Research Article
BibTex RIS Cite

KORKU ENDEKSİ İLE GELİŞMEKTE OLAN ÜLKE TAHVİL PİYASALARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN AMPİRİK ANALİZİ

Year 2019, , 140 - 154, 28.03.2019
https://doi.org/10.31460/mbdd.418176

Abstract

Bu çalışmanın amacı, “korku endeksi”
olarak adlandırılan VIX endeksinin gelişmekte olan ülke tahvil fiyatları
üzerindeki etkisini incelemektir. Çalışmada, 01 Haziran 2010 – 31 Mayıs 2017
tarihleri arasındaki iş günü verileri kullanılarak, VIX endeksi ile gelişmekte
olan ülkeler arasından seçilen; Brezilya, Çin, Endonezya, Hindistan, Meksika,
Filipinler, Rusya, Güney Afrika ve Türkiye’nin 10 yıllık tahvil faiz oranları
karşılaştırılarak analiz edilmektedir. Granger
nedensellik testi kullanılan çalışma sonucuna göre, VIX endeksi ile Filipinler,
Rusya, Çin ve Endonezya 10 yıllık tahvil fiyatları arasında tek yönlü
nedensellik ilişkisi bulunurken, sadece Güney Afrika 10 yıllık tahvil fiyatları
arasında çift yönü nedensellik ilişkisine rastlanılmıştır. VIX endeksinin
bağımsız değişken olarak analiz edilmesi durumunda, Rusya ve Güney Afrika 10
yıllık tahvil fiyatlarını etkilediği sonucuna ulaşılırken; VIX endeksinin
bağımlı değişken olarak analiz edilmesi durumunda ise, Çin, Endonezya ve Güney
Afrika 10 yıllık tahvil faiz oranları tarafından VIX endeksinin etkilendiği
sonucuna ulaşılmaktadır.

References

  • Akaike, H. 1974. “A new look at the statistical model identification", IEEE Transactions on Automatic Control, 19 (6).
  • Basher, S.A., P. Sadorsky. 2016. “Hedgingemerging Market Stock Prices With Oil, Gold, VIX, and Bonds: A Comparison Between DCC, ADCC and GO-GARCH”, Energy Economics, 54 (C).
  • Brooks, C. 2002. Introductory Econometrics for Finance, Cambridge, Cambridge University Press.
  • Çapacıoğlu, T. 2017. “Küresel Likidite ve Banka Dış Borçlarının Bölgesel Dağılımı”, TCMB Ekonomi Notları, sayı 2017-10. http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/df13708b-efeb-4a52-b665-0710005e471b/en1710.pdf?MOD=AJPERES&CVID=&CACHE=NONE&CONTENTCACHE=NONE (Erişim Tarihi:16.03.2018).
  • Dickey, D. A. ve W. A. Fuller. 1979. “Distribution Of The Estimators For Autoregressive Time Series With A Unit Root”, Journal of The American Statistical Association, 74(366).
  • Erdoğdu, H. ve E. Baykut. 2016. “BİST Banka Endeksi’nin (XBANK) VIX ve MOVE Endeksleri ile İlişkisinin Analizi”, Türkiye Bankalar Birliği Bankacılar Dergisi, Sayı:98.
  • Fountaın, R. L., J.R. Herman Jr. ve D. L. Rustvold. 2008. “An Application of Kendall Distributions and Alternative Dependence Measures: SPX vs. VIX”, Insurance: Mathematics and Economics, 42.
  • Granger, C., W. 1969. “Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods”, Econometrica, 37(3).
  • Gujaratı, D.N. 1995. Basic Econometrics, Third Edition, New York, McGraw-Hill.
  • Hartelius, K. ve K. Kashiwase ve L. E. Kodres. 2008. “Emerging Market Spread Compression: Is it Real or is it Liquidity?”, IMF Working Paper, WP/08/10.
  • Kanas, A. 2012. “Modelling the Risk–Return Relation for the S&P 100: The Role of VIX”. Economic Modelling. 29 (3).
  • Kaya, A. ve A. Çoşkun. 2015. “VIX Endeksi Menkul Kıymet Piyasalarının Bir Nedeni midir? Borsa İstanbul Örneği”. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(1).
  • Kaya, E. ve B. Açdoyuran. 2017. “Finansal Dolarizasyon Unsurları Olarak Kredi Dolarizasyonu ve Mevduat Dolarizasyonu İle Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişki”, Dicle Üniversitesi İktisadi vee İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7 (14).
  • Kula V. ve E. Baykut. 2017. “Borsa İstanbul Kurumsal Yönetim Endeksi (XKURY) İle Korku Endeksi (Chicago Board Options Exchange Volatility Index-Vix) Arasındaki İlişkinin Analizi”, Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2).
  • Lin, Y. N. ve C.H. Chang. 2010. “Consistent Modeling of S&P 500 and VIX Derivatives”. Journal of Economic Dynamics and Control, 34.
  • MacKinnon J. G. 1996. “Numerical distribution functions for unit root and cointegration tests.” Journal of Applied Econometrics, 11(6).
  • Miyazaki, T. Y. Toyoshima ve S. Hamori. 2012. “Exploring The Dynamic Interdependence Between Gold and Other Financial Markets”, Economics Bulletin, 32(1).
  • Naifar, N. 2015. “Do Global Risk Factors And Macroeconomic Conditions Affect Global Islamic İndex Dynamics? A Quantile Regression Approach”, Quarterly Review of Economics and Finance, 61(C),.
  • Newbold, P. ve C. W. Granger. 1974. “Experience with Forecasting Univariate Time Series and the Combination of Forecasts.” Journal of the Royal Statistical Society, 197(2).
  • Şahin, C. 2018. “Korku Endeksi Hisse Senedi Piyasaları Üzerinde Etkili Midir? Borsa İstanbul Üzerine Bir Uygulama”, Turan-Sam Uluslararası Bilimsel Hakemli Dergisi, 10(37).
  • Tekin, B. ve M. Hatipoğlu. 2017. “The Effects of VIX Index, Exchange Rate and Oil Prices on the BIST 100 Index: A Quantile Regression Approach”. ODÜ Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi 7 (3).
  • Tuna, A., S. Öner ve H. Öner. 2015. “Rezerv Opsiyonu Mekanizmasının Optimal Kullanımı ve Türk Bankacılık Sektörü Açısından Maliyet Analizi”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 29(2).
  • Yüksel, A, ve A. Yüksel. 2017. "Avrupa Borç Krizi Döneminde Global Risk Faktörleri ve Ülke Kredi Temerrüt Takası Primi İlişkisi: 19 Ülke Örneği". Akdeniz Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17.
Year 2019, , 140 - 154, 28.03.2019
https://doi.org/10.31460/mbdd.418176

Abstract

References

  • Akaike, H. 1974. “A new look at the statistical model identification", IEEE Transactions on Automatic Control, 19 (6).
  • Basher, S.A., P. Sadorsky. 2016. “Hedgingemerging Market Stock Prices With Oil, Gold, VIX, and Bonds: A Comparison Between DCC, ADCC and GO-GARCH”, Energy Economics, 54 (C).
  • Brooks, C. 2002. Introductory Econometrics for Finance, Cambridge, Cambridge University Press.
  • Çapacıoğlu, T. 2017. “Küresel Likidite ve Banka Dış Borçlarının Bölgesel Dağılımı”, TCMB Ekonomi Notları, sayı 2017-10. http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/df13708b-efeb-4a52-b665-0710005e471b/en1710.pdf?MOD=AJPERES&CVID=&CACHE=NONE&CONTENTCACHE=NONE (Erişim Tarihi:16.03.2018).
  • Dickey, D. A. ve W. A. Fuller. 1979. “Distribution Of The Estimators For Autoregressive Time Series With A Unit Root”, Journal of The American Statistical Association, 74(366).
  • Erdoğdu, H. ve E. Baykut. 2016. “BİST Banka Endeksi’nin (XBANK) VIX ve MOVE Endeksleri ile İlişkisinin Analizi”, Türkiye Bankalar Birliği Bankacılar Dergisi, Sayı:98.
  • Fountaın, R. L., J.R. Herman Jr. ve D. L. Rustvold. 2008. “An Application of Kendall Distributions and Alternative Dependence Measures: SPX vs. VIX”, Insurance: Mathematics and Economics, 42.
  • Granger, C., W. 1969. “Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods”, Econometrica, 37(3).
  • Gujaratı, D.N. 1995. Basic Econometrics, Third Edition, New York, McGraw-Hill.
  • Hartelius, K. ve K. Kashiwase ve L. E. Kodres. 2008. “Emerging Market Spread Compression: Is it Real or is it Liquidity?”, IMF Working Paper, WP/08/10.
  • Kanas, A. 2012. “Modelling the Risk–Return Relation for the S&P 100: The Role of VIX”. Economic Modelling. 29 (3).
  • Kaya, A. ve A. Çoşkun. 2015. “VIX Endeksi Menkul Kıymet Piyasalarının Bir Nedeni midir? Borsa İstanbul Örneği”. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(1).
  • Kaya, E. ve B. Açdoyuran. 2017. “Finansal Dolarizasyon Unsurları Olarak Kredi Dolarizasyonu ve Mevduat Dolarizasyonu İle Hisse Senedi Getirileri Arasındaki İlişki”, Dicle Üniversitesi İktisadi vee İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7 (14).
  • Kula V. ve E. Baykut. 2017. “Borsa İstanbul Kurumsal Yönetim Endeksi (XKURY) İle Korku Endeksi (Chicago Board Options Exchange Volatility Index-Vix) Arasındaki İlişkinin Analizi”, Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2).
  • Lin, Y. N. ve C.H. Chang. 2010. “Consistent Modeling of S&P 500 and VIX Derivatives”. Journal of Economic Dynamics and Control, 34.
  • MacKinnon J. G. 1996. “Numerical distribution functions for unit root and cointegration tests.” Journal of Applied Econometrics, 11(6).
  • Miyazaki, T. Y. Toyoshima ve S. Hamori. 2012. “Exploring The Dynamic Interdependence Between Gold and Other Financial Markets”, Economics Bulletin, 32(1).
  • Naifar, N. 2015. “Do Global Risk Factors And Macroeconomic Conditions Affect Global Islamic İndex Dynamics? A Quantile Regression Approach”, Quarterly Review of Economics and Finance, 61(C),.
  • Newbold, P. ve C. W. Granger. 1974. “Experience with Forecasting Univariate Time Series and the Combination of Forecasts.” Journal of the Royal Statistical Society, 197(2).
  • Şahin, C. 2018. “Korku Endeksi Hisse Senedi Piyasaları Üzerinde Etkili Midir? Borsa İstanbul Üzerine Bir Uygulama”, Turan-Sam Uluslararası Bilimsel Hakemli Dergisi, 10(37).
  • Tekin, B. ve M. Hatipoğlu. 2017. “The Effects of VIX Index, Exchange Rate and Oil Prices on the BIST 100 Index: A Quantile Regression Approach”. ODÜ Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi 7 (3).
  • Tuna, A., S. Öner ve H. Öner. 2015. “Rezerv Opsiyonu Mekanizmasının Optimal Kullanımı ve Türk Bankacılık Sektörü Açısından Maliyet Analizi”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 29(2).
  • Yüksel, A, ve A. Yüksel. 2017. "Avrupa Borç Krizi Döneminde Global Risk Faktörleri ve Ülke Kredi Temerrüt Takası Primi İlişkisi: 19 Ülke Örneği". Akdeniz Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17.
There are 23 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Business Administration
Journal Section MAIN SECTION
Authors

Hakan Öner 0000-0001-9595-1498

Publication Date March 28, 2019
Submission Date April 24, 2018
Published in Issue Year 2019

Cite

APA Öner, H. (2019). KORKU ENDEKSİ İLE GELİŞMEKTE OLAN ÜLKE TAHVİL PİYASALARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN AMPİRİK ANALİZİ. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 21(1), 140-154. https://doi.org/10.31460/mbdd.418176