Ekonometrinin saygın ismi
1961 yılında Ankara'da doğan Prof. Dr. Ramazan Gençay'ın, 1986 ODTÜ İktisat Bölümü'nden Lisans, 1987 yılında Guelph Üniversitesi'nden (Kanada) Yüksek Lisans ve 1991 yılında Houston Üniversitesi'nden (ABD) İktisat Doktoru (Ph. D) dereceleri bulunuyor. Akademik kariyerine 1991 yılında Windsor Üniversitesi'nde (Kanada) Yardımcı Doçent olarak başlayan Gençay, 1997 yılından bu yana aynı üniversitede profesör olarak görevini sürdürüyor. 1997 ve 1999 yılında Bilkent Üniversitesi'nde ziyaretçi profesör olarak bulunan Prof. Gençay, halen Bilkent ve Windsor Üniversitelerinde öğretim üyesi. Prof. Gençay'ın uzmanlık alanını; Parametrik Olmayan Ekonometri, Gözlemlenen Verilerden Kaotik Dinamiklerin Belirlenmesi ve Finansal Ekonometri oluşturuyor. Gençay'ın uluslararası dergilerde yayımlanmış 35'in üzerinde makalesi bulunuyor. "Türkiye Bilimler Akademisi Genç Araştırmacı Ödülü" sahibi olan Gençay, risk yönetimi şirketi Algorithmics'in 23 Ekim'de Conrad Otel'de yapılacak toplantısına konuşmacı olarak katılacak.

En sağlıklı ölçüm "Yüksek Frekans Finansal Analiz"
*Yüksek frekans finansal analizin temellerini ne oluşturuyor?

İlk aşamada piyasadaki verilerin temel istatistiksel özellikleri minimum varsayım yapılarak belirlenmeye çalışılıyor. Bu aşama, örneğin uygulamalı iktisatta o kadar önemli değildi. Çünkü kısıtlı sayıda veri var ve bu verilerin temel istatiksel özellikleri kolayca hesaplanabiliyor. Kamuoyunda en fazla dikkati çeken enflasyon verilerine bakarsanız, son otuz yıldaki aylık enflasyon rakamlarının toplamı 350 civarında. Yüksek frekans finansal analizde 350'lik bir veri seti bir saatin altındaki bir sürede oluşabilir. İkinci aşama, belirlenen istatiksel özelliklerden yola çıkarak uygun bir modelle yapılması. Sonuç olarak, geliştirilen modellerin piyasalardaki dinamikleri açıklama başarısı yanında geleceğe yönelik güvenilir öngörüde bulunmasına çalışıyoruz.

* Banka ve finansal kurumlar açısından bakıldığında "yüksek frekans" analizinin ima ettiği şeyler neler?

Mevcut risk yönetimi modellerinin pek çoğu var denilen "riskteki değer" ölçümüne gereksinim duyuyor. Bunun için de genellikle günlük veriler kullanılır. Örneğin saat 7:00'de oluşan bir fiyat alınıyor ve bu değer hesaplanıyor. Aynı hesaplamayı saat 5:00'deki bir fiyatla da yapabilirsiniz, başka bir saatteki fiyatla da. Örneğin Ocak 1999'da bir yatırımcı her gün saat 5:00'te yapılan hesaplamalara göre 100 milyon dolarlık dolar-yen portföyünden yüzde 1 ihtimalle 56 milyon dolar kaybetme riski taşırken, aynı portföy saat 7:00'de yapılan hesaplamalara göre yine yüzde 1 ihtimalle 18 milyon dolar kaybetme riski taşıyordu. Hangisi daha doğru? İkisi de değil. Eğer yüksek frekans veri kullanılsaydı, daha güvenilir bir sonuç elde etmek mümkün olacaktı.