INVESTIGATION OF THE OIL PRICE VOLATILITY WITH AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL VARIANCE MODELS ARCH/GARCH

Year 2020, , 137 - 147, 29.05.2020

Ersin Yenisu

https://doi.org/10.20875/makusobed.512459

Abstract

Oil prices have had a significant volatility over the past century as a result of changes in international economic and political balances. Because oil is a major source of energy and is not evenly distributed among countries, it now has a strategic importance for each country. The aim of this study is to analyze the volatility of global oil prices with the Autoregressive Conditional Variance Models (ARCH/GARCH). In this direction, European Brent oil prices based on June 1987- June 2018 business day basis were used as data in the study. According to the results of analysis, it is seen that TARCH (1,1) model is the best volatility estimation model among different ARCH/GARCH type models. According to the model: I) Oil prices are positively affected by the previous period. II) The impact of shocks on oil price return does not spread over a long period. III) Volatility is generally high, so instability is dominant in prices. IV) Negative shocks on oil price return are more effective than positive shocks.

Keywords

Oil Prices, Volatility, ARCH-GARCH-TARCH Models

PETROL FİYATLARI OYNAKLIĞININ OTOREGRESİF KOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS MODELLERİ (ARCH/GARCH) İLE İNCELENMESİ

Abstract

Petrol fiyatları uluslararası ekonomik ve siyasi dengelerin değişmesi sonucunda son yüzyılda ciddi bir volatiliteye sahip olmuştur. Uluslararası ticarete konu olan mallar içerisinde birinci sırayı petrol almaktadır. Petrol, temel enerji kaynağı olmasından ve ülkeler arasında eşit dağılmamasından dolayı günümüzde her ülke için stratejik bir öneme sahiptir. Bu çalışmanın amacı küresel petrol fiyatlarındaki oynaklığı Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleriyle (ARCH/GARCH) analiz etmektir. Bu doğrultuda çalışmada veri olarak 1987 Haziran-2018 Haziran aralığı iş günü esasına dayanan Avrupa Brent petrol fiyatları kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre farklı ARCH/GARCH tipi modeller içerisinden TARCH (1,1) modelinin en iyi volatilite tahmin modeli olduğu görülmüştür. Söz konusu modele göre: I) Petrol fiyatları getirisi bir önceki dönemden pozitif etkilenmektedir. II) Petrol fiyat getirisi üzerinde şokların etkisi uzun bir döneme yayılmamaktadır. III) Volatilite genel olarak yüksektir yani fiyatlarda istikrarsızlık hâkimdir. IV) Petrol fiyat getirisi üzerinde negatif şoklar pozitif şoklardan daha uzun süre etkilidir.

Keywords

Petrol Fiyatları, Volatilite, ARCH-GARCH-TARCH Modelleri

References

• Abdioğlu, Z. and Değirmenci, N. (2016). Petrol Fiyatı Şoklarının Hisse Senedi Getirileri Üzerindeki Etkileri. TİSK Akademi, 2016/11, 330-351.
• Aktaş, H., Kayalıdere, K. and Elçiçek, Y. K. (2018). Petrol, Dolar Kuru ve Hisse Senedi Piyasası Arasındaki Ortalama-Oynaklık Yayılım Etkisi: BIST 100 Üzerine Bir Uygulama. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, 354-377.
• Bernanke, B., Gertler, M. and Watson, M. (1997). Systematic Monetary Policy and the Effects of Oil Price Shocks, Brookings Papers on Economic Activity, 1, 91-142.
• Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307 -327.
• BP (2018). Statistical Review of World Energy, 67th edition, https://www.bp.com/ Access: 21.07.2018.
• Charles, A. and Darne, O. (2017). Forecasting Crude-Oil Market Volatility: Further Evidence with Jumps. Energy Economics, 67, 508-519.
• Cheong, C. W. (2009). Modeling and Forecasting Crude Oil Markets Using ARCH-Type Models. Energy Policy, 37(6), 2346-2355.
• Çam, S., Ballı, E. and Sigeze, Ç. (2017). Petrol Fiyatlarındaki Oynaklığın ARCH/GARCH Modelleri ve Yapay Sinir Ağları Algoritması ile Tahmini. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, ICMEB17 Özel Sayısı, 588-597.
• Çelik, İ., Özdemir, A. and Gülcan, N. (2015). Petrol Fiyat Dalgalanmalarının Getiri Oynaklığı Üzerine Etkisi: Türkiye’de Alt Endeksler Üzerine Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, Temmuz/2015, 157-170.
• Demirbaş, M., Türkay, H. and Türkoğlu, M. (2009). Petrol Fiyatlarındaki Gelişmelerin Türkiye’nin Cari Açığı Üzerine Etkisinin Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14 (3), 289-299.
• Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, 74 (366), 427-431.
• EİA (2018). https://www.eia.gov/ Access: 22.07.2018.
• Engle, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of The Variance of United Kingdom Inflation. Econometrica, 50(4), 987-1008.
• Franses, P. H. (1998). Time Series Models for Business and Economic Forecasting. Cambridge University Press.
• Glosten, L., Jagannathan, R. and Runkle, D. (1993), Relationship between The Expected Value and Volatility of The Nominal Excess Returns on Stocks. Journal of Finance, 48, 1779-1802.
• Güler, S. and Nalın, H. T. (2013). Petrol Fiyatlarının İMKB Endeksleri Üzerindeki Etkisi. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9 (2), 79-97.
• Hamilton, J. D. (1983). Oil and the Macroeconomy Since World War II, The Journal of Political Economy, 91, 228-248.
• Han, V. and Sever, E. (2016). Döviz Kuru Dalgalanmaları ve Petrol Fiyatı Şoklarının Türkiye’nin Ekonomik Büyümesi Üzerine Etkisi. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(3), 91-102.
• İpek, E. (2008). Dünya Petrol Fiyatlarındaki Değişimin Türkiye’nin Ekonomik Büyümesi Üzerine Etkileri. Balıkesir Üniversitesi SBE, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Balıkesir.
• Kasman, S. K. (2006). Hisse Senedi Getirilerinin Oynaklığı İle Makroekonomik Değişkenlerin Oynaklığı Arasındaki İlişki. İMKB Dergisi, 8 (32), 1-10.
• Özer, A. (2017). Petrol Fiyatları ile Hisse Senedi Getirileri Arasında Volatilitenin Yayılma Etkisi: Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Ülkeler Örneği. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, ICMEB17 Özel Sayısı, 654-662.
• Pala, Y. and Sönmezer, S. (2017).Niceliksel Gevşeme Dönemlerinin Emtia, Döviz ve Hisse Senedi Piyasalarındaki Volatiliteye Etkisi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 18 (1), 45-61.
• Rabemananjara, R. and Zakoian, J. M. (1993). Threshold ARCH Models and Asymmetries in Volatility. Journal of Applied Econometrics, 8 (1), 31-49.
• Rahayu, M. F., Chang, W. I., and Anindita, R. (2015). Volatility Analysis and Volatility Spillover Analysis of Indonesia's Coffee Price Using ARCH/GARCH, and EGARCH Model. Journal of Agricultural Studies, 3(2), 37-48.
• Stock, J. H. and Watson, M. W. (2011). Ekonometriye Giriş.(Bedriye Saraçoğlu, Çev). Ankara, Efil Yayınevi.
• Tuna, K. and İsabetli, İ. (2014). Finansal Piyasalarda Volatilite ve BIST-100 Örneği. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 27, 21-31.
• Yılmaz, A. and Altay, H. (2016). İthal Ham Petrol Fiyatları ve Döviz Kuru Arasındaki Eşbütünleşme ve Oynaklık Yayılma Etkisinin İncelenmesi: Türkiye Örneği. Ege Akademik Bakış, 16 (4), 655-671.