Volatility Spillovers From Precious Metals, Industrial Metals and Crude Oil to BIST100: Evidence From GARCH Models

Abstract

This study investigates the relationship between the BIST 100 index and the precious metals market. The aim is to guide investors in effective risk management and portfolio diversification strategies. The relationship between asset returns and volatility is known to be influenced by macroeconomic uncertainty, global market fluctuations and investor sentiment. In this context, the study employs GARCH (1,1) and GARCH-M models to analyze time-dependent volatility and the risk-return relationship. The results obtained in the study indicate a significant volatility spillover from the precious metals market to the BIST 100 index and a strong mutual dependence between the two markets. Among the metals examined, only gold has a positive and statistically significant effect on BIST 100 returns at the 5% significance level. This finding reveals that gold can serve as a hedge and safe haven during periods of market stress. Additionally, the GARCH-M model shows that conditional volatility has a statistically significant effect on expected returns. These findings indicate that BIST 100 investments involve high risk and that volatility is a determining factor in return dynamics. The study reveals the importance of monitoring precious metals, particularly gold, in the analysis of the Turkish stock market. Additionally, it highlights the need to incorporate commodity indicators into financial decision-making processes in volatile economic conditions.

Keywords

• BIST100
• Precious Metals
• Return Spilovers
• Volatility Spillovers
• GARCH Analysis

DEĞERLİ MADENLER VE BİST100 ARASINDAKİ OYNAKLIK YAYILIMI: GARCH ANALİZİ

Abstract

Bu çalışma, BIST 100 endeksi ile değerli metaller piyasası arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Amaç, yatırımcılara etkin risk yönetimi ve portföy çeşitlendirme stratejileri konusunda rehberlik etmektir. Varlık getirileri ile oynaklık arasındaki ilişkinin; makroekonomik belirsizlik, küresel piyasa dalgalanmaları ve yatırımcı duyarlılığından etkilendiği bilinmektedir. Bu doğrultuda çalışmada, zamana bağlı oynaklık ve risk-getiri ilişkisini analiz etmek için GARCH (1,1) ve GARCH-M modelleri kullanılmaktadır. Çalışmada elde edilen sonuçlar, kıymetli metaller piyasasından BIST 100 endeksine anlamlı bir volatilite yayılımı ve iki piyasa arasında güçlü bir karşılıklı bağımlılık olduğunu göstermektedir. İncelenen metaller arasında yalnızca altın, %5 anlamlılık düzeyinde BIST 100 getirileri üzerinde pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı bir etki yaratmaktadır. Bu bulgu, altının piyasa stresi dönemlerinde korunma ve güvenli liman işlevi görebileceğini ortaya koymaktadır. Ayrıca GARCH-M modeli, koşullu volatilitenin beklenen getiriler üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi olduğunu göstermektedir. Bu bulgular, BIST 100 yatırımlarının yüksek risk içerdiğini ve oynaklığın getiri dinamiklerinde belirleyici olduğunu göstermektedir. Çalışma, Türkiye hisse senedi piyasasının analizinde özellikle altın olmak üzere değerli metallerin izlenmesinin önemini ortaya koymaktadır. Ayrıca, değişken ekonomik koşullarda emtia göstergelerinin finansal karar alma süreçlerine dâhil edilmesi gerektiğine işaret etmektedir

Keywords

• BİST100
• Değerli Metaller
• Getiri Yayılımı
• Oynaklık Yayılımı
• GARCH Models

References

1. Afsal, E.M. and Haque, M.I. (2016). Market Interactions in gold and stock markets: Evidences from Saudi Arabia, International Journal of Economics and Financial Issues, 6(3), 1025-1034
2. Al-Yahyaeea, K.H., Mensia, W., Sensoy, A. and Kang, S.H. (2019) Energy, precious metals, and GCC stock markets: Is there any risk spillover? Pacific-Basin Finance Journal, 56(2019), 45-70
3. Anderson, O., Haglung, E. (2014). Financial econometrics: A Comparison of GARCH type model performances when forecasting VAR, Bachelor of Science Thesis Fall 2014 Department of Statistics, Uppsala University, 1-22. https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:786593/FULLTEXT01.pdf
4. Arouri, M.H., Lahiani, A. and Nguyen, D.K. (2015). World gold prices and stock returns in China: insights for hedging and diversification strategies. Elsevier Economic Modelling, 44(2015), 273-282
5. Basher, S.A., Haug, A.A. and Sadorsky, P. (2012). Oil prices, exchange rates and emerging stock markets. Elsevier Energy Economic, 34(2012), 227-240
6. Bernard, J.T., Khalaf, L., Kichian, M. and Mcmahon, S. (2008). Forecasting commodity prices: GARCH, jumps, and mean reversion. Journal of Forecasting, 27, 279-291. doi: 10.1002/for.1061
7. Gazel, S. (2017). BİST sinai endeksi ile çeşitli metaller arasindaki ilişki: Toda-Yamamoto nedensellik testi. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(52), 287-299
8. Gokmenoglu, .K.K. and Fazlollahi, N. (2015). The Interactions among gold, oil and stock market: evidence from S&P500. Elsevier Procedia Economics and Finance 25(2015) 478-488.

9. Hillier, D., Draper, P. and Faff, R. (2006). Do precious metals shine? An investment perspective. Financial Analysts Journal, 62(2), 98-106
10. Jain, A. and Ghosh, S. (2013). Dynamics of global oil prices, exchange rate and precious metal prices in India. Elsevier Resources Policy, 66(2013),88-93
11. Jubinski.D and Lipton.A (2013). VIX, Gold, silver, and oil: How do commodities react to financial market volatility?. Journal of Accounting and Finance, 13(1), 70-88
12. Kılıç, E. and Baydaş, Y. (2021). Borsa İstanbul ile kıymetli madenler arasındaki volatilite yayılımı. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(2), 2013-225
13. Maqsood, A., Safdar, S., Shafi, R. & Lelit, J.N.(2017). Modeling stock market volatility using GARCH Models: A Case study of nairobi securities exchange (NSE). Scientif Research Publishing, Open Journal of Statistics, 7(2), 369-381.
14. Medetoğlu, B. and Doğru, E. (2022). Toda-Yamamoto testi ile nedensellik ilişkisi tespiti: Değerli metaller üzerine bir uygulamaç. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(4), 747-757
15. Önem, H.B. (2021). Altın, gümüş ile BİST madencilik endeksi getirileri arasındaki volatilite etkileşiminin diagonal VECH GARCH modeliyle analizi. OPUS, Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 18(43), 6221-6240
16. Sampurna, D.S .,Wahyudi, S. and Mawardi, W.(2017). Cointegration and causality among the crude oil market and the gold market. International Journal of Economic Research, 14(17),155-165
17. Sen, M. and Sharma, G. (2024). The Impact of gold and silver prices on stock market returns in India. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 6(4), 8510-8517
18. Shirodkar, S. (2017). Co Integration and causal relationship among crude oil prices, exchange rate and stock market performance: An evidence from India. International Refereed Research Journal, 8(3), 1-9
19. Singhal, S., Choudhary, S and Biswal, P.C (2019). Return and volatility linkages among international crude oil price, gold price, exchange rate and stock markets: Evidence from Mexico. Elsevier Resources Policy, 60(2019), 255-261
20. Söylemez, Y. (2021). Altın ve gümüş fiyatları ile döviz kuru ve faiz oranı arasındaki nedensellik ilişkisinin tespiti: ARDL sınır testi yaklaşımı. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(112), 76-89.
21. Uddin, S.G., Hernandez .J.A., Shahzad.H.J.S and Kang.S.H (2020). Characteristics of spillovers between the US stock market and precious metals and oil. Elsevier Resources Policy, 66(101601), 1-13.
22. Uçar, İ.H.(2022). Asya ve Avrupa sermaye piyasaları arasında etkileşim ve belirsizliklerin rolü. [Yayımlanmamış doktora tezi]. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Gaziantep.
23. Uysal, M. (2021). Analysis of the relationship between precious metals and stock markets: Application on Borsa Istanbul commercial sectors. Fiscaoeconomia, 5(2), 652-669.
24. Van, L., Nguyễn, K. and Bảo, Q. (2022) The Relationship between global stock and precious metals under Covid-19 and happiness perspectives. Elsevier Resources Policy ,77(2022) 102634, 1-12.
25. Walczak-Gańko, M. (2016). Precious metals roles in investment portfolio a comparative analysis from the perspective of selected European Countries. Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznegow Katowicach, 297(2016), 188-200.
26. https://www.ue.katowice.pl/fileadmin/user_upload/wydawnictwo/SE_Artyku%C5%82y_291_320/SE_297/15.pdf