KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2020 / Cilt: 22 - Sayı: 1

FARKLI KITALARDA YER ALAN BORSA ENDEKSLERİNİN VIX(KORKU) ENDEKSİ İLE İLİŞKİSİ

THE RELATIONSHIP BETWEEN VIX (FEAR) INDEX AND STOCK EXCHANGE INDICES IN DIFFERENT CONTINENTS

Serdar ÖGEL
Mehmet FINDIK
Sayfa
127–140
Yayın Tarihi
2020-06-22
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)

Analiz sonucunda VIX ile tüm değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkinin varlığı ve ancak kısa dönemde VIX’den Dow 30 (Amerika Birleşik Devletleri) endeksine doğru bir nedensellik ilişkisinin bulunmadığı tespit edilmekle birlikte, Dax (Almanya), BIST 100 (Türkiye), Shanghai (Çin), S&P/ASX 200(Avustralya), South Africa Top 40(Güney Afrika), Bovespa (Brezilya), NSX 50(Yeni Zelanda), NSE 30(Nijerya), Nikkei 225 (Japonya) endekslerine doğru nedensellik ilişkisinin bulunduğu gözlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma küresel korku endeksi olarak ifade edilen VIX endeksi ile farklı kıtalarda yer alan gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelere ait borsa endekslerinin VIX endeksi ile olan ilişkilerini analiz etmeyi amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu kapsamda 30.01.2012 - 13.02.2020 tarihleri arasında günlük veriler kullanılarak, Asya kıtasını temsilen Japonya ve Çin hisse senedi endeksleri; Amerika kıtasını temsilen Amerika Birleşik Devletleri ve Brezilya hisse senedi endeksleri; Avustralya kıtasını temsilen Avustralya ve Yeni Zelanda hisse senedi endeksleri; Afrika kıtasını temsilen Güney Afrika ve Nijerya hisse senedi endeksleri; Avrupa kıtasını temsilen Türkiye ve Almanya hisse senedi endeksleri ile VIX endeksi arasındaki uzun dönemli bir ilişkinin olup olmadığı ve bu değişkenler arasında nedensellik ilişkisi test edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Analiz sonucunda VIX ile tüm değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkinin varlığı ve ancak kısa dönemde VIX’den Dow 30 (Amerika Birleşik Devletleri) endeksine doğru bir nedensellik ilişkisinin bulunmadığı tespit edilmekle birlikte, Dax (Almanya), BIST 100 (Türkiye), Shanghai (Çin), S&P/ASX 200(Avustralya), South Africa Top 40(Güney Afrika), Bovespa (Brezilya), NSX 50(Yeni Zelanda), NSE 30(Nijerya), Nikkei 225 (Japonya) endekslerine doğru nedensellik ilişkisinin bulunduğu gözlenmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2012 Verileri
⚙️Değişkenler:Borsa Endeksleri · VIX Endeksi · Granger Nedensellik Analizi.

Özet

Bu çalışma küresel korku endeksi olarak ifade edilen VIX endeksi ile farklı kıtalarda yer alan gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelere ait borsa endekslerinin VIX endeksi ile olan ilişkilerini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Bu kapsamda 30.01.2012 - 13.02.2020 tarihleri arasında günlük veriler kullanılarak, Asya kıtasını temsilen Japonya ve Çin hisse senedi endeksleri; Amerika kıtasını temsilen Amerika Birleşik Devletleri ve Brezilya hisse senedi endeksleri; Avustralya kıtasını temsilen Avustralya ve Yeni Zelanda hisse senedi endeksleri; Afrika kıtasını temsilen Güney Afrika ve Nijerya hisse senedi endeksleri; Avrupa kıtasını temsilen Türkiye ve Almanya hisse senedi endeksleri ile VIX endeksi arasındaki uzun dönemli bir ilişkinin olup olmadığı ve bu değişkenler arasında nedensellik ilişkisi test edilmiştir. Analiz sonucunda VIX ile tüm değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkinin varlığı ve ancak kısa dönemde VIX’den Dow 30 (Amerika Birleşik Devletleri) endeksine doğru bir nedensellik ilişkisinin bulunmadığı tespit edilmekle birlikte, Dax (Almanya), BIST 100 (Türkiye), Shanghai (Çin), S&P/ASX 200(Avustralya), South Africa Top 40(Güney Afrika), Bovespa (Brezilya), NSX 50(Yeni Zelanda), NSE 30(Nijerya), Nikkei 225 (Japonya) endekslerine doğru nedensellik ilişkisinin bulunduğu gözlenmiştir.

Abstract

This study attempts to analyze the relationship between the VIX index, which is expressed as the global fear index, and the stock exchange indexes of developed and developing countries located on different continents. In this context, by using daily data for time period between 30.01.2012 and 13.02.2020, whether there is a long term and causal relationship between Japan and China stock indices representing the continent of Asia, United States and Brazil stock indices representing the continent of America; Australian and New Zealand stock indices representing the continent of Australia; South Africa and Nigeria stock indices representing the continent of Africa and Germany and Turkey stock indices representing the continent of Europe and the VIX index were tested. As a result of the analysis, the long term relationship between VIX index and all of the stock indices was found. Additionally, in the short term, the causality relationship was found from VIX index to Dax (Germany), BIST 100 (Turkey), Shanghai (China ), S & P / ASX 200 (Australia), South Africa Top 40 (South Africa), Bovespa (Brazil), NSX 50 (New Zealand), NSE 30 (Nigeria), Nikkei 225 (Japan) except Dow 30 (United States).

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÖGEL, S., FINDIK, M. (2020). FARKLI KITALARDA YER ALAN BORSA ENDEKSLERİNİN VIX(KORKU) ENDEKSİ İLE İLİŞKİSİ. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 22 - Sayı: 1, 127–140. https://ajindex.com/articles/3720

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Akçalı, B. Y., Mollaahmetoğlu, E., ve Altay, E. (2019). Borsa İstanbul ve Küresel Piyasa Göstergeleri Arasındaki Volatilite Etkileşiminin DCC-GARCH Yöntemi ile Analizi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 14(3), 597-614.
  2. Akdağ, S. (2019). Effect Of VIX Fear İndex On Financial İndicators: Turkey Case. Hitit University Journal Of Social Sciences Institute, 12 (1), 235-256.
  3. Akgün, E., Zurnacı, C., ve Mert, M. (2016). Uluslararası Piyasalardaki Dalgalanmaların Türkiye Toplam Sanayi ve Enerji Üretim Endeksleri Üzerine Uzun Dönem İlişkisinin İncelenmesi: Sınır Testi Yaklaşımı. Journal Of Alanya Faculty Of Business/Alanya Isletme Fakültesi Dergisi, 8(1),99-110.
  4. Alp, Ö. S., ve Kırkbeşoğlu, E. (2015). Sigorta Endeksi Getirisinin Doğrusal OlmayanYapısı. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 7(13), 245-260.
  5. Aydın, S. (2004). Faiz Oranları Oynaklığının Modellenmesinde Koşullu Değişen Varyansın Rolü, Uzmanlık Yeterlilik Tezi, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Piyasalar Genel Müdürlüğü, Ankara.
  6. Başarır, Ç. (2018), Volatility Structure Of Stock Price Index And Exchange Rates: Casuality Analysis For Turkey, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, Cilt:9, Sayı:24 330-349.
  7. Başarır, Ç. (2019). Korku Endeksi (VIX) ile BIST 100 Arasındaki İlişki: Frekans Alanı Nedensellik Analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 19(2), 177-191.
  8. Bektaş, N.Ç., ve Babuşçu, Ş. (2019), Vix Korku Endeksi ve CDS Primlerinin Büyüme ve Döviz Kuruna Etkisi, Türkiye Örneği. Ufuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Yıl:8 Sayı:16, 97-111.
  9. Bezgin, M.S., ve Başar, M. (2019). Analysis With Asymmetric Casulity Test Of The Relationship Between VIX Index And Foreign Investor’s Trading Volume: The Application On Stock Exchange Of Istanbul, IX. IMCOFE Social Sciences Congress. Çakmur Y. D., ve Bölükbaşı A.G. (2013). Yükselen Piyasalar Ayrışıyor Mu? Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 34(1), 33-49.
  10. Demir, E., Saatçioğlu, Ö., ve İmrol, F. (2016). Uluslararası dergilerde yayımlanan eğitim araştırmalarının normallik varsayımları açısından incelenmesi. Current Research in Education, 2(3), 130-148.
  11. Dickey, D.A., Fuller, W.A (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, 49 (4), 1057-1072.
  12. Granger, C. W. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica: Journal of the Econometric Society. 37(3), 424-438.
  13. Granger, C.