Dergiler / Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2022 / Cilt: 21 - Sayı: 4

Enerji Emtiaları Arasında Getiri ve Volatilite Yayılımı: VAR-EGARCH Modelinden Kanıtlar

Return And Volatility Spillover Between Energy Commodities: Evidence From the VAR-EGARCH Model

Sayfa
2187–2207
Yayın Tarihi
2022-10-19
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)

Doğalgaz getiri serisinin diğer emtiaların fiyatlarından etkilendiği fakat kendisinin hiçbir enerji emtiasını etkilemediği ayrıca tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu araştırmanın amacı enerji emtiaları arasında getiri ve volatilite yayılımı olup olmadığını incelemektir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Farklı makroekonomik gelişmeler neticesi varlık fiyatlarında meydana gelen getiri oynaklıkları emtialar arasında yayılım göstererek birbirlerinin getirilerini de etkileyebilmektedir.
💡
Sonuç & Katkı:Doğalgaz getiri serisinin diğer emtiaların fiyatlarından etkilendiği fakat kendisinin hiçbir enerji emtiasını etkilemediği ayrıca tespit edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2008 Verileri
⚙️Değişkenler:Enerji Piyasası · Volatilite Yayılımı · VAR-EGARCH

Özet

Bu araştırmanın amacı enerji emtiaları arasında getiri ve volatilite yayılımı olup olmadığını incelemektir. Farklı makroekonomik gelişmeler neticesi varlık fiyatlarında meydana gelen getiri oynaklıkları emtialar arasında yayılım göstererek birbirlerinin getirilerini de etkileyebilmektedir. Enerji emtialarının fiyatlarını etkileyen unsurların ve aralarındaki yayılımın tespiti özellikle yatırım yapmak isteyenler ve enerji piyasası ile ilgilenenler açısından incelenmeye değer bulunmaktadır. Araştırma kapsamında 01.01.2008-31.12.2020 tarihleri arasındaki Brent Petrol, Heating Oil, Natural Gas ve WTI ham petrol verileri VAR-EGARCH yöntemiyle değerlendirilmiştir. Araştırma sonucunda enerji emtialarına ait getirilerin kısa dönemli etkileşim halinde olduğu bilgi şoklarının getiri ve volatilitede çoklu ve asimetrik olarak yayıldığı görülmüştür. Doğalgaz getiri serisinin diğer emtiaların fiyatlarından etkilendiği fakat kendisinin hiçbir enerji emtiasını etkilemediği ayrıca tespit edilmiştir. Volatilite yayılımında ise ısıtma yağından doğalgaz serilerine tek taraflı diğer emtialar arasında karşılıklı yayılım olduğu sonucuna varılmıştır.

Abstract

This study aims to examine whether there is a return and volatility spillover among energy commodities. As a result of different macroeconomic developments, return volatility in asset prices can spillover among commodities and affect each other's returns. The determination of the factors affecting the prices of energy commodities and the spillover among them is worth examining, especially for those who invest and are interested in the energy market. Within the scope of the study, the data regarding Brent Oil, Heating Oil, Natural Gas, and WTI between 01.01.2008-31.12.2020 are evaluated by VAR-EGARCH method. The results demonstrate that the information shocks, in which the returns of energy commodities interact in the short-term, spillover multidirectionally and asymmetrically in returns and volatility. It is determined that the natural gas return series is affected by the prices of other commodities, but it does not affect any energy commodities. As for the volatility spillover, there is unidirectional spillover from heating oil to natural gas series, but there is a multidirectional spillover among other commodities.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

DAĞLI, S. Ş., ÇELİK, İ. (2022). Enerji Emtiaları Arasında Getiri ve Volatilite Yayılımı: VAR-EGARCH Modelinden Kanıtlar. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 4, 2187–2207. https://ajindex.com/articles/667595

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (8)

  1. Ahmed, A. Huo, R. (2020). Volatility Transmissions Across International Oil Market Commodity Futures and Stock Markets: Empirical Evidence from China, Energy Economics,https://sci-hub.se/10.1016/j.eneco.2020.104741.Doı: 10.1016/j.eneco 2020. 104741. Azevedo, T. C. Aiube, F.L. Samanez, C.P. Bisso, C.S. Costa, L. A. (2015). The Behavior Of West Texas Intermediate Crude-Oil And Refined Products Prices Volatility Before And After The 2008 Financial Crisis: An Approach Through Analysis Of Futures Contracts, Revista Chilena De İngeniería, Vol. 23 N: 3, pp: 395-405. sci-hub.se/10.4067/s0718-33052015000300008. Arouri, M.E. Lahiani, A. Nguyen, D.K. (2011). Return and Volatility Transmission Between World Oil Prices and Stock Markets of The GCC Countries., Economic Modelling, Volume:28, Issue:4, July, pp:1815-1825. doi: 10.1016/j.econmod.2011.03.012. Akhtaruzzaman M.D. Boubaker, S. Şensoy, A. (2020). Financial Contagion During COVİD-19 Crisis, Finance Research Letters, May, pp:1-37. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101604.
  2. Balli, F. Basher, S.A. Louis, J.R. (2013). Sectoral Equity Returns and Portfolio Diversi fication Opportunities Across the GCC Region, International Financial Markets, Institutions and Money Vol: 25, pp: 33–48. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2013.01.001.
  3. Brown, S.P.A. Yücel, M.K. (2007). What Drives Natural Gas Prices? Federal Reserve of Bank. Brooks, C. (2008). Introductory Econometrics for Finance, Second Edition,
  4. Cambrıdge Unıversıty Press,
  5. NewYork. Bhowmik, R. Wang, S. (2020). Stock Market Volatility and Return Analysis: A Systematic Literature Review, Entropy,22,522,pp:1-18. https://doi.org/10.3390/e22050522.
  6. Bollerslev, T. (1986). Generalızed Autoregressıve Condıtıonal Heteroskedastıcıty‖. Journal of Econometrics, Vol.31, (307-327). https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1.
  7. Chen, Y. QU, Fang. LI, Wenqi. Chen, Minghui. (2019). Volatılıty Spıllover And Dynamıc Correlatıon Between The Carbon Market And Energy Markets, Journal of Business Economics and Management, Volume 20 Issue 5,pp: 979–999. https://doi.org/10.3846/jbem.2019.10762.
  8. Chen, Y. Li, Wengi. Jin, Xi. (2018). Volatility Spillovers between Crude Oil Prices and New Energy Stock Price in China, Romanian Journal of Economic Forecasting, Institute for Economic Forecasting, vol. 0(2), pp: 43-62. Corpus ID: 158671543. Chang, C. W. Hwang, Z. J. Huang, B.N. (2002). An Analysis of Factors Affecting Price Volatility of The U.S. Oil Market, Energy Economics, V:24, pp: 107-119. https://do