Çalışma, çeşitli istatistik modellerin altı farklı ülke endeksi için tahmin performansını test etme amacındadır. Rassal yürüyüş, tarihi ortalama, basit regresyon, düzeltme (smoothing) ve hareketli ortalama ve GARCH (1,1) teknikleriyle AEX, CAC40, DAX, İMKB, FTSE, ve SMI endeks verileri üzerinde modeller oluşturulmuş ve bu tekniklerin gelecek tahminlerinde ne kadar başarılı oldukları ampirik bulgular ışığında ortaya konulmaya çalışılmıştır. 1997-2005 dönemini kapsayan çalışmanın sonuçları, en başarılı model olarak hareketli ortalama ve düzeltme tekniklerini öne çıkarırken, değişken varyansı hesaba katan GARCH (1,1) modeli en zayıf sonuç veren modeller arasında çıkmıştır.
The study analyzes the forecasting performance of six statistical models on six different country stock markets. The random walk, historical mean, simple regression, generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, (GARCH 1,1), smoothing and moving average models are employed to AEX, CAC40, DAX, IMKB, FTSE, SMI equity market data. Study range covers the period from September 15, 1997 to August 15, 2005. The findings indicate that moving average and smoothing methods are superior to other methods. The GARCH (1,1) model ranks among the poorest methods.
