PAY PİYASALARINDA VOLATİLİTE TAHMİNLEMESİ: BORSA İSTANBUL MALİ VE SINAİ ENDEKSLERİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Bu çalışmada, Borsa İstanbul (BIST) Mali (XUMAL) ve Sınai (XUSIN) Endekslerinin 07.01.2007-03.02.2019 dönemine ilişkin haftalık logaritmik getirileri ele alınarak volatilite tahminlemesi yapılması amaçlanmıştır. Çalışmada simetrik ve asimetrik koşullu değişen varyans modelleri kullanılmıştır. Bu kapsamda ilk olarak serilere ilişkin en uygun ARMA modeli belirlenerek simetrik model olan GARCH ve asimetrik model olan APGARCH ile endekslerin volatilite yapısı araştırılmıştır. Çalışmanın sonucunda BIST Mali endeksi için en uygun tahmin modeli GARCH (1,1), BIST Sınai endeksi için en uygun tahmin modeli ise APGARCH(1,1) olarak belirlenmiştir. BIST Sınai endeksine ilişkin APGARCH (1,1) modelinde kaldıraç parametresi 1 pozitif ve anlamlı bulunmuştur. Bu durum BIST Sınai endeksinde negatif getiriler için kaldıraç etkisinin varlığını göstermektedir. Dolayısıyla BIST Sınai endeksinde meydana gelecek negatif şoklar, endeks üzerinde aynı büyüklükteki pozitif şoklardan daha fazla etki yarattığı söylenebilmektedir. In this study, it is aimed to estimate the volatility of BIST Financial and Industrial Indices by considering the weekly logarithmic returns for the period of 07.01.2007-03.02.2019. In the study, symmetric and asymmetric conditionally varying variance models were used. In this context, firstly the most suitable ARMA model for the series was determined and the volatility structure of the indices was investigated by using the symmetrical model GARCH and the asymmetric model APGARCH model. As a result of the study, the most appropriate estimation model for BIST Financial Index is GARCH (1,1) and the most appropriate estimation model for BIST Industrial Index is APGARCH (1,1). The leverage parameter 1 was positive and significant in the APGARCH (1,1) model for BIST industrial index. This situation shows the existence of leverage effect for negative returns in BIST Industrial Index. Therefore, it can be said that the negative shocks in the BIST Industrial Index will have more impact on the index than the positive shocks of the same size.