Journals / İşletme Araştırmaları Dergisi / 2021 / Cilt: 13 - Sayı: 1

Examination The Interaction Among World Stock Markets Through The Social Network Analysis

Dünya Borsaları Arası Etkileşimin Sosyal Ağ Analizi İle İncelenmesi

Pages
569–577
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)

Findings – As a result of the analysis, it was found that the US (NYSE), Austria, Germany, Belgium, France, Euronext100, and Australia stock exchanges were the most important exchanges, because they have the most positive interaction with the others.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Purpose – This study aims to make useful inferences for related researchers and to guide for investors by examining the interactions between the stock markets of various countries by the year 2018.
📊
Key Findings & Data:Findings – As a result of the analysis, it was found that the US (NYSE), Austria, Germany, Belgium, France, Euronext100, and Australia stock exchanges were the most important exchanges, because they have the most positive interaction with the others.
💡
Conclusion & Impact:Therefore, investors have limited options for creating stock portfolios.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2018 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Purpose – This study aims to make useful inferences for related researchers and to guide for investors by examining the interactions between the stock markets of various countries by the year 2018. Design/methodology/approach - In the study, the closing index values of the stock markets were used, and the relationships among them were analysed through the social network analysis method. Social network analysis which includes a visual tool is a powerful method that is used to examine relationships between units, to define and interpret connections. Findings – As a result of the analysis, it was found that the US (NYSE), Austria, Germany, Belgium, France, Euronext100, and Australia stock exchanges were the most important exchanges, because they have the most positive interaction with the others. The most important ones among those who have negative relationship with each other are Brazil, Russia, Argentina, India and Indonesia stock exchanges. Besides, the country whose stock exchange moves the most independently is Turkey. According to the findings, Turkey moves fully independent of especially the Netherlands, Belgium, the UK (FTSE100 and FTSE250), Canada, Japan, Finland and the United States (DJ and SP500). Discussion – According to the findings, it is seen that most of the stock markets move in the same direction each other, so they move with herd rule. Therefore, investors have limited options for creating stock portfolios.

Özet

Amaç – Çalışmanın amacı 2018 yılı itibariyle başlıca dünya borsaları arasındaki karşılıklı etkileşimleri inceleyerek ilgili araştırmacılar için faydalı çıkarımlar yapmak ve yatırımcılara portföylerini oluşturmada yol göstermektir. Yöntem – Çalışmada borsalara ait endeks kapanış değerleri kullanılmış ve bunlar arasındaki ilişkiler sosyal ağ analizi yöntemi ile incelenmiştir. Sosyal ağ analizi, herhangi bir alanda birimler arası ilişkilerin incelenmesi, bağlantıların tanımlanması ve yorumlanması için kullanılan ve bünyesinde görsel bir aracı da barındıran güçlü bir yöntemdir. Bulgular – Yapılan analizler doğrultusunda, ABD (NYSE), Avusturya, Almanya, Belçika, Fransa, Euronext100, Avustralya borsaları analiz edilenler arasındaki en önemli borsaları yani diğerleri ile pozitif yönde en fazla etkileşim halinde olan borsaları oluşturmaktadır. Birbirleri ile negatif ilişki olanlar arasında ise en önemli olanlar Brezilya, Rusya, Arjantin, Hindistan ve Endonezya borsalarıdır. Ayrıca, Borsası en bağımsız hareket eden ülke Türkiye’dir. Bulgulara göre Türkiye özellikle Hollanda, Belçika, İngiltere (FTSE100 ve FTSE250), Kanada, Japonya, Finlandiya ve ABD (DJI ve SP500) borsalarından tamamen bağımsız hareket etmektedir. Tartışma – Bulgulara göre, 2018 yılı için ele alınan borsaların büyük bir çoğunluğu birbirleri ile aynı yönde yani sürü kuralına göre hareket etmektedirler. Dolayısıyla yatırımcıların hisse senedi portföyü oluşturmada seçeneklerinin oldukça sınırlı olduğu söylenebilir.

🔖

Cite This Article

AYAN, T. Y., DEĞİRMENCİ, N. (2021). Examination The Interaction Among World Stock Markets Through The Social Network Analysis. İşletme Araştırmaları Dergisi, Cilt: 13 - Sayı: 1, 569–577. https://ajindex.com/articles/217566

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Al, U., Sezen, U. ve Soydal, İ. (2012). Hacettepe Üniversitesi Bilimsel Yayınlarının Sosyal Ağ Analizi Yöntemiyle Değerlendirilmesi. Edebiyat Fakültesi Dergisi, 29(1), 53-71.
  2. Alkan, H. (2019). 17. Yüzyıl İstanbul’unda Finansal ve Ticari İlişkilerin Sosyal Ağ Analizi (SNA) ile Değerlendirilmesi. İstanbul İktisat Dergisi, 69, 285-320.
  3. Baykal, Ş. ve Gürbüz, S. (2016). Sosyal Sermaye ve Bireyler Arası Güven İlişkisinin Sosyal Ağ Analizi ile İncelenmesi. İş ve İnsan Dergisi, 3(2), 77-91.
  4. Bekiari, A. and Pachi, V. (2017). Insights Into Bullying and Verbal Aggressiveness Through Social Network Analysis. Journal of Computer and Communications, 5(9), 79-101.
  5. Caracausi, A. and Jeggle, C. (Ed.) (2014). Commercial Networks and European Cities, 1400–1800. Londra: Pickerıng & Chatto. Cetorelli, N. and Peristiani, S. (2009). Prestigious Stock Exchanges: A Network Analysis of International Financial Centers. Federal Reserve Bank Of New York Staff Reports No: 384. https://www.newyorkfed.org/research/ staff_reports/sr384.html, (Erişim Tarihi: 12 Şubat 2020).
  6. De Nooy, W., Mrvar, A. and Batagelj, V. (2011). Exploratory Social Network Analysis With Pajek. New York: Cambridge University Press.
  7. Depren, Ö., Kartal, M. T. ve Kılıç Depren, S. (2018). Borsalarda Oynaklık Üzerine Yayınlanmış Akademik Çalışmaların Bibliyometrik Analizi. Bankacılık ve Sermaye Piyasası Araştırmaları Dergisi, 2, 1-15.
  8. Dimitriosa, K. and Vasileios, O. (2015). A Network Analysis of The Greek Stock Market. Procedia Economics and Finance, 33, 340 – 349. Fırat, M., Altınpulluk, H., Kılınç, H. ve Büyük, K. (2017). Determining Open Education Related Social Media Usage Trends in Turkey Using a Holistic Social Network Analysis. Educational Sciences: Theory & Practice, 17(4), 1233-1254.
  9. Freeman, L. (1977). A Set of Measures of Centrality Based on Betweenness. Sociometry, 40(1), 35-41.
  10. Freeman, L. C. (1978). Centrality in Social Networks Conceptual Clarification. Social Networks, 1(1978-79), 215– 239. Karagöz, D. ve Kozak, N. (2014). Anatolia Turizm Araştırmaları Dergisinin Bibliyometrik Analizi: Araştırma Konuları ve Kurumlar Arası İş Birliğinin Sosyal Ağ Analizi ile İncelenmesi. Türk Kütüphaneciliği, 28(1), 47-61.
  11. Knoke, D. (2012). It Takes a Network: The Rise And Fall of Social Network Analysis in U.S. Army Counterinsurgency Doctrine. 5th Annual Political Networks Conference and Workshops Colorado, Boulder. Erişim adresi: https://ecpr.eu/Events/PaperDetails.aspx?PaperID=2396&EventID=5.
  12. Mizruchi, M. S. (2007). Po