Investigation of Grain Commodity Price Volatility Using Markov Switching Asymmetric Garch Models


Creative Commons License

ÖZER H., YARBAŞI İ. Y.

İşletme Araştırmaları Dergisi, vol.15, no.1, pp.500-513, 2023 (Peer-Reviewed Journal) identifier

Abstract

Purpose – Financial market volatility plays an important role as an indicator of both economic performance and financial stability. Alternative GARCH type time series models have been one of the most preferred approaches to achieve this goal. The use of the MS-GARCH approach has also emerged in modeling the structural changes in financial time series. This study aims to contribute to the empirical literature by modeling the volatility of the returns of the four main grain commodities (wheat, oats, corn and soybeans) traded in the futures grain commodity markets with asymmetric MS-GARCH structures. Design/methodology/approach – For the purpose of the research, volatility analyzes were performed for four grain commodities using asymmetric MS-GARCH models. The data sets used in the research were obtained from the investing.com database on a daily basis and cover the period of 2014-2022. RStudio 2022.07.2 program was used in the analysis of the research. Findings – According to the results obtained from the asymmetric MS-GARCH models performed in the study, the existence of persistent regime structures was determined in wheat, oat, corn and soybean commodities. It was concluded that commodity returns remained in the low volatility period when they were in the low volatility period or again in the high volatility period when they were in the high volatility period. It has been determined that negative shocks that occur when all commodities are in the low volatility regime have more impact on volatility than positive shocks. It has been determined that there is a leverage effect on the grain commodity returns. It was observed that wheat yields were 25%, corn yields 21%, soybean yields 1.2% and oat yields 12% in high volatility period. Discussion – The use of MS-GARCH type models, which enable the analysis of price volatility according to different regime structures, will enable more precise predictions to be made in an environment of high uncertainty, and reduce the risks that may occur.
Amaç – Finansal piyasa oynaklığı hem ekonomik performans hem de finansal istikrar göstergesi olarak önemli rol oynamaktadır. Alternatif GARCH tipi zaman serisi modelleri, bu amacın gerçekleştirilmesinde en çok tercih edilen yaklaşımlardan olmuşlardır. Finansal zaman serilerinde meydana gelen yapısal değişiklikleri modellemede de MS-GARCH yaklaşımı kullanımı ortaya çıkmıştır. Bu çalışma vadeli tahıl emtia piyasalarında işlem gören dört ana tahıl emtia (buğday, yulaf, mısır ve soya fasulyesi) getirilerinin oynaklığı asimetrik MS-GARCH yapılarıyla modelleyerek ampirik literatüre katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Yöntem – Araştırmanın amacı doğrultusunda, asimetrik MS-GARCH modelleri kullanılarak dört tahıl emtiası için oynaklık analizleri gerçekleştirilmiştir. Araştırmada kullanılan veri setleri investing.com veri tabanından günlük olarak elde edilmiş olup, 2014-2022 dönemini kapsamaktadır. Araştırmanın analizlerinde RStudio 2022.07.2 programı kullanılmıştır. Bulgular – Çalışmada gerçekleştirilen asimetrik MS-GARCH modellerinden elde edilen sonuçlara göre, buğday, yulaf, mısır ve soya fasulyesi emtialarıda ısrarcı rejim yapılarının varlığı belirlenmiştir. Emtia getirilerinin düşük oynaklık dönemindeyken tekrar düşük oynaklık döneminde veya yüksek oynaklık dönemindeyken tekrar yüksek oynaklık döneminde kaldığı sonucuna ulaşılmıştır. Ele alınan bütün emtiaların düşük oynaklık rejimindeyken meydana gelen negatif şokların, pozitif şoklara göre oynaklık üzerinde daha fazla etki ortaya çıkardığı tespit edilmiştir. Tahıl emtia getirilerinde kaldıraç etkisinin söz konusu olduğu belirlenmiştir. Buğday getirilerinin %25, mısır getirilerinin %21, soya fasulyesi getirilerinin %1,2 ve yulaf getirilerinin %12 yüksek oynaklık döneminde kaldığı görülmüştür. Tartışma – Fiyat oynaklıklarının farklı rejim yapılarına göre analiz edilmesini sağlayan MS-GARCH tipi modellerin kullanılması yüksek belirsizlik ortamında daha kesin öngörüler yapılmasını sağlayarak, meydana gelebilecek risklerin azaltılmasına sebep olacaktır.