BORSA ENDEKSİ VE MAKROEKONOMİK DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ ZAMANLA DEĞİŞEN NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: BİST X100 ENDEKSİ ÜZERİNDEN AMPİRİK KANITLAR

Öz

Bir ekonominin yapısal özelliklerini gösteren bir takım ekonomik göstergeler bulunmaktadır. Ekonomik göstergelerde meydana gelen değişimler, ekonominin performansı üzerinde etkilidir. Ulusal ve uluslararası düzeyde meydana gelen bir takım gelişmeler, ekonomik göstergeler üzerinde yapısal değişim yaratmaktadır. Bu bağlamda çalışmanın amacı, Borsa İstanbul X100 endeksi ile temel ekonomik göstergelerden olan tüketici fiyat endeksi (TÜFE), M2 para arzı, sanayi üretim endeksi ve işsizlik oranı arasındaki nedensellik ilişkisini analiz etmektir. Bu amaçla 2005 Ocak ve 2023 Mayıs dönemi aylık verileri incelenmiştir. Değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisi Toda-Yamamato nedensellik testi ve gecikmesi artırılmış vektör otoregresif testi ile incelenmiştir. Tüm örneği dikkate alan nedensellik testi sonuçlarına göre X100 endeksi ile TÜFE arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi, X100’den üretim endeksine ve X100’den işsizliğe doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi mevcuttur. Buna karşın alternatif nedensellik testi ise yaşanan ekonomik krizlerin nedensellik ilişkisi üzerinde etkili olduğunu belirtmektedir. Ayrıca ekonominin istikrarlı olduğu dönemlerde nedensellik ilişkilerinde de bir istikrar olduğu elde edilen ampirik sonuçlardan görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

• zamanla değişen nedensellik
• Toda-Yamamoto nedensellik testi
• borsa
• BIST X100
• makroekonomik değişkenler

TIME VARYING CAUSALITIY BETWEEN STOCK MARKET INDEX AND MACROECONOMIC VARIABLES: EMPIRICAL EVIDENCES FROM BIST X100

Öz

An economy's structural characteristics can be determined by a number of economic indicators. An economy's performance is affected by changes in economic indicators. Economic activity indicators are subject to structural changes due to a number of changes occurring at the national and international levels. This study investigates the causal relationship between the Borsa Istanbul X100 index and key economic indicators such as the consumer price index (CPI), M2 money supply, industrial production index (IP), and unemployment rate. The analysis is based on monthly data spanning the period from January 2005 to May 2023. The causality relationship between the variables is analysed using the Toda-Yamamato causality test and the lag augmented vector autoregressive causality test. According to the results of the causality test considering the full sample period, a bidirectional causality relationship between the X100 index and the CPI, a unidirectional causality relationship from the X100 to IPP, and a unidirectional causality relationship from the X100 to unemployment rate were found. The time-varying causality test, however, indicates that national or international economic crises affect causality relationships. Causality relationships are also stable during periods of stable economic conditions.

Anahtar Kelimeler

• Time-varying causality
• Toda-Yamamoto causality test
• stock market
• BIST X100
• macoeconomic variables

Kaynakça

1. Abdullah, D. A., & Hayworth, S. C. (1993). Macroeconometrics of Stock Price Fluctuations. Quarterly Journal of Business and Economics, 32(1), 50-67.
2. Acikalin, S., Aktas, R., & Unal, S. (2008). Relationships Between Stock Markets and Macroeconomic Variables: An Empirical Analysis of the Istanbul Stock Exchange. Investment Management and Financial Innovations, 5(1), 8-16.
3. Akyol, H., & Baltacı, N. (2018). Ülke Kredi Risk Düzeyi, Petrol Fiyatları ve Temel Makroekonomik Göstergelerin Hisse Senedi Getirilerine Etkisi: BİST 100 Örneği. Kafkas Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22, 459-476. DOI:10.9775/kausbed.2018.030
4. Alatiqi, S., & Fazel, S. (2008). Can Money Supply Predict Stock Prices?. Journal for Economic Educators, 8(2), 54-59.
5. Başarır, Ç. (2018). Korku Endeksi (VIX) ile BİST 100 Arasındaki İlişki: Frekans Alanı Nedensellik Analizi. İşletme Fakültesi Dergisi, 19(2), 177-191. doi: 10.24889/ifede.468802
6. Baum, C. F., Hurn, S., & Otero, J. (2022). Testing for Time-Varying Granger Causality. The Stata Journal, 22(2), 355-378. DOI: 10.1177/1536867X221106403
7. Bektur, Ç., & Malcıoğlu, G. (2017). Kredi Temerrüt Takasları ile BİST 100 Endeksi Arasındaki İlişki: Asimetrik Nedensellik Analizi. AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(17), 73-83.
8. Bhattacharya, B., & Mukherjee, J. (2006). Indian Stock Price Movement and the Macroeconomic Context-A Time Series Analysis. Journal of International Business and Economics, 5(1), 167-181.

9. Boskin, M. J., Dulberger, E. R., Gordon, R. J., Griliches, Z., & Jorgenson, D. W. (1998). Consumer Prices, the Consumer Price Index, and the Cost of Living. Journal of Economic Perspectives, 12(1), 3-26.
10. Boyd, J. H., Hu, J., & Jagannathan, R. (2005). The Stock Market's Reaction to Unemployment News: Why Bad News is Usually Good For Stocks. The Journal of Finance, 60(2), 649-672. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2005.00742.x
11. Bradley, M. D., & Jansen, D. W. (2004). Forecasting with a Nonlinear Dynamic Model of Stock Returns and Industrial Production. International Journal of Forecasting, 20(2), 321-342. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2003.09.007
12. Büyükşalvarcı, A., & Abdioğlu, H. (2010). The causal Relationship Between Stock Prices and Macroeconomic Variables: A Case Study For Turkey. Journal of Economic & Management Perspectives, 4(4), 601.
13. Chen, N. F., Roll, R., & Ross, S. A. (1986). Economic Forces and the Stock Market. The Journal of Business, 59(3), 383-403.
14. Choi, J. J., Hauser, S., & Kopecky, K. J. (1999). Does the Stock Market Predict Real Activity? Time Series Evidence from the G-7 Countries. Journal of Banking & Finance, 23(12), 1771-1792. https://doi.org/10.1016/S0378-4266(99)00020-5
15. Demir, C. (2019). Macroeconomic Determinants of Stock Market Fluctuations: The Case of BIST-100. Economies, 7(1), 8. https://doi.org/10.3390/economies7010008
16. Dhakal, D., Kandil, M., & Sharma, S. C. (1993). Causality Between the Money Supply and Share Prices: a VAR Investigation. Quarterly Journal of Business and Economics, 52-74.
17. Dougherty, A., & Van Order, R. (1982). Inflation, Housing Costs, and the Consumer Price Index. The American Economic Review, 72(1), 154-164.
18. Dritsaki, C. (2017). Toda-Yamamoto Causality Test Between Inflation and Nominal Interest Rates: Evidence from Three Countries of Europe. International Journal of Economics and Financial Issues, 7(6), 120-129.
19. Emirmahmutoğlu, F., Denaux, Z., & Topcu, M. (2021). Time-Varying Causality Between Renewable and Non-Renewable Energy Consumption and Real Output: Sectoral Evidence From The United States. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 149, 111326. https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.111326
20. Erdem, C., Arslan, C. K., & Sema Erdem, M. (2005). Effects of Macroeconomic Variables on Istanbul Stock Exchange Indexes. Applied Financial Economics, 15(14), 987-994. https://doi.org/10.1080/09603100500120365
21. Eren, M., & Başar, S. (2016). Makroekonomik Faktörler ve Kredi Temerrüt Takaslarının BİST-100 Endeksi Üzerindeki Etkisi: ARDL Yaklaşımı. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 30(3), 567-589.
22. Farsio, F., & Fazel, S. (2013). The stock market/unemployment relationship in USA, China and Japan. International Journal of Economics and Finance, 5(3), 24-29. http://dx.doi.org/10.5539/ijef.v5n3p24
23. Feldmann, H. (2011). Stock Markets and Unemployment in Industrial Countries. Applied Economics Letters, 18(9), 845-849. https://doi.org/10.1080/13504851.2010.503929
24. Forson, J. A., & Janrattanagul, J. (2014). Selected Macroeconomic Variables and Stock Market Movements: Empirical Evidence From Thailand. Contemporary Economics, 8(2), 154-174. DOI:10.5709/ce.1897-9254.138
25. Fromentin, V. (2022). Time-Varying Causality Between Stock Prices and Macroeconomic Fundamentals: Connection or Disconnection?. Finance Research Letters, 49, 103073, https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103073
26. Güney, S., & Saka Ilgın, K. (2019). Yatırım Araçlarının BİST-100 Endeksi Üzerindeki Etkisinin Değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 226-245. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.449164
27. Humpe, A., & Macmillan, P. (2009). Can Macroeconomic Variables Explain Long-Term Stock Market Movements? A Comparison of the US and Japan. Applied Financial Economics, 19:2, 111-119, DOI: 10.1080/09603100701748956
28. İltaş, Y., & Güzel, F. (2021). Borsa Endeksi ve Belirsizlik Göstergeleri Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 39(3), 411-424. DOI: 10.17065/huniibf.821072
29. İşler, İ.İ., & Güven, A. (2021). Covid 19 Küresel Salgınının BİST 100 Endeksi Üzerindeki Etkileri. Politik Ekonomik Kuram, 5(1), 63-77. Doi: 10.30586/pek.946719
30. Jareño, F., & Negrut, L. (2016). US Stock Market and Macroeconomic Factors. Journal of Applied Business Research, 32(1), 325-340. https://doi.org/10.19030/jabr.v32i1.9541
31. Jones, S. R., & Riddell, W. C. (1999). The Measurement of Unemployment: An Empirical Approach. Econometrica, 67(1), 147-161.
32. Kantar, L. (2020). BİST 100 Endeksinin Yapay Sinir Ağları ve ARMA Modeli ile Tahmini. Bulletin of Accounting and Finance Reviews, 3(2), 121-131. https://doi.org/10.32951/mufider.725722
33. Kaya, A., & Coşkun, A. (2015). VIX Endeksi Menkul Kıymet Piyasalarının Bir Nedeni midir? Borsa İstanbul Örneği. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(1), 175-186.
34. Koç, E., Kaya, K., & Şenel, M.C. (2016). Türkiye’de Sanayi Sektörü ve Temel Sanayi Göstergeleri-Sanayi Üretim Endeksi. Mühendis ve Makine, 57(682), 42-53.
35. Koyuncu, T. (2018). BİST-100 Endeksinin Makroekonomik Değişkenler ile İlişkisi: Ampirik Bir Çalışma. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(3), 615-624. DOI : 10.29106/fesa.423051
36. Kök, D., & Nazlıoğlu, E.H. (2020). Finansal Piyasalarda Asimetrik Nedensellik: BİST 100, VIX ve Döviz Kuru Örneği. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 55, 245-262. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.659871
37. Kuzu, S. (2019). Volatilite Endeksi (VIX) ile BİST 100 Arasındaki Johansen Eş-bütünleşme ve Frekans Alanı Nedensellik Analizi. Turkish Studies, 14(1), 479-493. DOI: 10.7827/TurkishStudies.14943
38. Leland, H. E. (1974). Production Theory and the Stock Market. The Bell Journal of Economics and Management Science, 125-144. https://doi.org/10.2307/3003095
39. Misra, P. (2018). An Investigation of the Macroeconomic Factors Affecting the Indian Stock Market. Australasian Accounting, Business and Finance Journal, 12(2), 71-86. http://dx.doi.org/10.14453/aabfj.v12i2.5
40. Murphy, K. M., & Topel, R. (1997). Unemployment and Nonemployment. The American Economic Review, 87(2), 295-300.
41. Okşak, Y., & Sarıtaş, T. (2020). Seçilmiş Makroekonomik Değişkenlerin BİST-100 Endeksine Etkisi: Türkiye Üzerine Bir Nedensellik Analizi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi. 12(23), 535-549. DOI: 10.14784/marufacd.785241
42. Okyayer, A. (2009). Türkiye’de Finansal Serbestleşme ve Derinleşme Süreci Üzerine Nitel Bir İnceleme. Journal of Academic Inquiries, 4(1), 73-100.
43. Özmerdivanlı, A. (2014). Petrol Fiyatları ile BİST 100 Endeksi Kapanış Fiyatları Arasındaki İlişki. Akademik Bakış Dergsi, 43
44. Pan, W. F. (2018). Does the Stock Market Really Cause Unemployment? A Cross-Country Analysis. The North American Journal of Economics and Finance, 44, 34-43. https://doi.org/10.1016/j.najef.2017.11.002
45. Petek, A., & Şanlı, O. (2019). Türkiye’de Gayri Safi Yurtiçi Hasıla, Döviz Kurları ve Sanayi Üretim Endeksinin Kapasite Kullanım Oranları Üzerine Etkileri: Zaman Serileri Analizi. International Review of Economics and Management, 7(1), 49-73.
46. Polat, O. (2020). Time-Varying Propagations Between Oil Market Shocks and a Stock Market: Evidence from Turkey. Borsa Istanbul Review, 20(3), 236-243. https://doi.org/10.1016/j.bir.2020.01.001
47. Rjoub, H., Türsoy, T., & Günsel, N. (2009). The Effects of Macroeconomic Factors on Stock Returns: Istanbul Stock Market. Studies in Economics and Finance, 26(1), 36-45. https://doi.org/10.1108/10867370910946315
48. Rogalski, R. J., & Vinso, J. D. (1977). Stock Returns, Money Supply and the Direction of Causality. The Journal of Finance, 32(4), 1017-1030. https://doi.org/10.2307/2326509
49. Sakarya, Ş., & Akkuş, H.T. (2018). BİST-100 ve BİST Sektör Endeksleri ile VIX Endeksi Arasındaki İlişkinin Analizi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(40), 351-373. Doi: 10.31795/baunsobed.492470
50. Sandal, M., Çemrek, F., & Yıldız, Z. (2017). BİST 100 Endeksi ile Altın ve Petrol Fiyatları Arasındaki Nedensellik İlişkisinin İncelenmesi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 26(3), 155-170.
51. Schultze, C. L. (2003). The Consumer Price Index: Conceptual Issues and Practical Suggestions. Journal of Economic Perspectives, 17(1), 3-22. DOI: 10.1257/089533003321164921
52. Shi, S., Hurn, S., & Phillips, P. C. (2020). Causal Change Detection in Possibly Integrated Systems: Revisiting the Money–Income Relationship. Journal of Financial Econometrics, 18(1), 158-180. doi: 10.1093/jjfinec/nbz004
53. Shi, S., Phillips, P. C., & Hurn, S. (2018). Change Detection and the Causal Impact of the Yield Curve. Journal of Time Series Analysis, 39(6), 966-987. https://doi.org/10.1111/jtsa.12427
54. Sirucek, M. (2012). Macroeconomic variables and stock market: US review. International Journal of Computer Science & Management Studies, 12(3), 1-9.
55. Srivastava, A. (2010). Relevance of Macro Economic Factors for the Indian Stock Market. Decision, 37(3), 69-89.
56. Tiryaki, A., Ceylan, R., & Erdoğan, L. (2019). Asymmetric Effects of Industrial Production, Money Supply and Exchange Rate Changes on Stock Returns in Turkey. Applied Economics, 51(20), 2143-2154. https://doi.org/10.1080/00036846.2018.1540850
57. Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical Inference in Vector Autoregressions with Possibly Integrated Processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225-250. https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01616-8
58. Triplett, J. E. (2001). Should the Cost‐of‐living Index Provide the Conceptual Framework for a Consumer Price Index?. The Economic Journal, 111(472), 311-334. https://doi.org/10.1111/1468-0297.00633
59. Tsagkanos, A., & Siriopoulos, C. (2015). Stock Markets and Industrial Production in North and South of Euro-Zone: Asymmetric Effects via Threshold Cointegration Approach. The Journal of Economic Asymmetries, 12(2), 162-172. https://doi.org/10.1016/j.jeca.2015.07.001
60. Tuna, K., & İsabetli, İ. (2014). Finansal Piyasalarda Volatilite ve Bist-100 Örneği. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 27, 21-31.
61. Tunçel, M.B., & Gürsoy, S. (2020). Korku Endeksi (VIX), Bitcoin Fiyatları ve BİST100 Endeksi Arasındaki Nedensellik İlişkisi Üzerine Ampirik Bir Uygulama. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 19(76), 1999-2011. https://doi.org/10.17755/esosder.712702
62. Uzunel, E. C., & Güven, E. T. (2019). BİST-100 Endeksi ile Çeşitli Makroekonomik Değişkenler Arasındaki Uzun Dönemli İlişkinin ARDL Yaklaşımı ile Analizi. Pamukkale Journal of Eurasian Socioeconomic Studies, 6(1), 19-36. https://doi.org/10.34232/pjess.519942
63. Wongbangpo, P., & Sharma, S. C. (2002). Stock Market and Macroeconomic Fundamental Dynamic Interactions: ASEAN-5 Countries. Journal of Asian Economics, 13(1), 27-51. https://doi.org/10.1016/S1049-0078(01)00111-7 Yeşildağ, E. (2021). Altın, Faiz, İşsizlik, Para Arzı ile Borsa Arasındaki Eşbütünleşme İlişkisinin Araştırılması. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 19(2), 130-148. http://dx.doi.org/10.11611/yead.886825
64. Yıldız, A. (2014). BİST 100 Endeksi ile Alternatif Yatırım Araçlarının İlişkisi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2), 39-56.
65. Zeren, F., & Güngör, S. (2021). BRICS-T Borsaları ile Altın ve Brent Petrol Fiyatları Arasındaki İlişkinin Zamanla Değişen Nedensellik Testi ile İncelenmesi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23(4), 1543-1467.