Oynaklık tahmininde hacim verisinin kullanımı

Bu makalede, işlem hacmi verisini içeren, istatiksel olarak mantıklı ve hesaplama açısından pahalı olmayan bir GARCH modeli türevi öne sürdük. Hacim verisi ve getiri oynaklığı arasındaki ilişkiyi yakalayabilmek için Mixture of Distribution Hypothesis (MDH) modelini kullandık. Hacim ve oynaklık arasındaki ikili ilişkiyi yöneten bilgi oranı (belirlenen sabit bir güne göre) verisinin zaman içerisindeki evrimi Generalized Autoregressive Score (GAS) modellerine öykünerek yazıldı. Ortaya çıkan hacim ile geliştirilmiş GARH modeli basit ancak esnek bir yapıya sahiptir. GAS modellerinin özel formu sayesinde, modelin olabilirlik fonksiyonu kapalı bir formda elde edilebilir ve tahmin prosedürü yoğun hesaplamalar gerektirmez. Öne sürülen modeli ve 2 varyantını IBM, PG and MSFT verileriyle çalıştık. Buna ek olarak literaturden standard GARCH modelleri karşılaştırma yapmak için analize dahil edildi. Sonuçlarımız, hacim ile geliştirilmiş GARCH modellerinin örneklem içindeki ve dışındaki tahminlerinin üstünlüğünü gösteriyor. Özellikle, t dağılımı getiri verisi dikkate alındığında, hacim verisi kullanımın faydaları belirginleşiyor.