Investigating the Volatility Spillover Effect Between Bond Yields and Traditional Investment Instruments Using the Diagonal VECH GARCH Model

Yıl 2025, Cilt: 10 Sayı: 1, 325 - 339, 30.06.2025

Kudbeddin Şeker

Öz

The Diagonal VECH GARCH model is suitable for measuring how volatility in one return instrument is transmitted to others. In this study, the Diagonal VECH GARCH model is employed to analyze the dynamics of variance and covariance between bond yields and traditional investment instruments, including BIST, Gold, USD, and Euro returns, and to investigate volatility spillovers. The volatility analysis in return models reveals that volatility is persistent in bond and gold returns, whereas it is not persistent in BIST, USD, and Euro returns. While volatility spillover is observed from the BIST, Gold, and Euro markets to the bond market, no such transmission is detected from the USD market to the bond market. The findings of this study serve as a valuable guide for local and international investors in developing portfolio diversification strategies, while also providing policymakers with essential insights for making decisions and implementing interventions in financial markets.

Anahtar Kelimeler

Bond Yields , Volatility Spillover , Traditional Investment Instruments , Model Evaluation

Tahvil Getirileri ile Geleneksel Yatırım Araçları Getirileri Arasındaki Volatilite Yayılım Etkisinin Diagonal VECH GARCH Modeli ile Araştırılması

Öz

Çalışmada, Diagonal VECH GARCH modeli kullanılarak getiri araçlarında oluşan volatilitenin diğer getiri araçlarına nasıl aktarıldığı incelenmektedir. Tahvil getirileri ile geleneksel yatırım araçları olan BIST, Altın, USD ve Euro getirileri arasındaki varyans ve kovaryansın dinamiklerini açıklayan ve volatilite yayılımlarını analiz eden bu çalışmada Diagonal VECH GARCH modeli kullanılmıştır. Getiri modellerinde yapılan volatilite analizlerinde Tahvil ve Altın getirilerinde volatilitenin kalıcı olduğu, BIST, USD ve Euro getirilerinde ise volatilitenin kalıcı olmadığı tespit edilmiştir. BIST, Altın ve Euro piyasasından Tahvil piyasasına doğru volatilite aktarımı bulunmasına karşın, USD piyasasından Tahvil piyasasına doğru volatilite aktarımına rastlanmamıştır. Çalışma bulguları, yerel ve uluslararası yatırımcılar için portföy çeşitlendirmesi stratejilerinin oluşturulmasında önemli bir rehber niteliği taşırken, politika yapıcılar için ise finansal piyasalarda alınacak kararlar ve gerçekleştirilecek müdahalelerde yol gösterici bir kaynak olacaktır.

Anahtar Kelimeler

Tahvil Getirileri , Volatilite Yayılımı , Geleneksel Yatırım Araçları , Model Değerlendirmesi

Etik Beyan

"Çalışma, kamuya açık verilerle gerçekleştirildiğinden etik beyan gerektirmemektedir."

Destekleyen Kurum

"Bu çalışma herhangi bir kurum veya kuruluş tarafından desteklenmemiştir."

Teşekkür

"Bu çalışmanın değerlendirme sürecinde bilimsel katkıları ve yapıcı eleştirileriyle çalışmanın gelişimine önemli ölçüde katkıda bulunan değerli hakemlere ve süreci titizlikle yöneten editöre teşekkür ederim."

Kaynakça

• Baur, D.G., & Lucey, B.M. (2010). Is gold a hedge or a safe haven? An analysis of stocks, bonds and gold. Financial Rev, 45 (2), 217–229. https://doi.org/10.1111/j.1540-6288.2010.00244.x
• Bauwens, L., Laurent, S., & Rombouts, J. V. (2006). Multivariate GARCH models: A survey. Journal of Applied Econometrics, 21(1), 79-109. https://doi.org/10.1002/jae.842
• Bollerslev T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
• Bollerslev, T., Engle, R.F., & Wooldridge, J.M. (1988). A capital asset pricing model with time varying covariances. Journal of Political Economy, 96, 116-131. https://www.jstor.org/stable/1830713
• Bouteska, A., Sharif, T., & Abedin, M. Z. (2023). Volatility spillovers and other dynamics between cryptocurrencies and the energy and bond markets. The Quarterly Review of Economics and Finance, 92, 1-13. https://doi.org/10.1016/j.qref.2023.07.008
• Boyacıoğlu, N., Höl, A. Ö., & Gülcan, N. (2023). Pay senedi, emtia, döviz ve dijital para piyasaları arasındaki ilişkinin incelenmesi: Türkiye örneği. İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10(1), 73-92. https://doi.org/10.17336/igusbd.950999
• Camgöz, M. (2022). Tahvil ve hisse senedi piyasaları arasında zamanla değişen nedensellik ilişkileri: Hatemi-j dinamik nedensellik testi bulguları. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (96), 97-116. https://doi.org/10.25095/mufad.1118637
• Çiçek, M. (2010). Türkiye'de faiz, döviz ve borsa: fiyat ve oynaklık yayılma etkileri. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 65(02), 1-28. https://doi.org/10.1501/SBFder_0000002170
• Danila, N. (2023). Spillover of volatility among financial instruments: ASEAN-5 and GCC market study. Plos one, 18(10), e0292958. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0292958
• Demir, S. (2024). Yatırımcı duyarlılığı ile ABD geleneksel ve yeşil tahvil piyasaları arasındaki bağlantılılık analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(2), 264-275. https://doi.org/10.33707/akuiibfd.1451827
• Demirel, E. (2023). BİST 100 ve seçilmiş ülke endeksleri arasındaki volatilite yayılım etkisi: Diyagonal VECH GARCH Modeli. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi, 7(1), 104-117. https://doi.org/10.29216/ueip.1237538
• Demirel, E., & Kurt, Ü. (2021). Döviz kuru ve BİST 100 endeksi arasındaki volatilite yayılım etkisinin çok değişkenli GARCH modeli ile araştırılması. Parion Akademik Bakış Dergisi, 1(2), 127-136. chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/2886332
• Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of American Statistical Association, 74, 427-431. https://doi.org/10.1080/01621459.1979.10482531
• Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica (49), 1057-1072. https://doi.org/10.2307/1912517
• 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
• Ekinci, C., & Erdamar, E. H. (2014). Türkiye’de pay getirileri ve tahvil faizi değişimleri arasındaki ilişki. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 15(2), 223-234. https://dergipark.org.tr/tr/pub/doujournal/issue/66671/1043116
• Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of U.K. inflation, Econometrica, 50, 987-1008. https://doi.org/10.2307/1912773
• Engle, R. F., & Kroner, K. F. (1995). Multivariate simultaneous generalized ARCH. Econometric Theory, 11, 122-150. https://doi.org/10.1017/S0266466600009063
• Engle, R.F. (1979). A general approach to the construction of model diagnostics based upon the lagrange multiplier principle. The Warwick Economics Research Paper Series, 156, University of Warwick, Department of Economics.
• Gökalp, B. T. (2019). Hisse senedi getirileri ile tüketici güven endeksi arasındaki ilişki: Diyagonal VECH modeli üzerinden bir değerlendirme. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 4(1), 139-150. https://doi.org/10.30784/epfad.528556
• Gujarati, D. N. (2003), Basic econometrics, Newyork: McGraw Hill.
• https://www.dha.com.tr/ekonomi/tuik-aralikta- erişim tarihi: 05.03.2025
• Islam, R., Islam, M. T., & Chowdhury, A. H. (2013). Testing for global volatility spillover, financial contagion and structural break in fifteen economies from two regions: A Diagonal VECH Matrix and EGARCH (1, 1) approach. International Journal of Economics and Finance, 5(5), 159-170. http://dx.doi.org/10.5539/ijef.v5n5p159
• İmre, S. (2021). Bitcoin ve euro arasındaki volatilite etkileşiminin analizi. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 7(4), 1-13. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ead/issue/72917/999998
• Kandemir, T., Vurur, N. S., & Gökgöz, H. (2022). Türkiye’nin CDS primleri ile BİST 100, döviz kurları ve tahvil faizleri arasındaki etkileşimin cDCC-EGARCH ve varyansta nedensellik analizleriyle incelemesi. Karamanoğlu Mehmetbey Üniversitesi Sosyal Ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 24(42), 510-526. https://dergipark.org.tr/tr/pub/kmusekad/issue/70427/1054826
• Kang, S. H., Maitra, D., Dash, S. R., & Brooks, R. (2019). Dynamic spillovers and connectedness between stock, commodities, bonds, and VIX markets. Pacific-Basin Finance Journal, 58, 101221. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2019.101221
• Karabıyık, C. (2020). Türkiye’de borsa, emtia, tahvil ve döviz piyasaları arasındaki etkileşim: Yayılım endeksi yaklaşımı. Journal of Management and Economics Research, 18(4), 265-284. https://doi.org/10.11611/yead.737638
• Kayral, İ. E., & Tandoğan, N. Ş. (2020). BİST100, döviz kurları ve altının getiri ve volatilitesinde COVID-19 etkisi. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 19(COVID-19 Special Issue), 687-701. https://doi.org/10.21547/jss.786384
• Modarres, R., & Ouarda, T. B. (2013). Modeling rainfall–runoff relationship using multivariate GARCH model. Journal of Hydrology, 499, 1-18. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2013.06.044
• Modarres, R., & Ouarda, T. B. (2014). Modeling the relationship between climate oscillations and drought by a multivariate GARCH model. Water Resources Research,50(1),601- 618 https://doi.org/10.1002/2013WR013810
• Nur, T., & Ege, İ. (2022). Yeşil tahvil ve pay piyasası arasındaki ilişkinin zaman serisi analizleri ile araştırılması. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (94), 185-206. DOI: 10.25095/mufad.1049956
• Önem, H. B. (2021). Altın, gümüş ile BİST madencilik endeksi getirileri arasındaki volatilite etkileşiminin Diagonal VECH GARCH modeliyle analizi. OPUS International Journal of Society Researches, 18(43), 6220-6240 https://doi.org/10.26466/opus.905547
• Pepple, S. U., Harrison, E. E., & Essi, I. D. (2021). Multivariate GARCH analysis of selected nigerian economic data. Asian Journal of Probability and Statistics, 14(2), 23-40. DOI: 10.9734/ajpas/2021/v14i230324
• Phillips, P. C.B., & Perron, P. (1988). Testing for a Unit Root in Time Series Regressions, Biometrika, 75, 335- 346. https://doi.org/10.1093/biomet/75.2.335
• Su, T., Zhang, Z. J., & Lin, B. (2022). Green bonds and conventional financial markets in China: A tale of three transmission modes. Energy Economics, 113, 106200. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2022.106200
• Şarkaya İçellioğlu, C. (2019). Bir sermaye piyasası aracı olarak sukuk: S&P sukuk endeksi ve geleneksel tahvil endeksi üzerine bir uygulama. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(1), 43-62. https://doi.org/10.11616/basbed.vi.486334
• Şeker, K. (2021). Türkiye’de finansal sistemden sağlanan çeşitli getirilerin var modeli ile etkileşimlerinin analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (92), 183-206. https://doi.org/10.25095/mufad.947821
• Şeker, K. (2023; a). Döviz getirisinde haftanın günü etkisinin araştırılması: Türkiye örneği. Uluslararası Akademik Birikim Dergisi, 6(1). 1-18. https://akademikbirikimdergisi.com/index.php/uabd/article/view/78
• Şeker, K. (2023; b). Döviz kuru ile BISTde işlem gören sigorta şirketlerinin hisse senedi getirileri arasındaki oynaklık yayılımları: CCC-GARCH modeli (2002-2022), Editör: K. Şeker (Volatilite Analizleri), 1. Baskı, Gazi Kitabevi, Ankara.
• Şenol, Z., & Koç, S. (2022). Borsa, faiz, döviz kuru, altın, petrol ve bitcoin arasındaki volatilite yayılımları. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (35), 31-46. https://doi.org/10.18092/ulikidince.1036345
• Şişman, İ. (2020). 2 Yıllık tahvil faizinin BIST 100 endeksi üzerine etkisi ve aralarındaki nedensellik ilişkisinin incelenmesi. International Journal of Business and Economic Studies, 2(1), 24-32. https://dergipark.org.tr/en/pub/uiecd/issue/57330/741814
• Tian, S. & Hamori, S. (2016). Time-varying price shock transmission and volatility spillover in foreign exchange, bond, equity, and commodity markets: Evidence from the United States. The North American Journal of Economics and Finance, 38, 163-171. https://doi.org/10.1016/j.najef.2016.09.004
• Yaman, S., & Korkmaz, T. (2020). Döviz kurları ile BİST turizm endeksi getirileri arasındaki volatilite yayılım etkisinin belirlenmesi. Business and Economics Research Journal. 11(3), 681–702. DOI:10.20409/berj.2020.277
• Yavuz, H. H. (2012). Tahvil piyasası oynaklığının belirlenmesinde makroekonomik değişkenlerin oynaklığının analizi. Maliye ve Finans Yazıları, 1(96), 15-33.
• Yılmaz, Y., & Kılıç, E. (2022). Geleneksel yatırım araçları arasında getiri ve volatilite etkileşiminin Var-Egarch modeli ile analizi. Dicle Üniversitesi S B E D, (30), 1-14. https://dergipark.org.tr/en/pub/diclesosbed/issue/70823/1021463