Araştırma Makalesi

BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi'nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi

Cilt: 11 Sayı: 1 31 Mart 2026
PDF İndir
EN TR

BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi'nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi

Öz

Bu çalışmanın temel amacı, BIST 100 endeksinin volatilite dinamiklerinde Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi (VBTS) uygulamasıyla meydana gelen yapısal değişimleri, 01.01.2010-30.06.2025 dönemindeki günlük getiri serisini kullanarak Markov Rejim Değişimli GARCH (MS-GARCH) modelleri aracılığıyla analiz etmektir. Yapılan analizlerde VBTS öncesi ve sonrası dönemlerin yanı sıra tedbir yoğunluğunun farklılaştığı 3 ve 5 tedbirli alt dönemler, Çarpık GED ve Çarpık Student-t gibi esnek dağılım varsayımları altında modellenmiş ve model başarısı geriye dönük testler (VaR) ile sınanmıştır. Elde edilen bulgular, VBTS uygulamasıyla birlikte piyasada belirgin bir yapısal kırılma yaşandığını, krizlerin yapışkan hale geldiğini ve volatilite şoklarının sönümlenme süresinin uzadığını göstermektedir. Çalışmanın dikkat çekici bulgusu ise tedbir yoğunluğunun piyasa üzerindeki etkisinin doğrusal olmamasıdır. Nitekim 3 tedbirli yapının piyasa istikrarını koruyan optimal bir denge sunduğu; buna karşın 5 tedbirli yapının rejim geçişlerini aşırı sıklaştırmak suretiyle piyasa kalitesini bozduğu ve belirsizliği artırdığı tespit edilmiştir. Özellikle 5 tedbirli dönemde asimetrik etkinin anlamsızlaşması, piyasa müdahalelerinin yarattığı belirsizlik ortamında yatırımcı davranışlarının bozulduğunu ve volatilitenin kaotik bir yapıya büründüğünü göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abounoori, E., Elmi, Z. and Nademi, Y. (2016). Forecasting Tehran stock exchange volatility: Markov switching GARCH approach. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 445, 264–282. https://doi.org/10.1016/j.physa.2015.10.024
  2. Aktas, O.U., Kryzanowski, L. and Zhang, J. (2022). Price-limit effectiveness: Evidence from the Borsa Istanbul (BIST). International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, 15(3), 527–568. https://doi.org/10.1108/IMEFM-04-2020-0151
  3. Alexander, C. and Lazar, E. (2009). Modelling regime-specific stock price volatility. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 71(6), 761–797. https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.2009.00563.x
  4. Ardia, D., Bluteau, K., Boudt, K., Catania, L. and Trottier, D.A. (2019). Markov-switching GARCH models in R: The MSGARCH package. Journal of Statistical Software, 91(4), 1–38. https://doi.org/10.18637/jss.v091.i04
  5. Arellano, A.M. and Rodríguez, G. (2020). Empirical modeling of high-income and emerging stock and Forex market return volatility using Markov-switching GARCH models. The North American Journal of Economics and Finance, 52, 101163. https://doi.org/10.1016/j.najef.2020.101163
  6. Aytekin, S., Abdioğlu, N. ve Sezgin, A. (2021). BİST pay piyasasında açığa satış yasağı ve COVID-19 düzenlemelerinin piyasa etkinliği üzerindeki etkisi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(4), 2433–2448. https://doi.org/10.33206/mjss.759448
  7. Bachelier, L. (1900). Théorie de la spéculation. Annales scientifiques de l’École Normale Supérieure, 3(17), 21–86. https://doi.org/10.24033/asens.476
  8. Baig, A.S., Blau, B.M., Butt, H.A. and Yasin, A. (2022). Do retail traders destabilize financial markets? An investigation surrounding the COVID-19 pandemic. Journal of Banking and Finance, 144, 106627. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3782159

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Finansal Ekonometri, Finansal Öngörü ve Modelleme, Finansal Piyasalar ve Kurumlar

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

31 Mart 2026

Gönderilme Tarihi

5 Aralık 2025

Kabul Tarihi

18 Şubat 2026

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2026 Cilt: 11 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Yıldırım, S., & Akel, V. (2026). BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 11(1), 296-325. https://doi.org/10.30784/epfad.1836652
AMA
1.Yıldırım S, Akel V. BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi. EPF Journal. 2026;11(1):296-325. doi:10.30784/epfad.1836652
Chicago
Yıldırım, Semih, ve Veli Akel. 2026. “BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi”. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi 11 (1): 296-325. https://doi.org/10.30784/epfad.1836652.
EndNote
Yıldırım S, Akel V (01 Mart 2026) BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi 11 1 296–325.
IEEE
[1]S. Yıldırım ve V. Akel, “BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi”, EPF Journal, c. 11, sy 1, ss. 296–325, Mar. 2026, doi: 10.30784/epfad.1836652.
ISNAD
Yıldırım, Semih - Akel, Veli. “BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi”. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi 11/1 (01 Mart 2026): 296-325. https://doi.org/10.30784/epfad.1836652.
JAMA
1.Yıldırım S, Akel V. BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi. EPF Journal. 2026;11:296–325.
MLA
Yıldırım, Semih, ve Veli Akel. “BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi”. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, c. 11, sy 1, Mart 2026, ss. 296-25, doi:10.30784/epfad.1836652.
Vancouver
1.Semih Yıldırım, Veli Akel. BIST 100 Volatilite Dinamiklerinde Yapısal Kırılma: Volatilite Bazlı Tedbir Sistemi’nin (VBTS) Etkinliğinin MS-GARCH Modelleri ile Analizi. EPF Journal. 01 Mart 2026;11(1):296-325. doi:10.30784/epfad.1836652