İMKB 30 endeksine dahil olan bir sektörde riske maruz değer hesaplaması

Abstract

İMKB-30 ENDEKSİNE DAHİL BİR SEKTÖRDE RİSKE MARUZ DEĞER HESAPLAMASI 1970’lerde ortaya atılan risk yönetimi kavramı 1990’lı yıllarda yaşanan finansal krizler sonrasında yeni bir boyut kazanmıştır. Son yıllarda teknolojideki gelişmeler ve piyasaların deregülasyonu ile küreselleşme olgusunun finansal piyasalarda da kendisini göstermesine paralel olarak daha karmaşık hale gelmiştir. Özellikle büyük ve ani finansal hareketlenmeler yüzünden oluşan krizler, şirketler açısından riskin doğru ve daha etkin bir biçimde ölçülmesini gerekli kılmıştır. Şirketler, piyasaların artan belirsizlikleri altında büyümek için sadece üretim teknolojilerine yatırım yapmayı değil aynı zamanda belirsizlikten ve rekabetten beslenen riski en düşük değerde tutmayı amaç edinmişlerdir. Küreselleşme ve teknolojik olanaklar sayesinde artan bu finansal faaliyetlerin ihtiyaçlarına paralel olarak risk yönetimi kavramı da yeni istatistiksel araçlar ile kendini donatmıştır. Son yıllarda risk hesaplama yöntemleri arasında en çok kabul gören riske maruz değer RMD yöntemi (Value at Risk VaR) piyasa riskinin hesaplanması için özellikle bankalar tarafından çok yaygın olarak kullanılmaktadır. RMD, yapılan bir yatırımın taşıdığı riski tek bir sayı ile özetlemeyi amaçlayan bir risk ölçüm metodudur. Tez, Riske Maruz Değerin farklı metotları: Varyans-Kovaryans Yaklaşımı, Geçmiş Verilere Dayanan Simülasyon, Monte Carlo Simülasyonu ve GARCH (Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişken Varyanslılık) ile ölçülmesinden, uygulanmasından ve sonuçların karşılaştırılmasından oluşmaktadır.ESTIMATING VALUE AT RISK ON A SECTOR IS INCLUDED IN ISE-30 The Risk Management concept that was proposed by the year 1970’s, gained a new dimension after the financial crises in 1990’s. Especially the crises that arise with sudden financial movements required true and more efficient risk calculations for the firms. Under the increasing uncertainty of markets, the firms didn’t only make invest for the production technologies but they also tried to fix the risk in minimum which depends on uncertainty. For the needs of increasing amount of these financial movements, the risk management armed itself with new statistical tools. The recent name of this statistical tool is called Value at Risk (VaR). Value at Risk is an attempt to provide a single number for summarizing the risk for the firms. The dissertation consists of examing and applying different VaR calculations which are Variance-Covariance Approach, Historical Simulation, Monte Carlo Simulation and the GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)