VIX Endeksinin Borsa İstanbul Üzerindeki Oynaklık Yayılım Etkisinin Ölçülmesi

Öz

Günümüz koşullarında finansal entegrasyonla beraber, dünya borsalarının birbirinden hızlı bir şekilde etkilendiğini görmekteyiz. Özellikle gelişmiş ülkelerin borsaları, gelişmekte olan ülkelerin borsalarını etkisinde bırakarak yön vermektedir. Bu durum, bireysel ve kurumsal yatırımcıların, yatırım faaliyetlerindeki risk alma kapasitelerinde büyük önem arz etmektedir. Finansal yatırımcılar, risk algısını ifade eden göstergelerden yararlanarak, finansal işlemlerini gerçekleştirmektedirler. Çalışmamızda, uluslararası piyasalarda korku ve risk iştahı endeksi olarak bilinen CBOE VIX’ in, Borsa İstanbul Ulusal 100 (BIST100) endeksindeki oynaklık yayılım etkisi araştırılmıştır. VIX endeksinin bir gün öncesi ve sonrası açılış fiyatları ile BIST100 endeksinin günlük açılış ve kapanış fiyatları ele alınmıştır. Analizde, oynaklık modellerinden biri olan EGARCH modeli kullanılmış ve araştırma dönemi olarak 25/09/2009-06/09/2022 tarihleri incelenmiştir. Analiz bulgularına göre; VIX endeksinde oluşan şokların, BIST100 endeksinin getirisinde oynaklık yayılım etkisine yol açtığı tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Korku Endeksi, Oynaklık Yayılım Etkisi, EGARCH Modeli JEL Sınıflandırması: C58, G17, G41

Anahtar Kelimeler

• Korku Endeksi
• Oyanklık Yayılım Etkisi
• EGARCH Modeli

Measuring the Volatility Spread of VIX Index on Borsa Istanbul

Öz

With the financial integration in today’s conditions, we see that the world stock markets are affected by each other quickly. In particular, the stock markets of developed countries influence the stock markets of developing countries. This situation is of great importance in the risk-taking capacity of individual and institutional investors in their investment activities. Financial investors carry out their financial transactions by making use of indicators expressing risk perception. In our study, the volatility spillover effect of the CBOE VIX, known as the fear and risk appetite index in international markets, on the Borsa Istanbul National 100 (BIST100) Index was investigated. The opening prices of the VIX index one day before and after, and the daily opening and closing prices of the BIST100 index were processed. In the analysis, the EGARCH model, which is one of the volatility models, was used and the dates 25/09/2009-06/09/2022 were examined as the research period. According to the analysis findings; It has been determined that the shocks in the VIX index cause a volatility spillover effect on the return of the BIST100 index. Key Words: Fear Index, The Volatility Spillover Effect, EGARCH Model JEL Classification: C58, G17, G41

Anahtar Kelimeler

• Fear Index
• The Volatility Spillover Effect
• EGARCH Model

Kaynakça

1. Akdağ, S. (2019). VIX korku endeksinin finansal göstergeler üzerindeki etkisi: Türkiye örneği. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1), 235-256. doi: 10.17218/hititsosbil.522619
2. Akkaya, M. (2021). The determinants of the volatility in cryptocurrency markets: The Bitcoin case. Boğaziçi Journal Review of Social, Economic and Administrative Studies, 35(1), 87-97. doi: 10.21773/boun.35.1.5
3. Aktaş, H., Kayalıdere, K. ve Karataş, Elçiçek, Y. (2018). Petrol, dolar kuru ve hisse senedi piyasası arasındaki ortalama-oynaklık yayılım etkisi: BIST100 üzerine bir uygulama. Muhasebe ve Vergi Uygulamaları Dergisi, Özel, 354-377.
4. Başarır, Ç. (2018). Korku endeksi (VIX) ile BİST 100 arasındaki ilişki: frekans alanı nedensellik analizi. İşletme Fakültesi Dergisi, 19(2), 177-191. doi:10.24889/ifede.468802
5. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307-327. http://www.u.arizona.edu/~rlo/readings/278762.pdf
6. Borsa İstanbul. (2022). Trading hours. https://borsaistanbul.com/en/sayfa/2948/trading-hours
7. Cboe. (2019). Cboe volatility index white paper. Cboe Exchange, Inc. Erişim adresi: https://www.cboe.com/micro/vix/vixwhite.pdf
8. Cboe. (2022). Hours & Holidays. Erişim adresi: https://www.cboe.com/about/hours/us-options/

9. Chandra, A. ve Thenmozhi, M. (2015, March ). On asymmetric relationship of India volatility index (India VIX) with stock market return and risk management. Decision, 42(1), 33-55. doi:10.1007/s40622-014-0070-0
10. Chang, C. L., Hsieh, T. L. ve McAleer, M. (2018). Connecting VIX and stock index ETF with var and diagonal bekk. Journal of Risk and Financial Management, 11(58), 1-25. doi:10.3390/jrfm11040058
11. Cihangir Kurt, Ç. (2020). Küresel ve ulusal değişkenlerden ülke CDS primine volatilite yayılma etkileri: Türkiye örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 11(26), 45-61. doi: 10.21076/vizyoner.654420
12. Değirmenci, N. (2017, Haziran). Finansal piyasalar arasındaki oynaklık yayılımı: literatür araştırması. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(47), 161-179.
13. Değirmenci, N. ve Abdioğlu, Z. (2017, Ekim). Finansal piyasalar arasındaki oynaklık yayılımı. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 54, 104-125.
14. Engle, R. ve Ng, V. (1993, Dec.). Measuring and testing the impact of news on volatility. The Journal of Finance, 48(5), 1749-1778. https://www.jstor.org/stable/2329066
15. Ergör, Z. B. (2017). Yatırımcı duyarlılığı ile hisse senedi getirileri arasındaki ilişki: G7 ülkeleri ile gelişmekte olan ülkelerin karşılaştırmalı analizi. (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Çankaya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
16. Fountain, R. L., Herman Jr, J. R. ve Rustvold, D. L. (2008). An application of Kendall distributions and alternative dependence measures: SPX vs. VIX. Insurance: Mathematics and Economics, 42, 469-472. doi:10.1016/j.insmatheco.2006.11.007
17. Giot, P. (2003, July). On the relationships between implied volatility indices and stock index returns. 1-29. Erişim adresi: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.199.4665&rep=rep1&type=pdf
18. Hamao, Y., Masulis, R. W. ve Ng, V. (1990). Correlations in price changes and volatility across international stock markets. The Review of Financial Studies, 3(2), 281-307. https://www.jstor.org/stable/2962024
19. Hatipoğlu, M. ve Tekin, B. (2017, Kasım). The effects of VIX index, exchange rate & oil prices on the BIST 100 index: a Quantile regression approach. Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 7(3), 627-634. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/371934
20. Kambouroudis, D. ve McMillan, D. (2016). Does VIX or volume improve garch volatility forecasts? Applied Economics, 48(13), 1210-1228. https://doi.org/10.1080/00036846.2015.1096004
21. Kanas, A. (1998) Volatility spillovers across equity markets: European evidence. Applied Financial Economics, 8(3), 245-256. doi: 10.1080/096031098333005
22. Kanas, A. (2013). The risk-return relation and VIX: evidence from the S&P 500. Empir Econ, 44, 1291–1314. doi:10.1007/s00181-012-0639-4
23. Kaya, E. (2015). Borsa İstanbul (BIST) 100 endeksi ile zımni volatilite (VIX) endeksi arasındaki eş-bütünleşme ve Granger nedensellik. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi. 17(28): 1-6.
24. Kaya, A. ve 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
25. Korkmaz, T. ve Çevik, E. İ. (2009). Zımni volatilite endeksinden gelişmekte olan piyasalara yönelik volatilite yayılma etkisi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 3(2), 87-105.
26. Kök, D. ve Nazlıoğlu, E. H. (2020, Ocak-Nisan). Finansal piyasalarda asimetrik nedensellik: BIST100, VIX ve döviz kuru örneği. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 55, 245-262.
27. Kuzu, S. (2019). Volatilite endeksi (VIX) ile BIST 100 arasındaki Johansen eş-bütünleşme ve frekans alanı nedensellik analizi. Turkish Studies, 14(1), 479-493. doi:10.7827/TurkishStudies.14943
28. Li. A.C. ve Wang. J.C. (2013). The influences of greed and fear on fund performance. The International Journal of Business and Finance Research. 7(5): 47-59
29. Lo, C. S. (2013). Fear, greed, and trading activities. (p. 316-330). Northeast Region Decision Sciences Institute (NEDSI).
30. Nelson, D. B. (1990, Sep.). Stationarity and persistence in the garch(1,1) model. Econometric Theory, 6(3), 318-334. https://www.jstor.org/stable/3532198
31. Nelson, D. (1991, Mar.). Conditional heteroskedasticity in asset returns: a new approach. Econometrica, 59(2), 347-370. https://www.jstor.org/stable/2938260
32. Öner, H. (2019). Korku endeksi ile gelişmekte olan ülke tahvil piyasaları arasındaki ilişkinin ampirik analizi. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 21(1), 140-154. http://dx.doi.org/10.31460/mbdd.418176
33. Önem, H.B. (2021). VIX (korku endeksi) ile BİST endeksleri arasındaki volatilite etkileşiminin DCC-GARCH modeliyle analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(3), 2084-2095. https://doi.org/10.20491/isarder.2021.1248
34. Pan, Z., Wang, Y., Liu, L. ve Wang, Q. (2019). Improving volatility prediction and option valuation using VIX information: a volatility spillover garch model. J Futures Markets, 39, 744-776. doi: 10.1002/fut.22003
35. Ricciardi, V. (2008). The psychology of risk: the behavioral finance perspective. (F. J. Jabozzi, Dü.) Handbook of Finance: Investment Management and Financial Management, 2, 85-111. https://ssrn.com/abstract=1155822
36. Ruggiero Jr., M. A. (2008, December). High risk, high volatility- high reward (Technology & Trading). Futures: News, Analysis & Strategies for Futures, Options & Derivatives Traders, 44-48. www.futuresmag.com
37. Sadeghzadeh, K. (2018). Borsanın psikolojik faktörlere duyarlılığı: oynaklık endeksi (VIX) ve Tüketici Güven endeksi (TGE) ile BIST100 endeksi arasındaki ilişkiler. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(2), 238-253. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/586562
38. Sadeghzadeh, K. ve Elmas, B. (2018, Ekim). Makroekonomik faktörlerin hisse senedi getirilerine etkilerinin BIST’de araştırılması. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 80, 205-230. doi:10.25095/mufad.465941
39. Sağlam, K. (2020). Davranışsal finans perspektifinde risk algısı kabul edilen göstergelerin İstanbul Borsası Ulusal 100 endeksi üzerindeki etkisi (Yayınlanmamış Doktora Tezi). Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Doktora Programı, Manisa.
40. Sağlık, F. (2009). Seçilmiş global risk seviyesi göstergeleri ile İMKB endeksleri arasındaki korelasyon ilişkisinin incelenmesi. (Yüksek Lisans Tezi Projesi). Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
41. Sarıtaş, H. ve Nazlıoğlu, E. H. (2019). Korku endeksi, hisse senedi piyasası ve döviz kuru ilişkisi: Türkiye için ampirik bir analiz. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(4), 542-551. doi:10.25287Iohuiibf.538592
42. Sarwar, G. (2012). Is VIX an investor fear gauge in BRIC equity markets? Journal of Multinational Financial Management, 22, 55-65. doi:10.1016/j.mulfin.2012.01.003
43. Sevillano, M. ve Jareño, F. (2018). The impact of international factors on Spanish company returns: a quantile regression approach. Risk Manag, 20, 51-76. https://doi.org/10.1057/s41283-017-0027-7
44. Shaikh, I. Padhi, P. (2015). The implied volatility index: is ‘investor fear gauge’ or ‘forward-looking’?, Borsa Istanbul Review. 15(1): 44-52
45. Sakarya, Ş. ve Akkuş, H. T. (2018, Aralık). BİST-100 ve BİST sektör endeksleri ile VIX endeksi arasındaki ilişkisinin analizi. Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(40), 351-373. doi: 10.31795/baunsobed.492470
46. Smales, L. A. (2014). News sentiment and the investor fear gauge. Finance Research Letters, 11, 122–130. http://dx.doi.org/10.1016/j.frl.2013.07.003
47. Şahin, C. (2018). Korku endeksi hisse senedi piyasaları üzerinde etkili midir? Borsa İstanbul üzerine bir uygulama. TURAN-SAM Uluslararası Bilimsel Hakemli Dergisi, 10(37), 11-17. doi:http://dx.doi.org/10.15189/1308-8041
48. Ulusoy, T. ve Kendirli, S. (2019). Türkiye’de gerçekleşen terör saldırılarının olay analizi: VIX korku endeksi, BIST 100 ve kredi temerrüt swapları üzerine etkileri. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 8(2), 1125-1144. http://www.itobiad.com/issue/44987/514905
49. Varlık, S. ve Varlık, N. (2017). Türkiye'nin CDS priminin oynaklığı. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 54(632), 9-17.
50. Venter, P. J. ve Mar´e, E. (2022). Price discovery in the Volatility index option market: a univariate GARCH approach. Finance Research Letters, 44, 102069. https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.102069
51. Whaley, E. R. (2000). The investor fear gauge. The Journal of Portfolio Management, 26(3), 12-17.