BANKACILIK SEKTÖRÜ İÇİN ETKİN PİYASALAR HİPOTEZİNİN UZUN HAFIZA MODELLERİ ANALİZİ

Yıl 2020, Cilt: 18 Sayı: 1, 332 - 351, 01.03.2020

Emrah İsmail Çevik , Serhat Sezen

https://doi.org/10.11611/yead.621826

Cited By: 3

Öz

Fama (1970) tarafından geliştirilen
Etkin Piyasa Hipotezi, hisse senedi fiyatlarının piyasa ile ilgili tüm bilgiyi
yansıttığını belirtmekte ve bu nedenle piyasada ortalamanın üzerinde gelir elde
etmenin mümkün olmadığı belirtilmektedir. Fama (1970) piyasa etkinliğinin
zayıf, yarı-zayıf ve güçlü olmak üzere üç farklı formda ortaya çıkabileceğini
belirtmiştir. Zayıf formda etkin piyasa hipotezi hisse senedi fiyatlarının
rassal yürüyüş süreci sergilediğini ve bu nedenle geçmiş verileri kullanarak
geleceğe yönelik hisse senedi fiyat tahminlerinin mümkün olamayacağını
belirtmektedir. Bu çalışmada BIST bankacılık sektör endeksi için zayıf formda
etkin piyasa hipotezinin geçerli olup olmadığı 1997-2018 dönemi için uzun
hafıza modelleri kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz sonucuna göre, banka endeksinin
volatilitesinde uzun hafızanın varlığı tespit edilmiş ve buna bağlı olarak da
BIST bankacılık sektörünün zayıf formda etkin bir piyasa olmadığı söylenebilir.

Anahtar Kelimeler

Etkin Piyasa Hipotezi, Uzun Hafıza, FIGARCH

THE ANALYSIS OF THE EFFICIENT MARKET HYPOTHESIS FOR BANKING SECTOR BY USING LONG MEMORY MODELS

Öz

The Efficient Market Hypothesis proposed by Fama (1970) suggest that the stock prices full reflect all relevant information about the market and hence it is not possible to gain above average return. Fama (1970) suggested three different versions of market efficiency: weak, semi-strong and strong forms. In this manner, weak form efficient market hypothesis states that the stock prices exhibit random walk process and hence it is impossible to determine the stock price in the future by using its past value. In this paper, we examine whether the weak form efficient market hypothesis is valid for the banking sector index in the Istanbul Stock Exchange by means of long memory models for the periods of 1997-2018. According to the analysis result, the existence of long memory in the volatility of bank index was determined and accordingly it can be said that BIST banking sector does not provide weak form efficiency.

Anahtar Kelimeler

Efficient Market Hypothesis, Long Memory, FIGARCH

Kaynakça

• Andreou, E. ve Ghysels, E. (2002) “Detecting Multiple Breaks in Financial Market Volatility Dynamics”, Journal of Applied Econometrics, 17, 579- 600.
• Arouri, M. (2012) “Forecasting the conditional volatility of oil spot and futures prices with structural breaks and long memory models”, Energy Economics, 34(1): 283-293.
• Atan, M., Atan, S. D. ve Özdemir, Z. A. (2009) “Hisse Senedi Piyasasında Zayıf Formda Etkinlik: İMKB Üzerine Ampirik Bir Çalışma”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24 (2): 33-48.
• Baillie, R. ve Morana, C. (2009) “Modelling Long Memory and Structural Break in Conditional Variances: An Adaptive FIGARCH Approach”, Journal of Economic Dynamics & Control, 33 (8): 1577-1592.
• Baillie, R. T., Bollerslev, T. ve Mikkelson, H. O. (1996) “Fractionally integrated generalized autoregressive conditional heteroskedasticity”, Journal of Econometrics, 74 (1): 3-30.
• Bayraktar, A. (2012) “Etkin Piyasalar Hipotezi”, Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4 (1): 37-47.
• Belkhouja, M. ve Boutahary, M. (2010) “Modeling Volatility with Time-Varying FIGARCH Models”, Economic Modelling, 28 (3): 1106-1116.
• Bollersley, T. (1986) “Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity” Journal of Econometrics, 31, 307-327.
• Box, G. ve Jenkins, M. G. (1976) “Time Series Analysis Forecasting and Control”, San Francisco, Holden Day.
• Büberkökü, E. ve Kızıldere, C. (2017) “BIST100 Endeksinin Volatilite Özelliklerinin İncelenmesi”, V. Anadolu International Conference in Economics, Eskişehir, Turkey.
• Çevik, E. İ. (2012) “İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Etkin Piyasa Hipotezinin Uzun Hafıza Modelleri İle Analizi: Sektörel Bazda Bir İnceleme”, Journal of Yasar University, 26 (7): 4437 – 4454.
• Çevik, E. İ. ve Erdoğan, S. (2009) “Bankacılık sektörü hisse senedi piyasasının etkinliği: Yapısal kırılma ve güçlü hafıza”, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 10 (1): 26-40.
• Diebold, F. X. ve Rudebusch, G. D. (1989) “Long memory and persistence in aggregate output”, Journal of Monetary Economics, 24(2): 189-209.
• Degutis, A. ve Novickytė, L. (2014) “The Efficient Market Hypothesis: A Critical Review of Literature and Methodology”, Ekonomika, 93(2): 7-23.
• Eken, M. H. ve Adalı S. (2008) “Piyasa Etkinliği ve İMKB: Zayıf Formda Etkinliğe İlişkin Ekonometrik Bir Analiz”, Muhasebe ve Finans Dergisi, 37, 1-16.
• Enders, W. (1995) “Applied Econometrics Time Series”, John Wiles and Sons, Canada.
• Engle, R. (1982) “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of UK Inflation”, Econometrica, 50, 987-1008.
• Fama, F.E. (1970) “Efficient capital markets: a review of theory and empirical work”, The Journal of Finance, 25 (2): 383-417.
• Granger, C.W.J. ve Joyeux, R. (1980) “An introduction to long memory time series models and fractional differencing”, Journal of Time Series Analysis, 1, 15-39.
• Günay, S. (2014) “Yapısal Kırılmalar Dahilinde BİST-100 Endeksi Volatilitesinin Uzun Dönem Bellek Analizi”, Journal of Yasar University, 9(36):6300-6314.
• Hosking, J.R.M. (1981) “Fractional differencing”, Biometrika, 68, 165-76.
• Inclan, C. ve Tiao, G. (1994) “Use of Cumulative Sums of Squares Retrospective Detection of Changes in Variance”, Journal of the American Statistic Association. 89, 913-923.
• Kahyaoğlu, H. ve Duygulu, A. A. (2005) “Finansal Varlık Fiyatlarındaki Değişme –Parasal Büyüklükler Etkileşimi”, Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20 (1): 63-85.
• Kang, S.H., Cheong, C. ve Yoon, S-M. (2010) “Long memory volatility in Chinese stock markets”, Physica A, 389 (7): 1425-133.
• Karan, B. (2001) “Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi”, 1. Baskı. Gazi Kitabevi.
• Karanasos, M. ve Kartsaklas, A. (2009) “Dual Long-Memory, Structural Breaks and the Link between Turnover and the Range-Based Volatility”, Journal of Empirical Finance, 16 (5): 838-851.
• Kasman, A., Kasman, S. ve Torun, E. (2009) “Dual Long Memory Property in Retursns and Volatility: Evidence from the CEE Countries Stock Markets”, Emerging Markets Review, 10 (2): 122-139.
• Kılıç, R. (2004) “On the long memory properties of emerging capital markets: Evidence from Istanbul stock Exchange”, Applied Financial Economics, 14 (13): 915-922.
• Korkmaz, T., Çevik, E.İ. ve Özataç, N. (2009) “Testing for long memory in ISE using ARFIMA-FIGARCH Model and structural break test”, International Research Journal of Finance and Economics, 26. 186-191.
• Korkmaz, T., Başaran, Ü. Ve Çevik, E. İ. (2010) “Yaz Saati Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Getirisine Etkisinin Test Edilmesi”, Ege Akademik Bakış Dergisi, 10(4): 1139-1153.
• Kutlar, A. (2017) “E.Views ile Uygulamalı Çok Denklemli Zaman Serileri” 1. Baskı. Umuttepe Yayınları.
• Maheshchandra, J. P. (2012) “Long memory property in return and volatility: Evidence from the Indian stock markets”, Asian Journal of Finance & Accounting, 4 (2): 218-230.
• Maymin, P. Z. (2011) “Markets are Efficient if and Only if P = NP”, Algorithmic Finance, 1(1): 1-12.
• Newey, W. ve West, K. (1994) “Automatic Lag Selection in Covariance Matrix Estimation”, Review of Economic Studies, 61, 631-653.
• Resende, M. ve Teixeira, N. (2002) “Permanent structural changes in the Brazilian economy and long memory: A stock market perspective”, Applied Economics Letter, 9 (6): 373-375.
• Sanso, A., Arago, V. ve Carrion, J. L. (2004) “Testing for Change in the Unconditional Variance of Financial Time Series”, Revista de Economia Financiera, 4, 32-53.
• Sevüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. (2006) “İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Getiri Volatilitesinin Modellenmesi ve Önraporlanması”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 61(4): 244-265.
• Sevüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. (2010) “Ekonometrik Zaman Serileri Analizi” 3. Baskı. Nobel Yayın Dağıtım.
• Tang, T. L. ve Shieh, S.J. (2006) “Long Memory in Stock Index Futures Markets a Value-at-Risk Approach”, Physica A, 366, 437-448.
• Tayefi, M. ve Ramanathan T. V. (2012) “An Overview of FIGARCH and Related Time Series Models”, Austrian Journal of Statistics, 41 (3): 175-196.
• Tunay, K. B. (2008) “Türkiye’de Merkez Bankası Müdahalelerinin Döviz Kurlarının Oynaklığına Etkileri”, BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 2 (2): 77-111.
• Türkyılmaz, S. ve Balıbey, M. (2014) “Türkiye Hisse Senedi Piyasası Getiri ve Oynaklığındaki Uzun Dönem Bağımlılık İçin Ampirik Bir Analiz”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(2): 281-302.
• Yalama, A., Çelik, S. ve Sevil, G. (2011) “Long Memory in Stock Markets: Empirical Study on Spot and Future Markets in Turkey”, Academic and Business Research Institute International Conference, International Conference-Las Vegas.