SavedAdd your journal

Journals / İ M K B Dergisi / 2006 / Cilt: 8 - Sayı: 32

G-7 Ülkelerinin Borsalarının İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Üzerindeki Etkileri

Nildağ Başak CEYLAN
Pages
37–55
Publication Date
2022-10-18
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)

Analizlerin sonucunda, Türkiye’nin krizsiz gecen 01.01.1995-31.10.2000 dönemi için diğer borsalardan etkileşiminin azaldığı, ancak 11 Eylül saldırıları sonrası globalleşmenin arttığı dönemde ise borsa endekslerinin İMKB-100 üzerindeki etkilerinin daha da arttığı görülmüştür.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada, DAX (Almanya), CAC 40 (Fransa), FTSE (İngiltere), S&P TSX Composite (Kanada), NIKKEI 225 (Japonya), S&P500 (Amerika), DOW JONES (Amerika), NASDAQ (Amerika) ve MIBTEL (İtalya)’den oluşan G-7 ülkeleri borsa endekslerinin, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB-100) üzerindeki etkileri, blok üçlemsel VAR modeli kullanılarak incelenmiştir.
📊
Key Findings & Data:Elde edilen bulgular, NIKKEI 225 haricindeki diğer tüm endekslerin, İMKB-100 endeksi üzerinde pozitif ve istatistiki olarak önemli etkileri olduğunu göstermektedir.
💡
Conclusion & Impact:Analizlerin sonucunda, Türkiye’nin krizsiz gecen 01.01.1995-31.10.2000 dönemi için diğer borsalardan etkileşiminin azaldığı, ancak 11 Eylül saldırıları sonrası globalleşmenin arttığı dönemde ise borsa endekslerinin İMKB-100 üzerindeki etkilerinin daha da arttığı görülmüştür.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2000 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Özet

Bu çalışmada, DAX (Almanya), CAC 40 (Fransa), FTSE (İngiltere), S&P TSX Composite (Kanada), NIKKEI 225 (Japonya), S&P500 (Amerika), DOW JONES (Amerika), NASDAQ (Amerika) ve MIBTEL (İtalya)’den oluşan G-7 ülkeleri borsa endekslerinin, İstanbul Menkul Kıymetler Borsası (İMKB-100) üzerindeki etkileri, blok üçlemsel VAR modeli kullanılarak incelenmiştir. Elde edilen bulgular, NIKKEI 225 haricindeki diğer tüm endekslerin, İMKB-100 endeksi üzerinde pozitif ve istatistiki olarak önemli etkileri olduğunu göstermektedir. Analizlerin sonucunda, Türkiye’nin krizsiz gecen 01.01.1995-31.10.2000 dönemi için diğer borsalardan etkileşiminin azaldığı, ancak 11 Eylül saldırıları sonrası globalleşmenin arttığı dönemde ise borsa endekslerinin İMKB-100 üzerindeki etkilerinin daha da arttığı görülmüştür.

🔖

Cite This Article

CEYLAN, N. B. (2022). G-7 Ülkelerinin Borsalarının İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Üzerindeki Etkileri. İ M K B Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 32, 37–55. https://ajindex.com/articles/546409

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Albert, J., Chib, S., “Bayesian Analysis of Binary and Polychotomous Response Data,” Journal of the American Statistical Association, 88, 1993, pp.669–679.
  2. Albert, J., S. Chib, “Bayes Inference via Gibbs Sampling of Autoregressive Time Series Subject to Markov Mean and Variance Shifts”, Journal of Business and Economic Statistics, 11, 1993, pp. 1-15.
  3. Albert, J., Chib S., “Bayesian Residual Analysis for Binary Response Regression Models,” http://citeseer.ist.psu.edu/cache/papers/cs/1466/http:zSzzSzwwwmath. bgsu.eduzSz~albertzSzpaperszSzresidual.pdf/albert96bayesian. pdf, 1994, pp. 1-26.
  4. Allen, L, Saunders, A., “A Survey of Cyclical Effects in Credit Risk Measurement Models”, BIS Working Papers, No:126, 2003, pp.1-43.
  5. Altman, E. I., Resti, A., Sironi, A., “The Link Between Default and Recovery Rates: Effects on the Procyclicality of Regulatory Capitol Ratios”, BIS Working Papers, No: 113, 2002, pp.1-37.
  6. Altman, E. I., “Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting The ZScore And Zeta® Models”, http://pages.stern.nyu.edu/~ealtman/Zscores.pdf., 2000, pp.1-54.
  7. Altman, E. I., Kishore, V., “Almost Everything You Wanted to Know About Recoveries on Defaulted Bonds”, Financial Analysts Journal, 52-6, 1996, pp. 57-64.
  8. Avery, R. Hansen L., Hotz, J., “Multiperiod Probit Models and Orthogonality Condition Estimation”, International Economic Review, 24, 1983, pp.21-35,
  9. Bertschek I., Lechner M., “Convenient Estimators for the Panel Probit Model”, Journal of Econometrics, 87, 1998, pp. 329-371.
  10. Bertschek, I., “Product and Process Innovation as a Response to Increasing Imports and Foreign Direct Investments”, Journal of Industrial Economics, 43, 1995, pp. 341-357.
  11. Börsch-Supan, A., Hajivassiliou V. A., “Smooth Unbiased Multivariate Probability Simulators for Maximum Likelihood Estimation of Limited Dependent Variable Models”, Journal of Econometrics, 58, 1993, pp. 347-368.
  12. Börsch-Supan, A., Hajivassiliou, V. A. Kotlikoff, L. J., Morris J. N., “Health, Children, and Elderly Living Arrangements: A Multiperiod- Multinomial Probit Model with Unobserved Heterogeneity and Autocorrelated Errors”, NBER Working Paper No. 3343, 1993.
  13. Butler, J., Moffitt, R., “A Computationally Eficient Quadrature Procedure for the One Factor Multinomial Probit Model,” Econometrica, 50-3, 1982, pp.761-764
  14. Crobie E, P., Bohn, J., Modeling Default Risk, Moody’s KMV, http://www.gloriamundi.org/picsresources/pc.pdf, 2003, pp.1-37
  15. Crouhy, M. L, Galai D., Mark R., “A Comparative Analysis of Current