The Relationship Between Spot Price, Future Price and Risk: Evidence From DCC GARCH Model

Year 2021, , 55 - 68, 31.12.2021

Ethem Kılıç

https://doi.org/10.33399/biibfad.1029311

Abstract

The main purpose of the study is to investigate the volatility spillover effect of the measurable risk perception of gold on gold prices. In this context, gold risk, gold spot and gold futures indices were used in the study. In the study, using the data of 16.03.2011–03.09.2021, the volatility spread of the gold risk factor on gold prices was examined with the help of the (Dynamic Conditional Correlations) DCC-GARCH model. The DCC-GARCH model is a powerful model because it provides information about the volatility of financial assets as well as explains the volatility interaction between financial assets. As a result of the analysis, it has been determined that the volatility of gold risk, gold spot and gold futures variables is permanent. There is a one-way volatility interaction from gold risk to gold spot and gold futures. In addition, it has been determined that there is a mutual volatility spread between gold spot and gold futures. According to the results obtained, it has been determined that the gold risk has an effect on the returns of the gold spot and gold futures markets. Another result obtained in the study is that the returns of gold spot and gold futures markets are integrated with each other.

Keywords

Risk, gold price, gold futures, gold spot, DCC-GARCH

DCC-GARCH ile Altında Spot Fiyat, Vadeli Fiyat ve Risk İlişkisi

Abstract

Çalışmanın temel amacı altının ölçülebilen risk algısının altın fiyatları üzerindeki volatilite yayılım etkisi araştırmaktır. Bu kapsamda çalışmada altın risk, altın spot ve altın vadeli endeksleri kullanılmıştır. Çalışmada 16.03.2011–03.09.2021 dönemine ait veriler kullanılarak altının risk faktörünün altın fiyatları üzerindeki volatilite yayılımı çok değişkneli (Dynamic Conditional Correlations) DCC-GARCH modeli yardımıyla incelenmiştir. DCC-GARCH modeli finansal varlıkların volatilitesi hakkında bilgi verdiği gibi finansal varlıklar arasındaki volatilite etkileşimini açıklamasından dolayı güçlü bir modeldir. Yapılan analizler sonucunda altın risk, altın spot ve altın vadeli değişkenlerinin volatilitesinin kalıcı olduğu tespit edilmiştir. Altın riskten, altın spot ve altın vadeliye doğru tek yönlü volatilite etkileşimi bulunmaktadır. Ayrıca altın spot ile altın vadeli arasında karşılıklı volatilite yayılımı gerçekleştiği tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlarına göre altın riskinin altın spot ve altın vadeli işlem piyasalarının getirileri üzerinde etkili olduğu tespit edilmiştir. Çalışmada elde edilen bir diğer sonuç ise altın spot ve altın vadeli işlem piyasalarının getirilerinin birbirleri ile entegre olduğu saptanmıştır. 

Keywords

Risk, altın fiyatı, altın vadeli, altın spot, DCC-GARCH

References

• Bollerslev, T. (1990). Modelling the coherence in the short-run nominal exchange rates: A multivariate generalized ARCH model. The Review of Economics and Statistics, 72(3), 498-505.
• Bollerslev, T., Engle, R.F., & Wooldridge, J. M. (1988). A capital asset pricing model with time-varying covariances. Journal of political Economy, 96(1), 116-131.
• Contuk, F.Y. (2020). Altın ve hisse senedi fiyatları arasında nedensel ilişki: Toda-Yamamoto nedensellik analizi. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 24, 619-630.
• Elmastaş Gültekin, Ö. & Aktürk Hayat, E. (2016). Altın fiyatını etkileyen faktörlerin VAR modeli ile analizi: 2005-2015 dönemi. Ege Akademik Bakış, 16(4), 611-625.
• Engle, R.F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350.
• Engle, R.F. & Kroner, K.F. (1995), Multivariate simultaneous generalized ARCH. Econometric Theory, 11(1), 122-150.
• Ersoy, E. & Bayrakdaroğlu, A. (2013). İMKB 30 endeksi ile VOB-İMKB 30 endeks vadeli işlem sözleşmeleri arasındaki öncül-ardıl ilişkisi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 42(1), 26-40.
• Fuangkasem, R., Chunhachinda, P. & Nathaphan, S. (2014). Information transmission among world major gold futures markets: evidence from high frequency synchronous trading data. Journal of US-China Public Administration, 11(3), 255-269.
• Hepsağ A. & Akçalı, B.Y. (2016). Analysis of volatility spillovers between the bank stocks traded in İstanbul stock exchange and New York stock exchange. Eurasian Academy of Sciences Eurasian Econometrics, Statistics & Emprical Economics Journal, 1, 54-72.
• Ho, J.W., Wang, Y. & Liou, G. (2010). The interactive relationship among international gold indices, gold futures and the overall economy. African Journal of Business Management, 4(9), 1903-1915.
• Jena, S.K., Tiwari, A.K. & Roubaud, D. (2018). Comovements of gold futures markets and the spot market: A wavelet analysis. Finance Research Letters, 14, 19-24.
• Joseph, A., Sisodia, G. & Tiwari, A.K. (2014). A frequency domain causality investigation between futures and spot prices of Indian commodity markets. Economic Modelling, 40, 250-258.
• Özdemir, L. (2020). Türkiye’de altın spot ve vadeli işlem piyasaları arasındaki eşbütünleşme ve nedensellik ilişkisi. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 11(2), 474-483.
• Ruan, Q., Huang, Y. & Jiang, W. (2016). The exceedance and cross-correlations between the gold spot and futures markets. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Elsevier, 463(C), 139-151.
• Srinivasan, K. & Deo, M. (2009). The temporal lead-lag and causality between spot and futures markets: evidence from multi commodity exchange of India. International Review of Applied Financial Issues and Economics,1(1), 74-82.
• Tse, Y.K. ve Tsui, A.K.C. (2002). A multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model with time-varying correlations. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 351-362.
• Uludağ, B. & Lkhamazhapov, Z. (2016). The volatility dynamics of spot and futures gold prices: Evidence from Russia. Research in International Business and Finance, 38, 474-484.