Can we forecast return natıonal-financial index for İstanbul stock exchange?

Abstract

Recently a substantial part of the macro-economic research has been underpinned by time series analysis. Two themes attract attention in time series analysis, which are examination of the data generating process and forecasting making use of the same data. In this study, we analyze the properties of univariate time series, unit root tests, and forecasting for the daily return of national financial index of Istanbul Stock Exchange (NFI). The unit root tests employed reveals that the daily return of national financial series are non-stationary. Afterwards, we estimated alternative ARIMA(p,d,q) models forecasting we calculated forecast accuracy measures. According to results of all of counted forecast performance measures are approximately equal to each other. But the more explicitly, we can say that if we compare to the four forecast accuracy measures together, ARIMA (1,0,0) model is the best.

Son zamanlarda makro ekonomik araştırmaların önemli bir kısmı zaman serisi analizleri ile desteklenmektedir. Zaman serilerinin veri üretme süreçlerinin belirlenmesi ve ön raporlama zaman serileri analizinin iki önemli konusudur. Bu çalışmada İstanbul Menkul Kıymetler Borsasının Mali Endeksinin günlük getirileri (NFI) için tek değişkenli zaman serisi özellikleri, birim kök testleri ve ön raporlama analiz edilmiştir. Uygulanan birim kök testi mali endeksin günlük getiri serinin durağan olmadığını göstermiştir. Daha sonra alternatif ARIMA(p,d,q) modellerinin ön raporlamaları tahmin edilmiştir. Bulunan sonuçlara göre tüm hesaplanan ön raporlama doğruluk kriterleri yaklaşık olarak birbirlerine eşittir. Fakat daha açık olarak eğer dört ön raporlama doğruluk kriteri bir arada değerlendirilirse ARIMA (1,0,0) modelinin en iyi model olduğu söylenebilir.