Author :
Abstract
Bu çalışmanın amacı petrol fiyatlarındaki oynaklığın tahmini, buna ilişkin uygun modelin ve dağılımın belirlenmesidir. Bu amaçla çalışmada 02.01.2007-30.12.2016 tarihleri arasındaki brent petrole ilişkin USD/Varil günlük getiri serileri kullanılmıştır. Petrol fiyatlarındaki oynaklığı modellemek için normal ve student-t dağılımlı Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans (GARCH) modeli ile olumlu ve olumsuz haberlerin oynaklık üzerindeki etkisini ortaya koymak amacıyla asimetrik GARCH modelleri arasında yer alan Üssel GARCH (EGARCH) modeli kullanılmıştır. Simetrik ve asimetrik GARCH modelleri arasında en uygun modelin belirlenmesinde hata istatistiklerinden yararlanılmıştır. Çalışmadan elde edilen bulgular, brent petrol piyasasında volatiltenin modellenmesinde normal dağılımlı simetrik ve asimetrik GARCH modellerine kıyasla student-t dağılımlı simetrik GARCH(1,1) modelinin daha başarılı olduğunu ortaya koymaktadır.
Keywords
Abstract
The aim of this study is to estimate the volatility of oil prices and to determine the appropriate model and distribution for forecasting oil market volatility. For this purpose, the USD / barrel daily return series on Brent oil for the time periods from January 02, 2007 to December 31, 2016 are used in the study. To model oil price volatility, generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) models based on normal and student-t distributions and exponential GARCH (EGARCH) model, which is one of the asymmetric GARCH models that demonstrate the influence of positive and negative news on volatility are used. Error statistics are used to determine the most appropriate model between symmetric and asymmetric GARCH models. Analysis results suggest that GARCH (1,1) model based on student-t distribution performs better than symmetric and asymmetric GARCH models based on normal distribution in modelling the volatility of brent oil market
Keywords
- Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of
- Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics. 31, 307-327.
- Charles, A., & Darne, O. (2014). Volatility Persistence in Crude Oil Markets. Energy Policy, 65, 729-742.
- Cheong, C. W. (2009). Modeling and Forecasting Crude Oil Markets Using ARCH-type Models. Energy Policy, 37(6), 2346-2355.
- Çiçek, M. (2010). Türkiye’de Faiz, Döviz ve Borsa: Fiyat ve Oynaklık Yayılma Etkileri. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 5(2), 1-28.
- Ezzati, P. (2013). Analysis of Volatility Spillover Effects: Two-Stage Procedure Based on A Modified GARCH-M. Discussion Paper, 13(29). University of Western Australia.
- Kang, S. H., Kang, S. M., & Yoon, S. M. (2009). Forecasting Volatility of Crude Oil Markets. Energy Economics, 31(1), 119-125.
- Kenourgios, D., Samitas, A. ve Drosos, P. (2008). Hedge Ratio Estimation and Hedging Effectiveness:The Case of the S&P 500 Stock Index Futures Contract. International Journal of Risk Assessment and Management, 9(1/2), 121-134.
- Korkmaz, T. & Bostancı, A. (2011). RMD Hesaplamalarında Volatilite Tahminleme ModellerininKarşılaştırılması ve Basel II Yaklaşımına Göre Geriye Dönük Test Edilmesi: İMKB 100 Endeksi. Business & Economics Research Journal, 2(3).
- Mazıbaş, M. (2005). İMKB Piyasalarındaki Volatilitenin Modellenmesi ve Öngörülmesi: AsimetrikGARCH Modelleri ile Bir Uygulama. VII. Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu. İstanbul: İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri Bölümü.
- Mohammadi, H., & Su, L. (2010). International Evidence on Crude Oil Price Dynamics: Applications of ARIMA-GARCH Models. Energy Economics, 32(5), 1001-1008.
- Morard, B., & Bălu, F. O. (2014). Forecasting Crude Oil Market Volatility in the Context of Economic Slowdown in Emerging Markets. Theor Appl Econ, 21, 19-36.
- Narayan, P. K., & Narayan, S. (2007). Modelling Oil Price Volatility. Energy Policy, 35(12), 6549-6553.
- Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica. 59, 347-70.
- Özden, Ü. (2008). İMKB Bileşik 100 Endeksi Getiri Volatilitesinin Analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13, 339-350.
- Salisu, A. A., & Fasanya, I. O. (2012). Comparative Performance of Volatility Models for Oil Price. International Journal of Energy Economics and Policy, 2(3), 167-183.
- Saltık, Ö., Değirmen, S., & Ural, M. (2016). Volatility Modelling in Crude Oil and Natural Gas Prices. Procedia Economics and Finance 38, 476 – 491.
- Ural, M. (2016). Modelling Crude Oil Price Volatility and the Effects of Global Financial Crisis. Sosyoekonomi, 24(29). 167-181.
- Wang, Y., & Wu, C. (2012). Forecasting Energy Market Volatility Using GARCH Models: Can Multivariate Models Beat Univariate Models?. Energy Economics, 34(6), 2167-2181.
- Yavuz, N.Ç. (2015). Finansal Ekonometri. Der Yayınevi: İstanbul.
