Finansal krizlerin tahmininde kullanılan öngörü değişkenlerinin LSTAR-GARCH, LSTAR-APGARCH ile analizi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: IŞIL ŞAHİN ONAT
Danışman: Melike Elif Bildirici
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Finansal krizler paranın icatından günümüze kadar gelişerek gelen, toplumu, ülkeleri ve tüm gezegeni etkileyen bir unsur olarak her çağda kendisini hissettirmiştir. Her çağın kendine özgü dinamiklerine göre şekillenen bu krizleri önceden tahmin etmek zor olsa da bazı durumlar ve bazı göstergeler krizlerin oluşma nedeni olarak değerlendirilirler. Fakat bu öngörü sinyallerini bulabilmek için bazı teknik ve modellerin geliştirilmiş olması, krizlerin daha önceden belirlenebilen durumlar haline dönüştürebilmektedir. Bu amaçla çalışmada fınansal krizleri tahmininde kullanılan öngörü değişkeni olan Baltık Kuru Yük Endeksi (BDI) verisi üzerinde uygulamalı olarak tahmin yöntemleri geliştirmek hedeflenmiştir. BDI, yatırımcının finansal ortamdaki korku ve riskinin bir algı ölçüsü olarak ve de kuru yük sevkiyatıyla ilgili maliyetlerin bir yansıtıcısı olarak önemli bir ekonomi gösterge değişkenidir. Fakat BDI ve BDI gibi (örn; VIX ve MSCI) doğasında oynaklık barındaran ekonomi göstergeleri ile tahmin yapabilmek leptokürtik dağılımı nedeniyle sonuçlarda hata payını arttırmaktadır. Bu nedenle çalışmada, STAR tipi doğrusal olmayan oynaklık modelleri ailesinin (LSTAR-GARCH ve LSTAR-APGARCH) tahmin edebilme performansında önemli kazanımlar sağladığı gözlemlenmiştir. Buna ek olarak, tek rejimli GARCH modellerine kıyasla koşullu oynaklık modelleri ile tahminlerin doğruluğuna önemli katkılar sağladığı ve modelin açıklayıcılığını önemli ölçüde iyileştirdiği gözlemlenmiştir. Küresel ekonominin yönünü önceden tahmin edebilme açısından BDI, VIX ve MSCI'ın öncü gösterge olarak yatırımcılar ve politika yapıcılar için daha önemli hale geldiğini, ancak endekslerin bu amaçlarla kullanılması için BDI, VIX ve MSCI'ın oynaklığının ve doğrusal olmama durumunun akılda tutulması gerektiğini ve bu durumunu bertaraf etmek için, yalnızca koşullu ortalama süreçlerinin değil, aynı zamanda koşullu varyans süreçlerinin farklı rejimler arasında değişmesine izin veren farklı tipte doğrusal olmayan GARCH modelleri ile doğrusal olmayan serileri modellemeyi amaçlayan tahmin analizlerine odaklanılması gerektiği sonucuna varılmıştır.