Publication:
İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nın mikroyapı analizi : organizasyon, fiyat oluşumu, otoregresif koşullu süre modelleri

Loading...
Thumbnail Image

Date

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Research Projects

Organizational Units

Journal Issue

Abstract

Son 20 yıllık dönemde bilgisayar sistemlerinde gerçekleşen hızlı gelişmeler, finansal piyasalarda gerçekleştirilen işlemlerden elde edilen verilerin kayıt altına alınarak saklanmasına olanak sağlamıştır. Bu verilerin elde edilmesi sonucu mikro yapı analizi çalışmalarında kullanılabilecek yüksek frekanslı veriler elde edilmeye başlanmıştır. Verilerin elde edilmesinin dışında internet ağının son 10 yılda hızla yaygınlaşması, bilginin kilometrelerce öteden anlık olarak ulaşmasını sağlamıştır. Ayrıca web tabanlı bilgi alış-verişinin yapıldığı muhtelif paylaşım araçları gerek Devlet tarafından gerekse yatırımcılar tarafından geliştirilmiştir. Yaşanan tüm gelişmeler Piyasa Mikro Yapı Analizlerine dinamik bir yapı ve analizlerin gelişmesine süreklilik kazandırmıştır. Bu gelişmelerden biri de yukarıda değinilen yüksek frekanslı verilerin analiz edildiği Otoregresif Koşullu Süre (Autoregressive Conditional Duration): ACD Modelleridir. Piyasa Mikro Yapı Analizlerinde kullanılan Otoregresif Koşullu Süre modellerinde ardışık zamanlardan elde edilen ve rastsal olarak birbirini takip eden veriler kullanılmaktadır. Alım-satım işlemleri arasındaki zaman farkının kullanıldığı analizlerde temel düşünce ardışık işlemler arasındaki zaman boşlukları çok uzun olduğunda piyasaya bilgi akışının sağlanmadığı bir sürecin gerçekleşebileceğidir. Bu çalışmada süre modellerinde işlem yoğunluğu, model seçimi ve ilk seansın başında gözlenen aşırı işlem hareketlerinin tahminler üzerindeki etkilerinin ortaya koyulması amaçlanmıştır. Ayrıca çalışmanın bölümleri incelendiğinde Otoregresik Koşullu Süre modelleri ile ilgili olan Mikro Yapı Analizinin temel prensipleri ve bu alanda yapılan teorik çalışmalar hakkında Türkçe Literatüre kaynak niteliği taşıyan bilgilerin bulunduğu görülecektir. Bunun yanı sıra yüksek frekanslı veri setlerinin modellemesinde kullanılan Otoregresif Koşullu Süre modelleri de detaylı olarak ele alınmış ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsasına (İMKB) kote olmuş iki hisse senedi; Adana Çimento (ADNAC) ve Koç Holding (KCHOL) işlem verileri kullanılarak uygulama yapılmıştır. Otoregresif Koşullu Süre Modelleri, Mikro Yapı, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB), Yüksek Frekanslı Veriler
The past 20 years, period of the rapid developments in computer systems, financial markets, the transactions are recorded and the data obtained has to be stored. Microstructure anlaysis of this data as a result of obtaining High Frequency Data obtained from studies begun to be used. Data from the last 10 years except that the expansion of the internet network, instantaccess to the information provided miles away. In addion, web-based information Exchange by the goverment and investors have been developed by various sharing tools. Microstructure analysis of all developments in the market has given continuity to the development of a dynamic structure and analysis. One of these developments has been the above mentioned High Frequency Analysis of the data Autoregressive Conditional Duration (ACD) models. Autoregressive models used in the conditional time in the microstructure analysis the market sequential consecutive times, and obtained as a random data is used. Analysis uses the difference of the time between purchase and sale transaction when the gaps between basic idea sequential flow of information provided is too long of process may actually take place on the market In this study, while the compute density models, model selection, and the beginning of the first session was aimed to expose the effects estimates fort he observer movements of excessive trading. Moreover, the study examined sections Autoregressive Microstructure Analysis of Conditional Duration Models associated with the fundemantel principles and theoretical studies in this area will appear with information about the Turkish literature, which serve as the source. In addition, Autoregressive Conditional Duration Models are used to model High Frequency Data sets are discussed in detail in the Istanbul Stock Exchange Market has been listed on two stock, which Adana Çimento (ADNAC) and Koş Holding (KCHOL) with an application using the process data. Key Words: Autoregressive Conditional Duration, Micro Structure, Istanbul Stock Exchange (ISE), High Frequency Data

Description

Citation

Collections

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By