Jeopolitik Risk ve Altın Fiyatlarının BIST Sektör Endeksleri Üzerindeki Asimetrik Etkileri: NARDL Yaklaşımı

Abstract

Bu çalışma, jeopolitik risk ve altın fiyatlarının Türkiye hisse senedi piyasasında yer alan seçilmiş sektör endeksleri üzerindeki asimetrik etkilerini belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla, jeopolitik risk endeksi (GPR) ve gram altın fiyatları (GAU) değişkenlerinde meydana gelen pozitif ve negatif şokların, Borsa İstanbul’da işlem gören bankacılık (XBANK), sanayi (XUSIN) ve teknoloji (XUTEK) sektör endekslerinin getirileri üzerindeki kısa ve uzun dönemli etkileri, “Doğrusal Olmayan Otoregresif Dağıtılmış Gecikmeler Modeli” (NARDL) yaklaşımı kullanılarak tahmin edilmiştir. Analizlerde 2014–2025 dönemine ait aylık frekanstaki veriler kullanılmıştır. NARDL sınır testi sonuçları, tüm sektörler için uzun dönemli bir eşbütünleşme ilişkisinin varlığını ortaya koymaktadır. Bulgular, altın fiyatlarındaki negatif şokların özellikle bankacılık ve sanayi sektörleri üzerinde daha güçlü ve istatistiksel olarak anlamlı etkiler yarattığını göstermektedir. Jeopolitik risk şoklarının ise uzun dönemde kalıcı etkilerinden ziyade, kısa dönemde sektör endeksleri üzerinde asimetrik ve geçici tepkiler oluşturduğu tespit edilmiştir. Wald testi sonuçları, uzun dönemli asimetrinin özellikle bankacılık sektöründe belirgin olduğunu ortaya koymaktadır. Elde edilen bulgular, jeopolitik belirsizliklerin ve güvenli liman davranışlarının sektörler arasında farklı risk aktarım mekanizmaları yoluyla işlediğini göstermekte; yatırımcılar ve politika yapıcılar açısından sektörel duyarlılıkların dikkate alınmasının önemini vurgulamaktadır.

Keywords

• Jeopolitik Risk
• Altın Fiyatları
• BIST Sektör Endeksleri
• Asimetrik Etkiler

Asymmetric Effects of Geopolitical Risk and Gold Prices on BIST Sector Indices: A NARDL Approach

Abstract

This study aims to examine the asymmetric effects of geopolitical risk and gold prices on selected sector indices in the Turkish stock market. For this purpose, the short- and long-term effects of positive and negative shocks in the geopolitical risk index (GPR) and gold price (GAU) variables on the returns of the banking (XBANK), industrial (XUSIN), and technology (XUTEK) sector indices traded on the Istanbul Stock Exchange were estimated using the Nonlinear Autoregressive Distributed Lags (NARDL) model. Monthly data from 2014–2025 were used in the analyses. The NARDL bounds test results reveal the existence of a long-term cointegration relationship for all sectors. The findings show that negative shocks in gold prices have a stronger and statistically significant impact, particularly on the banking and industrial sectors. Geopolitical risk shocks, on the other hand, were found to create asymmetric and temporary responses on sector indices in the short term, rather than having lasting long-term effects. Wald test results reveal that long-term asymmetry is particularly pronounced in the banking sector. The findings demonstrate that geopolitical uncertainties and safe-haven behavior operate through different risk transmission mechanisms across sectors, highlighting the importance of considering sectoral sensitivities for investors and policymakers.

Keywords

• Geopolitical Risk
• Gold Prices
• BIST Sector Indices
• Asymmetric Effects

References

1. Aksoy Erzurumlu, E.- Akçakanat, Ö. (2025). Jeopolitik risk endeksinin Türkiye’de BIST banka endeksi üzerine etkisi. Fiscaoeconomia, 9(4), 2155–2168. https://doi.org/10.25295/fsecon.1687064
2. Algoni, M.- Ivrendi, M. (2024). “The effects of macroeconomic variables on the BIST 100 index: ARDL and NARDL approaches”. International Journal of Public Finance, 9(1), 83–104. https://doi.org/10.30927/ijpf.1390392
3. Al-Maadid, A. - Caporale, G. M. - Spagnolo, F. - Spagnolo, N. (2021). "The impact of geopolitical risk on stock responses: Evidence from emerging markets". Southern Economic Journal, 87 (3), Ocak, 986-1021.
4. Arize, A. C.- Malindretos, J. – Igwe, E. U. (2017). “Do exchange rate changes improve the trade balance: an asymmetric nonlinear cointegration approach”. International Review of Economics & Finance, 49, 313–326. https://doi.org/10.1016/j.iref.2017.02.007
5. Ayhan, F.- Abdullazade, M. (2021). “Türkiye ekonomisinde Covid-19 salgını sonrasında petrol ve altın fiyatları ile vaka sayılarının döviz kuru üzerindeki etkileri”. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 16(62), 509–523. https://doi.org/10.19168/jyasar.887005
6. Bildirici, M. E. (2013). “Economic growth and electricity consumption: MS-VAR and MS-Granger causality analysis”. OPEC Energy Review, 37(4), 447–462. https://doi.org/10.1111/opec.12011
7. Bulut, E.- Yılmaz, E.- Gerekan, B. – Marangoz, C. (2024). “Impact of geopolitical risk and credit risk premium shocks on BIST 100 and its top ten sectors: a quantile-on-quantile analysis”. SSRN Working Paper. https://ssrn.com/abstract=5111447
8. Caldara, D.- Iacoviello, M. (2022). “Measuring geopolitical risk”. American Economic Review, 112(4), 1194–1225. https://doi.org/10.1257/aer.20191823

9. Camgöz, M. (2022). “Global belirsizlik faktörlerinin BIST hisse senedi fiyatlarına asimetrik etkilerinin NARDL modeliyle analizi”. Maliye ve Finans Yazıları, (118), 71–100. https://doi.org/10.33203/mfy.1103403
10. Ceyhan, İ. F. (2025). “Investigating the impact of global and Türkiye-specific geopolitical risks on BIST indices”. Business & Management Studies: An International Journal, 13(3), 1376–1390. https://doi.org/10.15295/bmij.v13i3.2569
11. Cingöz, F.- Kendirli, S. (2019). “Altın fiyatları, döviz kuru ve Borsa İstanbul arasındaki ilişki”. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(4), 545–554. https://doi.org/10.29106/fesa.649254
12. Çelik, M. Y.- Kara, O. (2021). “Covid-19 pandemisi sürecinde kredi risk primi, hisse senedi piyasası ve altın fiyatları arasındaki ilişkilerin analizi: Türkiye örneği”. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 6(12), 91–99.
13. Demirdöğen, Y.- Emeç, A. S. (2022). “Altın fiyatlarının BIST 100 endeksi üzerine etkisi: varyansta nedensellik analizi”. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(4), 547–561.
14. Doğan, E.- Afşar, A. (2021). Politik ve jeopolitik riskler hisse senedi piyasalarını nasıl etkiler: Yükselen piyasa ekonomilerinden ampirik kanıtlar. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 16(3), 688–704. https://doi.org/10.17153/oguiibf.952112
15. Elsayed, A. H.- Helmi, M. H. (2021). Volatility transmission and spillover dynamics across financial markets: The role of geopolitical risk. Annals of Operations Research, 305, 1–22. https://doi.org/10.1007/s10479-021-04081-5
16. Güney, S.- Saka Ilgın, K. (2019). “Yatırım araçlarının BIST-100 endeksi üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi”. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (53), 226–245. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.449164
17. Irmak, F. (2025). Jeopolitik risk endeksi ile sektörel endeks getirileri arasındaki ilişki. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 25(2), 1005-1028. https://doi.org/10.11616/asbi.1658368
18. Jareño, F.- González, M. de la O. – Tolentino, M. – Sierra, K. (2020). “Bitcoin and gold price returns: a quantile regression and NARDL analysis”. Resources Policy, 67, 101666. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101666
19. Li, F.- Yin, Y. (2026). Study on the safe-haven and hedging roles of bitcoin, gold, and crude oil on global stock markets in short-term, medium-to-long-term, and shock periods.Economic Analysis and Policy, 90, 472–489. https://doi.org/10.1016/j.eap.2026.01.043
20. Li, X.- Guo, Q.- Liang, C. – Umar, M. (2023). “Forecasting gold volatility with geopolitical risk indices”. Research in International Business and Finance, 64, 101857. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2022.101857
21. Moralı, T.- Uyar, U. (2018). “Kıymetli metaller piyasasının fraktal analizi”. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(3), 2203–2218. https://doi.org/10.17218/hititsosbil.441151
22. Nyakurukwa, K.- Seetharam, Y. (2023). “Alternatives to the efficient market hypothesis: an overview”. Journal of Capital Markets Studies, 7(2), 111–124. https://doi.org/10.1108/JCMS-04-2023-0014
23. Pesaran, M. H.- Shin, Y.- Smith, R. J. (2001). “Bounds testing approaches to the analysis of level relationships”. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289–326. https://doi.org/10.1002/jae.616
24. Pesaran, M. H.- Shin, Y. (1999). Econometrics and economic theory in the 20th century: the Ragnar Frisch centennial symposium. Cambridge University Press.
25. Ryan, M.- Corbet, S.,- Oxley, L. (2024). Is gold always a safe haven?. Finance Research Letters, 64, 105438. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.105438
26. Sağlam, M.- Balcı Izgı, B. (2025). “BIST 100’ün finansal belirleyicileri: ARDL’den kanıtlar”. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 17(33), 734–745. https://doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.1795412
27. Scrucca, L. (2024). “Entropy-based volatility analysis of financial log-returns using Gaussian mixture models”. Entropy, 26(11), 907. https://doi.org/10.3390/e26110907
28. Shin, Y.- Yu, B. – Greenwood-Nimmo, M. (2014). “Modelling asymmetric cointegration and dynamic multipliers in a nonlinear ARDL framework”. In R. C. Sickles – W. C. Horrace (Ed.), Festschrift in honor of Peter Schmidt: econometric methods and applications (ss. 281–314). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4899-8008-3_9
29. Smales, L. A. (2021). Geopolitical risk and volatility spillovers in oil and stock markets. The Quarterly Review of Economics and Finance, 80, 358–366. https://doi.org/10.1016/j.qref.2021.03.008
30. Şahin, E. E. (2020). “Bankacılık endeksi ile seçilmiş makroekonomik faktörler arasındaki asimetrik ilişki”. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(2), 351–369. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.679812
31. Zhang, Y.- He, J.- He, M.- Li, S. (2023). Geopolitical risk and stock market volatility: A global perspective. Finance Research Letters, 53, 103620. https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103620