DÖVİZ KURU RİSKİNİN ÖLÇÜLMESİNDE GARCH YÖNTEMİNİN UYGULANMASI

Authors : Nevzat TETİK, Ersin KANAT
Pages : 122-139
View : 36 | Download : 12
Publication Date : 2016-12-01
Article Type : Research Paper
Abstract :Döviz kurunun gelecekte ne olacağını tüm bireyler, şirketler ve devletler bilmek ister. Özellikle üretici, ithalatçı ve ihracatçı firmalar talep ve maliyet unsurlarını etkilediği için döviz kurlarını merak ederler ve tahminlerinin doğru çıkması halinde yüksek kazanç elde edebilirler. Döviz kurları, enflasyon, ekonomik büyüme, ihracat eğilimi, para arzı, ithalat eğilimi, hükümet kararları gibi pek çok değişkene bağlı olarak değişmektedir. Bu sebeple, döviz kurlarının ileriye dönük tahmini kesin olarak yapılamayabilir. Sadece yakın tahminlerde bulunmak mümkündür. Döviz kuru fiyatlarının tahmin edilebilmesi için genelde tek fiyat kanunundan yararlanılır. Tek fiyat kanununun uygulamalara yansımış hali satın alma gücü paritesi olarak görülür. Bunun yanında “big mac” endeksi veya yapay sinir ağları gibi birçok yöntem sıkça kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin birçoğu tek fiyat kanunun uygulamada şekillenmiş halleridir. Döviz Kurlarındaki ani dalgalanmalar girişimcilere fazla getiri sağlayabileceği gibi çok büyük kayıplara da neden olabilir. Döviz kurlarındaki belirsizlik ve dalgalanmanın artması riski arttırmaktadır. Kurdaki volatilite büyüdükçe, girişimcilerin haklı olarak korkuları da büyümektedir. Bu nedenle fiyat tahmin yöntemlerinin yanı sıra volatiliteyi ölçmekte büyük yararlar sağlayabilir. Volatiliteyi ölçerken, EWMA ve GARCH modellerinin genellikle sağlıklı sonuçlar verdiği görülmektedir. Bu çalışmada, öncelikle döviz kurların girişimciler açısından önemi vurgulanmaya çalışılmıştır. Daha sonra, kur tahmin yöntemlerinin ve volatilite ölçme modellerinin başlıcaları incelenmiştir. Son olarak ise, GARCH modeli kullanılarak Türkiye’deki Euro ve Dolar kurunun belirli dönemlerdeki dalgalanma dereceleri irdelenmeye çalışılmıştır.
Keywords : Döviz Kuru, Tek Fiyat Kanunu, Satın Alma Gücü Paritesi, Garch, Volatilite

ORIGINAL ARTICLE URL