AN ANALYSIS OF THE VOLATILITY SPREAD IN STOCK MARKET: CASE OF TURKEY

Öz

This article provides results on the volatility spread for Borsa İstanbul and Turkey. Volatility contains unpredictability, uncertainty, and also risk. Volatility in finance generally refers to the rate of a financial variable such as stock price moving up or down over time. Volatility spreading is a shock in a financial market that increases volatility in other markets or is the risk spread between different financial markets. This study aims to analyze volatility spreads from developed and emerging markets to Borsa İstanbul within the scope of EGARCH models, which take into account the asymmetric effects using daily stock returns for the period of January 2008 - April 2020. The asymmetric effect parameter (𝜃) appears to be negative and significantly significant at 1%. This indicates that the asymmetric effect, ie the leverage effect, is valid for Borsa İstanbul. Volatility spreads from Dow Jones Stock Exchange to Istanbul Stock Exchange. In addition, the USD / TRL exchange rate and TLLIBOR variables have an impact on the volatility of Borsa Istanbul. These results clearly reveal the effect of volatility on investor behavior and decision.

Anahtar Kelimeler

• Volatility
• Contagion
• Stock Market
• E-Garch.

HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA OYNAKLIK YAYILIMI ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

Öz

Bu makalede Borsa İstanbul ve Türkiye için oynaklık yayılımı sonuçları verilmektedir. Oynaklık öngörülemezlik, belirsizlik ve de risk ile ilişkilidir. Finansta oynaklık ise genellikle hisse senedi fiyatı gibi bir finansal değişkenin zaman içinde yukarı veya aşağı hareket etme oranı olarak tanımlanmaktadır. Oynaklık yayılımı da, bir finansal piyasada oluşan şokun diğer piyasalardaki oynaklığı etkilemesi veya farklı finansal piyasalar arasındaki risk geçişkenliğidir. Bu çalışmanın amacı, Ocak 2008 - Nisan 2020 döneminde günlük hisse senedi getirilerini kullanarak asimetrik etkileri dikkate alan EGARCH modelleri kapsamında gelişmiş ve gelişmekte olan piyasalardan Borsa İstanbul’a doğru oluşan oynaklık yayılımını analiz etmektir. Çalışma sonucunda, asimetrik etki parametresinin (𝜃) % 1 düzeyinde negatif ve istatistiksel olarak anlamlı olduğu görünmektedir. Bu durum asimetrik etkinin, yani kaldıraç etkisinin Borsa İstanbul’da geçerli olduğunu göstermektedir. Oynaklık Dow Jones Borsa’sından Borsa İstanbul’a doğru yayılmaktadır. Ayrıca USD/TRL ve TLLIBOR değişkenleri Borsa İstanbul’un oynaklığı üzerinde etkilidir.

Anahtar Kelimeler

• Oynaklık
• Bulaşma
• Hisse Senedi Piyasası
• EGARCH

Kaynakça

1. Akar, C. (2008). Hisse senedi getirilerinde volatilite ve otokorelasyon ilişkisi: EAR-GARCH modeli. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 7, 23, 134-142.
2. Akgün, I. ve Sayyan, H. (2007). İMKB-30 hisse senedi getirilerinde volatilitenin kısa ve uzun hafızalı asimetrik koşullu değişen varyans modelleri ile öngörüsü. Iktisat Isletme ve Finans, 22 (250), 127-141.
3. Atakan, T. (2009). İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında değişkenliğin (volatilitenin) ARCH-GARCH yöntemleri ile modellenmesi. Yönetim Dergisi, 62, 48-61.
4. Baillie, R. T. ve DeGennaro, R. P. (1990). Stock returns and volatility. Journal of financial and Quantitative Analysis, 25(2), 203-214.
5. Bala, D. A. ve Takimoto, T. (2017). Stock markets volatility spillovers during financial crises: A DCC-MGARCH with skewed-t density approach. Borsa Istanbul Review, 17(1), 25-48.
6. Bala, L. ve Premaratne, G. (2004). Volatility spillover and co-movement: some new evidence from Singapore. In Midwest Econometrics Group (MEG) Fall Meetings North Western University Evanston.
7. 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.
8. Bayramoglu, M. F. ve Abasiz, T. (2017). Gelismekte Olan Piyasa Endeksleri Arasinda Volatilite Yayilim Etkisinin Analizi/Analysis of Volatility Spreading Effect Between Developing Market Indices. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (74).

9. Black, F. (1976). Studies of stock market volatility changes. Proceedings of the American Statistical Association Bisiness and Economic Statistics Section.
10. Black, F., & Scholes, M. (1973). The pricing of options and corporate liabilities. Journal of political economy, 81(3), 637-654.
11. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of econometrics, 31(3), 307-327.
12. Brooks, C. (2008). Introductory econometrics for finance. Cambridge university press.
13. Çağıl, G., ve Okur, M. (2010). 2008 Küresel Krizinin İmkb Hisse Senedi Piyasasi Üzerindeki Etkilerinin Garch Modelleri İle Analizi. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 28(1), 573-585.
14. Çelik, İ., Özdemir, A., ve Gülbahar, S. D. (2018). Gelişmekte Olan Ülkelerde Getiri ve Volatilite Yayılımı: NIMPT Ülkelerinde VAR-EGARCH Uygulaması. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, 55(636), 9-24.
15. Çukur, S., Gümrah, Ü., ve Üstün Gümrah, M. (2012). İstanbul Menkul Kiymetler Borsasinda Hisse Senedi Getirileri Ve İşlem Hacmi İlişkisi. Academic Review of Economics ve Administrative Sciences, 5(1).
16. Dedi, L. ve Yavaş, B. F. (2016). Return and volatility spillovers in equity markets: An investigation using various GARCH methodologies. Cogent Economics ve Finance, 4(1), 1266788.
17. Değirmenci, N. ve Abdioğlu, Z. (2017), Finansal piyasalar arasındaki oynaklık yayılımı. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (54), 107-125.
18. Demir, İ., ve Çene, E. (2012). IMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi/Investigating leverage effect on Turkish stock market with ARCH models within two sub-groups. Istanbul Üniversitesi Işletme Fakültesi Dergisi, 41(2), 214.
19. Demirgil, H., ve Gök, İ. Y. (2014). Türkiye Ve Başlıca AB Pay Piyasaları Arasında Asimetrik Volatilite Yayılımı. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 12(23), 315-340.
20. Demirhan, D. (2013). Stock market reaction to national sporting success: case of Borsa Istanbul. Pamukkale Journal of Sport Sciences, 4(3).
21. Doğanay, M. M. (2003). İMKB DİBS Fiyat Endekslerinin Volatilite ve Kovaryanslarının Öngörülmesi. İMKB Dergisi, 27, 17-37.
22. Duran, S. ve Şahin, A. (2006). İMKB Hizmetler, Mali, Sınai ve Teknoloji Endeksleri Arasındaki İlişkinin Belirlenmesi. Gaziosmanpaşa Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 13, 1,57-70.
23. Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 987-1007.
24. Engle, R. F., Lilien, D. M. ve Robins, R. P. (1987). Estimating time varying risk premia in the term structure: The ARCH-M model. Econometrica: journal of the Econometric Society, 391-407.
25. Engle, R. F., Gallo, G. M., ve Velucchi, M. (2012). Volatility spillovers in East Asian financial markets: a MEM-based approach. Review of Economics and Statistics, 94(1), 222-223. Er, Ş. ve Fidan, N. (2013). Modeling Istanbul Stock Exchange-100 Daily Stock Returns: A Nonparametric GARCH Approach. Journal of Business, Economics ve Finance, 2 (1), 36-50.
26. Eryılmaz, F. (2015). Modelling Stock Market Volatility: The Case Of BIST-100. Annals of' Constantin Brancusi'University of Targu-Jiu. Economy Series, (5).
27. Evlimoğlu, U. ve Çondur, F. (2012). İMKB ile Bazı Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Ülke Borsaları Arasındaki Karşılıklı Bağlantıların Küresel Kriz Öncesi ve Sonrası Dönem İçin İncelenmesi. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(1): 31-58.
28. Eun, C. S., ve Shim, S. (1989). International transmission of stock market movements. Journal of financial and quantitative Analysis, 24(2), 241-256.
29. French, K. R., Schwert, G. W., ve Stambaugh, R. F. (1987). Expected stock returns and volatility. Journal of financial Economics, 19(1), 3.
30. Gökbulut, R. ve Pekkaya, M. (2014). Estimating and Forecasting Volatility of Financial Markets Using Asymmetric GARCH Models: An Application on Turkish Financial Markets. International Journal of Economics and Finance, 6 (4), 23-33. http://dx.doi.org/10.5539/ijef.v6n4p23
31. Gujarati, D. (2011). Econometrics by Example. Palgrave Macmillan.
32. Güriş, S. ve Saçıldı, İ. S. (2011). İstanbul Menkul Kiymetler Borsasi’nda Hisse Senedi Getiri Volatilitesinin Klasik Ve Bayesyen Garch Modelleri İle Analizi. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), 153-171.
33. Gürsoy, M. ve Balaban, M. (2014). Hisse Senedi Getirilerindeki Volatilitenin Tahminlenmesinde Destek Vektör Makinelerine Dayali Garch Modellerinin Kullanimi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(8), 167-186.
34. Hamao, Y., Masulis, R. W. ve Ng, V. (1990). Correlations in price changes and volatility across international stock markets. The review of financial studies, 3(2), 281-307.
35. Joshi, P. (2011). Return and volatility spillovers among Asian stock markets. Sage Open, 1(1), 1-8.
36. Kanas, A. (1998). Volatility spillovers across equity markets: European evidence. Applied financial economics, 8(3), 245-256.
37. Karabacak, M., Meçik, O., ve Genç, E. (2014). Koşullu Değişen Varyans Modelleri ile BİST 100 Endeks Getirisi ve Altın Getiri Serisi Volatilitesinin Tahmini. Journal of Alanya Faculty of Business/Alanya Isletme Fakültesi Dergisi, 6(1), 79-90.
38. Kırkulak Uludag, B., ve Ezzat, H. (2017). Volatility Spillover Effect in MENA Stock Markets: Evidence from Pre-and Post-Egyptian Revolution. Journal of Yasar University, 12(45), 32-47.
39. Kishor, N., ve Singh, R. P. (2014). Stock return volatility effect: Study of BRICS. Transnational Corporations Review, 6(4), 406-418.
40. Kutlar, A. ve Torun, P. (2013). İMKB 100 Endeksi Günlük Getirileri İçin Uygun Genelleştirilmiş Farkli Varyans Modelinin Seçimi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (42), 1-24.
41. Li, Y., ve Giles, D. E. (2015). Modelling volatility spillover effects between developed stock markets and Asian emerging stock markets. International Journal of Finance ve Economics, 20(2), 155-177.
42. Majdoub, J., ve Mansour, W. (2014). Islamic equity market integration and volatility spillover between emerging and US stock markets. The North American Journal of Economics and Finance, 29, 452-470.
43. McMillan, D. G., Berke, B., ve Bajo‐Rubio, O. (2016). The Behaviour of Asset Return and Volatility Spillovers in Turkey: A Tale of Two Crises. Available at SSRN 2832803.
44. Nelson D. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347 – 370.
45. Samırkaş, M. C. ve Düzakın, H. (2013). İstanbul Menkul Kıymetler Borsasının Avrasya Borsaları ile Entegrasyonu. Akademik Bakış Dergisi, 35(25): 1-19.
46. Sevüktekin, M., ve Nargeleçekenler, M. (2006). İstanbul Menkul Kiymetler Borsasinda Getiri Volatilitesinin Modellenmesi Ve Önraporlanmasi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 61(4), 243-265.
47. Sheng, H. C. ve Tu, A. H. (2000). A study of cointegration and variance decomposition among national equity indices before and during the period of the Asian financial crisis. Journal of Multinational Financial Management, 10(3-4), 345-365.
48. Shin, J. (2005). Stock returns and volatility in emerging stock markets. International Journal of Business and economics, 4(1), 31.
49. Theodossiou, P. ve Lee, U, (1995). Relationship between Volatility and Expected Returns across International Stock Markets. Journal of Business Finance and Accounting, 22(2), 289-300.
50. Tripathy, N., ve Garg, A. (2013). Forecasting stock market volatility: Evidence from six emerging markets. Journal of International Business and Economy, 14(2), 69-93.
51. Xiao, L., ve Dhesi, G. (2010). Volatility spillover and time-varying conditional correlation between the European and US stock markets. Global Economy and Finance Journal, 3(2), 148-164.
52. Yıldız, B. (2016). Oynaklık Tahmininde Simetrik ve Asimetrik GARCH Modellerinin Kullanılması: Seçilmiş BİST Alt Sektör Endeksleri Üzerine Bir Uygulama. Journal of Accounting ve Finance, 72.
53. Yorulmaz, Ö. ve Ekinci, O. (2010). İMKB'nin Latin Amerika Borsalariyla İlişkisi Üzerine Çok Değişkenli GARCH Modellemesi. Sosyal Bilimler Dergisi, (1), 25-32.