Banka hisse senetlerine ait piyasa riskinin parametrik olmayan modeller ile test edilmesi

Abstract

Küresel bütünleşme ile birlikte finansal piyasalarda yaşanan fiyat dalgalanmaları özellikle bankacılık sektörünü piyasa riskine karşı daha açık hale getirmiştir. Bu durum yatırımcıların portföylerini oluştururken piyasa riskini tutarlı olarak tahmin eden yöntemlere yönlendirmektedir. Getiri ve piyasa riski arasındaki ilişkiyi inceleyen Finansal Varlık Fiyatlama Modelleri’nde kullanılan yöntem ise parametrik regresyon analizi olmuştur. Ancak bu modellerde matematiksel formun önceden belirlenmesi ve modele ait güçlü varsayımların varlığı kullanım alanını sınırlamaktadır. Parametrik olmayan yöntemler ise değişkenler arasındaki ilişkinin açıklanmasında esneklik sağlamaktadır. Bu çalışmada 12 adet banka hisse senedine ilişkin piyasa riski parametrik regresyon modelleri ve parametrik olmayan yöntemler ile analiz edilerek parametrik olmayan modellerin daha tutarlı ve etkin tahminler yaptığı ortaya konulmuştur.

With global integration, price fluctuations in financial markets have made the banking sector more vulnerable to market risk. This leads investors to methods that consistently predict market risk when they are building their portfolios. The method used in Capital Asset Pricing Models, which examines the relationship between return and market risk, is parametric regression analysis. However, in these models, the determination of the mathematical form beforehand and the presence of strong assumptions of the model limit the field of use. Nonparametric methods provide flexibility in explaining the relationship between variables. In this study, it was mentioned that market risk of 12 bank stocks was analyzed by parametric regression models and nonparametric methods and that nonparametric models made more consistent and effective estimates.