Risk İştahının Pay Piyasa Getirisi ve Volatilitesine Etkisi: FIEGARCH, NARDL ve Hatemi-J Modelleri ile Borsa İstanbul Üzerine Bir Araştırma

Year 2022, Volume: 24 Issue: 3, 973 - 1004, 28.12.2022

Emre Esat Topaloğlu , Çiğdem Kurt Cihangir

https://doi.org/10.26745/ahbvuibfd.1173362

Abstract

Bu çalışmada, yatırımcıların risk iştahı göstergesi olan Risk İştahı Endeksinin (RİSE) Borsa endeksi getirisi ve volatilitesi üzerindeki etkisi 06.01.2017 – 04.03.2022 dönemi için araştırılmıştır. Risk iştahı endeksi ile borsa endeksi arasındaki simetrik ve asimetrik ilişki FIEGARCH ve NARDL yöntemleri ile, nedensellik ilişkisi ise Hatemi-J yöntemi ile analiz edilmiştir. Çalışmanın temel katkısı, risk iştahı endeksinin, hem değişim ve seviye hesaplama yöntemlerine göre, hem de yerli, yabancı ve tüm yatırımcı grupları için ayrı ayrı analiz edilmesidir. Elde edilen bulgulara göre, yerli ve tüm yatırımcıların risk iştahı endeksleri ile borsa endeks getirisi arasında simetrik pozitif ilişki tespit edilmiştir. Yerli, yabancı ve tüm yatırımcılar risk iştahı endeksleri ile borsa endeks volatilitesi arasında da pozitif simetrik ilişkiler tespit edilmiştir. Değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisi açısından ise yerli, yabancı ve tüm yatırımcılar risk iştahı endekslerindeki pozitif şoklardan borsa endeksi getirisindeki negatif şoklara doğru nedensellik ilişkisinin olduğu belirlenmiştir. Bu sonuçlara göre, yatırımcı risk iştahının gelecekteki getirileri ve volatiliteyi etkilediği belirlenmiştir. Dolayısıyla bulguların hem teorik olarak hem de uygulamada değerlendirilmesinin katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Keywords

Risk İştahı, Risk İştahı Endeksi, Borsa Endeksi, FIEGARCH, Hatemi-J Nedensellik

The Effect of Risk Appetite on Equity Market Return and Volatility: A Study on Borsa Istanbul with FIEGARCH, NARDL and Hatemi-J Models

Abstract

In this study, the effect of the Risk Appetite Index (RISE), which is the risk appetite indicator of investors, on the stock market index return and volatility is investigated for the period of 06.01.2017 - 04.03.2022. The symmetrical and asymmetrical relationship between the risk appetite index and the stock market index is analyzed by FIEGARCH and NARDL methods, and the causality relationship is analyzed by the Hatemi-J method. The main contribution of the study is the analysis of the risk appetite index, both according to the change and level calculation methods, and separately for domestic, foreign and all investor groups. According to the findings, a symmetrical positive relationship is found between the risk appetite indices of domestic and all investors and the stock market index return. Positive symmetrical relationships are also found between domestic, foreign and all investors' risk appetite indices and stock market index volatility. In terms of the causality relationship between the variables, it has been determined that there is a causal relationship from positive shocks in the risk appetite indexes of domestic, foreign and all investors to negative shocks in the stock market index return. According to these results, it has been determined that investor risk appetite affects future returns and volatility. Therefore, it is thought that the evaluation of the findings both theoretically and practically will contribute.

Keywords

Risk Appetite, Risk Appetite Index, Stock Index, FIEGARCH

References

• Akçalı, B. Y., Mollaahmetoğlu, E., ve Altay, E. (2019). Borsa İstanbul ve Küresel Piyasa Göstergeleri Arasındaki Volatilite Etkileşiminin DCC-GARCH Yöntemi ile Analizi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(3), 597-614. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/925760
• Akdağ, S. (2019). VIX Korku Endeksinin Finansal Göstergeler Üzerindeki Etkisi: Türkiye Örneği. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1), 235-256. http://dx.doi.org/10.17218/hititsosbil.522619 Akdağ, S., İskenderoğlu, Ö. (2019, Nisan). Risk İştahı Endeksinin Markov Rejim Modeli ile İncelenmesi: Türkiye Örneği. Ege Akademik Bakış, 19(2), 265-275. http://dx.doi.org/10.21121/eab.556341
• Akgüneş, A. O. (2021). VIX ENDEKSİNDE MEYDANA GELEN DEĞİŞMELERİN BIST ENDEKSLERİ ÜZERİNE ETKİSİ: ARDL SINIR TESTİ YAKLAŞIMI. Journal of Management and Economics Research, 19 (1), 237-252. http://dx.doi.org/10.11611/yead.877076 Alam, M. I., Quazi, R. M. (2003) Determinants of capital flight: An econometric case study of Bangladesh. International Review of Applied Economics, 17, pp. 85-103. https://doi.org/10.1080/713673164
• Baba, N., Sakurai, Y. (2011). Predicting regime switches in the VIX index with macroeconomic variables. Applied Economics Letters, 18(15), 1415-1419. https://doi.org/10.1080/13504851.2010.539532
• Baker, M., Wurgler, J. 2007. Investor Sentiment in the Stock Market. Journal of Economic Perspectives, 21 (2): 129-152. https://doi.org/10.1257/jep.21.2.129
• Baker, M., Wurgler, J. (2006), Investor Sentiment and the Cross-section of Stock Returns, Journal of Finance, 61(4), 1645-1680 https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2006.00885.x
• Baker, M., Stein, J. (2004). Market liquidity as a sentiment indicator. Journal of Financial Markets, 7 (3), 271-299. https://doi.org/10.1016/j.finmar.2003.11.005
• Baker, M., Wurgler, J., Yuan, Y. 2012, Global, local, and contagious investor sentiment, Journal of Financial Economics 104, 272–287. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2011.11.002
• Bandopadhyaya, A., Jones, A. 2008. Measures of investor sentiment: A comparative analysis Put–Call ratio vs. volatility index. Journal of Business & Economics Research 6, no. 8: 27–34. https://doi.org/10.19030/jber.v6i8.2458
• Bathia, D., Bredin, D. (2013) An examination of investor sentiment effect on G7 stock market returns, The European Journal of Finance, 19:9, 909-937, https://doi.org/10.1080/1351847X.2011.636834
• Bayrakdaroğlu, A. ve Türkün Kaya, B. (2021). BRICS-T Ülkelerinde Borsa Endeksi ile Piyasa Oynaklık-Korku Endeksi Arasındaki İlişkinin Panel Veri Analizi ile Test Edilmesi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 20 (77) , 313-328. https://doi.org/10.17755/esosder.711955
• Bollerslev T., Mikkelsen H.O. (1996) Modeling and pricing long memory in stock market volatility Journal of Econometrics, 73 (1), pp. 151-184. https://doi.org/10.1016/0304-4076(95)01736-4
• De Long, J., Shleifer, A., Summers, L., Waldmann. R. Noise trader risk in financial markets. J. Polit. Econ., 98 (1990), pp. 703-738. https://doi.org/10.1086/261703
• Demirez, D., Kandır, S. Y. (2020), Risk İştahının Pay Getirileri Üzerindeki Etkisinin İncelenmesi, Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, cilt 29, sayı 4, s.92-102. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/1145788
• Guo, W., Wohar, M.E. (2006). Identifying regime changes in market volatility. The Journal of Financial Research, 29(1), 79–93. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/j.1475-6803.2006.00167.x
• Harvey, C. R., Liu, Y., Zhu, H. (2016) … and the cross-section of expected returns, The Review of Financial Studies, 29 (1) (2016), pp. 5-68, https://doi.org/10.1093/rfs/hhv059
• Hatemi, J. A. (2012) Asymmetric causality tests with an application. Empirical Economics, 43 (1), pp. 447-456 https://doi.org/10.1007/s00181-011-0484-x
• Hatipoğlu, M., Tekin, B. (2017). The Effects of VIX Index, Exchange Rate & Oil Prices on the BIST 100 Index: A Quantile Regression Approach. Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 7(3), 627-634. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/371934
• Ho, C., Hung, C. H. (2009). Investor sentiment as conditioning information in asset pricing Journal of Banking & Finance, 33 (5), pp. 892-903, https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2008.10.004
• Kaniel, R., Saar, G., Titman, S. (2004). Individual investor sentiment and stock returns (NYU Working Paper No. SC-CFE-04-04). Retrieved from Social Science Research Network website: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1297085
• Kaya, A. (2021) Menkul Kıymet Yatırımcıların Risk Alma Eğilimleri, BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi Cilt: 15 Sayı: 2, 261-287. http://www.bddk.org.tr/ContentBddk/BddkDergi/dergi_0030_06.pdf
• Korkmaz, T., Çevik, E.İ. (2009). Zımni Volatilite Endeksinden Gelişmekte Olan Piyasalara Yönelik Volatilite Yayılma Etkisi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar. 3(2): 87-105. https://www.bddk.org.tr/Content/docs/bddkDergiTr/dergi_0006_06.pdf
• Köycü, E. (2022). Risk İştahı Endeksi ile BİST100 Endeksi Arasındaki İlişki: COVID-19 Öncesi ve Sonrası Döneme Yönelik Bir Araştırma. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7 (1) , 1-11. https://doi.org/10.29106/fesa.997958
• Kumar, A., Lee, C. Retail investor sentiment and return comovements. J. Finance, 61 (2006), pp. 2451-2486. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2006.01063.x
• Kurov, A. (2010). Investor sentiment and the stock market’s reaction to monetary policy. Journal of Banking and Finance, 34 (1), 139-149. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2009.07.010
• Kurt-Cihangir, Ç. (2019). Küresel Faktörlerden Uluslararası Hisse Senedi Piyasalarına Volatilite Yayılma Etkileri. İzmir İktisat Dergisi, 34 (3), 361-383. https://doi.org/10.24988/ije.2019343860
• Önem, H.B.(2021).VIX (Korku Endeksi) ile BİST Endeksleri Arasındaki Volatilite Etkileşiminin DCC-GARCH Modeliyle Analizi,İşletme Araştırmaları Dergisi, 13 (3), 2084-2095. https://doi.org/10.20491/isarder.2021.1248
• Pesaran, M.H., Shin, Y. (1999). An Autoregressive Distributed Lag Modelling Approach to Cointegration Analysis, Faculty of Economics, University of Cambridge, Cambridge Working Papers in Economics, Working Paper No: 9514, ssp. 1-24.
• Peseran, M. Hashem, Yongcheol Shin ve Richard J. Smith (2001), “Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships”, Journal of Applied Econometrics, Vol. 16, 3, ss. 289- 326. https://doi.org/10.1002/jae.616
• Sağlam, K. (2020) Davranışsal Finans Perspektifinde Risk Algısı Kabul Edilen Göstergelerin İstanbul Borsası Ulusal 100 Endeksi Üzerindeki Etkisi, Manisa Celal Bayar Üniversitesi, Yayımlanmamış Doktora Tezi.
• Saraç, T. B., İskenderoğlu, Ö., Akdağ, S. (2016). Yerli ve Yabancı Yatırımcılara Ait Risk İştahlarının İncelenmesi: Türkiye Örneği. Sosyoekonomi, 24(30), 29-44. https://doi.org/10.17233/se.2016.10.002
• Sarı, S., Başakın, E. E. (2021), Borsa İstanbul Banka Endeksi’nin Veri Tabanlı Modeller ile Analiz Edilmesi, Verimlilik Dergisi, Yıl: 2021, Sayı: 3, 147-163. https://doi.org/10.51551verimlilik.691193
• Sarıtaş, H. ve Nazlıoğlu, E.H.(2019), Korku Endeksi, Hisse Senedi Piyasası ve Döviz Kuru İlişkisi: Türkiye için Ampirik Bir Analiz, Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 12(4), s.542-551. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.538592
• Topaloğlu, E. E. (2019). CBOE VIX Endeksi ile OECD ülke borsaları arasındaki volatilite yayılımı: CCC-MGARCH modeli ile ampirik bir araştırma. Ankara Hacı Bayramı Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(3), 574-595. https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/887893
• Tversky, A., Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science. 185(4157): 1124-1131. https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124
• Whaley, R., 2000, The investor fear gauge, Journal of Portfolio Management 26, 12–17. https://doi.org/10.3905/jpm.2000.319728