Vadeli Endeks Sözleşmelerinin Hedge Etkinliği ile İlgili Çalışmalar

Türev enstrümanlar risk yönetimi için güçlü araçlardır. Tüccarlar ve şirketler bu araçları gelecekteki belirsiz piyasa hareketlerinden korunmak için kullanmaktadırlar. Vadeli endeks sözleşmeleri bu amaç için en yaygın kullanılan enstrümanlardandır. Spot piyasalarındaki pozisyonlar vadeli endeks sözleşmeler ile kolaylıkla ‘hedge’ edilebilir. Bu bağlamda önemli bir soru spot piyasasında belirli bir pozisyonu ‘hedge’ etmek için kaç tane sözleşme satın alınmalıdır. Akademik literatürde bu amaç için çeşitli korunma oranları (hedge ratios) önerilmiştir. Chen vd., (2013) yaptıkları çalışma sonucunda diğerlerinden üstün tek bir optimal korunma oranı olmadığını vurgulamışlardır. Ancak, zamanla değişen ya da dinamik korunma oranları, statik olanlardan daha iyi performans sergilemektedir (Baillie ve Myers, 1991). Vadeli endeks sözleşmelerinin hedge etkinliğini çeşitli korunma oranlarını kullanarak analiz eden çalışmalardan bazıları aşağıda verilmiştir.

Low vd., (2002) yaptıkları çalışmada ‘vadeli fiyatlar taşıma-maliyeti modeline dayanmaktadır’ varsayımı altında türetilen minimum varyanslı sabit ve dinamik korunma oranlarının etkinliğini diğer korunma oranları ile karşılaştırmışlardır. İki senaryo dikkate alınmıştır. Birincisinde, Nikkei 225 vadeli endeks sözleşmeleri bu endeksteki hisse senetlerinden oluşan bir portföyü hedge etmek için kullanıldığı varsayılmaktadır. İkincisinde, yüksek kükürtlü yakıt sözleşmeler spot piyasasındaki petrol pozisyonlarını hedge etmek için kullanıldığı varsayılmaktadır. Çalışmada kullanılan veriler 1989-1995 dönemini kapsamaktadır. Taşıma-maliyeti modeline dayanan korunma oranlarının geleneksel korunma oranı, eştümlesik (cointegrated) fiyat korunma oranı ve GARCH korunma oranına göre daha üstün performans gösterdiği kanıtlanmıştır.

Choudhry (2003) çalışmasında beş farklı korunma oranının (geleneksel korunma oranı, minimum varyanslı korunma oranı, GARCH korunma oranı ve GARCH-X korunma oranı) performansını Avustralya, Almanya, Hong Kong, Japonya, Güney Afrika ve İngiltere’nin spot ve futures piyasalarında incelemiştir. 1991-1999 periyonduna ait günlük veriler kullanılmıştır. Bulgular zamanla değişen korunma oranlarının sabit korunma oranlarına göre daha üstün bir performans sergilediğini kanıtlamıştır. Ayrıca, spot ve futures piyasalar arasındaki kısa zamanlı sapmalar dinamik korunma oranların performansını olumlu şekilde etkilediği sonucuna varılmıştır.

Floros ave Vougas (2004) standart EKK regresyon, basit ve vektör hata düzeltme modelleri ve çok-değişkenli GARCH modelleri kullanılarak hesaplanan korunma oranlarının performansını Atina Türev Borsasında (ADEX) sınamıştır. Çalışma verileri olarak FTSE/ASE-20 (1999-2001) ve FTSE/ASE Mid 40 (2000-2001) endekslerin günlük spot ve

endeks futures verilerindan faydalanmıştır. Sonuçlar M-GARCH korunma oranlarının diğerlerine göre daha iyi performans sergilediği kanısına varmıştır.

Laws ve Thompson (2005) çalışmalarında EKK, ARCH ve Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama (EWMA) yardımıyla hesaplanan optimal korunma oranlarının performansını Londra borsasında 1995-2001 döneminde sınamışlardır. Kullanılan veriler spot piyasasından seçilen on yedi bireysel hisse senetleri ve iki adet portföy ve vadeli piyasasından FTSE-100 ve FTSE-250 endeks futures sözleşmelerinden oluşmaktadır. Sonuçlar EWMA korunma oranlarının diğer korunma oranlarına göre daha üstün performansa sahip olduğunu kanıtlamıştır.

In ve Kim (2006) çeşitli korunma oranlarının performansı ve spot ve futures piyasaları arasındaki ampirik bağlantının varlığını Wavelet yöntem yardımı ile analiz etmişlerdir. Çalışmada S&P-500 spot endeks ve S&P-500 endeks futures sözleşmelerinin 1982-2001 dönemini kapsayan verileri kullanılmıştır. Bulgular spot ve futures piyasaları arasında anlamlı bir geri bildirim bağlantısının yanı sıra yüksek korelasyon olduğunu kanıtlamıştır. Ayrıca, korunma oranlarının performansı zaman ve yatırımcının riskten kaçınma katsayısına bağlıdır.

Gupta ve Singh (2009) yaptıkları çalışmada EKK, GARCH, TARCH, EGARCH, VAR ve VECM yöntemleri ile hesaplanan korunma oranlarının performansını Hint borsasında incelemişlerdir. Çalışmada Nifty, BankNifty ve CNXIT endeksleri ve seksen dört adet en çok işlem gören bireysel hisse senetlerinin 2003-2006 dönemine ait günlük verilerinden faydalanmıştır. Sonuçlar koşulsuz korunma oranlarının koşullu korunma oranlarına nazaran daha üstün performansa sahip olduğu kanısına varmıştır.

Olgun ve Yetkiner (2011) Türkiye piyasasında endeks futures sözleşmeleri için bir optimal korunma oranını belirlemeye çalışmışlardır. Çalışmada standart EKK ve tek değişkenli GARCH korunma oranlarını incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Kullanılan veriler BIST-30 spot endeks ve endeks futures sözleşmelerinin 2005-2009 periyodunu kapsayan günlük verilerinden oluşmaktadır. Dinamik korunma oranlarının sabit korunma oranlarına göre daha iyi performans sergilediği kanısına varılmıştır. Dahası, aracı firmaların işlem maliyetinin optimal korunma oranını belirlemede son derece önemli olduğu ortaya konulmuştur.

Özetle, teknik kuralların performansını gelişmiş ve gelişmekte olan spot piyasalarda inceleyen çok sayıda çalışmalar vardır. Eski çalışmalar basit teknik kuralların gelişmiş piyasalarda bile etkili olduğunu kanıtlamışlardır (öneğin Bessembinder ve Chan, 1995). Ancak, bu basit kuralların, zaman içerisinde, özellikle gelişmiş piyasalarda tahmin gücünü kaybettiği gözlemlenmektedir. Bu durum daha gelişmiş ve çok sayıda katılımcı tarafından

bilinip kullanılamayan kuralların günümüz piyasalarında bile işe yarayabileceğini göstermektedir. Bu yüzden değişen piyasa dinamikleri ile başa çıkmak için pek çok osilatör kuralları ve işlem hacmine dayanan diğer kurallar geliştirilmiştir. Son zamanlarda, AI teknikleri, evrimsel ve uyarlanabilirlik özelliklerinden dolayı finans uygulamalarında hızla yaygınlaşmaktadır ve pek çok akademik çalışmaların odak noktası olmuştur (örneğin Wang vd., (2012), Ticknor (2013), Oliveira (2013)). Bu yüzden, bu çalışmada, diğer geleneksel teknik kurallar ile beraber, AI tekniklerinden de faydalanılarak uyarlanabilir kurallar geliştirilmiştir.

Dahası, spot piyasalarında teknik analizinin performansını inceleyen çalışmalar yüksek işlem maliyeti ve açığa satış olanağı olmaması gibi sorunlar ile karşılaşmışlardır. Piyasa yönünü doğru bir şekilde kestiren ve ortalamanın üstünde getirilere sahip olan bir kuralın işlem maliyeti dikkate alındıktan sonra zararlı duruma düşme ihtimali yüksektir. Vadeli işlem piyasaları bu sorunları ortadan kaldırmak ya da etkisini minimize etmek için başarılı bir şekilde kullanılabilmektedir; çünkü vadeli işlem piyasalarında işlem maliyeti spot piyasalarına göre çok düşüktür. Ayrıca, teknik kuralların yüksek performansını gösteren ampirik çalışmalar veri süzgeçleme yanlılığı (data snooping bias) gibi eleştiriler ile karşılaşmaktadır. White (2000)’e göre veri süzgeçleme yanlılığı sorunu bir veri seti çıkarım ya da model seçimi için birden fazla kullanıldığında ortaya çıkar. Bu sorun ile başa çıkmak için, araştırmacılar toplam örneklemi eğitim ve sınama dönemine ayırmakta ve eğitim döneminde geliştirilen en iyi teknik kuralları sınama dönemine uygulamaktadırlar. Ancak bu önlem veri süzgeçleme sorunu çözmek için yetirli olmayabilir; çünkü araştırmacılar ampirik çalışmalarında, genelikle, yaygın olan teknik kuralları kullanmaktadırlar. Bu kuralların tekrar tekrar kullanımı sınama dönemindeki karların tesadüfen olduğuna yol açabilmektedir. Bu çalışmada, veri süzgeçleme sorunu ile başa çıkmak için, spot piyasa verilerinden geliştirilen teknik kurallar vadeli işlem piyasa verilerinde uygulanmaktadır. Ayrıca, futures piyasalarında işlem maliyetinin düşük olması teknik kuralların performansını iyileştirmesine yardımcı olabilmektedir. Bundan sonraki bölüm bu çalışmada kullanılan veri ve metodolojiyi detaylı bir şekilde açıklamaktadır.