Volatility Effect of The Covid 19 Pandemic on BIST Liquid Indices

Abstract

In the literature, it is argued that negative shocks have an asymmetric volatility effect on stock indices. In this study, BIST Liquid Bank Index (XLBNK), BIST Liquid 10 Ex Banks Index (X10XB) and index futures contracts between 20 December 2019 and 30 September 2022 the daily closing prices were used. The main purpose of the study is to examine the asymmetric volatility effect of the COVID 19 pandemic on spot stock indices with GARCH type models and to evaluate the analysis results. Application results showed that the COVID 19 pandemic (negative shocks) had no asymmetric volatility effect on spot stock indices. However, it has been concluded that the shocks of the past period cause persistence on the volatility of the spot stock indices. 

Keywords

• Covid 19
• Garch Models
• Index Futures
• Spot Index
• Volatility

Covid 19 Pandemisinin BIST Likit Endeksler Üzerindeki Volatilite Etkisi

Abstract

Literatürde negatif şokların pay senedi endeksleri üzerinde asimetrik volatilite etkisi olduğu savunulmaktadır. Bu çalışmada Borsa İstanbul’da işlem gören Likit Banka Endeksi (XLBNK), Banka Dışı Likit 10 Endeksi (X10XB) ve endeks vadeli işlem sözleşmelerinin 20 Aralık 2019 – 30 Eylül 2022 dönemine ilişkin günlük kapanış fiyatları kullanılmıştır. Çalışmanın temel amacı, COVID 19 pandemisinin spot pay senedi endeksleri üzerindeki asimetrik volatilite etkisinin GARCH tipi modellerle incelenmesi ve analiz sonuçlarının değerlendirilmesidir. Uygulama aşamasında elde edilen bulgular, COVID 19 pandemisinin (olumsuz şokların) spot pay senedi endeksleri üzerinde asimetrik volatilite etkisinin olmadığını göstermiştir. Bununla birlikte geçmiş dönem şoklarının spot pay senedi endekslerinin volatilitesi üzerinde kalıcılığa neden olduğu sonucuna ulaşılmıştır. 

Keywords

• Covid 19
• Endeks Vadeli İşlemler
• Spot Endeks
• Volatilite
• GARCH Modelleri

References

1. Arı, Y. (2022). From discrete to continuous: Garch volatility modeling of the Bitcoin. Ege Akademik Bakış, 22(3): 353-370.
2. Ataş, B. ve Arlı, O.E. (2022). Covid-19 pandemisi döneminde asimetrik volatilite bulguları: BIST sektör endekslerinde bir inceleme. Alanya Akademik Bakış Dergisi, 6(2): 2217-2233.
3. Baeka, S. and Lee, K. Y. (2021). The risk transmission of COVID-19 in the US stock market. Applied Economics, 53(17): 1976–1990.
4. BIST (2022). (www.borsaistanbul.com). Erişim adresi: https://borsaistanbul.com/tr/sayfa/44/bist-pay-endeksleri
5. Bıyıklı, S.İ. (2022). COVID-19 pandemisinin seçili dünya borsaları üzerindeki etkisi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 14(27): 309-323.
6. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31: 307-327.
7. Bora, D. and Basistha, D. (2020). The outbreak of COVID-19 pandemic and its impact on stock market volatility: Evidence from a worst-affected economy. Wiley, 1-10.
8. Ding, Z., Granger, C.W.J. and Engle, R.F. (1993). A long memory property of stock market returns and a new model. Journal of Empirical Finance, 1(1): 83-106.

9. Emeç, H. ve Özdemir, M.O. (2014). Türkiye’de döviz kuru oynaklığının otoregresif koşullu değişen varyans modelleri ile incelenmesi. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, 51(596): 85-99.
10. Gherghina, S.C., Armeanu, D.Ş. and Joldeş, C.C. (2021). COVID-19 pandemic and Romanian stock market volatility: A GARCH approach. Journal of Risk and Financial Management, 14(341): 1-29.
11. Gürbüz, S. (2018). Türev piyasaların pay senedi piyasaları oynaklığına ve istikrarına etkileri: BİST 30 örneği (Yayımlanmamış doktora tezi). Necmettin Erbakan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Konya.
12. Kayral, İ.E. ve Tandoğan, N.Ş. (2020). BİST100, döviz kurları ve altının getiri ve volatilitesinde COVID-19 etkisi. Gaziantep University Journal of Social Sciences, Special Issue: 687-701.
13. Kutlar, A. (2017). EViews ile uygulamalı zaman serileri. Kocaeli: Umuttepe Yayınları.
14. Latif, Y., Shunqi, G., Bashir, S., Iqbal, W., Ali, S. and Ramzan, M. (2021). COVID-19 and stock exchange return variation: Empirical evidences from econometric estimation. Environmental Science and Pollution Research, 28: 60019–60031.
15. Nelson, D.B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2): 347-370.
16. Özdemir, M.O. ve Emeç, H. (2020). Tek değişkenli GARCH modelleri ile Türkiye’nin CDS primi oynaklığının analizi. İzmir İktisat Dergisi, 35(1): 113-122.
17. Sharma, S.S. (2020). A note on the Asian market volatility during the COVID-19 pandemic. Asian Economics Letters, 1(2): 1-6.
18. Taş, T. (2016). Türkiye’de Vadeli İşlem ve Opsiyon Piyasası’nın etkinliği ve sözleşmelerin karşılaştırmalı fiyat öngörümlemesi (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Manisa.
19. Ustalar, S.A. ve Şanlısoy, S. (2021). COVID-19 krizi’nin Türkiye ve G7 ülkelerinin borsa oynaklıkları üzerindeki etkisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 16(2): 446 – 462.
20. Yıldırım, H.H. ve Sakarya, Ş. (2019). BIST 30 ve Katılım 30 endeksi volatilitelerinin karşılaştırılması. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 2(2): 167-174. https://doi.org/10.32951/mufider.603460
21. Yong, J.N.C., Ziaei, S.M. and Szulczyk, K.R. (2021). The impact of COVID-19 pandemic on stock market return volatility: Evidence from Malaysia and Singapore. Asian Economic and Financial Review, 11(3): 191-204.