaştırma yapılmıştır. Son olarak, seçilen modellerin doğru tahminleme yapabilmek için yeterli olup olmadığı, eğer yeterli değilse de modellerdeki problemlerin nasıl düzeltilebileceği açıklanmıştır.

The objective of this study is to investigate true ARIMA models based on Aksu, Eckstein, Greene and Ronen (Aksu at. al, 1996) to forecast future values of the financial ratios of the firms which are listed in Istanbul Stock Exchange. Box-Jenkins (1976) Process of identification, estimation and diagnostic checking for the purpose of building ARIMA models for a set of selected financial ratios is used as the method. The identification tools include sample autocorrelation function (SACF) and sample partial autocorrelation function (SPACF). The patterns observed in SACF and SPACF are compared to the known patterns of theoretical ACFs and PACFs typically associated with different ARMA (p,q) (P,Q) models for making appropriate choices for p,q,P,Q (for identifying the underlying ARMA model).The study uses the series of a total of 12 ratios and of 15 sectors. A total of 24 ARIMA models are tested with the series, beginning with ARIMA (1,0,0) to ARIMA (2,2,2) and are compared according to 8 crieterias; R ? squared, adjusted R-squared, Squared Error Of Regression (SER), Sum Squared Residual (SSR), Durbin-Watson Stat (DW), Akaike Info Criterian (AIC), Schwarz Criterian (SIC) and F statistic. The models, which give the best results for most of the criterias, are selected. When there is equality for criterias; the t values, and ACF and PACF of models are evaluated. After selecting the models, in the second stage, the forecasted values of these ratios are compared with the realized values. And lastly, it is explained whether the selected ones are sufficient or not to make true forecasts; and if not how the problems with the models can be fixed.i