Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

TÜRKİYE’DE YATIRIMCI YAŞ GRUPLARINA GÖRE PORTFÖY BÜYÜKLÜKLERİNİN PİYASA VOLATİLİTESİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ

Yıl 2026, Cilt: 11 Sayı: 1 , - , 17.03.2026

Elif Bezirgan

https://doi.org/10.29106/fesa.1779057
https://izlik.org/JA86CF26JR

Öz

Bu çalışma, Türkiye'deki hisse senedi yatırımcılarının portföy büyüklükleri ile piyasa volatilitesi (oynaklığı) arasındaki ilişkiyi yaş gruplarına göre incelemektedir. Çalışmada 2012:01–2025:07 dönemine ait aylık veriler kullanılmış ve yatırımcılar genç (18-34), orta (35-54) ve ileri yaş (55+) olmak üzere üç ana kategoriye ayrılmıştır. Piyasa volatilitesi, BIST100 endeksinin günlük kapanış fiyatlarından elde edilen aylık gerçekleşen volatilite serileri kullanılarak ölçülmüştür.
Analizde ARDL sınır testi yöntemi kullanılmıştır. Araştırmadan elde edilen bulgular, volatilite ile portföy büyüklükleri arasında uzun vadeli bir eşbütünleşme ilişkisi olduğunu göstermektedir. Uzun vadeli katsayılar, genç ve yaşlı yatırımcı portföylerinin volatilite üzerinde azaltıcı bir etkiye sahip olduğunu, orta yaş grubunun ise volatiliteyi artırıcı bir etkiye sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Hata düzeltme katsayısı (–0,73), kısa vadeli dengesizliklerin yaklaşık %73' ünün sonraki dönemde düzeltildiğini ve güçlü bir denge-getiri mekanizmasına işaret ettiğini göstermektedir. Genel itibariyle çalışma bulguları, yatırımcı yaş aralığının piyasa volatilitesinin önemli bir belirleyicisi olduğunu göstermektedir. Buna göre orta yaşlı yatırımcıların piyasadaki ağırlığı BIST100 volatitesini artırmada rol oynamaktadır. Genç ve ileri yaşa sahip yatırımcıların ise BIST100 volatitesi üzerinde azaltıcı bir etkisi tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

BIST100 ARDL Sınır Testi Portföy Büyüklüğü Türkiye

Kaynakça

  • Adrian, T., Boyarchenko, N., & Giannone, D. (2019). Vulnerable growth. American Economic Review, 109(4), 1263–1289.
  • Akbulut, R., & Kaderli, Y. (2009). Şanlıurfa il merkezindeki borsa yatırımcılarının profili ve bu yatırımcıların hisse senetlerine yatırım yapma sürecini etkileyen faktörlerin analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 43, 212–226.
  • Auer, R., & Tercero-Lucas, D. (2022). Distrust or speculation? The socioeconomic drivers of US cryptocurrency investments. Journal of Financial Stability, 62, 101066.
  • Aydın, S. (2024). Kripto para piyasasında işlem yapan bireysel yatırımcıların irrasyonel yatırımcı davranışlarının analizi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 1–23.
  • Başarır, Y. (2021). Yatırım kararlarının alınmasında sürü davranışı: Literatür taraması. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 129–141.
  • Breusch, T. S. (1978). Testing for autocorrelation in dynamic linear models. Australian Economic Papers, 17(31), 334–355.
  • Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1979). A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation. Econometrica, 47(5), 1287–1294.
  • Cont, R. (2001). Empirical properties of asset returns: Stylized facts and statistical issues. Quantitative Finance, 1(2), 223–236.
  • Çınar, M., & Yılmaz, A. (2019). Terör olaylarının döviz piyasası oynaklığı üzerindeki etkisi: Türkiye örneği. Journal of Academic Value Studies, 3(13), 55–66.
  • Demirtaş, Ö., & Güngör, Z. (2004). Portföy yönetimi ve portföy seçimine yönelik uygulama. Journal of Aeronautics and Space Technologies, 1(4), 103–109.
  • Dichev, I. D., & Zheng, X. (2024). The volatility of stock investor returns. Journal of Financial Markets, 70, 100927.
  • Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427–431.
  • Dilek, Ö., & Ersoy, S. (2025). Portföy yatırımlarını etkileyen faktörler. Journal of Economics, Finance and Sustainability, 3(1), 37–61.
  • Fryt, J., Szczygieł, M., & Duell, N. (2022). Positive and negative risk-taking: Age patterns and relations to domain-specific risk-taking. Advances in Life Course Research, 54, 100515.
  • Godfrey, L. G. (1978). Testing against general autoregressive and moving average error models when the regressors include lagged dependent variables. Econometrica, 46(6), 1293–1301.
  • Goud, M. M. (2022). A study on the saving and investment behaviour of individual investors. Journal of Commerce and Accounting Research, 11(1), 23–30.
  • Granger, C. W. J. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica, 37(3), 424–438.
  • Gündoğdu, A., & Çelik, Ş. (2018). Türk sermaye piyasasında kuşaklar arasında yatırımcı ve portföy farklılıkları. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 47(1), 46–63.
  • Harita, P., & Rishad, A. (2020). An empirical examination of investor sentiment and stock market volatility: Evidence from India. Financial Innovation, 6(1), 34.
  • Hayta, A. B. (2014). Bireysel yatırımcıların finansal risk algısına etki eden psikolojik önyargılar. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 183, 329–352.
  • Jarque, C. M., & Bera, A. K. (1980). Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals. Economics Letters, 6(3), 255–259.
  • Khan, M., Kayani, U. N., Khan, M., Mughal, K. S., & Haseeb, M. (2023). COVID-19 pandemic & financial market volatility: Evidence from GARCH models. Journal of Risk and Financial Management, 16(1), 50.
  • Kurtkaya, G., & Özçelik, Ö. (2024). Finansal piyasalarda volatilite: Türleri, risk yönetimi ve yatırım kararlarına etkileri. İktisadi Araştırmalar Dergisi, 2(1), 11–26.
  • Levin, A., Lin, C. F., & Chu, C. S. J. (2002). Unit root tests in panel data: Asymptotic and finite-sample properties. Journal of Econometrics, 108(1), 1–24.
  • Merkezi Kayıt Kuruluşu. (n.d.). Veri Analiz Platformu (VAP). Retrieved from https://www.mkk.com.tr/
  • Metawa, N., Hassan, M., Metawa, S., & Sofa, M. (2019). Impact of behavioral factors on investors’ financial decisions: Case of the Egyptian stock market. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, 12(1), 30–55.
  • Mert, M., & Çağlar, A. E. (2019). EViews ve GAUSS uygulamalı zaman serileri analizi. Ankara: Detay Yayıncılık.
  • Özdamar, G. (2015). Türkiye ekonomisinde döviz kuru geçiş etkisi: ARDL sınır testi yaklaşımı bulguları. Akdeniz İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(32), 66–97. Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/372858
  • Özdemir, L., & Kula, V. (2017). Döviz piyasa oynaklığı ile vadeli işlem piyasası arasındaki nedensellik ilişkisi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 9(3), 618–636.
  • Öztürk, N. S. (2025). Ticaret savaşları ve piyasa oynaklığı: Gümrük vergisi politikalarının EGARCH modeli ile analizi. Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(1), 1–11.
  • Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289–326.
  • Phillips, P. C. B., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335–346.
  • Poon, S. H., & Granger, C. W. J. (2003). Forecasting volatility in financial markets: A review. Journal of Economic Literature, 41(2), 478–539.
  • Rolison, J. J., Hanoch, Y., Wood, S., & Liu, P. J. (2014). Risk-taking differences across the adult life span: A question of age and domain. Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences, 69(6), 870–880.
  • Saraç, M., & Kahyaoğlu, M. B. (2011). Bireysel yatırımcıların risk alma eğilimine etki eden sosyo-ekonomik ve demografik faktörlerin analizi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 5(2), 135–157.
  • Sarı, S. (2020). Banka kredilerinde sektörel yoğunlaşma ve kârlılık ilişkisi. Euroasia Journal of Social Sciences & Humanities, 7(3), 1–19.
  • Sarı, S., & Konukman, A. (2021). Türk bankacılık sektöründe sektörel kredi yoğunlaşması ve risk–kârlılık ilişkisi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 1–28. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/anadoluibfd/issue/61029/862288
  • Sever, E., Çetiner, M., & Paksoy, M. (2020). Bireysel yatırım kararları ile davranışsal finans eğilimlerinin ilişkisi: İmalat ve hizmet sektörlerinde bir araştırma. Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 49, 9–40.
  • Thomas, K. V., & Kumar, K. S. (2025). Investor sentiment and stock market volatility: A behavioral finance perspective. GS WOW: Wisdom of Worthy Research Journal, 4(1), 37–50.
  • Tuna, K., & İsabetli, İ. (2014). Finansal piyasalarda volatilite ve BIST-100 örneği. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 27, 21–31.
  • Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası. (2025). Elektronik Veri Dağıtım Sistemi (EVDS). Retrieved from https://evds2.tcmb.gov.tr/
  • Ustalar, S. A., & Şanlısoy, S. (2021). COVID-19 küresel salgınının hisse senedi piyasası oynaklığı üzerindeki etkisi: BIST100 uygulaması. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(4), 1143–1158.
  • Üstün, G., & Başköy, Y. H. (2024). Davranışsal finans bağlamında yatırımcı kararlarının demografik faktörlere göre incelenmesi. Ünye İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 114–136.
  • Valenti, D., Fazio, G., & Spagnolo, B. (2018). Stabilizing effect of volatility in financial markets. Physical Review E, 97(6), 062307.
  • Veri Analiz Platformu. (2025). Yaş grupları bazında yatırımcı sayıları. Merkezi Kayıt Kuruluşu A.Ş. Retrieved from https://www.vap.org.tr/yas-gruplari-bazinda-yatirimci-sayilari
  • White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817–838.
  • Yeşildağ, E., & Kaderli, Y. (2013). Türkiye’de seans salonuna gelen yatırımcıların aracı kurum seçimine etki eden unsurlar: Bir faktör analizi uygulaması. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 59, 113–134.

THE EFFECT OF PORTFOLIO SIZES ON MARKET VOLATILITY ACCORDING TO INVESTOR AGE GROUPS IN TURKEY

Yıl 2026, Cilt: 11 Sayı: 1 , - , 17.03.2026

Elif Bezirgan

https://doi.org/10.29106/fesa.1779057
https://izlik.org/JA86CF26JR

Öz

This study examines the relationship between portfolio sizes and market volatility among stock investors in Türkiye by age group. Monthly data from 2012:01–2025:07 were used in the study, and investors were categorized into three main categories: young (18-34), middle (35-54), and older (55+). Market volatility was measured using monthly realized volatility series derived from the daily closing prices of the BIST100 index.
The ARDL bounds test method was used in the analysis. The findings indicate a long-term cointegration relationship between volatility and portfolio sizes. Long-term coefficients reveal that young and older investor portfolios have a decreasing effect on volatility, while the middle age group has an increasing effect on volatility. The error correction coefficient (-0.73) indicates that approximately 73% of short-term imbalances are corrected in the subsequent period, indicating a strong balance-return mechanism. Overall, the study findings indicate that investor age is a significant determinant of market volatility. Accordingly, the dominance of middle-aged investors in the market plays a role in increasing BIST100 volatility. Younger and older investors, on the other hand, have a decreasing effect on BIST100 volatility.

Anahtar Kelimeler

BIST100 ARDL Bounds Test Portfolio Size Turkey

Kaynakça

  • Adrian, T., Boyarchenko, N., & Giannone, D. (2019). Vulnerable growth. American Economic Review, 109(4), 1263–1289.
  • Akbulut, R., & Kaderli, Y. (2009). Şanlıurfa il merkezindeki borsa yatırımcılarının profili ve bu yatırımcıların hisse senetlerine yatırım yapma sürecini etkileyen faktörlerin analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 43, 212–226.
  • Auer, R., & Tercero-Lucas, D. (2022). Distrust or speculation? The socioeconomic drivers of US cryptocurrency investments. Journal of Financial Stability, 62, 101066.
  • Aydın, S. (2024). Kripto para piyasasında işlem yapan bireysel yatırımcıların irrasyonel yatırımcı davranışlarının analizi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 1–23.
  • Başarır, Y. (2021). Yatırım kararlarının alınmasında sürü davranışı: Literatür taraması. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 129–141.
  • Breusch, T. S. (1978). Testing for autocorrelation in dynamic linear models. Australian Economic Papers, 17(31), 334–355.
  • Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1979). A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation. Econometrica, 47(5), 1287–1294.
  • Cont, R. (2001). Empirical properties of asset returns: Stylized facts and statistical issues. Quantitative Finance, 1(2), 223–236.
  • Çınar, M., & Yılmaz, A. (2019). Terör olaylarının döviz piyasası oynaklığı üzerindeki etkisi: Türkiye örneği. Journal of Academic Value Studies, 3(13), 55–66.
  • Demirtaş, Ö., & Güngör, Z. (2004). Portföy yönetimi ve portföy seçimine yönelik uygulama. Journal of Aeronautics and Space Technologies, 1(4), 103–109.
  • Dichev, I. D., & Zheng, X. (2024). The volatility of stock investor returns. Journal of Financial Markets, 70, 100927.
  • Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427–431.
  • Dilek, Ö., & Ersoy, S. (2025). Portföy yatırımlarını etkileyen faktörler. Journal of Economics, Finance and Sustainability, 3(1), 37–61.
  • Fryt, J., Szczygieł, M., & Duell, N. (2022). Positive and negative risk-taking: Age patterns and relations to domain-specific risk-taking. Advances in Life Course Research, 54, 100515.
  • Godfrey, L. G. (1978). Testing against general autoregressive and moving average error models when the regressors include lagged dependent variables. Econometrica, 46(6), 1293–1301.
  • Goud, M. M. (2022). A study on the saving and investment behaviour of individual investors. Journal of Commerce and Accounting Research, 11(1), 23–30.
  • Granger, C. W. J. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica, 37(3), 424–438.
  • Gündoğdu, A., & Çelik, Ş. (2018). Türk sermaye piyasasında kuşaklar arasında yatırımcı ve portföy farklılıkları. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 47(1), 46–63.
  • Harita, P., & Rishad, A. (2020). An empirical examination of investor sentiment and stock market volatility: Evidence from India. Financial Innovation, 6(1), 34.
  • Hayta, A. B. (2014). Bireysel yatırımcıların finansal risk algısına etki eden psikolojik önyargılar. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 183, 329–352.
  • Jarque, C. M., & Bera, A. K. (1980). Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals. Economics Letters, 6(3), 255–259.
  • Khan, M., Kayani, U. N., Khan, M., Mughal, K. S., & Haseeb, M. (2023). COVID-19 pandemic & financial market volatility: Evidence from GARCH models. Journal of Risk and Financial Management, 16(1), 50.
  • Kurtkaya, G., & Özçelik, Ö. (2024). Finansal piyasalarda volatilite: Türleri, risk yönetimi ve yatırım kararlarına etkileri. İktisadi Araştırmalar Dergisi, 2(1), 11–26.
  • Levin, A., Lin, C. F., & Chu, C. S. J. (2002). Unit root tests in panel data: Asymptotic and finite-sample properties. Journal of Econometrics, 108(1), 1–24.
  • Merkezi Kayıt Kuruluşu. (n.d.). Veri Analiz Platformu (VAP). Retrieved from https://www.mkk.com.tr/
  • Metawa, N., Hassan, M., Metawa, S., & Sofa, M. (2019). Impact of behavioral factors on investors’ financial decisions: Case of the Egyptian stock market. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, 12(1), 30–55.
  • Mert, M., & Çağlar, A. E. (2019). EViews ve GAUSS uygulamalı zaman serileri analizi. Ankara: Detay Yayıncılık.
  • Özdamar, G. (2015). Türkiye ekonomisinde döviz kuru geçiş etkisi: ARDL sınır testi yaklaşımı bulguları. Akdeniz İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(32), 66–97. Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/372858
  • Özdemir, L., & Kula, V. (2017). Döviz piyasa oynaklığı ile vadeli işlem piyasası arasındaki nedensellik ilişkisi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 9(3), 618–636.
  • Öztürk, N. S. (2025). Ticaret savaşları ve piyasa oynaklığı: Gümrük vergisi politikalarının EGARCH modeli ile analizi. Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(1), 1–11.
  • Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289–326.
  • Phillips, P. C. B., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335–346.
  • Poon, S. H., & Granger, C. W. J. (2003). Forecasting volatility in financial markets: A review. Journal of Economic Literature, 41(2), 478–539.
  • Rolison, J. J., Hanoch, Y., Wood, S., & Liu, P. J. (2014). Risk-taking differences across the adult life span: A question of age and domain. Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences, 69(6), 870–880.
  • Saraç, M., & Kahyaoğlu, M. B. (2011). Bireysel yatırımcıların risk alma eğilimine etki eden sosyo-ekonomik ve demografik faktörlerin analizi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 5(2), 135–157.
  • Sarı, S. (2020). Banka kredilerinde sektörel yoğunlaşma ve kârlılık ilişkisi. Euroasia Journal of Social Sciences & Humanities, 7(3), 1–19.
  • Sarı, S., & Konukman, A. (2021). Türk bankacılık sektöründe sektörel kredi yoğunlaşması ve risk–kârlılık ilişkisi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 1–28. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/anadoluibfd/issue/61029/862288
  • Sever, E., Çetiner, M., & Paksoy, M. (2020). Bireysel yatırım kararları ile davranışsal finans eğilimlerinin ilişkisi: İmalat ve hizmet sektörlerinde bir araştırma. Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 49, 9–40.
  • Thomas, K. V., & Kumar, K. S. (2025). Investor sentiment and stock market volatility: A behavioral finance perspective. GS WOW: Wisdom of Worthy Research Journal, 4(1), 37–50.
  • Tuna, K., & İsabetli, İ. (2014). Finansal piyasalarda volatilite ve BIST-100 örneği. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 27, 21–31.
  • Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası. (2025). Elektronik Veri Dağıtım Sistemi (EVDS). Retrieved from https://evds2.tcmb.gov.tr/
  • Ustalar, S. A., & Şanlısoy, S. (2021). COVID-19 küresel salgınının hisse senedi piyasası oynaklığı üzerindeki etkisi: BIST100 uygulaması. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(4), 1143–1158.
  • Üstün, G., & Başköy, Y. H. (2024). Davranışsal finans bağlamında yatırımcı kararlarının demografik faktörlere göre incelenmesi. Ünye İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 114–136.
  • Valenti, D., Fazio, G., & Spagnolo, B. (2018). Stabilizing effect of volatility in financial markets. Physical Review E, 97(6), 062307.
  • Veri Analiz Platformu. (2025). Yaş grupları bazında yatırımcı sayıları. Merkezi Kayıt Kuruluşu A.Ş. Retrieved from https://www.vap.org.tr/yas-gruplari-bazinda-yatirimci-sayilari
  • White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817–838.
  • Yeşildağ, E., & Kaderli, Y. (2013). Türkiye’de seans salonuna gelen yatırımcıların aracı kurum seçimine etki eden unsurlar: Bir faktör analizi uygulaması. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 59, 113–134.
Toplam 47 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Finans
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Elif Bezirgan 0000-0001-5930-1615

Gönderilme Tarihi 6 Eylül 2025
Kabul Tarihi 25 Ocak 2026
Yayımlanma Tarihi 17 Mart 2026
DOI https://doi.org/10.29106/fesa.1779057
IZ https://izlik.org/JA86CF26JR
Yayımlandığı Sayı Yıl 2026 Cilt: 11 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Bezirgan, E. (2026). TÜRKİYE’DE YATIRIMCI YAŞ GRUPLARINA GÖRE PORTFÖY BÜYÜKLÜKLERİNİN PİYASA VOLATİLİTESİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(1). https://doi.org/10.29106/fesa.1779057

Amaç ve Kapsam

Derginin amacı; finans, ekonomi, bankacılık, iktisat, maliye, sigortacılık ve sosyal bilimler alanlarında özgün çalışmalara dayanan makalelere yer vererek uluslararası alanda sosyal bilimler literatürüne katkıda bulunmaktır.

Bu kapsamda Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi; konuyla ilgilenen bütün disiplinlerden gelecek araştırmalara açıktır. Ayrıca dergi, akademisyenlerden gelen yazıların yanı sıra araştırmacı ve uygulamacılardan gelecek yazıları da değerlendirmek arzusundadır.

Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmaları Dergisi (FESA), uluslararası hakemli bir dergidir.

Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmaları Dergisi, ekonomi, bankacılık, iktisat, maliye, sigortacılık, sosyal bilimler ve finans dallarının tüm alt disiplinlerinde hazırlanmış teorik-analitik ampirik araştırmalar ve incelemelere açık bir dergidir. 

Örnek Makale Şablonu - İndirmek için tıklayınız

Sayın Yazar/Yazarlar makalenizi örnek şablona uygun şekilde düzenleyerek sisteme ekleyiniz.


Yazım Kuralları

  1. İlk sayfada, Türkçe ve İngilizce olarak düzenlenmiş, en fazla 150 sözcükten oluşan öz, 9 punto, başlıklar 10 punto olarak iki yana dayalı ve koyu olarak yazılması gerekmektedir.
  2. Makale adı, anahtar kelimeler ve jel kodların Türkçe ve İngilizce olarak belirtilmeli  ve 14 punto olarak en üstte alt alta yer almalıdır.
  3. En az 3 JEL kod ve 3 anahtar kelime bulunmalıdır.
  4. Yazar ya da yazarların adı, makale başlığının sağ altına, boşluk bırakılarak, sağa dayalı, italik ve koyu 11 punto olarak yazılmalı, yazar ya da yazarların adının yanına konulacak “*” işareti ile dipnot olarak yazar ya da yazarların unvanları, çalıştıkları kurumlar, kendilerine ulaşılabilecek e-posta adresleri ile birlikte 10 punto olarak yazılmalıdır.
  5. Gönderilen çalışmaların daha önce hiçbir yerde yayınlanmamış olması zorunludur.
  6. Yazı karakteri 10 punto “Times New Roman” biçiminde olmalıdır. Metin tek satır aralıklı ve iki yana dayalı olarak yazılmalıdır.
  7. Sayfa yapısı “normal”, üsten 2.5 cm, alttan 2.5 cm, sağ 2.5 cm, sol 2.5 cm, girinti 1 cm olmalıdır.
  8. Makale ana başlıkları 14 punto, koyu ve tamamı büyük harf, Ara başlıklar 12 punto, koyu ve ilk harfleri büyük olmalıdır.
  9. Kaynaklar 10 punto olarak yazılmalı ve sonucun hemen ardından makalenin sonunda yer almalıdır.
  10. Göndermeler dipnotlar şeklinde değil, (APA) metin içinde ilgili yere açılacak parantezlerle yapılmalıdır. Parantez içindeki sıralama yazar(lar)ın soyadı, kaynağın yılı, sayfa numarası ya da numaraları şeklinde olmalıdır.
  11. Kaynakçada yazar ya da yazarların soyadları büyük harflerle, ilk adları İlk harf büyük sonrakiler küçük harflerle yazılmalıdır.
  12. Kaynakçada kaynaklar yazar soyadına göre alfabetik olarak sıralanmalıdır.
  13. İnternet kaynaklarında yazar ismi bulunmuyorsa, bu kaynaklar, kaynakçada yazarı belirli kaynaklar sıralaması sona erdikten sonra «İnternet Kaynakları» başlığında erişim tarihleri esasına göre sıralanmalıdır.
  14. Tablo, şekil, grafik ve resim için, alıntı yapılmışsa, kaynak mutlaka belirtilmelidir. Gösterilecek kaynak, tablo, şekil, grafik ve resmin hemen altında, 10 punto, 1 satır aralıklı olarak belirtilmelidir.
  15. Tablo, şekil, grafik ve resimlerin adları, tablo, şekil, grafik ve resimlerin sınırlarını aşmayacak şekilde üstte, Times New Roman, 10 punto, kalın, 1 satır aralıklı, sözcüklerin baş harfleri büyük olarak yazılmalıdır. 19. Yönerge dışı her hangi bir şekil koşulu üzerinde değerlendirme yapmak gerekiyorsa düzeltme yapılmasını isteme yetkisi Yayın Kurulu’na aittir
  16. Yayınlanması kabul edilen makaleler için yazarlardan en az birinin editörün gönderdiği yayın hakları sözleşmesini imzalaması gereklidir.
  17. Editör ve yayın kurulu, makalenin özünü değiştirmeksizin makalenin dergi yazım kurallarına uyması açısından gerekli olan değişiklikleri (yazı puntosu, yazı biçimi, sayfa no verme vb) yapabilir.
  18. Kaynakça 10 punto şeklinde çalışmanın sonunda düzenlenmelidir. Kaynakça makale metninden sonraki sayfadan başlatılmalı ve çalışmalar soyadına göre alfabetik olarak sıralanmalıdır. Aynı yazarın birden çok çalışmasına atıfta bulunulduğunda, yayın tarihi en eski olandan başlamalıdır. Aynı yazarın aynı tarihli birden fazla çalışmasına atıfta bulunulduğunda kaynaklar kaynakça ve metin içi atıflarda a,b,c,… harfleri kullanılarak numaralandırılmalıdır. Örnek; 2010a, 2010b, 2010c gibi. Bir yazarın tek ve birden fazla yazarlı çalışmasına atıfta bulunulması durumunda, önce tek yazarlı çalışmalar belirtilmelidir. Kaynakların yazılmasında standart APA 6 formatı kullanılmalıdır. (Örnek: Soyadı, Adının baş harfi. (Yıl), Eser Adı, Basıldığı yer: Basımevi.)
  19. Yukarıdaki özelliklerdeki yazılar ; Dergipark FESA sayfasına ulaşmak için TIKLAYINIZ adresimiz üzerinden “Makale Gönder” kısmından sisteme üye olarak tarafımıza ulaştırılabilir ya da Zaten Üye iseniz Makale göndermek için TIKLAYINIZ
  20. İstenilen özellikleri içermeyen yazılar değerlendirilmeye alınmayacaktır.
  21. Aynı yazara ait tek yazarlı birden fazla yazı aynı sayı içerisinde yayınlanamaz.
  22. Mart-Haziran-Eylül-Aralık Dönemlerinde yılda 4 sayı olarak yayınlanmakta olan dergimizin; Makale gönderimi açıktır. Her sayı yayınlanana kadar süreci tamamlanan makalelerimiz sıraya alınmakta ve süreci tamamlanmamış makalelerimiz daha sonraki sayılarda yayımlanmak üzere bekletilmektedir
  23. APA kuralları için aşağıdaki bağlantıları ziyaret edebilirsiniz:

Yayın Politikamız ve Etik Değerler

Dergimizin benimsemiş olduğu etik görev ve sorumluluklarda "Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Yönergesi" ve "Committee on Publication Ethics (COPE)" tarafından yayınlanan ilkeler dikkate alınmaktadır.

Dergimize sunulan çalışmalar; insandan anket, mülakat, odak grup çalışması, deney vb. yollarla veri toplanmasını ve deneysel ya da diğer bilimsel amaçlarla kullanılmasını öngörüyor ise başvuru öncesinde ilgili kurumun İnsan Araştırmaları Etik Kurulu’ndan Etik Kurul Onay Belgesi alınması zorunludur.



Derginin yayın politikasına ilişkin temel ilkeler şunlardır:


1. Dergide Türkçe ya da İngilizce olarak hazırlanmış çalışmalara yer verilecektir.
2. Türkçe hazırlanan yazıların İngilizce özetleri de eklenecektir.
3. Yazarlar tarafından dergiye gönderilecek yazılar başka hiçbir yerde yayınlanmamış olmalıdır.
4. Dergi yılda dört kez yayınlanacaktır. Editör ve ilgili kurullar gerekli gördüğü takdirde özel sayılar çıkarabilirler.
5. Derginin amacına uygun olarak, alanında uzman ve saygın akademisyenlerden oluşan bir danışma ve hakem kurulu oluşturulacaktır.
6. Derginin bilimsel işlemlerinin yürütülmesi editör tarafından üstlenilecektir. Editör yardımcıları, bu işlerin yürütülmesinde editöre yardımcı olacaktır.
7. Derginin kapak ve iç sayfa tasarımı, yayınlanması, abone işlemleri ile satış ve dağıtım işlemleri yayıncı tarafından üstlenilecektir.
8. Öncelikle; dergiye gönderilen çalışmaların, derginin uzmanlık alanına katkı düzeyi sorgulanacaktır. Bu bağlamda, kavramsal ve kuramsal açıdan yetersiz olan çalışmalar editör ve gerekli görüldüğü takdirde danışma kurulundan bir veya iki üyenin görüşleri alınmak suretiyle, hakem sürecine sokulmadan gerekçe yazılarak yazar/yazarlara iade edilebilecektir.
9. Alan araştırmalarında kalitatif (nitel) ve kantitatif (nicel) uygulamalara eşit mesafede durulacaktır. Bu noktada uygulama ve analiz yöntemlerinin metodolojik alt yapıya ve konuya uygunlukları yanında doğru ve yerinde kullanılıp kullanılmadıkları ile gerçekten ilgili alana katkı sağlayıp sağlamadıklarına bakılacaktır.
10. Dergiye gönderilen çalışmalar editörün incelemesinden ve gerekli görüldüğü takdirde danışma kurulundan bir veya iki üyenin görüşleri alındıktan sonra çalışma konusuyla ilgili iki hakeme gönderilecektir. Hakem incelemesi sonuçlarına göre çalışmaların değerlendirilmesi sonuçlandırılacaktır. Gerekli görüldüğü takdirde (hakemlerden birinin olumlu diğerinin olumsuz görüşünün varlığı veya benzeri durumlar) editör makaleyi üçüncü bir hakeme gönderebilir.
11. Editör ile yayıncı gerekli gördükleri takdirde bazı sayıların tematik (konulu) olarak yayınlanmasına karar verebilirler.
12. Uzun vadede ve ortaya çıkacak talep durumuna bağlı olarak, çalışmaların tam metin olarak uluslararası indekslerde yayınlanması yoluna gidilebilecektir.
13. Editör ile yayıncı, dergi konusuna giren seminer, sempozyum ve panel organizasyonları yapma kararı da alabilirler.
 

Dergimizde makale işlem ücreti alınmamaktadır.

Atıf Dizinleri

DRJI
Google Scholar
ROAD
SOBIAD
Scientific Indexing Services
Journal Factor

Diğer Dizinler

Google Scholar
ROAD
CrosSRef
Sobiad
Directory of Research Journals Indexing (DRJI)
Eurasian Scientific Journal Index (ESJI)
Scientific Indexing Sevices (SIS)
Journal Factor
Academindex
Fatcat
Paperity
Research Gate
Science Gate
Exaly
International Scientific Indexing (ISI)
Scilit

İmtiyaz Sahibi / Baş Editör

Ferudun Kaya
Ferudun KAYA
Dış Ticaret, Bankacılık ve Sigortacılık, Finans ve Yatırım, Finans, İslam Finansı

Yardımcı Editörler

Muhammet Fatih Canbaz
Muhammet Fatih CANBAZ

Doç. Dr. Muhammet Fatih CANBAZ

Aslen Zonguldaklı olup, 1984 yılında İstanbul’un Fatih ilçesinde doğmuştur. 2007 yılında Dumlupınar Üniversitesi Bilecik İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi’nden mezun olduktan sonra özel sektörde finans alanında çeşitli görevlerde bulunmuştur. 2008 yılında katılım bankacılığı sektörüne adım atmış; 2014 yılına kadar şube ve genel müdürlük düzeyinde farklı birimlerde görev yapmıştır.

2013 yılında Kırklareli Üniversitesi ve Marmara Üniversitesi’nin ortak yürüttüğü programda İşletme yüksek lisans tezini, 2019 yılında ise Afyon Kocatepe Üniversitesi İşletme Doktora Programı’nı başarıyla tamamlamıştır.

2014 yılında Afyon Kocatepe Üniversitesi’ne öğretim görevlisi olarak atanarak akademik kariyerine başlamış; 2021 yılında Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Gerede Uygulamalı Bilimler Fakültesi Finans ve Bankacılık Bölümü’ne öğretim üyesi olarak atanmıştır. 2023 yılında İslami Finans alanında Doçent unvanını alan Canbaz, halen aynı üniversitede lisans ve lisansüstü düzeylerde İslam Ekonomisi ve Finans, Katılım Bankacılığı, Finans ve Davranışsal Finans konularında dersler vermektedir.

Evli ve üç erkek çocuk babasıdır.
Yasin Cebeci
Yasin CEBECİ
Serkan Çelik
Serkan ÇELİK
Finans ve Bankacılık, İslami Finans ve Bankacılık alanlarında çalışmaktayım.
Default avatar
Ümit TURA

Editör Kurulu

Yasin Cebeci
Yasin CEBECİ
Finansal Muhasebe, Mali Tablo Analizi, Yönetim Muhasebesi
Serkan Şengül
Serkan ŞENGÜL
Turizm, Gastronomi, Sürdürülebilir Turizm, Turist Davranışı ve Ziyaretçi Deneyimi, Turizm Pazarlaması, Turizm Planlaması, Turizm Yönetimi
Sevim Nur Şahbalı Karabulut
Sevim Nur ŞAHBALI KARABULUT
Zaman Serileri Analizi, Bankacılık ve Sigortacılık, Katılım Bankacılığı
Serkan Çelik
Serkan ÇELİK
Finans ve Bankacılık, İslami Finans ve Bankacılık alanlarında çalışmaktayım.
Uluslararası Finans, Finansal Ekonomi, Bankacılık ve Sigortacılık, İslam Finansı
Default avatar
Serkan ÇANKAYA
Davranışsal Finans, Finans, Finansal Piyasalar ve Kurumlar, Yatırımlar ve Portföy Yönetimi
Default avatar
Saim OCAK
Hukuk ve Yasal Çalışmalar, İş Hukuku
Selçuk Kendirli
Selçuk KENDİRLİ
Finansal Kurumlar, Davranışsal Finans, Finans, Finansal Piyasalar ve Kurumlar, Finansal Risk Yönetimi, İslam Finansı, Mikrofinans, Yatırımlar ve Portföy Yönetimi, Adli Muhasebe, Denetim ve Mali Sorumluluk
Ferudun Kaya
Ferudun KAYA
Dış Ticaret, Bankacılık ve Sigortacılık, Finans ve Yatırım, Finans, İslam Finansı
Default avatar
Oya ERU
Serkan Dilek
Serkan DİLEK

Doğum Tarihi:1975

Eğitim: Yıldız Teknik Üniversitesi Matematik Mühendisliği- yıldız Teknik Üniversitesi İktisat yüksek lisans- Marmara Üniversitesi İktisat doktorası

Doçentlik: Mikro ekonomi 
Ekonomi Politik Teorisi, İslam Ekonomisi, Mikro İktisat, Davranışsal İktisat, Sanayi Ekonomisi
İrfan Doğan
İrfan DOĞAN
Default avatar
Kemal TAYSI