SavedAdd your journal

Journals / Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2012 / Cilt: 5 - Sayı: 1

İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Hisse Senedi Getirileri ve İşlem Hacmi İlişkisi

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ VE İŞLEM HACMİ İLİŞKİSİ

Sadık ÇUKURÜmit GÜMRAHMeltem ÜSTÜN GÜMRAH
Sadık ÇUKUR
Ümit GÜMRAH
Pages
20–35
Publication Date
2012-04-01
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)

Granger causality and VAR methods employed to analyse dynamic relations between variables and results suggest that there is one way causality from index return to trading volume.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study covers the empirical dynamic relationship between XU100 returns and trading volume.
📊
Key Findings & Data:Sample includes 5388 closing price and trading volume for the period between january 2nd 1990 and August 17th, 2011.
💡
Conclusion & Impact:Granger causality and VAR methods employed to analyse dynamic relations between variables and results suggest that there is one way causality from index return to trading volume.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2011 Verileri
⚙️Variables:İşlem Hacmi · Hisse Senedi Getirileri · Sıralı Bilgi Varışı

Abstract

This study covers the empirical dynamic relationship between XU100 returns and trading volume. Sample includes 5388 closing price and trading volume for the period between january 2nd 1990 and August 17th, 2011. Granger causality and VAR methods employed to analyse dynamic relations between variables and results suggest that there is one way causality from index return to trading volume. Mixture of Distributions Hypothesis tested by GARCH models and findings suggest that MDH do not work in ISE. Additionally, we find that negative returns increase trading volume relative to positive returns.

Özet

Çalışma, İMKB100 endeksi ile işlem hacmi arasındaki dinamik ilişkinin incelenmesini kapsamaktadır. Çalışmada 2 Ocak 1990 ile 17 Ağustos 2011 yılları arası 5388 günlük dönemde Granger nedenesellik ve VAR analizi kullanılarak dinamik ilişkiler ortaya koyulmuş ve getiriden işlem hacmine doğru tek yönlü bir nedensellik saptanmıştır. GARCH modeli kullanılarak dağılımların karması hipotezi test edilmiş ve hipotezin Türkiye’de geçerli olmadığına dair bulgulara ulaşılmıştır. Ek olarak, negatif değişimlerin işlem hacmini daha çok artırdığı belirlenmiştir.

🔖

Cite This Article

GÜMRAH, S. Ç. G. Ü., ÇUKUR, S., GÜMRAH, Ü. (2012). İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında Hisse Senedi Getirileri ve İşlem Hacmi İlişkisi. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 5 - Sayı: 1, 20–35. https://ajindex.com/articles/155860

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. ANDERSEN, T.G. (1996), “Return Volatility and Trading Volume: An Information Flow Interpretation of Stochastic Volatility”, The Journal of Finance, Vol. 51, No. 1, pp. 169-204.
  2. ALSUBAIE, A. ve N. MOHAMMAD, (2009), “Abnormal trading volume and autoregressive behavior in weekly stock returns in the Saudi stock market”, Emerging Markets Review, Vol. 10, pp. 207–225.
  3. ASSOGBAVI, T., J.SCHELL, ve S. FAGNISSÈ, (2007), “Equity Price-Volume Relationship On The Russian Stock Exchange”, International Business & Economics Research Journal, September 2007, Vol. 6, Number 9. ASTERIOU, D., ve S. HALL, (2007), “Applied Econometrics: A Modern Approach”, Revised Edition,
  4. Palgrave. BAKLACI, H. ve A. KASMAN, (2006), “An Empirical Analysis of Trading Volume and Return Volatility Relationship in The Turkish Stock Market”, Ege Academic Review, Ege University Faculty of Economics and Administrative Sciences, Vol. 6(2), pp. 115-125.
  5. BAYRAKDAROĞLU, A. ve Ş. NAZLIOĞLU, (2009), “Hisse Senedi Fiyat-Hacim İlişkisi: İMKB’de İşlem Gören Bankalar için Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Granger Nedensellik Analizi”, İktisat, İşletme ve Finans Dergisi, Cilt 24, Sayı 277, s. 85- 109. BROOKS, C., (2008), “Introductory Econometrics for Finance”, 2nd edition, Cambridge University Press.
  6. CAMPBELL, J., G. SANFORD, ve W. JIANG, (1993), “Tradıng Volume and Serial Correlation in StockReturns”, The Quarterly Journal of Economics, November, pp. 905-939.
  7. CLARK, P.K., (1973), “A Subordinated stochastic process model with finite variance for speculative prices”, Econometrica, Vol. 41, pp. 135-155.
  8. COPELAND, T. E.,(1976), “A model of asset trading under the assumption of sequential information arrival”, Journal of Finance, Vol. 31, pp. 1149-1168.
  9. COPELAND, T. E., (1977), “A Probability Model of Asset Trading, Proceedings of 1977” Western Finance Association Meeting: Selected Conference Papers. DAĞLI, H., (2000), “Hisse Senedi Piyasa Endeksleri ve Türkiye”, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 3,Sayı.4. DARRAT, A.F., S. RAHMAN, ve M. ZHONG, (2003), “Intraday Trading Volume and Return Volatility of the DJIA stocks: A note”, Journal of Banking& Finance, Vol. 27, pp. 2035 – 2043.
  10. ELMAS, B., ve M. S. TEMURLENK, (2009), “Hisse Senedi Fiyatı-İşlem Hacmi Arasındaki Granger Nedensellik: İmkb’de Hisse Bazlı Bir Analiz”, 10. Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Erzurum. ELMAS, B. ve M. YILDIRIM, (2009), “Kriz Dönemlerinde Hisse Senedi Fiyatı ile İşlem Hacmi İlişkisi: İMKB’de İşlem Gören Bankacılı