TY  - JOUR
T1  - KATILIM 30 ENDEKSİNİN ZAMANLA DEĞİŞEN BETASI
TT  - TIME-VARYING BETA OF THE PARTICIPATION 30 INDEX
AU  - Güçlü, Fatih
PY  - 2019
DA  - March
DO  - 10.18092/ulikidince.515150
JF  - Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi
JO  - IJEAS
PB  - Kenan ÇELİK
WT  - DergiPark
SN  - 1307-9832
SP  - 115
EP  - 126
LA  - tr
AB  - İslamihisse senedi endeksleri, geleneksel hisse senedi piyasalarında işlem görenhisse senetlerinin faaliyet alanı ve borçluluk durumuna ilişkin çeşitlifiltreleme ölçütlerine tabi tutulduğu, söz konusu filtreleme ölçütlerine uygunolan hisse senetlerinden oluşan hisse senedi endeksleridir. Katılım 30 Endeksi(KATLM), Borsa İstanbul’da işlem gören hisse senetlerinin arasından, filtrelemeölçütlerine uygun olduğu belirlenen 30 adet hisse senedinden oluşmaktadır. Bu çalışmada,Katılım 30 Endeksinin zamanla değişen beta katsayıları hesaplanarak sistematikriskinin Borsa İstanbul 100 (BIST100) Endeksi ile karşılaştırılmasıamaçlanmıştır. Zamanla değişen beta katsayıları, 07.01.2011-31.07.2018 dönemiiçin çok değişkenli GARCH modellerden Diyagonal BEKK GARCH modeli (DBEKK-GARCH)kullanılarak hesaplanmıştır. Zamanla değişen beta katsayılarındaki değişimin,endeksin volatilitesi ile bir ilişkisi olup olmadığının belirlenmesi için iseEGARCH model ile volatilite tahmini yapılmıştır. Çalışmada, Katılım 30Endeksinin sistematik riskinin zamanla değişen bir niteliğe sahip olduğu, kimidönemlerde BIST100’den daha yüksek olsa da genel olarak BIST100’ün altındaolduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ek olarak, zamanla değişen beta katsayıları ile volatilitearasında güçlü bir ilişki olduğu, beta katsayılarının volatilitenin arttığıdönemlerde artma, düştüğü dönemlerde ise azalma eğiliminde olduğu saptanmıştır.
KW  - İslami Hisse Senedi Endeksleri
KW  - Zamanla Değişen Beta
KW  - DBEKK-GARCH
N2  - Islamicstock indices are consisting of stocks that are subject to various filteringcriteria related to the field of activity and indebtedness of stocks traded onconventional stock markets. The Participation 30 index (KATLM) consists of 30stocks that are determined to meet the filtering criteria among the stockstraded on Borsa Istanbul. The purpose of the study is to compare the systematicrisk of the Participation 30 index with Borsa Istanbul 100 index (BIST100) bycalculating the time-varying beta coefficients of the Participation 30 index.The time-varying beta coefficients were calculated for the period from January07, 2011 to July 31, 2018 using diagonal BEKK GARCH model (DBEKK-GARCH) whichis a form of multivariate GARCH models. EGARCH model is performed thevolatility estimation to determine whether the changes in beta coefficientshave a relationship with the volatility of the index. In the study, it isconcluded that the systematic risk of the Participation 30 Index has beenchanging in time and it is generally under BIST100 in most of the time periods.In addition, it was found that there was a strong relation between thetime-varying beta coefficients and volatility, while the beta coefficientsincreased in the periods when the volatility increased and the tendency todecrease in the periods when it fell.
CR  - Abiyev, V. (2015).  Time-Varying Beta Risk and Its Modeling Techniques for Turkish Industry Portfolios. İktisat İşletme ve Finans, 30(349), 09-34.
CR  - Altınsoy, G. (2009). Time Varying Beta Estimation for Turkish Real Estate Investment Trusts: An Analysis of Alternative Modeling Techniques. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Orta Doğu Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
CR  - Bodie, Z., Kane, A. ve Marcus, A. J. (2013). Essentials of Investments. New York: McGraw-Hill/Irwin.
CR  - Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327.
CR  - Choudhry, T. (2002). The Stochastic Structure of the Time-Varying Beta: Evidence from Uk Companies. The Manchester School, 70(6), 768-791.
CR  - Choudhry, T. (2005a). Time-varying beta and the Asian financial crisis: Evidence from Malaysian and Taiwanese firms. Pacific-Basin Finance Journal, 13, 93-118.
CR  - Choudhry, T. (2005b). September 11 and time-varying beta of United States companies. Applied Financial Economics, 15, 1227-1242.
CR  - Choudhry, T. ve Wu, H. (2008). Forecasting Ability of GARCH vs Kalman Filter Method: Evidence from Daily UK Time-Varying Beta. Journal of Forecasting, 27, 670-689.
CR  - Engle, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation. Econometrica, 50(4), 987-1007.
CR  - Gümrah, Ü. ve Konuk, S. (2018). Zamanla Değişen Beta: Borsa İstanbul Bankacılık Sektörü Uygulaması. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(1), 51-66.
CR  - Huang, P. ve Hueng, C. J. (2008). Conditional risk-return relationship in a time-varying beta model. Quantitative Finance, 8(4), 381-390.
CR  - Katılım Endeksi. (2015). Katılım 30 Endeksi Kural Kitapçığı. Erişim Adresi http://www.katilimendeksi.org/content/userfiles/files/kural_kitapcik_30_1.pdf
CR  - Katılım Endeksi. (2018a). Hakkımızda. Erişim Adresi http://www.katilimendeksi.org/page/40/endeks_sponsorlari
CR  - Katılım Endeksi. (2018b). Endeks Şirketleri. Erişim Adresi http://www.katilimendeksi.org/subpage/19/endeks_sirketleri
CR  - Kayalıdere, K. (2013). Volatilite Tahmin Modelleri ve Performanslarının Ölçümü: Hisse Senedi Piyasalarında Bir Uygulama. Ankara: Gazi Kitabevi.
CR  - Nelson, D. B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Economet-rica, 59(2), 347-370.
CR  - Rizvi, S. A. R., Bacha, O. I. ve Mirakhor, A. (2016). Public Finance and Islamic Capital Markets: Theory and Application. New York: Palgrave Macmillan.
CR  - Yalçıner, K. (2006). Risk ile Getiri Arasındaki Doğrusallığın İMKB’de Analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (29), 182-189.
UR  - https://doi.org/10.18092/ulikidince.515150
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/676896
ER  -