Dergiler / Dijital Çağda İşletmecilik Dergisi / 2020 / Cilt: 3 - Sayı: 2

KORONOVİRÜSÜ BİLİNİRLİĞİNİN ULUSLARARASI RİSK (VOLATİLİTE) ENDEKSLERİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİNİN İNCELENMESİ, TODA-YAMAMOTO NEDENSELLİK UYGULAMASI

Sayfa
84–93
Yayın Tarihi
2020-12-31
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)

Analizlerden elde edilen bulgulara bakıldığında Koronavirüsü bilinirliğinden uluslararası risk(volatilite) endekslerine doğru nedensellik ilişkisine sebep olduğu görülmüştür.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Uluslararası yatırımcılar açısından bir yatırımın riskinin ölçülmesi kadar yapılacak olan yatırımın öngörülebilir olması da ayrıca bir önem arz etmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu nedenle aniden ortaya çıkan sel, deprem, savaşlar ve salgın hastalıklar gibi öngörülemeyen durumların piyasalara etkisinin öngörülmesi ve ölçülmesi merak edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Analizlerden elde edilen bulgulara bakıldığında Koronavirüsü bilinirliğinden uluslararası risk(volatilite) endekslerine doğru nedensellik ilişkisine sebep olduğu görülmüştür.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2019 Verileri
⚙️Değişkenler:Uluslararası Risk(volatilite) endeksleri · Koronavirüsü(covid19) pandemisi · Toda-Yamamoto

Abstract

Uluslararası yatırımcılar açısından bir yatırımın riskinin ölçülmesi kadar yapılacak olan yatırımın öngörülebilir olması da ayrıca bir önem arz etmektedir. Bu nedenle aniden ortaya çıkan sel, deprem, savaşlar ve salgın hastalıklar gibi öngörülemeyen durumların piyasalara etkisinin öngörülmesi ve ölçülmesi merak edilmiştir. Bu çalışmada ise 2019 Aralık ayında ortaya çıkan Koronavirüsü pandemisinin uluslararası risk(volatilite) endeksleri üzerindeki etkisi incelenmek istenmiştir. Bu amaçla virüsün bilinirliğinin tüm dünyada artması ile ilişkili olarak Google arama motorunda tıklanama sıklığı verileri ile uluslararası risk endeksleri arasında nedensellik test edilmiştir. 2019-2020 yılları arasında haftalık veriler kullanılarak yapılan çalışmada ikili testler yapılarak Toda Yamamoto nedensellik analizi gerçekleştirilmiştir. Koronavirüs değişkeninin bağımsız değişken olarak alındığı çalışmada bağımlı değişkenler olarak: Korku endeksi(VIX), Euro Bölgesi Hisse Senetleri Endeksi (Euro Stoxx 50), Ham Petrol Volatilite Endeksi(OVX), Altın Madencileri Etf Volatilitesi, (GVZ) ve Euro Para birimi oynaklık endeksi(EVZ) kullanılmıştır. Analizlerden elde edilen bulgulara bakıldığında Koronavirüsü bilinirliğinden uluslararası risk(volatilite) endekslerine doğru nedensellik ilişkisine sebep olduğu görülmüştür. Ayrıca salgının bilinirliği ile tüm endeksler arasında istatistiksek olarak anlamlı ilişkiler olduğu saptanmıştır. Risk endekslerinin etkilenme dereceleri arasında bir sıralama yapıldığında en çok etkilenen endeksin Ham Petrol Volatilite Endeksinin(OVX) olduğu görülürken, en az etkilenen endeksin Altın Madencileri Etf Volatilitesi(GVZ) olduğu katsayı istatistiklerinden anlaşılmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

GÜRSOY, S. (2020). KORONOVİRÜSÜ BİLİNİRLİĞİNİN ULUSLARARASI RİSK (VOLATİLİTE) ENDEKSLERİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİNİN İNCELENMESİ, TODA-YAMAMOTO NEDENSELLİK UYGULAMASI. Dijital Çağda İşletmecilik Dergisi, Cilt: 3 - Sayı: 2, 84–93. https://ajindex.com/articles/750121

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Akdağ, S. (2019) VIX Korku Endeksinin Finansal Göstergeler Üzerindeki Etkisi: Türkiye Örneği, Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 12, Sayı 1, ss. 235-256.
  2. Arık, E. ve Mutlu E. (2014) Global Risk Aversion, the Benchmark Index and the Foreign Investors: The Case of Borsa İstanbul, Borsa İstanbul Working PAPER no.08. Bardgett, C., Gourier E. ve Leippold M. (2019) Inferring volatility dynamics and risk premia from the S&P 500 and VIX markets, Journal of Financial Economics, Cilt 131, Sayı 3,ss. 593-618.
  3. Başarır, Ç. (2019) Korku Endeksi (Vıx) İle Bıst 100 Arasındaki İlişki: Frekans Alanı Nedensellik Analizi, Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt19, Sayı 2, ss. 177-191.
  4. Dulupçu, M. A., Yiğit M. ve Genç A., G. (2017) Dijital ekonominin yükselen yüzü: Bitcoin’in değeri ile bilinirliği arasındaki ilişkinin analizi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 22, Kayfor15 Özel Sayı, ss. 2241-2258.
  5. Erdoğdu, H. ve Baykut E. (2016) BİST Banka Endeksi’nin (XBANK) VIX ve MOVE Endeksleri ile İlişkisinin Analizi, Türkiye Bankalar Birliği Bankacılar Dergisi, Sayı 98, ss. 57-72.
  6. Esenyel, N. M. (2017) Türkiye’de Enerji Yakınsama Hipotezinin Sınanması: Yapısal Kırılmalı Birim Kök Analizi, Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, Cilt 6, Sayı 3, ss. 42-52.
  7. Fernandes, M., Medeiros M. ve Scharth M. (2014) Modeling and predicting the CBOE market volatility index, Journal of Banking & Finance, Sayı 40, ss. 1-10.
  8. Granger, C. W. (1969) Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods Econometrica, Journal of the Econometric Society, Cilt 37, Sayı 3, ss. 424-438.
  9. Hartelius, K., Kashiwase K. ve Kodres E. L. (2008) Emerging Market Spread Compression: Is it Real or is it Liquidity?, Imf Working Paper, WP/08/10. https://tr.investing.com/indices/volatility-s-p-500 (Erişim Tarihi: 06.04.2020) https://www.paradurumu.com/yatirim/euro-endeksi-nedir-haberi-3976 (Erişim Tarihi: 10.04.2020) https://www.worldometers.info/coronavirus/ (Erişim Tarihi: 13.04.2020)
  10. Ilgın, K. S. ve Sarı S., S. (2018) VIX Korku Endeksi Global Altın Piyasaları Üzerinde Etkili midir? ıcpess 2018 Proceedıngs Volume 2: Economic Studies, 247. Kamışlı, M. ve Temizel F. (2019) Finansal Korku Endeksleri Arasındaki İlişkilerin Analizi, Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, Cilt 14, Sayı 2, ss. 167-176.
  11. Kızılkaya, O. (2018) Türkiye’de Enerji Tüketimi Ve Büyüme İlişkisi: Eşbütünleşme ve Nedensellik Analizi, Uluslararası İktisadi ve