Research Article

BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi'nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi

Volume: 11 Number: 1 March 31, 2026
EN TR

BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi'nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi

Abstract

Bu çalışmanın temel amacı, BIST 100 endeksinin volatilite dinamiklerinde Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi (VBTS) uygulamasıyla meydana gelen yapısal değişimleri, 01.01.2010-30.06.2025 dönemindeki günlük getiri serisini kullanarak Markov Rejim Değişimli GARCH (MS-GARCH) modelleri aracılığıyla analiz etmektir. Yapılan analizlerde VBTS öncesi ve sonrası dönemlerin yanı sıra tedbir yoğunluğunun farklılaştığı 3 ve 5 tedbirli alt dönemler, Çarpık GED ve Çarpık Student-t gibi esnek dağılım varsayımları altında modellenmiş ve model başarısı geriye dönük testler (VaR) ile sınanmıştır. Elde edilen bulgular, VBTS uygulamasıyla birlikte piyasada belirgin bir yapısal kırılma yaşandığını, krizlerin yapışkan hale geldiğini ve volatilite şoklarının sönümlenme süresinin uzadığını göstermektedir. Çalışmanın dikkat çekici bulgusu ise tedbir yoğunluğunun piyasa üzerindeki etkisinin doğrusal olmamasıdır. Nitekim 3 tedbirli yapının piyasa istikrarını koruyan optimal bir denge sunduğu; buna karşın 5 tedbirli yapının rejim geçişlerini aşırı sıklaştırmak suretiyle piyasa kalitesini bozduğu ve belirsizliği artırdığı tespit edilmiştir. Özellikle 5 tedbirli dönemde asimetrik etkinin anlamsızlaşması, piyasa müdahalelerinin yarattığı belirsizlik ortamında yatırımcı davranışlarının bozulduğunu ve volatilitenin kaotik bir yapıya büründüğünü göstermektedir.

Keywords

References

  1. Abounoori, E., Elmi, Z. and Nademi, Y. (2016). Forecasting Tehran stock exchange volatility: Markov switching GARCH approach. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 445, 264–282. https://doi.org/10.1016/j.physa.2015.10.024
  2. Aktas, O.U., Kryzanowski, L. and Zhang, J. (2022). Price-limit effectiveness: Evidence from the Borsa Istanbul (BIST). International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, 15(3), 527–568. https://doi.org/10.1108/IMEFM-04-2020-0151
  3. Alexander, C. and Lazar, E. (2009). Modelling regime-specific stock price volatility. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 71(6), 761–797. https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.2009.00563.x
  4. Ardia, D., Bluteau, K., Boudt, K., Catania, L. and Trottier, D.A. (2019). Markov-switching GARCH models in R: The MSGARCH package. Journal of Statistical Software, 91(4), 1–38. https://doi.org/10.18637/jss.v091.i04
  5. Arellano, A.M. and Rodríguez, G. (2020). Empirical modeling of high-income and emerging stock and Forex market return volatility using Markov-switching GARCH models. The North American Journal of Economics and Finance, 52, 101163. https://doi.org/10.1016/j.najef.2020.101163
  6. Aytekin, S., Abdioğlu, N. ve Sezgin, A. (2021). BİST pay piyasasında açığa satış yasağı ve COVID-19 düzenlemelerinin piyasa etkinliği üzerindeki etkisi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(4), 2433–2448. https://doi.org/10.33206/mjss.759448
  7. Bachelier, L. (1900). Théorie de la spéculation. Annales scientifiques de l’École Normale Supérieure, 3(17), 21–86. https://doi.org/10.24033/asens.476
  8. Baig, A.S., Blau, B.M., Butt, H.A. and Yasin, A. (2022). Do retail traders destabilize financial markets? An investigation surrounding the COVID-19 pandemic. Journal of Banking and Finance, 144, 106627. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3782159

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Financial Econometrics, Financial Forecast and Modelling, Financial Markets and Institutions

Journal Section

Research Article

Publication Date

March 31, 2026

Submission Date

December 5, 2025

Acceptance Date

February 18, 2026

Published in Issue

Year 2026 Volume: 11 Number: 1

APA
Yıldırım, S., & Akel, V. (2026). BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi. Ekonomi Politika Ve Finans Araştırmaları Dergisi, 11(1), 296-325. https://doi.org/10.30784/epfad.1836652
AMA
1.Yıldırım S, Akel V. BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi. EPF Journal. 2026;11(1):296-325. doi:10.30784/epfad.1836652
Chicago
Yıldırım, Semih, and Veli Akel. 2026. “BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri Ile Analizi”. Ekonomi Politika Ve Finans Araştırmaları Dergisi 11 (1): 296-325. https://doi.org/10.30784/epfad.1836652.
EndNote
Yıldırım S, Akel V (March 1, 2026) BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi 11 1 296–325.
IEEE
[1]S. Yıldırım and V. Akel, “BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi”, EPF Journal, vol. 11, no. 1, pp. 296–325, Mar. 2026, doi: 10.30784/epfad.1836652.
ISNAD
Yıldırım, Semih - Akel, Veli. “BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri Ile Analizi”. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi 11/1 (March 1, 2026): 296-325. https://doi.org/10.30784/epfad.1836652.
JAMA
1.Yıldırım S, Akel V. BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi. EPF Journal. 2026;11:296–325.
MLA
Yıldırım, Semih, and Veli Akel. “BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri Ile Analizi”. Ekonomi Politika Ve Finans Araştırmaları Dergisi, vol. 11, no. 1, Mar. 2026, pp. 296-25, doi:10.30784/epfad.1836652.
Vancouver
1.Semih Yıldırım, Veli Akel. BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi. EPF Journal. 2026 Mar. 1;11(1):296-325. doi:10.30784/epfad.1836652