TÜRKİYE’DE HİSSE SENEDİ ENDESKLERİ İLE ALTERNATİF YATIRIM ARAÇLARI ARASINDAKİ ETKİLEŞİM

Öz

Finansal entegrasyon, küreselleşmenin en önemli sonuçlarından birisidir. Küresel dünyada finansal ayrışmadan söz etmek mümkün değildir. Bölgesel ve küresel krizlerden bir ülkenin kendini muhafaza etmesi mümkün değildir. Bir ülkede ya da bölgede ortaya çıkan şoklar, çok hızlı bir şekilde diğer ülkelere çok hızlı bir şekilde sirayet etmektedir. Dışsal şokların en hızlı şekilde etkilediği piyasaların başından finansal piyasalar gelmektedir. Finansal piyasalardaki dalgalanmalar beklentilerin bozulmasına neden olarak makroekonomik istikrarsızlık eğilimlerini tetiklemektedir. Finansal piyasalardaki dalgalanmaların etkilerinin araştırılması, finansal piyasaları etkileyen değişkenlerin arasındaki etkileşimin araştırılması uygulanacak istikrar politikaları için veri kaynağı olacaktır. Bu çalışmanın temel amacı, 28.11.2021–19.04.2026 dönemine ait haftalık veriler kullanılarak Türkiye'de BIST 100, BIST Katılım 100, gram altın ve ABD doları döviz kuruna ilişkin seriler arasındaki etkileşimi incelemektir. Bu kapsamda değişkenler arasındaki etkileşim, geleneksel ve Fourier Granger nedensellik testleri ile Diebold-Yılmaz yayılım analizi kullanılarak araştırılmaktadır. Nedensellik analizi bulguları, BIST 100 ve döviz kuru serileri arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi bulunduğunu, BIST 100 ve BIST Katılım 100 serilerinden gram altın serisine, BIST Katılım 100 serisinden ise döviz kuru serisine doğru tek yönlü nedensellik ilişkileri olduğunu göstermektedir. Diebold-Yılmaz yayılım analizi ise BIST 100 ve BIST Katılım 100 serilerinin Türkiye finansal piyasalarında şok aktarım sürecinde belirleyici bir rol üstlendiğini ortaya koymaktadır. Bu bulguların, yatırımcıların portföy yönetimi ve risk değerlendirme süreçlerine katkı sağlamasının yanı sıra, finansal piyasalara yönelik politika ve düzenlemelerin oluşturulmasında karar alıcılara yol gösterici nitelikte olduğu değerlendirilmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Hisse Senedi Endeksleri
• Alternatif Yatırım Araçları
• Altın
• Döviz kuru

INTERACTION BETWEEN STOCK INDICES AND ALTERNATIVE INVESTMENT INSTRUMENTS IN TÜRKIYE

Öz

Financial integration is one of the most important consequences of globalization. It is impossible to speak of financial decoupling in the global world. It is impossible for a country to protect itself from regional and global crises. Shocks that occur in one country or region spread to other countries very quickly. Financial markets are among the markets most quickly affected by external shocks. Fluctuations in financial markets cause a deterioration in expectations, triggering macroeconomic instability trends. Investigating the effects of fluctuations in financial markets and examining the interaction between variables affecting financial markets will provide a data source for the implementation of stabilization policies. The main objective of this study is to examine the interaction among the BIST 100, BIST Participation 100, gold, and the USD/TRY exchange rate series in Türkiye using weekly data covering the period from November 28, 2021 to April 19, 2026. To this end, the interactions among the variables are investigated using the conventional Granger and Fourier Granger causality tests together with the Diebold–Yılmaz spillover analysis. The causality results reveal a bidirectional causal relationship between the BIST 100 and the exchange rate series, while unidirectional causal relationships are identified from the BIST 100 and BIST Participation 100 series to the gold series and from the BIST Participation 100 series to the exchange rate series. The Diebold–Yılmaz spillover analysis further indicates that the BIST 100 and BIST Participation 100 series play a dominant role in the shock transmission process within the Turkish financial markets. These findings are expected to contribute to investors' portfolio management and risk assessment processes, while also providing useful implications for policymakers in the formulation of financial market regulations and policies.

Anahtar Kelimeler

• Stock Market Indexees
• Alternative financial instruments
• Gold
• Exchange Rate

Kaynakça

1. Akkaya, M., & Tuna, İ. (2023). G7 (Gelişmiş 7) Ülkeleri Hisse Senedi Borsaları ile Bitcoin Fiyatı Arasındaki İlişkinin Analizi. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(3), 949-959. https://doi.org/10.21547/jss.1210950.
2. Asad, M., Tabash, M. I., Sheikh, U. A., Al-Muhanadi, M. M., & Ahmad, Z. (2020). Gold-oil-exchange rate volatility, Bombay stock exchange and global financial contagion 2008: Application of NARDL model with dynamic multipliers for evidences beyond symmetry. Cogent Business & Management, 7(1), 1849889. https://doi.org/10.1080/23311975.2020.1849889.
3. Bahloul, S., Mroua, M., & Naifar, N. (2017). The impact of macroeconomic and conventional stock market variables on Islamic index returns under regime switching. Borsa Istanbul Review, 17(1), 62-74. https://doi.org/10.1016/j.bir.2016.09.003.
4. Baur, D. G., & McDermott, T. K. (2010). Is gold a safe haven? International evidence. Journal of Banking & Finance, 34(8), 1886-1898. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2009.12.008.
5. Belkhir, N., & Masmoudi, W. K. (2025). Dynamic spillovers between G7 stock markets and precious metals: A time-varying analysis of gold and silver. Journal of Asian Scientific Research, 15(3), 591-607. https://doi.org/10.55493/5003.v15i3.5601.
6. Ben Amar, A., Hachicha, N., Rezgui, H., & Hammoudeh, S. (2024). How does the Russian-Ukrainian war rock stock and commodity markets? Fresh insights from joint network-connectedness analysis. Defence and Peace Economics, 35(6), 713-739. https://doi.org/10.1080/10242694.2023.2277031.
7. Bildirici, M. E., Salman, M., & Ersin, Ö. Ö. (2022). Nonlinear contagion and causality nexus between oil, gold, VIX investor sentiment, exchange rate and stock market returns: The MS-GARCH copula causality method. Mathematics, 10(21), 4035. https://doi.org/10.3390/math10214035.
8. Bouazizi, T., Mrad, F., Hamida, A., & Nafti, S. (2022). Effects of conditional oil volatility on exchange rate and stock markets returns. International Journal of Energy Economics and Policy, 12(2), 53-71. https://hdl.handle.net/11159/8611.

9. Buyar, C., & Şener, U. (2023). Tarihin dönüşü: Rusya-Ukrayna savaşı, siyasi ve ekonomik tesirleri. Journal of Academic Value Studies, 9(4), 284-301. http://dx.doi.org/10.29228/javs.73952.
10. Chkili, W. (2022). The links between gold, oil prices and Islamic stock markets in a regime switching environment. Eurasian Economic Review, 12(1), 169-186. https://doi.org/10.1007/s40822-022-00202-y.
11. Demirdöğen, Y., & Emeç, A.S. (2022). Altın özelliklerinin BIST 100 endeksi üzerine etkisi: Varyansta nedensellik analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 27(4), 547-561. https://izlik.org/JA67KU28JM.
12. Demirel, E., & Kurt, Ü. (2021). Döviz kuru ve BIST 100 endeksi arasındaki volatilite yayılım etkisinin çok değişkenli GARCH modeli ile araştırılması. Parion Akademik Bakış Dergisi, 1(2), 127-136.
13. Dickey, D.A. & Fuller W.A (1981) Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica. 49,4, 1057- 1072. https://doi.org/10.2307/1912517.
14. 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.
15. 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.
16. Doğan, İ. (2025). Döviz kurları ve Borsa İstanbul endeksleri arasındaki volatilite etkileşimi: Fourier varyansta nedensellik yaklaşımı. Ahi Evran Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1), 52-65. https://izlik.org/JA73YE89EL.
17. Duran, M., Özlü, P., & Ünalmis, D. (2010). TCMB faiz kararlarının hisse senedi piyasaları üzerine etkisi. Central Bank Review, 10(2), 23. http://www.tcmb.gov.tr/research/review/.
18. El Khoury, R., Alshater, M. M., & Alqaralleh, H. (2024). Exchange rates and stock market dynamics: Islamic versus conventional financial systems. Journal of Islamic Monetary Economics and Finance, 10(3), 551-586. https://doi.org/10.21098/jimf.v10i3.2096.
19. Enders W., & Jones P (2016) Grain prices, oil prices, and multiple smooth breaks in a VAR. Stud Nonlinear Dyn Econom., 20, 399-419. https://doi.org/10.1515/snde-2014-0101.
20. Erdoğan, S., Gedikli, A., & Çevik, E. I. (2020). Volatility spillover effects between Islamic stock markets and exchange rates: Evidence from three emerging countries. Borsa Istanbul Review, 20(4), 322-333. https://doi.org/10.1016/j.bir.2020.04.003.
21. Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3):424-438. https://doi.org/10.2307/1912791.
22. Gunay, S., Cevik, E. I., & Dibooglu, S. (2024). Volatility spillover networks of credit risk: evidence from ASW and CDS spreads in Turkey and Brazil. Panoeconomicus, 71(4), 571-604. https://doi.org/10.2298/PAN210220007G.
23. Gürbüz, A. (2024). BIST 100 ve katılım 50 endekslerinin döviz kuru, CDS risk primi, CBOE oynaklık endeksi (VIX) ve petrol fiyatları arasındaki ilişkinin incelenmesi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(2), 769-782. https://izlik.org/JA72TE46BB.
24. Hussain, M., Bashir, U., & Rehman, R. U. (2024). Exchange rate and stock prices volatility connectedness and spillover during pandemic induced-crises: Evidence from BRICS countries. Asia-Pacific Financial Markets, 31(1), 183-203. https://doi.org/10.1007/s10690-023-09411-0.
25. Investing.com. (t.y.). Finansal veri platformu. Erişim tarihi: 1 Mayıs 2026. https://tr.investing.com/.
26. İçellioğlu, C. Ş. (2018). Sermaye piyasalarında İslami endeksler ve geleneksel endeksler arasındaki ilişkiler: katılım 30 endeksi ve BIST 100 endeksi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(2), 132-144.
27. Kakhkharov, J., Onur, I., Yalcin, E., & Zhu, R. (2024). Global evidence on the Russia–Ukraine conflict and energy stock returns. International Review of Economics & Finance, 93, 413-435. https://doi.org/10.1016/j.esr.2026.102108.
28. Kang, S. H., Hernandez, J. A., Rehman, M. U., Shahzad, S. J. H., & Yoon, S. M. (2023). Spillovers and hedging between US equity sectors and gold, oil, islamic stocks and implied volatilities. Resources Policy, 81, 103286. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.103286.
29. Karim, M. M., Noman, A. H. M., Hassan, M. K., Khan, A., & Kawsar, N. H. (2024). Volatility spillover and dynamic correlation between Islamic, conventional, cryptocurrency and precious metal markets during the immediate outbreak of COVID-19 pandemic. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, 17(4), 662-692. https://doi.org/10.1108/IMEFM-02-2023-0069.
30. Khan, M.N. (2025). Assessing the impact of geopolitical crises on global financial markets: Insights from the novel TVP-VAR model. Journal of Economic Integration, 40(1), 29-52. https://doi.org/10.11130/jei.2024037.
31. 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://izlik.org/JA36CF78BJ.
32. Kılıç, E., & Baydaş, Y. (2022). Borsa İstanbul ile kıymetli madenler arasındaki volatilite yayılımı. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(2), 212-225. https://izlik.org/JA28WH44KY.
33. Koop, Gary, M. Hashem Pesaran, & Simon M. Potter. (1996). Impulse response analysis in non-linear multivariate models. Journal of Econometrics, 74(1): 119-147. https://doi.org/10.1016/0304-4076(95)01753-4.
34. Mensi, W., Ziadat, S. A., Vo, X. V., & Kang, S. H. (2024). Spillovers and portfolio management between the uncertainty indices of oil and gold and G7 stock markets. Computational Economics, 64(4), 2233-2262. https://doi.org/10.1007/s10614-023-10488-y.
35. Mezghani, T., Rabbani, M. R., Trichilli, Y., & Abbes, B. (2024). Revisiting the dynamic connectedness, spillover and hedging opportunities among cryptocurrency, commodities, and Islamic stock markets. Journal of Islamic Monetary Economics and Finance, 10(1), 35-92. https://doi.org/10.21098/jimf.v10i1.1813.
36. Mubarok, F. (2023). Volatility of Islamic stock market and exchange rate: Granger causality and GARCH Approach. Journal of Innovation in Business and Economics, 7(01), 29-38. http://ejournal.umm.ac.id/index.php/jibe.
37. Noman, A. H. M., Karim, M. M., Hassan, M. K., Khan, M. A., & Pervin, S. (2023). COVID-19 pandemic and the dynamics of major investable assets: what gives shelter to investors?. International Review of Economics & Finance, 86, 14-30. https://doi.org/10.1016/j.iref.2023.03.003.
38. Ozcelebi, O., & Pérez‐Montiel, J. A. (2023). Examination of the impacts of the immediate interest rate of the United States and the VIX on the Dow Jones Islamic Market Index. Bulletin of Economic Research, 75(4), 1157-1180. https://doi.org/10.1111/boer.12399.
39. Ögel, S., & Gökgöz, H. (2020). BIST 100 ve katılım endeksinin faiz ve döviz kurlarıyla ilişkisinin analizi. Maliye ve Finans Yazıları, (114), 353-374. https://doi.org/10.33203/mfy.662421.
40. 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.
41. Phillips, P.C., Shi, S., & Yu, J. (2015). Testing for multiple bubbles: historical episodes of exuberance and collapse in the S&P 500. Int. Econ. Rev. 56(4), 1043–1078.
42. Sahabuddin, M., Islam, M. A., Tabash, M. I., Alam, M. K., Daniel, L. N., & Mostafa, I. I. (2023). Dynamic conditional correlation and volatility spillover between conventional and Islamic stock markets: Evidence from developed and emerging countries. Journal of Risk and Financial Management, 16(2), 111. https://doi.org/10.3390/jrfm16020111.
43. Sertkaya, B. (2022). Katılım endeksinin döviz kuru ve altın fiyatlarıyla ilişkisi: Türkiye için ARDL sınır testi yaklaşımı. Bulletin of Economic Theory and Analysis, 7(1), 173-188. https://doi.org/10.25229/beta.1117113.
44. Sheikh, U. A., Asad, M., Ahmed, Z., & Mukhtar, U. (2020). Asymmetrical relationship between oil prices, gold prices, exchange rate, and stock prices during global financial crisis 2008: Evidence from Pakistan. Cogent Economics & Finance, 8(1), 1757802. https://doi.org/10.1080/23322039.2020.1757802.
45. Uthumrat, W. (2022). Dynamic relationship between the return of gold, crude oil, and the stock exchange of Thailand based on a vector autoregressive model. International Journal of Energy Economics and Policy, 12(4), 350-356. https://hdl.handle.net/11159/12298.