Kur riski korunma stratejileri: Türkiye uygulamaları
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Trakya Üniversitesi,Sosyal Bilimler Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Döviz ile işlem yapan kişi ve kurumları döviz kuru hareketleri farklı şekillerde etkilemektedir. Bu etkilerin kişi ve firmaları olumsuz etkilemesini en aza indirgemeye dönük farklı finansal araçlar türetilmiştir. Geliştirilen bu türev araçların verimli kullanılması adına döviz kuru volatilite tahmini yapılması önem arz etmektedir. Bu çalışmada, ABD doları (USD), Euro (EUR) döviz kurları Türk Lirası (TRY) karşılığı gösterge niteliğindeki satış kurları günlük verileri kullanılmıştır. Veri seti her bir döviz türü için hafta sonları ve resmi tatillerin dışında, 02 Ocak 2008 ve 01 Nisan 2019 arasını içermekte ve toplamda 2822 gözlemden oluşmaktadır. ARMA(0,0) – ARMA(5,5) GARCH (1,1), EGARCH(1,1), TGARCH(1,1) ve PGARCH(1,1) volatilite modelleri, std, sstd dağılımları altında denenmektedir. Bu şekilde 288 farklı tahmin yapılarak, Dolar için ARMA(5,5) model tahmininde TGARCH(1,1)’inde sstd, Euro için ise ARMA(5,4) model tahmininde TGARCH(1,1)-std modelleri volatilitenin tahmin edilmesinde daha başarılı bulunmuştur.
Foreign exchange transactions affect the exchange rate movements in different ways. Different financial instruments have been developed to minimize the negative effects of these effects on people and firms. For the efficient use of these developed derivative instruments, it is important to estimate the exchange rate volatility. This study uses the exchange rates of the United States dollar (USD), euro (euro), equivalent to the daily exchange rates of the Turkish lira (TRY). The data set includes the period from January 2, 2008 to April 1, 2019 for each type of currency, except weekends and holidays. The ARMA (0,0) - ARMA (5.5) GARCH (1,1), EGARCH (1,1), TGARCH (1,1) and PGARCH (1,1) models are tested in the std and sstd distributions. Thus, with 288 different estimates, the ARMA model (5.5) estimates the dollar in TGARCH (1.1) sstd, the euro for ARMA (5.4), the model estimates the TGARCH (1.1) -std model in the assessment of volatility over successful.
Foreign exchange transactions affect the exchange rate movements in different ways. Different financial instruments have been developed to minimize the negative effects of these effects on people and firms. For the efficient use of these developed derivative instruments, it is important to estimate the exchange rate volatility. This study uses the exchange rates of the United States dollar (USD), euro (euro), equivalent to the daily exchange rates of the Turkish lira (TRY). The data set includes the period from January 2, 2008 to April 1, 2019 for each type of currency, except weekends and holidays. The ARMA (0,0) - ARMA (5.5) GARCH (1,1), EGARCH (1,1), TGARCH (1,1) and PGARCH (1,1) models are tested in the std and sstd distributions. Thus, with 288 different estimates, the ARMA model (5.5) estimates the dollar in TGARCH (1.1) sstd, the euro for ARMA (5.4), the model estimates the TGARCH (1.1) -std model in the assessment of volatility over successful.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Türev Araçlar, Döviz Kuru Volatilitesi, ARMA, ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH, PGARCH, Volatilite Modelleri, Std, Sstd Dağılımı, Derivatives, Exchange Rate Volatility, Std, Sstd Distribution, Volatility Models
