Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Global İslâmi Hisse Senedi Endekslerinin Markov Rejim Değişim Modeli İle İncelenmesi

Yıl 2024, , 78 - 98, 15.06.2024
https://doi.org/10.52637/kiid.1353329

Öz

İslâmi Endeksler veya Türkiye’deki adlandırmayla Katılım Endeksleri; İslâm hukukuna uygun olarak mal, hizmet üretimi ve ticaretini yapan şirketlerin hisse senetlerinin yer aldığı endekslerdir. Oluşturulan bu endeksler, dinî hassasiyetlerinden ötürü geleneksel sermaye piyasasına yatırım yapmaktan kaçınan yatırımcılara alternatif olması amacıyla geliştirilmiş yatırım fonlarıdır. Müslüman yatırımcılar, hisse senedi piyasasına 20. yüzyıl sonuna kadar mesafeli durmuştur. Ancak ilerleyen safhalarda İslâm Hukuku âlimleri tarafından piyasalarda yatırım yapılmasına olanak sağlayacak belirli kriterler geliştirilerek İslâmi açıdan uygun hisse senetleri listelenmeye başlamıştır. Bu kapsamda belirlenen endeksler Şeria veya İslâmi Endeks olarak adlandırılmıştır. 1998 yılında Financial Times Stock Exchange Shariah World Index (FTSE) ile başlayan İslâmi Endekslerin sayısı giderek artmaktadır. Türkiye’de ilk defa 2011 yılında özel bir şirket (Bizim Menkul Değeler - BMD) tarafından FTSE, MSCI, STOXX, S&P ve Dow Jones İslâmi hisse senedi piyasası kriterlerine benzer biçimde Katılım Endeksi oluşturulmuştur. Endeks kriterleri “Faaliyet” ve “Finansal” kriterler olarak iki başlık altında belirlenmiştir. Faaliyet kriterlerine göre ana faaliyet konusu İslâm dininin yasak kıldığı; reklam ve medya, yetişkin eğlencesi, alkol, sinema, klonlama, konvansiyonel finans, eğlence, kumar, oteller, müzik, domuzla ilgili ürünler, tütün, altın ve gümüş ticareti, silahlar ve savunma alanında ticari faaliyette bulunan şirketler İslâmi Endekste yer alamazlar. İslâmi Endekslerin finansal kriterleri ise genel olarak faizli borçlanma oranı, alacaklar oranı, faiz getirili yatırımlar oranı ve haram faaliyetlerden gelirler oranından oluşmaktadır. Finansal kriterler aşamasında bir şirketin ana faaliyet konusu şer’î açıdan uygun olsa bile belirlenmiş olan finansal sınırlar (zarurete binaen) içerisinde kalması gerekmektedir. Örneğin; gıda sektöründe faaliyet gösteren bir şirketin faaliyet konusu şer’î açıdan uygunken şirketin yüksek oranda faiz karşılığı borçlanarak kendini finanse etmesi, yüksek oranda faiz getirili menkul kıymete sahip olması veya toplam gelirleri içerisinde meşru olmayan gelirleri oranının %5’i geçmesi halinde endekse giremeyecektir. Bu ve benzeri durumlarda kriterleri karşılamayan şirketler İslâmi açıdan yatırım yapılması uygun olmayan şirketler olarak kabul edilmekte ve endekse alınmamaktadır. İslâmi endeksler ile ilgili kriterler ve farklı endekslerin karşılaştırmalı tabloları metin içerisinde gösterilmiştir. Borsa İstanbul (BİST) hisse senedi piyasasında bu kriterlere uyan şirketler Katılım Endeksinde listelenerek Türkiye’de İslâmi hassasiyete sahip yatırımcıya alternatif olarak sunulmaktadır. İlk defa 2011 yılında hesaplanmaya başlanan Katılım Endeksi bugün itibariyle BİST tarafından 6 farklı türde hesaplanmaktadır. Bunlar; Katılım 30, Katılım 50, Katılım 100, Katılım Sürdürülebilirlik, Katılım Tüm ve Katılım Temettü Endeksleridir. Bu çalışmada, uluslararası İslâmi endekslere ve Türkiye’de Katılım endeksine yatırım yapan yatırımcıların finansal kararları arasında bir bağlantı veya etkileşim olup olmadığının tespit edilmesi amaçlanmıştır. Literatür incelendiğinde Katılım endeksi ve uluslararası İslâmi endeksler arasındaki etkileşimi inceleyen sınırlı sayıda çalışma olduğu görülmüştür. Bu nedenle araştırmamızın yatırımcılara yol göstereceği ve literatüre katkı sağlayacağı dünüşülmektedir. Çalışmada, Dow Jones Islamic Market Turkey Indeks, Dow Jones Word Islamic Market Indeks, Financial Times Stock Exchange Shariah World Indeks, Morgan Stanly Word Islamic Indeks ve Standart and Poors Global Shriah Indeks’inin 14.10.2013 - 26.05.2023 arası dönemde 2.330 günlük verilerine Markov Rejim Değişim Analizi uygulanmıştır. Markov Rejim Değişim analizi sonuçlarına göre; S&P’nin Türkiye Katılım Endeksi üzerinde yüksek ve düşük rejimde anlamlı bir etkisinin olmadığı ancak Dow Jones ve MSCI’nin Türkiye Katılım Endeksi üzerine her iki rejimde de istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olduğu sonucuna ulaşılmıştır. FTSE’nin ise Türkiye Katılım Endeksi üzerine istatistiksel olarak düşük rejimde etkisi tespit edilirken yüksek rejimde anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmüştür. Ek olarak Katılım Endeksi, Dow Jones, FTSE ve MSCI İslâmi Endekslerinin %99, S&P’nin ise %98 oranda yüksek rejime sahip oldukları tespit edilmiştir. Endeksler günü yükseliş trendiyle yatırımcısına kâr getirisiyle kapattıysa ertesi günde yaklaşık %99 ihtimalle yine getiri sağlayacağı ancak %1’den daha az bir ihtimalle ise düşük rejime geçebilme ihtimaline sahip oldukları anlaşılmıştır. İslâmi Endekslerin düşük rejime sahip olduklarında ise bir sonraki gün %99 ihtimalle düşük rejimde kalmaya devam edecekleri görülmüştür. Bulgular literatürdeki az sayıdaki çalışmayla paralellik göstermektedir. Ampirik sonuçlar İslâmi Endekslerin aralarında güçlü bir etkileşim olduğunu ortaya koymaktadır.

Kaynakça

  • Adamsson, Hampus. Essays on Islamic Equity Investing. University of St Andrews, Thesis, 2015. https://research-repository.st-andrews.ac.uk/handle/10023/7800
  • Baykut, Ender - Kula, Veysel. “BIST Banka Endeksi’nin (XBANK) Volatilite Yapısının Markov Rejim Değişimi GARCH Modeli (MSGARCH) ile Analizi”. Bankacılar 28/102 (2017), 89-110.
  • Bayrac, Naci - Dogan, Emrah. EY International Congress on Economics II (EYC2015), November 5-6, 2015, Ankara, Turkey. “Türkiye’de Enerji Tüketiminin Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkileri: Markov Switching Yaklaşımı”. EY International Congress on Economics II (EYC2015), November 5-6, 2015, Ankara, Turkey. https://ideas.repec.org//p/eyd/cp2015/10.html
  • Bildirici, Melike - Bozoklu, Umit. Koç University-TUSIAD Economic Research Forum Working Papers. “Beklentilerin Ekonomi Uzerine Etkileri: MS-VAR Yaklasimi”. Koç University-TUSIAD Economic Research Forum Working Papers, 1-40.
  • Bugan, Mehmet Fatih vd. “Emerging Market Portfolios and Islamic Financial Markets: Diversification Benefits and Safe Havens”. Borsa Istanbul Review 22/1 (Ocak 2022), 77-91. https://doi.org/10.1016/j.bir.2021.01.007
  • Bülbül, Hoşeng - Akgül, İşıl. “Türkiye Finansal Stres Endeksi ve Markov Rejim Değişim Modeli ile Yüksek Stres Dönemlerinin Belirlenmesi”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 13/3 (31 Aralık 2018), 125-140. https://doi.org/10.17153/oguiibf.427265
  • Canbaz, Muhammet Fatih vd. Katılım Endeksi ve Dünya İslâmi Endeks Normlarının Kıyaslanması & Comparison of Participation Index Criteria and World Islamic Indices Criteria, 2019. www.incescongress.com
  • Cergi̇bozan, Raif - Ari, Ali. “Türkiye’deki Banka Krizlerine Yönelik Ekonometrik Bir Yaklaşım: Markov Rejim Değişim Modeli”. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 39/1 (20 Temmuz 2017), 47-64. https://doi.org/10.14780/muiibd.329728
  • Cevik, Emrah Ismail - Bugan, Mehmet Fatih. “Regime-Dependent Relation between Islamic and Conventional Financial Markets”. Borsa Istanbul Review 18/2 (Haziran 2018), 114-121. https://doi.org/10.1016/j.bir.2017.11.001
  • Çam, Salih - Kiliç, Süleyman Bilgin. “Altın Fiyatı Günlük Getirilerinin Yapay Sinir Ağları Algoritması Ve Markov Zincirleri Modelleri İle Tahmini”. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 681-694. https://doi.org/10.18092/ulikidince.347048
  • Çayir, Mustafa vd. “Tcmb, Fed Ve Ecb Para Politikalarının Türk Bankacılık Sektörü Performansı Üzerindeki Etkileri: Markov Swıtchıng Yaklaşımı (2002-2013)”. Maliye ve Finans Yazıları 1/104 (19 Aralık 2015), 9-24.
  • Çevi̇k, Emrah İsmail vd. “ABD, Almanya ve Türkiye Hisse Senedi Piyasaları Arasındaki İlişkinin MS-VAR Model ile Analizi”. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi 6/1 (01 Haziran 2012), 133-156.
  • Çevi̇k, Emrah İsmail. “Borsa İstanbul Zayıf Formda Etkin mi? Markov-Switching ADF Testi Yaklaşımı”. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi 12/2 (01 Aralık 2018), 9-30.
  • Enisan, Akinlo A. “Determınants Of Foreıgn Dırect Investment In Nıgerıa: A Markov Regıme-Swıtchıng Approach”. Review of Innovation and Competitiveness : A Journal of Economic and Social Research 3/1 (28 Nisan 2017), 21-48. https://doi.org/10.32728/ric.2017.31/2
  • Ghorbel, Achraf - Jeribi, Ahmed. “Contagion of COVID-19 pandemic between oil and financial assets: the evidence of multivariate Markov switching GARCH models”. Journal of Investment Compliance 22/2 (01 Ocak 2021), 151-169. https://doi.org/10.1108/JOIC-01-2021-0001
  • Hamilton, James D. “A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle”. Econometrica 57/2 (1989), 357-384. https://doi.org/10.2307/1912559
  • Hati̇poğlu, Mercan. “Seçilmiş İslâm Ülkeleri İçin Satın Alma Gücü Paritesinin Geçerliliği Üzerine Bir Çalışma”. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi 6/1 (15 Ocak 2019), 53-62. https://doi.org/10.17541/optimum.471692
  • Koy, Ayben. “Borsa İstanbul’un Doğrusal Olmayan Dinamiklerinin Markov Rejim Değişim Modelleriyle Açıklanması”. 176-180. Gaziantep, 2016. https://avesis.ticaret.edu.tr/yayin/a54fbcc0-47a7-4db7-9226-122929755733/borsa-istanbul-un-dogrusal-olmayan-dinamiklerinin-markov-rejim-degisim-modelleriyle-aciklanmasi
  • Koy, Ayben. Regime Related Volatility in Oil Futures Prices (SSRN Scholarly Paper, 01 Nisan 2018). Social Science Research Network, 175-184. Erişim 30 Ağustos 2023. https://doi.org/10.2139/ssrn.3216428
  • Koy, Ayben vd. “Uluslararası Kıymetli Metal Piyasalarının Rejim Dinamikleri”. Maliye ve Finans Yazıları 1/107 (18 Nisan 2017), 26-40. https://doi.org/10.33203/mfy.307172
  • Koy, Ayben - Karaca, Süleyman Serdar. “Daralma Ve Genişleme Dönemlerinde Uluslararası Portföy Yatırımları Nasıl Etkileniyor? Türkiye Örneği”. Öneri Dergisi 13/50 (01 Temmuz 2018), 90-105. https://doi.org/10.14783/maruoneri.v13i38778.342724
  • Krolzig, Hans-Martin. “Markov-Switching Procedures for Dating the Euro-Zone Business Cycle”. Vierteljahrshefte zur Wirtschaftsforschung / Quarterly Journal of Economic Research 70/3 (2001), 339-351.
  • Krolzig, Hans-Martin. “Predicting Markov-Switching Vector Autoregressive Processes Working Paper”. Journal of Forecasting, 1-30.
  • Kuan, Chung-Ming. “Lecture on the markov switching model”. Institute of Economics Academia Sinica, 1-38.
  • Mahmoudi, Mohammadreza - Ghaneei, Hana. “Detection of structural regimes and analyzing the impact of crude oil market on Canadian stock market: Markov regime-switching approach”. Studies in Economics and Finance 39/4 (01 Ocak 2022), 722-734. https://doi.org/10.1108/SEF-09-2021-0352
  • Mathlouthi, Fatma - Bahloul, Slah. “Co-movement and causal relationships between conventional and Islamic stock market returns under regime-switching framework”. Journal of Capital Markets Studies 6/2 (01 Ocak 2022), 166-184. https://doi.org/10.1108/JCMS-02-2022-0008
  • Nunian, Mohd Azizi Amin vd. “Modelling Foreign Exchange Rates: A Comparison between Markov-Switching and Markov-Switching GARCH”. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 20/2 (01 Kasım 2020), 917-923. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v20.i2.pp917-923
  • Söylemez, Yakup. “Gelişmekte Olan Ülkelerin Banka Endekslerindeki Rejim Değişikliklerinin Analizi”. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi 12/23 (31 Temmuz 2020), 585-608. https://doi.org/10.14784/marufacd.785261
  • Tırman, Nurullah - Keçeci, İbrahim. "Katılım-esaslı Yatırım Fonlarında Oluşan Mahzurlu Gelirlerin Sosyal Yardım Faaliyetlerine Aktarılmasına İlişkin Bir Öneri”, Kocatepe İslami İlimler Dergisi 6/Özel Sayı (15 Ekim 2023),303-319. https://doi.org/10.52637/kiid.1352980
  • Ülev, Salih - Özdemir, Mücahit. “Katılım Endeksi ile Piyasa Faiz Oranları Arasındaki Nedensellik İlişkisi”, 2015.
  • Yildirim, Ramazan - Ilhan, Bilal. MPRA Paper. “Fıkhi Filtreleme Metodolojisi - Yeni Bir Fıkhi Yaklaşım<BR>[Shari’ah Screening Methodology - New Shari’ah Compliant Approach”]”. MPRA Paper. https://ideas.repec.org//p/pra/mprapa/90417.html

Analysis of Global Islamic Stock Indices with Markov-Switching

Yıl 2024, , 78 - 98, 15.06.2024
https://doi.org/10.52637/kiid.1353329

Öz

Islamic Indexes, or as they are known in Turkey, Participation Indexes, are indexes that include the stocks of companies that engage in the production and trade of goods and services in accordance with Islamic law. These indexes are investment funds developed as an alternative to investors who avoid investing in the traditional capital market due to their religious sensitivities. Muslim investors were initially cautious about the stock market until the end of the 20th century. However, over time, specific criteria were developed by Islamic jurists to allow investment in the markets, and lists of Sharia-compliant stocks began to emerge. In this context, the indexes that were established were called Sharia or Islamic Indexes. The number of Islamic Indexes has been increasing since the launch of the Financial Times Stock Exchange Shariah World Index (FTSE) in 1998. In Turkey, for the first time in 2011, a private company (Bizim Menkul Değerler - BMD) created the Participation Index, which is similar to the criteria of FTSE, MSCI, STOXX, S&P, and Dow Jones Islamic stock market criteria. The index criteria are divided into two main categories: "Activity" and "Financial" criteria. According to the Activity criteria, companies engaged in activities that are prohibited by Islamic law, such as advertising and media, adult entertainment, alcohol, cinema, cloning, conventional finance, entertainment, gambling, hotels, music, pork-related products, tobacco, gold and silver trading, weapons, and defense-related commercial activities, cannot be included in the Islamic Index. The financial criteria for Islamic Indexes generally include interest-bearing debt ratio, accounts receivable ratio, interest-yielding investment ratio, and the ratio of income from forbidden activities. Even if a company's main activity is considered permissible in Sharia, it must remain within the specified financial limits in the financial criteria stage. For example, if a company in the food sector has a Sharia-compliant main activity but heavily relies on interest-bearing debt for financing, has a significant amount of interest-yielding securities, or if more than 5% of its total income comes from prohibited sources, it will not be included in the index. Companies that do not meet these criteria are considered unsuitable for Islamic investment and are not included in the index. The criteria and comparative tables of different Islamic indexes are shown in the text. In the Borsa Istanbul (BIST) stock market, companies that meet these criteria are listed in the Participation Index, providing an alternative for investors in Turkey with Islamic sensitivities. The Participation Index, which was first starded to be calculated in 2011, is currently calculated by BIST in six different categories. These are: Participation 30, Participation 50, Participation 100, Participation Sustainability, Participation All and Participation Dividend Index. This study aimed to determine whether there is a connection or interaction between international Islamic indexes and the Participation index in Turkey among investors who invest in Islamic indexes and the financial decisions they make. A review of the literature revealed a limited number of studies examining the interaction between the Participation index and international Islamic indexes. Therefore, our research is considered important as it is expected to contribute to investors and the literature. In this study, a Markov Regime Switching Analysis was applied to the 2,330 daily data of the Dow Jones Islamic Market Turkey Index, Dow Jones World Islamic Market Index, Financial Times Stock Exchange Shariah World Index, Morgan Stanley World Islamic Index, and Standard and Poor's Global Sharia Index for the period between 14.10.2013 and 26.05.2023. According to the results of the Markov Regime Switching analysis, it was determined that S&P does not have a significant impact on the Turkey Participation Index in either the high or low regimes, while Dow Jones and MSCI have a statistically significant impact on the Turkey Participation Index in both regimes. FTSE was found to have an impact on the Participation Index in the low regime but not in the high regime. Additionally, it was determined that the Participation Index, Dow Jones, FTSE, and MSCI Islamic Indexes have a 99% high regime, while S&P has a 98% high regime. It was understood that if the indexes closed the day with an upward trend, there is approximately a 99% chance that they would provide returns the next day, with a probability of transitioning to the low regime of less than 1%. When Islamic Indexes are in the low regime, it was found that there is a 99% chance that they will continue to stay in the low regime the next day. The findings are parallel to the limited number of studies in the literature.

Kaynakça

  • Adamsson, Hampus. Essays on Islamic Equity Investing. University of St Andrews, Thesis, 2015. https://research-repository.st-andrews.ac.uk/handle/10023/7800
  • Baykut, Ender - Kula, Veysel. “BIST Banka Endeksi’nin (XBANK) Volatilite Yapısının Markov Rejim Değişimi GARCH Modeli (MSGARCH) ile Analizi”. Bankacılar 28/102 (2017), 89-110.
  • Bayrac, Naci - Dogan, Emrah. EY International Congress on Economics II (EYC2015), November 5-6, 2015, Ankara, Turkey. “Türkiye’de Enerji Tüketiminin Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkileri: Markov Switching Yaklaşımı”. EY International Congress on Economics II (EYC2015), November 5-6, 2015, Ankara, Turkey. https://ideas.repec.org//p/eyd/cp2015/10.html
  • Bildirici, Melike - Bozoklu, Umit. Koç University-TUSIAD Economic Research Forum Working Papers. “Beklentilerin Ekonomi Uzerine Etkileri: MS-VAR Yaklasimi”. Koç University-TUSIAD Economic Research Forum Working Papers, 1-40.
  • Bugan, Mehmet Fatih vd. “Emerging Market Portfolios and Islamic Financial Markets: Diversification Benefits and Safe Havens”. Borsa Istanbul Review 22/1 (Ocak 2022), 77-91. https://doi.org/10.1016/j.bir.2021.01.007
  • Bülbül, Hoşeng - Akgül, İşıl. “Türkiye Finansal Stres Endeksi ve Markov Rejim Değişim Modeli ile Yüksek Stres Dönemlerinin Belirlenmesi”. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 13/3 (31 Aralık 2018), 125-140. https://doi.org/10.17153/oguiibf.427265
  • Canbaz, Muhammet Fatih vd. Katılım Endeksi ve Dünya İslâmi Endeks Normlarının Kıyaslanması & Comparison of Participation Index Criteria and World Islamic Indices Criteria, 2019. www.incescongress.com
  • Cergi̇bozan, Raif - Ari, Ali. “Türkiye’deki Banka Krizlerine Yönelik Ekonometrik Bir Yaklaşım: Markov Rejim Değişim Modeli”. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 39/1 (20 Temmuz 2017), 47-64. https://doi.org/10.14780/muiibd.329728
  • Cevik, Emrah Ismail - Bugan, Mehmet Fatih. “Regime-Dependent Relation between Islamic and Conventional Financial Markets”. Borsa Istanbul Review 18/2 (Haziran 2018), 114-121. https://doi.org/10.1016/j.bir.2017.11.001
  • Çam, Salih - Kiliç, Süleyman Bilgin. “Altın Fiyatı Günlük Getirilerinin Yapay Sinir Ağları Algoritması Ve Markov Zincirleri Modelleri İle Tahmini”. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 681-694. https://doi.org/10.18092/ulikidince.347048
  • Çayir, Mustafa vd. “Tcmb, Fed Ve Ecb Para Politikalarının Türk Bankacılık Sektörü Performansı Üzerindeki Etkileri: Markov Swıtchıng Yaklaşımı (2002-2013)”. Maliye ve Finans Yazıları 1/104 (19 Aralık 2015), 9-24.
  • Çevi̇k, Emrah İsmail vd. “ABD, Almanya ve Türkiye Hisse Senedi Piyasaları Arasındaki İlişkinin MS-VAR Model ile Analizi”. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi 6/1 (01 Haziran 2012), 133-156.
  • Çevi̇k, Emrah İsmail. “Borsa İstanbul Zayıf Formda Etkin mi? Markov-Switching ADF Testi Yaklaşımı”. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi 12/2 (01 Aralık 2018), 9-30.
  • Enisan, Akinlo A. “Determınants Of Foreıgn Dırect Investment In Nıgerıa: A Markov Regıme-Swıtchıng Approach”. Review of Innovation and Competitiveness : A Journal of Economic and Social Research 3/1 (28 Nisan 2017), 21-48. https://doi.org/10.32728/ric.2017.31/2
  • Ghorbel, Achraf - Jeribi, Ahmed. “Contagion of COVID-19 pandemic between oil and financial assets: the evidence of multivariate Markov switching GARCH models”. Journal of Investment Compliance 22/2 (01 Ocak 2021), 151-169. https://doi.org/10.1108/JOIC-01-2021-0001
  • Hamilton, James D. “A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle”. Econometrica 57/2 (1989), 357-384. https://doi.org/10.2307/1912559
  • Hati̇poğlu, Mercan. “Seçilmiş İslâm Ülkeleri İçin Satın Alma Gücü Paritesinin Geçerliliği Üzerine Bir Çalışma”. Optimum Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi 6/1 (15 Ocak 2019), 53-62. https://doi.org/10.17541/optimum.471692
  • Koy, Ayben. “Borsa İstanbul’un Doğrusal Olmayan Dinamiklerinin Markov Rejim Değişim Modelleriyle Açıklanması”. 176-180. Gaziantep, 2016. https://avesis.ticaret.edu.tr/yayin/a54fbcc0-47a7-4db7-9226-122929755733/borsa-istanbul-un-dogrusal-olmayan-dinamiklerinin-markov-rejim-degisim-modelleriyle-aciklanmasi
  • Koy, Ayben. Regime Related Volatility in Oil Futures Prices (SSRN Scholarly Paper, 01 Nisan 2018). Social Science Research Network, 175-184. Erişim 30 Ağustos 2023. https://doi.org/10.2139/ssrn.3216428
  • Koy, Ayben vd. “Uluslararası Kıymetli Metal Piyasalarının Rejim Dinamikleri”. Maliye ve Finans Yazıları 1/107 (18 Nisan 2017), 26-40. https://doi.org/10.33203/mfy.307172
  • Koy, Ayben - Karaca, Süleyman Serdar. “Daralma Ve Genişleme Dönemlerinde Uluslararası Portföy Yatırımları Nasıl Etkileniyor? Türkiye Örneği”. Öneri Dergisi 13/50 (01 Temmuz 2018), 90-105. https://doi.org/10.14783/maruoneri.v13i38778.342724
  • Krolzig, Hans-Martin. “Markov-Switching Procedures for Dating the Euro-Zone Business Cycle”. Vierteljahrshefte zur Wirtschaftsforschung / Quarterly Journal of Economic Research 70/3 (2001), 339-351.
  • Krolzig, Hans-Martin. “Predicting Markov-Switching Vector Autoregressive Processes Working Paper”. Journal of Forecasting, 1-30.
  • Kuan, Chung-Ming. “Lecture on the markov switching model”. Institute of Economics Academia Sinica, 1-38.
  • Mahmoudi, Mohammadreza - Ghaneei, Hana. “Detection of structural regimes and analyzing the impact of crude oil market on Canadian stock market: Markov regime-switching approach”. Studies in Economics and Finance 39/4 (01 Ocak 2022), 722-734. https://doi.org/10.1108/SEF-09-2021-0352
  • Mathlouthi, Fatma - Bahloul, Slah. “Co-movement and causal relationships between conventional and Islamic stock market returns under regime-switching framework”. Journal of Capital Markets Studies 6/2 (01 Ocak 2022), 166-184. https://doi.org/10.1108/JCMS-02-2022-0008
  • Nunian, Mohd Azizi Amin vd. “Modelling Foreign Exchange Rates: A Comparison between Markov-Switching and Markov-Switching GARCH”. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 20/2 (01 Kasım 2020), 917-923. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v20.i2.pp917-923
  • Söylemez, Yakup. “Gelişmekte Olan Ülkelerin Banka Endekslerindeki Rejim Değişikliklerinin Analizi”. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi 12/23 (31 Temmuz 2020), 585-608. https://doi.org/10.14784/marufacd.785261
  • Tırman, Nurullah - Keçeci, İbrahim. "Katılım-esaslı Yatırım Fonlarında Oluşan Mahzurlu Gelirlerin Sosyal Yardım Faaliyetlerine Aktarılmasına İlişkin Bir Öneri”, Kocatepe İslami İlimler Dergisi 6/Özel Sayı (15 Ekim 2023),303-319. https://doi.org/10.52637/kiid.1352980
  • Ülev, Salih - Özdemir, Mücahit. “Katılım Endeksi ile Piyasa Faiz Oranları Arasındaki Nedensellik İlişkisi”, 2015.
  • Yildirim, Ramazan - Ilhan, Bilal. MPRA Paper. “Fıkhi Filtreleme Metodolojisi - Yeni Bir Fıkhi Yaklaşım<BR>[Shari’ah Screening Methodology - New Shari’ah Compliant Approach”]”. MPRA Paper. https://ideas.repec.org//p/pra/mprapa/90417.html
Toplam 31 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular İslam Finansı
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Doğan Öztürk 0000-0001-8672-0436

Şuayıp Özdemir 0000-0002-6799-8480

Erken Görünüm Tarihi 12 Haziran 2024
Yayımlanma Tarihi 15 Haziran 2024
Gönderilme Tarihi 31 Ağustos 2023
Yayımlandığı Sayı Yıl 2024

Kaynak Göster

APA Öztürk, D., & Özdemir, Ş. (2024). Global İslâmi Hisse Senedi Endekslerinin Markov Rejim Değişim Modeli İle İncelenmesi. Kocatepe İslami İlimler Dergisi, 7(1), 78-98. https://doi.org/10.52637/kiid.1353329
AMA Öztürk D, Özdemir Ş. Global İslâmi Hisse Senedi Endekslerinin Markov Rejim Değişim Modeli İle İncelenmesi. Kocatepe İslami İlimler Dergisi. Haziran 2024;7(1):78-98. doi:10.52637/kiid.1353329
Chicago Öztürk, Doğan, ve Şuayıp Özdemir. “Global İslâmi Hisse Senedi Endekslerinin Markov Rejim Değişim Modeli İle İncelenmesi”. Kocatepe İslami İlimler Dergisi 7, sy. 1 (Haziran 2024): 78-98. https://doi.org/10.52637/kiid.1353329.
EndNote Öztürk D, Özdemir Ş (01 Haziran 2024) Global İslâmi Hisse Senedi Endekslerinin Markov Rejim Değişim Modeli İle İncelenmesi. Kocatepe İslami İlimler Dergisi 7 1 78–98.
IEEE D. Öztürk ve Ş. Özdemir, “Global İslâmi Hisse Senedi Endekslerinin Markov Rejim Değişim Modeli İle İncelenmesi”, Kocatepe İslami İlimler Dergisi, c. 7, sy. 1, ss. 78–98, 2024, doi: 10.52637/kiid.1353329.
ISNAD Öztürk, Doğan - Özdemir, Şuayıp. “Global İslâmi Hisse Senedi Endekslerinin Markov Rejim Değişim Modeli İle İncelenmesi”. Kocatepe İslami İlimler Dergisi 7/1 (Haziran 2024), 78-98. https://doi.org/10.52637/kiid.1353329.
JAMA Öztürk D, Özdemir Ş. Global İslâmi Hisse Senedi Endekslerinin Markov Rejim Değişim Modeli İle İncelenmesi. Kocatepe İslami İlimler Dergisi. 2024;7:78–98.
MLA Öztürk, Doğan ve Şuayıp Özdemir. “Global İslâmi Hisse Senedi Endekslerinin Markov Rejim Değişim Modeli İle İncelenmesi”. Kocatepe İslami İlimler Dergisi, c. 7, sy. 1, 2024, ss. 78-98, doi:10.52637/kiid.1353329.
Vancouver Öztürk D, Özdemir Ş. Global İslâmi Hisse Senedi Endekslerinin Markov Rejim Değişim Modeli İle İncelenmesi. Kocatepe İslami İlimler Dergisi. 2024;7(1):78-9.