BİST Sürdürülebilirlik Endeksi ile Diğer Finansal Endeksler Arasındaki İlişkinin ve Nedenselliğin Analizi

Öz

Finansal sistem, ekonomik büyüme ve kalkınmanın temelini oluşturan modern ekonomilerin yapı taşıdır. Aynı zamanda sürdürülebilirlik kavramı, bu sistemin uzun vadeli dayanıklılığını ve toplumsal faydasını sağlamada kritik bir rol oynamaktadır. Sürdürülebilirlik, çevresel, sosyal ve yönetişim (ÇSY) kriterlerini kapsayan geniş bir yaklaşım olarak, finansal piyasaların ve yatırımların geleceğe yönelik güvence altına alınmasını hedeflerken ekonomik karar alma süreçlerine bu daha geniş unsurları entegre etmektedir. Bu çalışmanın amacı, BİST Sürdürülebilirlik Endeksi ile BİST100 Endeksi (XU100), S&P500 Endeksi (SPX), Dow Jones Sürdürülebilirlik Endeksi (DJSI), S&P Yeşil Tahvil Endeksi (SPUSGRN) ve Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE) gibi seçilmiş diğer önemli finansal endeksler arasındaki kısa ve uzun vadeli ilişkileri kapsamlı bir şekilde incelemektir. 2014 Kasım ve 2024 Ocak dönemini kapsayan ve 111 adet aylık veri ile gerçekleştirilen bu analizde, ARDL Sınır Testi yaklaşımı kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, uzun vadede BİST100 Endeksi ile BİST Sürdürülebilirlik Endeksi arasında pozitif bir ilişki olduğunu, buna karşılık BİST100 Endeksi ile S&P Yeşil Tahvil Endeksi arasında anlamlı bir negatif ilişki bulunduğunu ortaya koymaktadır. Kısa vadeli analizler, BİST Sürdürülebilirlik Endeksi, BİST100 Endeksi ve S&P Yeşil Tahvil Endeksi arasında kısa vadede de istatistiksel olarak anlamlı ilişkiler olduğunu göstermektedir. Ayrıca, Toda-Yamamoto nedensellik analizi, XUSRD endeksinden DJSI ve SPUSGRN endekslerine doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi ile DJSI endeksi ile hem SPUSGRN hem de SPX endeksleri arasında çift yönlü nedensellik ilişkilerini tespit etmiştir. Bu bulgular, sürdürülebilirlik odaklı finansal araçların farklı piyasalar arasındaki bağlantılarını vurgulamakta ve sürdürülebilirlik faktörlerinin hem Türkiye'de hem de küresel ölçekte finansal karar alma süreçlerinde giderek artan etkisini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Sürdürülebilirlik Endeksi
• ARDL Sınır Testi
• Toda-Yamamoto Yöntemi.

An Analysis of the Relationship and Causality Between the BIST Sustainability Index and Other Financial Indices

Abstract

The financial system serves as a cornerstone of economic growth and development, providing the foundation upon which modern economies are built. At the same time, the concept of sustainability plays a critical role in ensuring the long-term resilience and social utility of this system. Sustainability, encompassing environmental, social, and governance (ESG) criteria, aims to secure the future viability of financial markets and investments by integrating these broader considerations into economic decision-making. The objective of this study is to comprehensively examine the short- and long-term relationships between the BIST Sustainability Index and a selection of other key financial indices, including the BIST100 Index (XU100), S&P500 Index (SPX), Dow Jones Sustainability Index (DJSI), S&P Green Bond Index (SPUSGRN), and the Consumer Price Index (CPI). Utilizing 111 monthly data spanning the period from November 2014 to January 2024, this analysis employs the ARDL Bound Test approach to investigate these relationships. The results indicate a positive long-term relationship between the BIST100 Index and the BIST Sustainability Index, while a significant negative relationship is observed between the BIST100 Index and the S&P Green Bond Index. In the short term, the findings reveal statistically significant relationships between the BIST Sustainability Index, the BIST100 Index, and the S&P Green Bond Index. Additionally, the Toda-Yamamoto causality analysis identifies unidirectional causality from the XUSRD index to the DJSI and SPUSGRN indices, as well as bidirectional causality between the DJSI index and both the SPUSGRN and SPX indices. These findings underscore the interconnectedness of sustainability-focused financial instruments across different markets, highlighting the increasing influence of sustainability factors on financial decision-making processes in both Turkey and the global context.

Keywords

• Sustainability Index
• ARDL Bounds Test
• Toda-Yamamoto Method

References

1. Adrangi, B., Chatrath, A., Macri, J. & Raffiee, K. (2019). Dynamic responses of major equity markets to the US fear index. Journal of Risk and Financial Management, 12(4), 156.
2. Akdağ, S. (2019). VIX korku endeksinin finansal göstergeler üzerindeki etkisi: Türkiye örneği. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1), 235-256.
3. Akel, V. & Gazel, S. (2014). Döviz kurları ile bist sanayi endeksi arasındaki eşbütünleşme ilişkisi: Bir ardl sınır testi yaklaşımı. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (44), 23-41.
4. Altuntaş, D. & Ersoy, E. (2021). Yatırımcı duyarlılığının BIST pay piyasası’na etkisi. Sosyoekonomi, 29(50), 387-412.
5. Başarır, Ç. (2019). Korku endeksi (VIX) ile BIST 100 arasındaki ilişki: Frekans alanı nedensellik analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 19(2), 177-191.
6. Bektaş, Ç. N. & Babuşcu, Ş. (2019). VİX korku endeksi ve CDS primlerinin büyüme ve döviz kuruna etkisi, Türkiye örneği. Ufuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(16), 97-111.
7. Borsa İstanbul Web Sayfası. (2024). www.borsaistanbul.com (01.08.2024)
8. Brown, R. L, Durbin, J. & Evans, J. M. (1975). Techniques for testing the constancy of regression relationships over time. Journal of the Royal Statistical Society, 37(2), 149-192.

9. Cheuathonghua, M., Padungsaksawasdi, C., Boonchoo, P. & Tongurai, J. (2019). Extreme spillovers of VIX fear index to international equity markets. Financial Markets and Portfolio Management, 33(1), 1-38.
10. Choi, S. Y. & Hong, C. (2020). Relationship between uncertainty in the oil and stock markets before and after the shale gas revolution: Evidence from the OVX, VIX, and VKOSPI volatility indices. PloS one, 15(5), e0232508.
11. Demirez, D. & Kandır, S. Y. (2024). Seçilmiş risk ölçütleri ile sürdürülebilirlik endeksi arasındaki ilişkinin araştırılması. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 18(1), 37-59.
12. Demirkale, Ö. & Ebghaeı, F. (2021). Petrol fiyatları ile borsa endeksleri arasındaki karşılıklı ilişkinin VAR yöntemi ile analizi: Türkiye ve seçilmiş ülkeler. Pamukkale Üniversitesi İşletme Araştırmaları Dergisi, 8(1), 150-171.
13. Emma, R. & Myriam, C. (2017). Dynamics of the relationship between implied volatility indices and stock prices indices: The case of European stock markets. Asian Economic and Financial Review, 7(1), 52-62.
14. Fassas, A. & Hourvouliades, N. (2019). VIX futures as a market timing indicator. Journal of Risk and Financial Management, 19(12), 113.
15. Fountain, R. L., Herman, J. R. & Rustvold, L. D. (2008). An application of kendall distributions and alternative dependence measures: SPX vs. VIX. Insurance: Mathematics And Economics, 42(2), 469-472.
16. Giot, P. (2005). Relationships between implied volatility indexes and stock index returns. The Journal of Portfolio Management, 31(3), 92-100.
17. Granger, C. W. J. & Newbold, P. (1974). Spurious regressions in econometrics. Journal of Econometrics, 2(2), 111-120.
18. Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic econometrics (5th Edition). McGraw-Hill.
19. Gülal, Ö. S. & Güneren, M. (2022). VIX volatilite endeksi ile BIST 30 endeks vadeli işlem sözleşmeleri getirisi arasındaki ilişki: Bir ARDL sınır testi yaklaşımı. Journal of Economics and Financial Researches, 4(2), 173-183.
20. Hatipoğlu, M. & Tekin, B. (2017). The effects of VIX index, exchange rate & oil prices on the BIST 100 index: A quantile regression approach. Sosyal Bilimler Arastirmalari Dergisi, 7(3).
21. İskenderoglu, Ö. & Akdağ, S. (2020). Comparison of the effect of VIX fear ındex on stock exchange ındices of developed and developing countries: The G20 case. The South East European Journal of Economics and Business, 15(1), 105-121.
22. Jayawardena, N. I., Todorova, N., Li, B., Su, J. J. & Gau, Y. F. (2022). Risk-return trade-off in the Australian securities exchange: Accounting for overnight effects, realized higher moments, long-run relations, and fractional cointegration. International Review of Economics and Finance, 80, 384-401.
23. Jiang, G. J. & Tian, Y. S. (2007). Extracting model-free volatility from option prices: An examination of the VIX index. Journal of Derivatives, 14, 1-26.
24. Karagiannis, S. (2014). An investigation of the lead-lag relationship between the VIX index and the VIX futures on the S&P 500. International Journal of Science, Innovation and New Technology, 1(11), 43-56.
25. Kaya, E. (2015). Borsa İstanbul (BIST) 100 endeksi ile zımni volatilite (VIX) endeksi arasındaki eş-bütünleşme ve Granger nedensellik. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 17(28), 1-6.
26. Kaya, M. (2023). BİST sürdürülebilirlik endeksi ile fosil yakıt fiyatları arasındaki ilişkinin analizi. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 23(3), 1475-1495. https://doi.org/10.11616/asbi.1327883
27. Korkmaz, T. & Çevik, E.İ. (2009). Zımni volatilite endeksinden gelişmekte olan piyasalara yönelik volatilite yayılma etkisi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 3(2), 87-106.
28. Kula, V. & Baykut, E. (2017). Borsa İstanbul kurumsal yönetim endeksi (XKURY) ile korku endeksi (Chicago Board Options Exchange Volatility Index-VIX) arasındaki ilişkinin analizi. AKÜ İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2), 27-37.
29. Kuzu, S. (2019). Volatilite Endeksi (VIX) ile BIST 100 Arasındaki Johansen eş-bütünleşme ve frekans alanı nedensellik analizi. Electronic Turkish Studies, 14(1), 479-493.
30. Mert M. & Çağlar A. E. (2019). Eviews ve Gauss uygulamalı zaman serileri analizi. Detay Yayıncılık, Ankara.
31. Münyas, T. (2022). VIX korku endeksi ve gelişmekte olan ülke borsaları üzerine ampirik bir analiz. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(43), 1-19.
32. Ozair, M. (2014). What does the VIX actually measure? An analysis of the causation of SPX and VIX. Journal of Finance and Risk Perspectives, 3(2), 83-132.
33. Ozdemir, Z. A., Olgun, H. & Saracoglu, B. (2009). Dynamic linkages between the center and periphery in international stock markets. Research in International Business and Finance, 23(1), 46-53.
34. Özçim, H. (2022). Bist sürdürülebilirlik endeksi ve makroekonomik veriler arasındaki ilişkinin Garch modelleri çerçevesinde incelenmesi. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (50), 115-126.
35. Özdemir, L. (2020). VIX endeksinin BİST30 endeks ve BİST30 vadeli işlem getirisi volatilitelerine etkisinin EGARCH modeli ile karşılaştırılması. Journal of Yaşar University, 15(59), 534-543.
36. Pesaran, M. H., Shin, Y. & Smith, R. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationship. Journal of Applied Econometrics, 16, 289-326.
37. Sadeghzadeh, K. (2018). Borsanın psikolojik faktörlere duyarlılığı: Oynaklık endeksi (VİX) ve tüketici güven endeksi (TGE) ile Bist 100 endeksi arasındaki ilişkiler. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(2), 238-253.
38. Sakarya, Ş. & Akkuş, H. T. (2018). BIST-100 ve BIST Sektör Endeksleri ile VIX Endeksi Arasındaki Ilişkisinin Analizi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(40), 351-374.
39. Sarıtaş, H. & Nazlıoğlu, E. H. (2019). Korku endeksi, hisse senedi piyasası ve döviz kuru ilişkisi: Türkiye için ampirik bir analiz. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(4), 542-551.
40. Sarwar, G. (2012). Is VIX an investor fear gauge in BRIC equity markets. Journal of Multinational Financial Management, 22(3), 55-65.
41. Sezal, L. (2024). The relationship between bist bank index and inflation, exchange rate, interest rate, gold and oil prices: Evidence from the Ardl bound test. Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(27), 402-421.
42. Shahzad, S. J. H., Aloui, C. & Jammazi, R. (2020). On the interplay between US sectoral CDS, stock and VIX indices: Fresh insights from wavelet approaches. Finance Research Letters, 33, 101208.
43. Sharma, P., Shrivastava, A. K., Rohatgi, S. & Mishra, B. B. (2023). Impact of macroeconomic variables on sustainability indices using ARDL model. Journal of Sustainable Finance & Investment, 13(1), 572-588.
44. Shu, J. & Zhang, J. E. (2012). Causality in the VIX futures market. Journal of Futures Markets, 32(1), 24-46.
45. Smales, L. A. (2016). Risk-On/Risk-Off: Financial Market Response to Investor Fear. Finance Research Letters, 17, 125-134.
46. Telçeken, N., Kıyılar, M. & Kadıoğlu, E. (2019). Volatilite endeksleri: Gelişimi, türleri, uygulamaları ve Trvix önerisi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 204-228.
47. Telek, C. (2020). VIX endeksinin Türkiye’de portföy yatırımları ve döviz kurlarıyla ilişkisi. İzmir İktisat Dergisi, 35(3), 635-646.
48. Ünlü, M. (2024). Borsa endeksi ve makroekonomik değişkenler arasındaki zamanla değişen nedensellik ilişkisi: Bist X100 endeksi üzerinden ampirik kanıtlar. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (60), 243-256.
49. Vergili, G. & Çelik, M. S. (2023). The relationship between the ındices of volatility (VIX) and sustainability (DJSEMUP): An ARDL approach. Business and Economics Research Journal, 14(1), 19-29.
50. Wang, N. & You, W. (2022). New insights into the role of global factors in BRICS stock markets: A quantile cointegration approach. Economic Systems, 101015.