Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

The Effect of Indicator Stock Exchange Index (Bist 100) on Macroeconomic Growth in Turkey: Midas Analysis

Yıl 2022, Cilt: 21 Sayı: 2, 824 - 839, 30.04.2022
https://doi.org/10.21547/jss.970442

Öz

In this study, it is aimed to examine the effect of the Indicator Stock Exchange Index (BIST100) on macroeconomic growth in Turkey between January 2005-November2020 periods. For this aim, as a growth indicator, the Gross Domestic Product data is included in the analysis on a quarterly basis. The Bist100 index was used monthly. The analysis was performed using the mixed data sampling method (MIDAS). Midas is a model proposal that allows the use of data in different frequencies. As a result of this study, it has been observed that there is a non-linear interaction between GDP (growth) and the Bist100 Index. The result of the analysis, it was seen that there could be an asymmetric relationship between Bist100 and GDP.

Kaynakça

  • Armesto, M. T., Engemann, K. M., & Owyang, M. T. (2010). Forecasting With Mixed Frequencies. Federal Reserve Bank Of St. Louis Review, , 521-536.
  • Alam, M., & Uddin, G. (2009). Relationship Between Interest Rate And Stock Price: Empirical Evidence From Developed And Developing Countries. International Journal Of Business And Management, 43-51.
  • Alam, N. (2020). Do Oıl Prıce Shock, And Other Macroeconomıc Varıables Affect The Stock Market: A Study Of The Saudı Stock Market. Humanities & Social Sciences Reviews, 1234-1242.
  • Al-Qawasmi, M. (2014). Forecasting Palestinian Gross Domestic Product Using Mixed Data Sampling. Birzeit.: Birzeit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsüs.S.7-24
  • Altınbaş, H., & Bişkin, O. T. (2015). Selecting Macroeconomic Influencers On Stock Markets By Using Feature Selection Algorithms. Procedia Economics And Finance , S.22-29.
  • Altınbaş, H., Kutay, N., & Akkaya, C. (2015). Makroekonomik Faktörlerin Hisse Senedi Piyasaları Üzerindeki Etkisi: Borsa İstanbul Üzerine Bir Uygulama. Ekonomi Ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 30-49.
  • Altıntaş, H. V. (2011). Türkiye’de Hisse Senedi Fiyatları Ve Makro Ekonomik Değişkenler Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi: 1987-2008”,. Anadolu International Conference İn Economics Iı, Eskişehir, 15-17 Haziran. Eskişehir,sS.1-7
  • Amarasinghe, A. (2015). Dynamic Relationship Between Interest Rate And Stock Price: Empirical Evidence From Colombo Stock Exchange. International Journal Of Business And Social Science, 92-97.
  • Andreou, E., & Ghysels, , E. (2010). Regression Models With Mixed Sampling Frequencies. Journal Of Econometrics.PP.246-261
  • Afşar, M., & Afşar, A. (2010). Finansal Ekonomi. Detay Yayıncılık.49-60
  • Demireli , E., Akkaya, G. C., & İbaş, E. (2010). Finansal Piyasa Etkinliği: S&P 500 Üzerine Bir Uygulama. C.Ü. İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 11(2), 53-54.
  • Dpt. (1995). Dünyada Küreselleşme Ve Bölgesel Bütünleşmeler Alt Komisyon Raporu. T.C. Başbakanlık Devlet Planlama Teşkilatı Müsteşarlığı Yayın No: Dpt: 2375 - Öık: 440.
  • Fedorova, E. A. (2010). Influence Of Macroeconomic Factors On The Russian Stock Market. Studies On Russian Economic Development, 165-168.
  • Fisher, S., & Startz, R. (2009). Macroeconomics. New-Jersey.: Pearson Yayınları.s.67-75
  • Ghysels, E. (2013). Matlab Toolbox For Mixed Sampling Frequency Data Analysis Using Mıdas Regression Models. New-York.: Federal Reserve Bank Publish.2-8
  • Ghysels, E., Santa-Clara, P., & Valkanov, R. (2004). The Mıdas Touch: Mixed Data Sampling Regression Models. Finance, 1-31 .
  • Ghysels, E., Santa-Clara, P., & Valkanov, R. (2006). Predicting Volatility: Getting The Most Out Of Return Data Sampled At Different Frequencies. Journal Of Econometrics,, 59-95.
  • Guliyev, H. (2018). Karma Frekanslı Verilerde Midas Regresyon Modellerinin Uygulanması: Türkiye’nin Ekonomik Büyüme Tahmini. Antalya: Akdeniz Üniversitesi.15-28
  • Hamrita , M. E., & Trifi, A. (2011). The Relationship Between Interest Rate, Exchange Rate And Stock Price:A Wavelet Analysis. International Journal Of Economics And Financial Issues , 220-228.
  • Kaplan, M. (2008). The Impact Of Stock Market On Real Economic Activity: Evidence From Turkey. Journal Of Applied Sciences.374-378
  • Körs, M. (2021). Finansal Piyasalarda Volatilite Tahmini: Midas Regresyon Yöntemiyle Bir Uygulama. Ankara: Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı.S.,48
  • Kuzu, S. (2017). Petrol Fiyatları Ve Bazı Makro Ekonomik Değişkenlerin Borsa İstanbul’da Yer Alan Bir Takım Endeksler Üzerindeki Etkisinin Araştırılması. Yönetim Ve Ekonomi, 579-599
  • Lee, J. W., & Brahmasrene, T. (2020). An Exploration Of Dynamic Relationships Between Macroeconomic Variables And Stock Prices İn Korea Revisited. Journal Of Asian Finance, Economics And Busines, 23-34.
  • Levine, R., & Zervos, S. (1998). “Stock Market Development And Long-Run Growth”. The American Economic Review(88), 537-558.
  • Marcellino, M. (1999). Some Consequences Of Temporal Aggregation İn Empirical Analysis. Journal Of Business & Economic Statistics, 129-136.
  • Münyas, T. (2015). Türkiye'de Sermaye Piyasanının Yapısı Ve İşleyişi. İstanbul: Ekin Yayınevi.S.45
  • Naik, P. K., & Padhi, P. (2012). The İmpact Of Macroeconomic Fundamentals On Stock Prices Revisited: An Evidence From Indian Data. Munich Personal Repec Archive, 1-24.
  • Özel, H. A. (2012, Bahar). Ekonomik Büyümenin Teorik Temelleri. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(1), 63-72.
  • Öztürk, F. (2016). Türkiye’de Hisse Senedi Fiyatları Ve Gsyih Arasındaki İlişkinin Analizi. Dergi Park Uluslararası Yönetim İktisat Ve İşletme Dergisi, 86 - 94.
  • Paul, A. S., & William, D. N. (1989). Economics. Singapore: Mcgraw-Hill Book 13. Edition.502
  • Poyraz, E., & Tepeli, Y. (2015). Seçilmiş Makro Ekonomik Göstergelerin Borsa İstanbul Xu100 Endeksi Üzerindeki Etkisinin Analizi. Paradoks Ekonomi, Sosyoloji Ve Politika Dergisi, 11, 102-128.
  • Sayılgan, G. (2017). İşletme Finansmanı. Siyasal Kitapevi.25-30
  • Schneider, G. E. (2003). Globalization And The Poorestof The Poor. Global Integration And The Development Process İn Sub-Saharan Africa. Journal Of International Managment, 419-425.
  • Seyidoğlu, H. (2006). İktisat Biliminin Temelleri. İstanbul: Güzem Can Yayınları No:21.
  • Soon, W. C., Hussin, M. Y., Muhammad, F., & Wahabd, N. A. (2020). Macroeconomıc Shocks And Leverage Effect On Malaysıan Islamıc Real Estate Investment Trust Stock Return. Journal Of Critical Reviews, 607.
  • Şengönül, A., Karadaş, H. A., & Koşaroğlu, Ş. M. (2018). Makroekonomik Değişkenler Ve Finansal Değişkenlerin Uzun Dönem İlişkisi: Svar Analizi. Bddkbankacılık Ve Finansal Piyasalar Dergisi, 63-85.
  • Şenol, Z. (2020). Covıd-19 Krizi Ve Finansal Piyasalar. Para Ve Finans. İçinde Iksad Publishing House.
  • Şüküroğlu, D., & Nalin, H. T. (2014). The Macroeconomic Determinants Of Stock Market Development İn Selected European Countries: Dynamic Panel Data Analysis. International Journal Of Economics And Finance, 6.64-70
  • Taner, B., & Akkaya, G. C. (2016). Sermaye Piyasası Faaliyet Alanı Ve Menkul Kıymetler. Ankara: Detay Yayıncılık 3. Baskı.3-11 Turan, T. (2008). İktisadi Büyüme Teorisine Giriş. İstanbul: Yalın Yayıncılık. 32
  • Unctad. (2020). Impact Of The Covıd-19 Pandemic On Global Fdı And Gvcs. Investment Trends Monitor.
  • Ünsal, E. (2005 ). Makro İktisat, S.14. Ankara: İmaj Yayıncılık 6. Basım.759

Türkiye’de Gösterge Borsa Endeksi’nin (Bist 100) Makroekonomik Büyümeye Etkisi: Midas Analizi

Yıl 2022, Cilt: 21 Sayı: 2, 824 - 839, 30.04.2022
https://doi.org/10.21547/jss.970442

Öz

Bu çalışmada, Ocak 2005-Kasım2020 dönemleri arasında Türkiye’de Gösterge Borsa Endeksi’nin (BİST100) makro ekonomik büyümeye etkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla büyüme göstergesi olarak Gayri Safi Yurt İçi Hasıla verileri çeyrek dönemlik olarak analize dahil edilmiştir. Bist100 endeksi ise aylık olarak kullanılmıştır. Analiz karma veri örnekleme metodu (MİDAS Mixed Data Sampling) kullanılarak yapılmıştır. Midas farklı frekanslardaki verilerin kullanımına olanak sağlayan bir model önerisidir. Bu çalışma sonucunda GSYH(büyüme) ile Bist100 Endeksi arasında doğrusal olmayan bir etkileşim olduğu görülmüştür. Analiz sonucunda Bist100 ile GSYH arasında asimetrik bir ilişkiden söz edilebileceği görülmüştür.

Kaynakça

  • Armesto, M. T., Engemann, K. M., & Owyang, M. T. (2010). Forecasting With Mixed Frequencies. Federal Reserve Bank Of St. Louis Review, , 521-536.
  • Alam, M., & Uddin, G. (2009). Relationship Between Interest Rate And Stock Price: Empirical Evidence From Developed And Developing Countries. International Journal Of Business And Management, 43-51.
  • Alam, N. (2020). Do Oıl Prıce Shock, And Other Macroeconomıc Varıables Affect The Stock Market: A Study Of The Saudı Stock Market. Humanities & Social Sciences Reviews, 1234-1242.
  • Al-Qawasmi, M. (2014). Forecasting Palestinian Gross Domestic Product Using Mixed Data Sampling. Birzeit.: Birzeit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsüs.S.7-24
  • Altınbaş, H., & Bişkin, O. T. (2015). Selecting Macroeconomic Influencers On Stock Markets By Using Feature Selection Algorithms. Procedia Economics And Finance , S.22-29.
  • Altınbaş, H., Kutay, N., & Akkaya, C. (2015). Makroekonomik Faktörlerin Hisse Senedi Piyasaları Üzerindeki Etkisi: Borsa İstanbul Üzerine Bir Uygulama. Ekonomi Ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 30-49.
  • Altıntaş, H. V. (2011). Türkiye’de Hisse Senedi Fiyatları Ve Makro Ekonomik Değişkenler Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi: 1987-2008”,. Anadolu International Conference İn Economics Iı, Eskişehir, 15-17 Haziran. Eskişehir,sS.1-7
  • Amarasinghe, A. (2015). Dynamic Relationship Between Interest Rate And Stock Price: Empirical Evidence From Colombo Stock Exchange. International Journal Of Business And Social Science, 92-97.
  • Andreou, E., & Ghysels, , E. (2010). Regression Models With Mixed Sampling Frequencies. Journal Of Econometrics.PP.246-261
  • Afşar, M., & Afşar, A. (2010). Finansal Ekonomi. Detay Yayıncılık.49-60
  • Demireli , E., Akkaya, G. C., & İbaş, E. (2010). Finansal Piyasa Etkinliği: S&P 500 Üzerine Bir Uygulama. C.Ü. İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 11(2), 53-54.
  • Dpt. (1995). Dünyada Küreselleşme Ve Bölgesel Bütünleşmeler Alt Komisyon Raporu. T.C. Başbakanlık Devlet Planlama Teşkilatı Müsteşarlığı Yayın No: Dpt: 2375 - Öık: 440.
  • Fedorova, E. A. (2010). Influence Of Macroeconomic Factors On The Russian Stock Market. Studies On Russian Economic Development, 165-168.
  • Fisher, S., & Startz, R. (2009). Macroeconomics. New-Jersey.: Pearson Yayınları.s.67-75
  • Ghysels, E. (2013). Matlab Toolbox For Mixed Sampling Frequency Data Analysis Using Mıdas Regression Models. New-York.: Federal Reserve Bank Publish.2-8
  • Ghysels, E., Santa-Clara, P., & Valkanov, R. (2004). The Mıdas Touch: Mixed Data Sampling Regression Models. Finance, 1-31 .
  • Ghysels, E., Santa-Clara, P., & Valkanov, R. (2006). Predicting Volatility: Getting The Most Out Of Return Data Sampled At Different Frequencies. Journal Of Econometrics,, 59-95.
  • Guliyev, H. (2018). Karma Frekanslı Verilerde Midas Regresyon Modellerinin Uygulanması: Türkiye’nin Ekonomik Büyüme Tahmini. Antalya: Akdeniz Üniversitesi.15-28
  • Hamrita , M. E., & Trifi, A. (2011). The Relationship Between Interest Rate, Exchange Rate And Stock Price:A Wavelet Analysis. International Journal Of Economics And Financial Issues , 220-228.
  • Kaplan, M. (2008). The Impact Of Stock Market On Real Economic Activity: Evidence From Turkey. Journal Of Applied Sciences.374-378
  • Körs, M. (2021). Finansal Piyasalarda Volatilite Tahmini: Midas Regresyon Yöntemiyle Bir Uygulama. Ankara: Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı.S.,48
  • Kuzu, S. (2017). Petrol Fiyatları Ve Bazı Makro Ekonomik Değişkenlerin Borsa İstanbul’da Yer Alan Bir Takım Endeksler Üzerindeki Etkisinin Araştırılması. Yönetim Ve Ekonomi, 579-599
  • Lee, J. W., & Brahmasrene, T. (2020). An Exploration Of Dynamic Relationships Between Macroeconomic Variables And Stock Prices İn Korea Revisited. Journal Of Asian Finance, Economics And Busines, 23-34.
  • Levine, R., & Zervos, S. (1998). “Stock Market Development And Long-Run Growth”. The American Economic Review(88), 537-558.
  • Marcellino, M. (1999). Some Consequences Of Temporal Aggregation İn Empirical Analysis. Journal Of Business & Economic Statistics, 129-136.
  • Münyas, T. (2015). Türkiye'de Sermaye Piyasanının Yapısı Ve İşleyişi. İstanbul: Ekin Yayınevi.S.45
  • Naik, P. K., & Padhi, P. (2012). The İmpact Of Macroeconomic Fundamentals On Stock Prices Revisited: An Evidence From Indian Data. Munich Personal Repec Archive, 1-24.
  • Özel, H. A. (2012, Bahar). Ekonomik Büyümenin Teorik Temelleri. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(1), 63-72.
  • Öztürk, F. (2016). Türkiye’de Hisse Senedi Fiyatları Ve Gsyih Arasındaki İlişkinin Analizi. Dergi Park Uluslararası Yönetim İktisat Ve İşletme Dergisi, 86 - 94.
  • Paul, A. S., & William, D. N. (1989). Economics. Singapore: Mcgraw-Hill Book 13. Edition.502
  • Poyraz, E., & Tepeli, Y. (2015). Seçilmiş Makro Ekonomik Göstergelerin Borsa İstanbul Xu100 Endeksi Üzerindeki Etkisinin Analizi. Paradoks Ekonomi, Sosyoloji Ve Politika Dergisi, 11, 102-128.
  • Sayılgan, G. (2017). İşletme Finansmanı. Siyasal Kitapevi.25-30
  • Schneider, G. E. (2003). Globalization And The Poorestof The Poor. Global Integration And The Development Process İn Sub-Saharan Africa. Journal Of International Managment, 419-425.
  • Seyidoğlu, H. (2006). İktisat Biliminin Temelleri. İstanbul: Güzem Can Yayınları No:21.
  • Soon, W. C., Hussin, M. Y., Muhammad, F., & Wahabd, N. A. (2020). Macroeconomıc Shocks And Leverage Effect On Malaysıan Islamıc Real Estate Investment Trust Stock Return. Journal Of Critical Reviews, 607.
  • Şengönül, A., Karadaş, H. A., & Koşaroğlu, Ş. M. (2018). Makroekonomik Değişkenler Ve Finansal Değişkenlerin Uzun Dönem İlişkisi: Svar Analizi. Bddkbankacılık Ve Finansal Piyasalar Dergisi, 63-85.
  • Şenol, Z. (2020). Covıd-19 Krizi Ve Finansal Piyasalar. Para Ve Finans. İçinde Iksad Publishing House.
  • Şüküroğlu, D., & Nalin, H. T. (2014). The Macroeconomic Determinants Of Stock Market Development İn Selected European Countries: Dynamic Panel Data Analysis. International Journal Of Economics And Finance, 6.64-70
  • Taner, B., & Akkaya, G. C. (2016). Sermaye Piyasası Faaliyet Alanı Ve Menkul Kıymetler. Ankara: Detay Yayıncılık 3. Baskı.3-11 Turan, T. (2008). İktisadi Büyüme Teorisine Giriş. İstanbul: Yalın Yayıncılık. 32
  • Unctad. (2020). Impact Of The Covıd-19 Pandemic On Global Fdı And Gvcs. Investment Trends Monitor.
  • Ünsal, E. (2005 ). Makro İktisat, S.14. Ankara: İmaj Yayıncılık 6. Basım.759
Toplam 41 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Finans
Bölüm İşletme Finans
Yazarlar

Filiz Kazaz 0000-0001-8324-5748

Erhan Demireli 0000-0002-4634-3864

Yayımlanma Tarihi 30 Nisan 2022
Gönderilme Tarihi 15 Aralık 2021
Kabul Tarihi 29 Mart 2022
Yayımlandığı Sayı Yıl 2022 Cilt: 21 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Kazaz, F., & Demireli, E. (2022). Türkiye’de Gösterge Borsa Endeksi’nin (Bist 100) Makroekonomik Büyümeye Etkisi: Midas Analizi. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 21(2), 824-839. https://doi.org/10.21547/jss.970442