KATILIM ENDEKSLERİ İLE BIST 100 ENDEKSİ ARASINDAKİ GETİRİ VE VOLATİLİTE ETKİLEŞİMİ: VAR-EGARCH MODELİ İLE ANALİZ

Yıl 2023, Cilt: 8 Sayı: 15, 72 - 93, 30.06.2023

Ethem Kılıç , Yavuz Türkan

https://doi.org/10.54831/vanyyuiibfd.1289282

Öz

Bu çalışmada Borsa İstanbul ile Katılım Endeksleri arasındaki getiri ve volatilite etkileşimi olup olmadığı araştırılmaktadır. Çalışmada BIST 100 ile Katılım 30, Katılım 50 ve Katılım Model Portföy Endeksleri ele alınmıştır. BIST 100 ile Katılım 30, Katılım 50 ve Katılım Model Portföy Endeks getirilerinin yatırımcılar için öngörü sağlayıp sağlamadığı tespit edilmeye çalışılmaktadır. Değişkenler arasındaki ilişkiyi ortaya koymak için11.07.2016 – 28.07.2021 dönemine ait günlük veriler ile çok değişkenli GARCH modellerinden VAR-EGARCH modelinden faydalanılmıştır. Yapılan analizler sonucunda Katılım 30 Endeksi ve Katılım 50 Endeksi ile BIST 100 Endeksi arasında çift yönlü getiri ve volatilite etkileşimi tespit edilmiştir. BIST 100’den Katılım Model Portföyüne doğru tek yönlü volatilite etkileşimi bulunmaktadır. Katılım 50, Katılım Model Portföy ve BIST 100 Endeksi piyasasında meydana gelen şokların asimetrik yapı sergilediği tespit edilmiştir. Katılım 50 Endeksi piyasasında negatif bilgi şokları, Katılım Model Portföy ve BIST 100 Endeksi piyasasında ise pozitif bilgi şokları daha etkindir. Katılım 30, 50 ve Model Portföy Endeksi ile BIST 100 Endeksi piyasasında meydana gelen dalgalanmaların etkisinin uzun süre hissedildiği tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Katılım Endeksi,, BIST100 Endeksi,, VAR-EGARCH

RETURN AND VOLATİLİTY INTERACTİON BETWEEN PARTİCİPATİON INDİCES AND BIST 100 INDEX: ANALYSİS WİTH VAR-EGARCH MODEL

Öz

In this study, it is investigated whether there is a return and volatility interaction between Borsa Istanbul and Participation Indices. In the study, BIST 100, Participation 30, Participation 50 and Participation Model Portfolio Indices are discussed. It is aimed to reveal whether the returns of BIST 100, Participation 30, Participation 50 and Participation Model Portfolio Indices provide predictions for investors. In order to reveal the relationship between the variables, the daily data of the period of 11.07.2016 - 28.07.2021 and the VAR-EGARCH model, one of the multivariate GARCH models, were used. As a result of the analysis, there is a bidirectional return and volatility interaction between the Participation 30 and the Participation 50 and BIST 100 Index. There is a one-way volatility interaction from BIST 100 to the Participation Model Portfolio. It has been determined that the shocks in the Participation 50, the Participation Model Portfolio, and the BIST 100 market exhibit an asymmetrical structure. Negative information shocks are more effective in the Participation 50 Index market, and positive information shocks are more effective in the Participation Model Portfolio and BIST 100 markets. It is understood that the fluctuations in the Participation 30, Participation 50, Participation Model Portfolio and BIST 100 Indices market are permanent and their effects continue for a long time.

Anahtar Kelimeler

Participaation Indices,, BIST100 Index,, VAR-EGARCH

Kaynakça

• Abdul Rahim, F., Ahmad, N. & Ahmad, I. (2009). Information transmission between Islamic stock indices in South East Asia, International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management, 2(1), 7-19.
• Al-Zoubi, H. A. & Maghyereh, A. I. (2007). The relative risk performance of ıslamic finance: a new guide to less risky ınvestments, International Journal of Theoretical and Applied Finance, 10(2), 235-249.
• Ajmi, A. N., Hammoudeh, S., Nguyen, D. K. & Sarafrazi, S. (2014). How Strong Are The Causal Relationships Between Islamic Stock Markets And Conventional Financial Systems? Evidence From Linear And Nonlinear Tests, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 28, 213-227.
• Baykut, E. & Çonkar, K. (2020). BIST-30 ve Katlım-30 Endeksleri Arasındaki İlişkinin Değerlendirilmesi, Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 3(2), 163-174.
• Ben Rejeb, A. (2016). Volatility Spillover Between Islamic And Conventional Stock Markets: Evidence From Quantile Regression Analysis, MPRA Paper No. 73302,1-44.
• Beik, İ. S. & Wardhana, W. (2011) . The Relatıonshıp Between Jakarta Islamıc Index And Other Selected Markets: Evıdence From Impulse Response Functıon, Majalah Ekonomi, XXI (2), 100-109.
• Besel, F., Özdemir, M. & Asutay. M. (2016). The Relationship Between Participation Index, Borsa Istanbul Index And Exchange Rates: Evidence From Symmetric And Asymmetric Causality Tests, International Joint Conference on Islamic Economics and Finance (IJCIEF) At: Istanbul.
• Borsa Gündem. (2021). Borsa terimler sözlüğü. Erişim adresi: https://www.borsagundem.com/p/borsa-terimleri-sozlugu (09.08.2021).
• Borsa İstanbul. (2021). Borsa İstanbul hakkında. Erişim adresi: https://borsaistanbul.com/tr/sayfa/471/borsa-istanbul-hakkinda, ( 09.08.2021).
• Charles, A., Pop, A. & Darné, O. (2011). Is The Islamic Finance Model More Resilient Than The Conventional Finance Model? Evidence From Sudden Changes İn The Volatility Of Dow Jones Indexes, International Conference of the French Finance Association (AFFI), May 11- 13, 2011, Available at SSRN:http://ssrn.com/abstract=183675 1.
• Çelik, İ., Özdemir, A., Gürsoy, S. ve Ünlü, H. (2018). Gelişmekte Olan Hisse Senedi Piyasaları İle Kıymetli Madenler Arasındaki Getiri Ve Volatilite Yayılımı, Ege Akademik Bakış Dergisi, 18(2), 217-230.
• Değirmencioğlu, N. & Abdioğlu, Z. (2017). Finansal Piyasalar Arasındaki Oynaklık Yayılımı, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 54, 104-125.
• El Khamlichi, A., Sarkar, K., Arouri, M., & Teulon, F. (2014). Are Islamic Equity Indices More Efficient Than Their Conventional Counterparts? Evidence From Major Global Index Families, Journal of Applied Business Research (JABR), 30(4), 1137-1150.
• Güçlü, F . (2019). Katılım 30 Endeksinin Zamanla Değişen Betası. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, BOR Özel Sayısı, 115-126 . DOI: 10.18092/ulikidince.515150
• Gök, İ. Y. (2013). Türkiye Ve AB Pay Piyasaları Arasında Getiri Ve Volatilite Yayılımı: Çok Değişkenli VAR-EGARCH Modeli İle Ampirik Bir Araştırma. Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta.
• İçellioğlu Şarkaya, C. (2018). Sermaye Piyasalarında İslami Endeksler Ve Geleneksel Endeksler Arasındaki İlişkiler: Katılım 30 Endeksi Ve BIST 100 Endeksi, C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(2), 132-144.
• Kamuyu Aydınlatma Platformu (Kap). (2021). BIST 100, Erişim adresi: https://www.kap.org.tr/tr/endeksler (09.08.2021)
• Katılım Endeksi. (2021). Katılım endeksleri, Erişim adresi: https://www.katilimendeksi.org/subpage/23/endeks_sirketleri (10.08.2021).
• Kevser, M. ve Doğan, M. (2020). The Analysıs Of Relatıonshıp Between Partıcıpatıon-30 Index In Turkey And Commodıty Markets, Natıonal And Internatıonal Indexes, Financial Studies, 2, 37-48.
• Khan, A. & Masih, M. (2014). Correlation Between Islamic Stock And Commodity Markets: An Investigation İnto The Impact Of Financial Crisis And Financialization Of Commodity Markets, MPRA Paper No. 56979.
• Kılıç, Y. & Buğan, M. F. (2016). Are Islamic Equity Markets “Safe Havens”? Testing The Contagion Effect Using DCC-GARCH. International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and Management Sciences, 6(4), 167-176.
• Khaled, H. A. (2004). Ethical Investment: Empirical Evidence From Ftse Islamic Index, Islamic Economic Studies, The Islamic Research and Training Institute (IRTI), 12(1), 22-40.
• Koutmos, G. (1996). Modeling The Dynamic Interdependence Of Major European Stock Markets, Journal of Business Finance & Accounting, 23(7), 975-988.
• Koutmos, G. & Booth, G. G. (1995). Asymmetric Volatility Transmission İn International Stock Markets, Journal of International Money and Finance, 14(6), 747-762.
• Poon, S. H. (2005), A practical guide to forecasting financial market volatility. John Wiley And Sons. Poon, S. H. & Granger, C. (2003). Forecasting Volatility in Financial Markets: A Review. Journal of Economic Literature, Vol. XLI (June 2003), pp. 478-539.
• Rana, E. & Akhter, A. (2015). Performance Of Islamic And Conventional Stock İndices: Empirical Evidence From An Emerging Economy, Financial Innovation, 15, 15-29.
• Saadaoui, A. & Boujelbene, Y. (2015). Volatility Transmission Between Dow Jones Stock İndex And Emerging Islamic Stock İndex: Case Of Subprime Financial Crises, Emerging Markets Journal, 5(1), 41-55.
• Sakarya, Ş., Zeren, F. & Akkuş, H. T. (2018). The Relatıonshıp Between Islamıc Indıces And Commodıty Markets İn Turkey: Evıdence Fourıerbased Approaches. Economic Horizons, 20(3), 235-247.
• Seçme, O., Aksoy, M. & Uysal, Ö. (2016). Katılım Endeksi Getiri, Performans ve Oynaklığının Karşılaştırmalı Analizi, Muhasebe ve Finansman Dergisi, (72), 107-128.
• Tanjung, H. (2014). Volatility of Jakarta İslamic index. Al-Iqtishad: Jurnal Ilmu Ekonomi Syariah, 6(2), 207-222. Tuna, K.. & İsabetli, İ. (2014). Finansal Piyasalarda Volatilite ve BIST 100 Örneği, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 27:21-31
• Uzman Para. (20021). Terimler sözlüğü. Erişim adresi: https://uzmanpara.milliyet.com.tr/terimler-sozlugu/risk-getiri-risk-return/ (09.08.2021).
• Ülev, S. & Özdemir, M. (2015). Katılım Endeksi İle Piyasa Faiz Oranları Arasındaki Nedensellik İlişkisi, International Congress on Islamic Economics and Finance (ICISEF), 47-54, 21-23 October, Sakarya/Turkey.
• Yıldırım, H. & Sakarya, Ş.. (2019). BIST 30 ve Katılım 30 Endeksi Volatilitelerinin Karşılaştırılması. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 2(2),167-174. DOI: 10.32951/mufider.603460
• Yıldız, S. B. (2015). Katılım 30 Endeksi İle BIST 100 Endeksi'nin Performanslarının Değerlendirilmesi, Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar Dergisi, 52(606), 41-53.