SavedAdd your journal

Journals / Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi / 2026 / Cilt: 5 Sayı: 3

BRICS ÜLKELERİ VE TÜRKİYE’DE OCAK AYI ETKİSİNİN GARCH (p, q) MODELİ İLE TEST EDİLMESİ

Selcuk Kendirli(Hitit üniversitesi)0000-0001-7381-306X
Benay Bulut(HİTİT ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-7040-8795
Pages
571–585
Publication Date
2020-09-30
🏛️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)

GARCH modeli çerçevesinde, ülkeler arasında uzun dönemli ilişki olsa da, bu durum etkin piyasa hipotezini ortadan kaldıran bir durum olarak değerlendirilmemektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada, 1996-2016 yılları arasındaki aylık dönemlerde kapanış verileri kullanılarak, Türkiye ile BRICS ülkeleri borsalarının, elde edilen getiriler üzerindeki Ocak ayı etkisi, GARCH modeli ile incelenmiştir.
📊
Key Findings & Data:Yapılan varyans dağılım analizi sonuçlarına göre, söz konusu getirilerin farklılaşması, BİST’te diğer ülkelere nazaran daha fazladır.
💡
Conclusion & Impact:GARCH modeli çerçevesinde, ülkeler arasında uzun dönemli ilişki olsa da, bu durum etkin piyasa hipotezini ortadan kaldıran bir durum olarak değerlendirilmemektedir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2016 Verileri
⚙️Variables:BRICS · BİST · Etkin Pazar Hipotezi

Özet

Bu çalışmada, 1996-2016 yılları arasındaki aylık dönemlerde kapanış verileri kullanılarak, Türkiye ile BRICS ülkeleri borsalarının, elde edilen getiriler üzerindeki Ocak ayı etkisi, GARCH modeli ile incelenmiştir. Araştırmadan elde edilen verilere göre, ülkelerin genelinde, aylık bazda pozitif getiriler daha fazla olmak üzere, en çok negatif getirinin olduğu ülke borsasının, BİST olduğu gözlemlenmiştir. Yapılan varyans dağılım analizi sonuçlarına göre, söz konusu getirilerin farklılaşması, BİST’te diğer ülkelere nazaran daha fazladır. Bununla birlikte, en yüksek getirinin sağlandığı ülke de Mart ayı getirisi olarak BİST olarak gözlemlenmiştir. Çalışmanın konusu çerçevesinde, BRICS ülkeleri ile BIST’te, Ocak ayı etkisinin varlığından söz etme olanağı bulunmamaktadır. GARCH modeli çerçevesinde, ülkeler arasında uzun dönemli ilişki olsa da, bu durum etkin piyasa hipotezini ortadan kaldıran bir durum olarak değerlendirilmemektedir.

🔖

Cite This Article

Kendirli, S., Bulut, B. (2020). BRICS ÜLKELERİ VE TÜRKİYE’DE OCAK AYI ETKİSİNİN GARCH (p, q) MODELİ İLE TEST EDİLMESİ. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, Cilt: 5 Sayı: 3, 571–585. https://doi.org/10.29106/fesa.769622

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (21)

  1. Akar, C. (2006). Finansal Piyasalarda Volatilite: İMKB Örneği, (Doktora Tezi), Uludağ Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  2. Akbulak, S. (2008). BRICS Ülkeleri (Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin) İle Güney Kore Ekonomilerine Ve Sermaye Piyasalarına İlişkin Temel Göstergeler Ve Kısa Değerlendirmeler, Sermeye Piyasası Kurumu Araştırma Raporu.
  3. Altındiş, N. (2005). Zaman Serilerinde ARIMA ve ARCH Modelleri – Faiz Oranı ve Net Uluslar arası Rezerv Serilerine Uygulanması, (Yüksek Lisans Tezi), T.C. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  4. Bildik, R. (2000). Hisse Senedi Piyasalarında Dönemsellikler ve İMKB Üzerinde Ampirik Bir Çalışma. İstanbul: İMKB Yayını.
  5. Bilgin, M. ve Çakır, E. (1999). Hindistan Bisküvi ve Şekerleme İhracat Pazar Araştırması. İstanbul: İstanbul Ticaret Odası.
  6. Bolak, M. (1991). Sermaye Piyasası Menkul Kıymetler ve Portföy Analizi, İstanbul: Beta Basım Yayım Dağıtım.
  7. Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity’, Journal of Econometrics, 31(3), 307-327.
  8. Bollerslev, T. (1987). A Conditional Heteroscedastic Time Series Model for Speculative Prices and Rates of Return, Review of Economics and Statistics, 69(3), 542-547.
  9. Borsa İstanbul (BİST), (2016), Erişim Tarihi: 15.02.2016 https://www.borsaistanbul.com/kurumsal/borsa-istanbul-hakkinda/hakkimizda
  10. Brezilya Borsası (BOVESPA Performansı 2010-2017), Erişim Tarihi: 23.12.2018. https://tr.investing.com/markets/brazil
  11. Değertekin, E.A. (2008). Rusya Sermaye Piyasası, Sermaye Piyasasında Gündem, Türkiye Sermaye Piyasası Aracı Kuruluşları Birliği, 65, 7-10.
  12. Diebold, F.X. & Lopez, J.A., L. (1995). Modeling Volatility Dynamics, Cambridge: National Bureau of Economic Research, Technical Working Paper Series 173.
  13. Engle, R. & Bollerslev, T. (1986). Modelling the Persistence of Conditional Variances, Econometric Reviews, 5(1), 1-50.
  14. Engle, R. (2001), “The Use of ARCH/GARCH Models in Applied Econometrics”, Journal of Econometric Perspectives, 15(4), Fall, 157-168.
  15. Ergün, B. (2009). Piyasa Anomalileri ve Aşırı Tepki Hipotezinin İMKB’de Araştırılması, (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi), Adana: Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  16. Güzel, V. (2007). Finansal Risk Değerinin Belirlenmesinde Kullanılan Sayısal Yöntemler: ARCH/GARCH Modelleriyle İMKB Uygulaması, (Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi), İstanbul: Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  17. Kocaman, B. (1995). Yatırım Teorisinde Modern Gelişmeler ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Bazı Değerlendirme ve Gözlemler, İstanbul: İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Araştırma Yayınları.
  18. Öz, S. (2010). BRIC Ülkelerinde Ekonomik Gelişmeler: Neden Ayrı Bir Grup, TÜSİAD Ekonomik Araştırma Forumu, 1-6.
  19. Özer, M. ve Türkyılmaz, S. (2004). Türkiye Finansal Piyasalarında Oynaklıkların ARCH Modelleri ile Analizi, Eskişehir: T.C. Anadolu Üniversitesi Yayınları No. 1593, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Yayınları.
  20. Özmen, T. (1997). Dünya Borsalarında Gözlemlenen Anomaliler ve İMKB Üzerine Bir Deneme; Sermaye Piyasası Kurulu.
  21. Varlık, B. (2017). Borsa İstanbul’da (BİST) Hisse Senedi Fiyatlarının Spektral Analizi, (Yüksek Lisans Tezi), Aydın: Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.