The Relationship between Investors’ Risk Appetite Index and Fear Indices: An Empirical Application with ARDL in Turkey

Öz

Despite the increasing scientific interest in the risk appetite of investors in financial markets in recent years, we cannot say that studies on the relationship between risk appetite and the factors that play a key role in risk management have received much attention. This article contributes to understanding the effects of the V1XI, V2TX, JNIV, VXN and VIX fear indices calculated to represent uncertainty in the markets, qualified investors, foreign investors, domestic investors, domestic funds, domestic real persons, domestic legal entities and all investors on the risk appetite index (RISE) in the context of the Turkish stock market. The study provides empirical evidence on the link between fear indices and risk appetite index using ARDL bounds test, long-term and short-term regression models. This article uses monthly data for January 2008-April 2022 period. In the results we obtained in the analyzes, it was determined that the V2TX index was the most effective fear index on the risk appetite index of all investor types. Then, in order of importance, the JNIV, VIX and V1XI indices come. In the study, the regression coefficients of the other fear indices did not give statistically significant results in any type of investor. The current study is novel in that it investigates for the first time the relationship between 7 different RISEs calculated for investors in Turkey and more than one foreign fear index.

Anahtar Kelimeler

• Risk Appetite Index
• Fear Index
• ARDL Limit Test

Yatırımcıların Risk İştahı Endeksi İle Korku Endeksleri Arasındaki İlişki: Türkiye’de ARDL İle Ampirik Bir Uygulama

Öz

Son yıllarda, finansal piyasalarda yatırımcıların risk iştahına yönelik artan bilimsel ilgiye rağmen, risk yönetiminde kilit bir rol oynayan faktörlerin risk iştahı ile ilişkisine dair çalışmaların fazla ilgi gördüğünü söyleyemeyiz. Bu makale, piyasalarda belirsizliği temsil etmek üzere hesaplanan V1XI, V2TX, JNIV, VXN ve VIX korku endekslerinin Türkiye hisse senedi piyasası bağlamında nitelikli yatırımcılar, yabancı yatırımcılar, yerli yatırımcılar, yerli fonlar, yerli gerçek kişiler, yerli tüzel kişiler ve tüm yatırımcıların risk iştahı endeksi (RISE) üzerindeki etkilerini anlamaya katkıda bulunmaktadır. Çalışma, ARDL Sınır Testi, uzun dönem ve kısa dönem regresyon modellerini kullanarak korku endeksleri ile risk iştahı endeksi arasındaki bağlantı hakkında ampirik kanıtlar sağlamaktadır. Makalede Ocak 2008-Nisan 2022 dönemi için aylık veriler kullanılmıştır. Analizlerde elde ettiğimiz sonuçlarda, V2TX endeksinin bütün yatırımcı türlerinin risk iştahı endeksi üzerinde en etkili korku endeksi olduğu görülmüştür. Daha sonra önem sırasına göre, JNIV, VIX ve V1XI endeksleri gelmektedir. Araştırmada, diğer korku endekslerinin regresyon etki katsayıları hiçbir yatırımcı türünde istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar vermemiştir. Bu çalışma, Türkiye'deki yatırımcılar için hesaplanan 7 farklı RISE ile birden fazla yurtdışı korku endeksinin ilişkisini ilk kez araştırması bakımından özgündür.

Anahtar Kelimeler

• Risk İştahı Endeksi
• Korku Endeksi
• ARDL Sınır Testi

Kaynakça

1. Ahoniemi, K. (2018). Modeling and forecasting the VIX Index (SSRN Working Paper No. 1033812). Retrieved from https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1033812
2. Akdağ, S. (2019). VIX korku endeksinin finansal göstergeler üzerindeki etkisi: Türkiye örneği. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1), 235-256. doi:10.17218/hititsosbil.522619
3. Akdağ, S., İskenderoglu, Ö. and Alola, A.A. (2020). The volatility spillover effects among risk appetite indexes: Insight from the VIX and the rise. Letters in Spatial and Resource Sciences, 13(1), 49-65. https://doi.org/10.1007/s12076-020-00244-3
4. Alexander, C. (1998). Volatility and correlation: Measurement, models and applications. Risk Management and Analysis, 1, 1-70. Retrieved from https://citeseerx.ist.psu.edu/
5. Allen, F. and Gale, D. (1994). Limited market participation and volatility of asset prices. The American Economic Review, 84(4), 933-955. Retrieved from https://www.jstor.org/
6. Altuntaş, D. ve Ersoy, E. (2021). Yatırımcı duyarlılığının BIST pay piyasasına etkisi. Sosyoekonomi, 29(50), 387-412. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2021.04.18
7. Areal, N. (2008). FTSE-100 implied volatility index (SSRN Working Paper No. 1102135). Retrieved from http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1102135
8. Balat, A. (2020). Türkiye’nin hisse senedi piyasası ile yerli ve yabancı yatırımcı risk iştah endeksi ilişkisi: Eşbütünleşme ve nedensellik analizi. Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 49, 162-171. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/erciyesakademi

9. Başarır, Ç. (2018). Korku endeksi (VIX) ile BİST 100 arasındaki ilişki: Frekans alanı nedensellik analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 19(2), 177-191. https://doi.org/10.24889/ifede.468802
10. Bektaş, N.Ç. ve Babuşcu, Ş. (2019). VIX korku endeksi ve CDS primlerinin büyüme ve döviz kuruna etkisi, Türkiye örneği. Ufuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(16), 97-111. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/ufuksbedergi
11. Benati, S. (2015). Using medians in portfolio optimization. Journal of the Operational Research Society, 66(5), 720-731. https://doi.org/10.1057/jors.2014.57
12. Black, F. and Scholes, M. (1973). The pricing of options and corporate liabilities. Journal of Political Economy, 81(3), 637-654. Retrieved from https://www.jstor.org
13. Bollerslev, T., Tauchen, G. and Zhou, H. (2009). Expected stock returns and variance risk premia. The Review of Financial Studies, 22(11), 4463-4492. https://doi.org/10.1093/rfs/hhp008
14. Bugge, S.A., Guttormsen, H.J., Molnár, P. and Ringdal, M. (2016). Implied volatility index for the Norwegian equity market. International Review of Financial Analysis, 47, 133-141. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2016.07.007
15. CBOE NASDAQ 100 Volatility (2022). CBOE NASDAQ100 volatility [Dataset]. Retrieved from https://tr.investing.com/indices/cboe-nasdaq-100-voltility-historical-data
16. CBOE Volatility Index (2022). CBOE volatility index [Dataset]. Retrieved from https://tr.investing.com/indices/volatility-s-p-500-historical-data
17. Cesarone, F. and Colucci, S. (2018). Minimum risk versus capital and risk diversification strategies for portfolio construction. Journal of the Operational Research Society, 69(2), 183-200. https://doi.org/10.1057/s41274-017-0216-5
18. Çelik, S., Dönmez, E. ve Acar, B. (2017). Risk iştahının belirleyicileri: Türkiye örneği. Uşak Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 10(IASOS Özel Sayısı), 153-162. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/usaksosbil
19. Çifçi, G. ve Rei̇s, Ş.G. (2020). Risk iştahı ile piyasa likiditesi arasındaki nedensellik ilişkisi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 5(2), 389-403. https://doi.org/10.30784/epfad.687595
20. Datta, S., Granger, C.W.J., Barari, M. and Gibbs, T. (2007). Management of supply chain: An alternative modelling technique for forecasting. Journal of the Operational Research Society, 58(11), 1459-1469. https://doi.org/10.1057/palgrave.jors.2602419
21. DAX New Volatility. (2022). DAX volatility [Dataset]. Retrieved from https://tr.investing.com/indices/vdax-historical-data
22. Demirez, D. ve Kandır, S. (2020). Risk iştahının pay getirileri üzerindeki etkisinin incelenmesi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 29(4), 92-102. https://doi.org/10.35379/cusosbil.751018
23. Dickey, D.A. and Fuller, W.A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, 49(4), 1057-1072. https://doi.org/10.2307/1912517
24. Emna, R. and Myriam, C. (2017). Dynamics of the relationship between implied volatility indices and stock prices indices: The case of European stock markets. Asian Economic and Financial Review, 7(1), 52-62. https://doi.org/10.18488/journal.aefr/2017.7.1/102.1.52.62
25. Ercan, S. ve Demirbaş, B. (2021). ABD dolar endeksi ile VIX korku endeksi arasındaki ilişki: ARDL sınır testi yaklaşımı. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 15(2), 115-129. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/beyder
26. Erdoğdu, H. ve Baykut, E. (2016). BIST Banka endeksinin (XBANK) VIX ve MOVE endeksleri ile ilişkisinin analizi. Bankacılar Dergisi, 98, 57-72. Erişim adresi: https://www.tbb.org.tr/tr
27. European Central Bank. (2007). Financial stability review. Retrieved from https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/fsr/financialstabilityreview200706en.pdf
28. Farley, A. (2021). The complete guide to volatility indicators. Retrieved from https://finance.yahoo.com
29. Fernandes, M., Medeiros, M.C. and Scharth, M. (2014). Modeling and predicting the CBOE market volatility index. Journal of Banking & Finance, 40, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.11.004
30. Fettahoğlu, S. (2019). Relationship between credit default swap premium and risk appetite according to types of investors: Evidence from Turkish stock exchange. Journal of Accounting & Finance, 84, 265-278. https://doi.org/10.25095/mufad.625880
31. Funke, N. and Goldstein, A. (1996). Financial market volatility. Intereconomics, 31(5), 215-220. https://doi.org/10.1007/BF02927152
32. Gong, X., Yu, C. and Min, L. (2021). A cloud theory-based multi-objective portfolio selection model with variable risk appetite. Expert Systems with Applications, 176, 114911, 1-18. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114911
33. Gontarek, W. (2016). Risk governance of financial institutions: The growing importance of risk appetite and culture. Journal of Risk Management in Financial Institutions, 9(2), 120-129. Retrieved from https://www.ingentaconnect.com
34. Granger, C.W. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica, 37(3), 424-438. Retrieved from https://www.jstor.org/
35. Hatipoğlu, M. ve Tekin, B. (2017). VIX endeksi, döviz kuru ve petrol fiyatlarının BİST 100 endeksi üzerindeki etkileri: Bir kuantil regresyon yaklaşımı. ODÜ Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 7(3), 627-634. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/odusobiad
36. İlhan, A. and Akdeniz, C. (2020). The impact of macroeconomic variables on the stock market in the time of Covid-19: The case of Turkey. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 5(3), 893-912. https://doi.org/10.30784/epfad.810630
37. İskenderoğlu, Ö. ve Akdağ, S. (2019). Risk iştahı ile petrol fiyatları, döviz kuru, altın fiyatları ve faiz oranları arasında nedensellik analizi: Türkiye örneği. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 20(1), 1-14. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/doujournal
38. Jiang, G.J. and Tian, Y.S. (2005). The model-free implied volatility and its information content. The Review of Financial Studies, 18(4), 1305-1342. https://doi.org/10.1093/rfs/hhi027
39. Kaplan, H.E. (2020). Sermaye yeterlilik rasyosu ile dolar kuru, altın fiyatları ve risk iştahı ilişkisi: Türk bankacılık sektöründe bir inceleme. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 66, 220-233. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/dpusbe
40. Kaya, E. (2015). Borsa İstanbul (BIST) 100 endeksi ile zımni volatilite (VIX) endeksi arasındaki eş-bütünleşme ve Granger nedensellik. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 2015(1), 1-6. https://doi.org/10.18493/kmusekad.24268
41. Kaya, A. ve Coşkun, A.K. (2015). VIX endeksi menkul kıymet piyasalarının bir nedeni midir? Borsa İstanbul örneği. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(1), 175-186. Erişim adresi: http://esjournal.cumhuriyet.edu.tr/tr/
42. Kaya, A., Gülhan, Ü. ve Güngör, B. (2021). Yatırımcı risk iştahı ülke riskini tetikler mi? Hatemi-J eşbütünleşme ve asimetrik nedensellik analizleri ile Türkiye üzerine bir uygulama. H. Tunahan ve S. Esen (Ed.), 24. Finans Sempozyumu Bildiri Kitabı içinde (s. 22-34). 24. Finans Sempozyumu’nda sunulan bildiri, Sakarya. Erişim adresi: https://finans24.sakarya.edu.tr/wp-content/uploads/2021/12/24.-Finans-Sempozyumu-Bildiri-Kitab%C4%B1.pdf
43. Köycü, E. (2022). Risk iştah endeksi ile BİST100 endeksi arasındaki ilişki: Covid-19 öncesi ve sonrası döneme yönelik bir araştırma. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(1), 1-11. https://doi.org/10.29106/fesa.997958
44. Kula, V. ve Baykut, E. (2017). Borsa İstanbul Kurumsal Yönetim Endeksi (XKURY) ile korku endeksi (Chicago Board Options Exchange Volatility Index-VIX) arasındaki ilişkinin analizi. AKÜ İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2), 27-37. doi:10.5578/jeas.63964
45. Maverick, B.J., Potters, C. and Clarine, S. (2022). Market indicators that reflect volatility in the stock market. Retrieved from https://www.investopedia.com/ask/answers/032715/which-market-indicators-reflect-volatility-stock-market.asp
46. Misina, M. (2003). What does the risk-appetite index measure? (Bank of Canada Working Paper No. 2003-23). Retrieved from https://www.bankofcanada.ca/wp-content/uploads/2010/02/wp03-23.pdf
47. MKK. (2022). Yatırımcı türüne göre risk iştahı endeksi verileri [Veri Seti]. Erişim adresi: www.mkk.com.tr (10.05.2022).
48. Morck, R., Yeung, B. and Yu, W. (2000). The information content of stock markets: Why do emerging markets have synchronous stock price movements? Journal of Financial Economics, 58, 215-260. https://doi.org/10.1016/S0304-405X(00)00071-4
49. Nikkei Volatility. (2022). Nikkei volatility [Dataset]. Retrieved from https://tr.investing.com/indices/nikkei-volatility-historical-data
50. Öner, F.H., İçellioğlu, C.Ş. ve Öner, S. (2018). Volatilite endeksi (VIX) ile gelişmekte olan ülke hisse senedi piyasası endeksleri arasındaki Engel-Granger eş-bütünleşme ve Granger nedensellik analizi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 10(18), 110-124. https://doi.org/10.14784/marufacd.460670
51. Özmerdivanlı, A. (2021). Covid-19 pandemisi ile çeşitli finansal göstergeler arasındaki nedensellik ilişkisi: Türkiye örneği. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 6(IERFM Özel Sayısı), 172-191. https://doi.org/10.30784/epfad.1022647
52. Pesaran, H.H. and Shin, Y. (1998). Generalized impulse response analysis in linear multivariate models. Economics Letters, 58(1), 17-29. https://doi.org/10.1016/S0165-1765(97)00214-0
53. Pesaran, M. and Shin, Y. (1999). An autoregressive distributed-lag modelling approach to cointegration analysis. In S. Strøm (Ed.), Econometric Society Monographs (pp. 371-413). Papers presented at The Ragnar Frisch Centennial Symposium. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi:10.1017/CCOL521633230.011
54. Pesaran, M.H., Shin, Y. and Smith, R.J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. https://doi.org/10.1002/jae.616
55. Phillips, P.C. and Ouliaris, S. (1990). Asymptotic properties of residual based tests for cointegration. Econometrica, 58(1), 165-193. Retrieved from https://www.jstor.org
56. Phillips, P.C. and Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335-346. Retrieved from https://www.jstor.org
57. Psaradellis, I. and Sermpinis, G. (2016). Modelling and trading the U.S. implied volatility indices. Evidence from the VIX, VXN and VXD indices. International Journal of Forecasting, 32(4), 1268-1283. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2016.05.004
58. Qadan, M. (2019). Risk appetite and the prices of precious metals. Resources Policy, 62, 136-153. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2019.03.007
59. Reis, Ş.G. (2021). Covid-19 (koronavirüs) pandemisi ve risk iştahı: Borsa İstanbul yerli ve yabancı yatırımcılar örneği. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(3), 87-98. Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/anadoluibfd
60. Sadeghzadeh, K. (2018). Borsanın psikolojik faktörlere duyarlılığı: Oynaklık endeksi (VIX) ve tüketici güven endeksi (TGE) ile BIST 100 endeksi arasındaki ilişkiler. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(2), 238-253. Erişim adresi: http://esjournal.cumhuriyet.edu.tr/tr/
61. Saraç, T.B., İskenderoğlu, Ö. ve Akdağ, S. (2016). Yerli ve yabancı yatırımcılara ait risk iştahlarının incelenmesi: Türkiye örneği. Sosyoekonomi, 24(30), 29-44. https://doi.org/10.17233/se.2016.10.002
62. Sarwar, G. (2012). Is VIX an investor fear gauge in BRIC equity markets? Journal of Multinational Financial Management, 22(3), 55-65. https://doi.org/10.1016/j.mulfin.2012.01.003
63. Sarwar, G. and Khan, W. (2017). The effect of US stock market uncertainty on emerging market returns. Emerging Markets Finance and Trade, 53(8), 1796-1811. https://doi.org/10.1080/1540496X.2016.1180592
64. Sensoy, A. and Omole, J. (2018). Implied volatility indices: A review and extension in the Turkish case. International Review of Financial Analysis, 60, 151-161. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.08.006
65. Shaikh, I. and Padhi, P. (2015). The implied volatility index: Is investor fear gauge or forward-looking? Borsa Istanbul Review, 15(1), 44-52. https://doi.org/10.1016/j.bir.2014.10.001
66. Stoxx 50 Volatility Vstoxx Eur. (2022). STOXX 50 volatility [Dataset]. Retrieved from https://tr.investing.com/indices/stoxx-50-volatility-vstoxx-eur-historical-data
67. Tan, B. (2002). Managing manufacturing risks by using capacity options. Journal of the Operational Research Society, 53(2), 232-242. https://doi.org/10.1057/palgrave.jors.2601283
68. Telçeken, N., Kıyılar, M. ve Kadıoğlu, E. (2019). Volatilite endeksleri: Gelişimi, türleri, uygulamaları ve TRVIX önerisi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 204-228. https://doi.org/10.30784/epfad.534052
69. Telek, C. (2020). VIX endeksinin Türkiye’de portföy yatırımları ve döviz kurlarıyla ilişkisi. İzmir İktisat Dergisi, 35(3), 635-646. https://doi.org/10.24988/ije.202035314
70. Tunçel, M.B. ve Gürsoy, S. (2020). Korku endeksi (VIX), Bitcoin fiyatları ve BİST 100 endeksi arasındaki nedensellik ilişkisi üzerine ampirik bir uygulama. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 19(76), 1999-2011. https://doi.org/10.17755/esosder.712702
71. Wang, J. (2007). Foreign equity trading and emerging market volatility: Evidence from Indonesia and Thailand. Journal of Development Economics, 84(2), 798-811. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2006.05.001
72. Whaley, R.E. (2000). The investor fear gauge. The Journal of Portfolio Management, 26(3), 12-17. https://doi.org/10.3905/jpm.2000.319728
73. Whaley, R.E. (2009). Understanding the VIX. The Journal of Portfolio Management, 35(3), 98-105. https://doi.org/10.3905/JPM.2009.35.3.098
74. Yfanti, S. and Karanasos, M. (2021). Financial volatility modeling with option-implied information and important macro-factors. Journal of the Operational Research Society, Advance online publication. https://doi.org/10.1080/01605682.2021.1966327