PAY PİYASALARINDA ETKİN PİYASALAR HİPOTEZİNİN FARKLI DAĞILIM VARSAYIMLARI BAĞLAMINDA UZUN HAFIZA MODELLERİ İLE TESPİTİ: ABD VE TÜRKİYE KARŞILAŞTIRMASI
Öz
Çalışmada gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler arasında uzun hafıza özelliğinin varlığı açısından bir fark olup olmadığı incelenmekte aynı zamanda ülke piyasalarının etkin olup olmadıkları farklı düzeyde gelişmiş ekonomiye sahip iki ülke açısından değerlendirilmektedir. Çalışmada gelişmiş ülkeleri temsilen ABD’ye ait S&P 500 ve gelişmekte olan ülkeleri temsilen Türkiye’ye ait BIST 100 pay piyasası endekslerinin getiri serilerinde uzun hafızanın etkisinin ve uzun dönem volatilitesinin varlığı yapısal kırılmalar da dikkate alınarak kalın kuyruk özelliğinden dolayı hem Gauss (normal dağılım) hem de Student-t dağılımı ile ARFIMA (p,,q)-FIGARCH (p,d,q) model kombinasyonları ile tahmin edilerek 02.01.2002-12.05.2017 dönemi için araştırılmıştır.
Yapılan analiz sonucunda hem S&P 500 hem de BIST 100 endeksine ait getiri serilerinin uzun hafıza özelliği taşımadığı gözlemlenirken her iki endekse ait volatilite serilerinin uzun hafıza özelliği sergilediği tespit edilmiştir. ABD pay piyasalarında yapısal kırılmaların volatilitedeki uzun hafıza direncini artırdığı görülmüştür. Yapısal kırılmaların dikkate alındığı model sonuçlarından, volatilitede uzun hafıza direncinin düşük olduğu, getiri volatilitesinin tam karşılamamakla birlikte zayıf formda etkinliğe yakın bir karakter sergilediği gözlenmiştir. Volatilitedeki uzun hafıza özelliği, riskin günlük piyasa verilerinin davranışını görmek açısından önemli bir belirleyici olduğunu kanıtlamaktadır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Baillie, R. T., (1996). Long Memory Processes And Fractional İntegration İn Econometrics. Journal of Econometrics, Vol.73, 5-59.Barkoulas, J. T., Baum, C. F. (1997). Long memory and forecasting in Euroyen deposit rates. Financial Engineering and the Japanese Markets, 4(3), 189-201.Beveridge, S. ve Oickle, C., (1997). Long Memory in the Canadian Stock Market. Applied Financial Economics, 7(6), 667-672.Bollerslev, T., (1986). Generalızed Autoregressıve Condıtıonal Heteroskedastıcıty. Journal of Econometrics, Vol.31, 307-327.Büberkökü, Ö. ve Kızıldere, C., (2017). BIST100 Endeksinin Volatilite Özelliklerinin İncelenmesi. V. Anadolu International Conference in Economics, Eskişehir, Turkey.Çevik, E. İ., (2012). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Etkin Piyasa Hipotezinin Uzun Hafıza Modelleri ile Analizi: Sektörel Bazda Bir İnceleme. Journal of Yasar University, 26(7), 4437-4454.Çevik, E. İ., ve Topaloğlu, G., (2014). Volatilitede Uzun Hafıza ve Yapısal Kırılma: Borsa İstanbul Örneği. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 3(6), 1-11.DiSario, R., Saraoğlu, H., McCarthy, J. ve Li, H., (2008). Long Memory İn The Volatility Of An Emerging Equity Market: The Case Of Turkey. Int. Fin. Markets, Inst. and Money, Vol.18, 305–312.Engle, R.F., (1982). Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation. Econometrica, Vol.50, 987-1008.Ezzat, H., (2013). Long Memory Processes and Structural Breaks in Stock Returns and Volatility: Evidence from the Egyptian Exchange. International Research Journal of Finance and Economics, No. 113, 136-146.Geweke J. ve Porter-Hudak S., (1983). The Estimation And Application Of Long Memory Time Series Models. Journal of Time Series Analysis, Vol.4, 221–238.Granger C. W. J. ve Joyeux, R., (1980). An İntroduction To Long-Memory Time Models And Fractional Differencing”, Journal of Time Series Analysis, Vol.1, 15–29.Günay, S., (2014a). Yapısal Kırılmalar Dahilinde BİST-100 Endeksi Volatilitesinin Uzun Dönemli Bellek Analizi. Journal of Yasar University, 9(36), 6261-6380.Günay, S., (2014b). Long Memory Property and Structural Breaks in Volatility: Evidence from Turkey and Brazil. International Journal of Economics and Finance, 6(12), 119-134.Hosking, J. R. M., (1981). Fractional Differencing. Biometrika, Vol.68, 165–176.Hurst H., (1951). Long Term Storage Capacity Of Reservoirs. Transactions of the American Society of Civil Engineers, Vol.116, 770–799.Kasman, A. ve Torun, E., (2007). Long Memory in the Turkish Stock Market Return and Volatility. Central Bank Review, Vol.2, 13-27.Korkmaz, T., Çevik, E.İ., ve Özataç, N., (2009). Testing for Long Memory in ISE Using ARFIMA-FIGARCH Model and Structural Break Test. International Research Journal of Finance and Economics, Vol.26, 186-191.Kumar, D., (2014). Long Memory in the Volatility of Indian Financial Market: An Empirical Analysis Based on Indian Data. Almanya.Lee, J., Kim, T. S. ve Lee, H. K., (2000). Long Memory in Volatility of Korean Stock Market Returns. Proceedings of INFORMS & KORMS-540, Seoul 2000.Lo, A. W, (1991). Long Term Memory İn Stock Market Prices. Econometrica, Vol.59, 1279-1313.Maheshchandra, J. P., (2012). Long Memory Property In Return and Volatility: Evidence from the Indian Stock Markets., Asian Journal of Finance & Accounting, 4(2), 218-230.Mandelbrot, B. B. (1975). Limit Theorems On The Self-Normalized Range For Weakly And Strongly Dependent Processes. Zeitschrift fur Wahrscheinlichkeitstheorie und Verwandte Gebiete, 33(3), 271-285.Mandelbrot, B. B. ve Wallis, J. R., (1969). Robustness Of The Rescaled Range R/S İn The Measurement Of Noncyclic Long Run Statistical Dependence. Water Resources Research, Vol.5, 967-988.Mandelbrot, B.B., (1972). Statistical Methodology For Nonperiodic Cycles: From The Covariance To R/S Analysis. Annals of Economic and Social Measurements, Vol.1, 259–290.McMillan, D. G. ve Ruiz, I., (2009). Volatility Persistence, Long Memory and Time-Varying Unconditional Mean: Evidence from 10 Equity Indices. The Quarterly Review of Economics and Finance, Vol.49, 578–595.Mukherjee, I., Sen, C. ve Sarkar, A., (2011). Long Memory in Stock Returns: Insights from the Indian Market. The International Journal of Applied Economics and Finance, 5(1), 62-74.Oh, G., Kim, S. ve Eom, C., (2008). Long-Term Memory And Volatility Clustering İn High-Frequency Price Changes. Physica A, Vol.387, 1247–1254.Phillips, P. C. B., (1999). Discrete Fourier Transforms of Fractional Process. Unpublished Working Paper, No.1243, Cowles Foundation for Research in Economics, Yale University.Phillips, P. C. B., (2007). Unit Root Log Periodogram Regression. Journal of Econometrics, Vol.138, 104-124.Tolvi, J., (2003). Long Memory and Outliers in Stock Market Returns. Applied Financial Economics, Vol.13, 495–502.Türkyılmaz, S. ve Balıbey, M., (2014a). Türkiye Hisse Senedi Piyasası Oynaklığındaki Asimetrik Uzun Hafıza Özelliği. Gazi Üniversitesi Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 1(1), 1-10.Türkyılmaz, S. ve Balıbey, M., (2014b). Türkiye Hisse Senedi Piyasası Getiri ve Oynaklığındaki Uzun Dönem Bağımlılık İçin Ampirik Bir Analiz. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(2), 281-302.Ural, M. ve Küçüközmen, C. C., (2011). Analyzing the Dual Long Memory in Stock Market Returns. Ege Akademik Bakış, C.11, Özel Sayı, 19-28.Xiu, J. ve Jin, (2007). Empirical Study Of ARFIMA Model Based On Fractional Differencing. Physica A, Vol.377, 138–154.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
15 Haziran 2020
Gönderilme Tarihi
9 Kasım 2018
Kabul Tarihi
18 Mart 2020
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2020 Cilt: 21 Sayı: 1
Cited By
Türkiye ve Balkan Ülkeleri Hisse Senedi Piyasalarında Uzun Hafıza
Alanya Akademik Bakış
https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.871625Etkin Piyasa Hipotezi ve Kripto Para Piyasaları Üzerine Bir Uygulama
Alanya Akademik Bakış
https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1240173Varyansta Yapısal Kırılmalar ile Uzun Hafıza Varlığının Analizi: İskandinav Ülkelerinin Borsalarına Uygulanması
İzmir İktisat Dergisi
https://doi.org/10.24988/ije.1252465ETKİN PİYASALAR HİPOTEZİ GEÇERLİLİĞİNİN SINANMASI: G20 ÜLKELERİNDE BİR UYGULAMA
Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi
https://doi.org/10.18092/ulikidince.1620958Long Memory Analysis and Directional Return Forecasting in Cryptocurrency Markets: An Application of the PATSOS Method
Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.30798/makuiibf.1678534Testing the Fractal Market Hypothesis Using MFDFA Across Multiple Asset Classes
Computational Economics
https://doi.org/10.1007/s10614-025-11196-5BORSA YATIRIM FONLARINDA FRAKTAL PİYASA HİPOTEZİ VE MULTİFRAKTALLIK
International Journal of Management Economics and Business
https://doi.org/10.17130/ijmeb.1667725