Türkiye ve Avrupa Hisse Senedi Piyasaları Arasında Dinamik Bağımlılık: Dalgacık Uyum Analizi
Öz
Finansal entegrasyon ve artan küresel sermaye hareketliliği, ulusal hisse senedi piyasaları arasındaki karşılıklı bağımlılığı giderek artırmaktadır. Bu bağlamda çalışmada Türkiye ve Avrupa hisse senedi piyasaları arasındaki dinamik etkileşim dalgacık uyum analizi çerçevesinde incelenmiştir. Analizde, 2011–2025 dönemine ilişkin günlük BİST 100, DAX ve Euro Stoxx 50 endekslerinin kapanış fiyatlarından hesaplanan logaritmik getiri serileri kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan dalgacık uyum analizi ile piyasalar arasındaki etkileşim zaman ve frekans boyutlarında eş zamanlı olarak değerlendirilmiş ve geleneksel zaman serisi analizlerinin ölçek duyarlılığına ilişkin sahip olduğu sınırlılıklar aşılmıştır. Bu kapsamda, piyasalar arasındaki kısa, orta ve uzun vadeli birlikte hareketler dalgacık güç spektrumu ve dalgacık uyum ölçütleri aracılığıyla belirlenmiştir. Bulgular, özellikle küresel finansal belirsizliklerin arttığı dönemlerde piyasalar arasındaki entegrasyonun belirgin biçimde güçlendiğini, normal dönemlerde ise ilişkinin zaman ve frekans ölçeklerine bağlı olarak farklılaştığını göstermektedir. Sonuçlar, BİST 100 ile Avrupa hisse senedi piyasaları arasında özellikle orta vadeli frekans bantlarında güçlü eş hareketlerin ortaya çıktığına işaret etmektedir. Ayrıca Türkiye hisse senedi piyasasının Avrupa piyasalarıyla olan ilişkisinin zamana ve frekansa duyarlı bir yapı sergilediği sonucuna ulaşılmıştır. Bu sonuçların portföy çeşitlendirme stratejileri ve finansal istikrar politikaları açısından önemli çıkarımlar sağladığı söylenebilir.
Anahtar Kelimeler
Hisse Senedi Piyasaları Arası Bağımlılık, Dalgacık Uyumu, Sürekli Dalgacık Dönüşümü
Etik Beyan
Bu çalışma etik komite onayı ve/veya yasal/özel izin gerektirmemektedir. Bu çalışma, araştırma ve yayın etiğine uygundur.
Kaynakça
- Abar, H. (2020). Türkiye ve diğer G-20 ülkeleri hisse senetlerinin birlikte hareketi: Dalgacık analizi ile bir uygulama. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 15(59), 519–533.
- Avdaković, S., Bećirović, E., Nuhanović, A., & Kušljugić, M. (2013). Generator coherency using the wavelet phase difference approach. IEEE Transactions on Power Systems, 29(1), 271–278. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2013.2279881
- Ayan, T. Y., & Değirmenci, N. (2021). Dünya borsaları arası etkileşimin sosyal ağ analizi ile incelenmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(1), 569–577.
- Banerjee, S., & Mitra, M. (2013). Application of cross wavelet transform for ECG pattern analysis and classification. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 63(2), 326-333. https://doi.org/10.1109/TIM.2013.2279001
- Belke, A., & Beckmann, J. (2015). Monetary policy and stock prices: Cross-country evidence from cointegrated VAR models. Journal of Banking & Finance, 54, 254–265. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2014.12.004
- Biswas, A., & Si, B. C. (2011). Application of continuous wavelet transform in examining soil spatial variation: A review. Mathematical Geosciences, 43(3), 379–396. https://doi.org/10.1007/s11004-011-9318-9
- Bosch, E. H., Oliver, M. A., & Webster, R. (2004). Wavelets and the generalization of the variogram. Mathematical Geology, 36, 147–186. https://doi.org/10.1023/B:MATG.0000020469.51320.5d
- Boztosun, Y., & Çelik, D. (2011). Türkiye borsasının Avrupa borsaları ile eşbütünleşme analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(1), 147–162.
- Brooks, R., & Del Negro, M. (2004). The rise in comovement across national stock markets: Market integration or IT bubble? Journal of Empirical Finance, 11, 659–680. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2003.08.001
- Büssow, R. (2007). An algorithm for the continuous Morlet wavelet transform. Mechanical Systems and Signal Processing, 21(8), 2970–2979. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2007.06.001
