Journals / İşletme Araştırmaları Dergisi / 2018 / Cilt: 10 - Sayı: 1

Investigation of Volatility Relation Between BIST Indexes and Corporate Governance Index

BİST Endeksleri ile Kurumsal Yönetim Endeksi Arasındaki Volatilite İlişkisinin İncelenmesi

Pages
17–44
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)

According to the results of Granger Causality, XKURY is not the Granger cause of BIST100 but BIST100 is the Granger cause of XKURY.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study tests the volatility spread and long-term relationship between Borsa Istanbul indexes and Corporate Governance Index (XKURY).
📊
Key Findings & Data:According to the study results, the index with the highest return is XKURY and the index with the highest volatility is BIST 30.
💡
Conclusion & Impact:According to the results of Granger Causality, XKURY is not the Granger cause of BIST100 but BIST100 is the Granger cause of XKURY.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

This study tests the volatility spread and long-term relationship between Borsa Istanbul indexes and Corporate Governance Index (XKURY). The long-run relationship between the indexes is analyzed by the Johansen Cointegration test and the stationarity of time series is investigated by ADF and PP unit root tests. According to the study results, the index with the highest return is XKURY and the index with the highest volatility is BIST 30. The cointegration relations between XKURY, BIST100, BIST50 and BIST30 indexes are separately estimated. According to the estimation results, the variables with the highest speed of adjustment (cointegration) are XKURY and BIST50. According to the results of Granger Causality, XKURY is not the Granger cause of BIST100 but BIST100 is the Granger cause of XKURY. Among other variables, there is a two-way causality. Firms included in the corporate governance index have relatively higher return and lower volatility.

Özet

Bu çalışma temel Borsa İstanbul endeksleri ile kurumsal yönetim endeksi (XKURY) arasındaki volatilite yayılımı ve uzun dönemli ilişkiyi test etmektedir. Endeksler arasındaki uzun dönemli ilişki Johansen Eşbütünleşme testi ile sınanmış ve zaman serilerinin durağanlığı ADF ve PP birim kök testleri ile tespit edilmiştir. Çalışma sonuçlarına göre, en yüksek getiriye sahip endeks XKURY ve en yüksek volatiliteye sahip endeks BİST 30 olarak belirlenmiştir. XKURY, BİST100, BİST50 ve BİST30 endeksleri arasındaki eşbütünleşme ilişkileri ayrı olarak tahmin edilmiştir. Tahmin sonuçlarına göre, en yüksek ayarlama (yakınsama) hızına sahip değişkenler XKURY ve BİST50'dir. Granger nedensellik sonuçlarına göre, XKURY, BİST100'ün Granger nedeni değilken, BİST100 XKURY Granger nedenidir. Diğer değişkenler arasında iki yönlü bir nedensellik vardır. Nedenselliğin yönünün en güçlü olduğu ilişki BİST30’un XKURY üzerine olan ilişkisi üzerinedir. Kurumsal yönetim endeksine dâhil olan şirketler göreceli daha yüksek getiriye ve daha düşük volatiliteye sahiptir.

🔖

Cite This Article

GÜLEÇ, Ö. F., CERGİBOZAN, R. (2018). Investigation of Volatility Relation Between BIST Indexes and Corporate Governance Index. İşletme Araştırmaları Dergisi, Cilt: 10 - Sayı: 1, 17–44. https://ajindex.com/articles/269320

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Acar, M., Temiz, H., & Karan, M. B. (2013). BİST (Borsa İstanbul) Kurumsal Yönetim Endeksinde (XKURY) Yer Alan Şirketlerin Getiri ve Performans Analizi: Olay Çalışması Örneği, 17. Finans Sempozyumu 23-26 Ekim 2013/Muğla, 130-142.
  2. Alberg, D., Shalit, H., & Yosef, R. (2008). Estimating Stock Market Volatility Using Asymmetric GARCH Models. Applied Financial Economics, 18(15), 1201- 1208. Aggarwal, R., Inclan, C., & Leal, R. (1999). Volatility in Emerging Stock Markets. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 34(1), 33-55.
  3. Bayraktaroğlu, H., & Çelik, İ. (2015). Kurumsal Yönetim Uygulamalarının Getiri Oynaklığı Üzerine Etkisi: Borsa İstanbul’da Bir Araştırma. Afyon Kocatepe Üniversitesi İİBF Dergisi, 17(1), 97-108
  4. Başcı, E. S. (2011). İMKB Mali ve Sınai Endekslerinin 2002 – 2010 Dönemi İçin Günlük Oynaklığının Karşılaştırmalı Analizi. İşletme Fakültesi Dergisi, 12-2, 187 - 199 Ben Rejeb, A., & Ben Salha, O. (2013). Financial Crises and Emerging Stock Markets Volatility: Do Internal Factors Matter?. Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies, 6(1), 146-165.
  5. Bollerslev, T., Engle, R. F., & Wooldridge, J. M. (1988). A Capital Asset Pricing Model With Time-Varying Covariances. Journal of Political Economy, 96(1), 116-131.
  6. Çarıkçı, H. İ., Kalaycı, Ş., & Gök Y. İ. (2009). Kurumsal Yönetim – Şirket Performansı İlişkisi: BİST Kurumsal Yönetim Endeksi Üzerine Ampirik Çalışma, Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 1 (1), ss. 51-72.
  7. Çavdar, Ş. Ç., & Aydın, A. D. (2017). Borsa İstanbul Kurumsal Yönetim Endeksi'nde (XKURY) Volatilitenin Etkisi: Arch, Garch ve Swarch Modelleri İle Bir İnceleme. Suleyman Demirel University Journal of Faculty of Economics & Administrative Sciences, 22(3). 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, Vol. 74, Issue 366, 427-431.
  8. Drobetz, W., Schillhofer, A., & Zimmermann, H. (2003). Corporate Governance and Firm Performance: Evidence From Germany. Basel, Switzerland: University Of Basel. Mimeographed Document. http://www. cofar. uni-mainz. de/dgf2003/paper/paper146. pdf. Dueker, M. J. (1997). Markov Switching in GARCH Processes and Mean-Reverting Stock-Market Volatility. Journal Of Business & Economic Statistics, 15(1), 26- 34. Duran, S., & Şahin, A. (2006).
  9. İMKB Hizmetler, Mali, Sınai ve Teknoloji Endeksleri Arasındaki İlişkinin Belirlenmesi. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 1, 57- 70 Engle, R. F.,