Gelişmekte Olan Piyasalarda Oynaklık Yapısının İncelenerek Varolan Modellerle Tahmin Başarısının Test Edilmesi

Abstract

Oynaklık literatürü gözden geçirildiğinde dikkati çeken en önemli nokta , tahmin metodolojisinde çeşitli aşamalarında alınan öznel kararlar nedeniyle geliştirilen modellerin tahmin performansı ile ilgili genel bir sonuç çıkarılamamasıdır. Çalışmanın ilk bölümü 19 gelişmekte olan ülkenin hisse senedi piyasa oynaklığı 8 farklı tahmin ufkunda Rassal Yürüyüş veya Hareketli Ortalama gibi basit tahmin yönetmelerinden GARCH veya Stokastik Oynaklık gibi sofistike modelleri de kapsayan 11 oynaklık modeli kullanılarak tahminleri gerçekleştirilerek ve Gerçeklik Kontrolü, Üstün Tahmin Becerisi ve Model Güven Kümesi gibi ekonometri alanındaki son yıllarda geliştirilen teknikler yardımıyla literatürde bu boşluk doldurulmak istenmiştir. Çalışma ayrıca oynaklık modellerin geliştirilmesi için harcanan onca zaman ve çabaya değen bir gelişme sağlanıp sağlanmadığını anlamaya yardımcı olmaktadır. Bu bölümden elde edilen sonuçlara göre, oynaklığın mekanik olarak modellenmesinde elde edilen kısıtlı ilerleme, oynaklıkğın altında yatan ekonomik ve yapısal dinamiklerin belirlenmesini amaçlayan çalışmalara dikkati çekmektedir. Çalışmanın ikinci bölümde, gelişmekte olan ülkelerin hisse senedi piyasa oynaklığının belli makro ekonomik dinamiklerden etkilenip etkilenmediğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bunun için bazı gelişmekte olan ülke piyasaları için makro ekonomik oynaklık ile hisse senedi piyasa oynaklığı arasıda Granger nedenselliğinin var olup olmadığı BEKK-GARCH ve Bootstraped test yöntemi kullanılarak incelenmiştir. En genel anlamda, oynaklık modellerinin sadece zaman serisi analizine değil belli yapısal dinamikleri de bağlı olarak geliştirmesi gerektiğini desteklemektedir.

It is very hard to obtain a general conclusion about the performance of the existing models due to many subjective decisions. First chapter of this dissertation aims to fill this gap in the literature by analyzing forecasting performances of the models for 19 emerging markets on 8 different forecast horizons with 11 volatility models comprising both naive nonparametric models such as Random Walk or Moving Average and sophisticated models such as GARCH models or Stochastic Volatilitiy model with the recent developments in econometrics, namely Reality Check, Superior Predictive Ability and Model Confidence Set, provides to eliminate fragilities in forecasting. It also serves to understand if the efforts were put by the researchers so far in modelling volatilty really pays off since there is a considerable amount of time and resources are dedicated to this area. With the limited improvement in the forecasting performance with econometric modelling according to the results of first chapter, the importance of finding out the underlying dynamics of the volatility comes to attention. In the second chapter of the study, the aim is to figure out whether the volatility of stock markets are driven by some macro economical dynamics or not. The bidirectional causal relations in Granger sense between macro economic volatilitiy and stock market volatility for some emerging markets are analyzed with BEKK-MGARCH and bootstrapped testing. In the most general sense, the results supports that volatility modelling should depend on some structural underlying dynamic not only time series properities.