BRICS Ülkelerinin Borsa Endeksleri ile BIST-100 Endeksi Arasındaki Volatilite Yayılımının TVP-VAR Modeli ile İncelenmesi
Abstract
Yatırım süreçlerinde yalnızca finans teorileri değil, aynı zamanda piyasada işlem gören varlıkların hareketlerinin anlaşılması da büyük önem taşımaktadır. Finansal varlıklar ile piyasalar arasındaki ilişkilerin doğru bir şekilde analiz edilmesi, alınacak yatırım kararlarının isabetli olmasında belirleyici rol oynamaktadır. Buradan hareketle bu çalışmada, BRICS ülkelerini temsilen Brezilya (BOVESPA), Rusya (RTSI), Hindistan (NIFTY50), Çin (SSEC) ve Güney Afrika (JTOPI) ana borsa endeksleri ile BIST-100 endeksi arasındaki ilişkiler incelenmiştir. Araştırmanın temel amacı, bu ülkeler arasındaki volatilite yayılımı ve bağlantılılık düzeylerinin ortaya konulmasıdır. Gelişmekte olan ekonomiler kategorisinde değerlendirilen bu ülkeler için yapılan analizde, 01.01.2020 ile 01.01.2025 tarihleri arasına ait haftalık veri seti kullanılmıştır. Çalışmada, ülkeler arası dinamik bağlantılılık ilişkilerinin tespit edilmesi amacıyla Zamanla Değişen Parametreli Vektör Otoregresif (TVP-VAR) modeli tercih edilmiştir. Analiz bulguları, incelenen dönemde Brezilya (BOVESPA) ve Güney Afrika (JTOPI) borsa endekslerinin volatilite yayıcısı konumunda olduğunu buna karşılık Çin (SSEC), Hindistan (NIFTY50), Rusya (RTSI) ve Türkiye (BIST-100) borsa endekslerinin ise volatilite alıcısı olduğunu ortaya koymuştur.
Keywords
Supporting Institution
No financial support was received from any institution during the writing of the article.
Ethical Statement
Since the study is a time series-based research, ethics committee approval and/or legal/special permission is not required.
References
- Akyıldırım, E., Güneş, H., & Çelik, İ. (2022). Türkiye’de finansal varlıklar arasında dinamik bağlantılılık: TVP-VAR modelinden kanıtlar. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 8 (2), 346-363.
- Altay, E. (2015). Bankacılıkta risk - piyasa riski, kredi riski ve operasyonel riskin ölçümü ve yönetimi. Derin Yayınları.
- An, L., & Brown, D. (2010). Equity market integration between the us and BRIC countries: Evidence from unit root and cointegration test. Research Journal of International Studies, 16(1), 15-24.
- Antonakakis, N., Cuñado, J., Filis, G., Gabauer, D., & Gracia, F. P. (2019). Oil and asset classes implied volatilities: Dynamic connectedness and investment strategies (June 6, 2019). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3399996 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3399996
- Bierens, H. J. (1997). Nonparametric cointegration analysis. Journal of Econometrics, 77(2), 379-404.
- Bierens, H. J. (2004). Introduction to the mathematical and statistical foundations of econometrics. Cambridge University Press.
- Bozoklu Ş., & Saydam, M. İ. (2010). BRIC ülkeleri ve Türkiye arasındaki sermaye piyasaları entegrasyonunun parametrik ve parametrik olmayan eşbütünleşme analizi. Maliye Dergisi, 159, 416-431.
- Büberkökü, Ö., Kızıldere, C., & Yiğenoğlu, K. (2021). BRICS ülkeleri ile Türkiye hisse senedi piyasaları arasındaki volatilite yayılımının incelenmesi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi İİBF Dergisi, 2(4), 101-117.
- Diebold, F. X., & Yılmaz, K. (2012). Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers. International Journal of Forecasting, 28(1), 57-66.
- Diebold, F. X., & Yılmaz, K. (2014). On the network topology of variance decompositions: Measuring the connectedness of financial firms. Journal of Econometrics, 182(1), 119– 34.