This study examines the performance of the GARCH and stochastic volatility (SV) models incorporating jumps in terms of returns. Therefore, in addition to standard GARCH and SV models, it also takes into account the GARCH with jumps and SV with jumps models for the Turkish stock market including the ISE100, ISE Financial and ISE Industrial stock indices. All the models are estimated using Bayesian techniques and, as a Bayes factor, log ML is applied to compare the performances of the models. The results show that (i) the jump probability is 0.06, equating to nearly three jumps per year in the Turkish stock market; (ii ) incorporating jumps into the models improves their performance; and (iii) the best model is the SV model with jumps, while the standard SV model and SV with jumps model outperform the standard GARCH and GARCH with jumps models.

Keywords: Volatility, Jumps, GARCH model, Stochastic volatility model, Turkish stock market

Bu çalışmada finansal varlık fiyatlarındaki yüksek oranlı ani değişimlerin (jump) stokastik volatilite (SV) ile GARCH modellerine dahil edilmesinin bu modellerin performansları üzerindeki etkisi incelenmiştir. Analizler BİST100, BİST Mali ve BİST Sınai endeksleri dikkate alınarak yapılmıştır. Modeller Bayesyen yöntemi ile tahmin edilmiş ve model performanslarının karşılaştırılmasında bir Bayes faktörü olarak Log-ML değerinden yararlanılmıştır. Çalışma bulguları Türk hisse senedi piyasalarındaki yüksek oranlı ani değişimlerin yılda yaklaşık 3 kez gerçekleştiğini, bu etkinin standart GARCH ve SV modellerine dahil edilmesinin model performanslarını arttırdığını, neredeyse her durumda SV modellerinin GARCH modellerinden daha iyi bir performans sergilediğini ve her durumda en iyi performansı sergileyen modelin yüksek oranlı ani değişimleri dikkate alan SV (SV with jumps) modeli olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler: Volatilite, jump faktörü, GARCH modeli, Stokastik volatilite modeli, Hisse senedi piyasası