HURST ÜSTEL KATSAYISI ARACILIĞIYLA FRAKTAL YAPI ANALİZİ VE İMKB’DE BİR UYGULAMA

Mert Ural, Erhan Demireli
1.724 1.406

Öz


Özet: Finansal kesimde yatırım kararlarının verilmesi sürecinde,
getirinin istatistiksel ve ekonometrik çalışmalarla modellenebileceğini
kanıtlayan birçok çalışma yapmıştır. Burada amaç, model doğrultusunda
hareket etmek suretiyle karın maksimizasyonu, buna karşılık zararın ise
minimizasyonudur. Karın maksimize edilmesi, risk olgusunu gündeme
getirmektedir. Yatırımcı, karın maksimizasyonu sürecinde risk ile getiriyi
dengelemek durumundadır. Ancak piyasa, yapısı gereği sürekli olarak benzer
davranış kalıplarını tekrar etmeyebilir. Hisse senedi fiyat hareketleri, doğrusal
olmayan davranışlar sergilemekte, bu da piyasadaki oynaklığın ve değişkenliğin
artmasına neden olmaktadır. Bu noktada fraktal yapılar borsalardaki fiyat
hareketlerinin doğrusal seyirlerinin doğrusal olmayan seyirlerden farklılaştığı
noktaların saptanmasını sağlar.
Bu çalışmada İMKB Ulusal Tüm, İMKB Ulusal 100, İMKB Ulusal
endeksleri ve sektör endekslerinde, herhangi bir uzun dönem hafıza etkisinin
olup olmadığının belirlenmesi amacıyla 04.01.2000 – 14.11.2008 tarihleri
arasında, 2221 adet günlük getiri serileri için analiz yapılmıştır. Verilerin analiz
sürecinde MATLAB programından yararlanılmıştır. Çalışmada İMKB’nin
gelişmekte olan bir piyasa olarak uzun dönem hafıza etkisine sahip olduğu,
yatırımcıların yatırım kararlarında bu uzun dönem hafıza etkisini dikkate
almaları gerektiği sonucuna varılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Fraktal analiz, Hurst Üstel Kaysayısı, Uzun dönem
hafıza etkisi

 

Abstract: There is so many research in the financial literature about
return modelling with statistical and econometric methods. These are aimed
that, providing the profit maximization versus minimize losing. Profit
maximization occured risk concept. Risk must predict rightly. Investor must
balanced with return and risk in the process of investment but stock market
doesn’t repeat similar price movement. Stock’s prices may present non-linear
movements, so this situation increase of market volatility. In this point fractal
structures shows that differences between linear pricing movements and
nonlinear pricing movements.
In this study, ISE component index serial returns, ISE 100 index serial
returns, ISE 30 index serial returns and sectoral return indexes are examined.
We want to answer is whether this series contain long memory. We study ISE
component index serial return, ISE 100 index serial return, ISE 30 index serial
return and basic sectoral return indexes 2221 daily return from Jan 01, 2000 to
Nov 14 2008 calculate the Hurst exponent. This research is done using
MATLAB. Consequently, investors may consider this long memory effects,
during their investments on ISE.
Keywords: Fractional analyses, Hurst exponent, long memorty effect


Tam metin:

PDF