SavedAdd your journal

Journals / Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi / 2026 / Cilt: 11 Sayı: 1

THE EFFECT OF PORTFOLIO SIZES ON MARKET VOLATILITY ACCORDING TO INVESTOR AGE GROUPS IN TURKEY

TÜRKİYE’DE YATIRIMCI YAŞ GRUPLARINA GÖRE PORTFÖY BÜYÜKLÜKLERİNİN PİYASA VOLATİLİTESİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ

Elif Bezirgan(BALIKESIR UNIVERSITY)0000-0001-5930-1615
Pages
—
Publication Date
2026-03-17
🏛️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)

The findings indicate a long-term cointegration relationship between volatility and portfolio sizes.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study examines the relationship between portfolio sizes and market volatility among stock investors in Türkiye by age group.
📊
Key Findings & Data:Monthly data from 2012:01–2025:07 were used in the study, and investors were categorized into three main categories: young (18-34), middle (35-54), and older (55+).
💡
Conclusion & Impact:The findings indicate a long-term cointegration relationship between volatility and portfolio sizes.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2012 Verileri
⚙️Variables:BIST100 · ARDL Sınır Testi · Portföy Büyüklüğü

Abstract

This study examines the relationship between portfolio sizes and market volatility among stock investors in Türkiye by age group. Monthly data from 2012:01–2025:07 were used in the study, and investors were categorized into three main categories: young (18-34), middle (35-54), and older (55+). Market volatility was measured using monthly realized volatility series derived from the daily closing prices of the BIST100 index. The ARDL bounds test method was used in the analysis. The findings indicate a long-term cointegration relationship between volatility and portfolio sizes. Long-term coefficients reveal that young and older investor portfolios have a decreasing effect on volatility, while the middle age group has an increasing effect on volatility. The error correction coefficient (-0.73) indicates that approximately 73% of short-term imbalances are corrected in the subsequent period, indicating a strong balance-return mechanism. Overall, the study findings indicate that investor age is a significant determinant of market volatility. Accordingly, the dominance of middle-aged investors in the market plays a role in increasing BIST100 volatility. Younger and older investors, on the other hand, have a decreasing effect on BIST100 volatility.

Özet

Bu çalışma, Türkiye'deki hisse senedi yatırımcılarının portföy büyüklükleri ile piyasa volatilitesi (oynaklığı) arasındaki ilişkiyi yaş gruplarına göre incelemektedir. Çalışmada 2012:01–2025:07 dönemine ait aylık veriler kullanılmış ve yatırımcılar genç (18-34), orta (35-54) ve ileri yaş (55+) olmak üzere üç ana kategoriye ayrılmıştır. Piyasa volatilitesi, BIST100 endeksinin günlük kapanış fiyatlarından elde edilen aylık gerçekleşen volatilite serileri kullanılarak ölçülmüştür. Analizde ARDL sınır testi yöntemi kullanılmıştır. Araştırmadan elde edilen bulgular, volatilite ile portföy büyüklükleri arasında uzun vadeli bir eşbütünleşme ilişkisi olduğunu göstermektedir. Uzun vadeli katsayılar, genç ve yaşlı yatırımcı portföylerinin volatilite üzerinde azaltıcı bir etkiye sahip olduğunu, orta yaş grubunun ise volatiliteyi artırıcı bir etkiye sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Hata düzeltme katsayısı (–0,73), kısa vadeli dengesizliklerin yaklaşık %73' ünün sonraki dönemde düzeltildiğini ve güçlü bir denge-getiri mekanizmasına işaret ettiğini göstermektedir. Genel itibariyle çalışma bulguları, yatırımcı yaş aralığının piyasa volatilitesinin önemli bir belirleyicisi olduğunu göstermektedir. Buna göre orta yaşlı yatırımcıların piyasadaki ağırlığı BIST100 volatitesini artırmada rol oynamaktadır. Genç ve ileri yaşa sahip yatırımcıların ise BIST100 volatitesi üzerinde azaltıcı bir etkisi tespit edilmiştir.

🔖

Cite This Article

Bezirgan, E. (2026). THE EFFECT OF PORTFOLIO SIZES ON MARKET VOLATILITY ACCORDING TO INVESTOR AGE GROUPS IN TURKEY. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 11 Sayı: 1. https://doi.org/10.29106/fesa.1779057

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (47)

  1. Adrian, T., Boyarchenko, N., & Giannone, D. (2019). Vulnerable growth. American Economic Review, 109(4), 1263–1289.
  2. Akbulut, R., & Kaderli, Y. (2009). Şanlıurfa il merkezindeki borsa yatırımcılarının profili ve bu yatırımcıların hisse senetlerine yatırım yapma sürecini etkileyen faktörlerin analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 43, 212–226.
  3. Auer, R., & Tercero-Lucas, D. (2022). Distrust or speculation? The socioeconomic drivers of US cryptocurrency investments. Journal of Financial Stability, 62, 101066.
  4. Aydın, S. (2024). Kripto para piyasasında işlem yapan bireysel yatırımcıların irrasyonel yatırımcı davranışlarının analizi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 1–23.
  5. Başarır, Y. (2021). Yatırım kararlarının alınmasında sürü davranışı: Literatür taraması. Ekonomi ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 3(2), 129–141.
  6. Breusch, T. S. (1978). Testing for autocorrelation in dynamic linear models. Australian Economic Papers, 17(31), 334–355.
  7. Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1979). A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation. Econometrica, 47(5), 1287–1294.
  8. Cont, R. (2001). Empirical properties of asset returns: Stylized facts and statistical issues. Quantitative Finance, 1(2), 223–236.
  9. Çınar, M., & Yılmaz, A. (2019). Terör olaylarının döviz piyasası oynaklığı üzerindeki etkisi: Türkiye örneği. Journal of Academic Value Studies, 3(13), 55–66.
  10. Demirtaş, Ö., & Güngör, Z. (2004). Portföy yönetimi ve portföy seçimine yönelik uygulama. Journal of Aeronautics and Space Technologies, 1(4), 103–109.
  11. Dichev, I. D., & Zheng, X. (2024). The volatility of stock investor returns. Journal of Financial Markets, 70, 100927.
  12. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427–431.
  13. Dilek, Ö., & Ersoy, S. (2025). Portföy yatırımlarını etkileyen faktörler. Journal of Economics, Finance and Sustainability, 3(1), 37–61.
  14. Fryt, J., Szczygieł, M., & Duell, N. (2022). Positive and negative risk-taking: Age patterns and relations to domain-specific risk-taking. Advances in Life Course Research, 54, 100515.
  15. Godfrey, L. G. (1978). Testing against general autoregressive and moving average error models when the regressors include lagged dependent variables. Econometrica, 46(6), 1293–1301.
  16. Goud, M. M. (2022). A study on the saving and investment behaviour of individual investors. Journal of Commerce and Accounting Research, 11(1), 23–30.
  17. Granger, C. W. J. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica, 37(3), 424–438.
  18. Gündoğdu, A., & Çelik, Ş. (2018). Türk sermaye piyasasında kuşaklar arasında yatırımcı ve portföy farklılıkları. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 47(1), 46–63.
  19. Harita, P., & Rishad, A. (2020). An empirical examination of investor sentiment and stock market volatility: Evidence from India. Financial Innovation, 6(1), 34.
  20. Hayta, A. B. (2014). Bireysel yatırımcıların finansal risk algısına etki eden psikolojik önyargılar. Türkiye Sosyal Araştırmalar Dergisi, 183, 329–352.
  21. Jarque, C. M., & Bera, A. K. (1980). Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals. Economics Letters, 6(3), 255–259.
  22. Khan, M., Kayani, U. N., Khan, M., Mughal, K. S., & Haseeb, M. (2023). COVID-19 pandemic & financial market volatility: Evidence from GARCH models. Journal of Risk and Financial Management, 16(1), 50.
  23. Kurtkaya, G., & Özçelik, Ö. (2024). Finansal piyasalarda volatilite: Türleri, risk yönetimi ve yatırım kararlarına etkileri. İktisadi Araştırmalar Dergisi, 2(1), 11–26.
  24. Levin, A., Lin, C. F., & Chu, C. S. J. (2002). Unit root tests in panel data: Asymptotic and finite-sample properties. Journal of Econometrics, 108(1), 1–24.
  25. Merkezi Kayıt Kuruluşu. (n.d.). Veri Analiz Platformu (VAP). Retrieved from https://www.mkk.com.tr/
  26. Metawa, N., Hassan, M., Metawa, S., & Sofa, M. (2019). Impact of behavioral factors on investors’ financial decisions: Case of the Egyptian stock market. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, 12(1), 30–55.
  27. Mert, M., & Çağlar, A. E. (2019). EViews ve GAUSS uygulamalı zaman serileri analizi. Ankara: Detay Yayıncılık.
  28. Özdamar, G. (2015). Türkiye ekonomisinde döviz kuru geçiş etkisi: ARDL sınır testi yaklaşımı bulguları. Akdeniz İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(32), 66–97. Özdemir, L., & Kula, V. (2017). Döviz piyasa oynaklığı ile vadeli işlem piyasası arasındaki nedensellik ilişkisi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 9(3), 618–636.
  29. Öztürk, N. S. (2025). Ticaret savaşları ve piyasa oynaklığı: Gümrük vergisi politikalarının EGARCH modeli ile analizi. Nişantaşı Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(1), 1–11.
  30. Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289–326.
  31. Phillips, P. C. B., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335–346.
  32. Poon, S. H., & Granger, C. W. J. (2003). Forecasting volatility in financial markets: A review. Journal of Economic Literature, 41(2), 478–539.
  33. Rolison, J. J., Hanoch, Y., Wood, S., & Liu, P. J. (2014). Risk-taking differences across the adult life span: A question of age and domain. Journals of Gerontology Series B: Psychological Sciences and Social Sciences, 69(6), 870–880.
  34. Saraç, M., & Kahyaoğlu, M. B. (2011). Bireysel yatırımcıların risk alma eğilimine etki eden sosyo-ekonomik ve demografik faktörlerin analizi. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 5(2), 135–157.
  35. Sarı, S. (2020). Banka kredilerinde sektörel yoğunlaşma ve kârlılık ilişkisi. Euroasia Journal of Social Sciences & Humanities, 7(3), 1–19.
  36. Sarı, S., & Konukman, A. (2021). Türk bankacılık sektöründe sektörel kredi yoğunlaşması ve risk–kârlılık ilişkisi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 1–28. Sever, E., Çetiner, M., & Paksoy, M. (2020). Bireysel yatırım kararları ile davranışsal finans eğilimlerinin ilişkisi: İmalat ve hizmet sektörlerinde bir araştırma. Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 49, 9–40.
  37. Thomas, K. V., & Kumar, K. S. (2025). Investor sentiment and stock market volatility: A behavioral finance perspective. GS WOW: Wisdom of Worthy Research Journal, 4(1), 37–50.
  38. Tuna, K., & İsabetli, İ. (2014). Finansal piyasalarda volatilite ve BIST-100 örneği. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 27, 21–31.
  39. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası. (2025). Elektronik Veri Dağıtım Sistemi (EVDS). Retrieved from https://evds2.tcmb.gov.tr/
  40. Ustalar, S. A., & Şanlısoy, S. (2021). COVID-19 küresel salgınının hisse senedi piyasası oynaklığı üzerindeki etkisi: BIST100 uygulaması. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(4), 1143–1158.
  41. Üstün, G., & Başköy, Y. H. (2024). Davranışsal finans bağlamında yatırımcı kararlarının demografik faktörlere göre incelenmesi. Ünye İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(2), 114–136.
  42. Valenti, D., Fazio, G., & Spagnolo, B. (2018). Stabilizing effect of volatility in financial markets. Physical Review E, 97(6), 062307.
  43. Veri Analiz Platformu. (2025). Yaş grupları bazında yatırımcı sayıları. Merkezi Kayıt Kuruluşu A.Ş. Retrieved from https://www.vap.org.tr/yas-gruplari-bazinda-yatirimci-sayilari
  44. White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, 48(4), 817–838.
  45. Yeşildağ, E., & Kaderli, Y. (2013). Türkiye’de seans salonuna gelen yatırımcıların aracı kurum seçimine etki eden unsurlar: Bir faktör analizi uygulaması. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 59, 113–134.
  46. Özdamar, G. (2015). Türkiye ekonomisinde döviz kuru geçiş etkisi: ARDL sınır testi yaklaşımı bulguları. Akdeniz İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(32), 66–97.
  47. Sarı, S., & Konukman, A. (2021). Türk bankacılık sektöründe sektörel kredi yoğunlaşması ve risk–kârlılık ilişkisi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 1–28.