VIX KORKU ENDEKSİNİN FİNANSAL GÖSTERGELER ÜZERİNDEKİ ETKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

Öz

Küresel risk iştahının göstergesi olarak kabul edilen VIX endeksi bir çok ülkenin finansal yapıcıları tarafından takip edilmektedir. Çünkü VIX endeksinden meydana gelen değişimler ulusal piyasalardaki bir çok finansal göstergeyi de etkilemektedir. Bu bağlamda çalışmanın amacı VIX endeksinin Türkiye’deki çeşitli finansal göstergeler üzerinde bir etkisinin olup olmadığı hem Granger (1969) nedensellik analizi hem Breitung ve Candelon frekans nedensellik analizi hem de Johansen eşbütünleşme analizi ile test etmektir. Granger nedensellik analizi sonucunda VIX endeksindeki değişimin, BİST 100 endeksi, Dolar ve Euro kuru, sanayi üretim endeksi, reel kesim ve tüketici güven endeksi, satın alma yöneticileri endeksi ve risk iştahı endeksindeki değişimlerin nedeni olduğu tespit edilmiştir. Frekans nedensellik analizi sonuçlarına göre ise VIX endeksindeki değişimden BİST 100 endeksi, Dolar ve Euro kuru, faiz oranı, sanayi üretim endeksi,  reel kesim güven endeksi, satın alma yöneticileri endeksi ve risk iştahı endeksindeki değişime doğru nedenselliğin kalıcı, tüketici güven endeksindeki değişime doğru nedenselliğin ise geçici olduğu tespit edilmiştir. Eşbütünleşme analizine göre ise VIX ile ilgili değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişki olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Oynaklık Endeksi,Finansal Göstergeler,Nedensellik Analizi,Eşbütünleşme Analizi,Finansal Bulaşıcılık

Effect of VIX Fear Index on Financial Indicators: Turkey Case

Öz

The VIX index, which is accepted as an indicator of global risk appetite, is followed by the financial makers of many countries. Because the changes in the VIX index affect many financial indicators in the national markets. In this context, the purpose of the study is to test whether the VIX index is an effect on a variety of financial indicators in Turkey. For this purpose,  Granger (1969) causality analysis, Breitung and Candelon frequency causality analysis, and Johansen cointegration analysis were used. As a result of Granger causality analysis, it was determined that the change in VIX index was the cause of changes in BIST 100 index, dollar and Euro exchange rate, industrial production index, real sector and consumer confidence index, purchasing managers index and risk appetite index. According to the results of frequency causality analysis, permanent causality has been identified from the change in VIX index to the change in BIST 100 index, Dollar and Euro exchange rate, interest rate, industrial production index, real sector confidence index, purchasing managers index and the change in risk appetite index. but temporary causality has been identified from the change in VIX index to the change in consumer confidence index. According to the cointegration analysis, a long-term relationship was found between the variables related and VIX. 

Anahtar Kelimeler

• Volatility Index,Financial Indicator,Causality Analyses,Cointegration Analysis,Financial Contagion

Kaynakça

1. Akgun, E., Zurnacı, C. ve Mehmet, MERT. (2016). Uluslararası piyasalardaki dalgalanmaların türkiye toplam sanayi ve enerji üretim endeksleri üzerine uzun dönem ilişkisinin incelenmesi: Sınır testi yaklaşımı. Uluslararası alanya işletme fakültesi dergisi, 8(1), 99-110.
2. Asteriou, D. ve Hall, S. G. (2011). Applied econometrics (Second edition). UK: Macmillan International Higher Education.
3. Bodart, V. ve Candelon, B. (2009). Evidence of interdependence and contagion using a frequency domain framework. Emerging markets review. 10(2), 140–150.
4. Borsa İstanbul (2018). http://www.borsaistanbul.com/docs/default-source/endeksler/bist-pay-endeksleri-temel-kurallari.pdf?sfvrsn=12, Erişim Tarihi:01/11/2018.
5. Breitung, J. ve Candelon, B. (2006). Testing for Short and long-run causality: A frequency domain approach. Journal of econometrics. 132(2), 363–378.
6. CBOE, (2018). Chicago Board Options Exchange, VIX, http://www.cboe.com/vix, Erişim Tarihi:01.12.2018.
7. Ciner, Ç. (2011). Eurocurrency interest rate linkages: A frequency domain analysis. International review of economics and finance. 20(4), 498–505.
8. Dickey, D. A., ve Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica: Journal of the econometric society, 1057-1072.

9. Dikmen, N. (2012). Ekonometri: Temel Kavramlar ve Uygulamalar. Bursa: Dora Basım Yayım Dağ. Ltd. Şti.
10. Enders, W. (2015). Applied Econometric Time Series (4. Edition). USA: John Wiley & Sons, Inc.
11. Erdoğdu, H. ve Baykut, E. (2016). BIST banka endeksinin (XBANK) VIX ve MOVE endeksleri ile ilişkisinin analizi. Bankacılar dergisi, 98, 57-72.
12. Fabozzi, F. J., Focardi, S. M., Rachev, S. T. ve Arshanapalli, B. G. (2014). The Basics of Financial Econometrics: Tools, Concepts, and Asset Management Applications. USA: John Wiley & Sons, Inc.
13. Fountain, R. L., Herman Jr, J. R. ve Rustvold, D. L. (2008). An application of kendall distributions and alternative dependence measures: SPX vs. VIX. Insurance: Mathematics and economics, 42(2), 469-472.
14. Granger, C. W. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica: Journal of the econometric society, 424-438.
15. Geweke, J. (1982). Measurement of linear dependence and feedback between multiple time series. Journal of the american statistical association. 77(378), 304-313.
16. Granger, C. W. ve Newbold, P. (1974). Spurious regressions in econometrics. Journal of econometrics, 2(2), 111-120.
17. Greene, W. (2012). Econometric Analysis (7.Edition). UK: Pearson Education Limited.
18. Gujarati, D. N. ve Porter, D. C. (Çev. Şenesen, Ü. ve Günlük-Şenesen, G.) (2012). Temel Ekonometri. İstanbul: Literatür Yayıncılık.
19. Hosoya Y. (1991). The decomposition and measurement of the ınterdependency between second-order stationary processes. Probability theory relat fields. 88(4), 429–444.
20. İstanbul Ticaret Odası, (2018). http://www.iso.org.tr/projeler/iso-turkiye-ve-istanbul-imalat-pmi/, erişim Tarihi: 01.11.2018.
21. Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vector. Journal of economic dynamics and control, 12: 231-254.
22. Johansen, S. ve Juselius, K. (1990). Maximum likelihood estimation and inference on cointegration—with applications to the demand for money. Oxford bulletin of economics and statistics, 52(2), 169-210.
23. Karasoy, H. G. (2015). Consumer confidence ındices and financial volatility, research and monetary policy department, Central Bank of the Republic of Turkey, No. 1516,1-13.
24. Kaya, E. (2015). Borsa istanbul (BIST) 100 endeksi ile zimni volatilite (VIX) endeksi arasindaki es-bütünlesme ve granger nedensellik. Sosyal ve ekonomik arastırmalar dergisi, 17(28), 1-6.
25. Kaya, A. ve Çoşkun, A. VIX endeksi menkul kıymet piyasalarının bir nedeni midir? Borsa İstanbul örneği. Cumhuriyet üniversitesi iktisadi ve idari bilimler dergisi, 16(1), 175-186.
26. 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. Afyon kocatepe üniversitesi ıktisadi ve ıdari bilimler fakültesi dergisi, 19(2), 27-37.
27. Kwiatkowski, D., Phillips, P.C.B., Schmidt, P. ve Shin, Y. (1992), Testing the full hypothesis of stationary against the alternative of a unit root. Journal of econometrics, 54, 159-178.
28. Eğilmez, M. (2018). http://www.mahfiegilmez.com/2013/07/guncellenmis-faiz-dersi.html, Erişim Tarihi:01.11.2018.
29. MKK, (2018). Merkezi kayıt kuruluşu, risk iştahı endeksi, https://www.mkk.com.tr/risk-index, Erişim Tarihi: 01.12.2018
30. Nelson, C.R. ve Plosser, C.R. (1982). Trends and random walks in macroeconomic time series: some evidence and implications. Journal of monetary economics, 10, 139-162.
31. Öner, H. (2018). Altın, petrol, döviz kuru, faiz ve korku endeksi arasındaki ilişki üzerine bir çalışma. Akademik araştırmalar ve çalışmalar dergisi, 10(19), 396-404.
32. Öner, 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.
33. Phillips, P.C.B. ve Perron, P. (1988), “Testing For A Unit Root İn Time Series Regression”, Biometrika, 75, 335-346.
34. Sadeghzadeh, K. (2018). Borsanın psikolojik faktörlere duyarlılığı: Oynaklık endeksi (VIX) ve tüketici güven endeksi (TGE) ile BIST 100 endeksi arasındaki ilişkiler. C.Ü. iktisadi ve idari bilimler dergisi, 19(2), 238-253.
35. Saraç, T. B., İskenderoğlu, Ö. ve Akdağ, S. (2016). Yerli ve yabancı yatırımcılara ait risk iştahlarının incelenmesi: Türkiye örneği. Sosyoekonomi, 24(30), 29-44.
36. Sevüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. (2007). Ekonometrik Zaman Serileri Analizi: EViews Uygulamalı. Ankara:Nobel Yayın Dağıtım.
37. Tarı, R. ve Yıldırım, D. Ç. (2009). Döviz kuru belirsizliğinin ihracata etkisi: Türkiye için bir uygulama. Yönetim ve ekonomi: celal bayar üniversitesi iktisadi ve idari bilimler fakültesi dergisi, 16(2), 95-105.
38. Tekin, B. ve Hatipoğlu, M. (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.
39. TCMB, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (2018). https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tr/tcmb+tr/main+menu/istatistikler/egilim+anketleri/iktisadi+yonelim+istatistikleri+ve+reel+kesim+guven+endeksi, Erişim Tarihi: 01.11.2018.
40. TÜİK, (2018). Türkiye İstatistik Kurumu, Konularına Göre İstatistikler, Sanayi Üretim Endeksi, http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1024, Erişim Tarihi: 01.11.2018.
41. TÜİK, (2018). Türkiye İstatistik Kurumu, Konularına Göre İstatistikler, Tüketici Güven, http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1104, Erişim Tarihi:01.11.2018.
42. Şahin, Ü. C. (2018). Korku endeksi hisse senedi piyasaları üzerinde etkili midir? Borsa İstanbul üzerine bir uygulama. TURAN: Stratejik arastirmalar merkezi, 10(37), 11-17.
43. Whaley, R.E. (2000). The investor fear gauge, Journal of portfolio management, 26, 12-17.
44. Yule, G.U. (1926). Why do we sometimes get nonsense-correlations between time-series? – A study in sampling and the nature of time-series. Journal of the royal statistical society, 89(1), 1-63.