Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Return and Volatility Spillover Between Daily Exchange Rates and Istanbul City Index

Yıl 2020, Cilt: 4 Sayı: 2, 295 - 307, 30.09.2020
https://doi.org/10.31200/makuubd.710952

Öz

City indices provide information about the financial stuations of businesses in the region where they were calculated. It is also a guide for investors who want to invest in a situation of uncertainty. The city indices in Turkey, has calculated under the İstanbul Stock Exchange (BIST) share indices. On the other hand, many external factors affect the investment decisions of stock market investors. The changes in exchange rates is among the most important of these factors. Accordingly, this interaction was inspired the emergence of this study.
In this study, the return and volatility spillover between the Istanbul city index calculated in the BIST City Indices and the daily exchange rate data were investigated. The multivariate VAR-EGARCH model was run between the dates of 02.01.2014-26.02.2020 using the end of daily data. According to the empirical findings obtained from the study, it was observed that negative shocks were more dominant than positive shocks on other variables except for the Istanbul city index. In addition, according to the results of the variance equation in the model, it was concluded that the exchange rates spread volatility on the Istanbul city index.

Kaynakça

  • Akdi, Y. (2010). Zaman Serileri Analizi (Birim Kökler ve Kointegrasyon). Ankara: Gazi Kitabevi. Bayrakdaroğlu, A. , Tepeli, Y. (2018). BİST Şehir Endekslerinin Risk-Getiri Analizi Üzerine Bir İnceleme. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (80), 147-160. doi: 10.25095/mufad.465922 Bozkurt, H. (2007). Zaman Serileri Analizi. Bursa: Ekin Kitap Evi. Çağlayan, E. , Dayıoğlu, T. (2009). “Döviz Kuru Getiri Volatilitesinin Koşullu Değişen Varyans Modelleri İle Öngörüsü”, İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, (9), 1-16. Davaslıgil Atmaca, V. (2018). BİST şehir endeksleri oynaklığının DCC-GARCH model ile analizi. Yönetim Bilimleri Dergisi, 16(31), 287-308. Demirgil, H. , Gök, İ. Y. (2014). “Türkiye ve Başlıca AB Pay Piyasaları Arasında Asimetrik Volatilite Yayılımı”, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 12(23), 315-340. doi: 10.11611/JMER244 Ergün, B. (2010). IMKB-100 Endeksinde Oynaklığın Doğrusal Olmayan Zaman Serileri ile Modellenmesi, Dokuz Eylül Üniversitesi SBE , İzmir. Gürsoy, S. , Eroğlu, Ö. (2016). Yükselen Ekonomilerin Pay Piyasaları Arasında Getiri Ve Volatilite Yayılımı: 2006-2015 Yılları Arasında Yapılmış Bir Analiz. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(1), 16-33. Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP). Erişim Tarihi: 27.03.2020, https://www.kap.org.tr/tr/Endeksler Kayral, İ. E. (2020). BİST Şehir Endeksleri ile Döviz Kurları Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Bir ARDL Sınır Testi Uygulaması. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (6), 272-284. Doi: 10.21733/ibad.668915 Koutmos, G. (1996). Modeling the Dynamic Interdependence of Major European Stock Markets, Journal of Business Finance & Accounting, 23(7), 975-988. Kula, V. , Baykut, E. (2018). Bist Şehir Endekslerinin Volatilite Yapıları Ve Rejim Değişimlerinin Analizi. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 1(1), 38-59. Erişim Tarihi: 20.02.2020, https://www.investing.com

Günlük Döviz Kurları İle İstanbul Şehir Endeksi Arasında Getiri ve Volatilite Yayılımı

Yıl 2020, Cilt: 4 Sayı: 2, 295 - 307, 30.09.2020
https://doi.org/10.31200/makuubd.710952

Öz

Şehir endeksleri hesaplandığı bölgedeki işletmelerin finansal durumu hakkında bilgi vermektedir. Ayrıca belirsizliğin olduğu bir durumda yatırım yapmak isteyen yatırımcılara yol gösterici niteliktedir. Türkiye’deki şehir endeksleri ise Borsa İstanbul (BİST) pay endeksleri bünyesinde hesaplanmaktadır. Diğer bir yandan borsa yatırımcılarının yatırım kararları üzerinde birçok dış faktör etkili olmaktadır. Döviz kurlarındaki değişimler ise bu etkenlerin en önemlileri arasındadır. Buna bağlı olarak bu etkileşim bu çalışmanın da ortaya çıkmasına ilham kaynağı olmuştur.
Bu çalışmada, BİST Şehir Endeksleri içerisinde hesaplanan İstanbul şehir endeksi ile günlük döviz kuru verisi arasındaki getiri ve volatilite yayılımı araştırılmıştır. 02.01.2014-26.02.2020 tarihleri arasında gün sonu verileri kullanılarak çok değişkenli VAR-EGARCH modeli çalıştırılmıştır. Çalışmadan elde edilen ampirik bulgulara göre İstanbul şehir endeksi hariç diğer değişkenler üzerinde negatif şokların pozitif şoklardan daha baskın olduğu görülmüştür. Ayrıca modeldeki varyans denklemi sonuçlarına göre döviz kurlarının İstanbul şehir endeksi üzerine volatilite yayılımı gerçekleştirdiği sonucuna ulaşılmıştır.

Kaynakça

  • Akdi, Y. (2010). Zaman Serileri Analizi (Birim Kökler ve Kointegrasyon). Ankara: Gazi Kitabevi. Bayrakdaroğlu, A. , Tepeli, Y. (2018). BİST Şehir Endekslerinin Risk-Getiri Analizi Üzerine Bir İnceleme. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (80), 147-160. doi: 10.25095/mufad.465922 Bozkurt, H. (2007). Zaman Serileri Analizi. Bursa: Ekin Kitap Evi. Çağlayan, E. , Dayıoğlu, T. (2009). “Döviz Kuru Getiri Volatilitesinin Koşullu Değişen Varyans Modelleri İle Öngörüsü”, İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve İstatistik Dergisi, (9), 1-16. Davaslıgil Atmaca, V. (2018). BİST şehir endeksleri oynaklığının DCC-GARCH model ile analizi. Yönetim Bilimleri Dergisi, 16(31), 287-308. Demirgil, H. , Gök, İ. Y. (2014). “Türkiye ve Başlıca AB Pay Piyasaları Arasında Asimetrik Volatilite Yayılımı”, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 12(23), 315-340. doi: 10.11611/JMER244 Ergün, B. (2010). IMKB-100 Endeksinde Oynaklığın Doğrusal Olmayan Zaman Serileri ile Modellenmesi, Dokuz Eylül Üniversitesi SBE , İzmir. Gürsoy, S. , Eroğlu, Ö. (2016). Yükselen Ekonomilerin Pay Piyasaları Arasında Getiri Ve Volatilite Yayılımı: 2006-2015 Yılları Arasında Yapılmış Bir Analiz. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(1), 16-33. Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP). Erişim Tarihi: 27.03.2020, https://www.kap.org.tr/tr/Endeksler Kayral, İ. E. (2020). BİST Şehir Endeksleri ile Döviz Kurları Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Bir ARDL Sınır Testi Uygulaması. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (6), 272-284. Doi: 10.21733/ibad.668915 Koutmos, G. (1996). Modeling the Dynamic Interdependence of Major European Stock Markets, Journal of Business Finance & Accounting, 23(7), 975-988. Kula, V. , Baykut, E. (2018). Bist Şehir Endekslerinin Volatilite Yapıları Ve Rejim Değişimlerinin Analizi. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 1(1), 38-59. Erişim Tarihi: 20.02.2020, https://www.investing.com
Toplam 1 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Ekonomi
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Sevilay Sezgin 0000-0002-7701-7092

Yayımlanma Tarihi 30 Eylül 2020
Kabul Tarihi 11 Haziran 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2020 Cilt: 4 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Sezgin, S. (2020). Günlük Döviz Kurları İle İstanbul Şehir Endeksi Arasında Getiri ve Volatilite Yayılımı. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 4(2), 295-307. https://doi.org/10.31200/makuubd.710952