BIST ELEKTRİK VE BIST TEKNOLOJİ ENDEKSLERİNİN VOLATİLİTE YAPISININ VE VOLATİLİTE YAYILIMININ İNCELENMESİ

Abstract

BIST Elektrik ve BIST Teknoloji gibi sektörler, ekonominin belirli alanlarında faaliyet gösteren şirketlerin toplandığı ve son yıllarda yatırımcıların ilgisini çeken önemli segmentlerdir. Bu endeksler ve temsil ettikleri sektörler, genellikle inovasyon, teknoloji gelişimi, enerji üretimi ve dağıtımı gibi stratejik alanlarda faaliyet gösteren şirketleri içermektedir. BIST Elektrik ve BIST Teknoloji gibi sektörlerdeki volatilitenin takibi hem işletmeler hem de yatırımcılar için stratejik kararlar almak ve yatırımları başarılı bir şekilde yönetmek için kritik öneme sahiptir. Bu çalışma, BIST Elektrik ve BIST Teknoloji sektörlerindeki volatiliteyi modellemeyi ve yayılımını incelemeyi amaçlamaktadır. Bu amaç kapsamında BIST’de yer alan ve son yıllarda yüksek hacimle işlem gören iki endeksin 06.01.2013-23.06.2024 tarihleri arasındaki haftalık verileri analiz edilmiş ve yapılan analizler neticesinde hem teknoloji hem de elektrik endekslerinin volatiliteye sahip olduğu, yani piyasadaki şokların her iki endeks için de etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Keywords

• Volatilite
• BIST Elektrik
• BIST Teknoloji
• GARCH.

ANALYZING THE VOLATILITY STRUCTURE AND VOLATILITY SPILLOVER OF BIST ELECTRICITY AND BIST TECHONOGY INDICES

Abstract

Sectors such as BIST Electricity and BIST Technology are important segments that gather companies operating in specific areas of the economy and have attracted investor interest in recent years. These indices and the sectors they represent generally include companies operating in strategic areas such as innovation, technology development, energy production and distribution. Tracking volatility in sectors such as BIST Electricity and BIST Technology is critical for both businesses and investors to make strategic decisions and manage investments successfully. This study aims to model the volatility in the BIST Electricity and BIST Technology sectors and examine its spillovers. Within the scope of this purpose, the weekly data of the two indices in the BIST, which have been traded with high volumes in recent years, between 06.01.2013-23.06.2024 are analyzed and as a result of the analysis, it is concluded that both technology and electricity indices have volatility.

Keywords

• Volatility
• BIST Electricity
• BIST Technology
• GARCH

References

1. Acar, V. ve Ünal, S. (2022). Portföy Optimizasyonuna Yönelik Ampirik Bir Karşılaştırma: Oyun Teorisi ve Modern Portföy Teorisi. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 11(21), 15-26.
2. Akçalı, B. Y., Mollaahmetoğlu, E. ve Altay, E. (2019). Borsa İstanbul ve küresel piyasa göstergeleri arasındaki volatilite etkileşiminin DCC-GARCH yöntemi ile analizi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(3), 597-614. Alberg, D., Shalit, H., ve Yosef, R. (2008). Estimating stock market volatility using asymmetric GARCH models. Applied Financial Economics, 18(15), 1201-1208. https://doi.org/10.1080/09603100701604225
3. Altınöz, B. ve Umut, A. (2022). Döviz kuru ve petrol fiyatlarındaki dalgalanmaların hisse senedi getirileri ile ilişkisi: Borsa İstanbul sektör endeksleri için bir uygulama. İstanbul İktisat Dergisi, 72(1), 385-405.
4. Altuntaş, S. T. ve Çolak, F. D. (2015). BİST-100 endeksinde volatilitenin modellenmesi ve öngörülmesinde ARCH modelleri. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 26(79), 208-223.
5. Bai, L., Wei, Y., Wei, G., Li, X. ve Zhang, S. (2021). Infectious disease pandemic and permanent volatility of international stock markets: A long-term perspective. Finance research letters, 40, 101709.
6. Baykut, E. ve Kula, V. (2018). Borsa İstanbul pay endekslerinin volatilite yapısı: BİST-50 örneği (2007-2016 yılları). Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(1), 279-303.
7. Bayramoğlu, M. F. (2012). Yüksek Volatilite dönemlerinde Gri Sistem Teorisi Destekli markowıtz portföy Optimizasyonu. Marmara Universitesi (Turkey).
8. Bayramoğlu, M. F. ve Abasız, T. (2017). Gelişmekte olan piyasa endeksleri arasında volatilite yayılım etkisinin analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (74), 183-200.

9. Bhowmik, R., ve Wang, S. (2020). Stock market volatility and return analysis: A systematic literature review. Entropy, 22(5), 522.
10. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307 -327.
11. Chowdhury, E. K., Dhar, B. K. ve Stasi, A. (2022). Volatility of the US stock market and business strategy during COVID‐19. Business Strategy & Development, 5(4), 350-360.
12. Çemrek, F. ve Bitirgen, T. (2021). Riske Maruz Değer ve Borsa İstanbul’da İşlem Gören Bazı Enerji Sektörü Hisse Senetleri Üzerine Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 25(2), 351-364. Daly, Kevin, Financial Volatility: Issues and Measuring Techniques, Physica A, 387, 2008, 2377-2393.
13. Demireli, E., Akkaya, C. G. ve İbaş, E. (2010). Finansal piyasa etkinliği: S&P 500 üzerinde bir uygulama. Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(11), 53- 67.
14. Demirgil, H. ve Gök, İ. Y. (2014). Türkiye ve başlıca AB pay piyasaları arasında asimetrik volatilite yayılımı. Journal of Management and Economics Research, 12(23), 315-340.
15. Dhingra, B., Batra, S., Aggarwal, V., Yadav, M. ve Kumar, P. (2024). Stock market volatility: a systematic review. Journal of Modelling in Management, 19(3), 925-952.
16. Dickey, D. A. ve Fuller W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, 49(4), 1057- 1072.
17. Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. (1979). Autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74, 427-431.
18. Doğru, E. (2024). Fosil enerji, temiz enerji ve BIST elektrik endeksi arasında oynaklık etkileşimi: Asimetrik bekk-garch modelinden kanıtlar. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (64), 141-157. https://doi.org/10.30794/pausbed.1464428
19. Engelhardt, N., Krause, M., Neukirchen, D. ve Posch, P. N. (2021). Trust and stock market volatility during the COVID-19 crisis. Finance Research Letters, 38, 101873.
20. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987-1008.
21. Gazel, S. (2017). Hisse Senedi Piyasalarında İşlem Hacmi ve Volatilite İlişkisi: Kırılgan Beşli Ekonomiler Üzerine Bir İnceleme. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 13(2), 347-364.
22. Gençyürek, A. G., & Akkaya, G. C. (2020). Petrol piyasası ile BİST sektör endeksleri arasındaki volatilite etkileşimi: varyans nedensellik analizi. Finans Teorisine, 2259.
23. Gong, X., Zhang, W., Wang, J. ve Wang, C. (2022). Investor sentiment and stock volatility: New evidence. International Review of Financial Analysis, 80, 102028.
24. Göktaş, Ö., ve Hepsağ, A. (2016). BIST-100 Endeksinin Volatil Davranışlarının Simetrik ve Asimetrik Stokastik Volatilite Modelleri ile Analizi. Ekonomik Yaklasim, 27(99).
25. Güzel, F. (2022). BIST Ana Sektör Endekslerinin Volatilite Etkileşimi: Covid-19 Dönemine İlişkin Bulgular. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 22(2), 128-138.
26. Işıklar, Z. E. (2016). İMKB Ulusal 100 Endeksi Getiri Volatilitesinin Analizi Üzerine Bir Araştırma. Selçuk Üniversitesi Sosyal ve Teknik Araştırmalar Dergisi, (12), 245-260.
27. Kaya, E. (2015). Borsa İstanbul (BIST) 100 endeksi ile Zımni Volatilite (VIX) endeksi arasındaki eş-bütünleşme ve granger nedensellik. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi sosyal ve ekonomik araştırmalar dergisi, 2015(1), 1-6.
28. Liang, C., Wang, L. ve Duong, D. (2024). More attention and better volatility forecast accuracy: How does war attention affect stock volatility predictability?. Journal of Economic Behavior & Organization, 218, 1-19.
29. Liu, F., Umair, M. ve Gao, J. (2023). Assessing oil price volatility co-movement with stock market volatility through quantile regression approach. Resources Policy, 81, 103375.
30. Önem, H. B. (2021). VIX (korku endeksi) ile BİST endeksleri arasındaki volatilite etkileşiminin DCCGARCH modeliyle analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(3), 2084-2095.
31. Öner, H., İçellioğlu, C. Ş. ve Öner, S. (2018). Volatilite Endeksi (Vıx) ile Gelişmekte Olan Ülke Hisse Senedi Piyasası Endeksleri Arasındaki Engel-Granger Eş-Bütünleşme ve Granger Nedensellik Analizi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 10(18), 110-124.
32. Phillips, P.C.B., ve P. Perron (1988). Testing for a unit root in time series regression. Bio- metrika 75, 335ñ346.
33. Topaloğlu, E. E. (2020). Borsa İstanbul pay endekslerinin volatilite yapısı ve volatilite yayılımı: GARCH ve MGARCH modelleri ile BİST Sınai ve Mali Endeksleri örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (63), 17-38.
34. Topaloğlu, E. E. (2020). Borsa İstanbul pay endekslerinin volatilite yapısı ve volatilite yayılımı: GARCH ve MGARCH modelleri ile BİST Sınai ve Mali Endeksleri örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (63), 17-38.
35. Uçar, İ. H. ve Erkan, A. (2023). Borsa İstanbul ve Seçilmiş Ülke Borsaları Aradındaki Volatilite Yayılımı. SSD Journal, 8(39), 240-263.
36. Wu, F. L., Zhan, X. D., Zhou, J. Q. ve Wang, M. H. (2023). Stock market volatility and Russia–Ukraine conflict. Finance Research Letters, 55, 103919.
37. Yılmaz, M. Y. (2024). Enerji Sektörünün Piyasalara Etkisi (Enerji Sektörleri ile Bıst100 İlişkisi) (Master's thesis, Sosyal Bilimler Enstitüsü).
38. Yiğiter, Ş. Y. ve Akkaynak, B. (2017). Modern portföy teorisi: Alternatif yatırım araçları ile bir uygulama. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 285-300.
39. Yu, X. ve Huang, Y. (2021). The impact of economic policy uncertainty on stock volatility: Evidence from GARCH–MIDAS approach. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 570, 125794.