VIX KORKU ENDEKSİ VE GELİŞMEKTE OLAN ÜLKE BORSALARI ÜZERİNE AMPİRİK BİR ANALİZ

Öz

Korku Endeksi (VIX), finansal piyasalarda sermaye piyasası araçlarının gelecekte beklenen hareketlerinin tahmini için kullanılan önemli göstergelerden biridir. Amaç: Bu çalışmanın amacı [01.01.2009-01.06.2020] aylık veriler için Korku Endeksi (VIX) endeksinin gelişmekte olan ülkeler olan Türkiye (BİST 100), Hindistan (BSE Sensex 30), Brezilya (Bovespa-BVSP), Rusya (MOEX Russia) ve Çin (Shanghai Composite-SSEC) borsaları ile ilişkisini uzun ve kısa dönem için analiz etmektir. Yöntem: Durağanlık testleri için Augmented Dickey-Fuller (ADF) ve Phillips-Perron (PP) testleri uygulanmıştır. Uzun dönem ilişkinin incelenmesi için Bayer-Hanck (2013) Eşbütünleşme Analizi uygulanmıştır. Uzun dönemde birlikte hareket eden değişkenlerin kısa dönem dinamiklerini araştırmak amacıyla hata düzeltme modeli (Vector Error Correction Model: VECM) tahmin edilmiştir. Bulgular: Araştırmanın sonucunda, Korku Endeksi (VIX) endeksinin gelişmekte olan ülke borsalarını olumsuz yönde etkilediği tespit edilmiştir. İncelemeye konu olan borsalardan Korku Endeksi (VIX) endeksindeki değişimden en çok etkilenen borsa Türkiye (BİST100) endeksi olmuştur. En az etkilenen borsa ise Brezilya (Bovespa-BVSP) endeksi olmuştur. Korku Endeksi (VIX) endeksinin borsalar üzerindeki etkisi kısa dönemde daha yüksek, uzun dönemde ise biraz daha azalarak devam etmektedir Özgünlük: Bu konuda yapılan çalışmalar incelendiğinde, genellikle Korku Endeksi (VIX) çeşitli finansal göstergeler ve BİST 100 endeksi üzerinde bir etkisinin olup olmadığı araştırılmıştır. Bu çalışmada, kapsam geniş tutularak korku ikliminin gelişmekte olan ülke borsaları üzerindeki etkisi araştırılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Gelişmekte Olan Ülkeler
• Korku Endeksi
• Korku İklimi

AN EMPIRICAL ANALYSIS OF THE VOLATILITY INDEX (VIX) AND STOCK MARKETS IN DEVELOING COUNTRIES

Öz

The Volatility Index (VIX) is one of the key indicators used to predict future movements of capital market instruments in financial markets. Purpose: This study aims to investigate the short- and long-term relationship of the volatility index (VIX) with the developing country stock markets of Turkey (BIST 100), India (BSE Sensex 30), Brazil (Bovespa-BVSP), Russia (MOEX Russia) and China (Shanghai Composite-SSEC) for the monthly data between January 1st, 2009 and June 1st, 2020. Method: For the stationarity tests, Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) tests were used. The Bayer-Hanck (2013) Cointegration Analysis was used for investigating the long-term relationship. In order to investigate the short-term dynamics of variables moving together in the long-term, the Vector Error Correction Model (VECM) was used. Findings: As a result of the study, the Volatility Index (VIX) was found to negatively affect the developing country stock markets. Among the exchange markets studied, the BIST100 index of Turkey was found to be the most affected index by the change in the Volatility Index (VIX). The least affected stock market was Brazil's (Bovespa-BVSP) index. The effect of the Volatility Index (VIX) on stock markets was higher in the short-term, and gradually decreasing in the long-term. Originality: Looking at the research on this subject, studies were found to often investigate whether the VIX Index has an effect on various financial indicators and the BIST 100 index. In this study, the scope was widened to study the effect of fear climate on the developing country stock markets.

Anahtar Kelimeler

• Developing Countries
• Volatility Index
• Climate of Fear

Kaynakça

1. AKDAĞ, S. (2019). “VIX korku endeksinin finansal göstergeler üzerindeki etkisi: Türkiye örneği”,Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1), 235-256.
2. AKTÜRK, L. N., YILANCI, V., ve BOZOKLU, Ş., (2014), “Spot ve Türev Piyasalar Arasındaki Etkileşim: Türkiye Örneği”, 1.Karadeniz ve Balkan Ekonomik ve Politik Araştırmalar Sem¬pozyumu bildiriler Kitabı, 675-687.
3. ARI, A., (2016), “Türkiye’deki Ekonomik Büyüme ve İşsizlik İlişkisinin Analizi: Yeni Bir Eşbütünleşme Testi”, Siyaset, Eko¬nomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 4 (4), 57-67.
4. BANERJEE, A., J.J. DOLADO ve R. MESTRE (1998), “Error-correction mechanism tests for cointegration in a single-equation framework”, Journal of Time Series Analysis, Volume: 19, Issue:3, p. 267–83.
5. BAŞARIR, Ç., (2018), “Korku Endeksi (VIX) İle BİST 100 Arasındaki İlişki: Frekans Alanı Nedensellik Analizi”, İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt 19, Sayı 2, 177-191
6. BEKTAŞ, N. Ç., ve BABUŞCU, Ş., (2019), “VİX Korku Endeksi Ve Cds Primlerinin Büyüme ve Döviz Kuruna Etkisi, Türkiye Örneği”, Ufuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Yıl:8 Sayı:16, s.97-111.
7. BASHER, S. A. ve SADORSKY, P. (2016). “Hedging Emerging Market Stock Prices with Oil, Gold, VIX, and Bonds: A Comparison Between DCC, ADCC and GO-GARCH”, Energy Economics, 54, 235-247.
8. BAYER, C., HANCK, C. (2013). “Combining non-cointegration tests.” Journal of Time Series Analysis, 34(1), 83–95.

9. BOSWİJK, H. P. (1994). “Testing for an unstable root in conditional and structural error correction models”. Journal of econometrics, 63(1), 37-60.
10. ENGLE, R. F., ve GRANGER, C. W. (1987). “Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing”. Econometrica: journal of the Econometric Society, 251-276.
11. EMNA, R. ve MYRIAM, C. (2017). “Dynamics of the Relationship Between Implied Volatility Indicesand Stock PricesIndices: The Case of European Stock Markets”,Asian Economicand Financial Review, 7 (1), 52-62.
12. GOVINDARAJU, V.G.R.C. ve TANG, C. F. (2013), “The dynamic links between CO2 emissions, economic growth and coal consumption in China and India”, Applied Energy ,104,p. 310–318.
13. GIOT, P. (2005). “Relationships Between Implied Volatility Indices and Stock Index Returns”. Journal of Portfolio Management, 31(3), 92-100.
14. HUANG, T. C., ve WANG, K. Y., (2017), “Investors’ Fear and Hearding Behavior: Evidence from the Taiwan Stock Marke”t, Emarging Markets Finance and Trade, 53(10), s.2259-2278.
15. JOHANSEN, S. (1988). “Statistical analysis of cointegration vectors”. Journal of economic dynamics and control, 12(2-3), 231-254.
16. KAYA, E., (2015), “Borsa İstanbul (BIST) 100 Endeksi ile Zımni Volatilite (VIX) Endeksi Arasındaki Eş-Bütünleşme ve Granger Nedensellik”, KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 17 (28): 1-6.
17. KAYA A., ve ÇOŞKUN, A., (2015), “VIX Endeksi Menkul Kıymet Piyasalarının Bir Nedeni Midir? Borsa İstanbul Örneği”, C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 16, Sayı 1, s.175-186.
18. KIZILGÖL, Ö. (2006), “Türkiye’de Büyüme Oranı ile İşsizlik Arasındaki İlişkisi”, Akademik Fener Dergisi, Sayı:6, s. 54-69.
19. KULA, V. ve BAYKUT, E. (2017). “Borsa İstanbul Kurumsal Yönetim Endeksi (XKURY) İle Korku Endeksi (Chicago Board Options Exchange Volatility Index-VIX) Arasındaki İlişkinin Analizi”,AKÜ İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2), 27-37.
20. OZAİR, M. (2014). “What does the VIX actually measure? An analysıs of the causation of SPX and VIX”. ACRN Journal of Finance and Risk Perspectives, 3(2), 83–132.
21. ÖNER, H.,(2018), “Altın, Petrol, Döviz Kuru, Faiz Ve Korku Endeksi Arasındaki İlişki Üzerine Bir Çalışma”, Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi 10(19): 396-404
22. SADEGHZADEH, K. (2018), “Borsanın Psikolojik Faktörlere Duyarlılığı: Oynaklık Endeksi (VIX) Ve Tüketici Güven Endeksi (TGE) İle BIST 100 Endeksi Arasındaki İlişkiler”. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 19(2): 253-238.
23. SAKARYA, Ş., ve AKKUŞ, H. T., (2018), “BİST-100 ve BİST Sektör Endeksleri ile VIX Endeksi Arasındaki İlişkisinin Analizi”, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 40, s.351-373.
24. SARWAR, G. (2012). “Is VIX an investor fear gauge in BRIC equitymarkets?”, Journal of Multinational Financial Management, 22(3), 55-65.
25. SARITAŞ, H., ve NAZLIOĞLU, E. H., (2019), “Korku Endeksi, Hisse Senedi Piyasası ve Döviz Kuru İlişkisi: Türkiye İçin Ampirik Bir Analiz”, Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt-Sayı: 12(4) ss: 542-551
26. SHAHBAZ, M., FARHANI, S., ve ÖZTÜRK, İ., (2013), “Coal Consumption, Industrial Production and CO2 Emissions in China and India”, Munich Personal RePEc Ar¬chive, Paper No. 50618, 1-18.
27. ŞİT, A., HACIEVLİYAGİL, N., ve BÜYÜKOĞLU, B., (2019), “VIX Endeksi ve Borsa Etkileşimi:BIST 100’de Bir Uygulama”, 23. Finans Sempozyumu Bildiri Kitabı, 766-773.