Journals / Ekonomi Bilimleri Dergisi / 2021 / Cilt: 13 Sayı: 2

FİNANSAL PİYASALARDAKİ SIÇRAMALAR ÜZERİNDE MAKROEKONOMİK DUYURULARIN ETKİSİ: BİR LİTERATÜR İNCELEMESİ

Pages
212–231
Publication Date
2021-12-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗

Özet

varlıkların fiyatlarının gerçek değerlerini yansıttığını varsaymaktadır. Oysa ki, varlık fiyatlarında ani büyük değişimler gözlemlenmektedir ve bu değişimler sıçrama olarak adlandırılmaktadır. Sıçramaların kaynağının bazı önemli makroekonomik duyuruların açıklanması olabileceği düşünülmektedir. Önemli finansal ve ekonomik bilgileri içeren makroekonomik duyurular finansal piyasalarda işlem ve yatırım sürecinde önemli bir rol oynamaktadır. Dolayısıyla, makroekonomik duyuruların sıçramalar üzerinde etkisini inceleyen bir literatür ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada, finansal piyasalardaki sıçramalar ve makroekonomik duyurular arasındaki ilişkiyi inceleyen temel çalışmalara (2008-2020 arası) odaklanılmıştır. Farklı finansal piyasalardaki sıçramalar ile makroekonomik duyurular arasındaki ilişki özetlenmiştir. Çalışmaların bulguları doğrultusunda, piyasa katılımcıları ve gelecek çalışmalar için yol gösterici olacak çıkarımlar ve öneriler sunulmaktadır.

Keywords
🔖

Cite This Article

Ünlü, H. U., Yağcılar, G. G. (2021). FİNANSAL PİYASALARDAKİ SIÇRAMALAR ÜZERİNDE MAKROEKONOMİK DUYURULARIN ETKİSİ: BİR LİTERATÜR İNCELEMESİ. Ekonomi Bilimleri Dergisi, Cilt: 13 Sayı: 2, 212–231. https://ajindex.com/articles/1057555

📄 Full Text PDF Viewer

References (6)

  1. Aït-Sahalia, Y., & Jacod, J. (2009). Testing for jumps in a discretely observed process. The Annals of Statistics, 184-222.
  2. Andersen, T. G., & T. Bollerslev (1998). Answering the skeptics: yes, standard volatility models do provide accurate forecasts.International economic review 39, 885–905.
  3. Andersen, T. G., Bollerslev, T., & Dobrev, D. (2007). No-arbitrage semi-martingale restrictions for continuous-time volatility models subject to leverage effects, jumps and iid noise: Theory and testable distributional implications. Journal of Econometrics, 138(1), 125-180.
  4. Andersen, T. G., Dobrev, D., & Schaumburg, E. (2012). Jump-robust volatility estimation using nearest neighbor truncation. Journal of Econometrics, 169(1), 75-93.
  5. Bajgrowicz, P., Scaillet, O., & Treccani, A. (2016). Jumps in high-frequency data: Spurious detections, dynamics, and news. Management Science, 62(8), 2198-2217.
  6. Balduzzi, P., Elton, E. J., & Green, T. C. (2001). Economic news and bond prices: Evidence from the US Treasury market. Journal of financial and Quantitative analysis, 36(4), 523-543.