The Analysis of Volatility Spillovers between Borsa Istanbul and Global Market Indicators By DCC-GARCH Method

Yıl 2019, , 597 - 614, 31.12.2019

Burçay Yaşar Akçalı , Ebubekir Mollaahmetoğlu , Erdinç Altay

https://doi.org/10.17153/oguiibf.472731

Cited By: 8

Öz

In
this study, volatility spillovers analyzed between Istanbul Stock Market Index
(BİST-100) and JP Morgan Emerging Markets Bond Index - Index Global (EMBI), Dow
Jones Global Indexes (DJI), American Dollar Index (DXY), Chicago Board Options
Exchange SPX Volatility Index (VIX) and Brent Oil (BrP) representing crude oil
prices. The data are the daily return series in the period of 30.09.2009-05.07.
2018 and as an econometric model, DCC-GARCH model employed which takes into
account the time-varying correlation of the multivariate GARCH (Generalized
Autoregressive Conditional Heteroscedastic). Empirical results show that
volatility has persistent features and there exists high volatility clustering
in BIST-100 and in variables that are included in the study as global financial
market indicators. While Crude oil (BrP) and EMBI volatility leads to reduce
BIST-100 index volatility, other variables volatilities raise volatility in
BIST-100 index. Furthermore, DXY volatility is the most significant variable on
the volatility of BIST-100 index. 

Anahtar Kelimeler

Volatility Spillovers, Istanbul Stock Exchange, DCC-GARCH Model

Borsa İstanbul ve Küresel Piyasa Göstergeleri Arasındaki Volatilite Etkileşiminin DCC-GARCH Yöntemi İle Analizi

Öz

Çalışmada,
Borsa İstanbul Endeksi (BİST-100) ile JP Morgan Gelişmekte Olan Ülkeler Tahvil
Endeksi - Index Global (EMBI), Dow Jones Borsası Endüstri Endeksi (DJI),
Amerikan Dolar Endeksi (DXY), Chicago Opsiyon Borsası Oynaklık Endeksi-CBOE
(VIX) ve ham petrol fiyatlarını temsilen Brent Petrol (BrP) volatilite
etkileşimi incelenmiştir. Veriler, 30.09.2009-05.07.2018 dönemine ait günlük
getiri serileri olup, ekonometrik model olarak çok değişkenli GARCH
(Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans) modellerinden zamana
bağlı değişen korelasyonu dikkate alan DCC-GARCH modeli kullanılmıştır. Bulgular,
BİST-100 ve ele alınan değişkenler arasında volatilitenin sürekli etkilere
sahip olduğunu ve bu piyasalarda yoğun şekilde volatilite kümelenmelerinin
oluştuğunu göstermektedir. Ham Petrol ve EMBI volatilitesi BİST-100 endeks
volatilitesini azaltırken diğer değişkenlerdeki volatiliteler, BİST-100
endeksindeki volatiliteyi arttırmaktadır. Ayrıca, DXY, BİST-100 endeksi
volatilitesini en çok etkileyen değişken olduğu söylenebilir. 

Anahtar Kelimeler

Volatilite Etkileşimi, Borsa İstanbul, DCC-GARCH Modeli

Kaynakça

• Abdioğlu, Zehra; Değirmenci, Nurdan (2014), “Petrol Fiyatları-Hisse Senedi Fiyatlari İlişkisi: BIST Sektörel Analiz”, Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi C.8: 1-24
• Acaravcı, Songül Kakilli; Reyhanoğlu, İzay (2013), “Enerji Fiyatları ve Hisse Senedi Getirileri: Türkiye Ekonomisi İçin Bir Uygulama”, Nevşehir Hacı Bektaşi Veli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(1), 94-110.
• Akel, Veli; Gazel Sümeyra (2014), "Döviz Kurları ile BIST Sanayi Endeksi Arasındaki Eşbütünleşme İlişkisi: Bir ARDL Sınır Testi Yaklaşımı." Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 44: 23-41.
• Başarır, Çağatay; Keten, Murat (2016), "Gelişmekte Olan Ülkelerin CDS Primleri İle Hisse Senetleri ve Döviz Kurları Arasındaki Kointegrasyon İlişkisi A Cointegration Analysis Between CDS Premiums, Stock Indexes And Exchange Rates In Emerging Countries." Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 8.15: 369-380.
• Bauwens, Luc; Laurent, Sébastien; VK Rombouts, Jeroen (2006), "Multivariate GARCH Models: A Survey." Journal Of Applied Econometrics 21.1: 79-109.
• Güloğlu, Bülent; Bayri, Osman (2005), "Hisse Senedive Yabancı Para Piyasalarının Entegrasyonu: Türkiye, Ab Ve Abd Örneği." Iktisat Isletme ve Finans 20.234: 13-34.
• Bein, Murad A.; Tuna, Gülcay (2015), "Volatility Transmission and Dynamic Correlation Analysis between Developed and Emerging European Stock Markets during Sovereign Debt Crisis." Romanian Journal of Economic Forecasting 18.2: 61-80.
• Bollerslev, Tim; Engle, Robert F.; M. Wooldridge, Jeffrey (1988), "A Capital Asset Pricing Model with Time-Varying Covariances." Journal of political Economy 96.1: 116-131.
• Bollerslev, Tim (1990), "Modelling The Coherence In Short-Run Nominal Exchange Rates: A Multivariate Generalized ARCH Model." The Review of Economics and Statistics: 498-505.
• Brooks, Chris (2008), "RATS Handbook to accompany introductory econometrics for finance." Cambridge Books, Number 9780521721684, October
• Bulut, Şahin; Özdemir, Abdullah (2012), "İstanbul Menkul Kıymetler Borsası ve “Dow Jones Industrial” Arasındaki İlişki: Eşbütünleşme Analizi." Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 19.1: 211-224.
• Ding, Liang; Vo Minh (2012), "Exchange Rates And Oil Prices: A Multivariate Stochastic Volatility Analysis." The Quarterly Review of Economics and Finance 52.1: 15-37.
• Dajčman, Silvo; Festić, Mejra (2012), "Interdependence between the Slovenian and European Stock Markets–A DCC-Garch Analysis." Economic research-Ekonomska istraživanja 25.2: 379-395.
• Engle, Robert (2002), "Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models." Journal of Business & Economic Statistics 20.3: 339-350.
• Engle, Robert F.;Kroner, Kenneth F. (1995), "Multivariate simultaneous generalized ARCH." Econometric theory 11.1:122-150.
• Erdoğdu, Hamza; Baykut, Ender (2016), "BIST Banka Endeksi’nin (XBANK) VIX ve MOVE Endeksleri ile İlişkisinin Analizi." Bankacılar Dergisi, Sayı 98: 57-72
• Güler, Sevinç; Nalın, Halime Temel (2013), "Petrol Fiyatlarının İMKB Endeksleri Üzerindeki Etkisi." AİBÜ-İİBF Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, C.9, s.2:72
• Hepsağ, Aycan; Yaşar Akçalı, Burçay, (2016) "Analysis of Volatility Spillovers Between the Bank Stocks Traded In Istanbul Stock Exchange and New York Stock Exchange", Eurasian Econometrics, Statistics & Emprical Economics Journal, vol.S1, pp.54-72
• İpekten, O. Berna; Aksu, Hayati (2009), “Alternatif Yabancı Yatırım Araçlarının İMKB İndeksi Üzerine Etkisi”, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13 (1), 413- 423.
• İşcan, Erhan (2010), "Petrol fiyatının hisse senedi piyasası üzerindeki etkisi." Maliye Dergisi 158:607-617.
• Kapusuzoglu, Ayhan (2011), "Relationships between oil price and stock market: An empirical analysis from Istanbul Stock Exchange (ISE)." International Journal of Economics and Finance 3.6:99.
• Kaya, Abdulkadir; Çoşkun Ali (2015), "VIX Endeksi Menkul Kıymet Piyasalarının Bir Nedeni midir? Borsa İstanbul Örneği." Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 16.1: 175-186.
• Kaya, Emine (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 Dergisi17.28: 1.
• Küçükkaya, Engin (2009), "Diversification Benefits of Including Turkish And US Stocks In A Portfolio." AİBÜ-İİBF Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi. vol. 5, issue 2, 1-11
• Koutmos, Gregory; Booth, G. Geoffrey (1995), "Asymmetric Volatility Transmission in International Stock Markets." Journal of International Money and Finance 14.6: 747-762.
• Lahrech, Abdelmounaim; Sylwester, Kevin (2011), "US and Latin American Stock Market Linkages." Journal of International Money and Finance 30.7: 1341-1357.
• Mandelbrot, Benoit B (1997), "The variation of certain speculative prices." Fractals and Scaling in Finance. Springer, New York, NY. 371-418.
• Özmerdivanlı, Arzu (2014), "Petrol Fiyatları İle BIST 100 Endeksi Kapanış Fiyatları Arasındaki İlişki." Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi 43
• Padhi, Puja; Lagesh, M. A (2012), "Volatility spillover and time-varying correlation among the Indian, Asian and US stock markets." Journal of Quantitative Economics 10.2: 78-90.
• Sari, Ramazan, Soytas, Ugur (2006), "The relationship between stock returns, crude oil prices, interest rates, and output: evidence from a developing economy." The Empirical Economics Letters 5.4:205-220.
• Savva, Christos S. (2009), "International stock markets interactions and conditional correlations." Journal of International Financial Markets, Institutions and Money 19.4:645-661.
• Sayilgan, Güven; Süslü, Cemil (2011), "Makroekonomik Faktörlerin Hisse Senedi Getirilerine Etkisi: Türkiye ve Gelişmekte Olan Piyasalar Üzerine Bir İnceleme." Journal of BRSA Banking & Financial Markets 5.1
• Sevüktekin, Mustafa; Nargeleçekenler, Mehmet (2008), "Türkiye ve Amerika’daki hisse senedi piyasaları arasındaki dinamik ilişkinin belirlenmesi." Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 45.520:15-22.
• Şener, Sefer; Yılancı Veli; Tıraşoğlu, Muhammed (2013), "Petrol Fiyatları İle Borsa İstanbul’un Kapanış Fiyatları Arasındaki Saklı İlişkinin Analizi." Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi 13.26:231-248.
• Tekin, Bilgehan; Hatipoğlu, Mercan (2017), "VIX Endeksi, Döviz Kuru ve Petrol Fiyatlarının BIST 100 Endeksi Üzerindeki Etkileri: Bir Kuantil Regresyon Yaklaşımı." ODÜ Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi (ODÜSOBİAD) 7.3:627-634.
• Tse, Yiu Kuen; K. C. Tsui, Albert (2002), "A multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model with time-varying correlations." Journal of Business & Economic Statistics20.3: 351-362.
• Ünlü, Ulaş; Topçu, Mert (2012), "Petrol Fiyatları Hisse Senedi Piyasalarını Doğrudan Etkiler Mi: İMKB Örneği." İktisat İşletme ve Finans 27.319:75-88.
• Wang, Ping; Moore, Tomoe (2008), "Stock Market Integration for the Transition Economies: Time‐Varying Conditional Correlation Approach." The Manchester School 76:116-133.
• Yılancı, Veli; Öztürk, Zehra Ayça (2010), "Türkiye İle En Büyük Beş Ticaret Ortağının Hisse Senedi Piyasaları Arasındaki Entegrasyon İlişkisinin Analizi: Yapısal Kırılmalı Birim Kök Ve Eşbütünleşme Analizi." Erciyes Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 36:261-279.