Bekar, Engın2026-03-262026-03-2620222148-258610.15295/bmij.v10i2.2027https://doi.org/10.15295/bmij.v10i2.2027https://search.trdizin.gov.tr/en/yayin/detay/534567/bist100-endeksi-getiri-volatilite-modellemesinde-standart-ve-kartiller-arasi-degisim-genisliginin-onemi-kosullu-otoregresif-degisim-genisligi-kodg-modellerihttps://hdl.handle.net/20.500.14901/3886Finansal yatırım kararı alınırken ve risk yönetimi kapsamında politikalar belirlenirken göz önünde \rbulundurulması gereken en önemli kavram “risk” kavramıdır. Gelecekte karşılaşılabilecek farklı risk \rdüzeylerinin uygun yöntemle öngörülmesi, bu risklere karşı hazırlıklı olunması ve doğru kararlar \ralınması açısından büyük öneme sahiptir. Doğru öngörülerde bulunabilmek ise ancak, istatistiksel \rperformansı en yüksek modellerin belirlenmesiyle münkündür. Çalışmada, 3 Ocak 2011 – 24 Temmuz \r2020 dönemi BIST100 endeksi haftalık verilerine dayalı olarak endeks getiri volatilitesi tahminlerini \relde etmek ve istatistiksel performansı en yüksek modeli belirlemek amacıyla simetrik ve asimetrik \rmodeller arasından seçilen getiri bazlı “ARCH (1) Modeli” ve değişim genişliği bazlı “Koşullu \rOtoregresif Değişim Genişliği Modelleri (KODGM)” tahmin edilmiştir. Yapılan değerlendirmeler \rsonucunda, BIST100 getiri volatilitesi tahmininde kullanılabilecek en uygun modelin, hataların \rWeibull dağılımı izlediği, kaldıraç etkisinin dikkate alındığı ve aşırı değerlere karşı dirençli olan \r“Kartiller Arası Değişim Genişliği” ölçüsüne dayalı olarak tahmin edilen “WKODGX (1,1) Modeli” \rolduğu tespit edilmiştir. Tüm bulgular birlikte değerlendirildiğinde, değişim genişliği bazlı \rmodellerin, BIST100 endeks getirisi volatilite modellemesinde istatistiksel performansı belirgin bir \rbiçimde iyileştirdiği sonucuna varılmıştır.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessİktisatİstatistik ve OlasılıkArticle