KOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS MODELLERİ İLE KATILIM-50 ENDEKSİNİN VOLATİLİTE MODELLEMESİ

Yıl 2023, Cilt: 8 Sayı: 15, 94 - 114, 30.06.2023

Metin Seyhan

https://doi.org/10.54831/vanyyuiibfd.1296439

Öz

Çalışmada, Katılım-50 Endeksinin 09.07.2014 ile 31.12.2021 tarihleri arasındaki günlük kapanış değerleri üzerinden volatilite yapısı ve endekse ait volatilite kümelenme tarihlerinin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Katılım-50 Endeksinin simetrik-asimetrik durumları ARCH, GARCH, IGARCH, TGARCH ve EGARCH modelleri ile sınanmıştır. Yapılan analiz sonucunda Katılım-50 Endeksinin volatilitesini en iyi tahmin eden modelin ARCH (3) modeli olduğu görülmüştür. Katılım 50 Endeksinde cari dönemdeki volatiliteyi bir dönem önceki şokların 0.11 birim, iki dönem önceki şokların 0.15 birim ve üç dönem önceki şokların 0.14 birim etkilediği tespit edilmiştir. Ayrıca Katılım-50 Endeksindeki volatilite kümelenmelerinin de 20/07/2016, 13/07/2018, 01/04/2019, 17/03/2020, 11/08/2020, 01/02/2021, 25/03/2021 ve 22/12/2021 tarihlerinde gerçekleştiği belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Katılım-50 Endeksi, Volatilite, Volatilite Yapısı, ARCH/GARCH Modelleri

VOLATILITY MODELING OF THE PARTICIPATION-50 INDEX WITH CONDITIONAL VARIANCE MODELS

Öz

In the study, it is aimed to reveal the volatility structure and the volatility clustering dates of the index over the daily closing values of the Participation-50 Index between 09.07.2014 and 31.12.2021. The symmetric-asymmetric states of the Participation-50 Index were tested with ARCH, GARCH, IGARCH, TGARCH and EGARCH models. As a result of the analysis, it was seen that the model that best predicts the volatility of the Participation-50 Index is the ARCH (3) model. In the Participation 50 Index, it has been determined that the volatility in the current period is affected by 0.11 units by shocks one period ago, by 0.15 units by shocks two periods ago and by 0.14 units by shocks three periods ago. In addition, the volatility clusters in the Participation-50 Index can be found on 20/07/2016, 13/07/2018, 01/04/2019, 17/03/2020, 11/08/2020, 01/02/2021, 25/03/2021 and It was determined that it took place on 22/12/2021.

Anahtar Kelimeler

Participation-50 Index, Volatility, Volatility Structure, ARCH/GARCH Models

Kaynakça

• Baykut, E. ve Çonçar, K. (2020). BİST-30 ve Katılım-30 endeksleri arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 2(3), 163–174.
• Baykut, E. ve Kula, V. (2018). Borsa İstanbul pay endekslerinin volatilite yapısı : BİST -50 örneği ( 2007- 2016 yılları ). Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(1), 279–303.
• Bektaş, S. (2022). Katılım-30 endeksinde finansal volatilite tahminleyici model belirlenmesi. Verimlilik Dergisi, (1), 132–145.
• Ben Rejeb, A. (2016). Volatility Spillover between Islamic and Conventional Stock Markets: Evidence from quantile regression analysis. Munich Personal RePEc Archive, 26(73302), 1–44.
• Brock, W. A., Dechert, W. D., Scheinkman, J. A. ve LeBaron, B. (1987). A test for independence based upon the correlation dimension. Econometric reviews, 15(3), 197–235.
• Buğan, M. F. ve Çevik, E. İ. (2019). Katılım 30 Endeksi İçin zayıf formda etkin piyasa hipotezinin ARFIMA-FIEGARCH modeli ile analizi. Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (Ek Sayı), 219–241.
• Çelik, İ., Özdemir, A. ve Demir Gülbahar, S. (2018). İslami hisse senedi endeksleri arasında getiri ve volatilite yayılımı gelişmiş ve gelişmekte olan piyasalarda çok değişkenli VAR-EGRCH uygulaması. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 1(2), 89–100.
• Demireli, E., Akkaya, G. C. ve İbaş, E. (2010). Finansal piyasa etkinliği A&P 500 üzerinde bir uygulama. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 11(2), 53–67.
• Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance. Econometrica, 50(4), 987–1007.
• Erdoğan, S., Gedikli, A. ve Çevik, E. İ. (2019). Türkiye’de döviz kurları ile katılım endeksi arasındaki ilişki. Uluslararası Yönetim, Ekonomi ve Politika Kongresi içinde (C. 8, s. 55).
• Gujarati, D. . (2016). Örneklerle Ekonometri (BB101 Yayı.). Ankara.
• Güneş, H. (2020). İslami endeks volatilitesinde uzun hafızanın asimetrik modeli ile test edilmesi. International Journal of Islamic Economics and Finance Studies, 2, 180–196.
• Karakuş, T. F. ve Vural, G. (2022). Katılım endeksi ile faiz oranı, döviz kuru ve BİST 100 endeksi arasındaki ilişkinin incelenmesi. International Journal of Commerce, Industry and Entrepreneurship Studies, 2(1), 0–2.
• Özdemir, A., Gülcan, N. ve Boyacıoğlu, N. (2021). İslami endekslerdeki piyasa etkinliğinin uzun hafıza modelleriyle test edilmesi BİST uygulaması. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 13(24), 207–222.
• Phillips, P. C. B. ve Perron, P. (1988). Testingfor a unit root ın time series regression. Biometrika, 75(2), 335–346.
• Saadaoui, A. ve Boujelbene, Y. (2015). Volatility transmission between Dow Jones Stock Index and Emerging Islamic Stock Index: Case of subprime financial crises. Emerging Markets Journal, 5(1), 41–49.
• Sağlam Bezgin, M. ve Karaçayır, E. (2022). Dow Jones Sukuk Endeksiyle seçilmiş islami hisse senedi endeksleri arasındaki volatilite etkileşimi. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 7(3), 697–712.
• Şarkaya İçellioğlu, C. (2018). Sermaye piyasalarında islami endeksler ve geleneksel endeksler arasındaki ilişkiler: Katılım 30 Endeksi ve BİST 100 Endeksi. C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19(2), 132–144.
• Seçme, O., Aksoy, M. ve Uysal, Ö. (2016). Katılım endeksi getiri, performans ve oynaklığının karşılaştırmalı analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (72), 107–128.
• Sertkaya, B. (2022). Katılım endeksinin döviz kuru ve altın fiyatlarıyla ilişkisi : Türkiye için ARDL sınır testi yaklaşımı. Bulletin of Economic Theory and Analysis, 7(1), 173–188.
• Tanjung, H. (2015). Volatility of Jakarta Islamic ındex. Al-Iqtishad: Journal of Islamic Economics, 6(2), 207–222.
• Topaloğlu, E. E. (2020). Borsa İstanbul pay endekslerinin volatilite yapısı ve volatilite yayılımı GARCH ve MGARCH modelleri ile BİST sınai ve mali endeksleri örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (63), 17–38.
• Uçar, G. ve Kandemir, T. (2022). BİST 50 ve Katılım 30 endeksleri arasındaki eşbütünleşme ve nedensellik ilişkilerinin değerlendirilmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 7(3), 417–432.
• Ülev, S. (2016). Borsa İstanbul katılım endeksinin piyasa faiz oranları ile ilişkisi ve performansının analizi. Sakarya Üniversitesi.
• Ülev, S. ve Özdemir, M. (2017). Katılım endeksi ile piyasa faiz oranları arasındaki nedensellik ilişkisi. International Congress on Islamic Economics and Finance, (47), 54–63.
• Yanpar, A. (2021). İslami finans: İlkeler, araçlar ve kurumlar (3. bs.). İstanbul: Scala Yayıncılık.
• Yıldırım, H. H. ve Sakarya, Ş. (2019). BİST 30 ve Katılım 30 Endeksi volatilitelerinin karşılaştırılması. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 2(2), 167–174.
• Yusof, R. ve Majid, M. S. A. M. (2007). Stock market volatility transmission in Malaysia: Islamic versus conventional stock market. Journal of King Abdulaziz University-Islamic Economics, 20(2), 19–40.
• Zivot, E. ve Andrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root. Journal of Business and Economics Statistics, 10, 25–44.