dc.contributor.author |
Akar, Cüneyt
|
|
dc.date.accessioned |
2015-10-06T16:42:50Z |
NULL |
dc.date.available |
2015-10-06T16:42:50Z |
NULL |
dc.date.issued |
2007 |
|
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/20.500.12397/2340 |
NULL |
dc.description.abstract |
Bu çalısmada alternatif volatilite modellerinin öngörü performansları karsılastırılmıstır. İstanbul Menkul Kıymetler Borsası İMKB100 endeksi haftalık kapanıs verileri kullanılarak getiri volatilitesi ARCH, GARCH ve SWARCH yöntemleriyle tahmin edilmis ve bu tahminlere dayalı olarak öngörüler yapılmıstır. Öngörü performansları gerçeklesen volatilite baz alınarak çesitli hata istatistikleriyle degerlendirilmistir. Çalısma sonuçları SWARCH modellerinin ARCH ve GARCH modellerine göre daha az ısrarcılıga sahip oldugunu göstermektedir. Elde edilen sonuçlar dinamik ve kayan pencere yaklasımlarına göre yapılan öngörüler açısından SWARCH modellerinin daha iyi sonuçlar verdigini ortaya koymaktadır. In this study, the volatiliy forecasting performances of alternative volatility models are compared. Istanbul Stock Exchange, ISE100 Index, weekly closing figures are utilized to estimate return volatility using ARCH, GARCH and SWARCH models. The volatility forecasts based on the estimated models are compared with realized volatility and forecasting performances are evaluated employing assorted error statistics. The results show that the SWARCH model has lower persistence than ARCH and GARCH models. The empirical results also indicate that the SWARCH model appears to outperform the competing ARCH and GARCH models in forecasting volatility. |
en_US |
dc.language.iso |
tr |
en_US |
dc.publisher |
Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi |
en_US |
dc.subject |
volatilite Modelleri, Öngörü Performansı, SWARCH Volatility Models, Forecasting Performance, SWARCH |
en_US |
dc.title |
Volatilite Modellerinin Öngörü Performansları: ARCH, GARCH ve SWARCH Karşılaştırması |
en_US |
dc.title.alternative |
FORECASTING PERFORMANCE OF VOLATILITY MODELS: COMPARISON OF ARCH, GARCH AND SWARCH |
en_US |
dc.type |
Article |
en_US |