• Sonuç bulunamadı

Ş ILA Ş TIRILMASI Đ LE ÖNGÖRÜ PERFORMANSLARININ KAR Đ NAM Đ K NELSON-SIEGEL VE ZAMAN SER Đ S Đ MODELLER Đ Ğ R Đ LER Đ N Đ N GEL ĐŞ T Đ R Đ LM ĐŞ D TÜRK Đ YE DEVLET Đ Ç BORÇLANMA SENETLER Đ GET Đ R Đ E

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Ş ILA Ş TIRILMASI Đ LE ÖNGÖRÜ PERFORMANSLARININ KAR Đ NAM Đ K NELSON-SIEGEL VE ZAMAN SER Đ S Đ MODELLER Đ Ğ R Đ LER Đ N Đ N GEL ĐŞ T Đ R Đ LM ĐŞ D TÜRK Đ YE DEVLET Đ Ç BORÇLANMA SENETLER Đ GET Đ R Đ E"

Copied!
78
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)TÜRKĐYE DEVLET ĐÇ BORÇLANMA SENETLERĐ GETĐRĐ EĞRĐLERĐNĐN GELĐŞTĐRĐLMĐŞ DĐNAMĐK NELSON-SIEGEL VE ZAMAN SERĐSĐ MODELLERĐ ĐLE ÖNGÖRÜ PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI. Umut TÜYSÜZOĞLU. Uzmanlık Yeterlilik Tezi. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Piyasalar Genel Müdürlüğü Ankara, Ocak 2013.

(2)

(3) TÜRKĐYE DEVLET ĐÇ BORÇLANMA SENETLERĐ GETĐRĐ EĞRĐLERĐNĐN GELĐŞTĐRĐLMĐŞ DĐNAMĐK NELSON-SIEGEL VE ZAMAN SERĐSĐ MODELLERĐ ĐLE ÖNGÖRÜ PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI. Umut TÜYSÜZOĞLU. Danışman Yrd. Doç. Dr. Esma Gaygısız LAJUNEN. Uzmanlık Yeterlilik Tezi. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Piyasalar Genel Müdürlüğü Ankara, Ocak 2013.

(4)

(5) ÖNSÖZ Bu çalışmanın hazırlanmasındaki katkılarından dolayı Döviz Risk Yönetim Müdürü Buket Đmir ve Müdür Yardımcısı Suat Aydın’a ve akademik bilgi ve tecrübelerini benimle paylaşan tez danışmanım Yrd. Doç. Dr. Esma Gaygısız Lajunen’e, tez çalışmam boyunca desteğini esirgemeyen eşim Banu Binbaşaran Tüysüzoğlu’na ve yardımlarından dolayı değerli çalışma arkadaşım Ali Can Dağgeçen’e teşekkürlerimi sunarım.. i.

(6) ĐÇĐNDEKĐLER Sayfa No ÖNSÖZ ........................................................................................................ Đ ĐÇĐNDEKĐLER…………………….……....……………....................….……………………...ĐĐ TABLO LĐSTESĐ ......................................................................................... ĐV GRAFĐK LĐSTESĐ ......................................................................................... V ŞEKĐL LĐSTESĐ ........................................................................................... VĐ KISALTMA LĐSTESĐ .................................................................................. VĐĐ SEMBOL LĐSTESĐ ...................................................................................... ĐX EK LĐSTESĐ ................................................................................................. X ÖZET.......................................................................................................... XĐ ABSTRACT ............................................................................................... XĐĐ GĐRĐŞ ..........................................................................................................1 BĐRĐNCĐ BÖLÜM. DĐBS GETĐRĐ EĞRĐLERĐNĐN MODELLENMESĐ ÜZERĐNE YAPILAN ÇALIŞMALAR.............................................................................................6 ĐKĐNCĐ BÖLÜM GETĐRĐ EĞRĐSĐ MODELLERĐ....................................................................11 2.1. NS ve DNS ........................................................................................11 2.2. ENS ve DENS ...................................................................................14 2.3. Sabit Vadeli Getirilerin Zaman Serisi Modelleri ..................................16 ÜÇÜNCÜ BÖLÜM VERĐ SETĐ VE GETĐRĐ MODELLERĐNĐN BELĐRLENMESĐ........................18 3.1. Veri Seti .............................................................................................18 3.2. Modellerin Oluşturulması ve Tahmin Yöntemleri ...............................19 3.2.1. Sabit Vadeli Getirilerin “Tıraşlanmamış Fama-Bliss” Yöntemi ile Tahmin Edilmesi: ..................................................22 3.2.2. Sabit Vadeli Getirilerin Zaman Serisi Modellerinin Belirlenmesi.........................................................24 ii.

(7) 3.2.3. DNS’in Dönüşüm Denklemlerinin Belirlenmesi.........................28 3.2.4. DENS’in Dönüşüm Denklemlerinin Belirlenmesi ......................33 DÖRDÜNCÜ BÖLÜM GETĐRĐ ÖNGÖRÜLERĐNĐN OLUŞTURULMASI VE MODELLERĐN ÖNGÖRÜ PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI.....................36 4.1. Öngörü Performansı Ölçüm Đstatistikleri ............................................36 4.2. Öngörü Örneklemlerinin Belirlenmesi ve Öngörü Oluşturma Yöntemi .........................................................37 4.3. Modellerin Öngörü Performanslarının Karşılaştırılması .....................38 BEŞĐNCĐ BÖLÜM SONUÇ VE ÖNERĐLER ............................................................................43 KAYNAKÇA ...............................................................................................45 EKLER ......................................................................................................49. iii.

(8) TABLO LĐSTESĐ Sayfa No Tablo 3.1. Sabit Vadeli Getirilerin Tanımlayıcı Đstatistikleri, Durağanlık ve RW Testleri….…………………………..……….....24 Tablo 3.2. Sabit Vadeli Getiri Farklarının Tanımlayıcı Đstatistikleri, Durağanlık ve RW Testleri......…………………………………......25 Tablo 3.3. Sabit Vadeli Getirilerin Çapraz Korelasyon Đstatistikleri…...….....27 Tablo 3.4. Hata Terimi ve Hata Terimi Karesinin Ardışık Bağlanım Testleri.........………………………………….....28 Tablo 3.5. DNS Modelinin Faktörlerinin Tanımlayıcı Đstatistikleri, Durağanlık ve RW Testleri…....…………..……………………......31 Tablo 3.6. DNS Modelinin Faktör Farklarının Çapraz Korelasyon Đstatistikleri.........................……………………….......31 Tablo 3.7. Hata Terimi ve Hata Terimi Karesinin Ardışık Bağlanım Testleri (DNS)..........………………………………….....32 Tablo 3.8. DENS Modelinin Faktörlerinin Tanımlayıcı Đstatistikleri, Durağanlık ve RW Testleri......…………………………………......34 Tablo 3.9. Modellerin 1 Gün Đleriye Yönelik Öngörü Performans Đstatistikleri ....………………..……...…………….......39 Tablo 3.10. Modellerin 1 Hafta Đleriye Yönelik Öngörü Performans Đstatistikleri.....…..………………………………….....40 Tablo 3.11. Modellerin 1 Ay Đleriye Yönelik Öngörü Performans Đstatistikleri...........……..……………....…………......41 Tablo 3.12. Modellerin 1 Gün Đleriye Yönelik Öngörü Performans Đstatistikleri......................…..……..………….….......42 Tablo 3.13. Modellerin Ortalama Öngörü Performansları...……………….....42. iv.

(9) GRAFĐK LĐSTESĐ Sayfa No Grafik 2.1. NS Modelinin Açıklayıcı Değişkenlerinin Vadeye Göre Değişim Grafiği…....……..…………………………..12 Grafik 2.2. Kıvrım Faktörünün Açıklayıcı Değişkenlerinin Tau Parametresine Göre Değişim Grafiği ……..……...……...…...14 Grafik 2.3. ENS Modelinin Açıklayıcı Değişkenlerinin Vadeye Göre Değişim Grafiği.......................................................15 Grafik 3.1. Sabit Vadeli Getirilerin Zaman Serisi....……....……………....…..……..23 Grafik 3.2. NS Modeli Faktör Tahminlerinin Zaman Serileri.…..……….….…29 Grafik 3.3. ENS Modeli Faktör Tahminlerinin Zaman Serileri.............................33. v.

(10) ŞEKĐL LĐSTESĐ Sayfa No Şekil 3.1. DNS, DENS ve Sabit Vadeli Getirilerin Zaman Serileri için Modelleme ve Tahmin Süreçleri …..……...................20. vi.

(11) KISALTMA LĐSTESĐ ABD. : Amerika Birleşik Devletleri. ADF. : Augmented Dickey-Fuller (Genişletilmiş Dickey-Fuller). AR. : Autoregressive (Ardışık Bağlanım). ARCH. : Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (Ardışık Bağlanımlı Koşullu Değişen Varyans). ARMA. : Autoregressive Moving Average (Ardışık Bağlanımlı Hareketli Ortalama). DENS. : Dynamic Extended Nelson-Siegel Model (Dinamik Geliştirilmiş Nelson-Siegel Modeli). DENS-AR. : Dönüşüm Denklemleri Ardışık Bağlanımlı Zaman Süreci Đzleyen Geliştirilmiş Dinamik Nelson-Siegel Modeli. DENS-VAR : Dönüşüm Denklemleri Vektörel Ardışık Bağlanımlı Zaman Süreci Đzleyen Geliştirilmiş Dinamik Nelson-Siegel Modeli DĐBS. : Devlet Đç Borçlanma Senetleri. DNS. : Dynamic Nelson-Siegel Model (Dinamik Nelson-Siegel Modeli). DNS-AR. : Dönüşüm Denklemleri Ardışık Bağlanımlı Zaman Süreci Đzleyen Dinamik Nelson-Siegel Modeli. DNS-VAR. : Dönüşüm Denklemleri Vektörel Ardışık Bağlanımlı Zaman Süreci Đzleyen Dinamik Nelson-Siegel Modeli. ENS. : Extended Nelson-Siegel Model (Geliştirilmiş Nelson-Siegel Modeli). GARCH. : Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (Genelleştirilmiş Ardışık Bağlanımlı Koşullu Değişen Varyans). HAC. : Heteroskedasticity and Autocorrelation Consistent (Değişen Varyans ve Ardışık Bağımlılığa Tutarlı). i.i.d.. : Independent and Identically Distributed (Birbirinden Bağımsız ve Aynı Dağılıma Sahip) vii.

(12) ĐMKB. : Đstanbul Menkul Kıymetler Borsası. MAE. : Mean Absolute Error (Ortalama Mutlak Hata). NS. : Nelson-Siegel Modeli. PP. : Phillips-Perron Durağanlık Testi. Q. : Ljung-Box Q Testi. Q2. : Ljung-Box Q2 Testi. RMSE. : Root Mean Squared Error (Hataların Ortalama Kare Kökü). RW. : Random Walk (Tesadüfi Yürüyüş veya Rastgele Yürüyüş). SSR. : Sum of Squared Residuals (Hata Karelerinin Toplamı). TCMB. : Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası. TL. : Türk Lirası. VAR. : Vector Autoregressive (Vektörel Ardışık Bağlanım). viii.

(13) SEMBOL LĐSTESĐ . . : Doğal Üstsel Fonksiyon.  . :  Zamanındaki Anlık Faiz Oranının Anında Belirlenen Değeri.  

(14) . : Zamanındaki

(15) Vadeli Sürekli Bileşik Getiri Oranı.  ,  ,  ,  : Parametre ̂ , . : Parametre Tahminleri. Δ. : Birinci Dereceden Fark.   , ,,. : Varyans, Kovaryans Değeri.  , . : Hata Değişkeni. / , / : Zamanındaki Bilgi Seti Kullanılarak Sırasıyla ve Değişkenlerinin ! Zamanında Alacağı Değere Đlişkin Öngörüler. ix.

(16) EK LĐSTESĐ Sayfa No Ek 1. Sabit Vadeli Kıymetlerin Faiz Oranlarının Otokorelasyon ve Kısmi Otokorelasyon Grafikleri.……...........….........50 Ek 2. Sabit Vadeli Kıymet Faiz Oranı Farklarının Otokorelasyon ve Kısmi Otokorelasyon Grafikleri ………...........…......52 Ek 3. DNS Modeli Faktörleri ve Faktör Farklarının Otokorelasyon ve Kısmi Otokorelasyon Grafikleri….............................54 Ek 4. DENS Modeli Faktörleri ve Faktör Farklarının Otokorelasyon ve Kısmi Otokorelasyon Grafikleri…….........................55 Ek 5. DENS Modelinin Faktör Farklarının Çapraz Korelasyon Đstatistikleri ve Ardışık Bağlanım Testleri.…............…..........................56 Ek 6. MATLAB Kodları (Veri Setinin Hazırlanması ve Đleri Valörlü Anlık Faiz Oranlarının Hesaplanması)......................................57. x.

(17) g=(7 %X oDOÕúPDGD 'LHEROG YH /L 

(18)  WDUDIÕQGDQ JHOLúWLULOHQ 'LQDPLN. 1HOVRQ6LHJHO0RGHOL '16

(19) $OPHLGDYHGL÷HUOHUL 

(20) WDUDIÕQGDQ|QHULOHQ. *HOLúWLULOPLú 'LQDPLN 1HOVRQ 6LHJHO 0RGHOL '(16

(21)  YH DPSLULN OLWHUDWUGH. VÕNOÕNOD NXOODQÕODQ ]DPDQ VHULOHUL PRGHOOHULQLQ GH÷LúLN YDGH \DSÕODUÕQD HúOLN. eden devlet iç borçlanma senetleri IDL] RUDQODUÕQÕ |QJ|U SHUIRUPDQVODUÕ. istatistiki NULWHUOHUoHUoHYHVLQGHNDUúÕODúWÕUÕOPÕúWÕU%XoDOÕúPD'(16’yi devlet. Lo ERUoODQPD VHQHWOHULQLQ JHWLUL H÷ULVL ]DPDQ VHULOHULQLQ WDKPLQL LoLQ. uygulayarak, DNS ve DENS’nLQ |QJ|U SHUIRUPDQVODUÕQÕQ KHP ELUELUOHUL LOH. KHP GH DPSLULN OLWHUDWUGH VÕNOÕNOD NXOODQÕODQ VDELW YDGHOL JHWLULOHULQ ]DPDQ. VHULVLPRGHOOHULLOHNDUúÕODúWÕUÕOGÕ÷ÕLONDUDúWÕUPDGÕU. 0RGHOOHULQ |QJ|U EDúDUÕODUÕ hDWDODUÕQ RUWDODPD karekökü ve. RUWDODPD PXWODN KDWD LVWDWLVWLNOHULQH J|UH NDUúÕODúWÕUÕOGÕ÷ÕQGD NÕVD |QJ|U. XIXNODUÕQGD VDELW YDGHOL getirilerin zaman serileri modellerinin, uzun öngörü. XIXNODUÕQGD LVH '(16’QLQ JHWLULOHULQ WHVDGIL KDUHNHW HWWL÷L YDUVD\ÕPÕQD. dayanan modelin de dâhil ROGX÷X DOWHUQDWLI PRGHOOHUH NÕ\DVOD GDKD EDúDUÕOÕ. |QJ|UOHUVXQGX÷XEXOXQPXúWXU7PYDGHOHUYH|QJ|UXIXNODUÕQGD'16¶QLQ. '(16¶\H NÕ\DVOD E\N |QJ|U KDWDODUÕQD VHEHEL\HW YHUPH\H GDKD \DWNÕQ. ROGX÷X J|VWHULOPLúWLU 7P YDGHOHU YH |QJ|U XIXNODUÕQGDNL |QJ|U KDWDVÕ. LVWDWLVWLNOHULQLQ RUWDODPDVÕ GLNNDWH DOÕQGÕ÷ÕQGD LVH '(16 HQ HWNLQ |QJ|UOHU sunan model olarDNNDUúÕPÕ]DoÕNPDNWDGÕU $QDKWDU .HOLPHOHU *HWLUL (÷ULVL 0RGHOOHUL 1HOVRQ-Siegel. Modeli,. *HOLúWLULOPLú 1HOVRQ-Siegel Modeli, $UGÕúÕN %D÷ODQÕP Modelleri, Vektörel. $UGÕúÕN%D÷ODQÕP Modelleri*HWLUL(÷ULVLgQJ|UV*HWLUL(÷ULVL0RGHOOHULQLQ ÖngörülerinLQ3HUIRUPDQV'H÷HUOHQGLUPHVL. xi.

(22) $%675$&7 In this paper we compare the out of sample forecasting performance of the Diebold and Li’s (2006) interpretation of the Nelson-Siegel model (DNS), an extension of DNS proposed by Almeida et al. (2007), (DENS), and various standard benchmark forecasts that are frequently employed in the empirical research studies. The forecasting performance of the models will be evaluated for zero-coupon yields with various predetermined maturities in terms of some common statistical measures. The research is the first not only in the application of DENS on the time series evolution of the term structure of the Turkish domestic government bond yields but also in comparing the out of sample forecasting performance of DNS, DENS and the standard benchmark forecasts including the random walk model. Our results indicate that for most of the predetermined maturities, the forecasts generated from the time series models of the yields and DENS are better than that of alternative models when we consider the short and long horizon forecasting respectively. For all forecast horizons and maturities DNS is found to have the tendency to provide large forecast errors. Although statistical measures fail to identify one single-best forecasting model class for all maturities and forecast horizons DENS provides the best average statistics measure of all horizons and maturities. .H\ZRUGV Term Structure of the Interest Rate, Nelson-Siegel Model, Extended. Nelson-Siegel. Model,. Autoregressive. Models,. Autoregressive Models, Out-of-sample Forecasting Performance. . xii. Vector.

(23) *ø5øù 9DGH YH JHWLUL DUDVÕQGDNL LOLúNL\L J|VWHUHQ JHWLUL H÷ULOHULQLQ ]DPDQ. LoHULVLQGHNLGDYUDQÕúODUÕQÕDQODPDNYHIDL]RUDQODUÕQÕQJHOHFHNWHNLGH÷HUOHULQH. iliúNLQ GR÷UX |QJ|UOHU \DSDELOPHN SRUWI|\ \|QHWLPL SDUD SROLWLNDVÕ YH. ERUoODQPDVWUDWHMLOHULLoLQKD\DWL|QHPHVDKLSWLU*HUoH÷HoRN\DNÕQ|QJ|UOHU. \DUGÕPÕLOHSRUWI|\\|QHWLFLOHULSL\DVDULVNOHULQHNDUúÕNHQGLOHULQLNRUXPDNLoLQ. daha etkin önlemler alabilLU 'L÷HU WDUDIWDQ LVH JHWLUL H÷ULOHULQLQ ]DPDQ. LoHULVLQGHNL KDUHNHWLQLQ GDKD L\L ELU úHNLOGH DQDOL] HGLOPHVL |]HOOLNOH PHUNH]. EDQNDODUÕQÕQ IDL] RUDQODUÕ ]HULQGHNL NRQWURO JFQ DUWÕUÕU %X |QHP. QHWLFHVLQGH\DNODúÕNVRQRWX]\ÕOGÕUJHWLULH÷ULVLQLQWHRULk olarak modellenmesi. YHWDKPLQHGLOPHVLNRQXVXQGDELUoRNoDOÕúPD\DSÕOPÕúWÕU*HQHORODUDNJHWLUL. H÷ULVL PRGHOOHUL o DQD NDWHJRUL DOWÕQGD WRSODQDELOLU DUELWUDM RODQDNODUÕQD. imkân WDQÕPD\DQPRGHOOHUGHQJHPRGHOOHULYHLVWDWLVWLNVHO\DGDSDUDPHWULN modeOOHU &DOGHLUDYHGL÷HUOHUL

(24)  $UELWUDMD L]LQ YHUPH\HQ PRGHOOHUGH GH÷LúLN YDGHOHUGHNL JHWLULOHU. üzerinden arbitraj LPNkQÕ RUWDGDQNDOGÕUÕODUDNKHUKDQJLELUDQGDNLJHWLULH÷ULVL. WDKPLQL \DSÕOPDNWDGÕU %X PRGHOOHUH |UQHN RODUDN +XOO YH :KLWH 

(25)  LOH. +HDWK YH GL÷HUOHUL 

(26)  J|VWHULOHELOLU gWH \DQGDQ GHQJH PRGHOOHUL DQOÕN. getiriler üzerinden modellenmekte ve risk primine LOLúNLQ GH÷LúLN KLSRWH]OHU. \DUGÕPÕ\OD GL÷HU YDGHOHUGHNL JHWLULOHU WUHWLOPHNWHGLU 'HQJH PRGHOOHULQH HQ. NODVLN |UQHNOHU 9DVLFHN 

(27)  &R[ YH GL÷HUOHUL 

(28)  LOH 'XIILH YH .DQ. 

(29) WDUDIÕQGDQJHOLúWLULOHQJHWLULH÷ULVLPRGHOOHULGLU. øVWDWLVWLNVHO \D GD SDUDPHWULN PRGHOOHU LVH IDNW|U PRGHOOHUL YH JHWLUL. H÷ULVL X\GXUPD PRGHOOHUL úHNOLQGH WHPHO RODUDN LNL NDWHJRUL DOWÕQGD. VÕQÕIODQGÕUÕODELOLU *HWLUL H÷ULVL X\GXUPD PRGHOOHULQGH DPDo YHUL\H HQ L\L. úHNLOGHX\DQG]YHVUHNOLELUJHWLULH÷ULVLHOGHHWPHNWLU%XDPDoOD9DVLcek. ve Fong (1982) üstel VSOLQH H÷ULOHUL 0F&XOORFK 

(30)  LVH SROLQRP. UHJUHV\RQD GD\DOÕ SDUDPHWULN IRUPODU ]HULQGHQ PRGHOOHU JHOLúWLUPLúOHUGLU. 1.

(31) Nelson-6LHJHO 

(32) WDUDIÕQGDQ|QHULOHQPodel, Nelson-Siegel Modeli (NS),. YHEXQXQELUDGÕPJHOLúPLúKDOLRODQYH6YHQVVRQ 

(33) WDUDIÕQGDQ|QHULOHQ. *HOLúWLULOPLú 1HOVRQ-Siegel Modeli (ENS) ise “tutumlu” modeller olarak. DGODQGÕUÕOPDNWD YH IDNW|U PRGHOOHUL LoHULVLQGH GH÷HUOHQGLULOHELOPHNWHGLU1 Bu. PRGHOOHU/DJXHUUHIRQNVL\RQODUÕQDED÷OÕRODUDNJHWLULH÷ULOHULQLPRGHOOHPHNWH. YH DoÕNOD\ÕFÕ GH÷LúNHQOHULQ ELU SDUDPHWULN IRQNVL\RQ RODUDN WDQÕPODQPDVÕ. QHGHQL\OH GL÷HU IDNW|U PRGHOOHULQGHQ D\UÕOPDNWDGÕUODU ³7XWXPOX´ JHWLUL H÷ULVL. PRGHOOHULVDGHOL÷LYHDPSLULNoDOÕúPDODUGDJ|VWHUGL÷LEDúDUÕOÕSHUIRUPDQVODUÕ. QHGHQL\OH |]HOOLNOH PHUNH] EDQNDODUÕ WDUDIÕQGDQ VÕNOÕNOD NXOODQÕOPDNWDGÕUODU. 7HPHOELOHúHQOHU\|QWHPLQGHLVHKHPIDNW|UOHUKHPGHDoÕNOD\ÕFÕGH÷LúNHQOHU. JL]OL GH÷LúNHQOHU RODUDN WDQÕPODQPDNWDGÕU 7HPHO ELOHúHQOHU \|QWHPL. NXOODQÕODUDN \DSÕODQ JHWLUL H÷ULVL IDNW|U PRGHOOHULQH HQ WHPHO |UQHNOHU. /LWWHUPDQ YH 6FKHLQNPDQ 

(34)  LOH .QH] YH GL÷HUOHUL 

(35)  WDUDIÕQGDQ. \DSÕODQ oDOÕúPDODUGÕU g]HOOLNOH /LWWHUPDQ YH 6FKHLQNPDQ 

(36)  WDUDIÕQGDQ. \DSÕODQoDOÕúPD IDNW|UPRGHOOHULLoLQ|QHPOLELUDUDúWÕUPDROXSEXoDOÕúPD\OD. NXSRQVX]$%'ERUoODQPDVHQHWOHULQLQJHWLULR\QDNOÕ÷ÕQÕQoWHPHOIDNW|URODQ. G]H\ H÷LP YH NÕYUÕP WDUDIÕQGDQ \DNODúÕN  RUDQÕQGD DoÕNODQDELOGL÷L. J|VWHULOPLúWLU. *HWLUL H÷ULVL PRGHOOHPHOHULQGH JHOLúWLULOHQ WHRULN DOW\DSÕ\D UD÷PHQ. \ÕOÕQDNDGDUJHWLULH÷ULVL|QJ|UOHULQLQROXúWXUXOPDVÕNRQXVXQDJHUHNWL÷L. NDGDU |QHP YHULOPHPLúWLU +HU JHWLUL H÷ULVL PRGHOLQLQ |QJ|UOHU ROXúWXUPD\D. RODQDN WDQÕPDPDVÕ YH GHQJH PRGHOOHULQLQ |QJ|U SHUIRUPDQVÕQÕQ GúN. ROPDVÕ 'XIILH 

(37)  OLWHUDWUGHNL oDOÕúPD HNVLNOL÷LQLQ HQ |QHPOL QHGHQL. RODUDN GúQOHELOLU 6|] NRQXVX G|QHPGH \DSÕODQ HQ WHPHO |QJ|U. oDOÕúPDODUÕQÕQ :X 

(38)  YH 'XIILH 

(39) ¶\H DLW ROGX÷X J|UOPHNWHGLU :X. 

(40)  WDUDIÕQGDQ \DSÕODQ oDOÕúPDGD. genel. denge modeline makro. GH÷LúNHQOHU HNOHQHUHN JHWLUL H÷ULOHULQLQ PDNURHNRQRPLN úRNODUD RODQ. GX\DUOÕOÕ÷Õ EHOLUOHQPLú 'XIILH 

(41)  LVH VWDQGDUW JHQHO GHQJH PRGHOOHULQLQ. JHWLUL |QJ|UOHULQGHNL EDúDUÕVÕ]OÕ÷ÕQD GH÷LQHUHN DVOHQ DILQ PRGHOOHUL. JHOLúWLUPLúWLU5LVNIL\DWÕQÕQULVNLQYDU\DQVÕWDUDIÕQGDQEHOLUOHQPHVLQLQVWDQGDUW. JHQHOGHQJHPRGHOOHULQLQ|QJ|USHUIRUPDQVÕQGDGúúH\RODoWÕ÷ÕQÕEHOLUWHQ 1.   

(42)                !  "   # $ %&" 

(43)  %' ( $)*,+- .)/!*,+0%1     2   3   %4 3

(44)      5  %&"   # #6   7" 8#    %1 "0 9

(45)  7    ;:  <  <%& < =>%&

(46)     7 "?   3

(47) "  . Söz konusu modeller arbitraj eklemektedirler.. 2.

(48) 'XIILH 

(49)  ULVN IL\DWÕQÕQ GXUXP GH÷LúNHQOHU WDUDIÕQGDQ EHOLUOHQGL÷L DVOHQ. afin" modeller ile öngörü perIRUPDQVÕ VRUXQXQD o|]P JHWLUPLúWLU 'XIILH. 

(50)  LOH ELUOLNWH JHWLUL |QJ|UOHUL DUDúWÕUPDODUÕ LYPH ND]DQPÕú YH $QJ YH. 3LD]]HVL 

(51) LOH+|UGDKOYHGL÷HUOHUL 

(52) WDUDIÕQGDQGHQJHPRGHOOHULQH. PDNUR GH÷LúNHQOHU HNOHQHUHN JHWLUL H÷ULOHULQLQ |QJ|U SHUIRUPDQVODUÕQGD. L\LOHúWLUPH VD÷ODQDQ oDOÕúPDODU JHUoHNOHúWLULOPLúWLU &RFKUDQH YH 3LD]]HVL. 

(53)  WDUDIÕQGDQ \DSÕODQ |QHPOL oDOÕúPDGD LVH /LWWHUPDQQ YH 6FKHLQNPDQ. 

(54)  WDUDIÕQGDQ EHOLUWLOGL÷L ]HUH ERUoODQPD VHQHWOHULQLQ JHWLUL R\QDNOÕ÷ÕQÕQ. üç temel faktör WDUDIÕQGDQEDúDUÕ\ODDoÕNODQDELOGL÷LDQFDNG|UGQFIDNW|UQ. modele dâhil HGLOPHVLQLQ $PHULND %LUOHúLN 'HYOHWOHUL $%'

(55)  ERUoODQPD. VHQHWOHULQLQJHWLULOHULQLQJHOHFHNWHNL\DSÕVÕQÕ|QJ|UPHGH|QHPOLELUL\LOHúWLUPH. VD÷ODGÕ÷ÕVRQXFXQDXODúÕOPÕúWÕU. NS’deki parDPHWUHOHULQ G]H\ H÷LP YH NÕYUÕP IDNW|UOHUL RODUDN. \RUXPODQPDVÕ YH EX IDNW|UOHULQ ]DPDQ VHULOHUL RODUDN PRGHOOHQPHVLQH. GD\DQDQ'16JHWLULH÷ULOHULQLQ|QJ|UOPHVLNRQXVXQGDNLoDOÕúPDODUÕQDUWDUDN. GHYDP HWPHVLQH |QFON HGHQ WHPHO oDOÕúPDGÕU 'LHEROG YH /L (2006),. DNS’nin getiri öngörüleri ile getirilerin tesadüfi \U\ú 5:

(56)  DUGÕúÕk. ED÷ODQÕP (AR) ya da vektörel DUGÕúÕN ED÷ODQÕP (VAR) modelleri ile. WDQÕPODQDELOHFHN ELU KDUHNHW VUHFL L]OHGL÷L YDUVD\ÕPODUÕQD GD\DQDQ WHPHO. |QJ|U PRGHOOHULQL NDUúÕODúWÕUPÕú YH '16’QLQ DOWHUQDWLI PRGHOOHUH NÕ\DVOD. $%' QLQ LVNRQWROX ERQR JHWLULOHUL LoLQ GDKD EDúDUÕOÕ ELU |QJ|U SHUIRUPDQVÕ. J|VWHUGL÷L VRQXFXQD XODúPÕúWÕU dDOÕúPDGD '16’nin özellikle ABD borç. VHQHWOHULQLQ X]XQ G|QHPOL JHWLUL |QJ|UOHULQGHNL EDúDUÕVÕQD LúDUHW HGLOPLúWLU. 'LHEROG YH /L 

(57)  VRQUDVÕ JHWLUL H÷ULVL PRGHOOHULQLQ |QJ|U SHUIRUPDQVÕ. NRQXVXQGD\DSÕODQoDOÕúPDODUGDQED]ÕODUÕ9LFHQWHYH7DEDN 

(58) &DOGHLUD. ve dL÷HUOHUL 

(59)  $OPHLGD YH GL÷HUOHUL 

(60)  'DXZH YH 0RXUD 

(61) . .RRSPDQYHGL÷HUOHUL 

(62) 'H3RRWHU 

(63) 0RHQFK 

(64) 1\KROPYH. Vidova-.ROHYD 

(65)  'LEROG YH GL÷HUOHUL (2006), Bolder ve Liu (2007) ile. %ROGHU 

(66) RODUDNNDUúÕPÕ]DoÕNPDNWDGÕU. 6|] NRQXVX oDOÕúPDODUGDQ 1\KROP YH 9LGRYD-Koleva (2010) ve Vicente ve Tabak (2008); DNS, “aslen afin” modeller ve getirilerin tesadüfi. ]DPDQ VUHFL L]OHGL÷L PRGHOOHULQ |QJ|U SHUIRUPDQVODUÕQÕ NDUúÕODúWÕUPÕú YH. 3.

(67) VÕUDVÕ\OD $%' YH %UH]LO\D QÕQ NXSRQVX] NÕ\met getirilerinin uzun vadeli. öngörüleri için DNS’QLQGDKD EDúDUÕOÕ WDKPLQOHU VXQGX÷XQX EXOPXúODUGÕU 'H. 3RRWHU 

(68)  LVH GH÷LúLN ³WXWXPOX´ PRGHOOHULQLQ |QJ|U SHUIRUPDQVODUÕQÕ. GH÷HUOHQGLUPLú YH G|UW IDNW|UO PRGHOOHULQ $%' NXSRQVX] VHQHW JHWLULOHULQLQ heP|UQHNOHPLoLKHPGH|UQHNOHPGÕúÕWDKPLQSHUIRUPDQVÕQÕDUWÕUGÕ÷ÕQÕLIDGH. HWPLúWLU'DXZHYH0RXUD 

(69) WHPHOELOHúHQOHUPRGHOOHPHVLoHUoHYHVLQGH. DYURFLQVLQGHQIDL]RUDQODUÕLoLQVZDSIRQODPDH÷ULVL|QJ|UOHULROXúWXUPXúYH. EX. PRGHO. oHUoHYHVLQGH. ROXúWXrulan. getiri. öngörülerinin. DNS’nin. |QJ|UOHULQGHQ GDKD EDúDUÕOÕ VRQXoODU RUWD\D NR\GX÷XQX J|VWHUPLúWLU. 'LHEROG YH GL÷HUOHUL 

(70)  '16’yH PDNUR GH÷LúNHQOHU HNOHPHQLQ $%'. VHQHWOHUL LoLQ NXSRQVX] JHWLUL |QJ|U SHUIRUPDQVÕQÕ DUWÕUGÕ÷ÕQÕ EHOLUWPLú. Moench (2

(71)  LVH G]H\ H÷LP YH NÕYUÕP IDNW|UOHULQH HWNL HGHQ úRNODUÕQ. JHOHFHNWHNL JHWLUL H÷ULOHUL ]HULQGHNL HWNLOHULQL LQFHOHPLúWLU %ROGHU 

(72)  YH. %ROGHUYH/LX 

(73) .DQDGD QÕQNXSRQVX]VHQHWOHULLoLQJHWLULH÷ULOHULQL'16 ve “aslen afin” modellerin de içerLVLQGH\HUDOGÕ÷ÕELUoRNPRGHOoHUoHYHVLQGH. NDUúÕODúWÕUPÕú '16’QLQ KHP |UQHNOHP LoL KHP GH |UQHNOHP GÕúÕ |QJ|U. SHUIRUPDQVODUÕQÕQ GL÷HU PRGHOOHUH NÕ\DVOD GDKD EDúDUÕOÕ VRQXoODU YHUGL÷LQL. J|VWHUPLúWLU $OPHLGD YH GL÷HUOHUL 

(74)  LVH '16 YH '(16’nin öngörü. SHUIRUPDQVODUÕQÕ %UH]LO\D EDQNDODUDUDVÕ SDUD SL\DVDVÕ IDL] RUDQODUÕ LoLQ. NDUúÕODúWÕUPÕú YH '(16’QLQ NÕVD YDGHOL IDL] RUDQODUÕQÕQ |QJ|UOHUL LoLQ GDKD. EDúDUÕOÕ SHUIRUPDQV J|VWHUGL÷LQL EHOLUWPLúWLU 7P EX oDOÕúPDODUGDQ oÕNDQ LNL. |QHPOL VRQXo úXQODUGÕU 

(75)  0DNURHNRQRPLN GH÷LúNHQOHULQ PRGHOH dâhil. HGLOPHVLPRGHOLQJHWLUL|QJ|UEDúDUÕVÕQÕDUWÕUPDNWDG|UWIDNW|UOPRGHOOHULVH. o IDNW|UO PRGHOOHUH NÕ\DVOD GDKD EDúDUÕOÕ |QJ|UOHU ROXúWXUPDNWDGÕU 

(76) . 0RGHOOHULQ|QJ|USHUIRUPDQVODUÕLQFHOHQHQG|QHPGHNL\DSÕVDl belirleyiciler,. |QJ|UOHU ROXúWXUXODQ JHWLULOHULQ YDGHVL YH QH NDGDU LOHUL\H \|QHOLN |QJ|UOHU. ROXúWXUXOGX÷XQDED÷OÕRODUDNGH÷LúPHNWHGLU'H3RRWHUYHGL÷HUOHUL 

(77) LOH Bolder ve Romanyuk (2008) ise özellikle ikinci sonuca dikkat çekerek. VÕUDVÕ\OD $%' YH .DQDGD QÕQ NXSRQVX] VHQHWOHULQLQ JHWLULOHULQLQ IDUNOÕ. PRGHOOHUGHQ HOGH HGLOHQ |QJ|UOHULQ ELUOHúWLULOPHVL\OH HOGH HGLOHFHN. ELUOHúWLULOPLú |QJ|UOHU \DUGÕPÕ\OD GDKD EDúDUÕOÕ úHNLOGH ROXúWXUXODELOHFH÷LQL. J|VWHUPLúOHUGLU. 4.

(78) %X oDOÕúPDQÕQ DPDFÕ 7UNL\H GH ihraç edilen sabit kuponlu ve. LVNRQWROX'ø%6 OHULQJHWLULOHULQL'16YH'(16NXOODQDUDNPRGHOOHPHNYH söz. konusu PRGHOOHULQ KDQJL úDUWODU DOWÕQGD EDúDUÕOÕ |QJ|UOHU ROXúWXUGX÷XQX. WHVSLWHWPHN ROXSX\JXODQDQ \|QWHPYH NDUúÕODúWÕUÕODQ PRGHOOHU EDNÕPÕQGDQ. De 3RRWHU 

(79) YH$OPHLGDYHGL÷HUOHUL 

(80) LOHEHQ]HUOLNJ|VWHUPHNWHGLU. dDOÕúPDQÕQJLULúE|OPQGHXOXVODUDUDVÕOLWHUDWUGHNLJHWLULH÷ULVLPRGHOOHULYH. EX PRGHOOHULQ |QJ|U KDWDODUÕQD LOLúNLQ \DSÕODQ oDOÕúPDODU RUWD\D NRQPD\D. oDOÕúÕOPÕúWÕU%LULQFL E|OPGH'ø%6 OHULQJHWLULH÷ULVLPRGHOOHPHVLNRQXVXQGD. úX DQD NDGDU \DSÕODQ |QHPOL oDOÕúPDODU RUWD\D NRQDFDN YH \DSWÕ÷ÕPÕ]. oDOÕúPDQÕQOLWHUDWUHNDWNÕVÕWDUWÕúÕODFDNWÕUøNLQFLE|OPGH'16YH'(16LOH birlikte. söz. konusu. PRGHOOHULQ. |UQHNOHP. GÕúÕ. SHUIRUPDQVODUÕQÕQ. NDUúÕODúWÕUÕODFD÷Õ DOWHUQDWLI WHPHO |QJ|U PRGHOOHUL WDQÕWÕODFDNWÕU hoQF. E|OPGH LVH NXOODQÕODFDN YHUL VHWLQLQ |]HOOLNOHUL YH VDELW YDGHOL JHWLULOHULQ. WDKPLQ HGLOPHVL LoLQ NXOODQÕODQ ³7ÕUDúODQPDPÕú )DPD-Bliss”. WDQÕWÕODFDN '16 YH '(16 Loin. faktörlerin. zaman. serisi. yöntemi modelleri. EHOLUOHQHFHNWLU '|UGQF E|OPGH |QJ|UOHULQ ROXúWXUXOPD VUHoOHUL YH. |QJ|U. SHUIRUPDQVODUÕQÕQ. de÷LúLN. YDGHOHUGHNL. GH÷HUOHQGLULOPHVLQGH. NXOODQÕODQ. LVWDWLVWLNOHU. WDQÕWÕODFDNWÕU %X E|OPGH D\UÕFD PRGHOOHULQ IDUNOÕ |QJ|U XIXNODUÕQGD YH NÕ\PHWOHULQ. JHWLULOHULQL. |QJ|U. SHUIRUPDQVODUÕ. WDUWÕúÕODFDNWÕU 6RQ E|OP LVH oDOÕúPD\Õ |]HWOH\HUHN VRQXoODUÕ YXUJXODPDNWD. YHoDOÕúPD\DLOLúNLQGH÷HUOHQGLUPHOHU\HUDOPDNWDGÕU. 5.

(81) %ø5ø1&ø%g/h0 'ø%6*(7ø5ø(ö5ø/(5ø1ø102'(//(10(6øh=(5ø1(<$3,/$1 d$/,ù0$/$5. Literatürde, NS ve ENS’QLQ 7UNL\H GH 'ø%6 OHULQ DQOÕN JHWLUL H÷ULVLQL. WDKPLQ HWPHN LoLQ. NXOODQÕOGÕ÷Õ. |UQHNOHP LoL YH |UQHNOHP GÕúÕ. SHUIRUPDQVODUÕQÕQ DUDúWÕUÕOGÕ÷Õ ELUoRN oDOÕúPD EXOXQPDNWDGÕU %DNL 

(82) . getiri H÷ULVL WDKPLQLQL VDGHFH NÕVD YDGHOL RODQ LVNRQWROX ERQRODU ]HULQGHQ. \DSPÕúDQFDNNXSRQOXWDKYLOOHULGHDQDOL]LQHdâhil HWPHPLúWLU%XoDOÕúPDGD. JHWLUL H÷ULOHULQLQ WDKPLQLQGH 0F&XOORFK XQ ³VSOLQH´ ED]OÕ PRGHOL YH 16. NXOODQÕOPÕúWÕU 9HUL VHWL RODUDN 2FDN 2005-+D]LUDQ  DUDVÕ NXSRQVX]. ERQRODUÕQ JQON IL\DWODUÕ WHUFLK HGLOPLú 0F&XOORFK modeli ve NS’nin. |UQHNOHP LoL SHUIRUPDQVODUÕ NDUúÕODúWÕUÕODUDN 0F&XOORFK PRGHOLQLQ JHWLULOHULQ. tahmin edilmesinde NS’GHQ GDKD L\L SHUIRUPDQV J|VWHUGL÷L J|VWHULOPLúWLU. MePLú 

(83)  LVH 0F&XOORFK modeli ve NS’ye, ENS’yi de dâhil ederek elde. HGLOHQ JHWLUL H÷ULVL WDKPLQOHULQLQ KHP |UQHNOHP LoL KHP GH |UQHNOHP GÕúÕ. SHUIRUPDQVODUÕQÕ NDUúÕODúWÕUPÕúWÕU <DSÕODQ DQDOL]GH 2002–2005. \ÕOODUÕ. DUDVÕQGDNL D\OÕN LNLQFLO SL\DVD IL\DW YHULOHUL NXOODQÕOPÕú (16’nin hem gözlem. LoL KHP GH J|]OHP GÕúÕ WDKPLQOHU DoÕVÕQGDQ HQ L\L VRQXoODUÕ VD÷ODGÕ÷Õ WHVSLW. HGLOPLúWLU 7HNHU YH *PúVR\ 

(84)  (16’yi ikinci, üçüncü, dördüncü ve. DOWÕQFÕ GHUHFHGHQ SROLQRP IRQNVL\RQODU LOH HOGH HGLOHQ JHWLUL H÷ULVL. WDKPLQOHUL\OH NDUúÕODúWÕUPÕúWÕU %X oDOÕúPDGD %DNL 

(85) QLQ oDOÕúPDVÕQD. EHQ]HU úHNLOGH JHWLUL H÷ULOHUL JQON RODUDN WDKPLQ HGLOPLú YHUL VHWL  $UDOÕN. 2001–8 Mart 2004 dönemini kapsayan günlük hazine boQRVX IL\DWODUÕQGDQ. ROXúPXúWXU $UDúWÕUPD VRQXFXQGD |UQHNOHP LoL WDKPLQ SHUIRUPDQVODUÕ. DoÕVÕQGDQNÕVDYDGHOLYHX]XQYDGHOLJHWLULOHULQHQEDúDUÕOÕúHNLOGHVÕUDVÕ\OD. GHUHFHGHQSROLQRPIRQNVL\RQODUÕYH(16LOHHOGHHGLOGL÷LJ|VWHULOPLúWLU$NÕQFÕ. YHGL÷HUOHULQLQ 

(86) \DSWÕ÷ÕoDOÕúPDLVHX]XQG|QHPOLVDELWNXSRQOXWDKYLOOHU. de modele dâhil edilerek ENS çerçevesinde getiri H÷ULVLWDKPLQOHUL ROXúWXUDQ. ilk oDOÕúPDGÕU. 6.

(87) %Hú \ÕOOÕN VDELW NXSRQOX WDKYLOLQ LúOHP J|UPH\H EDúODGÕ÷Õ  ùXEDW.  YHUL VHWLQLQ EDúODQJÕo WDULKL RODUDN DOÕQPÕú YH JQON JHWLUL H÷ULOHUL. øVWDQEXO 0HQNXO .Õ\PHWOHU %RUVDVÕ ø0.%

(88)  EQ\HVLQGHNL WDKYLO YH ERQR. SL\DVDVÕQGD LúOHP J|UHQ VHQHWOHULQ IL\DWODUÕ NXOODQÕODUDN WDKPLQ HGLOPLúWLU Sabit kuponlu tahvLOOHULQWPQDNLWDNÕPODUÕQÕQEXJQNGH÷HULWRSODQDUDNELU. IL\DW IRQNVL\RQX ROXúWXUXOPXú YH WDKYLOOHU WDKPLQ \|QWHPLQH dâhil HGLOPLúWLU. 7DKPLQOHU JHUoHNOHúHQ IL\DWODU LOH WDKPLQ HGLOHQ IL\DWODU DUDVÕQGDNL IDUNÕQ. PLQLPXPDLQGLULOPHVLHVDVÕQDGD\DQGÕUÕOPÕúWÕU. $OSHUYHGL÷HUOHUL 

(89) 'ø%6 OHULoLQJHWLULH÷ULVLQLQ]DPDQVUHFLQLQ. LQFHOHQGL÷LLONoDOÕúPDGÕU%XoDOÕúPDGDJHWLULH÷ULOHULRUWRJRQDOIDNW|UPRGHOL. RODUDNIRUPOHHGLOPLúYHPRGHOLQKHP|UQHNOHPLoLKHPGHJHOHFH÷H\|QHOLN. getiri öngörülerLQGHNL EDúDUÕVÕQÕ J|VWHUHQ |UQHNOHP GÕúÕ SHUIRUPDQVÕ. GH÷HUOHQGLULOPLúWLU 0F&XOORFK modeli YH 16 LOH JHWLUL H÷ULVL WDKPLQOHUL. ROXúWXUXOPXú YH EX JHWLUL H÷ULVL WDKPLQOHULQGHQ HOGH HGLOHQ      . D\YDGHOLJHWLULOHUNXOODQÕODUDNJHWLULR\QDNOÕNODUÕQÕEHOLUOH\HQRUWRJRQDO. IDNW|UOHU YH DoÕNOD\ÕFÕ GH÷LúNHQOHU LOH IDNW|UOHULQ ]DPDQ VHULVL PRGHOOHPHVL. EHOLUOHQPLúWLU 9HUL VHWL RODUDN 2FDN -0DUW  DUDVÕ HOGH HGLOHQ D\OÕN. JHWLULOHU NXOODQÕOPÕúWÕU )DNW|UOHULQ EHOLUOHQPHVLQGH HQ oRN EHQ]HUOLN yöntemi. EHQLPVHQPLú YH IDNW|UOHULQ ]DPDQ LoHULVLQGHNL GH÷LúLPLQL DoÕNOD\DQ HQ L\L. ]DPDQ VHULVL PRGHOLQLQ NRúXOOX RUWDODPDVÕ oQF GHUHFHGHQ DUGÕúÕN. ED÷ODQÕPOÕ NRúXOOX YDU\DQVÕ LVH ³*HQHOOHúWLULOPLú $UGÕúÕN %D÷ODQÕPOÕ .RúXOOX. 'H÷LúHQ9DU\DQV (GARCH)” süreci izleyen AR(3)-GARCH(1,1) zaman serisi. ROGX÷XEHOLUWLOPLúWLU)DNW|UOHULQ]DPDQLoHULVLQGHWHVDGILKDUHNHWHWWL÷LPRGHO baz olarak kabul edilerek, AR(3)-GARCH 

(90) PRGHOLQLQSHUIRUPDQVÕWHVDGIL. KDUHNHW PRGHOL LOH NDUúÕODúWÕUÕOPÕúWÕU %X NDUúÕODúWÕUPDda, Ocak 1992-Ocak.  YHULOHUL IDNW|UOHULQ WDKPLQ HGLOPHVL LoLQ NXOODQÕOPÕú YH DUWDQ YHUL VHWL. NXOODQÕODUDN2FDN-0DUWG|QHPLLoLQD\GDQEDúODPDN]HUH\ÕOD. NDGDU LOHUL\H \|QHOLN JHWLUL H÷ULVL WDKPLQOHUL ROXúWXUXOPXúWXU dDOÕúPD. sonucunda, iVNRQWROX 7& +D]LQH ERQRODUÕQÕQ JHWLUL H÷ULOHULQLQ ]DPDQ. LoHULVLQGH GLQDPLN RODUDN KDUHNHW HGHQ  IDNW|U WDUDIÕQGDQ NDUDNWHUL]H. HGLOHELOGL÷LJ|VWHULOPLúWLUøOHUL\H\|QHOLN|QJ|UKDWDODUÕQÕQRUWDODPDkarekökü. NXOODQÕODUDN $5 

(91) -GARCH(1,1) ve tesadüfi hareket süreçlerini izleyen 3. IDNW|UO PRGHOOHULQ GH÷LúLN YDGHOHUGHNL JHWLULOHUL WDKPLQ HWPH SHUIRUPDQVODUÕ 7.

(92) |OoOPúWU)DNW|UOHULQ$5 

(93) -*$5&+ 

(94) ]DPDQVHULVLRODUDNKDUHNHWHWWL÷L. PRGHOOHULQ LOHUL\H \|QHOLN |QJ|U KDWDODUÕQ RUWDODPD kareköklerinin (RMSE). KHUYDGHGHGDKDGúNJHUoHNOHúWL÷LJ|VWHULOPLúWLU. $UWDP 

(95)  YH øUHQ 

(96)  PDNUR GH÷LúNHQOHULQ GH PRGHOH dâhil. edLOGL÷L '16¶yi kullanarak söz konusu JHWLUL H÷ULOHULQLQ ]DPDQ VHULOHULQL. LQFHOHPLú DQFDN PRGHOOHULQ JHOHFHNWH ROXúDFDN JHWLULOHUL |QJ|UPH EDúDUÕODUÕ. NRQXVXQGDKHUKDQJLELU|UQHNOHPGÕúÕSHUIRUPDQVoDOÕúPDVÕ\DSPDPÕúODUGÕU Artam (2006), makro verilerin de analize dâhil edilerek DNS çerçevesinde. LVNRQWROX 7& +D]LQH ERQRODUÕQÕQ JHWLULOHULQL PRGHOOH\HQ LON oDOÕúPDGÕU %X. oDOÕúPD$QJYH3LD]HVVL 

(97) WDUDIÕQGDQJHOLúWLULOHQYHPDNURGH÷LúNHQOHULQ. de dâhil HGLOGL÷L DUELWUDMD imkân WDQÕPD\DQ DILQ JHWLUL H÷ULVL PRGHOL PDNUR. GH÷LúNHQOHULQdâhil HGLOGL÷L'16YHEXoDOÕúPDGDLONGHIDJHOLúWLULOHQDILQJHWLUL. H÷ULVLPRGHOOHULQLQDQDOL]LQLRUWD\DNR\PDNWDGÕU$QDOL]VRQXoODUÕQDJ|UHDILQ. PRGHOOHULQ |UQHNOHP LoL JHWLUL WDKPLQ SHUIRUPVODUÕQÕQ GúN ROGX÷X. J|UOPHNWHGLU '16 JHWLULOHUL KHPHQ KHPHQ KDWDVÕ] WDKPLQ HWPHNOH ELUOLNWH. JHUoHNOHúPLúJHWLULOHURODUDNEHOLUWLOHQGH÷HUOHU]DWHQ16oHUoHYesinde tahmin. HGLOGL÷LQGHQ GROD\Õ '16 WDKPLQOHULQLQ EDúDUÕOÕ ROPDVÕ \DQÕOWÕFÕ VRQXoODU. YHUHELOHFHNWLU%XGXUXP%ROGHU 

(98) WDUDIÕQGDQGD|]HOOLNOHEHOLUWLOPHNWHYH. VDELW YDGHOL JHWLULOHULQ ROXúWXUXOPDVÕQGD NXOODQÕODQ \|QWHPLQ VHoLPLQH |]HQ. gösterilmesi JHUHNWL÷LYXUJXODQPDNWDGÕU. øUHQ 

(99)  PDNURHNRQRPLN YHULOHULn de analize dâhil edilerek DNS. oHUoHYHVLQGH LVNRQWROX 7& +D]LQH ERQRODUÕQÕQ JHWLULOHULQL PRGHOOH\HQ LNLQFL. oDOÕúPDGÕU øUHQ 

(100)  WDUDIÕQGDQ \DSÕODQ oDOÕúPDGD $UWDP 

(101) ÕQ. \DSWÕ÷ÕQGDQ IDUNOÕ RODUDN PDNUR-finans modelleri için günlük getiri verileri. NXOODQÕOPÕúPRGHOHNRQXJHWLULYHULOHUL2FDN-0DUW\ÕOODUÕDUDVÕQGDNL 3, 6,12 ve 24 ay vadeli iskontolu bonolar için günlük fiyatlardan NS metodu. LOH WUHWLOPLúWLU dDOÕúPDGD $UWDP 

(102)  WDUDIÕQGDQ JHOLúWLULOHQ DILQ JHWLUL. H÷ULVL PRGHOL LOH '16 PDNUR GH÷LúNHQOHU GH dâhil HGLOHUHN DQDOL] HGLOPLúWLU. DNS’ye dâhil HGLOHQPDNURGH÷LúNHQOHURODUDNJHFHOLNERUoYHUPHIDL]RUDQÕ. WNHWLFL IL\DW LQGHNVL WRSWDQ Hú\D IL\DW LQGHNVL YH NDSDVLWH NXOODQÕP RUDQÕ VHoLOPLúWLU 6|] NRQXVX GH÷LúNHQOHULQ VÕUDVÕ\OD SDUD SROLWLNDVÕ X\JXODPDVÕ. HQIODV\RQ YH HNRQRPLQLQ JHUoHN UHWLP G]H\L J|VWHUJHOHUL RODUDN VHoLOGL÷L. 8.

(103) EHOLUWLOPLúWLU $UDúWÕUPD VRQXFXQGD '16 PDNUR-finans modeli çerçevesinde. elde edilen JHWLULH÷ULVLQLQJHUoHNJHWLULOHULWDKPLQHWPHGHEDúDUÕOÕROGX÷XYH. JHFHOLN ERUo YHUPH IDL] RUDQODUÕ LOH JHWLUL H÷ULVLQLQ H÷LPLQL EHOLUOH\HQ JL]OL. GXUXP GH÷LúNHQLQLQ GL÷HU GXUXP GH÷LúNHQOHULQGHNL GH÷LúLPL DoÕNODPDGD HQ. |QHPOL IDNW|UOHU RODUDN |QH oÕNWÕ÷Õ EXOXQPXúWXU $UWDP 

(104)  WDUDIÕQGDQ. JHOLúWLULOHQ DILQ JHWLUL H÷ULVL PRGHOLQLQ JHWLULOHUL WDKPLQ HWPHGHNL EDúDUÕVÕ LVH. oRN GúN VHYL\HGH NDOPÕúWÕU $QFDN $UWDP 

(105) ÕQ oDOÕúPDVÕQD LOLúNLQ. GH÷HUOHQGLUPHGH GH EHOLUWLOGL÷L ]HUH EHOLUWLOHQ YDGHOHUGHNL Jerçek getirilerin. 16 oHUoHYHVLQGH WDKPLQ HGLOPHVLQGHQ GROD\Õ EX oDOÕúPDGD GD '16. WDKPLQOHULQLQEDúDUÕOÕROPDVÕ\DQÕOWÕFÕVRQXoODUYHUHELOHFHNWLU. <XNDUÕGDNL oDOÕúPDODUGDQ IDUNOÕ RODUDN *UFLKDQ 

(106)  '16 \L. GR÷UXGDQJHWLULH÷ULOHULQLQGLQDPLN\DSÕVÕQÕPRGHOOHPHNLoLQGH÷LOEXPRGHOL. NXOODQDUDN 7& +D]LQH 0VWHúDUOÕ÷Õ QÕQ IDUNOÕ NDPX ERUoODQPD VWUDWHMLOHULQLQ. GH÷HUOHQGLULOPHVLDPDFÕ\ODWHUFLKHWPLúWLU%XoDOÕúPDJHWLULH÷ULVLNXOODQÕODUDN. ROXúWXUXODFDN JHOHFH÷H \|QHOLN JHWLUL |QJ|UOHULQLQ 7& +D]LQH 0VWHúDUOÕ÷Õ. WDUDIÕQGDQILQDQVPDQ PDOL\HWOHULYHULVNOHULQHLOLúNLQ QH JLELGH÷HUOHQGLUPHOHU. \DSDELOHFH÷LQH J]HO ELU |UQHN WHúNLO HWPHNWHGLU dDOÕúPDGD 16 parametreleri Haziran 2001-7HPPX]  WDULKOHUL DUDVÕQGDNL KHU D\ LoLQ. iskontolu T.C. Hazine bonolaUÕQÕQ JHWLULOHUL NXOODQÕODUDN WDKPLQ HGLOPLú. simülasyonlar ile 2005–2009 \ÕOODUÕ LoLQ ROXúWXUXODQ JHWLUL H÷ULOHUL NXOODQÕODUDN. IDUNOÕ NDPX ERUoODQPD VWUDWHMLOHUL 0XWODN 5LVNH 0DUX] 0DOL\HW *|UHOL 5LVNH. Maruz Maliyet ile Göreli Risk ölçütleri çerçevesinde NDUúÕODúWÕUÕOPÕúWÕU '16. JHWLUL H÷ULVL oDOÕúPDVÕ VRQXFXQGD JHQHO J|]OHPLQ DNVLQH X]XQ YDGHOL. JHWLULOHUGHNLGDOJDODQPDODUÕQNÕVDYDGHOLJHWLULOHUHRUDQODGDKD\NVHNROGX÷X. J|]OHQPLúWLU 5LVN DQDOL]L VRQXoODUÕQGDQ LVH NÕVD YDGHOL ILQDQVPDQ stratejileriniQX]XQYDGHOLILQDQVPDQVWUDWHMLOHULQHNÕ\DVODRUWDODPDGDGDKDD]. PDOL\HWOL NXSRQOX WDKYLOOHULQ LVH LVNRQWROX ERQRODUD NÕ\DVOD GDKD PDOL\HW. ULVNLQLD]DOWDQILQDQVPDQHQVWUPDQODUÕROGX÷XVRQXFXQDXODúÕOPÕúWÕU. 'ø%6 OHULQ JHWLUL H÷ULOHULQLQ PRGHOOHQPHVL NRnusundaki literatür. LQFHOHPHPL]GH JHWLUL H÷ULVLQLQ ]DPDQ VUHFL oHUoHYHVLQGHNL LQFHOHPHVLQLQ. '(16 NXOODQÕODUDN \DSÕOGÕ÷Õ ELU oDOÕúPD\D UDVWODQPDPÕúWÕU 2\VD NL. &RFKUDQH YH 3LD]]HVL 

(107)  WDUDIÕQGDQ \DSÕODQ oDOÕúPDGD GD EHOLUWLOGL÷L. 9.

(108) üzere. dördüncü. temel. ELOHúHQLQ JHWLUL H÷ULOHULQLQ WHPHO ELOHúHQOHU. PRGHOOHPHVLQGHNL G|UGQF WHPHO ELOHúHQLQ '(16 GHNL LNLQFL NÕYUÕPÕQ. E\NO÷Q EHOLUOH\HQ IDNW|UH GHQN JHOGL÷L GúQOHELOLU.) modele dâhil. HGLOPHVL o IDNW|UO PRGHOOHULQ \HWHUOL ROGX÷X $%' ERUoODQPD VHQHWOerinin. JHWLULOHULQLQ ELOH JHOHFHNWHNL \DSÕVÕQÕ |QJ|UPHGH |QHPOL ELU L\LOHúWLUPH. VD÷ODPDNWDGÕU%XoDOÕúPDGDDQOÕNJHWLULH÷ULOHULQLQGDKDL\LWDKPLQHGLOPHVL. LoLQ G|UGQF IDNW|UH LKWL\Do GX\XOGX÷X 7UNL\H JLEL JHOLúPHNWH RODQ ONH ekonomilerinde, getiri |QJ|UOHULQGH '(16 LOH |QHPOL ELU L\LOHúWLUPH. VD÷ODQDELOHFH÷L. DPDoODQPÕúWÕU. GúQOHUHN. EX. NRQXGD. OLWHUDWUH. NDWNÕ. \DSPDN. 'L÷HU WDUDIWDQ ',%6 JHWLUL H÷ULVL PRGHOOHULQLQ |UQHNOHP GÕúÕ |QJ|U. SHUIRUPDQVODUÕQÕQGH÷HUOHQGLULOPHVLQH\|QHOLNoDOÕúPDODUoRNVÕQÕUOÕVHYL\HGH. NDOPÕúWÕU'16’QLQ|QJ|USHUIRUPDQVÕ\DXOXVODUDUDVÕOLWHUDWUGHSHUIRUPDQVÕ. oRN GúN RODUDN ELOLQHQ PRGHOOHU LOH NDUúÕODúWÕUÕOPÕú \D GD NDUúÕODúWÕUPD. VRQXoODUÕQÕQJYHQLOLUOL÷LQLQVRUJXODQPDVÕQD\RODoDELOHFHNYHULVHWLNXOODQÕP. KDWDODUÕ\DSÕOPÕúWÕU%LUoRNONHGH\DSÕODQoDOÕúPDODUGDJHWLULOHULQWHVDGILELU. KDUHNHW VUHFL L]OHGL÷L YDUVD\ÕPÕQD GD\DQDQ JHWLUL H÷ULVL |QJ|UOHULQLQ. LoHULVLQGH '16 '(16 YH DILQ JHWLUL H÷ULVL PRGHOOHULQLQ GH EXOXQGX÷X alternatif modelleme yöntemlerinin öngörülerinden daha iyi performans. J|VWHUHELOGL÷L EHOLUWLOPHNWHGLU %X oDOÕúPDGD '16 YH '(16’nin öngörü. SHUIRUPDQVODUÕVDELWYDGHOLJHWLULOHULQ]DPDQVHULVLPRGHOOHULQLQWHPHO|QJ|U. SHUIRUPDQVODUÕ LOH NDUúÕODúWÕUÕODUDN '16 YH '(16’QLQ |QJ|U EDúDUÕODUÕ. KDNNÕQGD GDKD ID]OD ELOJL VDKLEL ROXQDFDNWÕU 6DELW YDGHOL JHWLULOHULQ ]DPDQ. VUHoOHULQLQ HOGH HGLOPHVLQGH ³7ÕUDúODQPDPÕú )DPD-Bliss”. yöntemi. X\JXODQDUDN HOGH HGLOHQ JHWLUL |QJ|U SHUIRUPDQVODUÕQÕQ KHUKDQJL ELU PRGHO. LoLQ DYDQWDM VD÷ODPDPDVÕ YH PRGHO |QJ|U SHUIRUPDQVODUÕQÕQ GDKD DGLO. VRQXoODUYHUPHVLVD÷ODQDFDNWÕU%XoHUoHYHGHoDOÕúPD'(16’QLQ'ø%6¶OHULQ. getirilerinin tahmini için uygulanaQ LON oDOÕúPD ROXS '16 YH '(16µnin. |UQHNOHPGÕúÕ SHUIRUPDQVODUÕLOHPRGHOOHULQJHOHFHNWHNL getirileri öngörmedeki. EDúDUÕVÕQÕGH÷HUOHQGLUHQ ELUDUDúWÕUPDRODFDNWÕU. 10.

(109) ø.ø1&ø%g/h0 *(7ø5ø(ö5ø6ø02'(//(5ø 16YH'16 1HOVRQYH6LHJHO 

(110) DQOÕNLOHULYDO|UORUDQODUÕQHQL\LSROLQRPODU. LOH VWVHO \DSÕGDNL D]DODQ ELU WHULPLQ oDUSÕPÕQGDQ ROXúDQ /DJXHUUH. IRQNVL\RQODU LOH EHQ]HúWLULOHELOHFH÷L LGGLDVÕQGD EXOXQPDNWDGÕU 16¶GH DQOÕN ileri valörlü oranlar zaman içinde ikinci dereceden fark denkleminin. N|NOHULQGHQWUHWLOPHNWHVUHNOLELOHúLNJHWLULLVHDQOÕNLOHULYDO|UORUDQODUGDQ . ˆ š †š HúLWOL÷LNXOODQÕODUDNHOGHHGLOPHNWHGLU. Yt (τ ) =. 1t. +. 1 - e-λ1tτ ( )+ 2t λ1tτ. 1 - e-λ1tτ -λ1tτ ( - e ) + ε t (τ ) 3t λ1tτ. (2.1). 16PRQRWRQLNYHWPVHNúHNLOOHULQLLoHUHQELUoRNYDGH\DSÕVÕúHNOLLOH. X\XPOX ROXS X]XQ G|QHPGH DQOÕN YH LOHUL YDO|UO IDL] RUDQODUÕQÕQ DVLPWRWLN. \DNÕQVDPDVÕQDL]LQYHUPHNWHGLU. ,. ,. úHNOLQL EHOLUOH\HQ SDUDPHWUHOHUGLU G]H\LQGHNLGH÷LúLPL. ve. JHWLULOHULQYDGH\DSÕVÕQÕQ. GH ELU GH÷LúLP JHWLUL H÷ULVLQLQ. GHELUGH÷LúLPH÷ULQLQH÷LPLQGHNLGH÷LúLPL. ELU GH÷LúLP H÷ULQLQ NÕYUÕP E\NO÷QGHNL GH÷LúLPL. ' deki. GHNL ELU GH÷LúLP LVH. NÕYUÕP\HULQLQKDQJLYDGHGHROXúDFD÷ÕQÕEHOLUOHPHNWHGLU *UDILN1)..  YDGH\H NDODQ JQ VRQVX]D JLGHUNHQ JHWLULOHULQ OLPLW GH÷HULQH. HúLWWLU %X SDUDPHWUH 'ø%6 SL\DVDVÕ NDWÕOÕPFÕODUÕQÕQ HNRQRPLQLQ GXUD÷DQ. G]H\LQGHNL IDL] EHNOHQWLVLQL YHUPHNWH YH X]XQ G|QHPOL IDL] RUDQODUÕQÕ. belirleyen parametre ya da düzey faktörü oODUDN DGODQGÕUÕOPDNWDGÕU %X. SDUDPHWUHQLQ G]H\ IDNW|U RODUDN DGODQGÕUÕOPDVÕQGDNL QHGHQ LVH IDNW|U. \NOHPHVLQLQVDELWELUVD\ÕROPDVÕYHGROD\ÕVÕ\ODIDNW|UGH÷HULQGHNLELUDUWÕúÕQ. WPJHWLULOHULHúLWúHNLOGHDUWÕUDFDNROPDVÕGÕU. 11.

(111)  NÕVD YDGHOL IDL] RUDQODUÕQÕ EHOLUOH\HQ SDUDPHWUH \D GD JHWLUL. H÷ULVLQLQ H÷LPLQL EHOLUOH\HQ IDNW|U RODUDN DGODQGÕUÕOPDNWDGÕU 9DGH\H NDODQ. JQ VD\ÕVÕ VÕIÕUD \DNODúÕUNHQ IDL] RUDQODUÕ |QFHNL SDUDJUDIWD EHOLUWLOGL÷L ]Hre EHOLUOHPHNWHGROD\ÕVÕLOH göstermektedir.. \H \DNÕQVDPDNWDGÕU %LU. uzun. vadeli. faizin düzeyini. X]XQYHNÕVDYDGHOLIDL]RUDQODUÕDUDVÕQGDNLIDUNÕ. GHNLELUDUWÕúNÕVDYDGHOLIDL]RUDQODUÕLOHX]XQYDGHOLIDL]. RUDQODUÕ DUDVÕQGDNL IDUNÕ DUWÕUDFD÷ÕQGDQ. JHWLUL H÷ULVLQLQ H÷LPLQL. EHOLUOHPHNWHGLU%XSDUDPHWUHQLQDoÕNOD\ÕFÕGH÷LúNHQLYDGHVÕIÕUD\DNODúÕUNHQ. ELUH \DNÕQVDPDNWD YH YDGH DUWÕNoD VÕIÕUD GR÷UX D]DOPDNWDGÕU. GHNL ELU. GH÷LúLPLQ HQ oRN NÕVD YDGHOL IDL] RUDQODUÕQÕ HWNLOHGL÷LQGHQ KDUHNHWOH EX. parametreye ayUÕFD NÕVD G|QHPOL IDL] RUDQODUÕQÕ EHOLUOH\HQ SDUDPHWUH GH denilmektedir.. 1RW*UDILNWHWDXGH÷HULRODUDNNXOODQÕOPÕúWÕU. *UDILN16¶QLQ$oÕNOD\ÕFÕ'H÷LúNHQOHULQLQ9DGH\H*|UH'H÷LúLPL.  JHWLUL H÷ULVLQLQ NÕYUÕP IDNW|U \D GD RUWD YDGHOL IDL] RUDQODUÕQÕ. EHOLUOH\HQSDUDPHWUHRODUDNDGODQGÕUÕOPDNWDGÕU. GHNLDUWÕúoRNNÕVDYHoRN. X]XQYDGHOLIDL]OHUGH oRN D] ELUGH÷LúLPH QHGHQ ROXUNHQHQ E\N HWNL RUWD vadeli faizlerde görülmektedir. Bu durum, parametreye tekabül eden. DoÕNOD\ÕFÕ GH÷LúNHQLQ YDGH IRQNVL\RQXQGDQ GD J|UOHELOPHNWHGLU 9DGH\H. NDODQJQVD\ÕVÕVÕIÕUD\DGDVRQVX]D\DNODúWÕ÷ÕQGDDoÕNOD\ÕFÕGH÷LúNHQVÕIÕUD. \DNÕQVDPDNWD RUWD YDGHOHUGH LVH. QLQ SR]LWLI \D GD QHJDWLI ROPDVÕQD J|UH. 12.

(112) VÕUDVÕLOHWPVHNYHoXNXUúHNOLQLDOPDNWDGÕU'ROD\ÕVÕLOH. NÕYUÕPÕQ. E\NO÷Q. DGODQGÕUÕOPDNWDGÕU. EHOLUOHPHNWH. YH. NÕYUÕP. JHWLULH÷ULVLQGHNL IDNW|U. RODUDN. , JHWLUL H÷ULVLQGHNL NÕYUÕPÕQ \HULQLQ KDQJL YDGHGH ROXúDFD÷ÕQÕ. EHOLUOHPHNWH YH D]DOPD NDWVD\ÕVÕ RODUDN DGODQGÕUÕOPDNWDGÕU. ' nin küçük ya. GDE\NGH÷HUOHUDOPDVÕJHWLULH÷ULVLQGHNLNÕYUÕP\HULQLQVÕUDVÕLOHGDKDX]XQ. \DGDNÕVDYDGHOHUGHJHUoHNOHúPHVLQH\RODoPDNWDGÕU *UDILN

(113) $\UÕFD GH÷HUL YDGH X]DUNHQ. ve. NDWVD\ÕODUÕQD WHNDEO HGHQ DoÕNOD\ÕFÕ. GH÷LúNHQOHULQVÕIÕUD\DNÕQVDPDKÕ]ÕQÕEHOLUOHPHNWHGLU.oN. GH÷HUOHULQGH. YDGH X]DUNHQ DoÕNOD\ÕFÕ GH÷LúNHQOHU GDKD NÕVD VUHGH VÕIÕUD \DNÕQVDPDNWD bu nedenle küçük. GH÷HUOHULJHWLULH÷ULVLQLQNÕVDYDGHOLXFXQGDNLNÕYUÕPODUD GH÷HUOHUL JHWLUL H÷ULVLQLQ X]XQ YDGHOL. GDKD L\L |UWúPH VD÷ODUNHQ \NVHN. XFXQXQGDKDL\L|UWúPHVLQHimkân WDQÕPDNWDGÕU $NÕQFÕYHGL÷HUOHUL

(114) . NS’QLQSDUDPHWULNIRUPXQXQLNWLVDGLDoÕNODPDVÕLVH$NÕQFÕYHGL÷HUOHUL. 

(115) WDUDIÕQGDQúXúHNLOGH\DSÕOPÕúWÕU. %X SDUDPHWULN IRUPXQ LNWLVDGL DoÕNODPDVÕ JHWLUL H÷ULVLQLQ NÕVD. YDGHOL SDUD SROLWLNDVÕ EHNOHQWLOHULQGHQ ND\QDNODQDQ GH÷LúLN YDGHOHUGHNL IL\DWODQGÕUPDODUÕ \DNDOD\DQ ELU ELOHúHQ RUWD YDGHOL NRQMRQNWU. GDOJDODQPDVÕ EHNOHQWLOHULQden, enflasyondan ve ilgili dönemdeki para. SROLWLNDVÕNDUDUODUÕQGDQND\QDNODQDQIL\DWODQGÕUPDGDYUDQÕúÕQÕ\DNDOD\DQ E|\OHFH JHWLUL H÷ULVLQGH ELU NÕYUÕP ROPDVÕQD L]LQ YHUHQ ELU ELOHúHQ X]XQ YDGHGH HNRQRPLQLQ GXUD÷DQ G]H\LQGHNL IDL] EHNOHQWLVLQL \DNDOD\DQ bir. ELOHúHQRODUDNGúQOHUHN\DSÕODELOLU. 'LHEROG YH /L 

(116)  16 SDUDPHWUHOHULQL VÕUDVÕ\OD G]H\ H÷LP YH. NÕYUÕP IDNW|UOHUL RODUDN DoÕNOD\DQ LON oDOÕúPDGÕU dDOÕúPDGD EX IDNW|UOHULQ. $5 

(117) \DGD9$5 

(118) ]DPDQVUHoOHULL]OHGL÷LYDUVD\ÕPODUÕ\DSÕODUDN NS getiri. H÷ULVL PRGHOLQH GLQDPLN ELU \DSÕ ND]DQGÕUÕODUDN JHOHFH÷H \|QHOLN JHWLUL. |QJ|UOHUL ROXúWXUXOPDVÕQD imkân WDQÕQPÕúWÕU 'L÷HU ELU LIDGH\OH DNS, 2.1. VD\ÕOÕ GHQNOHPGH YHULOHQ YH JHWLULOHU LOH IDNW|UOHU DUDVÕQGDNL LOLúNL\L J|VWHUHQ. “ölçüm denklemleri´ LOH IDNW|UOHULQ ]DPDQ VHULOHULQL DoÕNOD\DQ ³G|QúP. GHQNOHPOHUL´QLQELUOHúPHVLQGHQROXúPDNWDGÕU. 13.

(119) *5$)ø..ÕYUÕP)DNW|UQQ$oÕNOD\ÕFÕ'H÷LúNHQOHULQLQWDX3DUDPHWUHVLQH *|UH'H÷LúLPL. $OPHLGDYHGL÷HUOHUL 

(120) &DOGHLUDYHGL÷HUOHUL 

(121) LOH'H3RRWHU. (2007)’nin de dâhil ROGX÷X OLWHUDWUGHNL ELUoRN oDOÕúPD 'LHEROG YH /L 

(122) . WDUDIÕQGDQ G|QúP GHQNOHPOHUL LoLQ WHUFLK HGLOHQ $5 

(123)  YH 9$5 

(124)  ]DPDQ. VHULVL PRGHOOHULQH VDGÕN NDOPÕúODUGÕU %X oDOÕúPDODUÕQ ELUoR÷XQXQ GL÷HU ELU. RUWDN |]HOOL÷L LVH IDNW|UOHULQ ]DPDQ VHULOHULQLQ GXUD÷DQ ROPDPDVÕQD UD÷PHQ. IDNW|U GH÷LúNHQOHULQLQ GXUD÷DQ ELU \DSÕ\D G|QúWUOPHGHQ PRGHOOHULQ. |QJ|USHUIRUPDQVODUÕQÕQNDUúÕODúWÕUÕOPDVÕGÕU'L÷HUWDUDIWDQ'DXZHYH Moura (2011), DNS faktörlerinin istatistiksel zaman serisi özelliklerini inceleyerek. IDNW|UOHULQHQL\L$5 

(125) PRGHOLoHUoHYHVLQGHWDKPLQHGLOHELOHFH÷LQLJ|VWHUPLú. YH GXUD÷DQ ]DPDQ VHULOHUL HOGH HWPHN LoLQ IDUN IRQNVL\RQODUÕQÕ NXOODQPÕúWÕU. dDOÕúPDQÕQ oQcü bölümünde faktörlerin zaman serilerinin istatistiksel. |]HOOLNOHUL LQFHOHQHUHN GXUD÷DQ ]DPDQ VHULOHUL YH EX ]DPDQ VHULOHULQL HQ L\L. \DQVÕWDQ PRGHOOHU EHOLUOHQHFHN G|UGQF E|OPQGH LVH V|] NRQXVX. PRGHOOHULQ SHUIRUPDQVODUÕ IDUNOÕ |QJ|U |OoP LVWDWLVWLNleri çerçevesinde. NDUúÕODúWÕUÕODFDNWÕU. (16YH'(16 *HOLúWLULOPLú 1HOVRQ-Siegel. modeli. ilk. olarak. Svensson. (1994). WDUDIÕQGDQ |QHULOPLú ROXS OLWHUDWUGH 6YHQVVRQ PRGHOL RODUDN GD. DGODQGÕUÕOPDNWDGÕU 6YHQVVRQ 

(126)  JHWLUL H÷ULOHULQLQ HVQHNOL÷L YH X\XPXQX. JHOLúWLUHELOPHN LoLQ 1HOVRQ-Siegel fonksiyonunu yeni ELU D]DOPD NDWVD\ÕVÕ. WDUDIÕQGDQ EHOLUOHQHQ LNLQFL ELU NÕYUÕPD L]LQ YHUHFHN úHNLOGH JHQLúOHWPLúWLU. øNLQFL NÕYUÕP IDNW|UQQGH dâhil HGLOPHVL\OH ROXúWXUXODQ G|UW IDNW|UH GD\DOÕ 14.

(127) ENS, YDGH LOH JHWLULOHU DUDVÕQGDNL LOLúNL\L LNLVL D]DOPD NDWVD\ÕVÕ ROPDN ]HUH aOWÕSDUDPHWUH\HGD\DQGÕUDUDNDoÕNODPDNWDGÕU Yt (τ ) =. 1t. 1 - e-λ1tτ + 2t ( )+ λ1tτ. 1 - e-λ1tτ -λ1tτ -e )+ 3t ( λ1tτ. 1 - e-λ 2tτ -λ 2tτ - e ) + ε t (τ ) 4t ( λ2tτ. (2.2). Bu foksiyonel formda, NS’GH JHWLUL H÷ULVLQLQ úHNOLQL EHOLUOH\HQ G|UW parametreye ek olarak. ve. parametreleri de tahmin edilmektedir.. JHWLUL H÷ULVLQGHNL LNLQFL NÕYUÕPÕQÕQ E\NO÷ YH \|QQ. H÷ULVLQGHNL LNLQFL NÕYUÕPÕQ \HUini belirlemektedir (Grafik 2.3). . . ise getiri , getiri. H÷ULVLQLQLNLQFLNÕYUÕPIDNW|UROXSRUWDYDGHOLIDL]RUDQODUÕQÕEHOLUOH\HQLNLQFL. SDUDPHWUH RODUDN RUWD\D oÕNPDNWDGÕU. GHNL GH÷LúLPLQ NÕVD YH X]XQ YDGHOL. IDL] ]HULQGHNL HWNLVL VÕQÕUOÕ NDOÕUNHQ HQ E\N HWNL RUWD YDGHOL IDL]OHUGH. görülmektedir.. @ACB!DEGF!H FJI,HK ACBLGE!FCH DMCN AGO A8PQAGN R S T-R UKVR OXW *UDILN(16¶QLQ$oÕNOD\ÕFÕ'H÷LúNHQOHULQLQ9DGH\H*|UH'H÷LúLPL. Eklenen iki parametre, modelin asimptotik \DNÕQVDPD |]HOOL÷LQL. NRUX\DUDN HVQHNOL÷LQGH FLGGL ELU DUWÕú VD÷ODPDNWD YH EX QHGHQOH (16. fonksL\RQHO IRUPX GDKD NDUPDúÕN YDGH \DSÕODUÕQD VDKLS RODQ |]HOOLNOH. JHOLúPHNWHRODQONHOHULQLKUDoODUÕQÕQJHWLULOHULQLDoÕNODPDNLoLQGDKDLGHDOELU. PRGHOOHPH\|QWHPLRODUDNNDUúÕPÕ]DoÕNPDNWDGÕU1LWHNLP$NÕQFÕYHGL÷HUOHUL 15.

(128) 

(129) 7UNL\H GHJHWLULH÷ULVLWDKPLQLQGHVDELWNXSRQOXNk÷ÕWODUÕQGDDQDOL]H. dâhil HGLOPHVL YH V|] NRQXVX VHQHWOHUH LOLúNLQ ULVN SULPLQLQ GH JHWLUL H÷ULVLQH. HNOHQHELOPHVL DPDFÕ\OD JHWLUL H÷ULOHULQGH LNLQFL ELU NÕYUÕPÕQ ROXúPDVÕQD L]LQ. YHULOPHVLQLQ WDKPLQ HGLOHQ H÷ULQLQ LNWLVDGL RODUDN GDKD HWNLQ ELU ELoLPGH analiz edilmesine imkân vereFH÷LQLQGúQOG÷QEHOLUWPHNWHGLU $OPHLGD YH GL÷HUOHUL 

(130)  'H 3RRWHU 

(131)  LOH 'LHEROG YH /L. 

(132) WDUDIÕQGDQ16¶\HX\JXODQDQ\|QWHPLWDNLSHGHUHN(16µ\HGLQDPLNELU. \DSÕND]DQGÕUPÕúWÕU%XPRGHOOLWHUDWUGH'(16RODUDNDGODQGÕUÕOPDNWDYH. sayÕOÕ GHQNOHPGHNL JHWLULOHU LOH IDNW|UOHU DUDVÕQGDNL LOLúNL\L J|VWHUHQ |OoP. GHQNOHPOHULLOHIDNW|UOHULQ]DPDQVHULOHULQLDoÕNOD\DQG|QúPGHQNOHPOHULQLQ. ELUOHúPHVLQGHQROXúPDNWDGÕU. '(16JHWLULH÷ULOHULQLQGLQDPLNPRGHOOHPHVLQGHJ|UHFHOLRODUDN\HQL. NXOODQÕOPD\DEDúODQDQELUPRGHOROXSEXPRGHOLQX\JXODPDVÕQD\|QHOLNVÕQÕUOÕ. VD\ÕGDoDOÕúPDEXOXQPDNWDGÕU%XoDOÕúPDODUGDQ$OPHLGDYHGL÷HUOHUL 

(133) . LOH'H3RRWHU 

(134)  HQGLNNDWoHNHQ DUDúWÕUPDODU ROXS KHULNLoDOÕúPDGD GD. DENS’GHNL G|QúP GHQNOHPOHUi faktörlerin AR(1) ya da VAR(1) zaman. VUHoOHUL L]OHGL÷L YDUVD\ÕPODUÕQD GD\DQGÕUÕOPDNWDGÕU $QFDN '16’GH ROGX÷X. JLELIDNW|UOHULQ]DPDQVHULOHULQLQHQX\JXQúHNLOGHPRGHOOHQHELOPHVLDPDFÕ\OD. G|QúP GHQNOHPOHUL LoLQ NXOODQÕODELOHFHN PRGHOOHU ³$UGÕúÕN %D÷ODQÕPOÕ. +DUHNHWOL 2UWDODPD´ $50$

(135)  \DSÕODUÕQÕQ dâhil ROGX÷X IDUNOÕ RUWDODPD GH÷HU. modelleri GARCH \DSÕODUÕQÕQdâhil ROGX÷XDUGÕúÕNED÷ODQÕPOÕ NRúXOOXYDU\DQV. PRGHOOHULQL LoHUHFHN úHNLOGH JHQLúOHWLOHELOLU dDOÕúPDQÕQ oQF E|OPQGH faktörlerin. zaman. serilerinin. istatistiksel. ve. zaman. serisi. özellikleri. GH÷HUOHQGLULOHUHN G|QúP GHQNOHPOHUL LoLQ DUDúWÕUPDQÕQ DPDFÕ GD GLNNDWH. DOÕQDUDN HQ X\JXQ ]DPDQ VHULVL IRUPODV\RQX EHOLUOHQHFHN G|UGQF. E|OPGH LVH EHOLUOHQHQ PRGHOOHULQ JHWLUL |QJ|UOHULQLQ SHUIRUPDQVÕ dH÷HUOHQGLULOHFHNWLU 6DELW9DGHOL*HWLULOHULQ=DPDQ6HULVL0RGHOOHUL DNS ve DENS’nin ileriye yönelik getiri öngörülerindeki gerçek. SHUIRUPDQVODUÕQÕQ GH÷HUOHQGLULOPHVL DPDFÕ\OD VDELW YDGHOL JHWLULOHULQ \D GD. JHWLUL GH÷LúLPOHULQLQ DUGÕúÕN ED÷ODQÕP YH\D vektörel DUGÕúÕN ED÷ODQÕPOÕ 16.

(136) VUHoOHUL]OHGL÷LYDUVD\ÕODQPRGHOOHULOHVDELWYDGHOLJHWLULOHULQWHVDGILKDUHNHW. HWWL÷L YDUVD\ÕPÕ LOH ROXúWXUXODQ PRGHOOHU GH OLWHUDWUGHNL ELUoRN oDOÕúPDGD. analizlere dâhil HGLOPLúWLU '16 YH '(16’QLQ |QJ|U KDWDODUÕQÕQ V|] konusu. DOWHUQDWLIPRGHOOHULQ|QJ|UKDWDODUÕLOHNDUúÕODúWÕUÕOPDVÕJHWLULH÷ULOHULQLQ'16 ve DENS ile dinamik bir zaman süreci olarak modellenmesi yönteminin. |UQHNOHPGÕúÕSHUIRUPDQVODUÕQÕQ EDúDUÕVÕKDNNÕQGDQLFHOYHULOHUVXQPDNWDGÕU. Amaç, sabit vadeli getirilerin zaman süreçlerini modelleyerek, söz. NRQXVXYDGHOHUGHLOHUL\H\|QHOLNJHWLUL|QJ|UOHULROXúWXUPDNROPDNODELUOLNWH her bir zaman dilimi için tüm vadelerde, piyasada gözlemlenen gerçek. JHWLULOHU EXOXQPDPDNWDGÕU*HQHO RODUDNLVNRQWROX ERQRODU Ye kuponlu devlet tahvillerinden sabit. vadeli. getirilerin. zaman serilerinin. türetilmesinde. HQWHUSRODV\RQ \|QWHPOHUL WHUFLK HGLOPHNWHGLU  /LWHUDWUGH ELUoRN IDUNOÕ HQWHUSRODV\RQ \|QWHPL EXOXQPDNOD ELUOLNWH JHWLUL H÷ULVL PRGHOOHULQLQ |QJ|U. SHUIRUPDQVODUÕQÕQ NDUúÕODúWÕUÕOGÕ÷Õ ELUoRN oDOÕúPDGD 'LHEROG YH /L . 0|QFK  'H 3RRWHU YH GL÷HUOHUL 

(137)  VDELW YDGHOL JHWLULOHULQ WDKPLQ. HGLOPHVLQGH ³7ÕUDúODQPDPÕú )DPD-%OLVV´ \|QWHPLQLQ NXOODQÕOPDVÕ WHUFLK. HGLOPLúWLU. 17.

(138) hdh1&h%g/h0 9(5ø6(7ø9(*(7ø5ø02'(//(5ø1ø1%(/ø5/(10(6ø 9HUL6HWL %X oDOÕúPDGD NXOODQÕODQ JHWLUL ELOJLOHUL ø0.% EQ\HVLQGHNL WDKYLO YH. ERQR SL\DVDVÕQGD LúOHP J|UHQ 'ø%6¶OHUGHQ HOGH HGLOPLúWLU +D]LQH. 0VWHúDUOÕ÷Õ 7/ FLQVLQGHQ LVNRQWROX VDELW YH GH÷LúNHQ kupon ödemeli senetler ve döviz cinsinden borçlanma senetleri olmak üzere genel olarak. G|UWWHPHOoHúLW'ø%6LKUDoHWPHNOHELUOLNWHEXoDOÕúPDGDVDGHFHLVNontolu ve. VDELWNXSRQ|GHPHOL'øBS’ler analize dâhil HGLOPLúWLU+HPLVNRQWROXKHPGH sabit kuponlu sHQHWOHULQYHULVHWLQGHNXOODQÕOPDVÕLOHJHWLULH÷ULOHULQLQJ|UHFHOL olarak daha uzun vadeli ucundaki getirilerin daha hassas tahmin edilmesi ve. X]XQYDGHOLJHWLULOHUHLOLúNLQ|QJ|UOHUROXúWXUXODELOPHVLDPDoODQPÕúWÕU. Toplanan veriler, 02.01.2009–28.09.2012 dönemine ait Hazine. ERQRODUÕ YH VDELW NXSRQOX VHQHWOHULQ ELOHúLN JHWLULOHULQGHQ ROXúPDNWDGÕU. Analizde ø0.% WDUDIÕQGDQ \D\ÕQODQDQ JQON EOWHQGHQ HOGH HGLOHQ getiri. YHULOHULNXOODQÕOPDNWDYHYHULOHUVDGHFHD\QÕJQYDO|UOLúOHPOHULLoHUPHNWHGLU. ø0.% WDUDIÕQGDQ DoÕNODQDQ ELOHúLN JHWLULOHU VDELW NXSRQ |GHPHOL NÕ\PHWOHULQ. NLUOL IL\DWODUÕ ]HULQGHQ KHVDSODQPDNWD ROXS NÕ\PHWOHULQ LoVHO ELOHúLN IDL]. RUDQODUÕQÕ \DQVÕWPDNWDGÕU øNLQFLO SL\DVDGD JHUoHNOHúPLú KHU ELUL IDUNOÕ. vadelerdeki JHWLUL VHWLQGHQ ³7ÕUDúODQPDPÕú )DPD-Bliss” yöntemi ile analize. NRQXKHUELUJQLoLQD\UÕD\UÕLOHULYDO|UODQOÕNIDL]RUDQODUÕWDKPLQHGLOPLúWLU. øOHULYDO|UODQOÕNIDL]RUDQODUÕ>@D\. olarak belirlenen sabit vade setindeki her bir YDGH LoLQ JHWLUL RUDQODUÕQÕQ. ]DPDQVHULOHULQLQKHVDSODPDVÕQGDNXOODQÕOPÕúWÕU. 6DELW YDGH VHWLQLQ o \ÕO LOH VÕQÕUODQGÕUÕOPDVÕQGD |]HOOLNOH  YH.  \ÕOODUÕQGD KHPHQ KHPHQ KHU ELU JQ LoLQ LNLQFL SL\DVDGD LúOHP. JHUoHNOHúHUHN IL\DWÕ EHOLUOHQHQ X]XQ YDGHOL NÕ\PHW EXOXQPDPDVÕ HWNLOL. 18.

Referanslar

Benzer Belgeler

Üretim ilişkilerinin küresel ağ ile ilişkili bir biçimde yeniden organize olması bir yandan üretim ağlarının kentsel coğrafyadaki konumlanmalarını dönüş-

Şiddet davranışı ile düşmanlık duyguları arasında ilişki olduğu bilinmektedir (Peker, 2008), dolayısıyla bu çalışmada da şiddete maruz kalmış olan

Rezaee ve arkadaşları sürekli denetimi kağıtsız ve gerçek zamanlı muhasebe ortamında hazırlanmış finansal tablolara uygun görüş verebilmek için elektronik

Söz konusu dönemde toplam kredi arzı ilk defa talep edilen kredi miktarından daha fazla olarak gerçekleşmiş olup söz konusu sonuç Ghosh ve Ghosh (1999) yılında

•2008-2009 küresel finansal krizinde toplam döviz rezervleri ve kurları değişimi olarak tanımlanan döviz piyasası baskısını yüksek yaşayan ülkeler, bir

Mevcut çalışmalardan farklı olarak bu çalışmadaki örneklem, dalgalı kur rejimi öncesi ve sonrası olmak üzere iki ayrı dönemde incelenmiş ve döviz

çalışmada daha önce yapılan çalışmalardan farklı olarak Dolar/TL döviz kuru oynaklığının gösterge kıymet faiz oranı oynaklığı ile olan ilişkisi 2002 – 2009 dönemi

Grafiklere bakıldığında, ardışık bağlanım modelleri ile ardışık bağlanımlı koşullu değişen varyans modellerinin döviz kuru piyasalarında yüksek