AN ANALYSIS TO DETERMINATE THE IMPACT OF COVID-19 ON WORLD FINANCIAL MARKETS

Öz

In this study, it was analysed to determine whether the coronavirus, which became a global epidemic by affecting the whole world in a short time, caused any changes in the volatility and liquidity of stock market indices in the USA, Germany, China, Japan, Egypt, and Turkey. In this context, the effects of the coronavirus epidemic on DOW30 Index in USA, DAX Index in Germany, SSE Composite Shanghai Index in China, NIKKEI 225 Index in Japan, EGX30 Index in Egypt and BIST100 Index in Turkey were investigated. The results and estimations of the study were limited to the relevant countries, and this was the limitation of the study. Selected countries for the analysis were determined by their locational and financial market properties among developed and developing countries which were the most representative ones. The date of the first case for each country announced by WHO was taken as a basis date. A data set was prepared for the period from the first case had been seen to 18 November 2020 for each country. In order to determine the pre-pandemic and post-pandemic differentiation, a pre-pandemic period data set was created as well as the same amount of data. Thus, it was tried to determine whether there was a differentiation for the period before and after the pandemic. The return and liquidity series of the indices were estimated with GARCH(1,1), one of the conditional variance models, and it was observed that there were changes in the volatility and liquidity of the relevant stock market indices after COVID-19. In addition, volatility clusters were observed. Return series of all country stock market indices which were the subject of the research had determined to have thick tail and skewness features like classical financial time series.

Anahtar Kelimeler

• Covid-19
• World Financial Markets
• Volatility
• Liquidity
• ARCH-GARCH

Covid-19’un Dünya Finans Piyasaları Üzerindeki Etkisini Belirlemeye Yönelik Bir Analiz

Öz

Bu çalışmada, tüm dünyayı etkisine alarak küresel bir salgın haline gelen koronavirüsün, Dünya’nın farklı bölgelerinde bulunan ABD, Almanya, Çin, Japonya, Mısır ve Türkiye’deki borsa endekslerinin volatilitesinde ve likiditelerinde herhangi bir değişiklik oluşturup oluşturmadığı tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu çerçevede ABD’de DOW30 Endeksi, Almanya’da DAX Endeksi, Çin’de SSE Bileşik Şangay Endeksi, Japonya’da NİKKEİ 225 Endeksi, Mısır’da EGX30 Endeksi ve Türkiye’de BIST100 Endeksleri üzerinde koronavirüs salgınının etkileri araştırılmıştır. Çalışmanın analiz sonuçları ve yorumlar ilgili ülkelerle sınırlı olup çalışmanın kısıtını oluşturmuştur. Söz konusu ülkeler, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler arasından ve coğrafi konum açısından içinde bulunduğu bölgeyi temsiliyet gücü yüksek finansal piyasalar olduğu kabul edilerek analize seçilmiştir. Araştırma kapsamında incelenen her ülkede Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ)’nün açıkladığı ilk vakanın görüldüğü tarih baz alınmıştır. Her ülke için ilk vakanın görüldüğü tarihten 18 Kasım 2020 tarihine kadarki dönem için veri seti hazırlanmıştır. Pandemi öncesi ve sonrası farklılaşmayı belirleyebilmek için aynı sayıdaki veri kadar pandemi öncesi dönem veri seti de oluşturulmuştur. Böylece pandemi öncesi ve sonrası dönem için bir farklılaşmanın olup olmadığı tespit edilmeye çalışılmıştır. Endekslere ilişkin getiri ve likidite serileri koşullu varyans modellerinden GARCH(1,1) ile tahmin edilmiş ve COVID-19 sonrasında ilgili borsa endekslerinin volatilite ve likiditesinde değişmelerin olduğu gözlemlenmiştir. Araştırmaya konu ülke borsa endekslerin hepsinin getiri serilerinin klasik finansal zaman serilerinde gözlemlenen kalın kuyruk ve çarpıklık özellikleri tespit edilmiştir. Ayrıca volatilite kümelenmeleri gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Covid-19
• Volatilite
• Likidite
• ARCH-GARCH
• Dünya Finans Piyasaları

Kaynakça

1. Adıgüzel, M. (2020). “Covid-19 Pandemisinin Türkiye Ekonomisine Etkilerinin Makroekonomik Analizi”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Covid-19 Sosyal Bilimler Özel Sayısı, Yıl:19 Sayı:37 Bahar (Özel Ek), ss.191-221.
2. Al-Awadhi, A. M., Al-Saifi, K., Al-Awadhi, A., Alhamadi, S. (2020). “Death and Contagious Infectious Diseases: Impact of the COVID-19 Virus on Stock Market Returns”, Journal of Behavioral and Experimental Finance, 27, 1-5.
3. Amihud, Y. (2002). “Illiquidity and Stock Returns: Cross-Section and Time-Series Effects”, Journal of Financial Markets, 5, 31-56.
4. Atakan, T. (2009). “İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Değişkenliğin (Volatilitenin) Arch-Garch Yöntemleri İle Modellenmesi”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü Dergisi, Sayı 62, s. 48-61.
5. Baldwin, R., Tomiura, E. (2020). Thinking Ahead about the Trade Impact of COVID-19. In Economics in the Time of COVID-19 (pp.:59-71). Centre for Economic Policy Research Press, London.
6. Bollerslev, T. (1986). “Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, Journal of Econometrics”, 31, 307- 327.
7. Cecchetti, S. G., Schoenholtz, K. L. (2020). Contagion: Bank Runs and COVID-19. In Economics in the Time of COVID-19 (pp.: 77-80). Centre for Economic Policy Research Press, London.
8. Cochrane, J. H. (2020). Coronavirus Monetary Policy. In Economics in the Time of COVID-19 (pp.: 105- 108). Centre for Economic Policy Research Press, London.

9. Dickey, D. A., Fuller, W.A. (1979). “Autoregressive Time Series with a Unit Root”, Journal of American Statistical Association, 74, 427-431.
10. Engle, R. F., (1982). “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation”, Econometrica, 50, 987- 1008.
11. Fettahoğlu, S. ve Fettahoğlu A. (2018). İşletme Finansmanı, Umuttepe Yayınları, Kocaeli.
12. Goodell, J.W. (2020). “COVID-19 and Finance: Agendas for Future Research”, Finance Research Letters, 35(3):101512. Doi:10.1016/j.frl.2020.101512.
13. Gujarati, D. N. (2001). Temel Ekonometri, (Çevirenler: Şenesen, Ü., ve Şenesen, G, G,), Literatür Yayınları, İstanbul.
14. Keleş, E., (2020). “Covid-19 ve BIST-30 Endeksi Üzerine Kısa Dönemli Etkileri”, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt:42 Sayı: I, ss. 91-105.
15. Luo, S., Tsang, K. P. (2020). “China and World Output Impact of the Hubei Lockdown During the Coronavirus Outbreak”, Contemporary Economic Policy, 38(4) 583-592.
16. McKibbin, W., Fernando, R. (2020). “The Global Macroeconomic Impacts of COVID-19: Seven Scenarios”, CAMA Working Paper, No. 19/2020. https://ssrn.com/abstract=3547729.
17. Onali, E. (2020). “Covid-19 and Stock Market Volatility”, https://ssrn.com/abstract=3571453.
18. Şenol, Z., Zeren, F. (2020). “Coronavirus (Covıd-19) And Stock Markets: The Effects of the Pandemic on the Global Economy”, Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 7(4), 1-16.
19. Şit, A., Telek, C. (2020). “Covid-19 Pandemisinin Altın Ons Fiyatı ve Dolar Endeksi Üzerine Etkileri”, Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Özel Sayı, ss.1-13.
20. Wikipedia. Pandemi. https: //tr. wikipedia. org/ wiki/ Pandemi# Etimoloji (Erişim Tarihi: 21.04.2021).
21. Yan, C. (2020). “COVID-19 Outbreak and Stock Prices: Evidence from China”, https://ssrn.com/abstract=3574374.
22. Yan, B., Stuart, L., Tu, A., Zhang, T. (2020). “Analysis of the Effect of COVID-19 On the Stock Market and Potential Investing Strategies”, Working Article. SSRN: https://ssrn.com/abstract=3563380
23. Yetgin, M. A. (2020). “Koronavirüsün Borsa İstanbul’a Etkisi Üzerine Bir Araştırma ve Stratejik Pandemi Yönetimi”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(2), ss.324-335.
24. Zeren, F., Hızarcı, A. (2020). “The Impact of COVID-19 Coronavirus on Stock Markets: Evidence from Selected Countries”, Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 3(1), 78-84.