Forecasting of Turkish Sovereign Sukuk Prices Using Artificial Neural Network Model

Authors : Dilşad Tülgen Çetin, Sedat Metlek

Pages : 241-254

View : 45 | Download : 19

Publication Date : 2021-12-30

Article Type : Research

Abstract :Son yıllarda yapay sinir ağları, finansal zaman serilerinin tahmini, finansal başarısızlığın öngörülmesi ve derecelendirme notlarının sınıflandırılması gibi birçok alanda başarıyla uygulanmaktadır. Bununla birlikte, İslami sermaye piyasalarının en yaygın ürünü olarak nitelendirilen sukuk fiyatlarının tahmininde hemen hemen hiç uygulanmamıştır. Sukuk yeni bir finansal varlık olduğu için bu alanda yeterli çalışma bulunmamaktadır.. Bu nedenle çalışmada, Türkiye’deki hazine sukuk fiyatlarının yapay sinir ağı modeli ile tahmin edilmesi ve sukuk fiyatlarının tahminindeki belirleyicilerin ortaya konulması amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda, Türkiye Hazine ve Maliye Bakanlığı tarafından ihraç edilen dolar bazlı uluslararası hazine sukuk fiyat verileri kullanılarak çok katmanlı geri beslemeli yapay sinir ağı modeli oluşturulmuştur. Dolar endeksi, volatilite endeksi, jeopolitik risk endeksi, Standard and Poor’s MENA sukuk endeksi ve Eurobond fiyatları geliştirilen modelin giriş değişkenlerini, hazine sukuk fiyatı ise modelin çıkışını oluşturmuştur. Sonuç olarak, hazine sukuk kapanış fiyatları tasarlanan model ile %99,98 başarı oranıyla doğru tahmin edilmiştir. Sukuk fiyatlarının yüksek başarıyla tahmini, sukuk yatırımcılarının risk algılamasının azaltılmasını ve kârlılığının artırılmasını sağlamada etkin bir rol oynayacaktır. Çalışmanın bulguları, yapay sinir ağı modelinin sukuk fiyatlarını tahmin etmede etkin bir model olduğunu kanıtlaması ve dolar endeksi, volatilite endeksi, jeopolitik risk endeksi, Standard and Poor’s MENA sukuk endeksi ve Eurobond fiyatlarının, sukuk fiyatlarını tahmin etmede belirleyici olduğunu ortaya koyması bakımından önem taşımaktadır.
Keywords : Sukuk, Fiyat Tahmini, Yapay Sinir Ağı, Jeopolitik Risk, Dolar Endeksi, Volatilite Endeksi