Finansal Ekonometrik Analiz

Finansal Ekonometrik Analiz ve Volatilite Modellemeleri

Finansal ekonometri, standart istatistiksel varsayımların sınırlarının en çok zorlandığı, yatırımcı psikolojisinin ve piyasa mikro-yapısının sayılara döküldüğü oldukça niş bir metodolojik alandır. Finansal varlıkların (hisse senedi, tahvil, kripto para, döviz) getiri serileri nadiren doğrusal hareket eder. İyi veya kötü haberlerin piyasaya düşmesiyle ortaya çıkan şoklar (örneğin faiz kararları, savaşlar, bilançolar), piyasada uzun süre devam eden "volatilite kümelenmeleri" yaratır. Yani, büyük dalgalanmaları büyük dalgalanmalar, küçük dalgalanmaları ise küçük dalgalanmalar izler.

Ayrıca finansal piyasalarda "asimetri" kuraldır: Kötü haberlerin (negatif şoklar) yarattığı korku ve dalgalanma (kaldıraç etkisi), aynı büyüklükteki iyi haberlerin (pozitif şoklar) yarattığı dalgalanmadan çok daha şiddetlidir. Klasik OLS veya standart zaman serisi (ARIMA) modelleri varyansı (riski) sabit varsaydığı için bu dinamikleri yakalayamaz. Kurumumuz; zamanla değişen koşullu varyansı modelleyen GARCH ekosistemi, varlık fiyatlama anomalileri ve olay çalışmaları (Event Study) alanında, finans literatürünün en güncel algoritmalarını araştırmalarınıza entegre eder.

Analiz Süreçlerinde Hangi Aşamalara Destek Sunuyoruz?

Asimetrik Volatilite (GARCH Ailesi) Modellemeleri: Varlık getirilerindeki risk dalgalanmalarını ve kaldıraç etkisini (leverage effect) modellemek için standart GARCH algoritmasının ötesine geçerek; asimetrik şokları yakalayan EGARCH (Exponential GARCH), TGARCH (Threshold GARCH) ve uzun hafıza (long-memory) özelliğini test eden FIGARCH modellerinin kurgulanması.
Varlık Fiyatlama ve Arbitraj Modelleri: Geleneksel CAPM'in (Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modeli) kısıtlarını aşarak, portföy getirilerini piyasa, büyüklük (SMB) ve değer (HML) faktörleriyle açıklayan Fama-French 3, 4 ve 5 Faktör Modelleri ile Arbitraj Fiyatlama Teorisi (APT) testlerinin uygulanması.
Olay Çalışması (Event Study) Analizleri: Temettü dağıtımı, birleşme/satın alma (M&A), CEO değişimi veya makroekonomik kriz anlarının şirket hisse değerleri üzerinde yarattığı Anormal Getiri (AR) ve Kümülatif Anormal Getirilerin (CAR / BHAR) olay penceresi (event window) yöntemiyle istatistiksel olarak sınanması.
Riske Maruz Değer (VaR) ve Beklenen Kayıp (ES): Finansal portföylerin veya tekil varlıkların belirli bir güven aralığında ve zaman ufkunda maruz kalabileceği maksimum potansiyel kaybı parametrik (GARCH tabanlı), tarihsel simülasyon veya Monte Carlo yöntemleriyle hesaplama.
Piyasa Etkinliği ve Takvim Anomalileri: Finansal piyasaların zayıf formda etkinliğini sınayan varyans oranı (variance ratio) testleri ile haftanın günü, ocak ayı veya tatil etkisi gibi mevsimsel takvim anomalilerinin (dummy regresyonlar ve GARCH ile) test edilmesi.

Neden Destek Almalısınız?

Finansal getiri serilerinizde (kripto, borsa) ARCH etkisi (değişen varyans) bulunuyor ve hakemler şokların asimetrik etkilerini "EGARCH veya TGARCH modelleriyle" raporlamanızı istiyorsa.
Kurumsal finansman alanında çalışıyor; şirketlerin açıkladığı spesifik haberlerin (bilanço, satın alma) hisse fiyatlarında istatistiksel olarak anlamlı bir "anormal getiri" (CAR) yaratıp yaratmadığını Olay Çalışması (Event Study) metoduyla ispatlamak istiyorsanız.
Portföy optimizasyonu veya fon yönetimi üzerine yazdığınız tezde, getirileri yalnızca piyasa riskiyle (Beta) değil; değer, büyüklük veya ivme (momentum) faktörleriyle (Fama-French / Carhart) açıklamanız gerekiyorsa.
Python, R veya WinRATS üzerinden elde ettiğiniz karmaşık volatilite parametrelerini ve asimetri katsayılarını, finans yazınının (Finance/Economics journals) talep ettiği profesyonel ve teknik jargona uygun şekilde raporlamayı hedefliyorsanız.

Kimler İçin Uygun?

Kripto varlıklar, emtia piyasaları, döviz kurları ve borsa endeksleri arasındaki risk aktarımlarını, volatilite kümelenmelerini ve asimetrik şok tepkilerini modellemek isteyen finans/iktisat doktora adayları.
Portföy yönetimi, varlık fiyatlama anomalileri ve piyasa etkinliği hipotezleri üzerine çalışan; bulgularını SSCI indeksli Q1/Q2 çeyreklik finans dergilerinde yayınlamayı hedefleyen akademisyenler.
Bankacılık ve reel sektör verilerini kullanarak risk ölçümü (VaR), stres testi ve olay tabanlı etki analizleri (Event Study) yürüten ve en güncel Python/R ekonometri kütüphanelerine ihtiyaç duyan nicel finans araştırmacıları.