Makroekonomik Değişkenlerin Hisse Senedi Piyasalarına Etkisi: Borsa İstanbul Endeksleri Üzerine Bir Araştırma

Öz

Bu çalışma, makroekonomik değişkenlerin endeks volatilitelerine etkilerini ARCH modelleri ile belirleyerek finansal piyasalarda yer alan yatırımcılara ve karar vericilere yatırım tercihlerinde daha bilinçli ve stratejik kararlar almalarında yardımcı olmak amacıyla yapılmıştır. Çalışma, GARCH-X modeli kullanılarak piyasa volatilitesinin geçmiş volatilite ve hata terimleriyle olan ilişkisini açıklamanın ötesinde, dışsal makroekonomik faktörlerin de volatilite üzerindeki etkilerini analiz etmesiyle benzer çalışmalardan ayrışmaktadır. Çalışma sonucunda, BIST endekslerinin volatilitesinin hem geçmiş dönem şoklardan hem de makroekonomik değişkenlerden etkilendiği ve piyasalarda meydana gelen şokların volatilite üzerinde kalıcı ve uzun süreli bir etkisi olduğu tespit edilmiştir. Makroekonomik değişkenlerin analiz sonuçlarına göre; döviz kuru dalgalanmalarının, özellikle döviz bazlı gelir ve giderleri olan, döviz cinsinden borçlanan, ithalata dayalı üretim yapan ve uluslararası piyasalara entegre sektörlerde volatiliteyi artırdığı, faiz oranlarının, bazı sektörlerde volatiliteyi artırırken, bazılarında ise azalttığı, ÜFE’nin de volatilite üzerinde sektörel farklılıklara bağlı olarak artırıcı veya azaltıcı etkisi olduğu belirlenmiştir. Çalışma sadece BIST endeksleri üzerinde ve belirli bir zaman dilimini kapsamaktadır (01/01/2018-30/09/2024). Ayrıca makroekonomik değişken olarak üç adet değişken belirlenmiştir. Sonuç olarak gerçekleştirilen bu çalışma, finansal piyasa aktörleri için sektörlerin makroekonomik duyarlılıklarını anlamada önemli bir rehber olma niteliğindedir.

Anahtar Kelimeler

• Oynaklık
• BIST
• GARCH-X
• Makro Iktisat
• USDTRY
• ÜFE
• Faiz Oranı

The Effect of Macroeconomic Variables on Stock Markets: A Study on Istanbul Stock Exchange Indices

Abstract

The objective of this study is to assist investors and decision-makers in financial markets in making more informed and strategic decisions regarding their investment choices. This will be achieved by determining the effects of macroeconomic variables on index volatilities with ARCH models. This study goes beyond merely explaining the relationship between market volatility and past volatility and error terms by utilizing the GARCH-X model to examine the impact of exogenous macroeconomic factors on volatility. The findings indicate that the volatility of BIST indices is influenced by both past shocks and macroeconomic variables. Furthermore, the results demonstrate that shocks in the markets have a persistent and long-lasting impact on volatility. The analysis of macroeconomic variables revealed that exchange rate fluctuations have the greatest impact on volatility, particularly in sectors with foreign currency-based income and expenses, borrowing in foreign currency, import-based production, and integration into international markets. Interest rates also influence volatility, with varying effects across sectors. The Producer Price Index (PPI) exerts a differential impact on volatility, with varying effects across sectors. The study encompasses solely the BIST indices and a specific temporal frame (01/01/2018-30/09/2024). Furthermore, three variables were identified as macroeconomic variables. This study provides a valuable reference for financial market actors seeking to understand the macroeconomic sensitivities of sectors.

Keywords

• Volatility
• BIST
• GARCH-X
• Macroeconomics
• USDTRY
• PPI
• Interest Rate

Kaynakça

1. Abbas, G., & Wang, S. (2020). Does macroeconomic uncertainty really matter in predicting stock market behavior? A comparative study on China and USA. China Finance Review International, 10(4), 393–427. https://doi.org/10.1108/cfri-06-2019-0077
2. Albert, K. (2024). Effect of interest rate changes on stock market volatility in Congo. American Journal of Finance, 10(3), 1-12. https://doi.org/10.47672/ajf.2168
3. Aliyu, S. U. R. (2012). Does inflation have an impact on stock returns and volatility? Evidence from Nigeria and Ghana. Applied Financial Economics, 22, 427–435. https://doi.org/10.1080/09603107.2011.617691
4. Al-Sharkas, A. A., & Al-Zoubi, M. (2013). Stock prices and inflation: Evidence from Jordan, Saudi Arabia, Kuwait, and Morocco. Journal of International Business Research, 12(1), 23.
5. Amendola, A., Candila, V., & Gallo, G. (2019). On the asymmetric impact of macro-variables on volatility. Economic Modelling, 76, 135-152. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2018.07.025
6. Aydiner, H. E., & Altay, E. (2020). Endeks etkisi: Getiri oranlarının endeks değişimlerine olan reaksiyonunun Borsa İstanbul’da analizi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 75(4), 1347–1382. https://doi.org/10.33630/ausbf.571826
7. Boyacıoğlu, M. A., & Çürük, D. (2016). Effect of foreign exchange rate changes on stock returns: An application on the İstanbul Stock Exchange 100 Index. The Journal of Accounting and Finance, 70, 143–156. https://doi.org/10.25095/mufad.396686
8. Bulut, Ş. (2013). Türkiye'de seçilmiş makroekonomik değişkenler ile İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB) arasındaki ilişki (Tez No. 332674) [Doktora tezi, Adnan Menderes Üniversitesi]. YÖK Ulusal Tez Merkezi.

9. Chun, D., Cho, H., & Ryu, D. (2020). Economic indicators and stock market volatility in an emerging economy. Economic Systems, 44(2), 100788. https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2020.100788
10. Davis, N., & Kutan, A. M. (2003). Inflation and output as predictors of stock returns and volatility: International evidence. Applied Financial Economics, 13(9), 693–700. https://doi.org/10.1080/09603100210139429
11. Dhingra, B., Batra, S., Aggarwal, V., Yadav, M., & Kumar, P. (2023). Stock market volatility: A systematic review. Journal of Modelling in Management. 3, 925-952. https://doi.org/10.1108/jm2-04-2023-0080
12. Eraslan, M., & Koç, S. (2022). The volatility effect of index futures on stock indices: A research on Asian-Pacific countries. Ekonomi, Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(2), 567–589. https://doi.org/10.30784/epfad.1107940
13. Evbayiro-Osagie, E. I., & Emeni, F. K. (2015). Inflation rates, financial openness, exchange rates and stock market returns volatility in Nigeria. ICAN Journal of Accounting & Finance, 4(1), 125–140.
14. Francq, C., & Thieu, L. Q. (2018). QML inference for volatility models with covariates. Econometric Theory. 35(1), 37-72. https://doi.org/10.1017/S0266466617000512
15. Frederik, G., Krichel, J., & Väisänen, V. (2016). The impact of announcement days on the VIX. Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.2731632
16. Hatipoğlu, M. (2016). Enflasyonun finansal piyasaların volatilitesine etkisi: Borsa İstanbul üzerine bir uygulama. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(2), 711–720. https://doi.org/10.17218/hititsosbil.280812
17. Işıldak, M. S. (2021). Value at risk (VaR) analysis with the asymmetric GARCH models: An application on the portfolio consisting of gold, BIST 100 index and dollar. Uluslararası Sosyal ve Eğitim Bilimleri Dergisi, 16, 41–67. https://doi.org/10.20860/ijoses.977206
18. Kendirli, S., & Çankaya, M. (2016). Dolar kurunun Borsa İstanbul-30 endeksi üzerindeki etkisi ve aralarındaki nedensellik ilişkisinin incelenmesi. CBÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), 308–323. https://doi.org/10.18026/cbusos.48113
19. Kılıç, A., Kula, V., & Özdemir, L. (2023). The relationship between exchange rate volatility and stock index return: Evidence from Turkey. Prizren Social Science Journal, 7(1), 1-13. https://doi.org/10.32936/pssj.v7i1.384
20. Megaritis, A., Vlastakis, N., & Triantafyllou, A. (2021). Stock market volatility and jumps in times of uncertainty. Journal of International Money and Finance, 113, 102355. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2021.102355
21. Merton, R. (1973). An intertemporal capital asset pricing model. Econometrica, 41(5), 867–887. https://doi.org/10.2307/1913811
22. Mutlu, S., Aktaş, R., & Kayalıdere, K. (2023). BIST 30 endeksi ve uluslararası hisse senedi piyasaları arasındaki volatilite etkileşiminin çok değişkenli stokastik volatilite modeli ile araştırılması. Business & Management Studies: An International Journal, 11(4), 1321–1337. https://doi.org/10.15295/bmij.v11i4.2324
23. Pan, Z., Bu, R., Liu, L., & Wang, Y. (2020). Macroeconomic fundamentals, jump dynamics and expected volatility. Quantitative Finance, 20, 1345–1371. https://doi.org/10.1080/14697688.2020.1736317
24. Patnaik, I., & Shah, A. (2004). Interest rate volatility and risk in Indian banking. International Monetary Fund Working Paper, 017, 1-28. https://doi.org/10.5089/9781451843569.001
25. Saryal, F. S. (2007). Does inflation have an impact on conditional stock market volatility?: Evidence from Turkey and Canada. International research journal of finance and economics, 11, 123-133.
26. Saunders, A., & Yourougou, P. (1990). Are banks special? The separation of banking from commerce and interest rate risk. Journal of Economics and Business, 42(2), 171-182. https://doi.org/10.1016/0148-6195(90)90033-9
27. Savaş, İ., & Can, İ. (2011). Euro‐Dolar paritesi ve reel döviz kurunun İMKB 100 Endeksi’ne etkisi. Eskişehir. Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(1), 323-339.
28. Shang, Y., & Zheng, T. (2020). Mixed-frequency SV model for stock volatility and macroeconomics. Economic Modelling. 95, 462-472 https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.03.013
29. Şahin, Ö., Öncü, M. A., & Sakarya, Ş. (2015). BIST 100 ve kurumsal yönetim endeksi volatilitelerinin karşılaştırmalı analizi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(2), 107-126.
30. Şahin, Ö. (2016). Güniçi fiyat anomalisi’nin arch ailesi modelleri ile test edilmesi; borsa İstanbul 100 ve kurumsal yönetim endeksi üzerine bir uygulama. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(36), 329-360.
31. Şahin, Ö. (2020). Finansal piyasa etkinliğinin run testi ve volatilite modelleri ile analizi: BIST 100, dolar kuru ve altın fiyatı piyasaları üzerine bir uygulama. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 16(2), 333-348.
32. Taştan, H., & Güngör, A. (2019). Türkiye hisse senedi piyasa volatilitesinin makroekonomik temelleri. Business and Economics Research Journal, 10(4), 823-832. https://doi.org/10.20409/berj.2019.203
33. Turan, Z. (2011). İMKB Ulusal-100 endeksi ile ABD doları kuru ve tüfe arasındaki ilişkinin incelenmesi. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi (MUVU), 4(2), 91-106.
34. Ürkmez, E. (2023). Enflasyon ile tüketici kredisi faiz oranları arasındaki ilişkinin Toda-Yamamoto nedensellik yöntemi ile analizi: Türkiye örneği. E. İ. Çevik & B. K. Altınkeski (Der.), Granger nedensellik sınamasında yeni yaklaşımlar (s. 51-63). Özgür Yayınları https://doi.org/10.58830/ozgur.pub64.c207
35. Vurur, N. (2021). The relationship of BIST sector indices with exchange rate volatility. Business and Economics Research Journal, 8, 56-74. https://doi.org/10.51410/jcgirm.8.1.4
36. Verma, R., & Bansal, R. (2021). Impact of macroeconomic variables on the performance of stock exchange: A systematic review. International Journal of Emerging Markets. 16(7), 1291-1329 https://doi.org/10.1108/ijoem-11-2019-0993
37. Zakaria, Z. (2012). Empirical evidence on the relationship between stock market volatility and macroeconomic volatility in Malaysia. Journal of Business Studies Quarterly, 4(2), 61–71.