KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Yaşar Üniversitesi E-Dergisi / 2026 / Cilt: 14 Özel Sayı

Tüketici Güven Endeksi ve Hisse Senedi Getirilerinin Nedensellik İlişkisi: Özyinelemeli Granger Nedensellik Testinden Kanıtlar

The Causality Between Consumer Confidence Index and Stock Returns: Evidence from Recursive Evolving Granger Causality Test

Efe Çağlar Çağlı(DOKUZ EYLUL UNIVERSITY)0000-0002-8250-141X
Sayfa
164–172
Yayın Tarihi
2019-03-27
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)

Geleneksel Granger nedensellik test sonuçlarının aksine, özyinelemeli Granger testleri BIST-100 ve Tüketici Güven Endeksi arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi olduğunu göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, Borsa İstanbul (BIST) yatırımcı hissi ve hisse senedi getirileri arasındaki nedensel ilişkiyi araştırmayı amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yatırımcı duyarlılığını temsilen kullanılan Tüketici Güven Endeksindeki değişimler ve BIST-100 Getiri Endeksindeki değişimler geleneksel ve zamana göre değişen özyinelemeli Granger nedensellik testleriyle analiz edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Geleneksel Granger nedensellik test sonuçlarının aksine, özyinelemeli Granger testleri BIST-100 ve Tüketici Güven Endeksi arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi olduğunu göstermektedir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2004 Verileri
⚙️Değişkenler:Yatırımcı Duyarlılığı · Türkiye · Granger Nedensellik

Özet

Bu çalışma, Borsa İstanbul (BIST) yatırımcı hissi ve hisse senedi getirileri arasındaki nedensel ilişkiyi araştırmayı amaçlamaktadır. Yatırımcı duyarlılığını temsilen kullanılan Tüketici Güven Endeksindeki değişimler ve BIST-100 Getiri Endeksindeki değişimler geleneksel ve zamana göre değişen özyinelemeli Granger nedensellik testleriyle analiz edilmiştir. Ocak 2004 – Eylül 2018 dönemini kapsayan aylık veriler analiz edilmiştir. Geleneksel Granger nedensellik test sonuçlarının aksine, özyinelemeli Granger testleri BIST-100 ve Tüketici Güven Endeksi arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi olduğunu göstermektedir. BIST-100’den Tüketici Güven Endeksi’ne Aralık 2015’te başlayan ve örneklem sonuna kadar süregelen nedensellik tespit edilmiştir. Bununla birlikte, Tüketici Güven Endeksi’nden BIST-100’e Şubat 2018’de başlayan ve iki ay süren nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Borsa İstanbul'daki yatırımcılar, portföy yöneticileri ve politika yapıcılar, yatırımcı hissesini ek bir sistematik risk kaynağı olarak değerlendirmelidir.

Abstract

This paper aims to investigate the causal relationship between investor sentiment and stock returns on Borsa Istanbul (BIST). We analyze the changes in Consumer Confidence Index as a proxy for investor sentiment and changes in the BIST-100 return index, employing both the conventional and time-varying recursive evolving Granger causality tests. The monthly data covering January-2004 – September-2018 are analyzed. Contrary to the findings of the conventional Granger causality tests, the recursive evolving Granger causality tests indicate bi-directional causality relationship between the time-series. We detect Granger causality running from BIST-100 to Consumer Confidence Index, starting in December-2015 and continuing until the end of sample period. Moreover, the recursive algorithm detects Granger causality running from Consumer Confidence Index to BIST-100 occurred in February-2018, lasting for two months. The investors, portfolio managers, and policy makers in Borsa Istanbul should consider investor sentiment as an additional source of systematic risk.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Çağlı, E. Ç. (2019). Tüketici Güven Endeksi ve Hisse Senedi Getirilerinin Nedensellik İlişkisi: Özyinelemeli Granger Nedensellik Testinden Kanıtlar. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, Cilt: 14 Özel Sayı, 164–172. https://ajindex.com/articles/1666211

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (39)

  1. Akhtar, S., Faff, R., Oliver, B., & Subrahmanyam, A. (2011). The power of bad: The negativity bias in Australian consumer sentiment announcements on stock returns. Journal of Banking & Finance, 35(5), 1239–1249. https://doi.org/10.1016/J.JBANKFIN.2010.10.014
  2. Baker, M., & Stein, J. C. (2004). Market liquidity as a sentiment indicator. Journal of Financial Markets, 7(3), 271–299. https://doi.org/10.1016/J.FINMAR.2003.11.005
  3. Baker, M., & Wurgler, J. (2006). Investor Sentiment and the Cross-Section of Stock Returns. The Journal of Finance, 61(4), 1645–1680. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2006.00885.x
  4. Baker, M., & Wurgler, J. (2007). Investor Sentiment in the Stock Market. Journal of Economic Perspectives, 21(2), 129–151. https://doi.org/10.1257/jep.21.2.129
  5. Baur, M. N., Quintero, S., & Stevens, E. (1996). The 1986-88 stock market: Investor sentiment or fundamentals? Managerial and Decision Economics, 17(3), 319–329. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1468(199605)17:3 3.0.CO;2-0
  6. Bolaman, Ö., & Evrim-Mandacı, P. (2014). Effect of investor sentiment on stock markets. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 6(11), 51–64. https://doi.org/10.14784/JFRS.2014117327
  7. Brown, G. W., & Cliff, M. T. (2004). Investor sentiment and the near-term stock market. Journal of Empirical Finance, 11(1), 1–27. https://doi.org/10.1016/J.JEMPFIN.2002.12.001
  8. Canbaş, S., & Kandır, S. Y. (2007). Yatırımcı Duyarlılığının İMKB Sektör Gelirleri Üzerindeki Etkisi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(2), 219–248.
  9. Canbaş, S., & Kandır, S. Y. (2009). Investor Sentiment and Stock Returns: Evidence from Turkey. Emerging Markets Finance and Trade, 45(4), 36–52. https://doi.org/10.2753/REE1540-496X450403
  10. Carrion-i-Silvestre, J. L., Kim, D., & Perron, P. (2009). GLS-BASED UNIT ROOT TESTS WITH MULTIPLE STRUCTURAL BREAKS UNDER BOTH THE NULL AND THE ALTERNATIVE HYPOTHESES. Econometric Theory, 25(06), 1754. https://doi.org/10.1017/S0266466609990326
  11. Chen, M.-P., Chen, P.-F., & Lee, C.-C. (2013). Asymmetric effects of investor sentiment on industry stock returns: Panel data evidence. Emerging Markets Review, 14, 35–54. https://doi.org/10.1016/J.EMEMAR.2012.11.001
  12. Chen, N.-F., Kan, R., & Miller, M. H. (1993). Are the Discounts on Closed-End Funds a Sentiment Index? The Journal of Finance, 48(2), 795–800. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb04741.x
  13. Chiang, M.-C., Tsai, I.-C., & Lee, C.-F. (2011). Fundamental indicators, bubbles in stock returns and investor sentiment. The Quarterly Review of Economics and Finance, 51(1), 82–87. https://doi.org/10.1016/J.QREF.2010.11.001
  14. De Long, J. B., Shleifer, A., Summers, L. H., & Waldmann, R. J. (1990). Noise Trader Risk in Financial Markets. Journal of Political Economy, 98(4), 703–738. https://doi.org/10.1086/261703
  15. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series With a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427. https://doi.org/10.2307/2286348
  16. Fisher, K. L., & Statman, M. (2003). Consumer Confidence and Stock Returns. The Journal of Portfolio Management, 30(1), 115–127. https://doi.org/10.3905/jpm.2003.319925
  17. Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424–438. https://doi.org/10.2307/1912791
  18. Granger, C. W. J. (1988). Some recent development in a concept of causality. Journal of Econometrics, 39(1–2), 199–211. https://doi.org/10.1016/0304-4076(88)90045-0
  19. Jansen, W. J., & Nahuis, N. J. (2003). The stock market and consumer confidence: European evidence. Economics Letters, 79(1), 89–98. https://doi.org/10.1016/S0165-1765(02)00292-6
  20. Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263–291. https://doi.org/10.2307/1914185
  21. Korkmaz, T., & Çevik, E. (2009). Reel Kesim Güven Endeksi ile İMKB 100 Endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi. Istanbul University Journal of the School of Business Administration, 38(1), 24–37.
  22. Kwiatkowski, D., Phillips, P. C. B., Schmidt, P., & Shin, Y. (1992). Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root: How sure are we that economic time series have a unit root? Journal of Econometrics, 54(1–3), 159–178. https://doi.org/10.1016/0304-4076(92)90104-Y
  23. Lee, C. M. C., Shleifer, A., & Thaler, R. H. (1990). Anomalies: Closed-End Mutual Funds. Journal of Economic Perspectives, 4(4), 153–164. https://doi.org/10.1257/jep.4.4.153
  24. Lee, C., Shleifer, A., & Thaler, R. H. (1991). Investor sentiment and the closed end fund puzzle. The Journal of Finance, 46(1), 75–109. https://doi.org/10.2307/2328690
  25. Ni, Z.-X., Wang, D.-Z., & Xue, W.-J. (2015). Investor sentiment and its nonlinear effect on stock returns—New evidence from the Chinese stock market based on panel quantile regression model. Economic Modelling, 50, 266–274. https://doi.org/10.1016/J.ECONMOD.2015.07.007
  26. Olgaç, S., & Temizel, F. (2008). Yatırımcı Duyarlılığı Hisse Senedi Getirileri İlişkisi: Türkiye Örneği. TISK Akademi, 3(6), 224–239.
  27. Otoo, M. W. (1999). Consumer Sentiment and the Stock Market. FEDS Working Paper No. 99-60.
  28. Phillips, P. C. B., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335–346. https://doi.org/10.1093/biomet/75.2.335
  29. Phillips, P. C. B., Shi, S., & Yu, J. (2015). TESTING FOR MULTIPLE BUBBLES: HISTORICAL EPISODES OF EXUBERANCE AND COLLAPSE IN THE S&P 500. International Economic Review, 56(4), 1043–1078. https://doi.org/10.1111/iere.12132
  30. Ritter, J. R. (2003). Behavioral finance. Pacific-Basin Finance Journal, 11(4), 429–437. https://doi.org/10.1016/S0927-538X(03)00048-9
  31. Schmeling, M. (2009). Investor sentiment and stock returns: Some international evidence. Journal of Empirical Finance, 16(3), 394–408. https://doi.org/10.1016/J.JEMPFIN.2009.01.002
  32. Shefrin, H. (1999). Irrational Exuberance and Option Smiles. Financial Analysts Journal, 55(6), 91–103. https://doi.org/10.2469/faj.v55.n6.2316
  33. Shi, S., Phillips, P. C. B., & Hurn, S. (2018). Change Detection and the Causal Impact of the Yield Curve. Journal of Time Series Analysis, 39(6), 966–987. https://doi.org/10.1111/jtsa.12427
  34. Swanson, N. R. (1998). Money and output viewed through a rolling window. Journal of Monetary Economics, 41(3), 455–474. https://doi.org/10.1016/S0304-3932(98)00005-1
  35. Thaler, R. H. (2000). From Homo Economicus to Homo Sapiens. Journal of Economic Perspectives, 14(1), 133–141. https://doi.org/10.1257/jep.14.1.133
  36. Thoma, M. A. (1994). Subsample instability and asymmetries in money-income causality. Journal of Econometrics, 64(1–2), 279–306. https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)90066-3
  37. Topuz, Y. V. (2011). Tüketici Güveni Ve Hisse Senedi Fiyatları Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(1), 53–65.
  38. Uygur, U., & Taş, O. (2014). The impacts of investor sentiment on different economic sectors: Evidence from Istanbul Stock Exchange. Borsa Istanbul Review, 14(4), 236–241. https://doi.org/10.1016/J.BIR.2014.08.001
  39. Zouaoui, M., Nouyrigat, G., & Beer, F. (2011). How Does Investor Sentiment Affect Stock Market Crises? Evidence from Panel Data. Financial Review, 46(4), 723–747. https://doi.org/10.1111/j.1540-6288.2011.00318.x