SavedAdd your journal

Journals / Business and Management Studies: An International Journal / 2020 / Cilt: 8 - Sayı: 1

TÜRK BORSASI İLE EMTİA PİYASALARI ARASINDAKİ OYNAKLIK YAPISININ İNCELENMESİ: 2015-2019 PERİYODU İÇİN BİR PERSPEKTİF

EXAMINATION OF VOLATILITY STRUCTURE BETWEEN TURKISH STOCK MARKET AND COMMODITY MARKETS: A PERSPECTIVE FOR THE PERIOD OF 2015-2019

Cumhur ŞAHİN
Pages
351–370
DOI
—
🏛️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)

Bulgular, BIST 100 endeksi ile emtia fiyatları arasındaki oynaklığın sürekli etkilere sahip olduğunun ve kapsamlı bir volatilite kümelenmelerinin oluştuğu sonucunu vermektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Emtia piyasaları gerek geçmişte ve gerekse modern zamanlarda, bireyler ve toplumlar üzerinde olağanüstü bir ekonomik etkiye sahip olmuştur.
📊
Key Findings & Data:Emtia piyasalarının tam olarak ne zaman ve nerede başladığı kesin olarak bilinemese de yaklaşık 6000 yıl önce Çin’de pirinç ticareti yapılmasıyla başladığı sanılmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Bulgular, BIST 100 endeksi ile emtia fiyatları arasındaki oynaklığın sürekli etkilere sahip olduğunun ve kapsamlı bir volatilite kümelenmelerinin oluştuğu sonucunu vermektedir.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2015 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Emtia piyasaları gerek geçmişte ve gerekse modern zamanlarda, bireyler ve toplumlar üzerinde olağanüstü bir ekonomik etkiye sahip olmuştur. Emtia piyasalarının tam olarak ne zaman ve nerede başladığı kesin olarak bilinemese de yaklaşık 6000 yıl önce Çin’de pirinç ticareti yapılmasıyla başladığı sanılmaktadır. Emtialar, üretimde kullanılan hammadde sağlayıcıları olarak yoğun kullanım alanına sahiptir. Bu çalışmanın amacı, küresel emtia fiyatları olarak altın ons fiyatı, gümüş ons fiyatı, bakır fiyatı, Brent tipi ham petrol varil fiyatı ile doğal gaz fiyatları ile Türk Borsasını temsilen Borsa İstanbul 100 endeksi bağlamında oynaklık yapısının incelenmesidir. Bu amaçla çalışmada 2015 Ocak-2019 Aralık periyodu için günlük kapanış değerleri ele alınmıştır. Emtialar ve menkul kıymet borsası arasındaki korelasyonu araştırmak için dinamik koşullu korelasyon (DCC) GARCH yöntemi kullanılmıştır. Bulgular, BIST 100 endeksi ile emtia fiyatları arasındaki oynaklığın sürekli etkilere sahip olduğunun ve kapsamlı bir volatilite kümelenmelerinin oluştuğu sonucunu vermektedir.

Özet

Commodity markets, both in the past and in modern times, have had an extraordinary economic impact on individuals and societies. Although it is not known exactly when and where commodity markets started, it is thought that it started about 6000 years ago with rice trade in China. Commodities, as raw material providers used in production, have an intensive usage area. This study aims to examine the global commodity prices such as gold ounce price, silver ounce price, copper price, Brent crude oil price, and natural gas prices, and the volatility structure in the Borsa Istanbul 100 index, representing the Turkey Stock Market. For this purpose, daily closing prices for the period of 2015 January-2019 December were examined in the study. To investigate the time evolution of correlations between the commodities and stock market, the dynamic conditional correlation (DCC) GARCH model is used. The results show that the volatility between the BIST 100 index and commodity prices has constant effects and a comprehensive volatility clustering arises.

🔖

Cite This Article

ŞAHİN, C. (2020). TÜRK BORSASI İLE EMTİA PİYASALARI ARASINDAKİ OYNAKLIK YAPISININ İNCELENMESİ: 2015-2019 PERİYODU İÇİN BİR PERSPEKTİF. Business and Management Studies: An International Journal, Cilt: 8 - Sayı: 1, 351–370. https://ajindex.com/articles/144805

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (17)

  1. Al-Mudhaf, A. and Goodwin, T.H. (1993). Oil Shocks and Oil Stocks: Evidence from the 1970s. Applied Economics, 25, 181–190.
  2. Arouri, M.E.H. and Rault, C. (2012). Oil Prices and Stock Markets in GCC Countries: Empirical Evidence From Panel Analysis. International Journal of Finance and Economics, 17, 242-253.
  3. Baldi, L., Peri, M.AAnd Vandone, D. (2016). Stock Markets’ Bubbles and Volatility Spillovers in Agricultural Commodity Markets. Research in International Business and Finance, 38, 277-285.
  4. Barunik, J., Kocenda, E. and Vacha, L. (2016).
  5. Gold, Oil And Stocks: Dynamic Correlations. International Review of Economics & Finance, 42, 186-201.
  6. Bauwens, L., Laurent, S. and Rombouts, VK, J. (2006). Multivariate GARCH Models: A Survey. Journal Of Applied Econometrics, 21(1), 79-109.
  7. Bollerslev, T., Engle, R. F., M. and Wooldridge, J. (1988). A Capital Asset Pricing Model with Time-Varying Covariances. Journal of Political Economy, 96(1), 116-131.
  8. Bollerslev, T. (1990). Modelling The Coherence In Short-Run Nominal Exchange Rates: A Multivariate Generalized ARCH Model. The Review of Economics and Statistics, 498-505.
  9. Boyer, M. and Filion, D. (2007). Common and Fundamental Factors in Stock Returns of Canadian Oil and Gas Companies. Energy Economics, 29(3), 428-453.
  10. Brooks, C. (2008). RATS Handbook to accompany introductory econometrics for finance. Cambridge Books, Number 9780521721684, October. Choi, K. and Hammoudeh, S. (2010).
  11. Volatility Behavior of Oil, Industrial Commodity And Stock Markets in a Regime Switching Environment. Energy Policy, 38, 4388-4399.
  12. De Nicola, F., De Pace, P. and Hernandez, M.A. (2016). Co-movement of Major Energy Agricultural and Food Coomodity Price Returns: A Time Series Assessment. Energy Economics, 57, 28-41.
  13. Ding, L. and Vo, M. (2012). Exchange Rates And Oil Prices: A Multivariate Stochastic Volatility Analysis. The Quarterly Review of Economics and Finance, 52(1), 15-37.
  14. El -Sharif, I., Brown, D., Burton, B., Nixon, B. and Russell, A. (2005). Evidence on the nature and extent of the relationship between oil prices and equity values in the UK. Energy Economics, 27(6), 819-830.
  15. Engle, R. F. and Kroner, K. F. (1995). Multivariate simultaneous generalized ARCH. Econometric theory 11(1),122-150.
  16. Engle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models. Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), 339-350.
  17. Eyüboğlu, K. and Eyüboğlu, S. (2016). Me