Türkiye hisse senedi piyasasında zamanla değişen Fama-French faktör yükleri

Abstract

Standart Fama-French üç faktör modeli piyasa, büyüklük ve değer faktörlerine ait yüklerin sabit olduğunu varsaymaktadır. Bu varsayım, sistematik risk maruziyetlerinin ekonomik koşullara, politika rejimlerine ve finansal şoklara bağlı olarak değişebileceği ve bunun varlık fiyatlandırması, portföy dağılımı ve risk yönetimi üzerinde doğrudan etkiler doğurabileceği gerekçesiyle sorgulanmıştır. Mevcut araştırmalar piyasa betasında zamanla değişimi belgelemektedir, ancak özellikle makroekonomik ve finansal değişimlerin sık yaşandığı gelişmekte olan piyasalar için, büyüklük ve değer faktörlerine olan maruziyetlerin de zamanla değişip değişmediğine dair kanıtlar sınırlı kalmaktadır. Türkiye hisse senedi piyasası özelinde, zamanla değişen risk üzerine yapılan ampirik çalışmalar büyük ölçüde piyasa betasına odaklanmıştır. Diğer yandan, statik Fama-French modelini farklı örneklem dönemlerine uygulayan çalışmalar arasında tahminler farklılık göstermekte olup bu durum büyüklük ve değer faktör yüklerinde olası bir zamanla değişime işaret etmektedir. Bu çalışma, Türkiye hisse senedi piyasasında piyasa, büyüklük ve değer faktör yüklerinin zamanla değişimine ilişkin biçimsel kanıt eksikliğini gidermeyi amaçlamaktadır. Borsa İstanbul'da işlem gören şirketlerden, aylık büyüklük ve defter değeri-piyasa değeri sınıflandırmaları kullanılarak altı adet büyüklük-değer portföyü oluşturulmuştur. Temmuz 2013-Haziran 2025 dönemi için zamanla değişen faktör yükleri, 36 aylık pencereye sahip kayan pencere regresyonları kullanılarak tahmin edilmiştir. Bai-Perron çoklu yapısal kırılma testleri kullanılarak istikrar değerlendirilmiştir. Sağlamlık değerlendirmesi, alternatif kayan pencere uzunlukları ve parametrik olmayan E-Divisive değişim noktası tespit yöntemi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bulgular, tüm portföylerde üç faktör yükünün tamamında istatistiki açıdan anlamlı zamana bağlı değişim olduğunu göstermektedir. Yapısal kırılmalar, özellikle 2015, 2018, 2021 ve 2023 yılları civarında olmak üzere, tekrarlayan az sayıdaki dönemde yoğunlaşmaktadır. Sağlamlık analizleri, farklı yöntemler ve kayan pencere uzunlukları arasında genel olarak benzer istikrarsızlık dönemlerini tespit etmektedir. Bu bulgular, Türkiye hisse senedi piyasasında statik faktör modellerinin sınırlılıklarını ortaya koymakta ve gelişmekte olan piyasalarda sistematik riskin anlaşılması ve yönetilmesi için dinamik yaklaşımların önemini vurgulamaktadır.

Keywords

• Finans
• Fama-French Üç faktör modeli
• zamanla değişen betalar
• kayan pencere regresyonları
• yapısal kırılmalar
• gelişmekte olan piyasalar

Time-varying Fama-French factor loadings in the Turkish equity market

Abstract

The standard Fama-French three-factor model assumes constant factor loadings for the market, size, and value factors. This assumption has been questioned on the grounds that systematic risk exposures may adjust to changing economic conditions, policy regimes, and financial shocks, with direct implications for asset pricing, portfolio allocation, and risk management. Existing research documents time variation in market beta, but evidence on whether exposures to the size and value factors also evolve over time remains limited, particularly for emerging markets characterized by frequent macroeconomic and financial shifts. For the Turkish equity market, empirical work on time varying risk has largely concentrated on the market beta. On the other hand, estimates from static Fama-French models applied to different sample periods differ across studies, pointing to possible time variation in size and value factor loadings. This study addresses the lack of formal evidence on time variation in market, size, and value factor loadings in the Turkish equity market. Six size-value portfolios are constructed from firms listed on Borsa İstanbul using monthly size and book-to-market classifications. Time-varying factor loadings are estimated for the July 2013-June 2025 period using rolling window regressions with a 36-month window. Stability is assessed using Bai-Perron multiple structural break tests. Robustness is evaluated using alternative rolling window lengths and the nonparametric E-Divisive change-point detection procedure. The findings reveal statistically significant temporal variation in all three factor loadings across portfolios. Structural breaks are concentrated in a small number of recurring periods, particularly around 2015, 2018, 2021, and 2023. Robustness analyses identify broadly similar episodes of instability across alternative methods and rolling-window specifications. These findings demonstrate the limitations of static factor models in the Turkish equity market and highlight the relevance of dynamic approaches for understanding and managing systematic risk in emerging markets

Keywords

• Finance
• Fama-French Three-Factor model
• time-varying betas
• rolling-window regressions
• structural breaks
• emerging markets

References

1. Ang, A., & Kristensen, D. (2012). Testing conditional factor models. Journal of Financial Economics, 106(1), 132–156. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2012.04.008
2. Aras, G., Çam, İ., Zavalsız, B., & Keskin, S. (2018). Fama-French çok faktör varlık fiyatlama modellerinin performanslarının karşılaştırılması: Borsa İstanbul üzerine bir uygulama. Istanbul Business Research, 47(2), 183–207. https://doi.org/10.26650/ibr.2018.47.02.0026
3. Arslan, H. M., Yücel, S., & Ata, S. (2022). Investigating the development trend of Turkish economy between 2006–2019 through statistical methods and financial statement analysis. Journal of Business and Economics Studies, 7(34), 72–86. https://doi.org/10.29228/ASRJOURNAL.57599
4. Bai, J., & Perron, P. (2003). Computation and analysis of multiple structural change models. Journal of Applied Econometrics, 18(1), 1–22. https://doi.org/10.1002/jae.659
5. Baillie, R. T., Calonaci, F. & Kapetanios, G. (2022). Hierarchical time varying estimation of asset pricing models. Journal of Risk and Financial Management, 15(1), 14. https://doi.org/10.3390/jrfm15010014
6. Bali, T. G., Engle, R. & Tang, Y. (2016). Dynamic conditional beta is alive and well in the cross section of daily stock returns. Management Science, 63(11), 3760–3779. https://doi.org/10.1287/mnsc.2016.2536
7. Blume, M. E. (1971). On the assessment of risk. The Journal of Finance, 26(1), 1–10. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1971.tb00584.x
8. Bollerslev, T., & Zhang, B. Y. (2003). Measuring and modeling systematic risk in factor pricing models using high-frequency data. Journal of Empirical Finance, 10(5), 533–558. https://doi.org/10.1016/s0927-5398(03)00004-5

9. Bollerslev, T., Engle, R. F. & Wooldridge, J. M. (1988). A capital asset pricing model with time varying covariances. Journal of Political Economy, 96(1), 116–131. https://doi.org/10.1086/261527
10. Bos, T., & Newbold, P. (1984). An empirical investigation of the possibility of stochastic systematic risk in the market model. The Journal of Business, 57(1, Part 1), 35–41. https://doi.org/10.1086/296222
11. Büyükoğlu, B. (2023). Fama-French üç ve beş faktör varlık fiyatlama modelinin geçerliliğinin test edilmesi: BIST 30 endeksi örneği. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 13(25), 1–20. Retrieved from: https://izlik.org/JA32BJ92FM
12. Canbaş, S., & Arıoğlu, A. (2008). Testing the three factor model of Fama and French: Evidence from Turkey. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(3), 79–92. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/tr/pub/cusosbil/issue/4380/60069
13. Coşkun, K., & Torun, T. (2021). Fama & French üç ve beş faktörlü varlık fiyatlama modellerinin geçerliliği: Borsa İstanbul örneği. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 6(14), 84–102. https://doi.org/10.25204/iktisad.841007
14. Çayırlı, Ö., Kayalıdere, K., & Aktaş, H. (2022). Toplam getiri yerine fiyat getirisi kullanılmasının varlık fiyatlama modelleri ve portföy seçimi üzerine yapılan çalışma sonuçlarına etkisi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (93), 75–92. https://doi.org/10.25095/mufad.989996
15. Engle, R. F. (2016). Dynamic conditional beta. Journal of Financial Econometrics, 14(4), 643–667. https://doi.org/10.1093/jjfinec/nbw006
16. Eren, Ö., & Karahan, C. C. (2020). Mean reversion in Turkish stock market and time-varying equity risk premium. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 42(1), 23–42. https://doi.org/10.14780/muiibd.763893
17. Erol, A. F., & Aytekin, S. (2025). Fama-French altı faktör modelinde karlılık ve momentum faktörlerinin rolünün incelenmesi: Borsa İstanbul örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 83, 80–93. https://doi.org/10.51290/dpusbe.1526628
18. Ertuğrul, A. (2021). Fama French üç ve beş faktör modellerinin geçerliliğinin test edilmesi: BIST 100 endeksi üzerine bir uygulama. Yönetim Bilimleri Dergisi, 22(52), 324–338. https://doi.org/10.35408/comuybd.1359017
19. Fama, E. F., & French, K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of Financial Economics, 33(1), 3–56. https://doi.org/10.1016/0304-405X(93)90023-5
20. Fama, E. F. & MacBeth, J. D. (1973). Risk, return, and equilibrium: Empirical tests. Journal of Political Economy, 81(3), 607–636. https://doi.org/10.1086/260061
21. Ferreira, E., Gil-Bazo, J., & Orbe, S. (2011). Conditional beta pricing models: A nonparametric approach. Journal of Banking & Finance, 35(12), 3362–3382. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2011.05.016
22. Ferson, W. E., & Harvey, C. R. (1999). Conditioning variables and the cross section of stock returns. The Journal of Finance, 54(4), 1325–1360. https://doi.org/10.1111/0022-1082.00148
23. Ferson, W. E., & Schadt, R. W. (1996). Measuring fund strategy and performance in changing economic conditions. The Journal of Finance, 51(2), 425–461. https://doi.org/10.2307/2329367
24. Genç, E., & Çömlekçi, İ. (2018). Fama-French üç faktörlü varlık fiyatlama modelinin geçerliliği: Borsa İstanbul üzerine bir araştırma. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 40, 257–276. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/tr/pub/yyusbed/issue/43698/536126
25. Groenewold, N., & Fraser, P. (1999). Time-varying estimates of CAPM betas. Mathematics and Computers in Simulation, 48, 531–539. https://doi.org/10.1016/S0378-4754(99)00033-6
26. Güçlü, F. (2019). Katılım 30 endeksinin zamanla değişen betası. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, BOR Özel Sayısı, 115–126. https://doi.org/10.18092/ulikidince.515150
27. Güngör, B., & Demirci, N. S. (2014). Hisseleri Borsa İstanbul’da işlem gören KOBİ’lerde finansal performansın içsel ve dışsal belirleyicileri (2009–2012). Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, (594), 57–74. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/tr/pub/fpeyd/issue/48053/607643 Güngör, B., & Yerdelen Kaygın, C. (2015). Dinamik panel veri analizi ile hisse senedi fiyatını etkileyen faktörlerin belirlenmesi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(9), 149–168. Retrieved from: https://www.kafkas.edu.tr/KAUIIBFD/TR/sayfa4106.aspx
28. Horváth, L., Li, B., Li, H., & Liu, Z. (2020). Time-varying beta in functional factor models: Evidence from China. North American Journal of Economics and Finance, 54, 101283. https://doi.org/10.1016/j.najef.2020.101283
29. James, N. A., Zhang, W., & Matteson, D. S. (2024). ecp: Non-parametric multiple change-point analysis of multivariate data (Version 3.1.6) [Computer software]. Comprehensive R Archive Network (CRAN). https://doi.org/10.32614/CRAN.package.ecp
30. Kakilli Acaravcı, S., & Karaomer, Y. (2018). The comparative performance evaluation of the Fama-French five factor model in Turkey. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 6(3), 1–12. https://izlik.org/JA58ES86TR
31. Keskin, H., & Çelik, İ. (2020). The long memory behavior in time-varying beta: An empirical application on BIST. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11(Ek), 200–210. https://doi.org/10.21076/vizyoner.733976
32. Korkmaz, T., Çevik, E. İ., & Gürkan, S. (2010). Testing of the international capital asset pricing model with Markov switching model in emerging markets. Investment Management and Financial Innovations, 7(1), 37–49. Retrieved from: https://www.businessperspectives.org/index.php/journals/investment-management-and-financial-innovations/issue-81/
33. Kruk, D. C., & Pimentel, R. C. (2024). Performance evaluation models applied to the Brazilian mutual funds market. International Journal of Emerging Markets, 19(8), 2134–2151. https://doi.org/10.1108/IJOEM-01-2021-0153
34. Kutlu, M., & Kalaycı, Ş. (2020). Alternatif varlık fiyatlandırma modelleri ve Borsa İstanbul'da uygulama. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(Özel Sayı), 193–206. https://doi.org/10.18026/cbayarsos.551301
35. Lewellen, J., & Nagel, S. (2006). The conditional CAPM does not explain asset pricing anomalies. Journal of Financial Economics, 82(2), 289–314. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2005.05.012
36. Li, Y., & Yang, L. (2011). Testing conditional factor models: A nonparametric approach. Journal of Empirical Finance, 18(5), 972–992. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2011.07.004
37. Matteson, D. S., & James, N. A. (2014). A nonparametric approach for multiple change point analysis of multivariate data. Journal of the American Statistical Association, 109(505), 334–345. https://doi.org/10.1080/01621459.2013.849605
38. Neslihanoğlu, S., & Paker, M. (2021). Beta risklerinin modellenmesi ve tahmini: Türkiye’deki döviz portföyü örneği. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(2), 467–491. https://doi.org/10.18074/ckuiibfd.804693
39. Özyakışır, D., Akça, M., & Çamkaya, S. (2023). Do remittances have an asymmetrical effect on financial development? Empirical evidence from Turkey. The Journal of International Trade & Economic Development, 33(4), 598–617. https://doi.org/10.1080/09638199.2023.2203784
40. Paker, M. (2024). The time-varying beta risk of mining and quarrying sector with univariate GARCH-type models: The case of Turkey. International Journal of Economic and Administrative Academic Research, 4(1), 106–121. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/tr/pub/ijerdergisi/issue/87643/1564238
41. Petkova, R., & Zhang, L. (2005). Is value riskier than growth? Journal of Financial Economics, 78(1), 187–202. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2004.12.001
42. Ustaoğlu, E. (2022). Time-varying beta coefficients of BIST sector indices. The Journal of Accounting and Finance, 96, 135–150. https://doi.org/10.25095/mufad.1143257