İstanbul menkul kıymetler borsası’ nda hisse senedi getiri volatilitesinin klasik ve bayesyen garch modelleri ile analizi

Abstract

Son yıllarda finansal piyasalarda artan işlem hacimleri, gelişen yeni yatırım araçları finansal analizlerin önemini arttırmıştır ve arttırmaya da devam etmektedir. Finansal piyasalarda oluşan volatilitenin analizi ise ayrı bir önem taşımaktadır. Klasik GARCH modelleri volatilite incelemesi için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bayes Teoremi, istatistik literatüründe yer alan oldukça eski bir teoremdir ve bu teoreme dayanarak geliştirilen Bayes yaklaşımı pek çok alanda uzun yıllardır uygulanmaktadır. GARCH modelleri de Bayes yaklaşımı ile geliştirilerek bayesyen olarak tahmin edilebilir. Bu çalışmada İstanbul Menkul Kıymet Borsası‟ nda (İMKB) işlem gören hisse senedi getirileri için klasik ve bayesyen GARCH modelleri tahmin edilerek karşılaştırılmıştır. Burada amaçlanan İMKB için hangi modelin daha iyi sonuç verebileceğini araştırmaktır. Tahmin edilen modellerin karşılaştırılması sonucu İMKB için çalışılan dönemde anlamlı bir klasik GARCH modeli bulunamazken bayesyen GARCH modellerinin anlamlı sonuç verdiği görülmüştür.

Increasing trading volume and developing new investments raise the importance of financial analysis in recent years. Analysis of volatility has a particular importance and classical GARCH models are widely used for this aim. Bayes Theorem is a very old theorem that takes part in statistical literature and the Bayesian Approach, which based on this theorem are applied in several areas for many years. GARCH models can be developed via Bayesian Approach in order to explain volatility better. In this study, the classical and bayesian GARCH models are estimated and compared for the stock return volatility of Istanbul Stock Exchange. The aim of this study is to research which models explain stock return volatility better. In contrast to classical GARCH models, the bayesian GARCH models give significant results for stock return volatility.