SEÇİLİ FAKTÖRLERİNİN BORSA İSTANBUL 30 ENDEKSİ’NE ETKİSİNİN TEST EDİLMESİ

Abstract

Yatırımcılar ve portföy yöneticilerin odak noktasında, risk ve getiri arasındaki ilişkinin tahmin edilebilmesi ve sermaye varlıklarının fiyatlandırılması süreci için, özellikle, riskli varlıkların beklenen getirilerinin ve etkili faktörlerin belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Bu bağlamda çalışmada bir sermaye varlıkları fiyatlama modeli olan ve Fama ve French tarafından geliştirilen Beş Faktörlü Modelinin Borsa İstanbul 30 Endeksi’nde faaliyet gösteren firmaların risksiz faiz oranı üzerindeki olası etkisinin 2012-2021 yılları arasındaki çeyreklik veriler alınarak test edilmesi amaçlanmaktadır. Bu kapsamda piyasa riski, büyüklük, değer, karlılık ve yatırım faktörlerinin risksiz faiz oranını aşan getirilerine olan etkileri, literatürde sıkça kullanılan, Panel Veri Analizi yöntemiyle incelenmiştir. Elde edilen bulguları temel olarak incelediğimizde büyüklük, değer, karlılık ve piyasa riski değişkenlerinin bağımlı değişken üzerinde pozitif ve anlamlı etkisinin olduğu; ancak yatırım faktörünün bağımlı değişken üzerinde kabul edilebilir bir etkisinin olmadığı tespit edilmiştir. Gerçekleştirilen analiz veri seti ve temel varsayımlar çerçevesinde Fama ve French Beş Faktörlü Model kriterlerinin BİST 30 Endeksi’nde yer alan firmaların risksiz faiz oranını aşan getirisi üzerindeki etkisi olduğu iddia edilmektedir.

Keywords

• Varlık Fiyatlama Modeli
• Fama-French Beş Faktör Modeli
• BIST 30 Index

EVALUATING THE IMPACT OF SPECIFIC VARIABLES IN THE BORSA ISTANBUL 30 INDEX

Abstract

Estimating the link between risk and return, figuring out the expected returns of riskier assets, and identifying the key components of the capital asset pricing process are all very important to investors and portfolio managers. Considering quarterly data from 2012 to 2021, this research plans to look into the potential influence of the Fama and French-developed Five-Factor Model, a capital asset pricing model, on the risk-free interest rate of companies listed in the Borsa Istanbul 30 Index. In this context, the widely-known Panel Data Analysis approach is employed to assess the impact on returns above the risk-free interest rate of market risk, size, value, profitability, and investment characteristics. Following an initial examination of the results, it becomes apparent that the dependent variable is positively and significantly impacted by the variables of size, value, profitability, and market risk; on the other hand, the investment component has an undesirable impact on the dependent variable. It is asserted that the French Five-Factor Model and Fama factor have an impact on returns that are higher than the risk-free interest rate for the companies in the BIST 30 Index, provided that the data set and fundamental analysis assumptions are fulfilled.

Keywords

• Asset Pricing Model
• Fama-French Five Factor Model
• BIST 30 Index

References

1. Aras, G., Çam, İ., Zavalsız, B., & Keskin, S. (2018). Fama-French çok faktör varlık fiyatlama modellerinin performanslarının karşılaştırılması: Borsa İstanbul üzerine bir uygulama. Istanbul Business Research, 47(2), 183-207. doi:https://doi.org/10.26650/ibr.2018.47.2.0026
2. Arı, G., & Eren Sarıoğlu, S. (2021). Fama French beş faktör varlık fiyatlama modelinin Borsa İstanbul’da 2006–2018 dönemi için geçerliliğinin test edilmesi. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 21(2), 114-131.
3. Atakan, T., & Gökbulut, İ. (2010). Üç faktörlü varlık fiyatlandırma modelinin İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda uygulanabilirliğinin Panel Veri Analizi ile test edilmesi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 45, 180-189.
4. Bağcı, B., & Konak, F. (2016). Linear programming on portfolio optimization: Empirical evidence from Bist mining industry index. Global Journal of Management And Business Research., 16(2), 31-26.
5. Banz, R. (1981). The relationship between return and market value of common stocks. Journal of Financial Economics, 9(1), 3-18.
6. Basu, S. (1983). The relationship between earnings' yield, market value and return for NYSE common stocks: Further evidence. Journal of Financial Economics,, 12(1), 129-156.
7. Bodie, Z., Kane, A., & Marcus, A. J. (1989). Investment. Boston: IRWIN.
8. Carhart, M. M. (1997). On persistence in mutual fund performance. The Journal of Finance, 52(1), 57-82.

9. Chan, H., & Faff, R. (2005). Asset pricing and the illiquidity premium. Financial Review, 40(4), 429-458.
10. Coşkun, K., & Torun, T. (2021). Fama & French üç ve beş faktörlü varlık fiyatlama modellerinin geçerliliği: Borsa İstanbul örneği. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 6(14), 84-102.
11. Çömlekçi, İ., & Sondemir, S. (2021). İslami üç faktör varlık fiyatlama modeli; Katılım Endeksi üzerine bir uygulama. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 203-211. doi:http://dx.doi.org/10.18506/anemon.521179
12. Fama, E. F., & French, K. R. (2015). A five-factor asset pricing model. Journal of Financial Economics(116), 1-22.
13. Fama, E., & French, K. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of Financial Economics, 33(1), 3-56.
14. Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2018). Temel Ekonometri. (Ü. Şenesen, & G. Şenesen Günlük, Çev.) İstanbul: Literatür.
15. Güriş, S., Çağlayan, E., & Güriş, B. (2011). Eviews ile temel Ekonometri. İstanbul: Der Yayınları.
16. Hamid, Z., Hanif, C., Saif ul Malook, S., & Wasimullah. (2012). Fama and French three factor model: Empirical evidence from financial market of Pakistan. African Journal of Business Management, 6(8), 2945-2950.
17. Karan, M. B. (2013). Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi. Ankara: Gazi Kitabevi.
18. Karaömer, Y. (2017). Fama-French beş faktör varlık fiyatlama modeli: BİST üzerine uygulama (Yayımlanmış yükseklisans tezi). Mustafa Kemal Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü.
19. Kartal, O. (2019). Fama-French 5 faktör modelinin katılım endeksi üzerinde incelenmesi (Yayımlanmış doktora tezi). Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
20. Kaya, E., & Güngör, B. (2017). Fama ve French üç faktörlü modelin geçerliliği: Borsa İstanbul üzerine panel veri analizi. Journal of Academic Researches abd Studies, 9(17), 222-236.
21. Kennedy, P. (2006). Ekonometri Kılavuzu. (M. Sarımeşeli, & Ş. Açıkgöz, Çev.) Ankara: Gazi Kitabevi.
22. Konak, F., & Bağcı, B. (2016). Fuzzy linear programming on portfolio optimization: empirical evidence from FTSE 100 Index. Global Journal of Management and Business Research, 16(2).
23. Koy, A. (2013). Fama ve French’in büyüklük ve değer risk primleri İMKB’de geçerli midir? Istanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Yönetim Dergisi, 24(74).
24. Loughran, T. (2021). Reconsidering equity ıssue performance: A focused criticism of the Fama-French factor models. Available at SSRN 3907523.
25. Petkova, R. (2006). Do the Fama–French factors proxy for innovations in predictive variables? The Journal of Finance, 61(2), 581-612.
26. Racicot, F.-E., & Rentz, W. (2017). A panel data robust instrumental variable approach: A test of the new Fama-French five-factor model. Applied Economics Letters, 24(6), 410-416.
27. Sayılgan, G. (2019). Soru ve Yanıtlarıyla İşletme Finansmanı (8. b.). Ankara: Siyasal Kitabevi.
28. Stock, J. H., & Watson, M. W. (2011). Ekonometriye Giriş. (B. Saraçoğlu, Çev.) Ankara: Efil Yyınevi.
29. Zeren, F., Yılmaz, T., & Belke, M. (10-13 Ekim 2018). Fama French Beş Faktörlü Modelin Geçerliliğinin Test Edilmesi: Türkiye Örneği. Uluslararası Katılımlı 22. Finans Sempozyumu. Mersin.