RETURN AND VOLATILITY SPILLOVERS FROM THE VIX INDEX TO FINANCIAL INSTRUMENTS: A COMPARATIVE ANALYSIS BEFORE AND AFTER COVID-19

Year 2024, Volume: 25 Issue: 3, 115 - 143, 29.09.2024

Enes Yıldız , Müslüm Polat

https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1392460

Abstract

In order to better understand international market conditions and implement appropriate risk management strategies, it is important to determine the impact of expected market volatility on financial assets. In this study, return and volatility spillovers from the VIX index to gold, oil, dollar exchange rate, interest rate and S&P 500 index are analyzed using the multivariate VAR-EGARCH method for the pre and post Covid-19. As a result of the analyses, although return spillovers from the VIX index to oil and interest rates were obtained pre Covid-19, these transmission mechanisms were weakened post Covid-19. The opposite was found for the US Dollar index. Moreover, volatility spillovers were found from the VIX index to the US Dollar index post Covid-19. Return and volatility spillovers from the VIX index to the S&P 500 index are observed for both periods.

Keywords

VIX Index, Covid-19 Pandemic, Return Spillover, Volatility Spillover, VAR-EGARCH

VIX ENDEKSİNDEN FİNANSAL YATIRIM ARAÇLARINA DOĞRU GETİRİ VE VOLATİLİTE YAYILIMI: COVID-19 ÖNCESİNE VE SONRASINA YÖNELİK KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ

Abstract

Uluslararası piyasa koşullarının daha iyi anlaşılabilmesi ve uygun risk yönetimi stratejilerinin uygulanabilmesi açısından beklenen piyasa volatilitesinin finansal varlıklar üzerindeki etkisinin belirlenmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmada, ABD pay piyasasının 30 günlük beklenen volatilitesini ölçen VIX endeksinden altın, petrol, Dolar kuru, faiz oranı ve S&P 500 endeksine doğru getiri ve volatilite yayılımları, Covid-19 öncesi ve sonrası dönemler için çok değişkenli VAR-EGARCH yöntemi kullanılarak incelenmiştir. Analizler sonucunda, Covid-19 öncesinde, VIX endeksinden petrole ve faiz oranına doğru getiri yayılımları elde edilmesine rağmen Covid-19 sonrasında, bu aktarım mekanizmalarının zayıfladığı görülmüştür. ABD Dolar endeksinde ise, bunun tam tersi bulunmuştur. Ayrıca, Covid-19 sonrasında, VIX endeksinden ABD Dolar endeksine doğru volatilite yayılımları saptanmıştır. VIX endeksinden S&P 500 endeksine doğru getiri ve volatilite yayılımlarının ise, her iki dönem için de mevcut olduğu gözlemlenmiştir.

Keywords

VIX Endeksi, Covid-19 Pandemisi, Getiri Yayılımı, Volatilite Yayılımı, VAR-EGARCH

References

• Adrangi, B., Chatrath, A., Macri, J., & Raffiee, K. (2019). Dynamic responses of major equity markets to the US fear index. Journal of Risk and Financial Management, 12(4), 1-23.
• Akçalı, B. Y., Mollaahmetoğlu, E., & Altay, E. (2019). Borsa İstanbul ve küresel piyasa göstergeleri arasındaki volatilite etkileşiminin DCC-GARCH yöntemi ile analizi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 14(3), 597 – 614.
• Alqahtani, A., & Chevallier, J. (2020). Dynamic spillovers between Gulf Cooperation Council’s stocks, VIX, oil and gold volatility indices. Journal of Risk and Financial Management, 13(4), 1-17.
• Baydaş, Y. (2023). Korku endeksi (VIX) ile BİST 100 ve BİST 30 endeksleri arasındaki volatilite etkileşiminin CCC- GARCH modeli ile tahmini. E. Kılıç (Ed.), Para ve Sermaye Piyasalarında Teorik ve Ampirik Çalışmalar (s. 157-170) içinde. Gaziantep: Özgür Yayınları.
• Bayramoğlu, M. F., & Abasız, T. (2017). Gelişmekte olan piyasa endeksleri arasında volatilite yayılım etkisinin analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (74), 183-200.
• Black, F. (1976). Studies of stock market volatility changes. Proceedings of the American Statistical Association, Business and Economic Statistics Section (s. 177-181). Washington D.C.
• Boateng, E., Adam, A. M., & Junior, P. O. (2021). Modelling the heterogeneous relationship between the crude oil implied volatility index and African stocks in the coronavirus pandemic. Resources Policy, 74, 1-14.
• Chandra, A., & Thenmozhi, M. (2015). On asymmetric relationship of India volatility index (India VIX) with stock market return and risk management. Decision, 42(1), 33-55.
• Chen, H. (2021). Analysis of influencing factors of financial market volatility based on cluster analysis. Mobile Information Systems, 2021, 1-13.
• Chen, W., Wei, Y., Lang, Q., Lin, Y., & Liu, M. (2014). Financial market volatility and contagion effect: A copula-multifractal volatility approach. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 398, 289-300.
• Cheuathonghua, M., Padungsaksawasdi, C., Boonchoo, P., & Tongurai, J. (2019). Extreme spillovers of VIX fear index to international equity. Financial Markets and Portfolio Management, 33(1), 1-38.
• Chiang, S.-M. (2012). The relationships between implied volatility indexes and spot indexes. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 57, 231-235.
• Çelik, İ., Özdemir, A., & Demir Gülbahar, S. (2018a). İslami hisse senedi endeksleri arasında getiri ve volatilite yayılımı: Gelişmiş ve gelişmekte olan piyasalarda çok değişkenli VAR-EGARCH uygulaması. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 1(2), 89-100.
• Çelik, İ., Özdemir, A., Gürsoy, S., & Ünlü, H. U. (2018b). Gelişmekte olan hisse senedi piyasaları ile kıymetli madenler arasındaki getiri ve volatilite yayılımı. Ege Akademik Bakış, 18(2), 217-230.
• Enders, W. (2014). Applied econometric time series (4 baskı). John Wiley & Sons Inc.: Hoboken, New Jersey.
• Ercan, S., & Demirbaş, B. (2020). ABD dolar endeksi ile VIX korku endeksi arasındaki ilişki: ARDL sınır testi yaklaşımı. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 15(2), 115-129.
• Eyüboğlu, K., & Eyüboğlu, S. (2022). Bist ana sektör endekslerinde zayıf formda etkinliğin yapısal kırılmalı uzun hafıza modelleri ile analizi. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 22(2), 702-720.
• Fleming, J., Ostdiek, B., & Whaley, R. E. (1995). Predicting stock market volatility: A new measure. The Journal of Futures Markets, 15(3), 265-302.
• Fuentes, F., & Herrera, R. (2020). Dynamics of connectedness in clean energy stocks. Energies, 13(14), 1-18.
• Füss, R., Mager, F., Wohlenberg, H., & Zhao, L. (2011). The impact of macroeconomic announcements on implied volatility. Applied Financial Economics, 21(21), 1571-1580.
• Garner, C., & Brittain, P. (2009). Commodity options: Trading and hedging volatility in the world’s most lucrative market. Upper Saddle River, New Jersey: FT Press.
• Giot, P. (2005). Relationships between implied volatility indexes and stock index returns. The Journal of Portfolio Management, 31(3), 92-100.
• Güneş, H. (2022). VIX, dolar endeksi ve ABD 10 yıllık devlet tahvili faizi arasındaki nedensellik ilişkisi. 4 th International Congress on Multidisciplinary Social Sciences (s. 174-183). Ankara: Bidge Yayınları.
• Hacıhasanoğlu, E. (2003). Menkul kıymet piyasalarında volatilitenin modellenmesi: İstanbul Menkul Kıymetler Borsası için bir deneme. Ankara: Sermaye Piyasası Kurulu.
• Hacıhasanoğlu, E., & Soytaş, U. (2009). Global risk algılamasının gelişmekte olan piyasalara etkisi: Türkiye örneği. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(1), 39-50.
• Hapau, R. G. (2023). Capital market volatility during crises: Oil price ınsights, VIX index, and gold price analysis. Management & Marketing, 18(3), 290-314.
• Ji, Q., Bouri, E., & Roubaud, D. (2018). Dynamic network of implied volatility transmission among US equities, strategic commodities, and BRICS equities. International Review of Financial Analysis, 57, 1-32.
• Jubinski, D., & Lipton, A. F. (2013). VIX, gold, silver, and oil: How do commodities react to financial market volatility? Journal of Accounting and Finance, 13(1), 70-88.
• Kalotychou, E., & Staikouras, S. K. (2009). An overview of the issues surrounding stock market volatility. G. Gregoriou (ed.), Stock market volatility (s. 3-30) içinde. Boca Raton, Florida: CRC Press.
• Kang, S. H., Hernandez, J. A., Rehman, M. U., Shahzad, S. J., & Yoon, S.-M. (2023). Spillover and hedging between US equity sectors and gold, oil, Islamic stocks, and implied volatilities. Resources Policy, 81, 1-47.
• Kaya, A., & Çoşkun, A. (2015). VIX endeksi menkul kıymet piyasalarının bir nedeni midir? Borsa İstanbul örneği. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(1), 175-186.
• Koutmos, G. (1996). Modeling the dynamic interdependence of major European stock markets. Journal of Business Finance & Accounting, 23(7), 975-988.
• Koutmos, G., & Booth, G. G. (1995). Asymmetric volatility transmission in international stock markets. Journal of International Money and Finance, 14(6), 747-762.
• Kutlu, M., & Türkoğlu, D. (2023). Volatilite endeksi (VIX) ve kırılgan beşli ülkelerin borsa endeksleri arasında volatilite etkileşimi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(2), 125-136.
• Mensi, W., Kamal, M. R., Vo, X. V., & Kang, S. H. (2023). Extreme dependence and spillovers between uncertainty indices and stock markets: Does the US Market Play a Major Role? The North American Journal of Economics and Finance, 68, 1-51.
• Mishra, P., & Debasish, S. S. (2020). Exploring relationship between stock market indices and India volatility index using econometric analysis. International Journal of Management, 11(12), 919-930.
• Mittal, R., Narwal, K. P., & Sheera, V. P. (2021). Risk-return relationship in Asian, American and European stock market. The Singapore Economic Review, 66(5), 1397-1420.
• Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 59(2), 347-370.
• Önem, H. B. (2021). VIX (korku endeksi) ile BİST endeksleri arasındaki volatilite etkileşiminin DCC-GARCH modeliyle analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(3), 2084-2095.
• Öner, H. (2018). Altın, petrol, döviz kuru, faiz ve korku endeksi arasındaki ilişki üzerine bir çalışma. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 10(19), 396-404.
• Özdemir, L. (2020). VIX endeksinin BİST30 endeks ve BİST30 vadeli işlem getirisi volatilitelerine etkisinin EGARCH modeli ile karşılaştırılması. Journal of Yasar University, 15(59), 534-543.
• Pham, L., & Nguyen, C. P. (2022). How do stock, oil, and economic policy uncertainty influence the green bond market? Finance Research Letters, 45, 1-10.
• Polat, M., & Kılıç, E. (2022). BRICS ülkelerinde döviz kuru ve borsa arasındaki getiri ve volatilite etkileşimi: VAR-EGARCH modeli ile bir uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (49), 539-551.
• Poon, S.-H., & Granger, C. W. (2003). Forecasting volatility in financial markets: A review. Journal of Economic Literature, 41(2), 478–539.
• Sayın, S., Doğru, E., & Gürsoy, S. (2020). Dolar kuru ile seçili BIST şehir endeksleri arasında getiri ve volatilite yayılımı: Çok değişkenli VAR-EGARCH uygulaması. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (49), 441-466.
• Sertkaya, B. (2022). Korku endeksi (VIX) ile emtia piyasaları arasındaki ilişkinin ampirik analizi. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (31), 87-103.
• Taşer, M. (2013). BIST 30 endeksi ile Amerikan 10 yıllık tahvil faizi ve CBOE volatilite endeksi arasındaki ilişki (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Ankara, TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Topaloğlu, E. E. (2019). CBOE VIX endeksi ile OECD ülke borsaları arasındaki volatilite yayılımı: CCC-MGARCH modeli ile ampirik bir araştırma. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(3), 574-595.
• Tuncay, M. (2021). VIX korku endeksinin BIST sektör endeksleri ile volatilite etkileşiminin CCC-GARCH ile araştırılması: 2013-2020 dönemi. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(21), 126-146.
• Whaley, R. E. (2000). The investor fear gauge. The Journal of Portfolio Management, 26(3), 12-17.
• Whaley, R. E. (2009). Understanding the VIX. The Journal of Portfolio Management, 35(3), 98-105.