PAY PİYASALARINDA ETKİN PİYASALAR HİPOTEZİNİN FARKLI DAĞILIM VARSAYIMLARI BAĞLAMINDA UZUN HAFIZA MODELLERİ İLE TESPİTİ: ABD VE TÜRKİYE KARŞILAŞTIRMASI

Yıl 2020, , 125 - 160, 15.06.2020

Arife Özdemir , İsmail Çelik

https://doi.org/10.24889/ifede.481059

Cited By: 3

Öz

Çalışmada
gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler arasında uzun hafıza özelliğinin varlığı
açısından bir fark olup olmadığı incelenmekte aynı zamanda ülke piyasalarının
etkin olup olmadıkları farklı düzeyde gelişmiş ekonomiye sahip iki ülke
açısından değerlendirilmektedir. Çalışmada gelişmiş ülkeleri temsilen ABD’ye
ait S&P 500 ve gelişmekte olan ülkeleri temsilen Türkiye’ye ait BIST 100
pay piyasası endekslerinin getiri serilerinde uzun hafızanın etkisinin ve uzun
dönem volatilitesinin varlığı yapısal kırılmalar da dikkate alınarak kalın
kuyruk özelliğinden dolayı hem Gauss (normal dağılım) hem de Student-t dağılımı
ile ARFIMA (p,,q)-FIGARCH
(p,d,q) model kombinasyonları ile tahmin edilerek 02.01.2002-12.05.2017 dönemi
için araştırılmıştır.

Yapılan
analiz sonucunda hem S&P 500 hem de BIST 100 endeksine ait getiri
serilerinin uzun hafıza özelliği taşımadığı gözlemlenirken her iki endekse ait
volatilite serilerinin uzun hafıza özelliği sergilediği tespit edilmiştir. ABD
pay piyasalarında yapısal kırılmaların volatilitedeki uzun hafıza direncini
artırdığı görülmüştür. Yapısal kırılmaların dikkate alındığı model sonuçlarından,
volatilitede uzun hafıza direncinin düşük olduğu, getiri volatilitesinin tam
karşılamamakla birlikte zayıf formda etkinliğe yakın bir karakter sergilediği
gözlenmiştir. Volatilitedeki uzun hafıza özelliği, riskin günlük piyasa
verilerinin davranışını görmek açısından önemli bir belirleyici olduğunu
kanıtlamaktadır.

Anahtar Kelimeler

Uzun Hafıza, Volatilite, Etkin Piyasa Hipotezi, ARFIMA-FIGARCH modeli

Kaynakça

• Baillie, R. T., (1996). Long Memory Processes And Fractional İntegration İn Econometrics. Journal of Econometrics, Vol.73, 5-59.Barkoulas, J. T., Baum, C. F. (1997). Long memory and forecasting in Euroyen deposit rates. Financial Engineering and the Japanese Markets, 4(3), 189-201.Beveridge, S. ve Oickle, C., (1997). Long Memory in the Canadian Stock Market. Applied Financial Economics, 7(6), 667-672.Bollerslev, T., (1986). Generalızed Autoregressıve Condıtıonal Heteroskedastıcıty. Journal of Econometrics, Vol.31, 307-327.Büberkökü, Ö. ve Kızıldere, C., (2017). BIST100 Endeksinin Volatilite Özelliklerinin İncelenmesi. V. Anadolu International Conference in Economics, Eskişehir, Turkey.Çevik, E. İ., (2012). İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Etkin Piyasa Hipotezinin Uzun Hafıza Modelleri ile Analizi: Sektörel Bazda Bir İnceleme. Journal of Yasar University, 26(7), 4437-4454.Çevik, E. İ., ve Topaloğlu, G., (2014). Volatilitede Uzun Hafıza ve Yapısal Kırılma: Borsa İstanbul Örneği. Balkan Sosyal Bilimler Dergisi, 3(6), 1-11.DiSario, R., Saraoğlu, H., McCarthy, J. ve Li, H., (2008). Long Memory İn The Volatility Of An Emerging Equity Market: The Case Of Turkey. Int. Fin. Markets, Inst. and Money, Vol.18, 305–312.Engle, R.F., (1982). Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation. Econometrica, Vol.50, 987-1008.Ezzat, H., (2013). Long Memory Processes and Structural Breaks in Stock Returns and Volatility: Evidence from the Egyptian Exchange. International Research Journal of Finance and Economics, No. 113, 136-146.Geweke J. ve Porter-Hudak S., (1983). The Estimation And Application Of Long Memory Time Series Models. Journal of Time Series Analysis, Vol.4, 221–238.Granger C. W. J. ve Joyeux, R., (1980). An İntroduction To Long-Memory Time Models And Fractional Differencing”, Journal of Time Series Analysis, Vol.1, 15–29.Günay, S., (2014a). Yapısal Kırılmalar Dahilinde BİST-100 Endeksi Volatilitesinin Uzun Dönemli Bellek Analizi. Journal of Yasar University, 9(36), 6261-6380.Günay, S., (2014b). Long Memory Property and Structural Breaks in Volatility: Evidence from Turkey and Brazil. International Journal of Economics and Finance, 6(12), 119-134.Hosking, J. R. M., (1981). Fractional Differencing. Biometrika, Vol.68, 165–176.Hurst H., (1951). Long Term Storage Capacity Of Reservoirs. Transactions of the American Society of Civil Engineers, Vol.116, 770–799.Kasman, A. ve Torun, E., (2007). Long Memory in the Turkish Stock Market Return and Volatility. Central Bank Review, Vol.2, 13-27.Korkmaz, T., Çevik, E.İ., ve Özataç, N., (2009). Testing for Long Memory in ISE Using ARFIMA-FIGARCH Model and Structural Break Test. International Research Journal of Finance and Economics, Vol.26, 186-191.Kumar, D., (2014). Long Memory in the Volatility of Indian Financial Market: An Empirical Analysis Based on Indian Data. Almanya.Lee, J., Kim, T. S. ve Lee, H. K., (2000). Long Memory in Volatility of Korean Stock Market Returns. Proceedings of INFORMS & KORMS-540, Seoul 2000.Lo, A. W, (1991). Long Term Memory İn Stock Market Prices. Econometrica, Vol.59, 1279-1313.Maheshchandra, J. P., (2012). Long Memory Property In Return and Volatility: Evidence from the Indian Stock Markets., Asian Journal of Finance & Accounting, 4(2), 218-230.Mandelbrot, B. B. (1975). Limit Theorems On The Self-Normalized Range For Weakly And Strongly Dependent Processes. Zeitschrift fur Wahrscheinlichkeitstheorie und Verwandte Gebiete, 33(3), 271-285.Mandelbrot, B. B. ve Wallis, J. R., (1969). Robustness Of The Rescaled Range R/S İn The Measurement Of Noncyclic Long Run Statistical Dependence. Water Resources Research, Vol.5, 967-988.Mandelbrot, B.B., (1972). Statistical Methodology For Nonperiodic Cycles: From The Covariance To R/S Analysis. Annals of Economic and Social Measurements, Vol.1, 259–290.McMillan, D. G. ve Ruiz, I., (2009). Volatility Persistence, Long Memory and Time-Varying Unconditional Mean: Evidence from 10 Equity Indices. The Quarterly Review of Economics and Finance, Vol.49, 578–595.Mukherjee, I., Sen, C. ve Sarkar, A., (2011). Long Memory in Stock Returns: Insights from the Indian Market. The International Journal of Applied Economics and Finance, 5(1), 62-74.Oh, G., Kim, S. ve Eom, C., (2008). Long-Term Memory And Volatility Clustering İn High-Frequency Price Changes. Physica A, Vol.387, 1247–1254.Phillips, P. C. B., (1999). Discrete Fourier Transforms of Fractional Process. Unpublished Working Paper, No.1243, Cowles Foundation for Research in Economics, Yale University.Phillips, P. C. B., (2007). Unit Root Log Periodogram Regression. Journal of Econometrics, Vol.138, 104-124.Tolvi, J., (2003). Long Memory and Outliers in Stock Market Returns. Applied Financial Economics, Vol.13, 495–502.Türkyılmaz, S. ve Balıbey, M., (2014a). Türkiye Hisse Senedi Piyasası Oynaklığındaki Asimetrik Uzun Hafıza Özelliği. Gazi Üniversitesi Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 1(1), 1-10.Türkyılmaz, S. ve Balıbey, M., (2014b). Türkiye Hisse Senedi Piyasası Getiri ve Oynaklığındaki Uzun Dönem Bağımlılık İçin Ampirik Bir Analiz. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(2), 281-302.Ural, M. ve Küçüközmen, C. C., (2011). Analyzing the Dual Long Memory in Stock Market Returns. Ege Akademik Bakış, C.11, Özel Sayı, 19-28.Xiu, J. ve Jin, (2007). Empirical Study Of ARFIMA Model Based On Fractional Differencing. Physica A, Vol.377, 138–154.