Journals / Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi / 2022 / Cilt: 12 - Sayı: 2

Non-linear Dynamics and Recurrent Patterns in Stock Markets: A Comparison Between BIST-100 and S&P500 Indices

Hisse Senedi Piyasalarında Lineer-olmayan Dinamikler ve Düzensiz Örüntüler:BIST- 100 ve S&P500 Endeksleri Karşılaştırması

Pages
1365–1380
Publication Date
2022-10-19
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)

Given upcoming monetary policy of global Central banks, our findings have important implications for policy making as well as portfolio and risk management.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The financial systems, and particularly stock markets are complex systems.
📊
Key Findings & Data:In this study, we investigate the evidence of chaotic dynamics of both BIST-100 stock market index and S&P 500 index.
💡
Conclusion & Impact:Given upcoming monetary policy of global Central banks, our findings have important implications for policy making as well as portfolio and risk management.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2018 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The financial systems, and particularly stock markets are complex systems. In this study, we investigate the evidence of chaotic dynamics of both BIST-100 stock market index and S&P 500 index. We compute Lyapunov exponents of stock market indices daily return series over the period from 27 May 2018 to 26 May 2022. The time interval under examination is chosen to reflect the effects of Covid-19 pandemic crisis on global financial markets, where extraordinary economic and financial policies have been implemented.The results of the study demonstrate that both BIST-100 and S&P500 indices exhibit chaotic behavior and associated maximal Lyapunov exponents are calculated to be positive, respectively. Both BIST-100 and S&P500 indices have equilibria around positive return values, reflecting the extraordinary effects of expansionary monetary and fiscal policies. Moreover, the magnitude of equilibria positive returns in S&P500 index is greater than that of BIST-100 index, which implies that cumulative effect of expansionary monetary and fiscal policy in U.S. economy overwhelms. The findings of the study suggest that greater positive return availability in S&P500 lowers the demand for emerging market assets and hence the capital inflow in BIST-100 stock market. The chaotic behavior eventually leads to an increase in complexity and recurrently causes volatility in stock markets. Therefore, in perspective of policy making inflation targeting should be considered as a main financial stability strategy to increase demand for Turkish assets and to enable capital inflows. Given upcoming monetary policy of global Central banks, our findings have important implications for policy making as well as portfolio and risk management.

Özet

Finansal sistemler, özellikle de hisse senedi piyasaları karmaşık sistemlerdir. Bu çalışmamızda BIST-100 endeksi ve S&P500 endeksinde kaotik dinamikleri araştıracağız. 27 Mayıs 2018 ile 26 Mayıs 2022 tarihlerini kapsayan dönemde ABD Doları bazındaki günlük getiri oranları zaman serisi verisinde Lyapunov katsayılarını hesaplayacağız. İncelemeye konu olan zaman aralığı, Covid-19 pandemisi krizinin küresel finansal piyasalar üzerindeki etkilerini ve bu etkilerin uygulanan sıradışı para ve mali politkaların yansımalarını da içermektedir. Çalışmamızın sonuçlarına göre ilgili dönemde BIST-100 ve S&P 500 endeksleri kaotik davranış sergilemektedir ve eşlik eden en büyük Lyapunov katsayısı pozitif olarak hesaplanmaktadır. BIST-100 ve S&P500 endeksleri poizitif getiri değerleri etrafında denge kümesi oluşturmaktadırlar, bu durum da genişlemeci para ve maliye politikalarının etkilerini yansıtmaktadır. Ayrıca, S&P500 endeksinin pozitif getirisi BIST-100 endeksi pozitif getiri denge kümelenmesinden daha büyük değer almaktadır. ABD’de genişlemeci parasal ve mali önlemlerin birikimli miktar etkisinin çok daha büyük olması bu durumun önemli bir nedeni olarak değerlendirilebilir. S&P500 endeksinin daha fazla pozitif getiri sağlamış olması, gelişmekte olan piyasalara olan küresel yatırımcı ilgisini düşürürken, BIST-100 piyasasına olan yabancı sermaye akımını da zayıflatmaktadır. Endekslerdeki kaotik dinamikler er ya da geç piyasadaki karmaşıklık düzeyini artırırken hisse senedi piyasalarında sığ koşulda düzensiz volatilite döngülerine neden olacaktır. Bu yüzden, politika yapıcılar enflasyon hedeflemesi temelinde finansal stabiliteyi önceleyen stratejiler üretmek durumundalar. Türk ekonomis özelinde bu strateji hayata geçirilebilirse Türkiye finansal piyasalarındaki varlıklara talebin artması ve küresel sermaye akımlarının yoğunlaşması ihtimali yükselecektir. Küresel Merkez bankalarının para politikalarında sıkılaşmaya gittikleri veri kabul edilirse, bulgularımız para ve maliye politikaları ile portföy ve risk yönetimi açısından katkı sunmaktadır.

🔖

Cite This Article

ÖZKAYA, A. (2022). Non-linear Dynamics and Recurrent Patterns in Stock Markets: A Comparison Between BIST-100 and S&P500 Indices. Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, Cilt: 12 - Sayı: 2, 1365–1380. https://ajindex.com/articles/585628

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Abarbanel, H.D.I. (1995), Analysis of observed chaotic data. Springer. Abhyankar A., Copeland, L.S., & Wong, W. (1997). Uncovering nonlinear structure in real time stock market indexes: The S&P 500, the DAX, the Nikkei 225, and the FTSE-100. Journal of Business & Economic Statistics, 15(1), 1-14 Andreadis,I.(2000). Self-criticality and stochasticity of an S&P 500 index time series. Chaos, Solitons & Fractals, 11,7,1047-1059.
  2. Atsalakis, G.S., and Valavanis, K.P. (2009). Surveying stock market forecasting techniques - Part II: Soft computing methods. Expert Systems with Applications. 36(3), 5932-5941.
  3. Badshah, I.U., Frijns, B. and Tourani-Rad, A. (2013), Contemporaneous Spill-Over Among Equity, Gold, and Exchange Rate Implied Volatility Indices. Journal of Future Markets, 33, 555-572. https://doi.org/10.1002/fut.21600 Barnett,W.A., &Serletis,A.(2000). Martingales, nonlinearity, and chaos. Journal of Economic Dynamics and Control,24,5–7,703-724.
  4. Borges, M.R. (2010) Efficient market hypothesis in European stock markets, The European Journal of Finance, 16:7, 711-726, DOI: 10.1080/1351847X.2010.495477 Brock, W.A., Lakonishok, J., & LeBaron, B. (1992). Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns. Journal of Finance, 47, 1731–1764.
  5. Casdagli, M. (1989). Nonlinear Prediction of Chaotic Time Series. Physica D, 335–356.
  6. Chan, K.F., & Gray, P. (2018).Volatility jumps and macroeconomic news announcements. Journal of Futures Markets. 38: 881– 897. https://doi.org/10.1002/fut.21922
  7. Chu, H.H., Chen, T.L., Cheng, C.H., & Huang, C.C. (2009). Fuzzy dual-factor time-series for stock index forecasting. Expert Systems with Applications, 36(1),165-171.
  8. Chang, C-P., Feng,G-F., & Zheng,M. (2021).
  9. Government Fighting Pandemic, Stock Market Return, and COVID-19 Virus Outbreak. Emerging Markets Finance and Trade, 57:8, 2389-2406, DOI: 10.1080/1540496X.2021.1873129 Cutler, D.M., Poterba, J.M., & Summers, L.H. (1991). Speculative dynamics. Review of Economic Studies, 58, 529–546.
  10. Das, A.,& Das, P. (2007). Chaotic analysis of the foreign exchange rates. Applied Mathematics and Computation, 185, 388–396.
  11. Dawson, P., & Staikouras, S.K. (2009). The impact of volatility derivatives on S&P500 volatility. Journal of Future Markets. 29: 1190-1213. https://doi.org/10.1002/fut.20424
  12. Edgar, E. P. (1991). A Chaotic Attractor for the S&P 500. Financial Analysts Journal, 47(2), 55-62.
  13. Ehrmann, M., Fratscher, M., & Rigobon, R. (2011). Stocks, bonds, money markets and