GREEN BONDS IN CLIMATE FINANCE AND FORECASTING OF CORPORATE GREEN BOND INDEX VALUE WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Authors : Dilşad Tülgen Çetin

Pages : 138-157

Doi:10.54452/jrb.992368

View : 25 | Download : 9

Publication Date : 2022-06-27

Article Type : Research

Abstract :Küresel iklim değişikliğinin etkileri ve artan çevre bilinci, iklim projelerinin ve buna bağlı olarak iklim finansmanı ve yeşil tahvillerin öneminin artmasına yol açmıştır. Artan önemine karşın yeşil tahvillere ilişkin fiyat tahmin çalışmalarının son derece az olması, bu çalışmanın temel motivasyonunu oluşturmuştur. Bu makalenin amacı, yeşil tahvillerin kavramsal çerçevesini ele alarak kurumsal yeşil tahvil fiyatlarını Yapay Sinir Ağı modeli ile tahmin etmek ve tahmin ediciyi belirlemektir. Bu amaçla, girdi olarak S&P 500 endeks fiyatlarının ve çıktı olarak S&P yeşil tahvil endeks fiyatlarının belirlendiği Çok Katmanlı Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağı modeli tasarlanmıştır. Konvansiyonel tahvil fiyatlarının kurumsal yeşil tahvillerin tahmincisi olup olmadığını belirlemek için tahmin modelinin tek girdisi olarak S&P 500 endeksi kullanılmıştır. Bulgular, kurumsal yeşil tahvil fiyatlarının %1,13 Ortalama Mutlak Yüzde Hatası (MAPE) ve %98,93 Regresyon Belirleme Katsayısı (R2) ile tahmin edildiğini göstermektedir. Araştırmanın sonuçları, yeşil tahvil yatırımcıları ve piyasa yapıcıları için kârı en üst düzeye çıkarmak ve/veya riski en aza indirmek için veriler sağlarken, politika yapıcılar için iklim projelerini finanse etmede yeşil tahvillerin etkinliğine ilişkin iç görü sağlamaktadır Bu makale, MLF-ANN modelinin kurumsal yeşil tahvillerin tahmininde etkinliğini kanıtlaması ve konvansiyonel tahvillerin yeşil tahvillerin tahmincisi olduğunu ortaya koyması açısından literatürdeki ilk çalışmadır. Bu nedenle çalışmanın ileride yapılacak çalışmalara ışık tutması beklenmektedir.
Keywords : Yeşil tahvil tahmini, Yapay Sinir Ağı modeli, Yeşil tahvillerin tahmincisi, Konvansiyonel tahviller