Finansal piyasalar; yüksek frekanslı veri akışı, şoklara karşı verilen asimetrik tepkiler, oynaklık kümelenmeleri ve kriz dönemlerinde yaşanan ani rejim değişiklikleri gibi kendine has, karmaşık dinamikler barındırır. Bu özgün yapıyı doğru analiz edebilmek ve piyasa gerçeklerini modelleyebilmek, geleneksel ekonometrik yaklaşımların ötesine geçmeyi gerektirir. Finansal analizlerinizde araştırma amacınıza en uygun altyapıyı kurmak için başvurduğumuz güncel finansal ekonometri yöntemlerini aşağıda bulabilirsiniz:
1. Gelişmiş Volatilite (Oynaklık) Modelleri
Finansal varlıkların taşıdığı riski ve oynaklık yapısını tahmin etmek ampirik finansın en temel konularındandır. Ortalama getirilerden ziyade riskin merkeze alındığı bu alanda sıklıkla başvurduğumuz yöntemler:
- DCC-GARCH: Varlıklar arasındaki korelasyonun zamanla nasıl değiştiğini dinamik olarak ölçerek risk yayılımını ve portföy çeşitlendirme imkânlarını haritalandırır.
- EGARCH ve TGARCH: Piyasaların kötü haberlere (düşüşlere), iyi haberlerden daha sert tepki verdiği bilinen "kaldıraç" veya asimetri etkisini başarılı bir şekilde modele dahil eder.
- FIGARCH: Volatilitenin çok uzun dönemli bir hafızaya (long memory) sahip olduğu karmaşık finansal serilerin analizinde kullanılır.
- GARCH-MIDAS: Aylık veya çeyreklik makroekonomik veriler ile günlük yüksek frekanslı finansal verileri aynı model içinde birleştirerek makro dinamiklerin finansal oynaklığa etkisini ölçer.
- Stokastik Volatilite (SV) Modelleri: Volatilitenin sabit bir formüle değil, kendi içinde rastsal (stokastik) bir sürece bağlı olduğunu varsayan Bayesyen tabanlı ileri düzey modellerdir.
2. Ağ, Bağlantısallık ve Şok Yayılımı (Spillover) Analizleri
Küreselleşen piyasalarda, bir kurumda veya ülkede başlayan krizin diğerlerine nasıl bulaştığını ölçmek yapısal risk analizleri için kritik bir öneme sahiptir:
- Diebold-Yılmaz (2012) Spillover Endeksi: Vektör otoregresyon (VAR) temeline dayanan bu yöntem, piyasalar arasındaki şok aktarımının yönünü (kimin kime etki ettiğini) ve büyüklüğünü belirleyen klasikleşmiş bir yaklaşımdır.
- TVP-VAR Bağlantısallık Analizi: Antonakakis ve arkadaşları tarafından literatüre kazandırılan bu yöntem, şok geçişkenliğinin zaman içindeki dinamik evrimini ağ (network) analizi ile ortaya koyan en güncel tekniklerden biridir.
- BK-MIDAS Connectedness: Şok yayılımlarını kısa, orta ve uzun vade gibi farklı frekanslara ayrıştırarak inceleyen, dalgalanma (wavelet) tabanlı gelişmiş bir şok aktarım modelidir.
3. Rejim Değişimi ve Doğrusal Olmayan Modeller
Finansal piyasalar kriz (ayı) ve coşku (boğa) dönemlerinde tamamen farklı karakterlere bürünür. Doğrusal modellerin bu yapısal kırılmaları yakalamada yetersiz kaldığı durumlarda kullandığımız araçlar:
- Markov-Switching Modelleri (MS-VAR / MS-GARCH): Piyasaların görünmeyen, gizli rejimler arasında olasılıklara bağlı olarak geçiş yaptığını varsayar (örneğin aniden yüksek oynaklık rejimine girilmesi veya sakin döneme geçilmesi gibi).
- Eşik Değerli Modeller (TAR, SETAR, TVAR): VIX endeksi, politika faizi veya döviz kuru gibi belirleyici bir göstergenin kritik bir eşiği aşması durumunda sistemin işleyiş biçiminin ve katsayıların tamamen değiştiğini ölçen doğrusal olmayan modellerdir.
4. Risk Yönetimi, Koşullu Dağılım ve Ekstrem Durum Analizleri
Finansal krizlerin, portföy çöküşlerinin ve uç değerlerin (kuyruk riskleri) modellenmesi kurumsal risk yönetiminin merkezinde yer alır:
- CoVaR (Koşullu Riske Maruz Değer): Adrian ve Brunnermeier (2016) tarafından geliştirilen bu yaklaşım, tek bir finansal kurumun (veya sektörün) kriz yaşamasının tüm sistem üzerindeki yayılmacı "sistemik risk" etkisini ölçer.
- Kantil Regresyon (Quantile Regression): Finansal getirilerin sadece ortalamasını değil, %1'lik en derin kriz veya %99'luk en uç getiri dönemlerindeki farklı davranış kalıplarını detaylıca inceler.
- Ekstrem Değer Teorisi (EVT): Piyasada nadir rastlanan, ancak gerçekleştiğinde yıkıcı etkileri olan "siyah kuğu" (black swan) tarzı aşırı büyük şokların olasılığını ve olası tahribat büyüklüğünü modeller.
5. Yüksek Frekanslı Veri ve Gerçekleşen Oynaklık
Saniyelik veya dakikalık veri akışlarıyla işlem yapan algoritmik piyasaların doğasına uygun olarak kurgulanan yüksek frekanslı ekonometri yöntemleridir:
- Gerçekleşen Oynaklık (Realized Volatility / Variance): Gün içi yüksek frekanslı fiyat hareketlerinin karesini kullanarak, gün sonundaki günlük oynaklığı istatistiksel varsayımlardan arındırılmış, doğrudan ve çok daha hassas bir şekilde hesaplar.
- HAR-RV Modeli: Corsi (2009) tarafından geliştirilen bu model; piyasada günlük, haftalık ve aylık bazda işlem yapan heterojen yatırımcı profillerinin piyasa volatilitesi üzerindeki etkilerini nispeten basit ama oldukça güçlü bir yaklaşımla tahmin eder.
Diğer uzmanlık alanlarımızı incelemek için aşağıdaki bağlantıları ziyaret edebilirsiniz:
*Zaman Serisi Analizleri