4 results
Search Results
Now showing 1 - 4 of 4
Article Citation - WoS: 1Altının Riskten Korunma Etkinliği: Farklı Dinamik Portföy Yaklaşımları İle Bankacılık Sektörü İçin Bir Analiz(Economic and Financial Research Assoc - EFAD, 2022) Ozdemir, HuseyinBu çalışmada minimum varyans, minimum korelasyon ve minimum bağlantılılık yaklaşımları ile altın ve altı büyük bankanın (İş Bankası, Garanti Bankası, Akbank, Yapı Kredi Bankası, Halkbank ve Vakıfbank) hisse senedinden oluşan portföyün finansal analizi yapılmıştır. Çalışmanın amacı altının Türkiye’de faaliyet gösteren altı büyük banka hisse senetlerine karşı finansal koruma sağlayıp sağlamadığının araştırılmasıdır. Ayrıca bu çalışmada altının finansal koruma etkinliğinin ölçülmesi de amaçlanmıştır. Analiz edilen veriler günlük frekansta olup gözlem dönemi 01.01.2018- 08.11.2022 arasını içermektedir. Çalışma kapsamında kullanılan portföy oluşturma yaklaşımı TVP-VAR modelinden elde edilmiştir. Ampirik sonuçlar, zamana ve portföy oluşturma yaklaşımına bağlı olarak altının banka hisse senetleri içindeki optimal oranının %39 ile %53 oranında değiştiğini göstermektedir. Oluşturulan portföylerde söz konusu bankaların hisse senedi oynaklıklarının yaklaşık %75 oranında azaldığı gözlemlenmiştir. MCP ve MCoP yaklaşımları ile karşılaştırdığında en yüksek kümülatif getirinin olduğu yaklaşım MVP yaklaşımıdır. Ayrıca, çalışma kapsamında elde edilen bulgular altının ayı piyasasında banka hisse senetleri için iyi bir finansal koruma sağladığını göstermektedir.Article Volatility Spillover in the Turkish Financial Market: a Qvar Analysis(2024) Özdemir, HüseyinPurpose – The volatility spillover is crucial matter for policy makers and portfolio managers to understand risk transmission between financial markets to understand where potential loss and risk comes from. In this research, it is aimed to investigate the tail risk spillover among the BIST-100 stock index, TR 10-year bonds, USD-TL exchange rate, gold futures, and Brent petroleum in Türkiye. Design/Methodology/Approach – The quantile vector autoregressive (QVAR) model, recommended by Ando et al., (2022), is used in this study. The QVAR model is proposed method in the literature to capture the tail risk spillovers from very low to very high volatility in financial markets. The data is weekly frequency and spans from January 28, 2010, to December 8, 2023. The weekly volatility data is obtained from a formula that utilize daily maximum and minimum prices as described in Diebold and Yilmaz (2012). Findings – The output of this study indicates that the volatility spillovers between related markets differs across different quantiles. Other results reveal that stock, bond, and currency markets are net risk spillovers during extremely low and moderately volatile periods, but gold and oil are net risk receivers. However, USD/TL is the only risk-transmitter in times of excessive volatility. Moreover, the time-varying spillover analysis shows that the total spillover index hit records during the COVID-19 outbreaks. Discussion – The output of this study confirms the findings of previous studies that find the spillover index does not remain constant over different quantiles. The output of this study provides crucial insights to finance authorities and investors on the nature of market risk and strategies for its management.Article Bıst-100 Fiyat Dinamiğinin Farklı Garch ve Sv Modelleri ile Tahmin Edilmesi(2024) Özdemir, HüseyinBu çalışma, BIST 100 endeksini kullanarak çeşitli GARCH ve stokastik volatilite (SV) modellerinin karşılaştırmalı analizini gerçekleştirmektedir. İncelenen modeller arasında geleneksel GARCH (1,1) modelleri ve AR (1) log-volatilite sürecine sahip SV modelleri bulunmaktadır. Ek olarak, sıçrama bileşeni, ortalama içinde volatilite, kaldıraç etkisi, t dağılımını veya hareketli ortalamayı takip eden yenilikleri içeren daha esnek modeller de çalışma kapsamında kullanılmıştır. Elde edilen ampirik bulgular özetle şu şekildedir: (1) SV modelleri, GARCH modelleri ile karşılaştırıldığında genellikle daha iyi performans göstermektedir. (2) Bir sıçrama bileşeninin ve bir t-dağılımı sonrasındaki yeniliklerin dahil edilmesi, standart GARCH modelinin performansını belirgin şekilde artırırken, SV modeli üzerinde daha az etkiye sahiptir. (3) Volatilite geri bildirim kanalının baz modele eklenmesi model performansında anlamlı bir iyileşmeye neden olmamıştır. (4) Baz modellere hareketli ortalama bileşeninin eklenmesi gerek GARCH modelinde gerekse de SV modelinde anlamlı bir iyileşme sağlamamıştır. (5) Kaldıraç etkisinin modele dahil edilmesi BIST 100 fiyat endeksinin tahmininde önemli iyileşme sağlamıştır. BIST 100 volatilite tahmininde en başarılı model SV-t modelidir.Article TÜRK HİSSE SENEDİ PİYASASINA İLİŞKİN DİNAMİK AĞ ANALİZİ(2023) Özdemir, HüseyinBu makale, COVID-19’un Borsa İstanbul’da işlem gören ve piyasa değeri 1 milyar doların üzerinde olan 48 firma arasındaki dinamik ağ yapısını incelemektedir. Getiri verileri günlük frekansta olup 1 Ocak 2017 tarihi ile 31 Mayıs 2022 arası dönemi arasında yer almaktadır. Standart VAR modelinden elde edilen net ikili bağlantılılık endeksi sonuçları kullanılarak düğümler arasındaki yönlendirilmiş ağ yapısı ortaya çıkarılmıştır. Modüler kümeleme yöntemi kullanılarak elde edilen ampirik bulgular COVID-19 salgını öncesinde analize konu 48 firma hisse getirisinin üç alt grup altında toplandığını göstermektedir. Pandeminin ortaya çıkmasından sonra söz konusu hisse senedi getirileri arasındaki küme sayısı dörde çıkmaktadır. Faaliyet alanlarına göre 22 farklı sektörde bulunan söz konusu hisse senedi getirilerinin 3 ya da 4 alt grup ile hareket etmesi hisse senetlerinin sektörel etkilerden çok finansal etkiler ile hareket ettiği gerçeğini doğrulamaktadır. Örneğin, otomotiv sektörüne ait şirketlerin her iki dönemde de farklı gruplar altında yer aldığı görülmektedir. Salgın sonrasında birçok hisse senedinin ait olduğu gruplar değişmiştir. Bu da hisse senetleri arasındaki ilişkilerin statik olmayıp dinamik ve değişken bir yapıya sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, bu ağ yapısı içinde, bankacılık sektörünün merkezi bir rol oynadığına ilişkin önemli kanıtlar elde edilmiştir. Son olarak, COVID-19 salgını sonrasında hisse senetleri arasındaki getiri korelasyonunun arttığı gözlemlenmiştir.
