KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi / 2020 / Cilt: 16 - Sayı: 30

Gelişmekte Olan Piyasalarda Finansal Bağlantılılık

Financial Connectedness in Emerging Markets

Eray GEMİCİ
Sayfa
3134–3160
Yayın Tarihi
2020-10-31
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)

Çalışmada elde edilen bulgular, E7 ülke borsaları arasındaki toplam volatilite yayılım endeksinin düşük seviyede olduğunu ortaya koymuştur.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışma, gelişmekte olan E7 ülke borsaları (Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin, Endonezya, Meksika ve Türkiye) arasındaki finansal bağlantılılığı incelemeyi amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaç doğrultusunda 02 Temmuz 1997-24 Haziran 2020 dönemi için E7 ülke borsaları arasındaki finansal bağlantılılık Diebold ve Yılmaz (2009,2012) yöntemi ile incelenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Çalışmada elde edilen bulgular, E7 ülke borsaları arasındaki toplam volatilite yayılım endeksinin düşük seviyede olduğunu ortaya koymuştur.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2020 Verileri
⚙️Değişkenler:Finansal bağlantılılık · toplam yayılma endeksi · gelişmekte olan piyasalar

Özet

Bu çalışma, gelişmekte olan E7 ülke borsaları (Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin, Endonezya, Meksika ve Türkiye) arasındaki finansal bağlantılılığı incelemeyi amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda 02 Temmuz 1997-24 Haziran 2020 dönemi için E7 ülke borsaları arasındaki finansal bağlantılılık Diebold ve Yılmaz (2009,2012) yöntemi ile incelenmiştir. Çalışmada elde edilen bulgular, E7 ülke borsaları arasındaki toplam volatilite yayılım endeksinin düşük seviyede olduğunu ortaya koymuştur. Özellikle diğer ülkelere doğru en yüksek finansal risk geçişinin ve risk alışının sırasıyla Meksika ve Brezilya borsalarından kaynaklandığı görülmüştür. Diğer yandan Çin borsası, diğer altı ülke piyasalarına göre risk yayma ve risk alma noktasında düşük seviyede kalmıştır. Ayrıca toplam volatilite endeksi 200 günlük kayan pencereler yaklaşımına göre incelenmiş ve E7 ülke borsaları arasındaki finansal risk geçişinin en yüksek olduğu dönem COVID-19 pandemi dönemi olarak tespit edilmiştir. Çalışmadan elde edilen bulgular dikkate alındığında çalışmanın portföy çeşitlendirmesinde ve piyasa volatilitesinin tahmin edilmesi için portföy yöneticileri ve piyasa düzenleyiciler için önem arz ettiği düşünülmektedir

Abstract

This study aims to examine the financial connectedness between emerging E7 (Brazil, Russia, India, China, Indonesia, Mexico and, Turkey) stock markets. For this purpose, the connectedness between E7 stock markets was examined using the Diebold and Yilmaz (2009,2012) method for the period of 02 July 1997 - 24 June 2020. The findings of the study revealed that the total volatility spillover index among E7 country stock markets was low level. It was seen that the highest financial risk transition and risk receiving to other countries originated from the Mexican and Brazilian stock markets, respectively. On the other hand, the Chinese stock market remained at a low level in terms of risk transmission and risk receiving compared to the markets of the other six countries. In addition, the total volatility index was analyzed according to the 200-day rolling windows approach and the highest financial risk transition between E7 country stock markets was determined as the COVID-19 pandemic period. However, according to the 200-day rolling windows approach, the period in which the financial risk transition between E7 country stock markets is the highest indicates the COVID-19 pandemic period. Considering the findings obtained from the study, it is thought that the study is important for portfolio managers and market regulators in portfolio diversification and for estimating market volatility.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

GEMİCİ, E. (2020). Gelişmekte Olan Piyasalarda Finansal Bağlantılılık. OPUS Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, Cilt: 16 - Sayı: 30, 3134–3160. https://ajindex.com/articles/76630

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (4)

  1. Abbas, G., Hammoudeh, S., Shahzad, S. J. H., Wang, S. ve Wei, Y. (2019). Return and volatility connectedness between stock markets and macroeconomic factors in the G-7 countries. Journal of Systems Science and Systems Engineering, 28(1), 1-36. doi:10.1007/s11518-018-5371-y Alom, F., Ward, B. ve Hu, B. (2011). Cross country mean and volatility spillover effects of food prices: Multivariate GARCH analysis. Economics Bulletin, 31(2), 1439-1450.
  2. Alotaibi, A. R. ve Mishra, A. V. (2015). Global and regional volatility spillovers to GCC stock markets. Economic Modelling, 45, 38-49. doi:10.1016/j.econmod.2014.10.052 Aloui, C. (2011). Latin American stock markets’ volatility spillovers during the financial crises: A multivariate FIAPARCH-DCC framework. doi:10.1080/17520843.2011.590597 Awartani, B., Aktham, M. ve Cherif, G. (2016). The connectedness between crude oil and financial markets: Evidence from implied volatility indices. Journal of Commodity Markets, 4(1), 56-69. doi:10.1016/j.jcomm.2016.11.002 Baele, L. (2005). Volatility spillover effects in European equity markets. The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 40(2), 373-401.
  3. Bala, D. A. ve Takimoto, T. (2017). Stock markets volatility spillovers during financial crises: A DCC-MGARCH with skewed-t density approach. Borsa Istanbul Review, 17(1), 25-48. doi:10.1016/j.bir.2017.02.002 Balcılar, M., Özdemir, Z. A. ve Özdemir, H. (2019). Dynamic return and volatility spillovers among S&P 500, crude oil, and gold. International Journal of Finance & Economics, n/a(n/a). doi:10.1002/ijfe.1782 Baruník, J., Kočenda, E. ve Vácha, L. (2016). Asymmetric connectedness on the U.S. stock market: Bad and good volatility spillovers. Journal of Financial Markets, 27, 55-78. doi:10.1016/j.finmar.2015.09.003 Beirne, J., Caporale, G. M., Schulze-Ghattas, M. ve Spagnolo, N. (2013). Volatility spillovers and contagion from mature to emerging stock markets. Review of International Economics, 21(5), 1060-1075. doi:10.1111/roie.12091
  4. Ben Rejeb, A. (2016, Temmuz). Volatility Spillover between Islamic and conventional stock markets: Evidence from quantile regression analysis. MPRA Paper. 10 Ağustos 2020 tarihinde https://mpra.ub.uni-muenchen.de/73302/ adresinden erişildi. Çamlıca, F., Güneş, D. ve Özen, E. (2017). A financial connectedness analysis for Turkey. Cardona, L., Gutiérrez, M. ve Agudelo, D. A. (2017). Volatility transmission between US and Latin American stock markets: Testing the decoupling hypothesis. Research in