türk bankacılık sstemnde aktf pasf yönetm ve pyasa rsk
türk bankacılık sstemnde aktf pasf yönetm ve pyasa rsk
türk bankacılık sstemnde aktf pasf yönetm ve pyasa rsk
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
139<br />
hesaplamaktır. Volatilite hesaplaması üzerine pek çok model vardır. Bu nedenle<br />
hesaplanan volatilite değerleri de modeller arasında farklılık göstermektedir. Bu<br />
farklılıklar portföyün piyasa riskine maruz değerinin hesaplanmasında da önemli sayısal<br />
farklılıklar oluşmasına neden olmaktadır. RMD yöntemini piyasa risklerinin<br />
hesaplanmasında bir araç olarak kullanan bankalar için, aynı portföy içeriği <strong>ve</strong><br />
büyüklüğü üzerinden elde edilen <strong>ve</strong> bazıları arasında da önemli sayılabilecek farklılıklar<br />
olan bu modeller arasında seçim yapmak zor bir süreçtir.<br />
Volatilitenin ölçülmesine ilişkin pek çok model bulunmakla birlikte en çok<br />
kullanılanları aşağıda kısaca açıklanmıştır. Volatilite hesaplama yöntemlerini de kendi<br />
içinde iki gruba ayırmak mümkündür. Standart sapma, hareketli ortalama <strong>ve</strong> percentile<br />
yöntemleri, volatilitenin hesaplandığı dönemler içinde sabit olduğunu kabul eder <strong>ve</strong> bu<br />
yöntemlerdeki hesaplama sürecinde yer alan her bir günün ağırlığı birbirine eşittir. Oysa<br />
finansal piyasalar böyle bir özellik göstermez. Finansal piyasalar üzerine yapılan<br />
çalışmalar göstermektedir ki genellikle düşük volatilite dönemlerini düşük, yüksek<br />
volatilite dönemlerini yüksek volatilite takip etmektedir. Bu özelliğe volatilite<br />
kümelenmesi adı <strong>ve</strong>rilmektedir. Bu özellik getirilerin birbirinden bağımsız olduğu<br />
varsayımını çürütmektedir. Bu nedenle volatilitenin zaman içinde değişmesine izin<br />
<strong>ve</strong>ren modeller geliştirilmiştir. Bu modeller, üssel ağırlıklı hareketli ortalama (EWMA)<br />
<strong>ve</strong> ARCH (Auto Regressi<strong>ve</strong> Conditional Heteroscedasticity) ailesidir.<br />
2.1. Standart Sapma<br />
Standart sapma, hesaplamaya konu edilen değerlerin, ortalamaya göre nasıl<br />
serpildiğini gösterir. Volatilite hesaplamalarında standart sapmayı bir ölçü olarak<br />
kullanmak, getirilerin normal dağılıma sahip olduğunu zımni olarak varsaymaktır. Bu<br />
varsayım pek çok piyasadaki getirilerin normal dağılmadığı gerçeğiyle uyuşmasa da<br />
standart sapma ile volatilite hesaplaması bu gerçeği göz ardı etmektedir. Standart<br />
sapma, ana kütle için;
Change language