Author:
Abstract
Bu çalışmada, risk primini temsil eden Kredi Temerrüt Riski (CDS) ile Borsa İstanbul (BIST) arasındaki etkileşim ve geleceğe dönük güçlü tahminler yapabilmek için uygun sinir ağı modelleri araştırılacaktır. Çalışma kapsamında Türkiye’ye ait 5 yıllık CDS primleri 2010–2015 dönemleri arasında günlük olarak alınmış ve aynı döneme ait menkul kıymet borsa endeksi kapanış değeri (BIST100) ile karşılaştırılmıştır. Çalışmada yöntem olarak Vektör otoregresif (VAR) analizi, Granger Nedensellik analizi ve Yapay sinir ağı tabanlı, doğrusal olmayan otoregresif (NARX) modeller kullanılarak veriler analiz edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada Granger nedensellik testi, hisse senedi fiyatları ve kredi temerrüt riski arasında çift yönlü bir nedensellik ilişkisi olduğunu göstermiştir. NARX model ise 〖MSE〗_Test=0,00059 hata oranı ile çok güçlü bir tahmin modeli olarak belirlenmiştir.
Keywords
Abstract
We aim in this study, to investigate the relationship between Credit Default Swap (CDS)-Borsa Istanbul (BIST) and Artificial Neural Network (ANN) models to make a strong forecast for the future. For this purpose, collect daily data belong to Turkey that are CDS and BIST100 index for 5 years from 2010 to 2015. To analyses the dataset used VAR, Granger causality and ANN (NARX) model. As a result investigate the double way granger causality relationship between CDS-BIST. After determined the VAR Granger causality way, estimated NARX model. NARX model estimated and determined the very strong model to forecast with 〖MSE〗_Test=0,00059.