Journals / Yönetim Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 22 Sayı: 52

Determining the Risk Profile of the XU30 Index: Case of Covid-19 Pandemic

BİST30 Endeksinin Risk Profilinin Belirlenmesi: Covid-19 Pandemisi Örneği

Cevdet Yolcu(ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ)0009-0002-0722-4616
Selim Şanlısoy(DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-0629-0905
Pages
576–596
Publication Date
2024-03-20
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In this context, it can be stated that the effect of firm-specific risks on the return is more important in the Turkish stock market during the pandemic process.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Global crises are periods when economic uncertainty is at its highest.
📊
Key Findings & Data:In this context, the aim of the study is to examine the risk profile of the stock portfolio created for a representative investor in the Covid-19 epidemic, which is accepted as a global crisis.
💡
Conclusion & Impact:In this context, it can be stated that the effect of firm-specific risks on the return is more important in the Turkish stock market during the pandemic process.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2020 Verileri
⚙️Variables:Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modeli · Risk Ayrıştırma · Riske Maruz Değer

Abstract

Global crises are periods when economic uncertainty is at its highest. High uncertainty during the crisis causes panic and fear in investors and leads to sudden fluctuations in the financial markets of all countries. For this reason, it is difficult and important for investors to predict the relationship between risk and return in portfolio investments in the global crisis environment. In this context, the aim of the study is to examine the risk profile of the stock portfolio created for a representative investor in the Covid-19 epidemic, which is accepted as a global crisis. In the study, the equity portfolio of the representative investor during the pandemic is created using the stocks in the XU30 index for the dates 11 March 2020- 9 April 2022. The risk profile of this portfolio is determined with the help of the Capital Asset Pricing Model. The model findings show that the representative investor is exposed to systematic risk in her investment in ENKAI, GUBRF and HEKTS equities in her portfolio during the pandemic process. However, the representative investor is exposed to unsystematic risk when investing in equities other than these stocks. In the related literature, the findings regarding the pre-crisis period show that the representative investor with a similar portfolio is faced with more systematic risk. From the model findings, it is seen that the representative investor is more exposed to unsystematic risk during the pandemic process. This shows that the risk profile of the XU30 portfolio has changed in the Covid-19 pandemic. In this context, it can be stated that the effect of firm-specific risks on the return is more important in the Turkish stock market during the pandemic process.

Özet

Küresel krizler ekonomik belirsizliğin en yüksek olduğu dönemlerdir. Kriz sürecinde belirsizliğin yüksek olması yatırımcılarda paniğe ve korkuya neden olmakta ve tüm ülkelerin finansal piyasalarında ani dalgalanmalara yol açmaktadır. Bu nedenle küresel kriz ortamında portföy yatırımlarında risk ve getiri arasındaki ilişkiyi tahmin etmek yatırımcılar açısından zor ve önemlidir. Bu bağlamda çalışmanın amacı, küresel kriz olarak kabul gören Covid-19 salgınında temsili bir yatırımcı için oluşturulan hisse senedi portföyünün risk profilini incelemektir. Çalışmada temsili yatırımcının pandemi dönemindeki hisse senedi portföyü 11 Mart 2020- 9 Nisan 2022 tarihleri arasında BİST30 endeksinde yer alan hisse senetleri kullanılarak oluşturulmuştur. Bu portföyün risk profili Sermaye Varlıkları Fiyatlandırma Modeli yardımıyla belirlenmiştir. Model bulguları, temsili yatırımcının pandemi sürecinde portföyündeki ENKAI, GUBRF ve HEKTS hisselerine yaptığı yatırımda sistematik riske maruz kaldığını göstermektedir. Ancak temsili yatırımcı bu hisse senetleri dışındaki hisse senetlerine yatırım yaparken sistematik olmayan riske maruz kalmaktadır. İlgili literatürde kriz öncesine ilişkin bulgular, benzer portföye sahip temsili yatırımcının daha çok sistematik riskle karşı karşıya olduğunu göstermektedir. Model bulgularından temsili yatırımcının pandemi sürecinde sistematik olmayan riske daha fazla maruz kaldığı görülmektedir. Bu durum BİST30 portföyünün risk profilinin Covid-19 salgınında değiştiğini göstermektedir. Bu bağlamda Türkiye borsasında pandemi sürecinde firmaya özgü risklerin getiri üzerindeki etkisinin daha önemli olduğu ifade edilebilir.

🔖

Cite This Article

Ustalar, S. A., Yolcu, C., Şanlısoy, S. (2024). Determining the Risk Profile of the XU30 Index: Case of Covid-19 Pandemic. Yönetim Bilimleri Dergisi, Cilt: 22 Sayı: 52, 576–596. https://doi.org/10.35408/comuybd.1372596

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (27)

  1. Akın, Y.K. ve Akduğan, U. (2012). Finansal Piyasalarda Risklerin Belirlenmesinde Riske Maruz Değer Yöntemine İlişkin Bir Uygulama. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(1), 225-236.
  2. Calvet, L. E., Campbell, J. Y. ve Sodini, P. (2007). Down or Out: Assessing The Welfare Costs Of Household Investment Mistakes. Journal of Political Economy, 115(5), 707-747.
  3. Chowdhury, M.A.F., Abdullah, M. ve Masih, M. (2022). COVID-19 Government Interventions And Cryptocurrency Market: Is There Any Optimum Portfolio Diversification? Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 81, 1-21.
  4. Deloitte (2020). Küresel COVID-19 Salgının Türkiye’de Farklı Kategorilere Etkileri- II (s.1-21). Erişim: 2 Eylül 2023, https://www2.deloitte.com/tr/tr/pages/consulting/articles/kuresel-covid19-salgininin-turkiyede-farkli-kategorilere-etkileri.html
  5. Gülay, G., Korkmaz, E. ve Ersan, Y. (2022). Empirical Analysis of Risk Taking, Investment Efficiency and Diversification in Turkish Defined Contribution Pension Plans. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(4), 1313-1330.
  6. Gürsakal, S. (2007). Hisse Senedi ve Döviz Piyasası Risklerinin Riske Maruz Değer Yöntemi ile Karşılaştırılması. Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2, 61-76.
  7. Himanshu, Ritika, Mushir, N. ve Suryavanshi, R. (2021). Impact of COVID-19 on Portfolio Allocation Decisions of Individual Investors. Journal of Public Affair, 21, 1-9.
  8. Işıldak, M.S. (2021). Asimetrik Garch Modellerle Riske Maruz Değer (RMD) Analizi: Altın, Bist 100 Endeksi ve Dolar’dan Oluşan Portföy Üzerinde Bir Uygulama. Uluslararası Sosyal ve Eğitim Bilimleri Dergisi, 16 (16), 41-67.
  9. Keçeci, N.F: (2020). Dört Büyük Kripto Paranın Piyasa Riskinde Covid-19 Pandemi Etkisi. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 5(Özel Sayı), 206-224.
  10. Knight, F. (1921). Risk, Uncertanity and Profit. Boston &New York: Houghton Mifflin Company.
  11. Koffman, J., Gross, J., Etkind, S.N. ve Selman, L. (2020). Uncertanity and COVID-19: How Are We to Respond? Journal of the Royal Society of Medicine, 113(6), 211-216.
  12. Köse, Y. ve Aktan, C. (2023). BIST-100 Endeksi’nde Yer Alan Türk Havayolu Şirketlerinin Sistematik Risklerinin Tahmin Edilmesi. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 9(1), 37-50.
  13. Kraft, H. ve Weiss, F. (2023). Pandemic Portfolio Choice. European Journal of Operational Research, 305 (2023), 451-462.
  14. Lintner, J. (1965). The Valuation of Risk Assets and The Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets. Review of Economics and Statistics, 47, 13–37.
  15. Mossin, J. (1966). Equilibrium in A Capital Asset Market. Econometrica, 34, 768–783.
  16. Paradina, R.M. ve Young, M.N. (2021). A Portfolio Selection using Safety First Model for US Blue Chip and Top 30 Companies under NYSE List during COVID-19. IEEM 2021 Meeting, Barselona, 14-18.
  17. Rebualos, R.A., Young, M.N., Prasetyo, Y.T. ve Nadlifatin, R. (2022). Portfolio Selection Using Mean-variance Model for Financial Technology Sector in the Australian Market Before and During COVID-19. 2022 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, Kuala Lumpur, 412-416. Reddy, K., Lakshmi, S.N., Thilaga, S. ve Basha, M. (2023). Construction of An Optimal Portfolio Using the Single Index Model: An Empirical Study of Pre and Post COVD-19. Journal of Pharmaceutical Negative Results, 14(3), 406-417.
  18. Rosita, K.K.M., Limcauco, A.V. ve Young, M.N. (2021). Portfolio Selection of Historical Blue Chips in the Philippine Stock Market during COVID19 Pandemic. IEIM 2021 Meeting, Barselona, 100-104.
  19. Salisu, A.A., Vo, X.V. ve Lawal, A. (2021). Hedging Oil Price Risk With Gold During COVID-19 Pandemic. Resources Policy, 70, 1-8.
  20. Sharpe, W. (1964). Capital Asset Prices: A theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk. Journal of Finance, 19, 425–442.
  21. Uçkun, N. Ve Kandemir, S. (2008). Risk Ölçümünde Riske Maruz Değer Metodolojisi ve İMKB’de Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 38, 123-131.
  22. Ural, M. ve Adakale, T. (2009). Bireysel Emeklilik Fonlarında Risk Yönetimi ve Riske Maruz Değer Analizi. Ege Akademik Bakış, 9(4), 1463-1483.
  23. Ural, M. ve Demireli, E. (2018). BİST30 Borsa Endeksinde Risk Profili Analizi. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 4(1), 39-48.
  24. Ural, M., Bayram, O. ve Kisava, Z.S. (2019). BİST30 Endeksinin Risk Profili ve Optimal Portföy Analizi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 650, 9-28.
  25. Utami, E.M., Gusni, Amaliawiati, L., Komariah, S., Puspitasari, D.M. ve Sinaga, O. (2021). The Analysis of Optimal Portfolio Formation: The Evidence from LQ-45 during the Covid- 19. Review of International Geographical Education, 11(6), 121-131.
  26. Yavuz, S. ve Tokucu, E. (2006). Post Keynesyen İktisat ve Belirsizlik. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 16(1), 147-161.
  27. Yiğiter, Ş.Y., Tanyıldızı, H., ve Karagöz, L. (2023). Portföy Risk Yönetimi Açısından Varantlar. Alanya Akademik Bakış, 7(3), 1373-1385.