Dönemsel Bazlı Statik ve Dinamik Portföy Koruma Stratejileri: BİST30 Örneği

Abstract

Bir portföye etkin korunma oranlarıyla eklenen vadeli işlem sözleşmelerinin portföy risklerini düşürdüğü sıkça literatürde görülmektedir. Kullanılan etkin korunma oranlarını statik ve dinamik yöntemlerle belirlemek mümkündür. Bu çalışmanın amacı ve literatürde yer alan diğer çalışmalardan farkı BİST30 spot endeksi ile BİST30 vadeli endeksini kullanarak Türkiye’deki kriz dönemleri için en etkin korunma stratejisini, statik ve dinamik modellerin karşılaştırılmasıyla belirlemektir. Araştırma, BİST30 endeksinin oynaklığına göre öne çıkan üç ayrı dönemi kapsamaktadır. Bunlardan ilki 23 Mayıs 2013 Gezi Parkı Olayları; ikincisi 15 Temmuz 2016 Darbe Girişimi; üçüncüsü ise 11 Mart 2020 Covid-19 pandemi sürecidir. Bulgulara göre Gezi Parkı Olayları dönemi için statik korumalı modeller daha etkin koruma sağlarken, Darbe Girişimi ve Covid - 19 pandemisi için dinamik korumalı DCC - GARCH modelinin en etkin koruma sağladığı gözlemlenmiştir. Ayrıca araştırma bulguları, korumalı portföylerin sonuçları arasındaki farklar az olmakla birlikte korumasız portföylere karşı yatırımcıların risklerden korunmak için vadeli işlem piyasası sözleşmelerini portföylerine eklemeleri gerekliliğini ortaya koymuştur.

Keywords

• Koruma oranı
• dinamik modeller
• BİST30 vadeli endeks
• portföy koruma

Supporting Institution

Yazarlar bu çalışma için herhangi bir finansal destek almadıklarını beyan etmiştir.

Ethical Statement

Bu çalışmada etik ilke ve standartlara uyulduğu beyan edilmiştir.

Thanks

Bu çalışmanın gelişimine sağladıkları değerli katkılar ve öneriler için hakemlerimize teşekkürlerimizi sunarız.

Periodic Static and Dynamic Portfolio Hedging Strategies: The Case of ISE-30

Abstract

It is frequently observed in the literature that futures contracts added to a portfolio with effective hedging ratios reduce portfolio risks. It is possible to determine the effective hedge ratios used by static and dynamic methods. The aim of this study and its difference from other studies in the literature is to determine the most effective hedging strategy for crisis periods in Türkiye by comparing static and dynamic models using the ISE-30 spot index and the ISE-30 futures index. The paper covers three different periods that stand out according to the volatility of the ISE-30 index. The first of these is the 23 May 2013 Gezi Park Events; the second is the 15 July 2016 Coup Attempt; and the third is the 11 March 2020 COVID-19 pandemic. According to the findings, static hedge models provide more effective protection for the Gezi Park Events period, while the dynamic hedged DCC-GARCH model provides the most effective protection for the Coup Attempt and COVID-19 pandemic. In addition, research findings reveal that investors should add futures market contracts to their portfolios to hedge against unhedged portfolios, although the differences between the results of hedged portfolios are small.

Keywords

• hedge ratio
• dynamic models
• ISE-30 Futures Index
• portfolio hedging

References

1. Aksoy, G., & Olgun, O. (2009). Optimal Hedge oranı tahminlemesi üzerine ampirik bir çalışma: VOB örneği. İktisat İşletme ve Finans, 24(274), 33-53. https://doi.org/10.3848/iif.2009.274.1348
2. Buyukkara, G., Kucukozmen, C. C., & Uysal, E. T. (2022). Optimal hedge ratios and hedging effectiveness: An analysis of the Turkish futures market. Borsa Istanbul Review, 22(1), 92-102. https://doi.org/10.1016/j.bir.2021.02.002
3. Cheteni, P. (2016). Stock market volatility using GARCHModels: Evidence from South Africa and China Stock Markets. Journal of Economics and Behavioral Studies, 8(6), 237-245. https://doi.org/10.22610/jebs.v8i6(J).1497
4. Çelik, İ. (2014). Vadeli işlem piyasasında optimal hedge rasyosunun statik ve dinamik teknikler yardımıyla hesaplanması. Uluslararası Alanya İşletme Fakülte Dergisi, 6(3), 1-13. https://dergipark.org.tr/tr/pub/uaifd/issue/21601/231987
5. Degiannakis, S., & Floros, C. (2010). Hedge ratios in South African Stock Index Futures. Journal of Emerging Market Finance, 9(3), 285-304. https://doi.org/10.1177/097265271000900302
6. Ederington, L. H. (1979). The hedging performance of the new futures markets. The Journal of Finance, 34(1), 157e170. https://doi.org/10.2307/2327150
7. Engle, R. F. (2002). Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 339–350. https://doi.org/10.1198/073500102288618487
8. Engle, R. F., & Sheppard, K. (2001). Theoretical and empirical properties of dynamic conditional correlation multivariate GARCH (Working Paper No. 8554). NBER. https://doi.org/10.3386/w8554

9. Floros, C., & Vougas, D. V. (2004). Hedge ratios in Greek stock index futures market. Applied Financial Economics, 14(15), 1125-1136. https://doi.org/10.1080/09603100412331297702
10. Gök, İ. Y. (2016). Türkiye pay endeks futures piyasasında optimum korunma oranı ve korunma etkililiği. Ege Akademik Bakış, 16(4), 719-732. https://dergipark.org.tr/tr/pub/eab/issue/39958/474856
11. Gupta, K., & Singh, B. (2009). Estimating the optimal hedge ratio in the Indian equity futures market. IUP Journal of Financial Risk Management, 6(3-4), 38-98.
12. Gümrah, Ü., & Gökbulut, R. İ. (2017). Hedging performance of Turkish stock index futures. BJSS Balkan Journal of Social Sciences, 6(12), 133-141. https://dergipark.org.tr/en/pub/bsbd/issue/30965/316869
13. Hsu, C., Tseng, C., & Wang, Y. (2008). Dynamic hedging with futures: A copula-based Garch Model. The Journal of Futures Markets, 28(11), 1095–1116.
14. Hull, J. C. (2012). Options, futures and other derivatives (8th ed.). Pearson.
15. Johnson, L. L. (1960). The theory of hedging and speculation in commodity futures. The Review of Economic Studies, 27(3), 139-151. https://doi.org/10.2307/2296076
16. Kalaycı, Ş., & Zeynel, E. (2009). Vadeli piyasalarda riskten korunma: VOB-İMKB30 endeks sözleşmeleri kullanımına dayalı korunma oranı ve korunma etkinliği. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(3), 39-63. https://dergipark.org.tr/tr/pub/sduiibfd/issue/20829/223078
17. Kumar, K. K., & Bose, S. (2019). Hedging effectiveness of cross-listed NIFTY index futures. Global Economy Journal, 19(2), 1-12. https://doi.org/10.1142/S2194565919500118
18. Kroner, K. F., & Sultan, J. (1993). Time-varying distributions and dynamic hedging with foreign currency futures. Journal of Finance and Quantitative Analysis, 28(4), 535–551. https://doi.org/10.2307/2331164
19. Lindahl, M. (1992). Minimum variance hedge ratios for stock index futures: Duration and expiration effects. The Journal of Futures Markets, 12(1), 33-53. https://doi.org/10.1002/fut.3990120105
20. Namugaya, J., Weke, P. G. O., & Charles, W. M. (2014). Modelling volatility of stock returns: Is GARCH(1,1) enough? International Journal of Sciences: Basic and Applied Research, 16(2), 216-223. https://core.ac.uk/download/pdf/249334038.pdf
21. Olgun, O., & Yetkiner, H. (2011). Determination of optimal hedging strategy for index futures: Evidence from Turkey. Emerging Markets Finance and Trade, 47(6), 68-79. https://doi.org/10.2753/REE1540-496X470604
22. Özaydın, O. (2018). Vadeli BIST 30 endeksi kontratları üzerine koruma oranı tahmini ve koruma oranı etkinliği. Bankacılık ve Sermaye Piyasası Araştırmaları Dergisi, 2(6), 16-27. https://dergipark.org.tr/en/pub/bspad/issue/39757/432660
23. Özen, E., & Tetik, M. (2021). BİST 30 endeks vadeli işlem sözleşmelerinde optimal finansal korunma oranının zamana bağlı değişen yapısı. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 110-119. https://dergipark.org.tr/tr/pub/jefr/issue/68029/1030865
24. Özer, A., & Ece, O. (2016). Vadeli işlem piyasalarında anomalilerin Archgarch modelleri ile test edilmesi: Türkiye vadeli işlemler piyasası üzerine bir uygulama. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(2), 1-14. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/226541
25. Pennings, J. M. E., & Meulenberg, M. T. G. (1997). Hedging efficiency: A futures exchange management approach. Journal of Futures Markets, 17(5), 599-615. https://doi.org/10.1002/(SICI)1096-9934(199708)17:5%3C599::AID-FUT5%3E3.0.CO;2-A
26. Stein, J. L. (1961). The simultaneous determination of spot and futures prices. The American Economic Review, 51(5), 1012-1025. https://doi.org/10.1007/978-1-349-02693-7_7