Finansal piyasalarda risk ölçüsü olarak kullanılan Riske Maruz Değer (VaR), belirli bir zaman periyodunda ve güven düzeyinde elde tutulan portföyün uğrayacağı maksimum kaybı para miktarı olarak ifade eder. VaR, portföyün mümkün kayıplarının istatistiksel ölçüsünü özetleyen tek bir rakam olma özelliği taşımaktadır. Bu nedenle, yönetici kadrolarının ortaya çıkan tek bir rakama bakarak riskin karşılanabilir olup olmadığına dair karar almalarına yardımcı olmakta, dolayısıyla riskten korunmalarını sağlamaktadır. Finansal raporlarda sunulma zorunluğu bulunan VaR, piyasalarda faaliyet gösteren kurumlar tarafından da geniş kabul görmektedir.

Bu kitap finansal risk ölçümünde kullanılan VaR hesaplama yöntemlerini hem teorik hem de uygulamalı olarak ele almaktadır. Ayrıca bölüm sonlarında yer alan VaR uygulamalarına ait R kodları kitabın sonunda okuyucuya sunulmaktadır. Kitapta bulunan konular ana başlıklar ile aşağıdaki gibidir:

–      Risk Kavramı ve Ölçülmesi

–      Riske Maruz Değer (VaR)

–      Tutarlı Risk Ölçülerinin Özellikleri

–      Koşullu VaR

–      Varyans-Kovaryans Yaklaşımı

–      Tarihi Simülasyon Yaklaşımı

–      Monte Carlo Yaklaşımı

–      Hareketli Ortalamalarla Volatilile Modeli

–      Geriye Dönük Test

–      R Ugyulama Kodları

Understanding the behavior of asset prices is essential in evaluating investment decisions so that practitioners and academics have been investigating what assets are worth and whether asset prices are predictable. The degree of stock return predictability is a statistical concept and totally an empirical issue. In this study, we conduct an empirical application on the equity premium forecastability concept. We consider both macroeconomic and technical indicators in order to predict the equity risk premiums of selected thirteen stock markets including Belgium, Greece, Malaysia, Mexico, Portugal, Spain, Taiwan, Turkey, Brazil, Hong-Kong, India, Russia, and South Africa. Incorporating information from all indicators including domestic and foreign macroeconomic indicators, oil price changes, and technical indicators provides in-sample fitting gains. Out-of-sample forecasting results show that the strategy of combining forecasts provides out-of-sample gains. Portfolio performance analyses suggests following the forecasts generated by the proposed models to obtain positive returns over the buy-and-hold strategy.