Journals / International Review of Economics and Management / 2023 / Cilt: 11 Sayı: 1

INVESTIGATION OF BORSA ISTANBUL'S ASYMMETRIC DYNAMICS WITH QUANTILE AUTOREGRESSION APPROACH

BORSA İSTANBUL’UN ASİMETRİK DİNAMİĞİNİN KANTİL OTOREGRESYON YAKLAŞIMI İLE İNCELENMESİ

Pages
57–74
Publication Date
2023-07-24
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)

We also show that asymmetric inferences in shock magnitude and sign are helpful in detecting deviations from information efficiency in terms of asset pricing in stock markets.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, we present new evidence with the Koenker-Xiao (2004) quantile unit root test based on the quantile autoregression approach, which provides robust inferences for non-normal processes, to examine the asymmetric dynamic process of the BIST100 Borsa Istanbul index.
📊
Key Findings & Data:The quantile autoregression approach allows to measure the persistence of shocks of different magnitudes and signals affecting the stock markets.
💡
Conclusion & Impact:We also show that asymmetric inferences in shock magnitude and sign are helpful in detecting deviations from information efficiency in terms of asset pricing in stock markets.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2004 Verileri
⚙️Variables:kantil birim kök testi · şok kalıcılığı · asimetriklik

Abstract

In this study, we present new evidence with the Koenker-Xiao (2004) quantile unit root test based on the quantile autoregression approach, which provides robust inferences for non-normal processes, to examine the asymmetric dynamic process of the BIST100 Borsa Istanbul index. The quantile autoregression approach allows to measure the persistence of shocks of different magnitudes and signals affecting the stock markets. This approach can catch the adjustment of asymmetrical dynamics in the long-run equilibrium of the index. Therefore, quantile unit root tests add new approaches to stock market dynamics compared to traditional unit root methodologies based on least squares regression method. Our results, although not consistent at all frequencies, show that market behavior not only returns to the mean, but also behaves differently to positive and negative shocks. Compared to traditional unit root tests, quantile unit root tests provide more evidence to support the efficiency of the Turkish stock market. We also show that asymmetric inferences in shock magnitude and sign are helpful in detecting deviations from information efficiency in terms of asset pricing in stock markets.

Özet

Bu çalışmada, Borsa İstanbul BİST100 endeksinin asimetrik dinamik sürecini incelemek için normal olmayan süreçler için dirençli çıkarımlar sağlayan kantil otoregresyon yaklaşımına dayalı Koenker-Xiao (2004) kantil birim kök testi ile yeni kanıtlar sunuyoruz. Kantil otoregresyon yaklaşımı, hisse senedi piyasalarını etkileyen farklı büyüklükteki ve işaretteki şokların kalıcılığının ölçülmesine olanak tanır. Bu yaklaşım, endeksin uzun dönem dengesindeki asimetrik dinamiklerin ayarlanmasını yakalayabilir. Bu nedenle, kantil birim kök testleri, en küçük kareler regresyon yöntemine dayanan geleneksel birim kök metodolojilerine kıyasla hisse senedi piyasası dinamiklerine yeni yaklaşımlar katmaktadır. Sonuçlarımız, her frekansta tutarlı olmamakla birlikte, piyasa davranışının sadece ortalamaya dönmediğini, aynı zamanda pozitif ve negatif şoklara farklı bir şekilde asimetrik davranış sergilediğini göstermektedir. Geleneksel birim kök testleriyle karşılaştırıldığında, kantil birim kök testleri Türkiye hisse senedi piyasasının etkin olduğunu desteklemek için daha fazla kanıt sağlar. Ayrıca, şok büyüklüğü ve işaretindeki asimetrik çıkarımlar, hisse senedi piyasalarındaki varlık fiyatlandırması açısından etkinlikten sapmaları tespit etmede yardımcı olduğunu gösteriyoruz.

🔖

Cite This Article

ÖZDEMİR, M. (2023). INVESTIGATION OF BORSA ISTANBUL'S ASYMMETRIC DYNAMICS WITH QUANTILE AUTOREGRESSION APPROACH. International Review of Economics and Management, Cilt: 11 Sayı: 1, 57–74. https://ajindex.com/articles/957410

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Aga, M., & Kocaman, B. (2008). Efficient market hypothesis and emerging capital markets: empirical evidence from Istanbul stock exchange. International Research Journal of Finance and Economics, 13(1), 131-144.
  2. Akgun, A., & Sahin, I. (2017). The testing of efficient market hypothesis in Borsa Istanbul. Annals Constantin Brancusi U. Targu Jiu, Letters & Soc. Sci. Series, 35. Aliyev, F. (2019). Testing market efficiency with nonlinear methods: Evidence from Borsa Istanbul. International Journal of Financial Studies, 7(2), 27. Altuntaş, M., Kiliç, E., Pazarci, Ş., & Alican, Umut (2022). Borsa İstanbul Alt Endekslerinde Etkin Piyasa Hipotezinin Test Edilmesi: Fourier Kırılmalı ve Doğrusal Olmayan Birim Kök Testlerinden Kanıtlar. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 7(1), 169-185.
  3. Bahmani-Oskooee, M., Chang, T., Chen, T. H., & Tzeng, H. W. (2016). Revisiting the efficient market hypothesis in transition countries using quantile unit root test. Economics Bulletin, 36(4), 2171-2182.
  4. Barberis, N., Shleifer, A., & Vishny, R. (1998). A model of investor sentiment. Journal of financial economics, 49(3), 307-343.
  5. Baur, D. G., Dimpfl, T., & Jung, R. C. (2012). Stock return autocorrelations revisited: A quantile regression approach. Journal of Empirical Finance, 19(2), 254-265.
  6. Bektur, Ç., & Aydin, M. (2019). Borsa İstanbul Ve Alt Endekslerinde Zayif Formda Piyasa Etkinliğinin Analizi: Fourier Yaklaşimi. Akademik İncelemeler Dergisi, 14(2), 59-76.
  7. Bernstein, P. L. (1999). Why the efficient market offers hope to active management. Journal of Applied Corporate Finance, 12(2), 129-136.
  8. Bofinger, E. (1975). Estimation of a density function using order statistics 1. Australian journal of statistics, 17(1), 1-7.
  9. Bulut, Ü. (2016). Testing the Weak Form of the Efficient Market Hypothesis: The Case of Turkey. EconWorld2016.
  10. Cox, D. D., & Llatas, I. (1991). Maximum likelihood type estimation for nearly nonstationary autoregressive time series. The Annals of Statistics, 1109-1128.
  11. 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, 74(366a), 427-431.
  12. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica: journal of the Econometric Society, 1057-1072.
  13. Engle, R. F., & Manganelli, S. (2004). CAViaR: Conditional autoregressive value at risk by regression quantiles. Journal of business