Küresel Pay Piyasalarında Getiri ve Volatilite Dinamikleri: BIST100 ve USMCA Borsalar Örneği

Öz

Çalışmanın amacı, ABD, Kanada ve Meksika pay piyasaları ile BIST100 endeksi arasındaki getiri ve volatilite etkileşimini incelemektir. Bu kapsamda 01.01.2015-24.12.2025 dönemine ait günlük kapanış verileri kullanılmış ve her endeks için ayrı ayrı VAR-EGARCH modelleri tahmin edilmiştir. Ortalama denklemlerinden elde edilen bulgular, BIST100, S&P/TSX ve IPC endekslerinin ne kendi gecikmeli getirilerinden ne de diğer piyasalara ait gecikmeli getiri değişkenlerinden anlamlı biçimde etkilenmediğini göstermektedir. Buna karşılık S&P500 endeksinin yalnızca S&P/TSX geçmiş getirilerinden etkilendiği saptanmıştır. Varyans denklemlerinden elde edilen bulgular, BIST100 endeksi volatilitesinin hem kendi geçmiş şoklarından hem de S&P500 kaynaklı şoklardan etkilendiğini göstermektedir. S&P500 endeksi volatilitesi kendi şoklarının yanı sıra S&P/TSX ve IPC endekslerinden kaynaklanan şoklardan etkilendiği belirlenmiştir. Benzer şekilde, S&P/TSX endeksi volatilitesinin kendi geçmiş şoklarının yanında BIST100 ve IPC kaynaklı şoklardan etkilendiği tespit edilmiştir. Buna karşılık IPC volatilitesinin yalnızca kendi geçmiş şoklarından etkilendiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• Borsa
• Usmca Piyasaları
• VAR-EGARCH
• Volatilite Yayılımı

Return and Volatility Dynamics in Global Equity Markets: The Case of BIST100 and USMCA Stock Exchanges

Öz

The aim of this study is to investigate the return and volatility spillovers between the stock markets of the United States, Canada, and Mexico and the BIST100 index. To this end, daily closing price data covering the period from January 1, 2015, to December 24, 2025, were analyzed, and separate VAR-EGARCH models were estimated for each market pair. The results from the mean equations indicate that the returns of the BIST100, S&P/TSX, and IPC indices are not significantly influenced by either their own lagged returns or the lagged returns of the other markets. In contrast, the S&P500 index is found to be significantly affected only by the lagged returns of the S&P/TSX index. The findings from the variance equations reveal that the volatility of the BIST100 index is influenced by both its own past shocks and shocks originating from the S&P500 index. Similarly, the volatility of the S&P500 index is affected not only by its own shocks but also by shocks transmitted from the S&P/TSX and IPC indices. The volatility of the S&P/TSX index is found to respond to its own past shocks as well as shocks originating from the BIST100 and IPC indices. By contrast, the volatility of the IPC index is influenced solely by its own past shocks.

Anahtar Kelimeler

• Stock Market
• Usmca Markets
• VAR-EGARCH
• Volatility Spillover

Kaynakça

1. Arslandere, M., Kutbay, H., (Mart 2019). Dış Ticarette Hızlandırıcı ve Kolaylaştırıcı Bir Unsur Olarak Serbest Ticaret Anlaşmaları Kapsamında AB ile Gümrük Birliği, Bir Fırsat Mı Yoksa Bir Engel Mi?, Vergi Raporu, 234, s.103-125.
2. Ayaydın, H., Barut, A., & Pala, F. (2020). Long-Term Relationship Between G-7 Country's Stock Markets and BIST 100: Fourier Approach. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), s.24-34. https://izlik.org/JA75HP64BK
3. Behera, C., & Rath, B.N. (2024). The interconnectedness between crude oil prices and stock returns in G20 countries. Resources Policy, 91, s.1-9. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2024.104950
4. Bulut, Ş., & Özdemir, A. (2012). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası ve “Dow Jones Industrial” Arasındaki İlişki: Eşbütünleşme Analizi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 19(1), s.211-224. https://izlik.org/JA72MP78DA
5. Bursa, N. (2025). Stock Market Telepathy: Graph Neural Networks Predicting the Secret Conversations between MINT and G7 Countries. arXiv preprint arXiv:2506.01945. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.01945
6. Condon, B. J. (2018). From Nafta to USMCA: Two’s Company, Three’s a Crowd. Latin American Journal of Trade Policy, 1(2), s.30-48.
7. Çelik, İ., Özdemir, A., Gürsoy, S., & Ünlü, H. U. (2018). Return and volatility spillover between emerging stock markets and precious metals. Ege Academic Review, 18(2), s.217-230. https://doi.org/10.21121/eab.2018237351
8. Darrat, A. F., & Zhong, M. (2005). Equity market linkage and multinational trade accords: The case of NAFTA. Journal of International Money and Finance, 24(5), s.793-817. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2005.04.006

9. Dornbusch, R., Park, Y. C. and Claessens, S. (2000). Contagion: How it Spreads and How it can be Stopped. World Bank Research Observer, 15(2), s.177-197.
10. Ewing, B. T., Payne, J. E., & Sowell, C. (1999). NAFTA and North American stock market linkages: An empirical note. The North American Journal of Economics and Finance,10(2), s.443-451. https://doi.org/10.1016/S1062-9408(99)00026-1
11. Karahan, F. (2023). BIST 100 Endeksinin Uluslararası Hisse Senedi Endeksleri ile İlişkisi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (78), s.448-458. https://doi.org/10.51290/dpusbe.1363099
12. Keskin Benli, Y. (2014). Türkiye Borsasının Gelişmekte Olan Ülkeler Borsaları ile Eşbütünleşme Analizi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 12(23), s.18-32. https://doi.org/10.11611/JMER273
13. Kılıç, E., & Polat, M. (2022). BRICS ve MIST Ülkelerinin Borsalar Arası Getiri ve Volatilite Etkileşimi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 29(4), s.723-739. https://doi.org/10.18657/yonveek.1020756
14. Kılıç, E., & Türkan, Y. (2023). Katılım Endeksleri ile BIST 100 Endeksi Arasındaki Getiri ve Volatilite Etkileşimi: VAR-EGARCH Modeli ile Analiz. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(15), s.72-93. https://doi.org/10.54831/vanyyuiibfd.1289282
15. Kocabıyık, T., & Kalaycı, Ş. (2014). Borsalar arasında etkileşim: G-8 ülkeleri ve Türkiye üzerine ampirik bir araştırma. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, (594), s.37-56. https://izlik.org/JA95DH62PK
16. Koutmos, G. & Booth, G. G. (1995). Asymmetric Volatility Transmission İn International Stock Markets. Journal of International Money and Finance, 14(6), s.747-762. https://doi.org/10.1016/0261-5606(95)00031-3
17. Koutmos, G. (1996). Modeling The Dynamic Interdependence of Major European Stock Markets. Journal of Business Finance & Accounting, 23(7), s.975-988.
18. Maulana, Y., & Gunawan, W. H. (2021). Financial Market Integration Between Stock Market From North American Free Trade Agreement (NAFTA) Member. Jurnal Akuntansi dan Pajak, 21(2), s.299-305.
19. Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica: Journal of the econometric society, s.347-370.
20. Olgun, S., & Polat, M. (2024). Volatility and International Interactions in Financial Markets: An Analysis of the Turkish Stock Exchange and G7 Countries. Trends in Business and Economics, 38(2), s.102-112. https://doi.org/10.16951/trendbusecon.1468689
21. Oral, F., & Özkan, İ. (2024). Measuring connectedness and network analysis in stock markets for developed and developing countries. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (44), s.189-206. https://doi.org/10.18092/ulikidince.1452554
22. Özdemir, A., & Bulut, Ş. (2012). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası ve "Dow Jones Industrial" arasındaki ilişki: Eşbütünleşme analizi. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(1), s.211-224. https://izlik.org/JA72MP78DA
23. Özkaya, A., (2022). Non-linear Dynamics and Recurrent Patterns in Stock Markets: A Comparison Between BIST-100 and S&P 500 Indices. OÜSOBİAD 12(2), s.1365-1380. https://doi.org/10.48146/odusobiad.1123224
24. Polanco-Martínez, J. M. (2019). Dynamic relationship analysis between NAFTA stock markets using nonlinear, nonparametric, non-stationary methods. Nonlinear Dynamics, 97(1), s.369-389.
25. Polat, M., & Kılıç, E. (2022). BRICS Ülkelerinde Döviz Kuru ve Borsa Arasındaki Getiri ve Volatilite Etkileşimi: VAR-EGARCH Modeli ile Bir Uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (49), s.539-551. https://doi.org/10.30794/pausbed.957410
26. Reyes Zárate, F. J., & Ortiz, E. (2013). Modelos VAR-GARCH y portafolios de inversión trinacionales en los mercados accionarios del TLCAN. Revista Mexicana de Economía y Finanzas, 8(2), s.129-155.
27. Soykan, M., & Çıtak, L. (2024). Küresel Finans Krizinin Türkiye’ye Yayılma Etkisi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 16(2), s.778-798. https://doi.org/10.20491/isarder.2024.1824
28. Şerbetçi, A. (2022). BRICS, MIST, KIRILGAN Beşli Kapsamında Yer Alan Ülkelerin Menkul Kıymetler Borsaları Arasındaki Kısa ve Uzun Dönemli Etkileşime İlişkin Amprik Bir Araştırma. Premium e-Journal of Social Sciences (PEJOSS), 6(19), s.76-97. https://doi.org/10.37242/pejoss.2224
29. Uçar, İ. H., & Alsu, Erkan (2023). Borsa İstanbul ve Seçilmiş Ülke Borsaları Aradındaki Volatilite Yayılımı. SSD Journal, 8(39), s.240-263. http://dx.doi.org/10.31567/ssd.1017
30. Ulusoy, M. K. (2019). Borsa İstanbul’un küresel piyasalarla entegrasyonu. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 54(4), s.1643-1653. https://doi.org/10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.19.10.1186
31. Ünal, S., & Köse İçigen, F. (2020). MIST ülkelerinin borsa endeksleri arasındaki eşbütünleşme ilişkisi. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 9(17), s.137-145. https://izlik.org/JA93SU73ER
32. Vuran, B. (2010). IMKB 100 endeksinin uluslararası hisse senedi endeksleri ile ilişkisinin eşbütünleşim analizi ile belirlenmesi. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 39(1), s.154-168. https://izlik.org/JA38KR46SR
33. Yıldırım, H., & Kesebir, M. (2019). Farklı büyüklükteki ekonomi ve finansal piyasalara sahip ülkelere ait borsa endeksleri arasındaki nedensellik ilişkisi. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 29(1), s.249 259.
34. Yılmaz, Y. & Kılıç, E. (2022). Geleneksel Yatırım Araçları Arasında Getiri ve Volatilite Etkileşiminin VAR-EGARCH Modeli İle Analizi. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 30, s.1-14. https://izlik.org/JA36CW46AS