Proceedings of the Conference on Human and Economic Resources

Recent development of information technologies and telecommunications have given rise to an extraordinary increase in the data transactions in the financial markets. In large and transparent markets, with lower transactions and information costs, financial participants react more rapidly to changes in the profitability of their assets, and in their perception of the risks of the different financial instruments. In this respect, if the rapidity of reaction of financial players is the main feature of globalized markets, then only advanced information technologies, which uses data resources efficiently are capable of reflecting these complex nature of financial markets. The aim of this paper is to show how the new information technologies affect modelling of financial markets and decisions by using limited data resources within an intelligent system. By using intelligent information systems, mainly neural networks, this paper tries to show how the the limited economic data can be used for efficient economic decisions in the global financial markets. Advances in microprocessors and software technologies make it possible to enable the development of increasingly powerful systems at reasonable costs. The new technologies have created artificial systems, which imitate people’s brain for efficient analysis of economic data. According to Hertz, Krogh and Palmer (1991), artificial neural networks which have a similar structure of the brain consist of nodes passing activation signals to each other. Within the nodes, if incoming activation signals from the others are combined some of the nodes will produce an activation signal modified by a connection weight between it and the node to which it is linked. By using financial data from international foreign exchange markets, namely daily time series of EUR/USD parity, and by employing certain neural network algorithms, it has showed that new information technologies have advantages on efficient usage of limited economic data in modeling. By investigating the “artificial” works on modeling of international financial markets, this paper is tried to show how limited information in the markets can be used for efficient economic decisions. By investigating certain neural networks algorithms, the paper displays how artificial neural networks have been used for efficient economic modeling and decisions in global F/X markets. New information technologies have many advantages over statistics methods in terms of efficient data modeling. They are capable of analyzing complex patterns quickly and with a high degree of accuracy. Since, “artificial” information systems do not make any assumptions about the nature of the distribution of the data, they are not biased in their analysis. By using different neural network algorithms, the economic data can be modeled in an efficient way. Especially if the markets are non-linear and complex, the intelligent systems are more powerful on explaining the market behavior in the chaotic environments. With more advanced information technologies, in the future, it will be possible to model all the complexity of the economic life. New researches in the future need a more strong interaction between economics and computer science.neural networks,knowledge, information technology, communication technology

The Predictive Performance of Asymmetric Normal Mixture GARCH in Risk Management: Evidence from Turkey

The purpose of this study is to test predictive performance of Asymmetric Normal Mixture GARCH (NMAGARCH) and other GARCH models based on Kupiec and Christoffersen tests for Turkish equity market. The empirical results show that the NMAGARCH perform better based on %99 CI out-of-sample forecasting Christoffersen test where GARCH with normal and student-t distribution perform better based on %95 Cl out-of-sample forecasting Christoffersen test and Kupiec test. These results show that none of the model including NMAGARCH outperforms other models in all cases as trading position or confidence intervals and the real implications of these results for Value-at-Risk estimation is that volatility model should be chosen according to confidence interval and trading positions. Besides, NMAGARCH increases predictive performance for higher confidence internal as Basel requiresGARCH, Asymmetric Normal Mixture GARCH, Christoffersen Test, Emerging Markets.

Robust optimization for portfolio risk : a ravisit of worst-case risk management procedures after Basel III award.

The main purpose of this thesis is to develop methodological and practical improvements on robust portfolio optimization procedures. Firstly, the thesis discusses the drawbacks of classical mean-variance optimization models, and examines robust portfolio optimization procedures with CVaR and worst-case CVaR risk models by providing a clear presentation of derivation of robust optimization models from a basic VaR model. For practical purposes, the thesis introduces an open source software interface called “RobustRisk”, which is developed for producing empirical evidence for the robust portfolio optimization models. The software, which performs Monte-Carlo simulation and out-of-sample performance for the portfolio optimization, is introduced by using a hypothetical portfolio data from selected emerging markets. In addition, the performance of robust portfolio optimization procedures are discussed by providing empirical evidence in the crisis period from advanced markets. Empirical results show that robust optimization with worst-case CVaR model outperforms the nominal CVaR model in the crisis period. The empirical results encourage us to construct a forward-looking stress test procedure based on robust portfolio optimization under regime switches. For this purpose, the Markov chain process is embedded into robust optimization procedure in order to stress regime transition matrix. In addition, assets returns, volatilities, correlation matrix and covariance matrix can be stressed under pre-defined scenario expectations. An application is provided with a hypothetical portfolio representing an internationally diversified portfolio. The CVaR efficient frontier and corresponding optimized portfolio weights are achieved under regime switch scenarios. The research suggests that stressed-CVaR optimization provides a robust and forward-looking stress test procedure to comply with the regulatory requirements stated in Basel II and CRD regulations

Faiz oranlarındaki ve döviz kurlarındaki asimeyrik oynaklığın bankaların hisse senedi getirisine etkileri

FAİZ ORANLARINDAKİ VE DÖVİZ KURLARINDAKİ ASİMETRİK OYNAKLIĞIN BANKALARIN HİSSE SENEDİ GETİRİSİNE ETKİLERİAlper Özün Doktora Tezi ÖzetiGloballeşen sermaye hareketleri nedeniyle bankalar, farklı ülkelerin para birimleri üzerinden değerlendirilen aktif ve pasif kalemlerini bilançolarına yansıtmakta, kur riskine bağlı olarak gelişen performans ise bankaların hisselerin fiyatlarını etkilemektedir. Diğer taraftan, faiz oranlarındaki oynaklığa bağlı olarak, bankaların bilançolarının aktif ve pasif yapısında oluşan kazanç değişimi ise faiz riskini oluşturmaktadır. Banka bilançolarında, faize hassa pasiflerin toplamının faize hassas aktiflerin toplamından genellikle daha yüksek olması nedeniyle, faiz oranlarındaki değişimler bankaların net faiz marjını ve dolayısıyla bilanço rakamlarını etkilemektedir. Finansal türev piyasaları yeterli seviyede gelişme ve derinlik kaydetmemiş ülkelerde uygulanan kur rejimlerinin ve piyasa faiz oranlarının, bankaların gerek aktif ve pasif, gerekse bilanço dışı varlıklarının maliyet ve getirilerini doğrudan etkilemesi beklenmektedir. Bu teorik çerçevede, İMKB Bankacılık Sektör Endeksi, döviz sepeti endeksi ve en aktif hazine bonosu beklenen reel bileşik faiz oranı endeksi günlük getirileri kullanılarak uygulanan doğrusal regresyon modeli, GARCH-M modeli ve TGARCH-M modeli testleri sonucunda, faiz oranları, döviz kurları ve faiz oranlarındaki asimetrik oynaklığın, İMKB-Bankacılık Sektör Endeksinin getirisini açıklama gücüne sahip olup olmadığı incelenmiştir. Dalgalı kur rejiminin piyasadaki kur riskini yansıtabilme özelliği taşıdığı ve faiz oranları ile faiz oranlarındaki oynaklıkla birlikte İMKB Bankacılık Endeksi'nin sistematik riskinin %25'ini açıklamada etkin ve durağan bir rol oynadığı sonucuna ulaşılmıştır. Faiz oranlarındaki 0.23 birim, döviz kurlarındaki 0.59 birim ve faiz oranlarının oynaklığındaki 1.54 birim değişim, bankaların hisse senedi fiyatlarında 1 birimlik değişime neden olmaktadır. Olumsuz haberlere daha sert tepkiler veren piyasanın yeterli derinliğe sahip olmamasının da etkisiyle, düşüş trendlerindeki oynaklık daha yüksek seviyelerde gerçekleşmektedir. Ayrıca, alışılagelmiş regresyon yöntemleri yerine, gelişmekte olan piyasalardaki yüksek oynaklık ve asimetrik haber akışı nedeniyle TGARCH-M modeli gibi kompleks modellerin kullanılması, ekonometrik testlerin anlam düzeyini artırmaktadır. THE EFFECTS OF ASYMMETRIC VOLATILITY IN INTEREST RATES AND EXCHANGE RATES ON STOCK RETURNS OF BANKS Summary of PhD Thesis, Alper ÖzünDue to globalizing capital movements, the banks show assets and liabilities items calculated over different currencies in their balance sheets and the performance, which develops depending on currency rate risks, have a effect on the share prices of banks. On the other hand, due to the volatility in interest rates, earning changes that occurs in the assets and liabilities structures of the balance sheets of the banks create interest risk. Changes in the interest rates have an effect on net interest margins, consequently on the balance sheet figures of the banks, as total amount of liabilities sensitive to interest is generally more than the assets sensitive to interest. It is expected that currency rate regimes and market interest rates will directly influence either assets and liabilities or costs and returns of off balance sheet assets of the banks in the countries of which its financial derivative markets are not sufficiently developed and have depth. According to this theoretical frame, it is studied that whether asymmetric volatility in the interest rates, foreign exchange rates, and interest rates have an explanation capacity on the return of the Banking Industry Index of ISE (Istanbul Stock Exchange) in the result of the linear regression model, GARCH-M model, and TGARCH-M model tests that are applied by using daily returns of the Banking Industry Index of ISE, foreign currency basket index, and real compound interest rate index expectancy for the most active treasury bonds. It is reached to a conclusion that floating exchange rate regime is able to reflect exchange rate risk in the market, and takes an active and static role for explaining 25% of the systematic risk of the Banking Industry Index of ISE together with interest rates and volatility in the interest rates. 0.23 unit change in the interest rates, a 0.59 unit change in the exchange rates, and 1.54 unit change in the volatility in interest rates result in a 1 unit change in the share certificate prices of the banks. Volatility in declining trends occurs in higher levels, also with the effect of insufficient depth of market creating sharper reactions to negative news. Furthermore, application of complex models like TGARCH-M model instead of customary regression model increases significance level of econometric tests, especially because of higher volatility and asymmetric flow of news

Yapay sinir ağları ile risk öngörüsü

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE RİSK ÖNGÖRÜSÜ Bu tezde, ülke riskinin öngörüsünde yapay sinir ağlarının kullanılması, bilişim disiplini bakış açısıyla teorik ve uygulamalı olarak incelenmiştir. Tezde, öncelikle ülke riski ve kredi temerrüt takasları hakkında teorik bilgi sunulmuştur. Ülke riskinin teorik tanımlaması yapılmış, riski belirleyen değişkenler teorik olarak incelenmiş ve kredi temerrüt takaslarına ilişkin makasların uygulamada finans piyasalarında ne şekilde kullanıldığı ve fiyatlandığı incelenmiştir. Ülke riskini belirleyen unsurların karmaşık ve rastsal bir bütün içerisinde hareket etmesi nedeniyle, yapay sinir ağlarının metodoloji olarak riskin öngörüsü için uygun olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Farklı öğrenme algoritmaları ve mimariler kullanılarak oluşturulan yapay sinir ağlarının, ülke riskini yansıtan finansal zaman serilerinin öngörüsündeki performansı, alternatif ekonometrik yöntemlerin performansları ile karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Türkiye’nin beş yıllık kredi temerrüt takası makasları, bağımsız değişken olarak atanan İMKB-100 Endeksi, döviz kuru, bir yıl, üç yıl ve 5 yıl vadeli faiz oranları aracılığıyla öngörülmüştür. 26.05.2005 ile 11.11.2010 dönemindeki günlük 1.346 gözlem veri setini oluşturmaktadır. 1.346 gözlemin %70’i eğitim, %15’i validasyon, bakiye %15’i ise test amaçlı olarak kullanılmıştır. Çok katmanlı yapay sinir ağları ve radyal bazlı genel regresyon fonksiyonu ağları olmak üzere iki farklı üst modelde, farklı transfer fonksiyonları ve gizli katman sayıları kullanılarak toplamda 10 modele ulaşılmıştır. Ekonometrik yöntemlerle performans karşılaştırması amacıyla ise normal dağılımlı GARCH (1,1) modeli seçilmiştir. Sonuçlar, yapay sinir ağlarının ülke riskinin öngörüsünde başarıyla kullanılabileceğini ve ağların performanslarının geleneksel ekonometri yöntemlerine göre daha iyi olduğunu ortaya koymaktadır. Yapay sinir ağları içerisinde ise radyal temelli fonksiyonlu ağların performansının genel olarak daha iyi olduğu görülmektedir. RISK ESTIMATION WITH ARTIFICAL NEURAL NETWORKS ABSTRACT In this thesis, using neural networks in sovereigns’ default risk estimation is theoretically and empirically examined within the framework of informatics discipline. In the thesis, firstly, the theoretical backgrounds on sovereign risk and credit default swaps are discussed. Theoretical definition of sovereigns’ risk is presented, and variables determining that risk are examined. Additionally, the pricing and usage of credit default swaps in the markets are described. As the variables determining the sovereigns’ risk is complex and show random behaviors, it is argued that artificial neural networks are proper to estimate the risk. Different neural networks models are set up, and their performance in estimation of sovereigns’ risk is compared to those of alternative econometric models. Turkey’s five years credit default swaps are estimated by using independent variables of ISE-100 Index, exchange rates, 0ne year, three years and five years interest swap rates. The data set includes daily observations from 26.05.2005 to 11.11.2010 as a total of 1.346. 70% of the data set is used for training, 15% of it is used for validation, and the rest is employed for test purposes. Multi-layer neural networks and radial basis generalized regression functions are assigned as the sub-models. Using alternative transfer functions and hidden layers, ten neural networks models are created. For comparison, GARCH (1,1) model with normal distribution is selected. The empirical results show that performances of neural networks models are better than that of econometric model. Radial basis regression functions have better performance as compared to those of multi-layer perceptions

Yapay sinir ağları ile risk öngörüsü

YAPAY SİNİR AĞLARI İLE RİSK ÖNGÖRÜSÜÖZETBu tezde, ülke riskinin öngörüsünde yapay sinir ağlarının kullanılması, bilişim disiplini bakış açısıyla teorik ve uygulamalı olarak incelenmiştir. Tezde, öncelikle ülke riski ve kredi temerrüt takasları hakkında teorik bilgi sunulmuştur. Ülke riskinin teorik tanımlaması yapılmış, riski belirleyen değişkenler teorik olarak incelenmiş ve kredi temerrüt takaslarına ilişkin makasların uygulamada finans piyasalarında ne şekilde kullanıldığı ve fiyatlandığı incelenmiştir. Ülke riskini belirleyen unsurların karmaşık ve rastsal bir bütün içerisinde hareket etmesi nedeniyle, yapay sinir ağlarının metodoloji olarak riskin öngörüsü için uygun olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Farklı öğrenme algoritmaları ve mimariler kullanılarak oluşturulan yapay sinir ağlarının, ülke riskini yansıtan finansal zaman serilerinin öngörüsündeki performansı, alternatif ekonometrik yöntemlerin performansları ile karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Türkiye’nin beş yıllık kredi temerrüt takası makasları, bağımsız değişken olarak atanan İMKB-100 Endeksi, döviz kuru, bir yıl, üç yıl ve 5 yıl vadeli faiz oranları aracılığıyla öngörülmüştür. 26.05.2005 ile 11.11.2010 dönemindeki günlük 1.346 gözlem veri setini oluşturmaktadır. 1.346 gözlemin %70’i eğitim, %15’i validasyon, bakiye %15’i ise test amaçlı olarak kullanılmıştır. Çok katmanlı yapay sinir ağları ve radyal bazlı genel regresyon fonksiyonu ağları olmak üzere iki farklı üst modelde, farklı transfer fonksiyonları ve gizli katman sayıları kullanılarak toplamda 10 modele ulaşılmıştır. Ekonometrik yöntemlerle performans karşılaştırması amacıyla ise normal dağılımlı GARCH (1,1) modeli seçilmiştir. Sonuçlar, yapay sinir ağlarının ülke riskinin öngörüsünde başarıyla kullanılabileceğini ve ağların performanslarının geleneksel ekonometri yöntemlerine göre daha iyi olduğunu ortaya koymaktadır. Yapay sinir ağları içerisinde ise radyal temelli fonksiyonlu ağların performansının genel olarak daha iyi olduğu görülmektedir.RISK ESTIMATION WITH ARTIFICAL NEURAL NETWORKSABSTRACTIn this thesis, using neural networks in sovereigns’ default risk estimation is theoretically and empirically examined within the framework of informatics discipline. In the thesis, firstly, the theoretical backgrounds on sovereign risk and credit default swaps are discussed. Theoretical definition of sovereigns’ risk is presented, and variables determining that risk are examined. Additionally, the pricing and usage of credit default swaps in the markets are described. As the variables determining the sovereigns’ risk is complex and show random behaviors, it is argued that artificial neural networks are proper to estimate the risk. Different neural networks models are set up, and their performance in estimation of sovereigns’ risk is compared to those of alternative econometric models. Turkey’s five years credit default swaps are estimated by using independent variables of ISE-100 Index, exchange rates, 0ne year, three years and five years interest swap rates. The data set includes daily observations from 26.05.2005 to 11.11.2010 as a total of 1.346. 70% of the data set is used for training, 15% of it is used for validation, and the rest is employed for test purposes. Multi-layer neural networks and radial basis generalized regression functions are assigned as the sub-models. Using alternative transfer functions and hidden layers, ten neural networks models are created. For comparison, GARCH (1,1) model with normal distribution is selected. The empirical results show that performances of neural networks models are better than that of econometric model. Radial basis regression functions have better performance as compared to those of multi-layer perceptions

Faiz oranlarındaki ve döviz kurlarındaki asimeyrik oynaklığın bankaların hisse senedi getirisine etkileri

FAİZ ORANLARINDAKİ VE DÖVİZ KURLARINDAKİ ASİMETRİK OYNAKLIĞIN BANKALARIN HİSSE SENEDİ GETİRİSİNE ETKİLERİ Alper Özün Doktora Tezi i Globalleşen sermaye hareketleri nedeniyle bankalar, farklı ülkelerin para birimleri üzerinden değerlendirilen aktif ve pasif kalemlerini bilançolarına yansıtmakta, kur riskine bağlı olarak gelişen performans ise bankaların hisselerin fiyatlarını etkilemektedir. Diğer taraftan, faiz oranlarındaki oynaklığa bağlı olarak, bankaların bilançolarının aktif ve pasif yapısında oluşan kazanç değişimi ise faiz riskini oluşturmaktadır. Banka bilançolarında, faize hassa pasiflerin toplamının faize hassas aktiflerin toplamından genellikle daha yüksek olması nedeniyle, faiz oranlarındaki değişimler bankaların net faiz marjını ve dolayısıyla bilanço rakamlarını etkilemektedir. Finansal türev piyasaları yeterli seviyede gelişme ve derinlik kaydetmemiş ülkelerde uygulanan kur rejimlerinin ve piyasa faiz oranlarının, bankaların gerek aktif ve pasif, gerekse bilanço dışı varlıklarının maliyet ve getirilerini doğrudan etkilemesi beklenmektedir. Bu teorik çerçevede, İMKB Bankacılık Sektör Endeksi, döviz sepeti endeksi ve en aktif hazine bonosu beklenen reel bileşik faiz oranı endeksi günlük getirileri kullanılarak uygulanan doğrusal regresyon modeli, GARCH-M modeli ve TGARCH-M modeli testleri sonucunda, faiz oranları, döviz kurları ve faiz oranlarındaki asimetrik oynaklığın, İMKB-Bankacılık Sektör Endeksinin getirisini açıklama gücüne sahip olup olmadığı incelenmiştir. Dalgalı kur rejiminin piyasadaki kur riskini yansıtabilme özelliği taşıdığı ve faiz oranları ile faiz oranlarındaki oynaklıkla birlikte İMKB Bankacılık Endeksi'nin sistematik riskinin %25'ini açıklamada etkin ve durağan bir rol oynadığı sonucuna ulaşılmıştır. Faiz oranlarındaki 0.23 birim, döviz kurlarındaki 0.59 birim ve faiz oranlarının oynaklığındaki 1.54 birim değişim, bankaların hisse senedi fiyatlarında 1 birimlik değişime neden olmaktadır. Olumsuz haberlere daha sert tepkiler veren piyasanın yeterli derinliğe sahip olmamasının da etkisiyle, düşüş trendlerindeki oynaklık daha yüksek seviyelerde gerçekleşmektedir. Ayrıca, alışılagelmiş regresyon yöntemleri yerine, gelişmekte olan piyasalardaki yüksek oynaklık ve asimetrik haber akışı nedeniyle TGARCH-M modeli gibi kompleks modellerin kullanılması, ekonometrik testlerin anlam düzeyini artırmaktadır. THE EFFECTS OF ASYMMETRIC VOLATILITY IN INTEREST RATES AND EXCHANGE RATES ON STOCK RETURNS OF BANKS Summary of PhD Thesis, Alper Özün Due to globalizing capital movements, the banks show assets and liabilities items calculated over different currencies in their balance sheets and the performance, which develops depending on currency rate risks, have a effect on the share prices of banks. On the other hand, due to the volatility in interest rates, earning changes that occurs in the assets and liabilities structures of the balance sheets of the banks create interest risk. Changes in the interest rates have an effect on net interest margins, consequently on the balance sheet figures of the banks, as total amount of liabilities sensitive to interest is generally more than the assets sensitive to interest. It is expected that currency rate regimes and market interest rates will directly influence either assets and liabilities or costs and returns of off balance sheet assets of the banks in the countries of which its financial derivative markets are not sufficiently developed and have depth. According to this theoretical frame, it is studied that whether asymmetric volatility in the interest rates, foreign exchange rates, and interest rates have an explanation capacity on the return of the Banking Industry Index of ISE (Istanbul Stock Exchange) in the result of the linear regression model, GARCH-M model, and TGARCH-M model tests that are applied by using daily returns of the Banking Industry Index of ISE, foreign currency basket index, and real compound interest rate index expectancy for the most active treasury bonds. It is reached to a conclusion that floating exchange rate regime is able to reflect exchange rate risk in the market, and takes an active and static role for explaining 25% of the systematic risk of the Banking Industry Index of ISE together with interest rates and volatility in the interest rates. 0.23 unit change in the interest rates, a 0.59 unit change in the exchange rates, and 1.54 unit change in the volatility in interest rates result in a 1 unit change in the share certificate prices of the banks. Volatility in declining trends occurs in higher levels, also with the effect of insufficient depth of market creating sharper reactions to negative news. Furthermore, application of complex models like TGARCH-M model instead of customary regression model increases significance level of econometric tests, especially because of higher volatility and asymmetric flow of news