Enerji ve Metal Oynaklıkları ile Türk Borsası Arasındaki İlişkinin Jeopolitik Belirsizlikler Altında İncelenmesi

Abstract

Başta petrol ve doğalgaz olmak üzere enerji fiyatları hem üretim maliyetlerini hem de tüketim harcamalarını etkilemesi bakımından makroekonomik dengelerde önemli bir rol oynamaktadır. Diğer taraftan, küresel ekonomik faaliyetlerle yakından ilişkilendirilen altın ve gümüş gibi metaller uzun vadede enflasyona karşı koruma ve güvenli liman olma potansiyeli taşımakta dolayısıyla yatırımcılar tarafından yakından takip edilmektedir. Küresel ve yerel düzeyde ortaya çıkan jeopolitik belirsizlikler ise emtia ve hisse fiyatlarını etkileyerek bazen kısa süreli bazen de uzun süreli fiyat oynaklıklarına neden olabilmektedir. Bu bağlamda finansal piyasaların dinamiklerini ve yatırımcı davranışlarını anlamak, sadece ekonomik göstergelerle sınırlı kalmayan; aynı zamanda enerji ve emtia fiyatları ile siyasi ve jeopolitik gelişmeler gibi faktörlerin de kritik rol oynadığı bir süreç haline gelmektedir. Bu faktörlerin birbiriyle nasıl ilişkili olduklarının anlaşılması, yatırımcıların bilinçli kararlar almasını ve piyasa hareketlerine stratejik yanıtlar geliştirmesini sağlayabilecektir. Bu çerçevede bu çalışmanın amacı hem Türk borsası ile enerji ve metal oynaklıkları arasındaki ilişkiyi araştırmak ve hem de jeopolitik belirsizlikler altında bu ilişkinin nasıl değiştiğini belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda 02.01.2001 ile 26.05.2023 tarihleri arasındaki günlük veriler kullanılarak Dalgacık Tutarlılığı ve Vektör Dalgacık Tutarlılığı yöntemleri kullanılarak ampirik analizler gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada ayrıca Dalgacık Tutarlılığı ve Vektör Dalgacık Tutarlılığı sonuçlarının geçerli olup olmadığının test edilebilmesi amacıyla Kısmi Dalgacık Tutarlılığı yöntemi de uygulanmıştır. Dalgacık Tutarlılığı analiz sonuçları enerji ve metal oynaklıkları ile BİST 100 arasında hem zamana hem de periyoda göre değişen güçlü ilişkiler olduğunu ve metal oynaklıkları ile BİST 100 arasındaki ilişkinin enerji oynaklıkları ile BİST 100 arasındaki ilişkiye göre daha fazla olduğunu göstermiştir. Vektör Dalgacık Tutarlılığı analizleri, jeopolitik belirsizliklerin enerji ve metal oynaklıkları ile BİST 100 arasındaki ilişkiyi önemli ölçüde artırdığını ortaya koymuştur. Kısmi Dalgacık Tutarlılığı analizleri de enerji ve metal oynaklıkları ile BİST 100 arasındaki ilişkinin jeopolitik belirsizlikler altında daha fazla olduğunu göstermiştir. Bu çalışmada elde edilen bulgular Türk borsası ile ilgili politika yapıcılar ve yatırımcılar için önemli çıkarımlar sağlayacaktır.

Keywords

• Enerji Oynaklıkları
• Metal Oynaklıkları
• Jeopolitik belirsizlikler
• Dalgacık Tutarlılığı
• Vektör Dalgacık Tutarlılığı

Investigating the Relationship between Energy and Metal Volatility and the Turkish Stock Exchange under Geopolitical Uncertainties

Abstract

Energy prices, particularly oil and natural gas, play an important role in macroeconomic balances in terms of their impact on both production costs and consumption expenditures. On the other hand, metals such as gold and silver, which are closely linked to global economic activity, are considered safe havens and potential protection against inflation in the long run, and are therefore closely followed by investors. Geopolitical uncertainties emerging at both the global and local levels can affect commodity and stock prices, sometimes causing short-term and sometimes long-term price volatility. In this context, understanding the dynamics of financial markets and investor behavior has become a process that goes beyond economic indicators alone; it also involves factors such as energy and commodity prices, as well as political and geopolitical developments, which play a critical role. Understanding how these factors are interrelated can enable investors to make informed decisions and develop strategic responses to market movements. Against this background, the aim of this study is to investigate the relationship between the Turkish stock market and energy and metal volatilities, as well as to determine how this relationship changes under geopolitical uncertainties. To this end, empirical analyses are conducted using daily data between 02.01.2001 and 26.05.2023, employing the Wavelet Coherence and Vector Wavelet Coherence methods. In the study, the Partial Wavelet Coherence method is also applied in order to test the validity of the Wavelet Coherence and Vector Wavelet Coherence results. Wavelet Coherence analysis results show that there are strong relationships between energy and metal volatilities and the BIST 100 that vary both over time and across periods, and that the relationship between metal volatilities and the BIST 100 is stronger than the relationship between energy volatilities and the BIST 100. Vector Wavelet Coherence analyses reveal that geopolitical uncertainties significantly increase the relationship between energy and metal volatilities and the BIST 100. Partial Wavelet Coherence analyses also demonstrate that the relationship between energy and metal volatility and the BIST 100 is stronger under geopolitical uncertainties. The findings of this study will provide important insights for policymakers and investors related to the Turkish stock market.

Keywords

• Energy Volatility
• Metal Volatility
• Geopolitical Uncertainties
• Wavelet Coherence
• Vector Wavelet Coherence

References

1. Al-Ameer, M., Hammad, W., Ismail, A., & Hamdan, A. (2018). The relationship of gold price with the stock market: the case of Frankfurt stock exchange. International Journal of Energy Economics and Policy, 8(5), 357-371. https://hdl.handle.net/11159/2607 Altınöz, B., & Umut, A. (2022). Döviz kuru ve petrol fiyatlarındaki dalgalanmaların hisse senedi getirileri ile ilişkisi: Borsa İstanbul sektör endeksleri için bir uygulama. İstanbul İktisat Dergisi, 72(1), 385-405. https://doi.org/10.26650/ISTJECON2021-1026350 Andrews, D. W. K. (1993). Tests for parameter ınstability and structural change with unknown change point. Econometrica, 61(4), 821-856. https://doi.org/10.2307/2951764
2. Andrews, D. W. K., & Ploberger, W. (1994). Optimal tests when a nuisance parameter is present only under the alternative. Econometrica, 62(6), 1383–1414. https://doi.org/10.2307/2951753
3. Balı, S., & Cinel, M. (2011). Altın Fiyatlarının İmkb 100 endeksi’ne etkisi ve bu etkinin ölçümlenmesi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25(3-4), 45-63. https://dergipark.org.tr/tr/pub/atauniiibd/issue/2703/35533
4. Başarır, Ç. (2019). Altın ve hisse senedi getirileri arasındaki nedensellik ilişkisi: Türkiye örneği. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(2), 475-490. https://doi.org/10.26468/trakyasobed.472190
5. Bezgin, M. S. (2019). Türkiye’nin jeopolitik riski’nin Borsa İstanbul endeks getirileri üzerine etkisinin incelenmesi. In 18th International Business Congress. 2565-2574. Erişim adresi: https://www.isletmecilik.org/files/U%C4%B0K%2018_Bildiri_Kitap%C3%A7%C4%B1%C4%9F%C4%B1_.pdf
6. Bossman, A., & Agyei, S. K. (2022). Interdependence structure of global commodity classes and African equity markets: A vector wavelet coherence analysis. Resources Policy, 79, 103039. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.103039
7. Cai, X. J., Tian, S., Yuan, N., & Hamori, S. (2017). Interdependence between oil and East Asian stock markets: Evidence from wavelet coherence analysis. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 48, 206-223. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2017.02.001
8. Caldara, D., & Iacoviello, M. (2022). Measuring geopolitical risk. American Economic Review, 112(4), 1194–1225. https://doi.org/10.1257/aer.20191823

9. Deniz, D., Sakarya, Ş., & Okuyan, H. A. (2018). Kıymetli madenlerin portföy çeşitlendirmesine katkısı: Bist uygulaması. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 366-382. https://doi.org/10.30798/Makuiibf.416028
10. 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. https://doi.org/10.2307/2286348
11. Doğan, E., & Afşar, A. (2021). Politik ve jeopolitik riskler hisse senedi piyasalarını nasıl etkiler: yükselen piyasa ekonomilerinden ampirik kanıtlar. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 16(3), 688-704. https://doi.org/10.17153/Oguiibf.952112
12. Dursun, A., & Özcan, M. (2019). Enerji fiyat değişimleri ile borsa endeksleri arasındaki ilişki: OECD ülkeleri üzerine bir uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (82), 177-198. https://doi.org/10.25095/Mufad.536069
13. Dutta, A. (2019). Impact of silver price uncertainty on solar energy firms. Journal of Cleaner Production, 225, 1044–1051. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.04.040
14. Frimpong, S., Gyamfi, E. N., Ishaq, Z., Kwaku Agyei, S., Agyapong, D., & Adam, A. M. (2021). Can global economic policy uncertainty drive the interdependence of agricultural commodity prices? Evidence from partial wavelet coherence analysis. Complexity, 2021, 1-13. https://doi.org/10.1155/2021/8848424
15. Ghosh, D., Levin, E. J., Macmillan, P., & Wright, R. E. (2004). Gold as an inflation hedge?. Studies in Economics and Finance, 22(1), 1-25. https://doi.org/10.1108/eb043380
16. Gürlevik, F., & Gazel, S. (2020). Enerji fiyatlarındaki değişimin hisse senedi fiyatlarına etkisi: Bist elektrik endeksi üzerine bir uygulama. Ekev Akademi Dergisi, (82), 119-138. Erişim adresi: ttps://dergipark.org.tr/tr/pub/sosekev/issue/72040/1158528
17. Hansen, B. E. (1997). Approximate asymptotic p values for structuras-change tests. Journal of Business & Economic Statistics, 15(1), 60–67. https://doi.org/10.1080/07350015.1997.10524687
18. İşcan, H., & Kaygısız, A. D. (2019). Türkiye’de döviz kuru, enflasyon ve faiz oranı ilişkisi: 2009-2017 uygulaması. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (17), 581-604. https://dergipark.org.tr/tr/pub/igdirsosbilder/issue/66822/1045076
19. Jarque, C. M., & Bera, A. K. (1980). Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals. Economics Letters, 6(3), 255–259. https://doi.org/10.1016/0165-1765(80)90024-5
20. Khalfaoui, R., Stef, N., Wissal, B. A., & Sami, B. J. (2022). Dynamic spillover effects and connectedness among climate change, technological innovation, and uncertainty: Evidence from a quantile VAR network and wavelet coherence. Technological Forecasting and Social Change, 181, 121743. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121743
21. Lee, J.-E. (2019). The world stock markets under geopolitical risks: Dependence structure. The World Economy, 42(6), 1898–1930. https://doi.org/10.1111/twec.12731
22. Liu, R., Chen, J., & Wen, F. (2021). The nonlinear effect of oil price shocks on financial stress: Evidence from China. The North American Journal of Economics and Finance, 55, 101317. https://doi.org/10.1016/j.najef.2020.101317
23. Mensi, W., Mishra, T., Ko, H.-U., Vo, X. V., & Kang, S. H. (2024). Quantile dependence and portfolio management between oil, gold, silver, and MENA stock markets. Research in International Business and Finance, 70, 102296. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2024.102296
24. Ng, E. K., & Chan, J. C. (2012). Geophysical applications of partial wavelet coherence and multiple wavelet coherence. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 29(12), 1845-1853. https://doi.org/10.1175/JTECH-D-12-00056.1
25. Oygur, T., & Unal, G. (2021). Vector wavelet coherence for multiple time series. International Journal of Dynamics and Control, 9(2), 403–409. https://doi.org/10.1007/s40435-020-00706-y
26. Özer, N. Ve Aksoy, Z.T. (2021). Enerji koşullarının borsa ile etkileşimi. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 192-212. https://doi.org/10.54600/igdirsosbilder.980455
27. Pata, U. K., Usman, O., Olasehinde-Williams, G., & Ozkan, O. (2024). Stock returns, crude oil and gold prices in turkey: evidence from rolling window-based nonparametric quantile causality test. Asia-Pacific Financial Markets, 31(3), 779–797. https://doi.org/10.1007/s10690-023-09430-x
28. Phillips, P. C. B., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335–346. https://doi.org/10.2307/2336182
29. Sekmen, T. (2020). Gelişmekte olan ülkelerde jeopolitik riskler ve borsa davranışları: zamanla değişen nedensellik yaklaşımı. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(2), 359-381. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/ogusbd/issue/58568/790550
30. Son, J., & Ryu, D. (2024). Energy price shocks and stock market volatility in an energy-importing country. Energy & Environment, 0958305X241228514. https://doi.org/10.1177/0958305X241228514
31. Şahin, E. E., & Arslan, H. (2021). Jeopolitik risklerin parametrik olmayan bir yöntem kullanarak borsa getirileri ve döviz kurları üzerindeki etkilerinin bir analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (89), 237-250. https://doi.org/10.25095/mufad.852174
32. The Economist. (2022). War and sanctions have caused commodities chaos. The Economist Erişim adresi: https://www.economist.com/leaders/2022/03/12/war-and-sanctions-have-caused-commodities-chaos (Erişim Tarihi: Nisan 12, 2024)
33. Thuy Tien, H. (2022). Oil price shocks and Vietnam’s macroeconomic fundamentals: quantile-on-quantile approach. Cogent Economics & Finance, 10(1). https://doi.org/10.1080/23322039.2022.2095767
34. Umar, Z., Gubareva, M., & Teplova, T. (2021). The impact of Covid-19 on commodity markets volatility: Analyzing time-frequency relations between commodity prices and coronavirus panic levels. Resources Policy, 73, 102164. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102164
35. Üçler, G., & Özşahin, Ş. (2020). Jeopolitik risk ve borsa endeksinin nedensellik analizi: gelişmekte olan ülkeler üzerine bootstrap panel nedensellik testi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (87), 167-180. https://doi.org/10.25095/Mufad.756266
36. Wang, J., Wang, J., & Ma, F. (2024). International commodity market and stock volatility predictability: Evidence from G7 countries. International Review of Economics & Finance, 90, 62–71. https://doi.org/10.1016/j.iref.2023.11.005
37. Wu, K., Zhu, J., Xu, M., & Yang, L. (2020). Can crude oil drive the co-movement in the international stock market? Evidence from partial wavelet coherence analysis. The North American Journal of Economics and Finance, 53, 101194. https://doi.org/10.1016/j.najef.2020.101194
38. Xie, Q., Cheng, L., Liu, R., Zheng, X., & Li, J. (2023). COVID-19 and risk spillovers of China's major financial markets: Evidence from time-varying variance decomposition and wavelet coherence analysis. Finance Research Letters, 52, 103545. https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103545
39. Yıldırım, M., Bayar, Y., & Kaya, A. (2014). Enerji fiyatlarının sanayi sektörü hisse senedi fiyatları üzerindeki etkisi: Borsa İstanbul sanayi sektörü şirketleri. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (62), 93-108. https://doi.org/10.25095/mufad.396460