There are a numerous number of methods that can be used in financial markets to forecast in the literature; the prominence of predicting is to give the investment community the ability to build their prospect vision decisions about the future expectations, assets allocation, portfolio management, assets pricing and other benefits. This study presents the Autoregressive Moving Average model, Generalized Autoregressive Conditional Hetroscedasticity models, and Vector Autoregressive model which are from the most important forecasting mechanisms that we can use, in financial time series data. The main aim of this study is to predict the volatility of Amman Stock Exchange as one of the emerging markets for the banking sector index volatility using ARIMA model, insurance sector using GARCH models, and the role of oil price in financial sectors performances in ASE by using VAR model. Firstly, we check the stationarity by using unit root test which indicates that there is a stationarity at level for all sectors banking, insurance, and financial sectors. Secondly, the resulted models for this study for banking sector volatility is: ARIMA (0, 0, 1), CGARCH model is the best for insurance sector volatility. Finally, there is no interaction between international oil prices and financial sectors in ASE according to VAR model. Keywords: Financial Markets, Volatility, ARIMA, GARCH, VAR
ÖZ: Finansal piyasalara yönelik tahminler için literatürde birtakım yöntemler mevcuttur; bu tahmin yöntemlerinin amacı, yatırımcılara, geleceğe yönelik beklentilerle ilgili, varlık dağıtımlarında, portföy yönetiminde, varlık fiyatlandırmasında, ve diğer benzeri faydalar konusundaki kararlarında yardımcı olmak ve ışık tutmaktır. Bu çalışma, otoregresif hareketli ortalamalar modeli, otoregresif değişen varyans modeli, ve vektör otoregresif model yöntemlerini, ki bunlar sahada bilinen en popüler yöntemlerdir, kullanarak finansal serilerle ilgili tahmin yürütmektir. Bu bağlamda, bu çalışmanın temel amacı, gelişmekte olan piyasalardan biri olan Amman Borsası’nda (ASE), ARIMA ve GARCH yöntemlerini kullanarak bankacılık ve sigortacılık sektörleri indekslerindeki dalgalanmaları tahmin etmek ve VAR yöntemlerini de kullanarak petrol fiyatlarının finansal dalgalanmalarla olan ilişkisini ortaya çıkarmaktır. İlk etapta, serilerin durağanlık testleri yapılmıştır ve Ürdün bankacılık ve finans piyasalarındaki bankacılık, sigortacılık, ve finans sektörü indeks serilerinin durağan olduğu sonucuna varılmıştır. İkinci olarak, bu çalışmada, bankacılık sektörü için ARIMA (0, 0, 1) yönteminin ve sigortacılık sektörü için CGARCH yönteminin en uygun yöntem olduğu sonucuna varılmıştır. Son olarak, bu çalışmada, VAR yöntemleri sonucunda, uluslararası petrol fiyatları ile ASE’de işlem gören bankacılık ve finans sektörlerinin indekslerindeki dalgalanmaları arasında anlamlı bir ilişki tespit edilememiştir. Anahtar Kelimeler: Finansal Piyasalar; Dalgalanma; ARIMA; GARCH; VAR.
