Dövi̇z Kuru Volati̇li̇tesi̇ni̇n Doğrusal Ve Doğrusal Olmayan Yöntemler İle İncelenmesi̇

Abstract

Bu çalışma ABD Doları/Türk Lirası döviz kuru volatilitesini modellemeyi amaçlamaktadır. Bu doğrultuda çalışmada geleneksel değişen varyans tekniklerinin yanı sıra zaman serilerinin kırılma ve asimetri gibi doğrusal olmayan özelliklerini dikkate alan Markov Rejim Değişimi GARCH (MSGARCH) yöntemi kullanılmıştır. Çalışma kapsamında döviz kuru volatilitesi Temmuz 2001'den Şubat 2020'ye kadar uzanan konjonktürel dalgalanmaları ve yapısal değişimleri içeren uzunca bir dönem için incelenmiştir. Diğer yöntemlere göre daha iyi sonuçların elde edildiği MSGARCH modeli bulguları kurda yüksek ve düşük riskli rejimler olduğunu ve bu rejimler arasında sıklıkla geçişler yaşandığını göstermektedir. Düşük volatilite rejiminden yüksek volatiliteye geçiş ani, çok keskin ve yüksek düzeyde gerçekleşmektedir. Buna rağmen volatilitenin yüksek riskli rejimde kararlı bir yapıda olmadığı ve riskin daha düşük olduğu rejime doğru bir eğilim sergilediği tespit edilmiştir. Döviz kurunda yaşanan ani sıçramaların bir süre sonra dengeye gelmesi bunu doğrulamaktadır. Diğer taraftan düşük riskli rejim dönemlerinde ise meydana gelen dalgalanmaların etkileri ortadan kalkmayıp kur üzerinde bunlar korunmakta ve dolayısı ile kur uzun dönemde bir artış trendi göstermektedir.

Altın Volatilitesinin Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Yöntemler ile Analizi

“…The low-risk and high-risk unconditional volatility values for gold returns are 3.69 and 6.06, respectively. Considering that in other studies, for example, in bank index (Kula ve Baykut, 2017) or dollar exchange rate (Gün, 2020), high-risk unconditional volatility is approximately 10-20 times higher than low-risk unconditional volatility, on the contrary, the change from a low-risk regime to a high-risk regime in gold return is not very large. This can be explained by the fact that gold investment is a safer haven, especially in times of crisis, compared to other stock market indices and instruments such as the dollar.…”

“…With this method, gold volatility is examined in two separate classes as low and high, and since it does not have a linear structure, it is not necessary to determine the days when there is a change in the regime; that is, the regime change dates are considered an unobservable variable (Gün, 2020: M.E.Soykan İzmir İktisat Dergisi / İzmir Journal of Economics Yıl/Year: 2023 703 960-961). Gray (1996) and Klaassen (2002) develop the Standard GARCH model and express the two-regime MSGARCH model as follows (Cited by Çifter ,2013:63)…”

Beta-t-EGARCH Models for Exchange Rate Volatility Modelling: An Evaluation on the US Dollar / Turkish Lira Exchange Rate

“…Gerek istatistiksel performans ve gerekse de öngörü performansı bakımından SWARCH modelinin diğer modellere göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Gün (2020), USD / TRY kuru volatilitesini, kırılma ve asimetri gibi özellikleri dikkate alan "MS-GARCH" modeli ile analiz etmiştir. Temmuz 2001 -Şubat 2020 dönemi için yapılan çalışmada, kurda yüksek ve düşük riskli rejimler olduğu ve bu rejimler arasında sıklıkla geçişler yaşandığı tespit edilmiştir.…”

Koşullu Değişen Varyans Modeli ile Elektrik Tüketim Miktarının Tahmini

“…Bu dönem aralığı ile çalışılmasının bazı nedenleri; ekonomik kriz, siyasi belirsizlik ve salgın dönemlerinin tamamını kapsıyor olmasıdır. Oynaklık modelleri ile çalışılmasındaki amaç ise aşağıdaki gibidir: Koşullu değişen varyans modelleri genellikle, finansal zaman serisi niteliğindeki borsa, hisse senedi, kripto para, döviz, altın (Gün 2020;Işildak 2021;Nargeleçekenler 2004;Uğurlu and Cihangir 2017) vb. gibi finansal enstürmanın belirli bir zamandaki riskini ölçmek ve oynaklığın belirlenmesi konusunda daha yoğun kullanılıyor olmasıdır.…”