Journals / İstanbul Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi / 2013 / Cilt: 0 - Sayı: 48

Volatılıty ınteractıon mechanısm among the gold, foreıgn exchange and equıty markets

Altın, döviz ve hisse senedi piyasalarında oynaklık etkileşimi mekanizmasının analiz

Pages
151–162
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)

The results provide useful implications for portfolio diversification and option strategies.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study investigates the volatility transmission mechanism among the gold, foreign exchange and equity markets by using multivariate GARCH modeling.
📊
Key Findings & Data:Gold price per gram, US dollar and ISE 100 index are studied in a model framework where the asymmetric behavior of volatility is ac- counted for as well.
💡
Conclusion & Impact:The results provide useful implications for portfolio diversification and option strategies.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

This study investigates the volatility transmission mechanism among the gold, foreign exchange and equity markets by using multivariate GARCH modeling. Gold price per gram, US dollar and ISE 100 index are studied in a model framework where the asymmetric behavior of volatility is ac- counted for as well. Moreover, the interaction of Turkish equity market with global gold and dollar markets is analyzed within another system. Based on our estimation results, all the variables have heteroscedastic volatility and ISE 100 index shows asymmetric volatility pattern which is common for equity markets. Other noticeable findings are the shock and volatility transmission from US dollar market to domestic gold market and the volatility pattern of ISE 100 index which seems to be isolated from the global gold and dollar markets. The results provide useful implications for portfolio diversification and option strategies.

Özet

Bu çalışmada altın, döviz ve hisse senedi piyasalarında oynaklık etkileşimi mekanizması çok değişkenli GARCH modeli ile incelenmiştir. Oynaklıktaki asimetrik davranış olasılığı da dikkate alınarak yapılan çalışmada gram altın, ABD Doları ve IMKB 100 endeksi getirileri ile çalışılmıştır. Ayrıca Türkiye’deki hisse senedi piyasasının global altın ve dolar piyasası ile olan oynaklık etkileşimi de ayrı bir sistem dahilinde incelenmiştir. Tahmin sonuçlarına göre, çalışılan tüm değişkenlerin oynaklığı heteroskedastik özellik göstermektedir. Hisse senedi piyasalarında sıkça karşımıza çıkan asimetrik oynaklık davranışı İMKB 100 endeksi için de geçerliliğini korumuştur. ABD doları döviz piyasasın- dan gram altın piyasasına doğru şok ve oynaklık transferi ve İMKB 100 endeksinin global altın ve dolar piyasasındaki şok ve oynaklık değişimlerine karşı dirençli davranışı çalışmanın diğer önemli bulgularıdır. Sonuçlar portföy çeşitlendirmesi ve opsiyon stratejileri için faydalı ipuçları sağlamıştır.

🔖

Cite This Article

TOKAT, H. A. (2022). Volatılıty ınteractıon mechanısm among the gold, foreıgn exchange and equıty markets. İstanbul Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, Cilt: 0 - Sayı: 48, 151–162. https://ajindex.com/articles/554769

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (2)

  1. Arshanapalli B, J. Doukas. (1993). International Stock Market Linkages: Evi- dence from the Pre- and Post-October 1987 Period. Journal of Banking and Finance, 17:193-208 • Bae, K.-H., G. A. Karolyi, ve R. M. Stulz. (2003). A new approach to measuring financial contagion. The Review of Financial Studies, 16: 717–763. • Bakır H., B. Candemir. (1997). Menkul Kıymet Getirilerinin Şartlı Varyans Mod- elleri: İMKB İçin Bir Uygulama, Doç. Dr. Yaman Aşıkoğlu’na Armağan, Sermaye Piyasası Kurulu Yayınları • Bilson, John F.O. (1993).
  2. Value, Yield, and Trend: A Composite Forecasting Approach to Foreign Exchange Trading. Strategic Currency Investing, (Chicago: Probus Publishing). • Chukwuogor, C. (2007). Stock Markets Returns and Volatilities: A Global Com- parison. Global Journal of Finance and Banking Issues, 1(1): 1-27 • Dailami M, J. J. Padou, P. Masson. (2005). Global Monetary Conditions Versus Country-Specific Factors In The Determination Of Emerging Market Debt Spreads. Policy Research Working Paper Series, 3626, The World Bank • Engle, R. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of the U.K. Inflation. Econometrica, 5: 987–1008. • Engel, C. and J. D. Hamilton. (1990). Long Swings in the Dollar: Are They inthe Data and Do Markets Know It? American Economic Review, Vol. 80, No. 4: 689-713. • Engle, R., K. Kroner. (1995). Multivariate simultaneous generalized ARCH. Econometric Reviews, 11: 122–150. • Erdem, C., C.K. Arslan, M.S. Erdem. (2005). Effects of Macroeconomic Variables on Istanbul Stock Exchange Indexes. Applied Financial Economics, 15: 987–994. • Frankel J A, N. Roubini. (2001). The Role of Industrial Country Policies in Emerging Market Crises. NBER W P, 8634 • Glosten, L., R. Jagannathan, and D. Runkle. (1993). Relationship between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance 48: 1779-1801. • Grier, K B., T. Ó. Henry, N. Olekalns and K. Shields. (2004). The Asymmetric Effects of Uncertainty on Inflation and Output Growth. Journal of Applied Econo- metrics, 19: 551-65 • Güneş, H., B. Saltoğlu. (1998). İMKB Getiri Volatilitesinin Makroekonomik Konjonktür Bağlamında İrdelenmesi, İMKB Yayınları • Kabigting, Leila C.; Hapitan, Rene B.(2011). ASEAN5 Stock Markets, Currency Risk and Volatility Spillover, Journal of International Business Research, 10: 63-84 • Kasman, S. (2004). Hisse Senedi Getirilerinin Oynaklığı ile Makroekonomik Değişkenlerin Oynaklığı Arasındak