Information Flows Among Stocks in Borsa Istanbul: A Transfer Entropy-Based Network Analysis

Abstract

Bu çalışmanın amacı, BIST 100 endeksi bileşenleri arasındaki yönlü ve doğrusal olmayan bilgi akışını efektif transfer entropisi (ETE) yöntemiyle incelemektir. Çalışmanın kapsamını 2 Ocak 2020 – 3 Temmuz 2025 döneminde endekste yer alan ve veri bütünlüğü sağlayan 65 hissenin günlük getirileri oluşturmaktadır. Öncelikle veri setindeki her hisse çifti için ETE değerleri hesaplanmış ve asimetrik bir bilgi ağı oluşturulmuştur. Bu ağ üzerinden her hisse için ortalama bilgi girişi, bilgi çıkışı ve net bilgi akışı göstergeleri hesaplanmış, ardından hisse senetleri net bilgi kaynağı, net bilgi alıcısı ve görece dengeli bileşenler olarak sınıflandırılmıştır. Mikro düzeyde elde edilen ETE değerleri, Kamuyu Aydınlatma Platformu sektör sınıflamasına göre gruplanarak sektörler arası bilgi transferi matrisi oluşturulmuş ve sektörlerin toplam bilgi alışveriş hacimleri ile net bilgi akışları değerlendirilmiştir. Son olarak hisse ve sektör düzeyinde yönlü maksimum kapsayan ağaçlar elde edilerek bilgi ağının omurga yapısı görselleştirilmiş, finans ve ticaret–hizmet odaklı sektörlerin merkezî konumu ile reel sektörlere doğru kademeli bilgi yayılımı üzerinden piyasa içi olası yayılma ve bulaşma kanalları tartışılmıştır.

Keywords

• Bilgi akışı
• Efektif transfer entropisi
• Yönlü ağ analizi
• BİST 100

Borsa İstanbul’da Hisse Senetleri Arasında Bilgi Akışı: Transfer Entropisi Temelli Ağ Analizi

Abstract

This study aims to examine the directed and nonlinear information flow among the stocks of the BIST 100 index by employing the effective transfer entropy (ETE) method. The sample consists of the daily returns of 65 stocks included in the index that provide continuous data over the period from 2 January 2020 to 3 July 2025. First, ETE values are computed for each stock pair in the dataset and an asymmetric information network is constructed. Based on this network, average information inflow, information outflow and net information flow indicators are calculated for each stock, and stocks are classified as net information sources, net information receivers or relatively balanced components. Micro-level ETE measures are then aggregated according to the sector classification of the Public Disclosure Platform (KAP) to obtain a sector-to-sector information transfer matrix, through which sectors’ information exchange volumes and net information flows are evaluated. Finally, directed maximum spanning trees are derived at both the stock and sector levels to visualize the backbone structure of the information network, and the central role of finance- and trade–services-oriented sectors as well as the diffusion of information towards real-sector industries are discussed as potential intra-market spillover and contagion channels.

Keywords

• Information flow
• Effective transfer entropy
• Directed network analysis
• BIST 100

References

1. .............................