CDS Primi Tahmini: Türkiye Üzerine Bir Uygulama

Özet

Amaç – Bu araştırma, günlük CDS priminin tahmin edilmesi konusunda bir model geliştirmeyi hedeflemiştir. Bu çerçevede çalışmanın amacı yatırım kararları alırken bir gösterge olan CDS priminin tahminine katkı sağlamaktır. Özellikle finansal göstergelerdeki volatilitenin yüksek olduğu Türkiye’de, ekonomik istikrarın belirlenmesinde önemli bir gösterge olan CDS primi, finansal piyasalarda risk algısını yansıtan ve yatırım kararları konusunda gösterge olan bir metrik olarak öne çıkmaktadır. Yöntem – Çalışmada, makine öğrenmesi disiplininin bir yöntemi olan yapay sinir ağları kullanılmıştır. Yapay sinir ağları ile 3 tahmin modeli oluşturulmuştur. Bulgular – Çalışma sonucunda tüm modeller düşük ortalama mutlak hata (MAE) oranına sahip başarılı tahmin performansı gösterse de Model 2 en iyi performansı göstermiştir. Ayrıca karmaşıklık matrisi ile makine ezberleme problemi test edilmiştir. Tartışma – Volatilitenin yüksek olduğu ülkelerde CDS primi tahmininde alternatif bir yöntem kullanılmıştır. Geleneksel finansal modeller genellikle bu tür piyasalarda istikrarlı tahminler sağlamakta zorlanırken, önerilen yöntem, belirsizlik ve dalgalanmanın daha doğru bir şekilde dikkate alınmasını sağlamaktadır. Bu alternatif yöntemin temelinde, volatiliteyi ve risk hareketlerini öğrenebilen algoritmanın çalışmasıdır.