Year:2016   Volume: 6   Issue: 1   Area: İşletme

  1. Home
  2. Article List
  3. ID: 14

Sezgin DEMİR

Modeling Volatility in Emerging Markets: Comparison between Symmetric Garch Model and Ms-Garch Model

In this paper, in order to estimate time-varying volatility, I used the GARCH models (GARCH, E-GARCH, A-GARCH, GJS-GARCH etc.) and Markov Switching (MS) model. The main purpose of this study was to make a comparison between these models. For this purpose, I worked on the BİST100 index data that ranged between 2005 and 2015. In order to monitor the errors in estimation, I created two sample periods for every two years. The results proved my hypothesis that the MS model is better at catching volatility clustering. For this reason it is more useful for emerging markets. However, I also found that all the models produced the same results except recession periods.

Keywords: GARCH Model, Markov Switching Model, volatility clustering


Konjonkntürel Etkilerin Oynaklık Üzerindeki Etkisinin Modellenmesi: Otoegresif Modeller ile Markov Modelinin Karşılaştırılması

Bu çalışmada, zaman içerisinde değişen varyansı tahmin etmek için GARCH modelleri (GARCH, E-GARCH, A-GARCH, GJS-GARCH gibi) ve MS (Markov Switching) modelini kullandım. Çalışmanın temel amacı modeller arasında bir karşılaştırma yapmaktır. Bu amaçla BIST100’e ait 2005 – 2015 arası endeks verileri üzerinde çalıştım. Tahmin hatalarını izlemek için, veriler her iki yılda bir örneklem ve tahmin dönemi olarak düzenlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, ekonomik rejim değişikliğine duyarlı MS modellerinin daha güçlü tahmin yapmayı sağladığı şeklindeki hipotezin gelişmekte olan piyasalar için geçerli olduğunu göstermiştir. Ayrıca resesyon dönemleri hariç tüm modellerin aynı sonuçlar ürettiğini buldum.

Anahtar Kelimeler: GARCH Model, Markov Switching Model, volatility clustering


290