GELENEKSEL YATIRIM ARAÇLARI ARASINDA GETİRİ VE VOLATİLİTE ETKİLEŞİMİNİN VAR-EGARCH MODELİ İLE ANALİZİ

Year 2022, Issue: 30, 1 - 14, 30.06.2022

Yunus Yılmaz Ethem Kılıç

Abstract

Getiri, risk, işlem hacmi, volatilite gibi kavramların yatırım kararına etkisi yadsınamaz bir gerçektir. Bir finansal piyasadaki veya yatırım aracındaki şokun diğer bir piyasa veya yatırım aracının volatilitesini etkileme düzeyi yatırımcılar için değerli bir bilgidir. Bu çalışmanın temel amacı, geleneksel yatırım aracı olarak kabul edilen faiz, altın, Dolar ve Euro arasındaki getiri ve volatilite etkileşimi olup olmadığını belirlemektir. Ayrıca etkileşim olması durumunda etkileşimin yönünü belirlemeyi de amaçlamaktadır. Bu doğrultuda çalışmada 01.01.2010 - 30.07.2021 dönemini kapsayan haftalık veriler kullanılmıştır. Değişkenler arasındaki getiri ve volatilite etkileşimini belirlemek için VAR-EGARCH modeli uygulanmıştır. Araştırma sonucunda elde edilen bulgulara göre; Faiz ile Dolar, Dolar ile Euro arasındaki getiri etkileşimi, Faiz ile Euro, Altın ve Dolar arasında tek yönlü getiri etkileşimi bulunmaktadır. Dolar ile Euro, Dolar ile Altın, Euro ile Altın arasında çift yönlü, Dolar ile Faiz arasında tek yönlü volatilite belirlenmiştir.

Keywords

Volatilite, Faiz, Döviz, Altın, VAR-EGARCH

References

• Acar Boyacıoğlu, M., & Çürük, D. (2016). Döviz kuru değişimlerinin hisse senedi getirisine etkisi: Borsa İstanbul 100 endeksi üzerine bir uygulama. Muhasebe ve finansman dergisi, (70), 143-156.
• Albeni, M., & Demir, Y. (2005). Makro ekonomik göstergelerin mali sektör hisse senedi fiyatlarına etkisi (İMKB Uygulamalı), Muğla üniversitesi SBE dergisi, 14, 1-18.
• Apergis, N., Cooray, A., Khraief, N., & Apergis, I. (2019). Do gold prices respond to real interest rates? Evidence from the bayesian markov switching VECM model, Journal of international financial markets, institutions and Money, Vol. 60, 134-148.
• Arfaoui, M. ve Rejeb, A. B. (2017). Oil, gold, US dollar and stock market interdependencies: a global analytical insight, European Journal of Management and Business Economics, 26(3), 278-293.
• Balı, S., Cinel, M.O., & Günday, A.H. (2014). Hisse senedi fiyatlarını etkileyen temel makroekonomik faktörlerin BIST 100 Endeksi’ne etkisinin ölçümlenmesi, Ordu üniversitesi sosyal bilimler enstitüsü dergisi, 4(9), 46-50.
• Brigham, E. F. (1999). Finansal Yönetimin Temelleri (Çev. Ö. Akmut & H. Sarıaslan), Ankara Üniversitesi Rektörlüğü Yayınları, 1.Cilt.
• Cihangir, M., Polat, M. A. ve Çalışkan, U. (2020). Türkiye’de Alternatif Finansal Yatırım Araçları Arasındaki Dinamik Etkileşim: Uygulamalı Bir Analiz, Journal of Yasar University, 15(60), 920-940.
• Cingöz, F. ve Kendirli, S. (2019). Altın Fiyatları, Döviz Kuru ve Borsa İstanbul Arasındaki İlişki, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 545-554.
• Çelik, İ., Özdemir, A., Gürsoy, S. & Ünlü, H. (2018). Gelişmekte olan hisse senedi piyasaları ile kıymetli madenler arasındaki getiri ve volatilite yayılımı, Ege akademik bakış dergisi, 18(2), 217-230.
• Gök, İ. Y. (2013). Türkiye ve AB pay piyasaları arasında getiri ve volatilite etkileşimi: çok değişkenli VAR-EGARCH modeli ile ampirik bir araştırma, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, Isparta.
• Gökbulut, R. İ. (2017). An ampirical analysis of volatility transmission between BIST and international stock markets. Ekonomik ve sosyal yaklaşımlar dergisi, 13(1), 141-159.
• Granger, C.W.J., Huang, B.N., & Yang, C.W. (2000). A bivariate causality between stock prices and exchange rates: evidence from recent asian flu, The quarterly review of economics and finance, 40 (3), 337-354.
• Güney, S. ve Saka Ilgın, K. (2019). Yatırım araçlarının BIST-100 endeksi üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (53), 226-245.
• Güngör, B., & Polat, A. (2020). Geleneksel yatırım araçlarının hisse senedi fiyatlarına etkisi: BIST’te sektörel bazda karşılaştırmalı bir analiz. Bingöl üniversitesi iktisadi ve idari bilimler fakültesi dergisi, 4(1), 79-105.
• Hein, L. U. M. (2015). Investigating correlation and volatility transmission among equity, gold, oil and foreign exchange, Research in business and economics, Vol.2, 1-15.
• Jain, A. ve Biswal, P. C. (2019). Does internet search interest for gold move the gold spot, stock and exchange rate markets? A study from India, Resources Policy, 61, 501-507.
• Kılıç, E., & Polat, M. (2020). MIST ülkelerinin hisse senedi piyasaları ile döviz kurları arasındaki getiri ve volatilite etkileşimi. Gaziantep university journal of social sciences, 19(4), 1463-1479.
• Nath, G. N., & Samanta, G.P. (2003). Dynamic relation between exchange rate and stock prices - a case for india, 39th annual conference paper of indian econometric society also published in NSE news, 1-8.
• Shahrazi, M. M., Elmi, Z., Abounoori, E. ve Rasekhi, S. (2014). The Influence of Structural Changes in Volatility on Shock Transmission and Volatility Spillover among Iranian Gold and Foreign Exchange Markets, Iran. Econ. Rev., 18(2), 1-14.
• Tuna, K., & İsabetli, İ. (2014). Finansal piyasalarda volatilite ve BIST100 örneği. Kocaeli üniversitesi sosyal bilimler dergisi, 27: 21-31.
• Wang, Y. S. ve Chueh, Y. L. (2013). Dynamic transmission effects between the interest rate, the US dollar, and gold and crude oil prices, Economic Modelling, 30, 792-798.
• Yaman, S. & Korkmaz, T. (2020). Döviz kurları ile BIST turizm endeksi getirileri arasındaki volatilite yayılım etkisinin belirlenmesi. Business and economics research journal. 11(3), 681-702.
• Yıldız, A. (2014). BIST100 endeksi ile alternatif yatırım araçlarının ilişkisi, Süleyman demirel üniversitesi iktisadi ve idari bilimler fakültesi dergisi, 19(2), 39-56.
• Yılmaz, Ö., Güngör, B., & Kaya, V. (1997). Hisse senedi fiyatları ve makro ekonomik değişkenler arasındaki eşbütünleşme ve nedensellik, İMKB dergisi, 9(34), 1-16.
• Zou, H., & Sun, L. (2012). The influence of insvestor sentiment on stock return and its volatility under different market states, 2012 fifth international conferance on business inteligence and financial engineering, 337-341.