Dergiler / Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi / 2021 / Cilt: 58 - Sayı: 655
BORSA İSTANBUL’DA AŞIRI GÜVEN DAVRANIŞININ ALGORİTMİK/YÜKSEK FREKANSLI İŞLEMLERİN ETKİSİ ALTINDA İNCELENMESİ ve CDS İLİŞKİSİ
- Sayfa
- 59–90
- DOI
- —
Özet
Yatırımcılarda aŞırı güven davranıŞının varlığını incelemek amacıyla getiriden iŞlem hacmine doğru aynı yönde bir nedensellik iliŞkisinin analiz edilmesi literatürde genel kabul gören bir yöntemdir. Ancak son yıllarda algoritmik/yüksek frekanslı iŞlemlerin (YFĠ) payındaki artıŞ nedeniyle, iŞlem hacmi ve getiri arasındaki iliŞkinin analiz edilmesinin aŞırı güven davranıŞının yorumu için yeterli olmayabileceği düŞünülmektedir. Bu amaçla, çalıŞmada aŞırı güven davranıŞının analizinde açıklayıcı değiŞken olarak getirinin yanı sıra riskin göstergesi olarak kabul edilen kredi temerrüt takası (CDS) değiŞkeni de kullanılmıŞtır. Yüksek riskin aynı zamanda yüksek getiri ile iliŞkili olması nedeniyle CDS değiŞkeninin, piyasada riskten kaçınan ve risk iŞtahı yüksek olan yatırımcı profillerinden hang-isinin daha baskın olduğuna bağlı olarak iŞlem hacimlerindeki değiŞimleri açıklayabileceği düŞünül-mektedir. ÇalıŞmada 2015-2020 ve YFİ‘nin payının en yüksek olduğu 2019-2020 dönemleri ele alınmıŞtır. Getiri-iŞlem hacmi ve CDS-iŞlem hacmi iliŞkileri, Granger, anlık nedensellik testleri, SVAR, etki tepki analizi ve tahmin hatası varyans ayrıŞtırma yöntemleri ile analiz edilmiŞtir. Ekonometrik modeller R studio programı kullanılarak uygulanmıŞtır.
Abstract
Analysing the positive and causal relationship from returns to trading volume has been widely ac-cepted methodology in the literature for the purpose of examining overconfidence behavior of inves-tors. However, in recent years based on the increase in algorithmic/high frequency trading (HFT), it is not sufficient to analyze the relationship between trading volume and return in order to interpret as overconfidence. For this purpose, in the study, credit default swap (CDS), proxy of risk, has also been used beside return as an explanatory variable in the analysis of overconfidence. It has been thought that depending on the relationship between higher risks and higher return CDS variable may explain the fluctuations in trading volume based on which type of investor is dominant in the market: risk seeking or risk averse. In the study, 2015-2020 period and the period of 2019-2020 in which HFT is relatively higher have been used. Trading volume-return nexus and trading volume-CDS nexus have been analyzed by employing Granger, Instantaneous causality tests, SVAR, impulse response and forecasting error variance decomposition methods. Econometric models have been applied by using R studio program.