Borsa İstanbul Pay Endekslerinin Volatilite Yapısı: BİST-50 Örneği (2007-2016 Yılları)

Yıl 2018, Cilt: 20 Sayı: 1, 279 - 303, 25.06.2018

Ender Baykut Veysel Kula

Öz

Günümüzde yatırım kararlarında rasyonel
hareket eden yatırımcılar için finansal performans göstergeleri tek başına
yeterli olmamaktadır. Özellikle 1990’lı yılların sonunda ve 2000’li yılların
başında yaşanan muhasebe tabanlı şirket skandalları, yatırımcıları kar elde
etme kadar yatırımlarını geri alma motivasyonuyla da hareket etmeye
zorlamıştır. Yatırım araçlarının volatiliteleri ise yatırımın riskliliğine
ilişkin gösterge olmasından dolayı son yıllarda yatırımcılar tarafından
yaygınca kullanılmaya başlamıştır. Bu çalışmanın amacı, BİST-50 endeksinin 2007-2016
dönemi için günlük kapanış değerleri üzerinden volatilite yapısını tespit
etmektir. BİST-50 endeksinin asimetrik durumunun da ortaya çıkarılması amacıyla
iki doğrusal (ARCH ve GARCH) modelin yanında üç asimetrik (PARCH, EGARCH ve
TGARCH) model de analiz kapsamında test edilmiştir. Analiz bulgularına göre
endeksin volatilite yapısını GARCH(2,1) modeli açıklamaktadır. BİST-50
endeksinin volatilite ısrarcılığı 16.14 gün, günlük volatilitesi ise %1.76
olarak hesaplanmıştır. 

Anahtar Kelimeler

GARCH Modelleri. BİST-50 Endeksi, Volatilite Israrcılığı, Günlük Volatilite, BİST-50 Endeksi

Kaynakça

• Abounoori, E., Elmi, Z., ve Nademic, Y. 2016. Forecasting Tehran Stock Exchange Volatility; Markov Switching GARCH Approach. Physica A, 445, 264–282.
• Akar, C. 2008. Hisse Senedi Getirilerinde Volatilite ve Otokorelasyon İlişkisi: EAR-GARCH Modeli, Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 7 (23), 134-142.
• Aksu, T. 2006. Gecelik Faiz Oranlarının Volatilitesinin Modellenmesinde Asimetrik GARCH Modelleri, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Alexander, C. 2008. Practical Financial Econometrics. New York, NY: John Wiley and Sons.
• Asarkaya, A. 2010. Forecasting Volatility of Istanbul Stock Exchange. International Conference Globalization and Higher Education in Economics and Business Administration (GEBA).
• Başçı, E. Ş. 2011. İMKB Mali ve Sınai Endekslerinin 2002-2010 Dönemi için Günlük Oynaklığının Karşılaştırmalı Analizi, İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt 12, Sayı 2, 2011, 87-199.
• Black, F. 1976. Studies of Stock Market Volatility Changes, Proceedings of the American Statistical Association, Business and Economic Statistics Section, 177–181.
• Bollerslev, T. 1986. Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, Journal of Econometrics, Vol. 31, 307-327.
• Brooks, C. 2008. Introductory Econometrics for Finance, Cambridge: Cambridge University Press.
• Brooks, R. D., Robert W. F., Michael D. McKenzie and Heather M. 2000. A Multi-Country Study of Power ARCH Models and National Stock Market Returns, Journal of International Money and Finance, 19 (3), 377-397.
• Büberkökü, Ö. 2013. GARCH Modellerinin Performanslarının Değerlendirilmesinde Riske Maruz Değer Yöntemi: İMKB-100, Mali, Sınai ve Hizmetler Endeksleri Üzerine Bir Uygulama, İktisat İşletme ve Finans, 28 (330), 81-104.
• Chou, R. Y. 1988. Volatility Persistence and Stock Valuations: Some Empirical Evidence Using GARCH. Journal of Applied Economics, 3, 279-294. http://dx.doi.org/10.1002/jae.3950030404
• Christie, A. A. 1982. The Stochastic Behavior of Common Stock Variances-Value, Leverage and Interest Rate Effects. Journal of Financial Economics, 10(4), 407–432. http://dx.doi.org/10.1016/0304-405X(82)90018-6
• Çukur, S., Gümrah, Ü. ve Gümrah, M. Ü. 2012. İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Hisse Senedi Getirileri ve İşlem Hacmi İlişkisi, Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, Cilt: 5, Sayı: 1, 20-35.
• Demir, İ. ve Çene, E. 2012. İMKB 100 Endeksindeki Kaldıraç Etkisinin ARCH Modelleriyle İki Alt Dönemde İncelenmesi, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt: 41, Sayı: 2, 214-226.
• Demirhan, D. 2013. Stock Market Reactıon to Natıonal Sportıng Success: Case of Borsa İstanbul. Pamukkale Journal of Sport Sciences, Vol: 4, No: 3, 107-121.
• Ding, Z., Engle, R. F. and Granger, C. W. J. 1993. Long Memory Properties of Stock Market Returns and a New Model. Journal of Empirical Finance, 1 (1), 83–106.
• Duran, A. ve Şahin, A. 2006. İMKB Hizmetler, Mali, Sınai ve Teknoloji Endeksleri Arasındaki İlişkinin Belirlenmesi. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 1, 57-70.
• Ekim, S. ve Koy, A. 2016. Borsa İstanbul Sektör Endekslerinin Volatilite Modellemesi, Trakya Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Vol.5 (2), 1-13.
• Engle R. 2001. GARCH 101: Use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics, Journal of Economic Perspective,15(4), 157-168.
• Engle, R. F. 1982. Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica, Vol: 50, No: 4, 987-1007.
• Er, Ş. and Fidan, N. 2013. Modeling Istanbul Stock Exchange-100 Daily Stock Returns: A Nonparametric GARCH Approach, Journal of Business, Economics & Finance (2013), Vol. 2 (1), 36-50.
• Eryılmaz, F. 2015. Modelling Stock Market Volatility: The Case of BIST-100. Annals of the „Constantin Brâncuşi” University of Târgu Jiu, Economy Series, Issue 5/2015. Academıca Brâncuşı” Publısher, ISSN 2344 – 3685/ISSN-L 1844 – 7007, 37-47.
• Gök, İ. Y. ve Kalaycı, Ş. 2013. Endeks Futures İşlemlerin Spot Piyasa İstikrarına Etkisi: Türkiye Piyasaları Üzerine Ampirik Bir Araştırma, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 18, Sayı: 2, 399-422.
• Gökbulut, R. İ., Köseoğlu, S. D., ve Atakan, T. 2009. The Effects of the Stock Index Futures to the Spot Stock Market: A Study for the Istanbul Stock Exchange. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt:38, Sayı: 1, 84-100.
• Gökbulut, R., and 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
• Gökçe, A. 2001. İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Getirilerindeki Volatilitenin ARCH Teknikleri ile Ölçülmesi, İ.İ.B.F. Dergisi, Gazi Üniversitesi, 1, 2001, 35-58.
• Grıffths, W. E., Hıll, R. C. and Lım, G. C. 2008. Using Eviews for Principles of Econometrics, 3rd ed., John Wiley & Sons Inc.
• Gujarati, D. 2011. Econometrics by Example. Palgrave Macmillan.
• Güriş, S. ve Saçıldı, İ. S. 2011. İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’ nda Hisse Senedi Getiri Volatilitesinin Klasik ve Bayesyen Garch Modelleri ile Analizi. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 13 Sayı 2, 153-172.
• Gürsakal, S. 2011. GARCH Modelleri ve Varyans: İMKB Örneği, Ç. Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 20, Sayı: 3, 161-178.
• Gürsoy, M. ve Balaban, M.E. 2014. Hisse Senedi Getirilerindeki Volatilitenin Modellenmesinde Destek Vektör Makinelerine Dayalı GARCH Modellerinin Kullanımı, Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 5(8), 167-186.
• Karabacak, M., Meçik, O. ve Genç, E. 2014. Koşullu Değişen Varyans Modelleri ile BİST 100 Endeks Getirisi ve Altın Getiri Serisi Volatilitesinin Tahmini. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt: 6, Sayı: 1, 79-90.
• Karahanoğlu, I. ve Ercan, H. 2015. BNK10 Endeksindeki Kaldırac Etkisinin Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Varyans Modeli İle Analiz Edilmesi. Uluslararası Alanya Isletme Fakultesi Dergisi, 7 (3), 169-181.
• Kendirli, S. ve Karadeniz, G. 2012. 2008 Kriz Sonrası İMKB 30 Endeksi Volatilitesinin Genelleştirilmiş ARCH Modeli ile Tahmini, KSU İİBF Dergisi, 95- 104.
• Köseoğlu, S. D. 2010. 1997-2010 Dönemi Türk Bankacılık Sektörü Risk Analizi, Niğde Üniversitesi İ.İ.B.F Dergisi, 2010, Cilt: 3, Sayı: 2, 119-134.
• Kutlar, A. ve Torun, P. 2013. İMKB 100 Endeksi Günlük Getirileri İçin Uygun Genelleştirilmiş Farklı Varyans Modelinin Seçimi, Erciyes Üniversitesi İİBF Dergisi, Sayı: 42, 1-24.
• Lambert, P. and Laurent, S. 2002. Modelling skewness dynamics in series of financial dataNusing skewed location-scale distributions, http://www.timberlake-consultancy.com/slaurent/pdf/Lambert-Laurent.pdf Mapa, D. S. 2004. A Forecast Comparison of Financial Volatility Models: GARCH (1,1) is not Enough, The Philippine Statistician, Vol. 53. http://stat.upd.edu.ph/faculty/cdsm/GARCH(1,1)%20is%20not%20Enough.pdf.
• Mazıbaş, M. 2005. İMKB Piyasalarındaki Volatilitenin Modellenmesi ve Öngörülmesi: Asimetrik GARCH Modelleri ile Bir Uygulama. VII. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, 26-27 Mayıs 2005, İstanbul Üniversitesi
• Mugaloglu, Y, and Erdag, E. 2011. The Relationship between Stock Return Volatility and Public Disclosure: The Case of Istanbul Stock Exchange Online Public Disclosure Platform. Journal of Applied Economics and Business Research, 1(2), 93-102.
• Nelson D. 1991. Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica 59(2), 347 – 370.
• Özen, E., Özdemir, L., Grima, S. and Bezzina, F. 2014. Investigating Causality Effects in Return Volatility among Five Major Futures Markets in European Countries with a Mediterranean Connection, Journal of Financial Management, Markets and Institutions, 2 (2), 207-220. https://ideas.repec.org/a/mul/jdp901/doi10.12831-78759y2014i2p207-220.html
• Özkan, M. S. 2013. Borsa İstanbul 100 Endeksinin Yiyecek-İçecek Sektörü Endeksi ve Teknoloji Sektörü Endeksi Karşısındaki Volatilitesi (Volatility of Borsa İstanbul-100 Index Food - Beverage Sector Index and The Technology Sector Index). E-Journal of New World Sciences Academy, 9 (2), 21-30.
• Posedel P. 2005. Properties of Estimation of GARCH(1,1) Model, MetdoloskiZvezki, 2 (2), 243-257.
• Reider, R. 2009. Volatility Forecasting I: GARCH Models URL: http://cims.nyu.edu/almgren/timeseries/Vol_Forecast1.pdf Erişim Tarihi: 20.02.2017.
• Schwert, G. W. 1989. Why Does Stock Market Volatility Change Over Time? Journal of Finance, 1115-1153. Sevüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. 2006. İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Ön raporlanması, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, Cilt: 61, Sayı: 4, 243-265.
• Songül, H. 2010. Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri: Döviz Kurları Üzerine Uygulama, Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası, Uzmanlık Yeterlilik Tezi, http://www3.tcmb.gov.tr/kutuphane/TURKCE/tezler/huseyinsongul.pdf.
• Şahin, Ö., Öncü, M. A. ve Sakarya, Ş. 2015. BİST-100 ve Kurumsal Yönetim Endeksi Volatilitelerinin Karşılaştırmalı Analizi, C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 16, Sayı: 2, 107-126.
• Telatar, E. ve Binay, H.S. 2002, “İMKB Endeksinin PARCH Modellemesi,” Akdeniz İİBF Dergisi, 3, 114-121. Tokat, E. 2010. İMKB Sektör Endeksleri Arasındaki Şok ve Oynaklık Etkileşimi, BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar, Cilt: 4, Sayı: 1, 91-104.
• Yıldız, B. 2016. Oynaklık Tahmininde Simetrik ve Asimetrik GARCH Modellerinin Kullanılması: Seçilmiş BİST Alt Sektör Endeksleri Üzerine Bir Uygulama, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Ekim/2016, 83-105.
• Yöntem, G. 2014. Finansal Piyasalarda Stilize Gerçekler: BİST-30 Örneği, https://independent.academia.edu/G%C3%BCrerY%C3%B6ntem Erişim Tarihi: 30.09.2016.