Volatility Interaction between Petroleum and E7 Countries Exchanges with CCC-GARCH Model

Year 2022, Volume: 36 Issue: 1, 124 - 137, 21.03.2022

Ethem Kılıç , Yahya Sönmez

https://doi.org/10.48070/erciyesakademi.1037112

Cited By: 1

Abstract

Under today's conditions, investors need to prioritize the relationship between risk and return in order to make a decision. While volatility measures one dimension of risk, on the other hand, it is a situation that shows how the variable or variables change according to the mean. Risk is a very important situation for financial markets and there are many factors that affect volatility. Risk is a very important situation for financial markets and there are many factors that affect volatility. These factors are very important in volatility modeling for risk management and investment decision. With globalization, volatility has also gained importance. The main purpose of the study is to examine the return spread between oil and the stock markets of E7 countries. Weekly data for the period 16.01.2005 – 24.10.2021 were used by converting them into return series. The return spread between oil and the stock markets of E7 countries was analyzed with the CCC-GARCH model, one of the multivariate GARCH models. According to the findings obtained from the CCC-GARCH model; It has been determined that volatility clusters are formed from oil, Turkey, Brazil, Indonesia, Russia, India, China and Mexico stock markets. Two-way volatility interaction has been determined between oil and Turkey, Brazil, India and Mexico stock markets. It has been determined that there is a one-way volatility interaction between oil and Indonesia, Russia and China stock markets.

Keywords

Oil, Stock Exchange, E7 countries, CCC-GARCH

CCC-GARCH Modeli ile Petrol ve E7 Ülkelerinin Borsaları Arasındaki Volatilite Etkileşimi

Abstract

Günümüz koşulları altında yatırımcıların karar verebilmesi için risk ve getiri arasındaki ilişkiyi ön planda tutması gerekmektedir. Volatilite riskin bir boyutunu ölçerken, diğer taraftan ise değişken veya değişkenlerin ortalamaya göre nasıl değiştiğini gösteren bir durumdur. Finansal piyasalar için risk çok önemli bir durumdur ve volatiliteye etki eden birçok faktör bulunmaktadır. Bu faktörler risk yönetimi ve yatırım kararı için volatilite modellemesi oldukça önemlidir. Küreselleşme ile birlikte volatilite de önem kazanmıştır. Çalışmanın temel amacı petrol ile E7 ülkelerin borsaları arasındaki getiri yayılımını incelemektir. 16.01.2005 – 24.10.2021 dönemine ait haftalık veriler getiri serisine dönüştürülerek kullanılmıştır. Petrol ile E7 ülkelerin borsaları arasındaki getiri yayılımı çok değişkenli GARCH modellerinden CCC-GARCH modeli ile analiz edilmiştir. CCC-GARCH modelinden elde edilen bulgulara göre; Petrol, Türkiye, Brezilya, Endonezya, Rusya, Hindistan, Çin ve Meksika borsalarından volatilite kümelemesi oluştuğu saptanmıştır. Petrol ile Türkiye, Brezilya, Hindistan ve Meksika borsaları arasında çift yönlü volatilite etkileşimi belirlenmiştir. Petrol ile Endonezya, Rusya ve Çin borsaları arasında tek yönlü volatilite etkileşimi olduğu tespit edilmiştir.

Keywords

Petrol, Borsa, E7 ülkeleri, CCC-GARCH

References

• Arouri, M. E. H., Lahiani, A., & Nguyen, D. K. (2011). Return and volatility transmission between world oil prices and stock markets of the GCC countries. Economic Modelling, 28(4), 1815-1825.
• Awan, T. M., Khan, M. S., Haq, I. U., & Kazmi, S. (2021). Oil and stock markets volatility during pandemic times: a review of G7 countries. Green Finance, 3(1), 15-27.
• Bayramoğlu, M. F., & Abasız, T. (2017). Gelişmekte olan piyasa endeksleri arasında volatilite yayılım etkisinin analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 74, 183-200.
• Bollerslev, T. (1990). Modelling the coherence in short-run nominal exchange rates: A multivariate generalized arch model. The Review of Economics and Statistics, 72(3), 498-505.
• Çelik, İ., Özdemir, A., & Gülcan, N. (2015). Petrol fiyat dalgalanmalarının getiri oynaklığı üzerine etkisi: Türkiye’de alt endeksler üzerine bir uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (67), 157-170.
• Finta, M. A., Frijns, B., & Tourani-Rad, A. (2019). Volatility spillovers among oil and stock markets in the US and Saudi Arabia. Applied Economics, 51(4), 329-345.
• Fowowe, B. (2017). Return and volatility spillovers between oil and stock markets in South Africa and Nigeria. African Journal of Economic and Management Studies, 8(4), 484-497.
• Kartsonakis‐Mademlis, D., & Dritsakis, N. (2021). Asymmetric volatility spillovers between world oil prices and stock markets of the G7 countries in the presence of structural breaks. International Journal of Finance & Economics, 26(3), 3930-3944.
• Khalfaoui, R., Boutahar, M., & Boubaker, H. (2015). Analyzing volatility spillovers and hedging between oil and stock markets: Evidence from wavelet analysis. Energy Economics, 49, 540-549.
• Kılıç, E., Gürsoy, S., & Ergüney, E. B. (2021). Bitcoin elektrik tüketimi ile enerji piyasaları arasında volatilite yayılımı: Seçili ülkelerden kanıtlar. Journal of Yasar University, 16(64), 1592-1604.
• Kutlar, A., & Torun, P. (2014). The econometric analysis of volatility dynamics between developed market economies and emerging market economies. Scholars Journal of Economics, Business and Management, 1(7), 291-297.
• Liu, X., An, H., Huang, S., & Wen, S. (2017). The evolution of spillover effects between oil and stock markets across multi-scales using a wavelet-based GARCH–BEKK model. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 465, 374-383.
• Massadikov, K. (2021). Volatility spillovers between oil prices and stock returns in developing countries. International Journal of Energy Economics and Policy, 11(4), 121-126.
• Şener, S., Yılancı, V., & Tıraşoğlu, M. (2013). Petrol fiyatlari ile Borsa İstanbul’un kapaniş fiyatlari arasindaki sakli ilişkinin analizi. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 13(26), 231-248.
• Wang, X. (2020). Frequency dynamics of volatility spillovers among crude oil and international stock markets: The role of the interest rate. Energy Economics, 91, 104900.
• Yıldırım, S. , Cavadova, R., Esen, E., & Temizel, F. (2021). Bist 100 endeksinin döviz kuru değişimleri ile simetrik ve asimetrik ilişkisi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13(24) , 272-284.
• Yu, L., Zha, R., Stafylas, D., He, K., & Liu, J. (2020). Dependences and volatility spillovers between the oil and stock markets: New evidence from the copula and VAR-BEKK-GARCH models. International Review of Financial Analysis, 68, 101280.