DOLAR VE EURO KURUNDAKİ DEĞİŞİMLERİN ANTALYA ŞEHİR ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİNİN İNCELENMESİ: ÇOK DEĞİŞKENLİ VAR-EGARCH UYGULAMASI

Öz

Borsa İstanbul bünyesinde yatırım amaçlı pek çok hisse senedi endeksi hesaplanmaktadır. Bu kapsamda Borsa İstanbul tarafından finans alanı için BİST pay endeksleri arasında şehir endeksleri oluşturulmuştur. BİST Şehir Endeksleri bulunduğu bölgedeki kalkınma durumunun yanı sıra yatırım yapmak isteyen kesime yol gösterici nitelikte bir özelliğe sahiptir. Borsada işlem gören şehir endeksleri Ulusal borsalarda işlem gören birçok endekste olduğu gibi döviz kurundaki meydana gelen değişimlerden etkilenmektedir. Bu durumdan hareketle çalışmada, BİST Şehir Endekslerinden biri olan Antalya endeksinin 02.01.2014-25.12.2019 dönemi arasındaki günlük kapanış verileri ile döviz kuru arasındaki getiri ve volatilite yayılımı çok değişkenli VAR-EGARCH yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışmada kurulan varyans denklemi ve ortalama varyans denklemi sonuçlarına göre her iki döviz kurundan Antalya şehir endeki üzerine istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar gerçekleştirdiği görülürken, ayrıca pozitif şokların negatif şoklarda daha baskın olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• BİST Şehir Endeksleri
• Döviz Kurları
• Çok Değişkenli VAR-EGARCH

INVESTIGATION OF THE EFFECT OF CHANGES IN THE DOLLAR AND EURO COURSE ON THE ANTALYA CITY INDEX: AN APPLICATION OF THE MULTIVARIATE VAR-EGARCH

Öz

Many stock indexes have been calculated within Borsa İstanbul for investment purposes. Therefore, Borsa Istanbul created city indices among the BIST share indices for the financial field. In addition to its contribution to the development in the region where BIST City Indices are located, it has a feature that guides the people who want to invest. City indices traded on the stock exchange are affected by the changes in the exchange rate as in many indices traded on the national stock exchanges. Based on this situation, the return and volatility spillovers between the daily closing data between the period of 02.01.2014-25.12.2019 and the exchange rate were analyzed using the multivariate VAR-EGARCH method. According to the results of the variance equation and the mean variance equation established in the study, While it was seen that both of the Exchange rates it performed statistically significant results on Antalya city index, it was also determined that positive shocks were more dominant in negative shocks.

Anahtar Kelimeler

• BIST City Indices
• Exchange Rates
• Multivariate VAR-EGARCH

Kaynakça

1. Aşkın, Öyküm Esra ve Büyüklü, Ali Hakan (2014), “Testing the Calendar Anomalies for BIST City Indexes with Symmetric and Asymmetric GARCH Models”, İktisat İşletme ve Finans, 29 (336), ss.59-82.
2. Atakan, Tülin (2009), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Değişkenliğin (Volatilitenin) ARCH-GARCH Yöntemleri ile Modellenmesi”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi, 62, ss. 48-61.
3. Bayramoğlu, Mehmet Fatih ve Pekkaya, Mehmet (2010), “İMKB Tarafından Hesaplanan Endekslerde Yeni Gelişmeler ve İMKB Şehir Endeksleri”, MUFAD Journal, 45(2010), ss.200-215.
4. Bollerslev, Tim (1986), “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”, Journal of Econometrics, 31(1986), ss. 307-327.
5. Çil Yavuz, Nilgün (2004), “Durağanlığın Belirlenmesinde KPSS ve ADF Testleri: İMKB Ulusal-100 Endeksi ile İlgili Bir Uygulama”, İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Mecmuası, 54(1), ss. 239-564.
6. Davaslıgil Atmaca, Verda (2018), “BİST şehir endeksleri oynaklığının DCC-GARCH model ile analizi”, Yönetim Bilimleri Dergisi, 16(31), ss. 287-308.
7. Demirgil, Hakan ve Gök, İbrahim Yaşar (2014), “Türkiye ve başlıca AB pay piyasaları arasında asimetrik volatilite yayılımı”, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 12(23), 315-340.
8. Engle, Robert F. (1982), “Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation”, Econometrica: Journal of the Econometric Society, 987-1007.

9. Gürsoy, Samet ve Bekir Gövdere, B. (2020), ”Uluslararası Pay Piyasaları Arasındaki Getiri Ve Volatilite Yayılımı: Gelişmiş Ülkeler Ve Seçilmiş Gelişmekte Olan Ülkeler Üzerine Bir İnceleme”, Süleyman Demirel Üniversitesi, Vizyoner Dergisi, 11 (27), 498-513.
10. Kayral, İhsan Erdem (2020), “BİST Şehir Endeksleri ile Döviz Kurları Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Bir ARDL Sınır Testi Uygulaması”. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (6), ss. 272-284.
11. Kendirli, Selçuk ve Çankaya, Muhammet (2016), “Dolar Kurunun Borsa İstanbul-30 Endeksi Üzerindeki Etkisi ve Aralarındaki Nedensellik İlişkisinin İncelenmesi”, CBÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 14(2), ss. 308-323.
12. Koutmos, Gregory (1996), “Modeling the Dynamic Interdependence of Major European Stock Markets”, Journal of Business Finance & Accounting, 23(7), 975-988.
13. Koutmos, Gregory ve Booth, G. Geoffrey (1995), “Asymmetric volatility transmission in ınternational stock markets”, Journal of International Money and Finance, 14(6), 747-762.
14. Kula, Veysel ve Baykut, Ender (2018), “Bist Şehir Endekslerinin Volatilite Yapıları Ve Rejim Değişimlerinin Analizi”, Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 1(1), ss. 38-59.
15. Nelson, Daniel B. (1991), “Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach”, Econometrica, 59(2), 347- 370.
16. Yapraklı, Sevda vd. (2018), “BİST Şehir Endekslerinde Oynaklığın Ölçülmesi: Alternatif Ekonometrik Modellerin Karşılaştırmalı Olarak İncelenmesi”, Finans Politik Ekonomik Yorumlar, (639), ss.67-86.
17. Yıldız, Berk (2016), “Oynaklık Tahmininde Simetrik ve Asimetrik GARCH Modellerinin Kullanılması: Seçilmiş BİST Alt Sektör Endeksleri Üzerine Bir Uygulama”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 72, ss. 83-106.
18. https://tr.investing.com/currencies/usd-try (08.01.2020).