KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Business and Economics Research Journal / 2019 / Cilt: 10 - Sayı: 4

Türkiye Hisse Senedi Piyasa Volatilitesinin Makroekonomik Temelleri

Macroeconomic Fundamentals of Turkey Stock Market Volatility

HÜSEYİN TAŞTAN
Arifenur GÜNGÖR
Sayfa
823–832
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)

Reel sektör güven endeksindeki artışların ise BIST100 endeksinin uzun dönemli volatilitesini düşürdüğü sonucuna ulaşılmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, günlük frekanslı Türkiye hisse senedi piyasa volatilitesinin yavaş hareket eden uzun dönemli bileşeninin aylık makroekonomik göstergelerle ilişkisi analiz edilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmanın ilk aşamasında, BIST100 endeksinin uzun dönemli volatilitesi GARCH-MIDAS (Mixed Data Sampling) yöntemiyle tahmin edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Reel sektör güven endeksindeki artışların ise BIST100 endeksinin uzun dönemli volatilitesini düşürdüğü sonucuna ulaşılmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2004 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmada, günlük frekanslı Türkiye hisse senedi piyasa volatilitesinin yavaş hareket eden uzun dönemli bileşeninin aylık makroekonomik göstergelerle ilişkisi analiz edilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında, BIST100 endeksinin uzun dönemli volatilitesi GARCH-MIDAS (Mixed Data Sampling) yöntemiyle tahmin edilmiştir. İkinci aşamada ise Ocak 2004-Aralık 2018 döneminde BIST100 endeksinin uzun dönemli oynaklığının, faiz oranı, Dolar/TL döviz kuru, enflasyon oranı, CDS risk primi, reel sektör güven endeksi ve S&P500 endeksinin volatilitesiyle ilişkisi otoregresif dağıtılmış gecikme (ARDL) modeli tahmin edilerek incelenmiştir. Analizin sonucunda, BIST100 endeksinin uzun dönemli volatilitesini etkileyen en önemli makroekonomik faktörün döviz kuru olduğu bulunmuştur. Bununla birlikte faiz oranı, CDS risk primi ve S&P500 volatilitesi ile BIST100 endeksinin uzun dönemli volatilitesi arasında pozitif yönlü bir ilişki olduğu görülmüştür. Reel sektör güven endeksindeki artışların ise BIST100 endeksinin uzun dönemli volatilitesini düşürdüğü sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract

The aim of this study is to investigate the relationship between the slowly moving long-run component of daily volatility of Turkish stock market and a set of monthly macroeconomic variables. In the first stage, we estimate the long-term volatility of BIST100 index using GARCH-MIDAS (Mixed Data Sampling) method. Subsequently, we examine the relationship between the long-term volatility component and interest rate, USD/TL exchange rate, inflation rate, CDS premium, real sector confidence index and the volatility of S&P500 index using an autoregressive distributed lag (ARDL) model. Empirical results suggest that the most significant macroeconomic variable affecting the long-run volatility of BIST100 index is the exchange rate. Also, we show that the long-run volatility of BIST100 index is positively associated with both CDS premium and the volatility of S&P500. Finally, we find that an increase in real sector confidence index leads to a decrease in the long-run component of the BIST100 index volatility.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

TAŞTAN, H., GÜNGÖR, A. (2019). Türkiye Hisse Senedi Piyasa Volatilitesinin Makroekonomik Temelleri. Business and Economics Research Journal, Cilt: 10 - Sayı: 4, 823–832. https://ajindex.com/articles/143794

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (16)

  1. Aygören, H. (2006). İstanbul menkul kıymetler borsasında değişkenlik (oynaklık) davranışı üzerine bir ampirik çalışma. İktisat İşletme ve Finans, 21, 95-110.
  2. Baroian, E., & Baroian, F. (2014). Can macroeconomic volatility affect stock market volatility? The case of 5 Central and Eastern European countries. Romanian Journal of Fiscal Policy, 5(2), 41-55.
  3. Beltratti, A., & Morana, C. (2006). Breaks and persistency: Macroeconomic causes of stock market volatility. Journal of Econometrics, 131, 151-177.
  4. Diebold, X., & Yılmaz, K. (2008). Macroeconomic volatility and stock market volatility worldwide. NBER Working Paper, Cambridge, Massachusetts, 14269, August. Engle, F., Ghysels, E., & Sohn, B. (2008). On the economic sources of stock market volatility. The American Finance Association Meetings Paper, New Orleans, Louisiana, 1-53
  5. August. Engle, F., Ghysels, E., & Sohn, B. (2013). Stock market volatility and macroeconomic fundamentals. The Review of Economics and Statistics, 95(3), 776-797.
  6. Engle, F., & Rangel, J. (2008). The Spline- GARCH model for low-frequency volatility and its global macroeconomic causes. The Review of Financial Studies, 21, 1187-1222.
  7. Erdem, C., Arslan, C., & Erdem, M. (2005). Effects of macroeconomic variables on Istanbul Stock Exchange indexes. Applied Financial Economics, 15, 987-994.
  8. Eun, S., & Shim, S. (1989). International transmission of stock market movements. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 24(2), 241-256.
  9. Fama, F. (1981). Stock return, real activity, inflation and money. The American Economic Review, 71(4), 545-565.
  10. Girardin, E., & Joyeux, R. (2013). Macro fundamentals as a source of stock market volatility in China: A GARCH-MIDAS approach. Economic Modelling, 34, 59-68.
  11. Kasman, S. (1997). Hisse senedi getirilerinin oynaklığı ile makroekonomik değişkenlerin oynaklığı arasındaki ilişki. İMKB Dergisi, 8(32), 1-10.
  12. Kasman, S. (2006). Hisse senedi fiyatları ve makroekonomik değişkenler arasında bir ilişki var mı? İktisat İşletme ve Finans, 21, 88-99.
  13. Kearney, C., & Daly, K. (1998). The causes of stock market volatility in Australia. Applied Financial Economics, 8(6), 597-605.
  14. Kıran, B. (2010). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda işlem hacmi ve getiri volatilitesi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 11(1), 98-108.
  15. Liljeblom, E., & Stenıus, M. (1997). Macroeconomic volatility and stock market volatility: Empirical evidence on Finnish data. Applied Financial Economics, 7(4), 419-426.
  16. Morelli, D. (2002). The relationship be