Cilt 7 Sayı 5 (2019): Business & Management Studies: An International Journal
Makaleler

İSLAMİ HİSSE SENEDİ PİYASALARININ SİSTEMATİK RİSKİNİN MARKOV REJİM DEĞİŞİM MODELİYLE İNCELENMESİ: KATILIM 30 ÖRNEĞİ

PDF
  • Fatih GÜÇLÜ
Fatih GÜÇLÜ
Dr. Öğr. Üyesi, Karabük Üniversitesi
DOI: https://doi.org/10.15295/bmij.v7i5.1366

Yayınlanmış 2019-12-25

Anahtar Kelimeler

  • Islamic Stock Markets, Capital Assets Pricing Model, Markov Regime Switching Model
  • İslami Hisse Senedi Piyasaları, Sermaye Varlıkları Fiyarlama Modeli, Markov Rejim Değişim Modeli

Nasıl Atıf Yapılır

GÜÇLÜ, F. (2019). İSLAMİ HİSSE SENEDİ PİYASALARININ SİSTEMATİK RİSKİNİN MARKOV REJİM DEĞİŞİM MODELİYLE İNCELENMESİ: KATILIM 30 ÖRNEĞİ. Business & Management Studies: An International Journal, 7(5), 2910–2924. https://doi.org/10.15295/bmij.v7i5.1366

Özet

Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul’da işlem gören İslami hisse senedi endeksi Katılım 30’un (KATLM) sistematik riskinin Markov Rejim Değişim Modeli (MS-SVFM) ile farklı oynaklık dönemleri için tahmin edilerek konvansiyonel hisse senedi endeksi Borsa İstanbul 100 Endeksine (BIST100) göre risk durumunun belirlenmesidir. Bu doğrultuda çalışmada, geleneksel doğrusal SVFM ve doğrusal olmayan MS-SVFM modelleri ile KATLM endeksine ait beta katsayıları tahmin edilmiştir. Daha sonra doğrusal model ile doğrusal olmayan model arasından en uygun modelin hangisi olduğuna, olabilirlik oranı testi (LR testi) sonuçlarına göre karar verilmiştir. Her iki modelden de elde edilen sonuçlara göre KATLM’nin sistematik riski BIST100’den düşük bulunmuştur. MS-SVFM sonuçları, doğrusal modelin aksine beta katsayılarının düşük ve yüksek oynaklık dönemleri arasında zamanla değişme eğiliminde olduğunu göstermiştir. LR testi sonuçları ise iki aşamalı Markov Rejim Değişim Modelinin veriyi doğrusal modelden daha iyi temsil ettiğini ortaya koymuştur.

PDF

İndirmeler

İndirme verileri henüz mevcut değil.

Referanslar

  1. Abbes, M. B. (2012). Risk and Return of Islamic and Conventional Indices. International Journal of Euro-Mediterranean Studies, 5(1), 1–23.
  2. Abdymomunov, A. ve Morley, J. (2011). Time variation of CAPM betas across market volatility regimes. Applied Financial Economics, 21(19), 1463–1478. doi:10.1080/09603107.2011.577010
  3. Ahmad, Z. ve Ibrahim, H. (2002). A Study of Performance of the KLSE Syariah Index. Malaysian Management Journal, 6(1–2), 25–34.
  4. Blume, M. E. (1971). On the Assessment of Risk. The Journal of Finance, 26(1), 1–10.
  5. Chen, C. W. S., Gerlach, R. H. ve Lin, A. M. H. (2011). Multi-regime nonlinear capital asset pricing models. Quantitative Finance, 11(9), 1421–1438. doi:10.1080/14697680902968013
  6. Chen, S.-N. (1981). Beta Nonstationarity, Portfolio Residual Risk and Diversification. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 16(1), 95–111.
  7. Chen, S.-N. (1982). An Examination of Risk-Return Relationship in Bull and Bear Markets Using Time-Varying Betas. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 17(2), 265–286.
  8. Chen, S.-W. ve Huang, N.-C. (2007). Estimates of the ICAPM with regime-switching betas: evidence from four pacific rim economies. Applied Financial Economics, 17(4), 313–327. doi:10.1080/09603100600749188
  9. Choudhry, T. (2005). September 11 and time-varying beta of United States companies. Applied Financial Economics, 15(17), 1227–1242. doi:10.1080/09603100500358742
  10. Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427–431.
  11. Fabozzi, F. J. ve Francis, J. C. (1977). Stability Tests for Alphas and Betas Over Bull and Bear Market Conditions. The Journal of Finance, 32(4), 1093–1099.
  12. Fabozzi, F. J. ve Francis, J. C. (1978). Beta as a Random Coefficient. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 13(1), 101–116.
  13. Ferson, W. E. ve Harvey, C. R. (1991). The Variation of Economic Risk Premiums. Journal of Political Economy, 99(2), 385–415.
  14. Ferson, W. E. ve Korajczyk, R. A. (1995). Do Arbitrage Pricing Models Explain the Predictability of Stock Returns? The Journal of Business, 68(3), 309–349.
  15. Galagedera, D. U. A. ve Shami, R. (2004). Association between Markov regime-switching market volatility and beta risk: Evidence from Dow Jones industrial securities. SSRN Electronic Journal, March, 1–27. doi:10.2139/ssrn.578781
  16. Gibbons, M. R. (1982). Multivariate Tests of Financial Models: A New Approach. Journal of Financial Economics, 10(1), 3–27.
  17. Güçlü, F. (2019). Katılım 30 Endeksinin Zamanla Değişen Betası. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (BOR Özel Sayısı), 115–126. doi:10.18092/ulikidince.515150
  18. Habib, M. ve Islam, K. ul. (2014). An Empirical Assessment of Islamic Index: A Case Study of India. International Journal of Research in Management & Technology, 4(3), 181–189.
  19. Huang, H.-C. (2000). Tests of regimes - switching CAPM. Applied Financial Economics, 10(5), 573–578. doi:10.1080/096031000416451
  20. Huang, H.-C. (2001). Tests of CAPM with nonstationary beta. International Journal of Finance and Economics, 6(3), 255–268. doi:10.1002/ijfe.146
  21. Huang, H.-C. (2003). Tests of regime-switching CAPM under price limits. International Review of Economics and Finance, 12(3), 305–326. doi:10.1016/S1059-0560(03)00013-3
  22. Hussein, K. A. (2004). Ethical Investment: Empirical Evidence from FTSE Islamic Index. Islamic Economic Studies, 12(1), 21–40.
  23. Jagannathan, R. ve Wang, Z. (1996). The Conditional CAPM and the Cross-Section of Expected Returns. The Journal of Finance, 51(1), 3–53.
  24. Korkmaz, T., Çevik, E. İ., Birkan, E. ve Özataç, N. (2010). Testing CAPM Using Markov Switching Model: The Case of Coal Firms. Ekonomska Istrazivanja, 23(2), 44–59.
  25. Korkmaz, T., Çevik, E. İ. ve Gürkan, S. (2010). Testing of the International Capital Asset Pricing Model with Markov Switching Model in Emerging Markets. Investment Management and Financial Innovations, 7(1), 37–49.
  26. Levy, R. A. (1971). On the Short-Term Stationarity of Beta Coefficients. Financial Analysts Journal, 27(6), 55–62.
  27. Lintner, J. (1965). The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets. The Review of Economics and Statistics, 47(1), 13–37.
  28. Mossin, J. (1966). Equilibrium in a Capital Asset Market. Econometrica, 34(4), 768–783.
  29. Phillips, P. C. B. ve Perron, P. (1988). Testing for a Unit Root in Time Series Regression. Biometrika, 75(2), 335–346.
  30. Sakarya, Ş., Yıldırım, H. H. ve Yavuz, M. (2017). Kurumsal Yönetim Endeksi ve Katılım 30 Endeksi ile Bist 50 Endeksi’nin Performanslarının Değerlendirilmesi. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Kongresi (USAK’17) içinde (ss. 474–487). İstanbul.
  31. Sarılı, S. ve Çakmur Yıldırtan, D. (2016). Comparative Analysis of Key Performance Indicators of Islamic Index. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(2), 273–291.
  32. Seçme, O., Aksoy, M. ve Uysal, Ö. (2016). Katılım Endeksi Getiri, Performans ve Oynaklığının Karşılaştırmalı Analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (72), 107–128.
  33. Shami, R. ve Galagedera, D. U. A. (2004). Beta Risk and Regime Shift in Market Volatility. SSRN Electronic Journal, April, 1–18. doi:10.2139/ssrn.612022
  34. Sharpe, W. F. (1964). Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk. The Journal of Finance, 19(3), 425–442.
  35. Tansuchat, R., Thongkairat, S., Yamaka, W. ve Sriboonchitta, S. (2018). Time-varying beta estimation in CAPM under the regime-switching Model. L. H. Anh, L. S. Dong, V. Kreinovich ve N. N. Thach (Ed.), Econometrics for Financial Applications. ECONVN 2018. Studies in Computational Intelligence içinde (C. 760, ss. 902–915). Springer. doi:10.1007/978-3-319-73150-6_66
  36. Treynor, J. L. (1965). How to Rate Management of Investment Funds. Harvard Business Review, 43(1), 63–75.
  37. White, H. (1980). A Heteroskedasticity-Consistent Covariance Matrix Estimator and a Direct Test for Heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817–838.