Kur riski korunma stratejileri: Türkiye uygulamaları

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorCesur, Fatma
dc.contributor.authorYeğin, Fırat
dc.date.accessioned2019-10-24T12:51:18Z
dc.date.available2019-10-24T12:51:18Z
dc.date.issued2019
dc.date.submitted2019
dc.departmentEnstitüler, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractDöviz 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.en_US
dc.description.abstractForeign 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.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14551/4497
dc.identifier.yoktezid551733en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherTrakya Üniversitesi,Sosyal Bilimler Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectTürev Araçlaren_US
dc.subjectDöviz Kuru Volatilitesien_US
dc.subjectARMAen_US
dc.subjectARCHen_US
dc.subjectGARCHen_US
dc.subjectEGARCHen_US
dc.subjectTGARCHen_US
dc.subjectPGARCHen_US
dc.subjectVolatilite Modellerien_US
dc.subjectStden_US
dc.subjectSstd Dağılımıen_US
dc.subjectDerivativesen_US
dc.subjectExchange Rate Volatilityen_US
dc.subjectStden_US
dc.subjectSstd Distributionen_US
dc.subjectVolatility Modelsen_US
dc.titleKur riski korunma stratejileri: Türkiye uygulamalarıen_US
dc.title.alternativeCurrency risk protection strategies: The case of Turkeyen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
0163277.pdf
Boyut:
1.41 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Sosyal Bilimler Enstitüsü Tez Koleksiyonu