Türkiye Finansal Piyasalarında Gerçek ve Sentetik Verilerle Risk Modelleme Üzerine Karşılaştırmalı Bir Analiz

Authors : Abdallah Abukalloub, Filiz Kutluay Tutar, Ayşe Güngör

Pages : 35-55

Doi:10.52693/jsas.1767462

View : 49 | Download : 118

Publication Date : 2025-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, Türkiye finansal piyasalarındaki risk modellemesini gerçek ve sentetik veriler üzerinden karşılaştırmalı olarak incelemektedir. 2015-2024 dönemine ait BIST 100 endeksi, döviz kurları (USD/TRY, EUR/TRY) ve makroekonomik göstergeler (politika faizi, enflasyon, sanayi üretimi, işsizlik) verileri kullanılarak log-getiriler hesaplanmış; eksik veriler (%5 oranında) lineer interpolasyonla tamamlanmıştır. Sentetik veriler, Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) ve TimeGrad modelleriyle (100 epoch, 0,001 öğrenme oranı, 32 batch boyutu) üretilmiş; IBM SPSS Statistics ile tanımlayıcı istatistikler, otokorelasyon, korelasyon, regresyon, Value at Risk (VaR) ve stres testi analizleri yapılmıştır. Gerçek veriler yüksek volatilite (std. sapma=0,0955), pozitif çarpıklık (4,122) ve yüksek basıklık (32,781) sergilerken; sentetik veriler daha yüksek volatilite (std. sapma=0,1067), pozitif çarpıklık (2,336) ve yüksek basıklık (22,234) göstermiştir. Piyasa fiyatları ile döviz kurları ve faiz oranları arasında güçlü pozitif korelasyonlar (r≈0,8-0,96) tespit edilmiş; log-getiriler makroekonomik değişkenlerle zayıf ilişkiler sergilemiştir. Paired-Samples T Testi, gerçek ve sentetik getiriler arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olmadığını (p=0,624) doğrulamış; regresyon modeli ise bağımsız değişkenlerin getirileri yeterince açıklamadığını (R²=0,068, p=0,337) göstermiştir. Bulgular, sentetik verilerin gerçek piyasa dinamiklerini kısmen taklit edebildiğini ancak volatilite, çarpıklık, basıklık ve bağımlılık yapılarında yetersiz kaldığını ortaya koymaktadır. Türkiye gibi değişken ekonomilerde sentetik verilerin risk yönetimindeki sınırlılıklarını ve geliştirme gerekliliklerini vurgulamaktadır.
Keywords : sentetik veri, volatilite, risk modelleme, BIST 100, Türkiye

ORIGINAL ARTICLE URL