KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi İktisat ve İşletme Dergisi / 2026 / Cilt: 12 Sayı: 1

Ekonomik görünümün seçilmiş sektör performansları üzerindeki etkisi: Türkiye üzerine bir araştırma

The impact of economic outlook on selected sector performances: A study on Türkiye

Erol Köycü(SIRNAK UNIVERSITY FACULTY OF ECONOMICS ADMINISTRATIVE SCIENCES)0000-0001-8166-2185
Sayfa
47–67
Yayın Tarihi
2026-02-28
🏛️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)

ARDL sınır testi yaklaşımının kullanıldığı çalışma sonucunda, ekonomik görünüm endeksinin incelenen sektörleri farklı düzeylerde etkilediği tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Ekonomik gidişatın finansal piyasalar üzerinde etkili olduğu bilinmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Fakat bu etkinin sektörel bazda yansıması farklılaşabilmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:ARDL sınır testi yaklaşımının kullanıldığı çalışma sonucunda, ekonomik görünüm endeksinin incelenen sektörleri farklı düzeylerde etkilediği tespit edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2015 Verileri
⚙️Değişkenler:FKB ekonomik görünüm endeksi · sektör performansları · ARDL sınır testi

Özet

Ekonomik gidişatın finansal piyasalar üzerinde etkili olduğu bilinmektedir. Fakat bu etkinin sektörel bazda yansıması farklılaşabilmektedir. Buradan hareketle bu çalışmada, FKB ekonomik görünüm endeksi ve bileşenlerinin seçilmiş sektör performansları üzerindeki kısa ve uzun dönemli etkileri 2015:02 – 2025:01 dönem aralığı özelinde incelenmektedir. ARDL sınır testi yaklaşımının kullanıldığı çalışma sonucunda, ekonomik görünüm endeksinin incelenen sektörleri farklı düzeylerde etkilediği tespit edilmiştir. Bununla birlikte, gerek kısa dönemde gerekse uzun dönemde elde edilen bulgular paralellik göstermektedir. Dolayısıyla kısa dönemde elde edilen bulguların, uzun dönemde de etkisini sürdürdüğü ifade edilebilmektedir. Sonuçlar, ekonomik görünümdeki değişimlerin sektörel finansal performans üzerinde anlamlı ve kalıcı etkiler yarattığını açık biçimde ortaya koymaktadır.

Abstract

It is known that economic trends have an impact on financial markets. However, the impact of this may vary across sectors. Based on this, this study examines the short- and long-term effects of the AFI economic outlook index and its components on the performance of selected sectors specifically for the period 2015:02 – 2025:01. The study, which applied the ARDL bound test approach, found that the economic outlook index affected the sectors examined at different levels. However, the findings obtained in both the short term and the long term show parallels. Therefore, it can be stated that the findings obtained in the short term continue to have an effect in the long term. The results clearly demonstrate that changes in the economic outlook have created meaningful and lasting effects on sectoral financial performance.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Köycü, E. (2026). Ekonomik görünümün seçilmiş sektör performansları üzerindeki etkisi: Türkiye üzerine bir araştırma. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, Cilt: 12 Sayı: 1, 47–67. https://doi.org/10.30855/gjeb.2026.12.1.004

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (42)

  1. AFI (February 25, 2025). Economic outlook index bulletin. Retrieved from https://www.fkb.org.tr/raporlar-ve-yayinlar/fkb-ekonomik-gorunum-endeksi/fkb-ekonomik-gorunum-endeksi-bulteni/
  2. Albeni, M., and Demir, Y. (2005). Makro ekonomik göstergelerin mali sektör hisse senedi fiyatlarına etkisi (İMKB uygulamalı). Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14, 1-18.
  3. Alper, D., and Kara, E. (2017). Borsa İstanbul’da hisse senedi getirilerini etkileyen makroekonomik faktörler: BIST sınai endeksi üzerine bir araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(3), 713-730.
  4. Aytekin, Y. E., and Aygün, M. (2016). Finansta yeni bir alan “Davranışsal Finans”. Yüzüncü Yıl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2, 143-156.
  5. Bahmani Oskooee, M., and Nasir, A. B. M. (2004). ARDL approach to test the productivity bias hypothesis. Review of Development Economics, 8(3), 483-488. Doi: https://doi.org/10.1111/j.1467-9361.2004.00247.x
  6. Banerjee, R., and Majumdar, S. (2018). Impact of firm specific and macroeconomic factors on financial performance of the UAE insurance sector. Global Business and Economics Review, 20(2), 248-261. Doi: https://doi.org/10.1504/gber.2018.090091
  7. Bhuiyan, E. M., and Chowdhury, M. (2020). Macroeconomic variables and stock Market indices: Asymmetric dynamics in the US and Canada. The Quarterly Review of Economics and Finance, 77, 62-74. Doi: https://doi.org/10.1016/j.qref.2019.10.005
  8. Byun, S. J., Lim, S. S., and Yun, S. H. (2016). Continuing overreaction and stock return predictability. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 51(6), 2015-2046. Doi: https://doi.org/10.1017/S0022109016000594
  9. Costa, D. F., De Melo Carvalho, F., De Melo Moreira, B. C., and Do Prado, J. W. (2017). Bibliometric analysis on the association between behavioral finance and decision making with cognitive biases such as overconfidence, anchoring effect and confirmation bias. Scientometrics, 111, 1775-1799. Doi: https://doi.org/10.1007/s11192-017-2371-5
  10. CRA (February 25, 2025). Data services. Retrieved from https://www.vap.org.tr/fkb-ekonomik-gorunum-endeksi
  11. Daoud, J. I. (2017). Multicollinearity and regression analysis. Journal of Physics: Conference Series, 949, 1-6. Doi: https://doi.org/10.1088/1742-6596/949/1/012009
  12. Demirhan, D. (2022). İmalat ve hizmet sektörlerinde karlılık oranlarını etkileyen faktörlerin analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 94, 31-52. Doi: https://doi.org/10.25095/mufad.1054212
  13. Dickey, D. A., and Fuller, W. A (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74, 427–431. Doi: https://doi.org/10.2307/2286348
  14. Fama, E. F., and French, K. (1992). The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance, 47(2), 427-465. Doi: https://doi.org/10.2307/2329112
  15. Fama, E. F., and French, K. R. (2004). The capital asset pricing model: Theory and evidence. Journal of Economic Perspectives, 18(3), 25-46. Doi: https://doi.org/10.1257/0895330042162430
  16. Hanif. M., Sibt-e-Ali, M., Asghar, M. M., and Farhan, M. (2024). Macroeconomic factors of financial performance: a case study of cement sector of Pakistan. Review of Applied Management and Social Sciences, 7(4), 929-937. Doi: https://doi.org/10.47067/ramss.v7i4.423
  17. Hoxha, A., Bajrami, R., and Prekazi, Y. (2025). The impact of internal and macroeconomic factors on the profitability of the banking sector: A case study of the western balkan countries. Business: Theory & Practice, 26(1), 28-47. Doi: https://doi.org/10.3846/btp.2025.18670
  18. Investing (February 25, 2025). Retrieved from https://www.investing.com/ Jawadi, F., Cheffou, A. I., and Bu, R. (2023). Revisiting the linkages between oil prices and macroeconomy for the euro area: Does energy inflation still matter?. Energy Economics, 127(A), 1-13. Doi: https://doi.org/10.1016/j.eneco.2023.107058
  19. Jin, Z., and Guo, K. (2021). The Dynamic relationship between stock market and macroeconomy at sectoral level: Evidence from Chinese and US stock market. Complexity, 1-16. Doi: https://doi.org/10.1155/2021/6645570
  20. Kavussanos, M. G., Marcoulis, S. N., and Arkoulis, A. G. (2002). Macroeconomic factors and international industry returns. Applied Financial Economics, 12(12), 923–931. Doi: https://doi.org/10.1080/09603100110069374
  21. Kaya, V., Çömlekçi, İ., and Kara, O. (2013). Hisse senedi getirilerini etkileyen makroekonomik değişkenler 2002-2012 Türkiye örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 35, 167-176.
  22. Li, F., Ouyang, S., and Chen, V. (2025). International capital flows, financial development, and economic growth fluctuations. International Review of Financial Analysis, 102, 1-12. Doi: https://doi.org/10.1016/j.irfa.2025.104125
  23. Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91. Doi: https://doi.org/10.2307/2975974 Mejer, C. (2018). Aggregate investor confidence in the stock market. Journal of Behavioral Finance, 19(4), 421-433. Doi: https://doi.org/10.1080/15427560.2018.1406942
  24. Oruwari, N., Okwudiri, A. D., and Chibuike, O. O. (2024). Macroeocnomic dynamics on domestic production in Nigeria: A study of the cement industry. American Journal of Economics and Business Management, 7(6), 1-14.
  25. Park, J., Konana, P., Gu, B., Kumar, A., and Raghunathan, R. (2010). Confirmation bias, overconfidence, and investment performance: Evidence from stock message boards. McCombs Research Paper Series (No. IROM-07-10), 1-56. Doi: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1639470
  26. Pesaran, M. H., and Shin, Y. (1995) Autoregressive distributed lag modelling approach to cointegration analysis. In S. Strom (Ed.), Econometrics and economic theory in the 20th century: The Ragnar frish centennial symposium (pp. 371-413), Cambridge University Press. Doi: https://doi.org/10.1017/CCOL521633230.011
  27. Pesaran, M. H., Shin, Y., and Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289- 326. Doi: https://www.jstor.org/stable/2678547
  28. Phillips, P. C. B., and Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Oxford University Press on behalf of Biometrika Trust, 75(2), 335-346. Doi: https://doi.org/10.2307/2336182
  29. Ross, S. (1976). The arbitrage theory of capital asset pricing. Journal of Economic Theory, 13, 341-360. Doi: https://doi.org/10.1016/0022-0531(76)90046-6
  30. Rutkowska-Ziarko, A., Markowski, L., and Abdou, H. A. (2025). Conditional CAPM relationships in standard and accounting risk approaches. North American Journal of Economics and Finance, 72, 1-14. Doi: https://doi.org/10.1016/j.najef.2024.102123
  31. Sailaja, V. N., and Mandal, C. (2018). An empirical study on ımpact of macro variables on sectoral indices in India. International Journal of Civil Engineering and Technology, 9(3), 383-393.
  32. Sattar, M. A., Toseef, M., and Sattar, M. F. (2020). Behavioral finance biases in investment decision making. International Journal of Accounting, Finance and Risk Management, 5(2), 69-75. Doi: https://doi.org/10.11648/j.ijafrm.20200502.11
  33. Sharpe, W. F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The Journal of Finance, 19(3), 425-442. Doi: https://doi.org/10.2307/2977928
  34. Song, C. Q., Chang, C. P., and Gong, Q. (2021). Economic growth, corruption, and financial development: Global evidence. Economic Modelling, 94, 822-830. Doi: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.02.022
  35. Spyrou, S. (2013). Herding in financial markets: A review of the literature. Review of Behavioral Finance, 5(2), 175-194. Doi: https://doi.org/10.1108/RBF-02-2013-0009
  36. Tekin, B. (2016). Beklenen fayda ve beklenti teorileri bağlamında geleneksel finans – davranışsal finans ayrımı. Journal of Accounting, Finance, and Auditing Studies, 2(4), 75-107.
  37. Upendra, S., Abbaiah, R., and Balasiddamuni, P. (2023). Multicollinearity in multiple linear regression: detection, consequences, and remedies. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, 11(IX), 1047-1061. Doi: https://doi.org/10.22214/ijraset.2023.55786
  38. Ünlü, M. (2023). Makroekonomik göstergeler ve BİST enerji endeksi arasındaki ilişkinin incelenmesi: Ampirik bir analiz. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 25(45), 984-997.
  39. Vatcheva, K. P., Lee, M., McCormick, J. B., and Rahbar, M. H. (2016). Multicollinearity in regression analyses conducted in epidemiologic studies. Epidemiology (Sunnyvale), 6(2), 1-9. Doi: https://doi.org/10.4172/2161-1165.1000227
  40. Vergara-Fernandez, M., Heilmann, C., and Szymanowska, M. (2023). Describing model relations: The case of the capital asset pricing model (CAPM) family in financial economics. Studies in History and Philosophy of Science, 97, 91-100. Doi: https://doi.org/10.1016/j.shpsa.2022.12.002
  41. Wang, Y., and Ge, X. (2025). Digital finance, investor sentiment, and corporate inefficient investment. Finance Research Letters, 83, 1-9. Doi: https://doi.org/10.1016/j.frl.2025.107688
  42. Zivot, E., and Adrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business & Economic Statistics, 10(3), 251-270. Doi: https://doi.org/10.2307/1391541