BANKA ENDEKSLERİ ARASI NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: SEÇİLMİŞ ÜLKELER ÜZERİNDE BİR UYGULAMA

Abstract

Amaç- “Bir borsada meydana gelen fiyat oynaklıkları diğer borsalar üzerinde etkiye sahipse buna volatilite yayılma etkisi denmektedir. Volatilite ile birlikte bir borsada görülen getiri değişimi kısa vadede diğer borsaları da etkiyebilmektedir. Bu durum borsaların birbirine karşılıklı bağlılığı, eşhareketlilik ve daha ileri safhası borsaların birbirinden etkilenmesi olarak adlandırılır.” Buradan hareketle bu çalışmada, IMF verilerine göre 2022 yılında en yüksek gelire sahip 5 ülkenin (ABD, Çin, Japonya, Almanya ve Hindistan) banka endekslerinin birbirleri arasındaki nedensellik ilişkisi araştırılmak istenmiştir. Yöntem- Çalışmada 04/01/2018 -16/11/2023 tarihleri arası günlük frekanstaki veri seti kullanılmıştır. Analiz aşamasında ilk olarak, değişkenlerin durağan olup olmadıklarının tespiti için ADF ve PP birim kök testleri uygulanmıştır. Değişkenler arasında nedensellik ilişkileri Granger Nedensellik testi ile saptanmaya çalışılmıştır. Bulgular- Araştırmaya konu olan 5 büyük ekonominin banka endeksleri arasındaki ilişki incelendiğinde, DAX değişkeni ile FTSE, HND ve NIKKEI arasında, FTSE endeksi ile NASDAQ ve NIKKEI arasında TR HİNDİSTAN ve NIKKEI arasında granger nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Sonuç- “Ülke borsası arasında bağımlılık ilişkilerinin kendini göstermesi ve konjonktür dalgalarının bu sürece etki etmesi, finans piyasasında alınan kararlar ile ortaya çıkan etkilerin diğer finans piyasasına etki edebileceğini ve bu doğrultuda da yatırımcı hareketlerini yönlendirebileceğini göstermesi bakımından oldukça önemlidir.”

Keywords

• Uluslararası borsalar
• banka endeksleri
• Granger Nedensellik Testi

CAUSALITY RELATIONSHIP BETWEEN BANK INDICES: AN APPLICATION ON SELECTED COUNTRIES

Abstract

Purpose- If price volatility in one stock exchange has an impact on other stock exchanges, this is called volatility spillover effect. Along with volatility, the change in returns in one stock exchange can also affect other stock exchanges in the short term. This situation is called interconnectedness, co-movement and furthermore, interdependence of stock markets. Therefore, this study aims to investigate the causality relationship between the bank indices of the 5 countries with the highest income (USA, China, Japan, Germany and India) in 2022 according to IMF data. Methodology- In the study, the daily frequency data set between 04/01/2018 -16/11/2023 was used. In the analysis phase, firstly, ADF and PP unit root tests were applied to determine whether the variables are stationary or not. Causality relationships between variables were tried to be determined by Granger Causality test. Findings- When the relationship between the bank indices of the 5 major economies subject to the research is analysed, a granger causality relationship was found between DAX variable and FTSE, TR INDIA and NIKKEI, between FTSE index and NASDAQ and NIKKEI, between TR INDIA and NIKKEI. Conclusion- Ülke borsası arasında bağımlılık ilişkilerinin kendini göstermesi ve konjonktür dalgalarının bu sürece etki etmesi, finans piyasasında alınan kararlar ile ortaya çıkan etkilerin diğer finans piyasasına etki edebileceğini ve bu doğrultuda da yatırımcı hareketlerini yönlendirebileceğini göstermesi bakımından oldukça önemlidir.

Keywords

• International stock exchanges
• bank indices
• Granger Causality Test

References

1. Akıncı Yüce, G., & Küçükçaylı Mumcu, F. (2018). Borsalar-arasi karşilikli bağimlilik: Asya ve Avrupa borsalari birbirlerini etkiliyor mu? Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18, 721-724.
2. Bala, L., & Premaratne, G. (2003). Stock Market Volatility: Examining.
3. Cheng, H., & Glascock, J. L. (2006). Stock market linkages before and after the Asian financial crisis: Evidence from three greater China economic area stock markets and the US. Review of Pacific Basin Financial Markets and Policies, 9(02), 297-315.
4. Eun, C. S., & Shim, S. (1989). International transmission of stock market movements. Journal of financial and quantitative Analysis, 24(2), 241-256.
5. Evlimoğlu, U., & Çondur, F. (2012). İMKB ile bazı gelişmiş ve gelişmekte olan ülke borsaları arasındaki karşılıklı bağlantıların küresel kriz öncesi ve sonrası dönem için incelenmesi. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 31(1), 31-58.
6. Hamurcu, Ç., & Aslanoğlu, S. (2013). New york Menkul Kıymetler Borsasi (nyse) ile İstanbul Menkul Kıymetler borsasi (imkb) arasindaki etkileşim ve her iki borsada işlem gören turkcell hisse senetleri arasindaki ilişki. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 2(3), 27-48.
7. International Monetary Fund-IMF (2022). World Economic Outlook.
8. Khan, T. A. (2011). Cointegration of international stock markets: An investigation of diversification opportunities. Undergraduate Economic Review, 8(1), 7-18.

9. Kocabiyik, T., & Kalayci, Ş. (2014). Borsalar arasında etkileşim: G-8 ülkeleri ve Türkiye üzerine ampirik bir araştırma. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, (594), 37-56.
10. Madhavan, V. (2017). How interrelated are MIST equity markets with the developed stock markets of the world? Cogent Economics & Finance, 5(1), 1362822.
11. Nath, M. K., & Mishra, R. K. (2010). Stock market integration and volatility spillover: India and its major Asian counterparts. Research in International Business and Finance, 24(2), 235-251.
12. Özşahin, Ş. (2017). Yükselen piyasa ekonomilerinde menkul kıymetler borsalarının entegrasyonu: Türkiye ve BRICS ülkeleri üzerine çoklu yapısal kırılmalı eş-bütünleşme analizi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 24(2), 601-619.
13. Polat, M., & Kılıç, E. (2022). BRICS ve MIST Ülkelerinin Borsalar Arası Getiri ve Volatilite Etkileşimi. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 29(4), 723-739.
14. Şahin, C., & Sümer, K. K. (2014). Gelişmiş ve gelişmekte olan ülke borsalari ile Türk borsasi arasindaki etkileşime yönelik bir inceleme. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(2), 315-338.
15. Sharkasi, A., Crane, M., Ruskin, H. J., & Matos, J. A. (2006). The reaction of stock markets to crashes and events: A comparison study between emerging and mature markets using wavelet transforms. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 368(2), 511-521.
16. Şimşek, M. (2016). Borsa İstanbul (BIST) ve BRICS ülkelerinin hisse senedi piyasalarinin ilişkisi üzerine bir inceleme. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(3), 520-536.
17. Theodossiou, P., Kahya, E., Koutmos, G., & Christofi, A. (1997). Volatility reversion and correlation structure of returns in major international stock markets. Financial Review, 32(2), 205-224.
18. Wong, W. K., Penm, J., Terrell, R. D., & Ching, K. Y. (2004). The relationship between stock markets of major developed countries and Asian emerging markets. Journal of Applied Mathematics & Decision Sciences, 8(4), 201-218.