Borsa İstanbul’da faiz oranlarındaki dalgalanmaların sektör endeksi oynaklığı üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi: GARCH yaklaşımı
Nurhan Toğuç
Yayınlanmış 25.12.2024
Anahtar Kelimeler
- Interest Rates, Bourse Istanbul, BIST-100, Sector Indices, Volatility, GARCH
- Faiz Oranları, Borsa İstanbul, BIST-100, Sektör Endeksleri, Volatilite, GARCH
Nasıl Atıf Yapılır
Telif Hakkı (c) 2024 Nurhan Toğuç
Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
Nasıl Atıf Yapılır
Öz
Bu çalışma, faiz oranlarındaki değişim ile Borsa İstanbul'daki sektör endekslerinin oynaklığı arasındaki ilişkiyi analiz etmeyi amaçlamaktadır. Finansal piyasa oynaklığı, piyasa katılımcıları ve portföy yönetimi için kritik öneme sahiptir. Bu çalışma, faiz oranlarındaki değişikliklere tepki olarak sektör endekslerinin oynaklığının dinamiklerini anlamak için, Borsa İstanbul'daki sektör endekslerinin zamanla değişen oynaklığının faiz oranlarındaki değişikliklere duyarlılığını incelemekte ve bunun yatırımcılar için sonuçlarını araştırmaktadır. Çalışmanın sonuçları, faiz oranlarındaki değişikliklerin çeşitli sektörlerde sektör endeksi getirileri üzerinde negatif etkiye sahip olduğunu ve bankacılık, holdingler ve ulaştırma gibi sektörlerde geçmiş oynaklığın mevcut oynaklık üzerinde kayda değer bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Bu araştırma, Borsa İstanbul'un sektörel analizine ve oynaklığın daha derinlemesine anlaşılmasına katkıda bulunarak yatırımcıların karar alma süreçleri için değerli bilgiler sunmaktadır.
Referanslar
- Antonakakis, N., Chatziantoniou, I., & Filis, G. (2013). Dynamic co-movements of stock market returns, implied volatility and policy uncertainty. Economics Letters, 120(1), 87-92.
- Baillie, R. T., and DeGennaro, R. P. (1990). Stock returns and volatility. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 25(2), 203-214. https://doi.org/10.2307/2330824 (Access Date 01.07.2024)
- Bollerslev, T. (1986). Generalised autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1 (Access Date 01.07. 2024)
- Bollerslev, T., Chou, R. Y., & Kroner, K. F. (1992). ARCH modeling in finance: A review of the theory and empirical evidence. Journal of Econometrics, 52(1–2), 5-59. https://doi.org/10.1016/0304-4076(92)90064-X (Access Date 01.07.2024)
- Campbell, J. Y., and Hentschel, L. (1992). No news is good news: An asymmetric model of changing volatility in stock returns. Journal of Financial Economics, 31(3), 281-318. https://doi.org/10.1016/0304-405X(92)90037-X (Access Date 20.07.2024)
- Campbell, J. Y., and Shiller, R. J. (1988). Stock prices, earnings, and expected dividends. Journal of Finance, 43(3), 661-676.
- Caporale, G. M., and Spagnolo, N. (2011). Stock market integration between three CEECs, Russia and the UK. Review of International Economics, 19(1), 158-169. https://doi.org/10.1111/j.1467-9396.2010.00949.x (Access Date 20.07.2024)
- Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007. https://doi.org/10.2307/1912773 (Access Date 20.07.2024)
- Engle, R. F., & Bollerslev, T. (1986). Modeling the persistence of conditional variances. Econometric Reviews, 5(1), 1-50. https://doi.org/10.1080/07474938608800095 (Access Date 20.07.2024)
- Engle, R. F., & Ng, V. K. (1993). Measuring and testing the impact of news on volatility. Journal of Finance, 48(5), 1749-1778. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb05127.x (Access Date 20.07.2024)
- Engle, R. F., & Patton, A. J. (2001). What good is a volatility model? Quantitative Finance, 1(2), 237-245.
- Glosten, L. R., Jagannathan, R., and Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance, 48(5), 1779-1801. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb05128.x (Access Date 20.07.2024)
- Kim, S. J., and In, F. H. (2007). The influence of foreign equity flows on emerging market equity returns: The case of Korea. Pacific-Basin Finance Journal, 15(1), 49-73. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2006.02.001 (Access Date 20.07.2024)
- McMillan, D. G., and Wohar, M. E. (2013). Stock return predictability and dividend-price ratio: A new approach. Journal of Banking and Finance, 37(12), 5125-5136. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.08.023 (Access Date 20.07.2024)
- Nguyen, D., and Bhatti, M. I. (2012). Copula model dependency between oil prices and stock markets: Evidence from China and Vietnam. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 22(4), 758-773. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2012.04.009 (Access Date 20.07.2024)
- Nybo, C. (2021). Sector volatility prediction performance using GARCH models and artificial neural networks. arXiv preprint arXiv:2110.09489 (Access Date 20.07.2024)
- Rastogi, S., Kanoujiya, J., and Singh, S. P. (2023). Volatility integration of crude oil, gold, and interest rates on the exchange rate: DCC GARCH and BEKK GARCH applications. Cogent Economics & Finance, 11(1), 2289700. https://doi.org/10.1080/23311975.2023.2289700 (Access Date 20.07.2024)
- Schwert, G. W. (1989). Why does stock market volatility change over time? Journal of Finance, 44(5), 1115-1153. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1989.tb02647.x (Access Date 20.07.2024)
- Tsai, I. C. (2014). Spillover effect of the US dollar exchange rate on stock prices of East Asian countries. Journal of Asian Economics, 33, 84-92. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2014.05.003 (Access Date 20.07.2024)