VIX Endeksi, Döviz Kuru ve Petrol Fiyatlarının BIST 100 Endeksi Üzerindeki Etkileri: Bir Kuantil Regresyon Yaklaşımı

Öz

Finans literatürüne bakıldığında hisse senedi piyasalarını etkileyen unsurların neler olduğu konusunun gün geçtikçe önemini arttıran bir konu olduğu görülmektedir. Bu konuda risk ve getiri bağlamında yapılan çalışmaların temel noktası piyasaların risk yapısının getiriler üzerindeki etkisinin ve dolayısıyla finansal varlıkların fiyatlanmasının anlaşılmasıdır. Literatüre bakıldığında daha çok tek bir, makro düzeyde veya işletme düzeyindeki faktörün hisse senedi piyasaları üzerindeki etkisinin incelendiği görülmektedir. Özellikle Türkiye’de volatilite endekslerinin hisse senedi piyasasına etkisini konu alan çalışma sayısı sınırlıdır. Bu çalışmanın motivasyon kaynağını da bu nokta oluşturmuştur. Bu çalışmada kantil regresyon yaklaşımı ile 2002-2016 yılları arasında döviz kuru, petrol, S&P 500 Volatilite endeksi olan VIX endeksi gibi global ekonomik faktörlerin BIST 100 endeksinin değeri üzerindeki etkisi incelenmiştir. Bu amaçla BIST 100 endeksinin söz konusu yıllar arasındaki günlük kapanış fiyatları bağımlı değişken olarak ve Dolar, Brent Petrol ve VIX endeksi’ nin günlük fiyatları ise bağımsız değişken olarak alınmıştır. Bu çalışmanın amacı petrol fiyatlarının, ABD Doları’nın ve VIX'un Borsa İstanbul üzerindeki etkisini kantil regresyon modeli kullanarak araştırmaktır. Literatürde bu çalışmaya konu olan faktörlerin etkisi incelenmekle birlikte kuantil regresyon yaklaşımının kullanıldığı çalışmaların sayısı nispeten azdır. Çalışmanın motivasyon kaynağını bu nokta oluşturmuştur. Bu bağlamda, bahsedilen küresel faktörlerin, Türkiye'de hisse senetleri piyasasını nasıl ve ne derece etkilediği incelenmiştir.

Bu çalışmada kantil (dilim/quantile) regresyon yöntemi uygulanmıştır. Kuantil regresyon yaklaşımı dinamik ilişkilerin gözlemlenmesine izin verir. Kantil regresyon yaklaşımı Koanker ve Bassett (1978) tarafından geliştirilmiştir. Bu yaklaşım, hisse senedi piyasalarına etkisi olduğu düşünülen değişkenlerden her birinin dağılımının farklı noktalarındaki etkilerini ortaya koymaya imkan tanımaktadır. Bir diğer özelliği normal dağılmayan veri setleri için de kullanılabilmesidir. Bu nedenle aşırı (uç) değerlerin davranışlarının veya etkilerinin de incelenmesinin istendiği çalışmalar için oldukça faydalın bir yöntemdir (Çolak, Öztürkler ve Tokatlıoğlu, 2008).
Çalışmanın sonuçları, BIST endeksinin tüm kantillerdeki volatilite indeksinden önemli ölçüde etkilendiğini göstermektedir. Öte yandan Dolar kuru BIST üzerinde yalnızca yüksek kantillerde etkili olmuştur. Petrol fiyatlarının BIST üzerindeki etkisine bakıldığında ise, iki değişken arasında asimetrik bir ilişki olmadığı ve bu ilişkinin yalnızca orta kantillerde anlamlı olduğu görülmektedir.

Borsaların getirilerine etki eden faktörlerin bilinmesi yatırımcıların daha bilinçli karar vermelerine yardımcı olacaktır. Bu çalışmada Borsa İstanbul 100 endeksinin yükselirken ve düşerken diğer bir anlatımla boğa ve ayı piyasası halindeki getirilerine petrol fiyatlarının, dolar kurunun ve VIX endeksinin etkisi araştırılmıştır. Sonuç olarak BIST yatırımcılarının en öncül olarak dünyadaki risk iştahını ve geleceğe dair belirsizliği takip etmelerinin faydalı olacağı düşünülmektedir. Diğer taraftan döviz kurunun BIST endeksi etkisi sadece boğa piyasasında anlamlı ve pozitif olmaktadır. Dolayısıyla doların yükselmesi boğa piyasası durumunda BIST yatırımcısına da kazandırmaktadır. Petrol fiyatlarının ise BIST endeksine etki eden dinamik bir faktör olmadığı ortaya çıkmıştır.

Anahtar Kelimeler

• BIST,VIX,Petrol,Döviz Kuru,Hisse Senedi Piyasaları

The Effects of VIX Index, Exchange Rate & Oil Prices on the BIST 100 Index: A Quantile Regression Approach

Öz

The aim of this study is to investigate the effect of oil price, US Dollar rate and VIX on Borsa Istanbul by employing quantile regression model. In the literature, there are studies that examine the effect of the mentioned factors on stock market, but the number of studies in which these factors are used together and the quantile regression approach is used is not enough. This is the motivation source of the study. In this context it is examined that how and in which quantiles the mentioned global factors influence the stocks market in Turkey.  The quantile regression approach allows the observation of the dynamic relations. This information will help investors who will invest in BIST in investing strategies. The results of the study show that BIST index is significantly affected by volatility index in all quantiles. On the other hand, the dollar was impacted on the BIST index only in high quantiles. The stock market effect of oil prices indicates that there is not an asymmetric relationship between two variables, only meaningful in middle quantile.

Anahtar Kelimeler

• Stock Markets,BIST,VIX,Oil,Exchange Rate,Quantile Regression

Kaynakça

1. 1. Abdioğlu, Z., & Değirmenci, N. (2014). Petrol Fiyatları-Hisse Senedi Fiyatları İlişkisi: BİST Sektörel Analiz. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(8).
2. 2. Ajayi, R. A. ve Mougouė, M. (1996). On the dynamic relation between stock prices and exchange rates. Journal of Financial Research, 19(2), 193-207.
3. 3. Anlas, T. (2012). The Effects of Changes in Foreign Exchange Rates On ISE-100 Index. Journal of Applied Economics & Business Research, 2(1).
4. 4. Ayvaz, Ö. (2006). Döviz Kuru ve Hisse Senetleri Fiyatlari Arasindaki Nedensellik İlişkisi. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(2), 1-14.
5. 5. Baker, M., & Wurgler, J. (2007). Investor sentiment in the stock market. The Journal of Economic Perspectives, 21(2), 129-151.
6. 6. Basher, S. A., & Sadorsky, P. (2006). Oil price risk and emerging stock markets. Global finance journal, 17(2), 224-251.
7. 7. Baum, C. F. (2013). Quantile regression. URL http://fmwww. bc. edu/EC-C S, 2013.
8. 8. Bekaert, G. ve Hoerova, M. (2014). The VIX, the variance premium and stock market volatility. Journal of Econometrics, 183(2), 181-192.

9. 9. Berk, I., & Aydogan, B. (2012). Crude oil price shocks and stock returns: evidence from Turkish stock market under global liquidity conditions (No. 12/15). EWI Working Paper.
10. 10. Berke, B. (2012). Döviz Kuru ve İMKB100 Endeksi İlişkisi: Yeni Bir Test. Maliye Dergisi, 163, 243-257.
11. 11. Boyacıoğlu, M. A. ve Çürük, D. (2016). Döviz Kuru Değişimlerinin Hisse Senedi Getirisine Etkisi: Borsa İstanbul 100 Endeksi Üzerine Bir Uygulama. Journal of Accounting & Finance, (70).
12. 12. Büberkökü, Ö. (1997). Hisse Senedi Fiyatları İle Döviz Kurları Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Ülkelerden Kanıtlar. İMKB Dergisi, C, 13.
13. 13. Chang, C. L., Hsieh, T. L., & McAleer, M. (2016). How are VIX and Stock Index ETF related? (No. 16-010/III). Tinbergen Institute Discussion Paper.
14. 14. Çolak, Ö. F., Öztürkler, H., & TOKATLIOĞLU, İ. (2008). Türkiye’de tüketim fonksiyonunun dilim regresyon yöntemi ile tahmini. Iktisat Isletme ve Finans, 23(268), 62-93.
15. 15. Cüppers, L., & Smeets, D. (2015). How Do Oil Price Changes Affect German Stock Returns?. International Journal of Energy Economics and Policy, 5(1), 321.
16. 16. Ghosh, A. (2006, July). Capital Account Crises: Lessons for Crisis Prevention. In High-Level Seminar on Crisis Prevention, Singapore, July (pp. 10-11).
17. 17. González, M. T., & Novales, A. (2009). Are volatility indices in international stock markets forward looking?. RACSAM-Revista de la Real Academia de Ciencias Exactas, Fisicas y Naturales. Serie A. Matematicas, 103(2), 339-352.
18. 18. Granger, C. W., Huangb, B. N., & Yang, C. W. (2000). A bivariate causality between stock prices and exchange rates: evidence from recent Asianflu☆. The Quarterly Review of Economics and Finance, 40(3), 337-354.
19. 19. Jones, C. M., & Kaul, G. (1996). Oil and the stock markets. The Journal of Finance, 51(2), 463-491.
20. 20. Kaya, E. (2015). Borsa Istanbul (BIST) 100 Endeksi ile Zimni Volatilite (VIX) Endeksi Arasindaki Es-Bütünlesme ve Granger Nedensellik/Cointegration and Granger Causality Between Implied Volatility (VIX) Index and Istanbul Stock Exchange (BIST) 100 Index. Sosyal ve Ekonomik Arastırmalar Dergisi, 17(28), 1.
21. 21. Kiran, B. (2009). Türkiye’de döviz kuru ve hisse senedi fiyatlarının sınır testi analizi. Iktisat Isletme ve Finans, 24(275), 66-88.
22. 22. Koenker, R., & Bassett Jr, G. (1978). Regression quantiles. Econometrica: journal of the Econometric Society, 33-50.
23. 23. Mensi, W., Hammoudeh, S., Reboredo, J. C., & Nguyen, D. K. (2014). Do global factors impact BRICS stock markets? A quantile regression approach. Emerging Markets Review, 19, 1-17.
24. 24. Naifar, N. (2016). Do global risk factors and macroeconomic conditions affect global Islamic index dynamics? A quantile regression approach. The Quarterly Review of Economics and Finance, 61, 29-39.
25. 25. Park, J., & Ratti, R. A. (2008). Oil price shocks and stock markets in the US and 13 European countries. Energy economics, 30(5), 2587-2608.
26. 26. Pekkaya, M. ve Bayramoglu, M. F. (2008). Hisse Senedi Fiyatlari ve Döviz Kuru Arasindaki Nedensellik Iliskisi: YTL/USD, IMKB 100 ve S&P 500 Üzerine Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (38).
27. 27. Ready, R. C. (2014). Oil prices and the stock market. Browser Download This Paper.
28. 28. Reboredo, J. C., & Rivera-Castro, M. A. (2014). Wavelet-based evidence of the impact of oil prices on stock returns. International Review of Economics & Finance, 29, 145-176.
29. 29. Reboredo, J. C., & Ugolini, A. (2016). Quantile dependence of oil price movements and stock returns. Energy economics, 54, 33-49.
30. 30. Sadorsky, P. (1999). Oil price shocks and stock market activity. Energy economics, 21(5), 449-469.
31. 31. Sahin, A. (2016). Döviz Kurunun Hisse Senedi Endeksi Üzerine Kisa ve Uzun Dönemde Etkileri: Kirilgan Besli Ülkeleri Üzerine Yumusak Geçisli Esik Hata Düzeltme Modeli Uygulamasi. Ege Akademik Bakis, 16(2), 319.
32. 32. Syriopoulos, T., Makram, B., & Boubaker, A. (2015). Stock market volatility spillovers and portfolio hedging: BRICS and the financial crisis. International Review of Financial Analysis, 39, 7-18.
33. 33. Tsai, I. C. (2014). Spillover of fear: Evidence from the stock markets of five developed countries. International Review of Financial Analysis, 33, 281-288.
34. 34. Veli, A. ve Gazel, S. (2014). Döviz Kurları İle BIST Sanayi Endeksi Arasındaki Eşbütünleşme İlişkisi: Bir ARDL Sınır Testi Yaklaşımı. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (44), 23-41.
35. 35. Zhu, H., Guo, Y., You, W., & Xu, Y. (2016). The heterogeneity dependence between crude oil price changes and industry stock market returns in China: Evidence from a quantile regression approach. Energy Economics, 55, 30-41