Value At Risk with Garch and Ewma: An Application For Gold Prices


ALTAYLIGİL Y. B.

Istanbul University, Journal Of Social Sciences, cilt.1, ss.5-15, 2008 (Hakemli Üniversite Dergisi)

  • Cilt numarası: 1
  • Basım Tarihi: 2008
  • Dergi Adı: Istanbul University, Journal Of Social Sciences
  • Sayfa Sayıları: ss.5-15

Özet

 

Bir portföyün getiri oranlarında veya piyasa değerinde meydana gelen değişimlere dayanarak, o portföyün belli bir zaman aralığında ve belli bir olasılıkla kaybedebileceği maksimum değer, Riske Maruz Değer (VaR) ile ölçülmektedir. Kavram ortalama ve varyansa dayanarak portföy kayıplarını özetlediği için finansal piyasalarda oldukça hızlı kabul görmüştür. “Normallik” varsayımı altında tek bir istatistik ile tüm portföy kayıpları ifade edilebilmektedir. Makalenin amacı, portföy riskinin ölçümünde sabit varyans yerine değişen varyansın kullanılmasının daha gerçekçi olduğunu göstermektedir. Bu amaç doğrultusunda finansal bir yatırım aracı için tespit edilen değişen varyans, tekrarlı (recursive) Üstel Ağırlıklandırılmış Hareketli Ortalama (EWMA) ve Genelleştirilmiş Ardışık Bağlanımlı Koşullu Değişen Varyans (GARCH) ile modellenmiş ve elde edilen VaR değerleri karşılaştırılmıştır. Makale aynı zamanda ARMA modelleri için Hannan-Rissanen metodunun iteratif olarak kullanmasının istatistik açıdan anlamlı GARCH modelleri kurulmasını kolaylaştırdığını da göstermektedir.

 

Depending on changes in market prices or rates of return of a portfolio, the maximum amount of value that a portfolio could lose over a given period of a time with a given probability is determined by Value at risk (VaR) The concept is very appealing in financial markets because depending to mean-variance it summarizes portfolio lose. Under Normality conditions, the portfolio lose can be reflected with only one concept. This paper shows that modeling volatility means more realistic predictions than constant variance. For this purpose, VaR of a financial asset was modeled and compared within by recursive EWMA and GARCH models. The article also shows that estimating the ARMA models with iterative Hannan-Rissanen method provides a easier way to establish GARCH models.