G7 ÜLKELERİ İLE TÜRKİYE ARASINDA GÖSTERGE ENDEKS BAĞLANTILILIĞI: TVP-VAR DİNAMİK BULGULAR

Öz

Küreselleşme ile birlikte ülkeler arasındaki finansal bağlantılılık konjonktürel duruma bağlı olarak değişkenlik göstermektedir. Bu bağlantılılığın tespit edilmesi başta yatırımcılar olmak üzere, yeni politikaların oluşmasına zemin hazırlaması bakımından kritik öneme sahiptir. Bu çalışma, G7 ülkeleri ile Türkiye’nin 05 Ocak 2010-30 Nisan 2026 dönemine ilişkin gösterge endeksleri arasındaki dinamik bağlantılılığı TVP-VAR doğrultusunda incelemeyi hedeflemektedir. Analiz bulguları, Japonya (N225) ve Türkiye (XU100)’nin net getiri şoku alıcısı olduğunu kanıtlamıştır. Finansal krizler veya şoklar, Türkiye (XU100) gösterge endeksini etkileseler de endeks şoklarının büyük bir kısmı ulusal/kendi dinamikleri tarafından belirlenmektedir. Fransa (FCHI)’nın en fazla şok yayan ülke olduğu görülmüş ve onu Almanya (GDAXI) takip etmiştir. ABD (NDX)’nin ise zayıf yönlü şok alıcısı olduğu tespit edilmiştir. Bunlara ek olarak 2022 Rusya Ukrayna savaşının bu veri setinde bir bağlantılılık yapmadığı gözlemlenmiştir. Bu çalışma G7 ülkeleri ile Türkiye gösterge endeksleri arasındaki ilişkiyi kapsamlı bir şekilde analiz ederek literatüre katkı sunmayı hedeflemektedir. Ayrıca politika geliştirilmesine ve yatırım kararı aşamasındaki yatırımcıların portföy yönetimi kapsamında kılavuzluk etmektedir.

Anahtar Kelimeler

• G7
• Dinamik bağlantılılık
• Küreselleşme

INDICATOR INDEX LINKAGE BETWEEN G7 COUNTRIES AND TURKEY: TVP-VAR DYNAMIC FINDINGS

Öz

With globalization, the financial interconnectedness between countries varies depending on the cyclical situation. Determining this interconnectedness is critical in terms of laying the groundwork for the formation of new policies, especially for investors. This study aims to examine the dynamic linkage between the indicator indices of G7 countries and Turkey for the period of 05 January 2010-30 April 2026 in line with TVP-VAR. The analysis findings proved that Japan (N225) and Turkey (XU100) are net recipients of return shocks. Although financial crises or shocks affect the Turkey (XU100) benchmark index shocks are determined by its own dynamics. France (FCHI) was seen to be the country that emitted the most shocks, followed by Germany (GDAXI). The USA (NDX) has been found to be a weak shock receiver. In addition, it has been observed that the 2022 RussiaUkraine war does not have a connection in this data set. This study aims to contribute to the literature by comprehensively analyzing the relationship between G7 countries and Turkey’s indicator indices. It also guides policy development and portfolio management of investors at the investment decision stage.

Anahtar Kelimeler

• G7
• Dynamic connectedness
• Globalization

Kaynakça

1. Agyei, S. K., Owusu Junior, P., Bossman, A., Asafo-Adjei, E., Asiamah, O., & Adam, A. M. (2022). Spillovers and contagion between BRIC and G7 markets: New evidence from time-frequency analysis. PLoS ONE, 17(7), e0271088. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0271088
2. Alam, M. K., Tabash, M. I., Billah, M., Kumar, S., & Anagreh, S. (2022). The impacts of the Russia–Ukraine invasion on global markets and commodities: A dynamic connectedness among G7 and BRIC markets. Journal of Risk and Financial Management, 15(8), 352. https://doi.org/10.3390/jrfm15080352
3. Antonakakis, N., & Gabauer, D. (2017). Refined measures of dynamic connectedness based on TVP-VAR. MPRA Paper, No. 78282. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/78282/
4. Antonakakis, N., Chatziantoniou, I., & Gabauer, D. (2020). Refined measures of dynamic connectedness based on time-varying parameter vector autoregressions. Journal of Risk and Financial Management, 13(4), 84. https://doi.org/10.3390/jrfm13040084
5. Bloomberg. (2018). ABD’nin 2008 finansal krizi piyasalardan trilyonları sildi. https://www.bloomberght.com/abdnin-2008-finansal-krizi-piyasalardan-trilyonlari-sildi-2154304
6. Chatziantoniou, I., Floros, C., & Gabauer, D. (2021). Volatility contagion between crude oil and G7 stock markets in the light of trade wars and COVID-19: An application based on the TVP-VAR extended joint connectedness approach. SSRN Electronic Journal. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3929734
7. Diebold, F. X., & Yilmaz, K. (2009). Measuring financial asset return and volatility spillovers, with application to global equity markets. The Economic Journal, 119(534), 158–171. https://doi.org/10.1111/j.1468-0297.2008.02208.x
8. Diebold, F. X., & Yilmaz, K. (2012). Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers. International Journal of Forecasting, 28(1), 57–66. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2011.02.006

9. Diebold, F. X., & Yılmaz, K. (2014). On the network topology of variance decompositions: Measuring the connectedness of financial firms. CAFE Research Paper, No. 13.08. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2316285
10. Doğru, E. (2024). Finansal türbülans dönemlerinde gelişmekte olan hisse senedi piyasaları arasında dinamik getiri bağlantılılığı. Alanya Akademik Bakış, 8(2), 441–457. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1314233
11. Feng, Z., Liu, X., & Yao, Y. (2023). Impact of geopolitical risk on the volatility spillovers among G7 and BRICS stock markets. Procedia Computer Science, 221, 878–884. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.08.064
12. Goel, H., Bajaj, P., Agarwal, M., AlKhawaja, A., & Dsouza, S. (2025). Dynamic volatility spillovers among G20 economies during the global crisis periods—A TVP VAR analysis. Econometrics, 13(4), 45. https://doi.org/10.3390/econometrics13040045
13. Gülcan, N., ve Mumcu Küçükçaylı, F. (2024). The volatility spillover in Metaverse token market: TVP-VAR model application. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 19(3), 906–922. https://doi.org/10.17153/oguiibf.1399452
14. International Monetary Fund (IMF). (2021). Dünya ekonomik görünümü raporu 2021. https://www.imf.org/en/publications/weo/issues/2021/10/12/world-economic-outlookoctober-2021
15. Investing. (2026). Dünya endeksleri. Erişim adresi: https://tr.investing.com/indices/world-indices (Erişim tarihi: Nisan 2026).
16. Kılıç, M. (2025). BRICS-T hisse senedi piyasaları ve küresel finansal göstergeler arasındaki volatilite etkileşimi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(2), 109–134. https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1569090
17. King, M. A., & Wadhwani, S. (1990). Transmission of volatility between stock markets. The Review of Financial Studies, 3(1), 5–33. https://doi.org/10.1093/rfs/3.1.5
18. Kolb, M. (2018). What is globalization? And how has the global economy shaped the United States. Peterson Institute for International Economics. https://www.piie.com/microsites/globalization/what-is-globalization
19. Koop, G., & Korobilis, D. (2014). A new index of financial conditions. European Economic Review, 71, 101–116. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2014.07.002
20. Lee, W. S., & Lee, H. S. (2024). Asymmetric volatility connectedness among G7 stock markets. Economic Computation & Economic Cybernetics Studies & Research, 58(1). http://doi.org/10.24818/18423264/58.1.24.06
21. Medetoğlu, B. (2024). TVP-VAR yöntemi ile dinamik bağlantılılık tespiti: CIVETS ülkeleri üzerine uygulama. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 61, 17–34. https://doi.org/10.30794/pausbed.1413704
22. Pesaran, H. H., & Shin, Y. (1998). Generalized impulse response analysis in linear multivariate models. Economics Letters, 58(1), 17–29. https://doi.org/10.1016/S0165-1765(97)00214-0
23. Polat, O. (2018). Hisse senedi piyasalarında finansal bağlantılılık analizi. Politik Ekonomik Kuram, 2(1), 73–86. https://doi.org/10.30586/pek.411538
24. Schelle, G. (1897). Vincent de Gournay. Guillaumin et Cie. https://books.google.com.tr/books?id=VfpMAAAAIAAJ
25. Suurlaht, A. (2016). Correlation dynamics in the G7 stock markets. SSRN Working Paper. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2865321
26. WSJ. (2026). Dünya endeksleri. Erişim adresi: https://www.wsj.com/ (Erişim tarihi: Nisan 2026).