Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Nonlinear relationships between the participation index and key financial assets: A quantile regression analysis

Yıl 2024, Cilt: 17 Sayı: 3, 390 - 401, 31.07.2024
https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1341552

Öz

The Participation Index is essential for assessing market sentiment, investor confidence, and financial market direction. Gold, known for its historical role in protecting wealth and providing a stable asset during economic instability, plays a key role in investment portfolios as an alternative guarantee against financial market fluctuations. The USD and EUR are key current currencies in global economics, affecting international trade, financial transactions, and investment decisions.
The purpose of this study is to analyze the complex relationships between the Participation Index (KAT) and three significant financial assets: gold, the US dollar (USD), and the Euro (EUR) using Quantile Regression analysis. Daily data between 16.11.2021-08.08.2023 were used in this study. According to the results; the impact of the euro exchange rate on the "KAT" variable exhibits a positive relationship, which increases as the quantile level rises. The impact of the exchange rate of the United States Dollar (USD) on the variable defined as "KAT" indicates a positive relationship, which intensifies as the quantile level rises. The relationship between gold prices and the "KAT" variable shows a positive strengthening impact as the quantile level increases, and these effects demonstrate a high level of statistical significance.

Kaynakça

  • Adebayo, T. S., & Acheampong, A. O. (2022). Modelling the globalization-CO2 emission nexus in Australia: evidence from quantile-on-quantile approach. Environmental Science and Pollution Research, 29(7), 9867- 9882. https://doi.org/10.1007/s11356-021-16368-y
  • Akyüz, H. E. (2023). CO2 emisyonu ve birincil enerji tüketimi arasındaki ilişkinin kantil regresyon modeli ile incelenmesi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 11(3), 1529-1545. https://doi.org/10.29130/dubited.1076185
  • Alexander, C. (2008). Practical financial econometrics. Market risk analysis, John Wiley & Sons Ltd, England, 396.
  • Alptürk, Y., Tunçel, M. B., Yılmaz, T., & Bekci, İ. (2021). Ham petrol fiyatları ve katılım endeksleri arasındaki ilişkinin tespitine yönelik bir araştırma. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 24(1), 162-172.
  • Dawar, I., Dutta, A., Bouri, E., & Saeed, T. (2021). Crude oil prices and clean energy stock indices: Lagged and asymmetric effects with quantile regression. Renewable Energy, 163, 288-299. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.08.162
  • Emeç, A. S. (2021). Türkiye’de katılım endeksi, altın fiyatları ve katılım fonları arasındaki ilişki. Journal of Pure Social Sciences, 2(2), 63-75.
  • Hao, L., & Naiman, D. Q. (2007). Quantile Regression, Quantitative applications in the social sciences. SAGE Publications.
  • İçellioğlu, C. Ş. (2018). SERMAYE piyasalarında İslami endeksler ve geleneksel endeksler arasındaki ilişkiler: Katılım 30 endeksi ve BİST 100 endeksi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(2), 132-144.
  • Kevser, M., & Doğan, M. (2020). The analysis of relationship between participation-30 index in Turkey and commodity markets, national and international indexes. Financial Studies, 24(2 (88)), 38-48.
  • Kılıç, E., & Türkan, Y. (2023). Analysis of the relationship between the participation index and exchange rate, gold and oil in Türkiye. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(2), 335-344.
  • Koenker, R., & Bassett Jr, G. (1978). Regression quantiles. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 33-50. https://doi.org/10.2307/1913643
  • Koenker, R., & Hallock, K. F. (2001). Quantile regression. Journal of economic perspectives, 15(4), 143-156. DOI: 10.1257/jep.15.4.143
  • Koenker, R., & Machado, J. A. (1999). Goodness of fit and related inference processes for quantile regression. Journal of the american statistical association, 94(448), 1296-1310. DOI: 10.1080/01621459.1999.10473882
  • Liu, W. H. (2020). Are gold and government bond safe‐haven assets? An extremal quantile regression analysis. International Review of Finance, 20(2), 451-483. https://doi.org/10.1111/irfi.12232
  • Mensi, W., Maitra, D., Selmi, R., & Vo, X. V. (2023). Extreme dependencies and spillovers between gold and stock markets: evidence from MENA countries. Financial Innovation, 9(1), 47. https://doi.org/10.1186/s40854-023-00451-z
  • Mishra, S., Sharif, A., Khuntia, S., Meo, M. S., & Khan, S. A. R. (2019). Does oil prices impede Islamic stock indices? Fresh insights from wavelet-based quantile-on-quantile approach. Resources Policy, 62, 292-304. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2019.04.005
  • Miyazaki, T. (2019). Clarifying the response of gold return to financial indicators: An empirical comparative analysis using ordinary least squares, robust and quantile regressions. Journal of Risk and Financial Management, 12(1), 33. https://doi.org/10.3390/jrfm12010033
  • Ögel, S., & Gökgöz, H. (2020). BİST 100 ve katılım endeksinin faiz ve döviz kurlarıyla ilişkisinin analizi. Maliye ve Finans Yazıları, (114), 353-374.
  • Panagiotou, D. (2021). Re-examining the leverage effect and gold’s safe haven properties with the utilization of the implied volatility of gold: a non-parametric quantile regression approach. SN Business & Economics, 1(7), 93. https://doi.org/10.1007/s43546-021-00092-3
  • Pierdzioch, C., Risse, M., & Rohloff, S. (2015). A real-time quantile-regression approach to forecasting gold returns under asymmetric loss. Resources Policy, 45, 299-306. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2015.07.002
  • Powell, D. (2020). Quantile treatment effects in the presence of covariates. Review of Economics and Statistics, 102(5), 994-1005. https://doi.org/10.1162/rest_a_00858
  • Romano, Y., Patterson, E., & Candes, E. (2019). Conformalized quantile regression. Advances in neural information processing systems, 32.
  • Sertkaya, B. (2022). Katılım endeksinin döviz kuru ve altın fiyatlarıyla ilişkisi: Türkiye için ARDL sınır testi yaklaşımı. Bulletin of Economic Theory and Analysis, 7(1), 173-188.

KATILIM ENDEKSİ VE TEMEL FİNANSAL VARLIKLAR ARASINDAKİ DOĞRUSAL OLMAYAN İLİŞKİLER: BİR KUANTİL REGRESYON ANALİZİ

Yıl 2024, Cilt: 17 Sayı: 3, 390 - 401, 31.07.2024
https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1341552

Öz

Katılım Endeksi, piyasa duyarlılığını, yatırımcı güvenini ve finansal piyasa yönünü değerlendirmek için çok önemlidir. Ekonomik istikrarsızlık dönemlerinde servetin korunması ve istikrarlı bir varlık sağlanmasındaki tarihsel rolüyle bilinen altın, finansal piyasalardaki dalgalanmalara karşı alternatif bir garanti olarak yatırım portföylerinde kilit bir rol oynamaktadır. USD ve EUR, küresel ekonomide uluslararası ticareti, finansal işlemleri ve yatırım kararlarını etkileyen kilit güncel para birimleridir.
Bu çalışmanın amacı, Katılım Endeksi (KAT) ile üç önemli finansal varlık olan altın, ABD doları (USD) ve Euro (EUR) arasındaki karmaşık ilişkileri Kuantil Regresyon analizi kullanarak analiz etmektir. Çalışmada 16.11.2021-08.08.2023 tarihleri arasındaki günlük veriler kullanılmıştır. Sonuçlara göre; Avro döviz kurunun "KAT" değişkeni üzerindeki etkisi pozitif yönlü bir ilişki sergilemekte ve bu ilişki kantil seviyesi yükseldikçe artmaktadır. Amerikan Doları (USD) döviz kurunun "KAT" olarak tanımlanan değişken üzerindeki etkisi pozitif bir ilişkiye işaret etmekte ve bu ilişki kantil seviyesi yükseldikçe yoğunlaşmaktadır. Altın fiyatları ile "KAT" değişkeni arasındaki ilişki ise, kantil düzeyi arttıkça pozitif yönde güçlenen bir etki göstermekte ve bu etkiler yüksek düzeyde istatistiksel anlamlılık sergilemektedir.

Kaynakça

  • Adebayo, T. S., & Acheampong, A. O. (2022). Modelling the globalization-CO2 emission nexus in Australia: evidence from quantile-on-quantile approach. Environmental Science and Pollution Research, 29(7), 9867- 9882. https://doi.org/10.1007/s11356-021-16368-y
  • Akyüz, H. E. (2023). CO2 emisyonu ve birincil enerji tüketimi arasındaki ilişkinin kantil regresyon modeli ile incelenmesi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 11(3), 1529-1545. https://doi.org/10.29130/dubited.1076185
  • Alexander, C. (2008). Practical financial econometrics. Market risk analysis, John Wiley & Sons Ltd, England, 396.
  • Alptürk, Y., Tunçel, M. B., Yılmaz, T., & Bekci, İ. (2021). Ham petrol fiyatları ve katılım endeksleri arasındaki ilişkinin tespitine yönelik bir araştırma. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 24(1), 162-172.
  • Dawar, I., Dutta, A., Bouri, E., & Saeed, T. (2021). Crude oil prices and clean energy stock indices: Lagged and asymmetric effects with quantile regression. Renewable Energy, 163, 288-299. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.08.162
  • Emeç, A. S. (2021). Türkiye’de katılım endeksi, altın fiyatları ve katılım fonları arasındaki ilişki. Journal of Pure Social Sciences, 2(2), 63-75.
  • Hao, L., & Naiman, D. Q. (2007). Quantile Regression, Quantitative applications in the social sciences. SAGE Publications.
  • İçellioğlu, C. Ş. (2018). SERMAYE piyasalarında İslami endeksler ve geleneksel endeksler arasındaki ilişkiler: Katılım 30 endeksi ve BİST 100 endeksi. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(2), 132-144.
  • Kevser, M., & Doğan, M. (2020). The analysis of relationship between participation-30 index in Turkey and commodity markets, national and international indexes. Financial Studies, 24(2 (88)), 38-48.
  • Kılıç, E., & Türkan, Y. (2023). Analysis of the relationship between the participation index and exchange rate, gold and oil in Türkiye. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(2), 335-344.
  • Koenker, R., & Bassett Jr, G. (1978). Regression quantiles. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 33-50. https://doi.org/10.2307/1913643
  • Koenker, R., & Hallock, K. F. (2001). Quantile regression. Journal of economic perspectives, 15(4), 143-156. DOI: 10.1257/jep.15.4.143
  • Koenker, R., & Machado, J. A. (1999). Goodness of fit and related inference processes for quantile regression. Journal of the american statistical association, 94(448), 1296-1310. DOI: 10.1080/01621459.1999.10473882
  • Liu, W. H. (2020). Are gold and government bond safe‐haven assets? An extremal quantile regression analysis. International Review of Finance, 20(2), 451-483. https://doi.org/10.1111/irfi.12232
  • Mensi, W., Maitra, D., Selmi, R., & Vo, X. V. (2023). Extreme dependencies and spillovers between gold and stock markets: evidence from MENA countries. Financial Innovation, 9(1), 47. https://doi.org/10.1186/s40854-023-00451-z
  • Mishra, S., Sharif, A., Khuntia, S., Meo, M. S., & Khan, S. A. R. (2019). Does oil prices impede Islamic stock indices? Fresh insights from wavelet-based quantile-on-quantile approach. Resources Policy, 62, 292-304. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2019.04.005
  • Miyazaki, T. (2019). Clarifying the response of gold return to financial indicators: An empirical comparative analysis using ordinary least squares, robust and quantile regressions. Journal of Risk and Financial Management, 12(1), 33. https://doi.org/10.3390/jrfm12010033
  • Ögel, S., & Gökgöz, H. (2020). BİST 100 ve katılım endeksinin faiz ve döviz kurlarıyla ilişkisinin analizi. Maliye ve Finans Yazıları, (114), 353-374.
  • Panagiotou, D. (2021). Re-examining the leverage effect and gold’s safe haven properties with the utilization of the implied volatility of gold: a non-parametric quantile regression approach. SN Business & Economics, 1(7), 93. https://doi.org/10.1007/s43546-021-00092-3
  • Pierdzioch, C., Risse, M., & Rohloff, S. (2015). A real-time quantile-regression approach to forecasting gold returns under asymmetric loss. Resources Policy, 45, 299-306. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2015.07.002
  • Powell, D. (2020). Quantile treatment effects in the presence of covariates. Review of Economics and Statistics, 102(5), 994-1005. https://doi.org/10.1162/rest_a_00858
  • Romano, Y., Patterson, E., & Candes, E. (2019). Conformalized quantile regression. Advances in neural information processing systems, 32.
  • Sertkaya, B. (2022). Katılım endeksinin döviz kuru ve altın fiyatlarıyla ilişkisi: Türkiye için ARDL sınır testi yaklaşımı. Bulletin of Economic Theory and Analysis, 7(1), 173-188.
Toplam 23 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Konular İstatistik (Diğer), Finans
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Ahmed İhsan Şimşek 0000-0002-2900-3032

Emre Bulut 0000-0002-2884-1405

Yayımlanma Tarihi 31 Temmuz 2024
Gönderilme Tarihi 11 Ağustos 2023
Kabul Tarihi 24 Mayıs 2024
Yayımlandığı Sayı Yıl 2024 Cilt: 17 Sayı: 3

Kaynak Göster

APA Şimşek, A. İ., & Bulut, E. (2024). Nonlinear relationships between the participation index and key financial assets: A quantile regression analysis. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(3), 390-401. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1341552
Creative Commons Lisansı
Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Creative Commons Atıf-GayriTicari-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.