DETERMINATION OF VOLATILITY SPILLOVER BETWEEN FOREIGN CURRENCY, OIL PRICE AND SELECTED BIST INDICES USING DCC-GARCH MODEL

Yıl 2023, Cilt: 24 Sayı: 2, 559 - 577, 10.07.2023

Ayyüce Berin Bostancı , Ercüment Doğru

https://doi.org/10.31671/doujournal.1250689

Öz

: With the effect of globalization, it is observed that the interaction between the markets of different countries has increased, so the markets and assets are affected by each other on the basis of countries. According to the Modern Portfolio Theory, which was brought to the literature by Harry Markowitz in 1952, it becomes possible to avoid unsystematic risks by investing in different financial assets through diversification. In order to make diversification, it is important to determine the relationships between financial assets. In this study, it is aimed to investigate the existence of volatility spillover between Dollar/TL exchange rate, WTI oil price and selected Borsa Istanbul (BIST) sector indices, and to determine and interpret this effect if there is an interaction. For this purpose, Dollar/TL exchange rate, oil price and daily closing prices of selected Borsa İstanbul (BIST) sector indices (XMESY, XUSIN, XTEKS, XTRZM, XULAS, XGIDA and XU100) between 01.02.2015 and 28.02.2022 were used. According to the results of the DCC-GARCH model used to determine the volatility spillover, while no volatility spillover was detected between WTI oil and XMESY index, it was determined that there was a reciprocal volatility spillover between oil price and other sector indices. Also, one-way from USD/TL exchange rate to BIST Textile & Leather Index and BIST Transportation Index; It was concluded that there is a mutual volatility spillover with BIST Metal Products and Machinery Index, BIST Industrial Index, BIST Tourism Index, BIST Food, Beverage Index and BIST100 index.

Anahtar Kelimeler

Financial Markets, Oil Markets, Exchange Rate, Time Series Analysis, Multivariate DCC-GARCH Model

DCC-GARCH MODELİ İLE DÖVİZ KURU, PETROL FİYATI VE SEÇİLİ BIST ENDEKSLERİ ARASINDAKİ VOLATİLİTE YAYILIMININ TESPİTİ

Öz

Küreselleşmenin etkisiyle farklı ülke piyasaları arasında etkileşimin arttığı dolayısıyla piyasa ve varlıkların ülkeler bazında birbirlerinden etkilendiği gözlemlenmektedir. 1952 yılında Harry Markowitz tarafından literatüre kazandırılan Modern Portföy Teorisi’ne göre, çeşitlendirme yoluyla farklı finansal varlıklara yatırım yapılarak sistematik olmayan risklerin önüne geçilmesi mümkün hale gelmektedir. Çeşitlendirmenin yapılabilmesi için finansal varlıklar arasındaki ilişkilerin tespiti önem arz etmektedir. Bu çalışmada, Dolar/TL döviz kuru, WTI petrol fiyatı ve seçili Borsa İstanbul (BIST) sektör endeksleri arasındaki volatilite yayılımının varlığının araştırılması, etkileşim söz konusu ise bu etkinin belirlenmesi ve yorumlanması amaçlanmaktadır. Bu amaçla, Dolar/TL döviz kuru, petrol fiyatı ve seçili Borsa İstanbul (BIST) sektör endekslerine (XMESY, XUSIN, XTEKS, XTRZM, XULAS, XGIDA ve XU100) ait 01.02.2015-28.02.2022 tarihleri aralığındaki günlük kapanış fiyatları kullanılmıştır. Volatilite yayılımının tespitine yönelik kullanılan DCC-GARCH modeli sonuçlarına göre, WTI petrol ile XMESY endeksi arasında volatilite yayılımı tespit edilmezken, petrol fiyatı ile diğer sektör endeksleri arasında karşılıklı olarak volatilite yayılımı olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, Dolar/TL döviz kurundan BIST Tekstil ve Deri Endeksi ve BIST Ulaştırma Endeksine doğru tek yönlü; BIST Metal Ürünleri ve Makineler Endeksi, BIST Sınai Endeksi, BIST Turizm Endeksi, BIST Gıda, İçecek Endeksi ve BIST100 endeksi ile karşılıklı volatilite yayılımının olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Finansal Piyasalar, Petrol Piyasaları, Döviz Kuru, Zaman Serisi Analizi, Çok Değişkenli DCC-GARCH Modeli

Kaynakça

• Akay Toparlı, E., Çatık, A. N. & Balcılar, M. (2019). The impact of oil prices on the stock returns in Turkey: A TVP-VAR approach. Physica A, 535, 122392.
• Akçalı, B. Y., Mollaahmetoğlu, E. & Altay, E. (2019). Borsa İstanbul ve küresel piyasa göstergeleri arasındaki volatilite etkileşiminin DCC-GARCH yöntemi ile analizi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 14(3), 597-614.
• Arslan, M. & Korkmaz, M. (2021). Döviz kuru, petrol piyasası ve hisse senedi piyasası arasındaki ilişkinin incelenmesi: Türkiye örneği. Haliç Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(1), 43-60.
• Asgharian, H. & Nossman, M. (2011). Risk contagion among international stock markets. Journal of International Money ve Finance, 30, 22-38.
• Aslan, İ. (2019). Bitcoin ve BIST oynaklığın yayılması: Tek ve çok değişkenli GARCH modelleri. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, Sivas.
• Avcı, Ö. B. (2015). Petrol fiyatlarının hisse senedi piyasasına etkisi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2(3), 27-34.
• Bauwens, L., Laurent, S. & Rombouts, J. V. (2006). Multivariate GARCH models: A survey. Journal of Applied Econometrics, 21(1), 79-109.
• Belhassine, O. & Karamti, C. (2021). Volatility spillovers and hedging effectiveness between oil and stock markets: Evidence from a wavelet-based and structural breaks analysis. Energy Economics, 102, 105513.
• Chen, Y., Xu, J. & Hu, M. (2022). Asymmetric volatility spillovers and dynamic correlations between crude oil price, exchange rate and gold price in BRICS. Resources Policy, 78, 102857.
• Cong, R. G., Wei, Y. M., Jiao, J. L. & Fan, Y. (2008). Relationships between oil price shocks and stock market, an empirical analysis from China. Energy Policy, 36, 3544-3553.
• Ergin, N. (2016). Döviz kuru volatilitesi ve garantisiz faiz oranı paritesinin geçerliliğinin Panel Garch modelleri ile analizi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı, İstanbul.
• Eyüboğlu, K. & Eyüboğlu, S. (2016). Doğal gaz ve petrol fiyatları ile BIST sanayi sektörü endeksleri arasındaki ilişkinin incelenmesi. Journal of Yaşar University, 11(42), 150-162.
• Gay, Jr. R. D. (2008). Effect of macroeconomic variables on stock market returns for four emerging economies: Brazil, Russia, India and China. International Business & Economics Research Journal (IBER), 7(3).
• Granger, C. W. J., Huang, B. N. & Yang, C. W. (2000). A bivariate causality between stock prices and exchange rates: Evidence from recent Asian flu. The Quarterly Review of Economics and Finance, 40, 337-354.
• Gong, X., Liu, Y. & Wang, X. (2021). Dynamic volatility spillovers across oil and naturel gas futures markets based on a time-varying spillover method. International Review of Financial Analysis, 76, 101790.
• Gökçe, A. (2001). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası getirilerindeki volatilitenin ARCH teknikleri ile ölçülmesi, Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 3(1), 35-58.
• Hammoudeh, S., Dibooglu, S. & Aleisa, E. (2004). Relationships among US oil prices and oil industry equity indices. International Review of Economics & Finance, 13(4), 427-453.
• Hacıhasanoğlu, E. (2003), Menkul kıymet piyasalarında volatilitenin modellenmesi İMKB için bir deneme, (1. Baskı), Sermaye Piyasası Kurulu, Ankara.
• Hepsağ, A. (2013). Çok değişkenli stokastik oynaklık modelleri: Petrol piyasası ile finansal piyasalarda işlem gören sanayi sektörü endeksi arasındaki oynaklık etkileşimi üzerine bir uygulama. (Yayımlanmamış Doktora Tezi). İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Hepsağ, A. & Yaşar Akçalı, B. (2016), Analysis of volatility spillovers between the bank stocks traded in Istanbul Stock Exchange and New York Stock Exchange. Eurasian Academy of Sciences Eurasian Econometrics, Statistics & Emprical Economics Journal, 2, 54-72.
• Jammazi, R. & Reboredo, J. C. (2016). Dependence and risk management in oil and stock markets. A wavelet-copula analysis. Energy, 107, 866-888.
• Kaya, A. & Binici, Ö. (2014). BIST Kimya, petrol, plastik endeksi hisse senedi fiyatları ile petrol fiyatları arasındaki ilişkinin incelenmesi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 15(1), 383-395.
• Kırcı Çevik, N., Çevik, E. İ. & Dibooğlu, S. (2020). Oil prices, stock market returns and volatility spillovers: Evidence from Turkey. Journal of Policy Modeling, 42, 597-614.
• Kumar, S. (2019). Asymmetric impact of oil prices on exchange rate and stock prices. The Quarterly Review of Economics and Finance, 72, 41-51.
• Lahaye, J. & Neely, C. (2020). The role of jumps in volatility spillovers in foreign exchange markets: Meteor shower and heat waves revisited. Journal of Business & Economic Statistics, 38(2), 410-427. DOI: 10.1080/07350015.2018.1512865
• Oralbaykızı, A. S. (2019). Petrol fiyat değişimlerinin BİST endeks getirileri üzerindeki etkisinin analizi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(1), 247-265.
• Sadorsky, P. (1999). Oil price shocks and stock market activity. Energy Economics, 21(5), 449-469.
• Şenol, Z. (2020). Borsa, döviz kuru ve petrol fiyatları arasındaki oynaklık yayılımı. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 22(4), 629-647.
• Telçeken, N. (2014). Volatilite Endeksleri, önemi ve Türkiye volatilite endeksi, (Yayımlanmamış doktora tezi) İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Tse, Y. K. & Tsui, A. K. C. (2002). A multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model with time-varying correlations. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 351-362.
• Topaloğlu, E. E. (2019). CBOE VIX endeksi ile OECD ülke borsaları arasındaki volatilite yayılımı: CCC-MGARCH modeli ile ampirik bir araştırma. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(3), 574-595.
• Tonkal, F. K. (2014). Petrol piyasası ile BİST arasındaki ilişkinin analizi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Para, Sermaye Piyasaları ve Finansal Kurumlar Bilim Dalı, İstanbul.
• Turan, Z. (2011). İMKB Ulusal-100 endeksi ABD dolar kuru ve TÜFE arasındaki ilişkilerin incelenmesi. Muhasebe ve Vergi Araştırmaları Dergisi, 4(2), 91-106.
• Turhan, M. I., Sensoy, A., Ozturk, K. & Hacihasanoglu, E. (2014). A view to the long-run dynamic relationship between crude oil and the major asset classes. International Review of Economics & Finance, 33, 286-299.
• Wang, H. & Li, S. (2021). Asymmetric volatility spillovers between crude oil and China’s financial markets. Energy, 233, 121168.
• Xu, W., Ma, F., Chen, W. & Zhang, B. (2019). Asymmetric volatility spillovers between oil and stock markets: Evidence from China and the United States. Energy Economics, 80, 310-320.
• Yavuz, A. E. & Sağlam, A. (2020). Petrol fiyatlarındaki şokların BIST100 endeksi üzerine etkisi. Journal of Economics and Financial Researches, 2(2), 156-172.
• Zeng, H., Ahmed, A. D., Lu, R. & Dai, N. (2022). Dependence and spillover among oil market, China’s stock market and exchange rate: New evidence from the Vine-Copula-CoVaR and VAR-BEKK-GARCH frameworks. Heliyon, 8, e11737.
• Zolfaghari, M., Ghoddusi, H. & Faghihian, F. (2020). Volatility spillovers for energy prices: A diagonal BEKK approach. Energy Economics, 92, 104965.