Search

Cet article explore la volatilité des actions, en mettant l'accent sur l'impact des cours des filiales sur ceux de l'ONA (Organisation Nord-Africaine, Société Anonyme) au Maroc entre 2007 et 2009. Les filiales examinées comprennent Attijariwafa Bank, Agma Lahlou Tazi, Lesieur Cristal, Managem, Cosumar et Centrale Laitière. Initialement, nous avons utilisé un modèle de régression linéaire pour notre analyse. Cependant, en raison de la possible non-stationnarité des variables, susceptible de conduire à des régressions fallacieuses, nous avons adopté une approche révélant des relations de cointégration. Les modèles à correction d'erreur, combinant des termes en niveau et en taux de croissance, se sont avérés être le cadre le plus approprié pour notre analyse. En utilisant les modèles ECM pour étudier la dynamique de la volatilité, nous avons découvert que les cours des actions de quatre sociétés ont une influence significative sur la volatilité de l'ONA. Ces sociétés opèrent dans trois secteurs clés : financier, agro-alimentaire et minéral. De plus, notre analyse des chocs impulsionnels a révélé que la masse monétaire réagit positivement à un choc positif sur la base monétaire, le crédit à l'économie et les avoirs extérieurs nets. En outre, un choc positif sur le coefficient de l'ONA entraîne un effet positif sur les coefficients des variables qui évoluent de manière similaire au cours de l'ONA., Alternatives Managériales Economiques, Vol 5 (2023): Numéro Spécial 2 : Exploration des transformations structurelles économiques et sociales au Maroc : évaluation des défis et des acquis

This study aims to understand the dynamics of long-term exchange rate volatility in Turkey grounded on a mixed data sampling model and see how macroeconomic fundamentals stand for the long-term component of volatility under the floating regime period i.e., for the post-2001 episode. More specifically, we employ the GARCH-MIDAS model to link series sampled at different frequencies and obtain short- and long-term components of volatility. We estimate the model by replacing the realized volatility with exogenous regressors. We control the Beta weights and estimate the model under different samples and for various variables for robustness. Also, we employ the ARDL model to see the longrun relation when series are sampled at the same frequency. We find that the long-term volatility features a high degree of persistence pattern, and the volatility patterns partially occur to absorb shocks to macroeconomic variables. Bu çalışma, karma veri örnekleme modelini kullanarak Türkiye’deki uzun dönemli döviz kuru oynaklığının dinamiklerini anlamayı ve 2001 sonrası serbest kur rejimi döneminde makroekonomik temel değişkenlerin oynaklığın uzun vadeli bileşenini nasıl temsil ettiğini görmeyi amaçlamaktadır. Daha spesifik olarak, farklı frekanslarda örneklenen serileri ilişkilendirmek ve kısa ve uzun vadeli oynaklık bileşenlerini elde etmek için GARCH-MIDAS modelini kullanmaktayız. Gerçekleşen oynaklığı dışsal açıklayıcı değişkenlerle değiştirerek model tahminini gerçekleştirmekteyiz. Beta ağırlıklarını kontrol edip ve modeli farklı örnekler altında ve çeşitli değişkenler için tahmin etmekteyiz. Ayrıca, seriler aynı frekansta örneklendiğinde uzun dönemli ilişkiyi görmek için ARDL modelini kullanmaktayız. Uzun vadeli oynaklığın yüksek derecede kalıcılık özelliğine sahip olduğunu ve oynaklık modellerinin kısmen makroekonomik değişkenlere yönelik şokları absorbe etmek için ortaya çıktığını gözlemlemekteyiz.

Türkiye, turizm sektörü açısından Avrupa’ da önemli ülkelerden biridir. Avrupa Birliği ülkelerinden İtalya, İspanya ve Yunanistan ile turizm sektörü açısından rekabet halinde olan Türkiye’ de, turizm sektörü hisse senetleri endekslerinin bu rekabet ortamında volatilitelerinin diğer ülke endeksleriyle geçişkenliği de önemli bir durum olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmanın amacı İspanya turizm endeksi BCNR.BC, İtalya turizm endeksi FTITLMS ve Yunanistan turizm endeksi FTATTRA’nın volatilitelerinin Türk turizm endeksi volatilitesine etkilerini ortaya koymaktır. Çalışmada değişkenler arasındaki volatilite yayılımı, 19.06.2015 - 19.06.2020 tarihleri arasında günlük getiri serileri kullanılarak BEKK-GARCH modeli ile incelenmiştir. Elde edilen ampirik bulgulara göre, FTATTRA endeksinden BIST turizm endeksine doğru, BİST turizm endeksinden FTATTRA endeksine doğru çift yönlü bir volatilite yayılımı bulunmuştur. Ek olarak FTITLMS ve BCNRBC endekslerinden BIST turizm endeksine doğru tek yönlü bir volatilite etkileşimi bulunmaktadır. BIST turizm endeksinden FTITLMS ve BCNRBC endekslerine doğru bir volatilite etkileşimi bulunamamıştır.

Bu çalışmada, tüm dünyayı etkisine alarak küresel bir salgın haline gelen koronavirüsün, Dünya’nın farklı bölgelerinde bulunan ABD, Almanya, Çin, Japonya, Mısır ve Türkiye’deki borsa endekslerinin volatilitesinde ve likiditelerinde herhangi bir değişiklik oluşturup oluşturmadığı tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu çerçevede ABD’de DOW30 Endeksi, Almanya’da DAX Endeksi, Çin’de SSE Bileşik Şangay Endeksi, Japonya’da NİKKEİ 225 Endeksi, Mısır’da EGX30 Endeksi ve Türkiye’de BIST100 Endeksleri üzerinde koronavirüs salgınının etkileri araştırılmıştır. Çalışmanın analiz sonuçları ve yorumlar ilgili ülkelerle sınırlı olup çalışmanın kısıtını oluşturmuştur. Söz konusu ülkeler, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler arasından ve coğrafi konum açısından içinde bulunduğu bölgeyi temsiliyet gücü yüksek finansal piyasalar olduğu kabul edilerek analize seçilmiştir. Araştırma kapsamında incelenen her ülkede Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ)’nün açıkladığı ilk vakanın görüldüğü tarih baz alınmıştır. Her ülke için ilk vakanın görüldüğü tarihten 18 Kasım 2020 tarihine kadarki dönem için veri seti hazırlanmıştır. Pandemi öncesi ve sonrası farklılaşmayı belirleyebilmek için aynı sayıdaki veri kadar pandemi öncesi dönem veri seti de oluşturulmuştur. Böylece pandemi öncesi ve sonrası dönem için bir farklılaşmanın olup olmadığı tespit edilmeye çalışılmıştır. Endekslere ilişkin getiri ve likidite serileri koşullu varyans modellerinden GARCH(1,1) ile tahmin edilmiş ve COVID-19 sonrasında ilgili borsa endekslerinin volatilite ve likiditesinde değişmelerin olduğu gözlemlenmiştir. Araştırmaya konu ülke borsa endekslerin hepsinin getiri serilerinin klasik finansal zaman serilerinde gözlemlenen kalın kuyruk ve çarpıklık özellikleri tespit edilmiştir. Ayrıca volatilite kümelenmeleri gözlemlenmiştir., In this study, it was analysed to determine whether the coronavirus, which became a global epidemic by affecting the whole world in a short time, caused any changes in the volatility and liquidity of stock market indices in the USA, Germany, China, Japan, Egypt, and Turkey. In this context, the effects of the coronavirus epidemic on DOW30 Index in USA, DAX Index in Germany, SSE Composite Shanghai Index in China, NIKKEI 225 Index in Japan, EGX30 Index in Egypt and BIST100 Index in Turkey were investigated. The results and estimations of the study were limited to the relevant countries, and this was the limitation of the study. Selected countries for the analysis were determined by their locational and financial market properties among developed and developing countries which were the most representative ones. The date of the first case for each country announced by WHO was taken as a basis date. A data set was prepared for the period from the first case had been seen to 18 November 2020 for each country. In order to determine the pre-pandemic and post-pandemic differentiation, a pre-pandemic period data set was created as well as the same amount of data. Thus, it was tried to determine whether there was a differentiation for the period before and after the pandemic. The return and liquidity series of the indices were estimated with GARCH(1,1), one of the conditional variance models, and it was observed that there were changes in the volatility and liquidity of the relevant stock market indices after COVID-19. In addition, volatility clusters were observed. Return series of all country stock market indices which were the subject of the research had determined to have thick tail and skewness features like classical financial time series.

Kripto paralar, dijital para birimleridir. Merkezi veri tabanı olmayan verileri blok zincir sistemi ile muhafaza ve teyit eden bir algoritmadır. Kripto paralar merkeziyetsiz para, düşük işlem maliyeti ve hızlı fon transferi gibi amaçlarla mevcut para piyasasına alternatif olarak ortaya çıkarken zamanla kripto piyasasının sermaye piyasalarına da alternatif özellikler sergilediği görülmüştür. Bu çalışmada kripto paralarla menkul kıymet borsaları arasındaki volatilite yayılımı incelenmiştir. Çalışmada kripto paraları temsilen bitcoin, etherium, litecoin ve ripple kullanılırken borsaları temsilen S&P500 (ABD), DAX (Almanya), Shanghai (Çin) ve BİST100 (Türkiye) endeksleri kullanılmıştır. Çalışma dönemi 24 Ağustos 2016 – 18 Kasım 2021 şeklinde oluşturulmuş ve volatilite yayılımı Diebold ve Yılmaz (2012) yayılım endeksiyle araştırılmıştır. Çalışmada borsa endeksleriyle kripto para getirileri arasında karşılıklı volatilite yayılımı olduğu görülmüştür. Net volatilite yayılımlarına bakıldığında, S&P500 endeksinin örneklem içinde volatilite yayıcısı olduğu bu özelliği etherium ve bitcoinin izlediği buna karşın Shanghai, BİST100 ve DAX endekslerinin volatilite alıcısı oldukları, bu endeksleri litecoin ve ripplenin izlediği belirlenmiştir. Çalışmada ayrıca COVID-19 salgın döneminde volatilite yayılım endeksinin önemli derecede arttığı, COVID-19 aşılama süreciyle birlikte volatilite yayılım endeksinin tekrar azalmaya başladığı anlaşılmıştır., Cryptocurrencies are digital currencies. It is an algorithm that maintains and confirms data without the use of a central database in the blockchain system. Cryptocurrencies have emerged as an alternative to the existing money market for purposes such as decentralized money, low transaction costs and fast fund transfer. Over time, it has been seen that the crypto market also exhibits alternative features to the capital markets. In this study, the volatility spillover between cryptocurrencies and stock exchanges is examined. In the study, bitcoin, etherium, litecoin and ripple were used to represent cryptocurrencies, while S&P500 (USA), DAX (Germany), Shanghai (China) and BIST100 (Turkey) indices were used to represent stock markets. The study period was formed as 24 August 2016 – 18 November 2021 and the volatility spillover was investigated with the Diebold and Yılmaz (2012) spillover index. In the study, it was observed that there is a bidirectional volatility spillover between stock market index and cryptocurrency returns. Looking at the net volatility spillover, it is understood that the S&P500 index is a volatility emitter in the sample, followed by etherium and bitcoin. On the other hand, it has been determined that Shanghai, BIST100 and DAX indices are volatility receivers, followed by litecoin and ripple. In the study, it was also understood that the volatility spillover index increased significantly during the COVID-19 epidemic period, and that the volatility spillover index started to decrease again with the COVID-19 vaccination process.

Literatürde negatif şokların pay senedi endeksleri üzerinde asimetrik volatilite etkisi olduğu savunulmaktadır. Bu çalışmada Borsa İstanbul’da işlem gören Likit Banka Endeksi (XLBNK), Banka Dışı Likit 10 Endeksi (X10XB) ve endeks vadeli işlem sözleşmelerinin 20 Aralık 2019 – 30 Eylül 2022 dönemine ilişkin günlük kapanış fiyatları kullanılmıştır. Çalışmanın temel amacı, COVID 19 pandemisinin spot pay senedi endeksleri üzerindeki asimetrik volatilite etkisinin GARCH tipi modellerle incelenmesi ve analiz sonuçlarının değerlendirilmesidir. Uygulama aşamasında elde edilen bulgular, COVID 19 pandemisinin (olumsuz şokların) spot pay senedi endeksleri üzerinde asimetrik volatilite etkisinin olmadığını göstermiştir. Bununla birlikte geçmiş dönem şoklarının spot pay senedi endekslerinin volatilitesi üzerinde kalıcılığa neden olduğu sonucuna ulaşılmıştır., In the literature, it is argued that negative shocks have an asymmetric volatility effect on stock indices. In this study, BIST Liquid Bank Index (XLBNK), BIST Liquid 10 Ex Banks Index (X10XB) and index futures contracts between 20 December 2019 and 30 September 2022 the daily closing prices were used. The main purpose of the study is to examine the asymmetric volatility effect of the COVID 19 pandemic on spot stock indices with GARCH type models and to evaluate the analysis results. Application results showed that the COVID 19 pandemic (negative shocks) had no asymmetric volatility effect on spot stock indices. However, it has been concluded that the shocks of the past period cause persistence on the volatility of the spot stock indices.

The main purpose of this study is to evaluate the relationship between financial markets and terrorism within the scope of terrorist incidents that occur in a certain period and to reveal their effects on the Dollar, Euro, and gold index. In this study, the effects of three terrorist incidents that took place in Turkey between 7 June and 1 November 2015 on financial markets were examined. An introductory research technique was used to measure and evaluate the effects of terrorist incidents on financial markets. Among the three indicators examined as a result of the study, the harshest and rapid response to terrorist acts was given by the US Dollar; It has been observed that the Euro is in a relatively more stable upward trend compared to the US Dollar. When gold prices are analyzed, it is seen that there are daily reactions and changes following the date of the terrorist acts, but the market stabilizes afterward. In this context, it is possible to say that the Turkish lira depreciated against the currency, especially during the periods when terrorist attacks against civilians intensified, even though the ongoing terrorist attacks against combat forces or civilians in Turkey since the 1990s did not have a major impact on the exchange rate volatility on its own. However, as a country among developing economies like Turkey, it is clear that the fragile market structure is also a factor that should not be ignored, Bu çalışmanın temel amacı, finansal piyasalar ve terörizm ilişkisini belirli bir periyotta gerçekleşen terör olayları kapsamında değerlendirerek Dolar, Avro ve altın endeksi üzerindeki etkilerini ortaya koymaktır. Yürütülen bu çalışmada 7 Haziran – 1 Kasım 2015 tarihleri arasında Türkiye’de gerçekleşen üç terör olayının finansal piyasalar üzerindeki etkisi incelenmiştir. Terör olaylarının finansal piyasalar üzerindekileri etkilerini ölçmek ve değerlendirmek amacıyla tanıtıcı araştırma tekniği kullanılmıştır. Çalışma neticesinde incelenen üç gösterge içerisinde terör eylemlerine yönelik en sert ve hızlı tepkinin Amerikan Doları tarafından verildiği; Avro’nun ise Amerikan Dolarına kıyasla görece daha stabil bir artış trendinde olduğu görülmüştür. Altın fiyatları incelendiğinde ise terör eylemlerinin gerçekleştiği tarihi takiben günlük tepki ve değişiklikler olduğu ancak sonrasında piyasanın stabilize olduğu görülmüştür. Bu çerçevede, Türkiye’de 1990’lardan itibaren süregelen muharip güçlere veya sivillere yönelik gerçekleştirilen terör saldırılarının döviz kuru volatilitesi kapsamında tek başına büyük bit etki arz etmese de özellikle sivillere yönelik olarak gerçekleştirilen terör olaylarının yoğunlaştığı dönemlerde Türk lirasının dövize karşı değer kaybettiğini söylemek mümkündür. Ancak Türkiye gibi gelişmekte olan ekonomiler arasında yer alan bir ülke olarak kırılgan piyasa yapısının da göz ardı edilmemesi gereken bir faktör olduğu açıktır.

The COVID-19 outbreak, which emerged at the beginning of 2020, had a significant impact on economies and financial markets. As all sectors were affected, the banking sector was also affected by the COVID-19 crisis, and the banking sector also assumed responsibility in preventing COVID-19. It was investigated that the effects of the COVID-19 crisis on the Turkish banking sector in this paper. It was used that Borsa Istanbul (BIST) banking sector index and daily COVID-19 cases for the period January 2020 - November 2021 in the study. In the study, in which the EGARCH method was applied, it was observed that COVID-19 had a limited positive effect on the BIST banking sector index returns, but negatively affected the volatility. In addition, it has been observed that the leverage effect, where negative news is more than positive news., 2020 yılı başında ortaya çıkan COVID-19 salgını ekonomileri ve finansal piyasaları önemli derecede etkilemiştir. Tüm sektörlerin etkilendiği gibi bankacılık sektörü de COVID-19 krizinden etkilenmiş, bankacılık sektörü aynı zamanda COVID-19’la mücadelede sorumluluk üstlenmiştir. Bu çalışmada COVID-19 krizinin Türk bankacılık sektörüne etkileri araştırılmıştır. Çalışmada Ocak 2020 – Kasım 2021 dönemine ait Borsa İstanbul (BİST) bankacılık sektör endeksi ve günlük COVID-19 vakaları kullanılmıştır. EGARCH yöntemi uygulanan çalışmada COVID-19’un BİST bankacılık sektör endeks getirilerini sınırlı düzeyde pozitif buna karşın volatiliteyi negatif etkilediği görülmüştür. Çalışmada ayrıca negatif haberlerin pozitif haberlerin etkisinden fazla olduğu kaldıraç etkisi de görülmüştür.

COVID-19’un yarattığı sağlık krizi, son dönemlerde dünyanın önemli bir kısmını aynı sorun paydasında birleştirmiştir. Ekonomi ve finans perspektifinden bakıldığında, hala yaşanmakta olan krizin reel kesime ve sermaye piyasalarına olan etkisi pek çok çalışma ile ortaya konulmuştur. Bu çalışmanın amacı, COVID-19 krizinin BIST100 endeks getiri volatilitesine etkisinin araştırılması ve son yaşanan 2008 küresel finansal kriz ile karşılaştırılmasıdır. Bunun için BIST100 endeks getirilerinin volatilitesi 2006-2020 dönemleri arasında incelenmiştir. Çalışmada BIST100 endeks getiri volatilitesi ARCH, GARCH, ARCH-M, GARCH-M, TGARCH ve EGARCH yöntemleri ile analiz edilmiştir. Söz konusu analiz yöntemleri, tüm varsayımları ve kısıtlamaları sağlamaktadır. Çalışmada, öncelikle BIST100 endeksinin günlük getirilerinin durağanlığı analiz edilmiş ve serilerin düzeyde durağan olduğu görülmüştür. Durağan olduğu belirlenen serilerde Haziran 2006-Aralık 2010 dönemi küresel finansal kriz ve Ocak 2020-Eylül 2020 dönemi COVID-19 dönemi olarak belirlenmiş ve bu dönemlere kukla (0,1) değişkenler atanarak modeller kurulmuştur. Çalışma sonuçları genellenecek olursa, COVID-19 ve 2008 küresel finansal kriz dönemlerinin endeks volatilitesi üzerindeki etkileri kabul edilebilmektedir. Ancak bu etki, COVID-19 döneminden ziyade 2008 küresel finansal kriz döneminde daha belirgin olarak görülmektedir. Bunun yanında BIST100 endeksinde asimetrik etki ve kaldıraç etkisinin olduğu da bulgular arasındadır., The purpose of this study is to investigate the impact of the COVID-19 crisis on capital markets and to compare it with the recent 2008 global financial crisis. For this purpose, the volatility of BIST100 index returns was examined between 2006-2020 periods. In the study, BIST100 index return volatility was analyzed by ARCH, GARCH, ARCH-M, GARCH-M, TGARCH and EGARCH methods. These methods provide all assumptions and limitations. First, the stability of the daily returns of the BIST100 index was analyzed and it was observed that the series were stationary in level. In the study, the period of June 2006- December 2010 was determined as the global financial crisis and the period of January 2020-September 2020 as the COVID-19 period, and models were established by assigning dummy (0,1) variables to these periods. In general, the effects of the COVID-19 and 2008 global financial crisis periods on index volatility are acceptable. However, this effect is more significant in the 2008 global financial crisis period than in the COVID-19 period. In addition, it was found that there is an asymmetric effect and leverage effect in the BIST 100 index.

A slowing trend in the pace of growth, persistent mass unemployment, low productivity gains, competitiveness limited to certain sectors, etc. are all indicators that illustrate the obsolescence of the Moroccan growth model. Nearly seven decades after independence, growth in Morocco remains even less reassuring, unstable and volatile, highly correlated with climatic variability, and generating budget and trade deficits. Certainly, the achievements are numerous, but the bottlenecks are even more so. This observation leads us to question the growth model(s) adopted since independence if we really have any. The objective of this paper is to study the characteristics of economic growth in Morocco, from independence to 2020, based on data from the World Bank, the High Commission for Planning (HCP), the foreign exchange office, the Ministry of Economy and Finance, etc. The objective is to identify the configuration of the Moroccan growth model, as well as to highlight the obstacles that hinder the emergence of our economy. After having exposed a literature review of the various models of economic growth, we described the profile of the economic growth in Morocco since the sixties to two thousand and twenty, and this by the analysis of the various plans adopted by the public authorities. This analysis allowed us to identify the three growth models that Morocco adopted: a first Moroccan one at the beginning, aiming at the Moroccanisation of the economy, then a second one qualified as anti-social in the eighties and finally a third one called platform or FDI model at the beginning of the two thousand years. To finish our study by emphasizing the signs of breathlessness of our growth model. JEL Classification: F43, O47. Paper type : Empirical research, Ralentissement tendanciel du rythme de la croissance, pérennité d’un chômage jugé de masse, des gains de productivité chétifs, compétitivité limitée à certains secteurs, etc. sont autant d’indices que nous pouvons citer à titre indicatif et non limitatif pour illustrer la caducité du modèle de croissance marocain. Près de sept décennies après l'indépendance, la croissance au Maroc demeure encore moins rassurante, une croissance instable et volatile, fortement corrélée à la variabilité climatique, génératrice de déficit budgétaire et commercial. Certes, les exploits sont nombreux, mais les goulots d’étranglement sont d’autant plus. Ce constat nous pousse à s’interroger sur le/les modèle(s) de croissance adopté(s) depuis l’indépendance, si on en dispose à vrai dire! L’objectif de ce papier est d’étudier les grands traits de la croissance économique au Maroc, et ce, depuis l’indépendance jusqu’aux années 2020, en se basant sur les données offertes par la banque mondiale, le Haut-Commissariat au Plan (HCP), l’office des changes, le ministère de l’Économie et des Finances, etc. La finalité escomptée est d’identifier la configuration du modèle de croissance marocain, mais aussi mettre l’accent sur les pierres d’achoppement qui entravent l’émergence de notre économie. Après avoir exposé une revue de littérature des différents modèles de croissance économique, nous avons décortiqué le profil de la croissance économique au Maroc depuis les années soixante à deux mille vingt, et ce par l’analyse des différents plans adoptés par les pouvoirs publics. Une telle analyse nous a permis d’identifier les trois modèles de croissance qu’a adopté le Maroc: un premier Maroco-marocain au départ, visant la marocanisation de l’économie, puis un deuxième qualifié d’antisocial dans les années quatre-vingts et enfin un troisième dit de plateforme ou d’IDE au début des années deux mille. Pour finir notre étude en mettant l’accent sur les signes d’essoufflement de notre modèle de croissance. Classification JEL: F43, O47. Type de l’article: article empirique

Le couronnement d’un marché dépend en premier lieu de la qualité de la circulation d’information entre les différents acteurs. Pour le cas des marchés agricoles, il est flagrant de remarquer que l’asymétrie d’information constitue dans les faits une caractéristique structurelle marquante propre à leur fonctionnement. Du côté des producteurs, l’information sur les prix devait les guider à mieux répondre aux « signaux du marché » en prenant en compte la volatilité des prix dans leurs calculs économiques. Cet article vérifie l’efficacité informationnelle des marchés des produits agricoles chez les producteurs. Les résultats du modèle empirique, notamment le modèle VAR, a pas permis de de confirmer l’hypothèse d’efficacité informationnelle du marché du côté des producteurs.

La classe des modèles à chaîne de Markov cachée (HMM, Hidden Markov Models) permet, entre autres, de modéliser des données financières. Par exemple, dans ce type de modèle, la distribution du rendement sur un actif financier est exprimée en fonction d'une variable non-observée, une chaîne de Markov, qui représente la volatilité de l'actif. Notons que les dynamiques de cette volatilité sont difficiles à reproduire, car la volatilité est très persistante dans le temps. Les HMM ont la particularité de permettre une variation de la volatilité selon les états de la chaîne de Markov. Historiquement, ces modèles ont été estimés avec un nombre faible de régimes (états), car le nombre de paramètres à estimer explose rapidement avec le nombre de régimes et l'optimisation devient vite difficile. Pour résoudre ce problème une nouvelle sous-classe de modèles à chaîne de Markov cachée, dite à haute dimension, a vu le jour grâce aux modèles dits factoriels et à de nouvelles méthodes de paramétrisation de la matrice de transition. L'objectif de cette thèse est d'étendre cette classe de modèles avec de nouvelles approches plus générales et de montrer leurs applications dans le domaine financier. Dans sa première partie, cette thèse formalise la classe des modèles factoriels à chaîne de Markov cachée et étudie les propriétés théoriques de cette classe de modèles. Dans ces modèles, la dynamique de la volatilité dépend d'une chaîne de Markov latente de haute dimension qui est construite en multipliant des chaînes de Markov de dimension plus faible, appelées composantes. Cette classe englobe les modèles factoriels à chaîne de Markov cachée précédemment proposés dont les composantes sont de dimension deux. Le modèle MDSV (Multifractal Discrete Stochastic Volatility) est introduit afin de pouvoir considérer des composantes de dimension supérieure à deux, généralisant ainsi les modèles factoriels existants. La paramétrisation particulière de ce modèle lui offre suffisamment de flexibilité pour reproduire différentes allures de décroissance de la fonction d'autocorrélation, comme celles qui sont observées sur les données financières. Un cadre est également proposé pour modéliser séparément ou simultanément les données de rendements financiers et de variances réalisées. Une analyse empirique sur 31 séries d'indices financiers montre que le modèle MDSV présente de meilleures performances en termes d'estimation et de prévision par rapport au modèle realized EGARCH. La modélisation par l'entremise des modèles factoriels à chaîne de Markov cachée nécessite qu'on définisse le nombre N de composantes à multiplier et cela suppose qu'il n'existe pas d'incertitude lié à ce nombre. La seconde partie de cette thèse propose, à travers une approche bayésienne, le modèle iFHMV (infinite Factorial Hidden Markov Volatility) qui autorise les données à déterminer le nombre de composantes nécessaires à leur modélisation. En s'inspirant du processus du buffet indien (IBP, Indian Buffet Process), un algorithme est proposé pour estimer ce modèle, sur les données de rendements financiers. Une analyse empirique sur les données de deux indices financiers et de deux actions permet de remarquer que le modèle iFHMV intègre l'incertitude liée au nombre de composantes pour les estimations et les prévisions. Cela lui permet de produire de meilleures prévisions par rapport à des modèles de référence., Hidden Markov Models (HMMs) are popular tools to interpret, model and forecast financial data. In these models, the return dynamics on a financial asset evolve according to a non-observed variable, a Markov chain, which generally represents the volatility of the asset. This volatility is notoriously difficult to reproduce with statistical models as it is very persistent in time. HMMs allow the volatility to vary according to the states of a Markov chain. Historically, these models are estimated with a very small number of regimes (states), because the number of parameters to be estimated grows quickly with the number of regimes and the optimization becomes difficult. The objective of this thesis is to propose a general framework to construct HMMs with a richer state space and a higher level of volatility persistence. In the first part, this thesis studies a general class of high-dimensional HMMs, called factorial HMMs, and derives its theoretical properties. In these models, the volatility is linked to a high-dimensional Markov chain built by multiplying lower-dimensional Markov chains, called components. We discuss how previously proposed models based on two-dimensional components adhere to the factorial HMM framework. Furthermore, we propose a new process---the Multifractal Discrete Stochastic Volatility (MDSV) process---which generalizes existing factorial HMMs to dimensions larger than two. The particular parametrization of the MDSV model allows for enough flexibility to reproduce different decay rates of the autocorrelation function, akin to those observed on financial data. A framework is also proposed to model financial log-returns and realized variances, either separately or jointly. An empirical analysis on 31 financial indices reveals that the MDSV model outperforms the realized EGARCH model in terms of fitting and forecasting performance. Our MDSV model requires us to pre-specify the number of components and assumes that there is no uncertainty on that number. In the second part of the thesis, we propose the infinite Factorial Hidden Markov Volatility (iFHMV) model as part of a Bayesian framework to let the data drive the selection of the number of components and take into account the uncertainty related to the number of components in the fitting and forecasting procedure. We also develop an algorithm inspired by the Indian Buffet Process (IBP) to estimate the iFHMV model on financial log-returns. Empirical analyses on two financial indices and two stocks show that the iFHMV model outperforms popular benchmarks in terms of forecasting performance.

Davranışsal iktisat teorisi günümüzde rasyonel ve mekanik birey anlayışı yerine sınırlı rasyonel bireyi ifade eden gerçekçi birey yaklaşımını ortaya çıkarmıştır. Son yıllarda yapılan çalışmalar sonucunda da bireylerin geleneksel iktisat modelindeki insan tanımına uymadığı saptanmıştır. Öte yandan davranışsal iktisat alanında yapılan çalışmalar ise insana özgü faktörlerin karar verme sürecinde etkili olduğunu göstermiştir. Bu çalışmanın amacı; Bist-100 getiri fiyat dolar endeksindeki değişimlerin sebebini davranışsal finans açısından açıklamak ve yatırımcıların karar verirken nasıl davrandıklarını tespit etmektir. Çalışma da bu konu üzerine, 2008 – 2021 yılları arasında Bist-100 fiyat dolar endeksi bağımlı değişken, CDS, RİSE, VIX ve reel TL faiz oranı bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Analizlerde sırasıyla birim kök testleri, ARDL sınır testi ve Toda Yamamoto nedensellik testi uygulanmıştır. Sonuç olarak, finansal kararların bireyler için karmaşıklık ve belirsizlik içerdiği gözlemlenmiştir. Behavioral economic theory has revealed the realistic individual approach, which expresses the limited rational individual instead of the rational and mechanical individual understanding. As a result of studies conducted in recent years, it has been determined that individuals do not comply with the definition of human in the traditional economic model. On the other hand, studies in the field of behavioral economics have shown that human-specific factors are effective in the decision-making process. The aim of this study; It is to explain the reason for your changes in the Bist-100 return price dollar index in terms of behavioral finance and to determine how investors behave while making their decisions. In this study, Bist-100 price-dollar index was used as dependent variable, CDS, RİSE, VIX and real TL interest rate were used as independent variables between 2008 and 2021. In the analysis, unit root tests, ARDL bounds test and Toda Yamamoto causality test were applied, respectively. As a result, it has been observed that financial decisions include complexity and uncertainty for individuals.