Zaman serilerinde arıma ve ARCH modelleri-faiz oranı ve net uluslararası rezerv serilerine uygulaması

Abstract

Yaşanan iç ve dış sosyo-ekonomik gelişmeler, zaman serilerinde olağan dışı negatif veya pozitif yönlü dalgalanmalara neden olabilmektedir. Bu durum, makro ekonomik ve finansal verileri zaman serisi bileşenleri yolu ile etkileyerek, modelleme sürecinde varsayımlardan sapmalara neden olmaktadır. Zaman serilerinde neden olduğu yüksek volatilite, ekonometrik modellemenin stokastik bileşeni olan hata teriminin varyansının sabit olduğu ve zamana göre değişim göstermediği varsayımını bozmaktadır. Hata teriminin zamana göre sistematik bir değişim sergilemesi ve oluşan volatilite, öngörü hata karelerinde serisel korelasyona neden olmaktadır. Robert F.Engle (1982) tarafından geliştirilen Otoregressif Koşullu Değişen Varyans (Autoregressive Conditional Heterokedasticity-ARCH) modellemesi ile zamana göre sistematik bir değişim sergileyen hata terimi varyansı modelize edilmiştir. Çalışmada ilk olarak, ARIMA modelleri ve ardından ARCH-GARCH modelleri ile türevlerinden oluşan modeller tanıtılmıştır. Uygulama bölümünde, aylık faiz oranları ve aylık net uluslararası rezerv serileri analiz edilerek, yapılarına uygun koşullu ortalama ve koşullu varyans modelleri belirlenmiştir. Experienced outer and inner socio-economic developments can bring out unusual negative or positive floats in time series. This situation causes deviations from assumptions in modelizing process via effecting macro economic and financial data with time series components. The outcome of high volatility in time series violates the assumption that the variance of the error term which is a stocastic component of the econometric model is definite and does not change within time. The systematic change of error term within time and outcoming volatility cause serial correlatian in forecast residual squares. The Autoregressive Conditional Heterokedasticity - ARCH Model developed by Robert F.Engle (1982) and the systematic change of error term variation according to time has been modelized. In this study, firstly ARIMA and then ARCH-GARCH models together with their derivative models have been introduced. In application section, monthly rates of interests and monthly net international reserve series have been analyzed, conditional mean and conditional variance models appropriate to their structure has been determined.