GÜNİÇİ FİYAT ANOMALİSİ’NİN ARCH AİLESİ MODELLERİ İLE TEST EDİLMESİ; BORSA ISTANBUL 100 VE KURUMSAL YÖNETİM ENDEKSİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Abstract

Finansal piyasalarda meydana gelen ve normalden sapmalar olarak adlandırılan anomaliler yatırımlarına yön vermek isteyen finansal yatırımcılar tarafından dikkatle takip edilen konuların başında gelmektedir. Literatürde anomali çalışmalarının özellikle FAMA’nın 1970 piyasa yapılarına yönelik gerçekleştirdiği sınıflandırmalardan zayıf formda etkinlik gösteren piyasalara yönelik sıklaştığı görülmektedir. Gerçekleştirilen çalışmalarda anomali çeşitlerinden gün içi anomali yapıların “U”, “W” ve “L” harflerine benzeyen formlarına uyduğu görülmüştür. Bu bilgiler ışığında bu çalışmada Borsa İstanbul’un gösterge endeksi niteliğinde olan BİST 100 Endeksine ve BİST 100 Endeksine göre daha etkin bir piyasa yapısında görünen BİST Kurumsal Yönetim Endeksi’nin 1. seans ve 2. seans “Açılış, Kapanış” değerlerinin volatiliteleri yardımıyla Borsa İstanbul yapısındaki gün içi anomali etkileri araştırılmıştır. Bu amaçla BİST 100 ve BİST Kurumsal Yönetim Fiyat Endekslerine ilişkin 01.01.2010 – 30.11.2015 tarihleri arası 1.471 adet günlük veri BİST internet sitesinden elde edilerek E-Views 8 Ekonometri Paket Programı aracılığı ile analiz edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre her iki endekse ait 1. seans açılış volatiliteleri yüksek bir değerden gerçekleşmektedir. Gün içerisinde meydana gelen volatiliteler ise 1. seans açılış değerine göre daha düşük olarak gerçekleşmiştir. Gün sonu kapanış seansı olarak ele alınan 2. seans kapanış serisinin volatilitesi de tekrar yükselişe geçerek ilk açılış seansı değerlerine yakın bir değerde gerçekleşerek dünya borsalarında daha önce gerçekleştirilen çalışmalara paralel olarak BİST 100 ve BİST Kurumsal Yönetim Endeksinde de volatilite yapılanması “U” formatında gerçekleşmiştir

Keywords

• Volatilite,Anomali,Etkin Piyasa Hipotezi,Gün içi Anomali,GARCH,BİST

Testing Intra-Day Anomalies by ARCH Family Models; An Application on BIST 100 and BIST Corporate Governance Indexes

Abstract

Anomalies called deviation from normalities in the financial markets are closely monitored by the financial investors, who would like to direct their investments. Those anomaly studies focused on “Weak-Form Efficient Markets” that was classified by FAMA in 1970. Studies on intra-daily data, anomalies structure has been found to as similar form as letters “U”, “L”, “W”. According to these information’s, in this study, BİST 100 Index, which is the indicator index of BIST, and BIST Corporate Governance Index’s 1.471 daily data’s the dates between 01.01.2010 – 30.11.2015 has been collected form BIST website and has been analysed by Econometric Package Program E-Views 8. According to analyse results both Indexes 1. trading session volatilities have been occurred with high value. But intra-day volatilities have been occurred lower than the 1. trading session opening volatility. 2. trading session closing volatility that count as the end of day trading session, has been occurred close to 1. trading session opening volatility. With all these results BIST 100 and BIST Corporate Governance intra-day volatility structure found very similar to other stock exchange markets in the world

Keywords

• Volatility,Anomaly,Efficient Market Hypothesis Intra-day Anomaly,GARCH,BIST

References

1. Abdioğlu, Z. ve Değirmenci, N. (2013). İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Mevsimsel Anomaliler, Business and Economics Research Journal, 4(3), 55-73.
2. Akar C. (2006). Finansal Piyasalarda Krizlerin ve Takvimsel Faktörlerin Volatilite Ve Getiri Üzerine Etkisi, İktisat - İşletme ve Finans Dergisi, 22 (253), 115 – 132.
3. Al-Rjoub, S. A. M ve Alwaked, A. (2010), January Effect During Financial Cri- sis: Evidence from the U.S, European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, 24, 29 – 35.
4. Amihud, Y. ve Mendelson, H. (1991). Efficiency and Trading: Evidence From The Japanese Stockmarket, Journal of Finance, 46 (5), 1765 – 1789.
5. Atakan, T. (2008). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Haftanın Günü Etki- si ve Ocak Ayı Anomalilerinin ARCH – GARCH Modelleri ile Test Edil- mesi, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi. 37 (2), 1303 – 1732.
6. Aytekin, S. ve Sakarya Ş. (2014). Ocak Ayı Anomalisi: Borsa İstanbul Endeks- leri Üzerine Bir Uygulama, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 10 (23), 137 – 155.
7. Bildik, R. (2000). Hisse Senedi Piyasalarında Dönemsellikler ve İMKB Üzerine Ampirik Bir Çalışma, İMKB Yayını. İstanbul.
8. Bernard, J. T., Khalaf, L., Kichian, M. ve Mc Mahon, S. (2006). Forecasting Com- modity Prices: GARCH, Jumps and Mean Reservation, Bank of Canada Staff Working Papers, 6 (14).

9. Çinko, M. (2006). Etkin Piyasa Hipotezi: İMKB’de Haftanın Günü Etkisi ve Ta- til Anomalisi, TİSK Akademi Dergisi. 1 (2), 116 – 127.
10. Çömlekçi, İ., Öncü, M. A. ve Çömlekçi, S. (2015). Yatırımcıların Özellikleri İle Hisse Senedi Piyasalarındaki Anomali Algısı Arasındaki İlişki: Bireysel Yatırımcılar Üzerine Bir Araştırma, Ege Akademik Bakış, 15 (2), 173 – 284.
11. Demireli, E. (2008). Etkin Pazar Kuramından Sapmalar: Finansal Anomalileri Etkileyen Makro Ekonomik Faktörler Üzerine Bir Araştırma, Ege Akade- mik Bakış, 8 (1), 215 – 241.
12. Ege, İ., Topaloğlu, E. E. ve Coşkun, D. (2012). Davranışsal Finans ve Anomali- ler: Ocak Ayı Anomalisinin İMKB’de Test Edilmesi, Muhasebe ve Finans- man Dergisi, 56, 175 – 190
13. BİST Kurumsal Yönetim, BİST 100, BİST 50 ve BİST 30 Endeksleri Üzerinde
14. Bir Uygulama, Doktora Tezi, Düzce Üniversitesi, Düzce.
15. Şahin, Ö., Öncü M. A. ve Sakarya, Ş., (2015). BİST 100 ve Kurumsal Yönetim Endeksi Volatilitelerinin Karşılaştırmalı Analizi, Cumhuriyet Üniversite- si İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16 (2), 107 – 126.
16. Taner, T. ve Kayalıdere, K. (2002). 1995-2000 Döneminde İMKB’de Anomali Araştırması, Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Yö- netim ve Ekonomi Dergisi, 9 (1-2), 1 – 24.
17. Tezölmez, H. (2000). Intraday Patterns in Istanbul Stock Exchange Index and Effect of Public Information on Return Volatility. Doktora Tezi, Boğaziçi Üniver- sitesi. İstanbul.
18. Tunçel, A. K. (2012). İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Yılın Ayı Etkisi, Yönetim Bilimleri Dergisi, 10 (19), 1 – 30.
19. Zorlu, E. (2000). Borsa İstanbul’da Gün İçi Endeks Volatilitesinin Değerlendirilmesi. Yeterlik Etüdü. İstanbul Menkul Kıymetler Borsası. İstanbul.