Asset Details
Do you wish to reserve the book?
The importance of the standard and interquartile range in BİST100 index return volatility modelling: The conditional autoregressive range (CARR) models
Hey, we have placed the reservation for you!
By the way, why not check out events that you can attend while you pick your title.
Oops! Something went wrong.
Looks like we were not able to place the reservation. Kindly try again later.
Are you sure you want to remove the book from the shelf?
The importance of the standard and interquartile range in BİST100 index return volatility modelling: The conditional autoregressive range (CARR) models
Do you wish to request the book?
The importance of the standard and interquartile range in BİST100 index return volatility modelling: The conditional autoregressive range (CARR) models
Please be aware that the book you have requested cannot be checked out. If you would like to checkout this book, you can reserve another copy
We have requested the book for you!
Your request is successful and it will be processed during the Library working hours. Please check the status of your request in My Requests.
Oops! Something went wrong.
Looks like we were not able to place your request. Kindly try again later.
Journal Article
The importance of the standard and interquartile range in BİST100 index return volatility modelling: The conditional autoregressive range (CARR) models
2022
Overview
Finansal yatırım kararı alınırken ve risk yönetimi kapsamında politikalar belirlenirken göz önünde bulundurulması gereken en önemli kavram “risk” kavramıdır. Gelecekte karşılaşılabilecek farklı risk düzeylerinin uygun yöntemle öngörülmesi, bu risklere karşı hazırlıklı olunması ve doğru kararlar alınması açısından büyük öneme sahiptir. Doğru öngörülerde bulunabilmek ise ancak, istatistiksel performansı en yüksek modellerin belirlenmesiyle münkündür. Çalışmada, 3 Ocak 2011 – 24 Temmuz 2020 dönemi BIST100 endeksi haftalık verilerine dayalı olarak endeks getiri volatilitesi tahminlerini elde etmek ve istatistiksel performansı en yüksek modeli belirlemek amacıyla simetrik ve asimetrik modeller arasından seçilen getiri bazlı “ARCH (1) Modeli” ve değişim genişliği bazlı “Koşullu Otoregresif Değişim Genişliği Modelleri (KODGM)” tahmin edilmiştir. Yapılan değerlendirmeler sonucunda, BIST100 getiri volatilitesi tahmininde kullanılabilecek en uygun modelin, hataların Weibull dağılımı izlediği, kaldıraç etkisinin dikkate alındığı ve aşırı değerlere karşı dirençli olan “Kartiller Arası Değişim Genişliği” ölçüsüne dayalı olarak tahmin edilen “WKODGX (1,1) Modeli” olduğu tespit edilmiştir. Tüm bulgular birlikte değerlendirildiğinde, değişim genişliği bazlı modellerin, BIST100 endeks getirisi volatilite modellemesinde istatistiksel performansı belirgin bir biçimde iyileştirdiği sonucuna varılmıştır.
Publisher
Ali Çağlar Çakmak
Subject
We currently cannot retrieve any items related to this title. Kindly check back at a later time.