Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11499/26254
Title: | Finansal beta davranışının panel kantil regresyon yöntemi ile incelenmesi | Other Titles: | The analysis of financial beta behaviour via panel quantile regression approach | Authors: | Aygören, Hakan Uyar, Umut |
Keywords: | Finansal beta Piyasa modeli Panel kantil regresyon |
Publisher: | Journal of Economics, Finance and Accounting | Abstract: | Piyasa Modeli uzun yıllar boyunca finans teorisinde önemli bir rol oynamış, özellikle finansal beta katsayısının tahmini amacıyla birçok araştırmacı tarafından analizlerde sıklıkla kullanılmıştır. Modelin tahmininde En Küçük Kareler Yöntemi’nin (EKK) kullanılmasının bir takım sakıncaları bulunmaktadır. EKK tahmincisi ile elde edilen sonuçlarda dağılımın sadece orta noktası için katsayılar hesaplanabilmekte ve uç değerleri dikkate almamaktadır. Bu nedenle, modelin kantil regresyon yaklaşımı ile tahmin edilmesi uç değerlerin de dikkate alındığı daha detaylı bir raporlama sağlamaktadır. Çalışmanın amacı, Kantil Regresyon tekniğini panel veriye uygulayarak, 2011-2015 dönemi için Borsa İstanbul ve New York Borsası’nda işlem görmüş hisselerin günlük getirileri ile dağılımın farklı noktaları için finansal beta katsayısında meydana gelen değişimleri araştırmaktadır. Bu amaçla yapılan analizler sonucunda, finansal beta katsayısının her iki piyasada da farklı hisse senedi getiri noktalarında değiştiği tespit edilmiştir. Yatırımcıların farklılaşan beta katsayılarını dikkate alarak yapacakları yatırımların stratejik hataların önüne geçeceği öngörülmüştür. Ayrıca, bulgularda yatırımcı psikolojisi hakkında da bir takım çıkarımlar yapılmıştır. | URI: | https://hdl.handle.net/11499/26254 https://doi.org/10.17261/Pressacademia.2016.342 |
ISSN: | 2148-6697 |
Appears in Collections: | İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Koleksiyonu |
Show full item record
CORE Recommender
Page view(s)
226
checked on Aug 24, 2024
Download(s)
76
checked on Aug 24, 2024
Google ScholarTM
Check
Altmetric
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.