Research Article

Avrupa Bankacılık Endeksi Volatilitesinin Garch Modelleri Kullanılarak Modellenmesi

Volume: 14 Number: 3 September 30, 2022

Avrupa Bankacılık Endeksi Volatilitesinin Garch Modelleri Kullanılarak Modellenmesi

Öz

Bu çalışmada, Avrupa bankacılık endeksinin Euro para birimi üzerinden fiyatlamasını gösteren Indexstoxx endeksinin (Euro Price-SX7E) volatilite modelinin ve volatilite yapısının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda, 2015 – 2019 dönem aralığında günlük veriler kullanılarak bir veri seti oluşturulmuştur. Verilerin ilk olarak doğal logaritması alınmış ve sonrasında mevsimsel etkiden arındırılmıştır. Endeksin volatilite yapısını tespit etmek amacıyla asimetriyi ölçen ve ölçmeyen dört farklı model test edilmiştir. Test edilen modeller arasında en uygun model olarak GARCH (1,2) modeli belirlenmiş ve modelin volatilite hesaplamaları ve sınamaları yapılmıştır. Volatilite test sonuçlarına göre, seride volatilite ısrarcılığı yüksek olmakla birlikte, endekse gelen şokların %7’si geçmiş dönem şoklarından gelmektedir. Elde edilen bir diğer önemli sonuç ise bir önceki dönem şoklarının mevcut dönem üzerindeki etkisi %90.8 gibi yüksek bir orandır. Çalışmada son olarak endekse gelen bir şokun kaç gün sürdüğü, diğer bir deyişle dışarıdan gelen bir şoku endeks kaç gün üzerinden atamıyor sorusuna cevap aranmış ve 40.64 gün olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

References

  1. Alexander, C. & Lazar, E. (2005). Asymmetries and volatility regimes in the European equity markets. The Business School for Financial Markets, 14.
  2. Arouri, M. E. H., Jouini, J. & Nguyen, D. K. (2012). On the impacts of oil price fluctuations on European equity markets: Volatility spillover and hedging effectiveness. Energy Economics, 34, 611-617.
  3. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307-327.
  4. Elyasiani, E. & Mansur, I. (1998). Sensitivity of the bank stock returns distribution to changes in the level and volatility of interest rate: A GARCH-M model. Journal of Banking & Finance, 22(5), 535-563.
  5. Elyasiani, E. & Mansur, I. (2003). International spillover of risk and return among major banking institutions: A bivariate GARCH model. Journal of Accounting Auditing & Finance, 18(2), 303-330.
  6. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007.
  7. Kula, V. & Baykut, E. (2017). BIST banka endeksi’nin (XBANK) volatilite yapısının markov rejim değişimi GARCH modeli (MSGARCH) ile analizi. Bankacılar Dergisi, 102, 89-110.
  8. Li, F. & Li, P. (2020). Dynamic correlations and spillover effects between coco bonds and other financial assets: Evidence from European banking. Finance Research Letters, 101486, 1-7.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Business Administration

Journal Section

Research Article

Publication Date

September 30, 2022

Submission Date

August 30, 2021

Acceptance Date

August 2, 2022

Published in Issue

Year 2022 Volume: 14 Number: 3

APA
Köycü, E. (2022). Avrupa Bankacılık Endeksi Volatilitesinin Garch Modelleri Kullanılarak Modellenmesi. Aksaray Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(3), 241-250. https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.988629