KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Sosyoekonomi / 2021 / Cilt: 29 - Sayı: 48

Adaptif Piyasa Hipotezi ve Getiri Öngörülebilirliği: Borsa İstanbul İçin Bir Gizli Markov Modeli Uygulaması

Adaptive Market Hypothesis and Return Predictability: A Hidden Markov Model Application in Borsa Istanbul

Hasan Arda BURHAN
Eylem ACAR
Sayfa
31–58
Yayın Tarihi
2021-04-28
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Ek olarak, GMM uygulamasının sonuçları, endeksin belirleyicileri ile ilgili olarak da periyodik öngörülebilirliği doğrulamıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Adaptif piyasa hipotezi (APH) güncel finansal literatürde belirgin bir ilgi görmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu durum APH’nin yine finansal literatürde sıklıkla araştırma konusu olan etkin piyasa hipotezine bir alternatif olarak ortaya çıkmış olması ile bağlantılıdır.
💡
Sonuç & Katkı:Ek olarak, GMM uygulamasının sonuçları, endeksin belirleyicileri ile ilgili olarak da periyodik öngörülebilirliği doğrulamıştır.
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2017 Verileri
⚙️Değişkenler:Adaptif Piyasa Hipotezi · Getiri Öngörülebilirliği · Gizli Markov Modelleri

Özet

Adaptif piyasa hipotezi (APH) güncel finansal literatürde belirgin bir ilgi görmektedir. Bu durum APH’nin yine finansal literatürde sıklıkla araştırma konusu olan etkin piyasa hipotezine bir alternatif olarak ortaya çıkmış olması ile bağlantılıdır. Bu doğrultuda çalışmada, ilk olarak Borsa İstanbul hisse senedi piyasası BIST100 endeksi için APH, getiri öngörülebilirliğinin test edilmesi yoluyla incelenmiştir. Bu bağlamda Ocak 1988 - Aralık 2017 arası günlük kapanış fiyatı verilerine otomatik portmanteau ve genelleştirilmiş spektral (GS) testleri uygulanmıştır. Analizin devamında bu testlerin sonuçları, getiri öngörülebilirliği sağlayan dönemleri incelemek için bir gizli Markov model (GMM) uygulamasında kullanılmıştır. Sonuçlara göre Borsa İstanbul’un APH'ne güçlü bir şekilde uyum sağladığı görülmüştür. Ek olarak, GMM uygulamasının sonuçları, endeksin belirleyicileri ile ilgili olarak da periyodik öngörülebilirliği doğrulamıştır.

Abstract

The adaptive market hypothesis (AMH) has recently attracted significant interest in the financial literature. The AMH has started to be considered an alternative to the efficient market hypothesis. In this respect, this study, first of all, examines the AMH for the BIST100 index of Turkey’s Borsa Istanbul stock exchange market by testing the return predictability. The applications are performed via automatic portmanteau and the generalized spectral (GS) tests using daily closing price data between January 1988 and December 2017. Secondly, the results of these tests are utilized for a hidden Markov model (HMM) application to examine the periods that yield return predictability. According to the results, it is observed that there is strong evidence for the validity of AMH within the scope of Borsa Istanbul’s BIST100. Additionally, the results of the HMM application confirm the periodic predictability regarding the determinants of the index.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BURHAN, H. A., ACAR, E. (2021). Adaptif Piyasa Hipotezi ve Getiri Öngörülebilirliği: Borsa İstanbul İçin Bir Gizli Markov Modeli Uygulaması. Sosyoekonomi, Cilt: 29 - Sayı: 48, 31–58. https://ajindex.com/articles/139262

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Aga, M. & B. Kocaman (2011), “Efficient Market Hypothesis and Emerging Capital Markets: Empirical Evidence from Istanbul Stock Exchange”, Journal of Financial Markets Research, 3, 44-57.
  2. Al-Khazali, O. & A. Mirzaei (2017), “Stock Market Anomalies, Market Efficiency, and The Adaptive Market Hypothesis: Evidence from Islamic Stock Indices”, Journal of International Financial Markets, Institutions & Money, 51, 190-208.
  3. Alvarez-Ramirez, J. & E. Rodriguez & G. Espinosa-Paredes (2012), “Is The US Stock Market Becoming Weakly Efficient Over Time? Evidence from 80-Year-Long Data”, Physica A, 391, 5643-5647.
  4. Balaban, E. & H. Baturalp & K. Kunter (1996), Stock Market Efficiency in a Developing Economy: Evidence from Turkey, Central Bank of Republic of Turkey, Ankara,
  5. Türkiye. Bhar, R. & S. Hamori (2004), Hidden Markov Models: Applications to Financial Economics, Kluwer Academic Publishers,
  6. Dordrecht, Netherlands. Boratav, K. (2013), Türkiye İktisat Tarihi 1908-2015,
  7. İmge Kitabevi Yayınları,
  8. İstanbul,
  9. Türkiye. Boya, C.M. (2019), “From Efficient Markets to Adaptive Markets: Evidence from the French Stock Exchange”, Research in International Business and Finance, 49, 156-165.
  10. Buguk, C. & B.W. Brorsen (2003), “Testing Weak-Form Market Efficiency: Evidence from the Istanbul Stock Exchange”, International Review of Financial Analysis, 12, 579-590.
  11. Butler, M. & D. Kazakov (2012), “Testing Implications of the Adaptive Market Hypothesis Via Computational Intelligence”, IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics, 1-8.
  12. Campbell, J.Y. & A.W. Lo & A.C. MacKinlay (1997), The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press,
  13. New Jersey, USA. Charles, A. & O. Darné & J.H. Kim (2012), “Exchange-Rate Return Predictability and The Adaptive Markets Hypothesis: Evidence from Major Foreign Exchange Rates”, Journal of International Money and Finance, 31, 1607-1626.
  14. Charles, A. & O. Darné & J.H. Kim (2017), “Adaptive Markets Hypothesis for Islamic Stock Indices: Evidence from Dow Jones Size and Sector-Indices”, International Economics, 151, 100-112.
  15. Ching, W.K. & X. Huang & M.K. Ng & T.K. Siu (2013), Markov Chains: Models, Algorithms and Applications, Springer, New York, USA. Dağlıoğlu, C. & G. Kıral (2018), “Hisse Senedi Piyasa Fiyatlarının Saklı Markov Modeli ile Tahmin Edilmesi: Türkiye Örneği”, Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 4(1), 61-75.
  16. Dias, J.G. & J.K. Vermunt & S. Ramos (2015), “Clustering Financial Time Series: New In