Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

ANALYSIS OF THE INTERACTION OF VOLATILITY BETWEEN BIST BANK INDEX (XBANK) AND DEVELOPED COUNTRY BANKING INDICES WITH DCC-GARCH MODEL

Yıl 2023, Cilt: 24 Sayı: 1, 75 - 90, 27.03.2023

Ercüment Doğru Batuhan Medetoğlu

https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1172140
Cited By: 1

Öz

With the development of information technologies, there has been a great increase in the number of financial assets that investors can trade in different country markets. The decrease in the costs and realization times of the transactions has increased the speed of the investors' transition between the markets. The shocks that arise due to the distribution of investments in different markets also affect other markets. Knowing this interaction between markets at the stage of reducing portfolio risk, making international portfolio diversification and determining the hedging ratio will increase the expected benefit from the investment. In this study, the volatility relationship between the Borsa İstanbul (BIST) Bank Index (XBANK) and the USA (NASDAQ IXBX), Germany (DAX CXPBX), UK (FTSE 350 FTNMX) and France (CAC FRFIN) Bank Indices was analyzed with the DCC-GARCH model. Within the scope of the study, the daily closing prices of the five indexes for the period 01.01.2015-20.07.2022 were used. As a result of the analysis; It has been determined that there is a mutual volatility spread between DAX CXPBX and FTSE 350 FTNMX indices and XBANK, and one-way volatility spread from XBANK to the CAC FRFIN index. In addition, it has been determined that there is a time-dependent, positive correlation relationship between the bank indices examined and XBANK.

Anahtar Kelimeler

Banking Indices Volatility Interaction DCC-GARCH

Kaynakça

  • Altay, E. (2015). Bankacılıkta risk: Piyasa riski, kredi riski ve operasyonel riskin ölçümü ve yönetimi. İstanbul: Derin Yayınları.
  • Acedanski, J., & Karkowska, R., (2022). Instability spillovers in the banking sector: A spatial econometrics approach. North American Journal of Economics and Finance, 61, 1-14.
  • Apostolakis, G. N., Floros, C., & Giannellis, N., (2022) On bank return and volatility spillovers: ıdentifying transmitters and receivers during crisis periods. International Review of Economics and Finance, 82, 156-176.
  • Bayçelebi, B., & Ertuğrul, M. (2020). BIST Banka Endeksi volatilitesinin GARCH modelleri kullanılarak modellenmesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(1), 233-244.
  • Choudhry, T., & Jayasekera, R., (2014), Returns and volatility spillover in the European banking industry during global financial crisis: Flight to perceived quality or contagion? International Review of Financial Analysis, 36, 36-45.
  • Elyasiani, E., Kalotychou, E., Staikouras, S. K., & Zhao, G., (2015), Return and volatility spillover among banks and insurers: Evidence from pre-crisis and crisis periods, Journal of Financial Services Research, 48, 21-52.
  • Fiszeder, P., & Faldzinski, M. (2019). Improving forecasts with the co-range dynamic conditional correlation model. Journal of Economic Dynamics and Control, 108, 1-16.
  • Gong, X., Xu, J., Zhou, Z., & Liu, T. (2022). Dynamic volatility connectedness between industrial metal markets. North American Journal of Economics & Finance, 63, 1-22. doi: 10.1016/j.najef.2022.101814
  • Gürsoy, S., & Kılıç, E. (2021). Küresel ekonomik politik belirsizliğin Türkiye CDS primi ve BIST Bankacılık Endeksi üzerindeki volatilite etkileşimi: DCC-GARCH modeli uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1323-1334.
  • Hatipoğlu, M., & Bozkurt, İ. (2016). Asya ve Türkı̇ye borsaları arasında zamana bağlı değı̇şen korelasyon. Sosyal Bilimler Dergisi ICEBSS Özel Sayısı, 174-182.
  • Hepsağ, A., & Yaşar Akçalı, B. (2016). Analysis of volatility spillovers between the bank stocks traded ın Istanbul Stock Exchange and New York Stock Exchange. Eurasian Econometrics, Statistics and Emprical Economics Journal, 2, 54-72.
  • Investing (2022). Endeksler [Veri dosyası]. https://tr.investing.com/ adresinden 30.07.2022 tarihinde erişildi.
  • Kamışlı, M., & Sevil, G. (2018). Borsa İstanbul alt sektör endeksleri arasındaki oynaklık yayılımlarının analizi. BMIJ, 6(4), 1015-1032.
  • Kula, V., & Baykut, E. (2017). BIST Banka Endeksi’nin (XBANK) volatilite yapısının Markov rejim değişimi garch modeli (MSGARCH) ile analizi. Bankacılar Dergisi, 28(102), 89-110.
  • Natarajan, V. K., Singh, A. R. R., & Priya, N. C. (2014). Examining mean-volatility spillovers across national stock markets. Journal of Economics, Finance and Administrative Science, 19(36), 55-62.
  • Ögel, S., & Fındık, M. (2020). Farklı kıtalarda yer alan borsa endekslerı̇nı̇n VIX (Korku) endeksı̇ ile ı̇lı̇şkı̇sı̇. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 127-140.
  • Önem, H. B. (2021). VIX (Korku Endeksi) ile BIST endeksleri arasındaki volatilite etkileşiminin DCC- GARCH modeliyle analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(3), 2084-2095.
  • Söylemez, Y. (2020). Gelı̇şmekte olan ülkelerı̇n banka endekslerı̇ndekı̇ rejı̇m değı̇şı̇klı̇klerı̇nı̇n analı̇zı̇. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 12(23), 585-608.
  • Su, F. (2021). Conditional volatility persistence and volatility spillovers in the foreign exchange market, Research in International Business and Finance, 55, 1-17. doi: 10.1016/j.ribaf.2020.101312
  • Şenol, Z., & Türkay, H. (2020). Gelı̇şmı̇ş ve gelı̇şmekte olan borsalar arasındakı̇ oynaklık yayılımı. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 42(2), 361-385.
  • Taylor, S. J. (2005). Asset Price Dynamics, Volatility and Prediction. Princeton; Oxford: Princeton University Press.
  • Tse, Y. K., & Tsui, A. K. C. (2002). A multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model with time-varying correlations. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 351-362.
  • Tsuji, C., (2020), Correlation and spillover effects between the US and international banking sectors: New evidence and implications for risk management, International Review of Financial Analysis, 70, 1-31.
  • Warshaw, E. (2020). Asymmetric volatility spillover between European Equity and Foreign Exchange Markets: evidence from the frequency domain. International Review of Economics and Finance, 68, 1-14. doi: 10.1016/j.iref.2020.03.001
  • Yaşar Akçalı, B., Mollaahmetoğlu, E., & Altay, E. (2019). Borsa İstanbul ve küresel piyasa göstergeleri arasındaki volatilite etkileşiminin DCC-GARCH yöntemi ı̇le analizi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 14(3), 597 – 614.
  • Yetiz, F. (2017). Bankacılığın doğuşu ve Türk bankacılık sistemi. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 107-117.
  • 5411 sayılı Bankacılık Kanunu. (2005, 19 Ekim). Resmî Gazete (Sayı: 25983). https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuatmetin/1.5.5411.pdf adresinden erişildi.

BIST BANKA ENDEKSİ (XBANK) İLE GELİŞMİŞ ÜLKE BANKACILIK ENDEKSLERİ ARASINDAKİ VOLATİLİTE ETKİLEŞİMİNİN DCC-GARCH MODELİ İLE ANALİZİ

Yıl 2023, Cilt: 24 Sayı: 1, 75 - 90, 27.03.2023

Ercüment Doğru Batuhan Medetoğlu

https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1172140
Cited By: 1

Öz

Bilgi teknolojilerinin gelişimi ile yatırımcıların farklı ülke piyasalarında işlem yapabileceği finansal varlık sayısında büyük artış meydana gelmiştir. İşlemlerin maliyetlerinde ve gerçekleşme süresindeki düşüş, yatırımcıların piyasalar arasındaki geçiş hızını artırmıştır. Yatırımların farklı piyasalara dağılması nedeniyle ortaya çıkan şoklar, diğer piyasaları da etkilemektedir. Portföy riskinin azaltılması, uluslararası portföy çeşitlendirmesinin yapılması ve riskten korunma oranının belirlenmesi aşamasında piyasalar arasındaki bu etkileşimin bilinmesi yatırımdan beklenen faydayı artıracaktır. Bu çalışmada, Borsa İstanbul (BIST) Banka Endeksi (XBANK) ile ABD (NASDAQ IXBX), Almanya (DAX CXPBX), İngiltere (FTSE 350 FTNMX) ve Fransa (CAC FRFIN) Banka Endeksleri arasındaki volatilite ilişkisi DCC-GARCH modeli ile incelenmiştir. Çalışma kapsamında beş endeksin 01.01.2015–20.07.2022 dönemi günlük kapanış fiyatları kullanılmıştır. Analiz sonucunda; DAX CXPBX ve FTSE 350 FTNMX endeksleri ile XBANK arasında karşılıklı volatilite yayılımının olduğu, XBANK’tan ise CAC FRFIN endeksine tek yönlü volatilite yayılımının olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, incelenen banka endeksleri ile XBANK arasında zamana bağlı değişen, pozitif yönlü korelasyon ilişkinin olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Bankacılık Endeksleri Volatilite Etkileşimi DCC-GARCH

Kaynakça

  • Altay, E. (2015). Bankacılıkta risk: Piyasa riski, kredi riski ve operasyonel riskin ölçümü ve yönetimi. İstanbul: Derin Yayınları.
  • Acedanski, J., & Karkowska, R., (2022). Instability spillovers in the banking sector: A spatial econometrics approach. North American Journal of Economics and Finance, 61, 1-14.
  • Apostolakis, G. N., Floros, C., & Giannellis, N., (2022) On bank return and volatility spillovers: ıdentifying transmitters and receivers during crisis periods. International Review of Economics and Finance, 82, 156-176.
  • Bayçelebi, B., & Ertuğrul, M. (2020). BIST Banka Endeksi volatilitesinin GARCH modelleri kullanılarak modellenmesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(1), 233-244.
  • Choudhry, T., & Jayasekera, R., (2014), Returns and volatility spillover in the European banking industry during global financial crisis: Flight to perceived quality or contagion? International Review of Financial Analysis, 36, 36-45.
  • Elyasiani, E., Kalotychou, E., Staikouras, S. K., & Zhao, G., (2015), Return and volatility spillover among banks and insurers: Evidence from pre-crisis and crisis periods, Journal of Financial Services Research, 48, 21-52.
  • Fiszeder, P., & Faldzinski, M. (2019). Improving forecasts with the co-range dynamic conditional correlation model. Journal of Economic Dynamics and Control, 108, 1-16.
  • Gong, X., Xu, J., Zhou, Z., & Liu, T. (2022). Dynamic volatility connectedness between industrial metal markets. North American Journal of Economics & Finance, 63, 1-22. doi: 10.1016/j.najef.2022.101814
  • Gürsoy, S., & Kılıç, E. (2021). Küresel ekonomik politik belirsizliğin Türkiye CDS primi ve BIST Bankacılık Endeksi üzerindeki volatilite etkileşimi: DCC-GARCH modeli uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1323-1334.
  • Hatipoğlu, M., & Bozkurt, İ. (2016). Asya ve Türkı̇ye borsaları arasında zamana bağlı değı̇şen korelasyon. Sosyal Bilimler Dergisi ICEBSS Özel Sayısı, 174-182.
  • Hepsağ, A., & Yaşar Akçalı, B. (2016). Analysis of volatility spillovers between the bank stocks traded ın Istanbul Stock Exchange and New York Stock Exchange. Eurasian Econometrics, Statistics and Emprical Economics Journal, 2, 54-72.
  • Investing (2022). Endeksler [Veri dosyası]. https://tr.investing.com/ adresinden 30.07.2022 tarihinde erişildi.
  • Kamışlı, M., & Sevil, G. (2018). Borsa İstanbul alt sektör endeksleri arasındaki oynaklık yayılımlarının analizi. BMIJ, 6(4), 1015-1032.
  • Kula, V., & Baykut, E. (2017). BIST Banka Endeksi’nin (XBANK) volatilite yapısının Markov rejim değişimi garch modeli (MSGARCH) ile analizi. Bankacılar Dergisi, 28(102), 89-110.
  • Natarajan, V. K., Singh, A. R. R., & Priya, N. C. (2014). Examining mean-volatility spillovers across national stock markets. Journal of Economics, Finance and Administrative Science, 19(36), 55-62.
  • Ögel, S., & Fındık, M. (2020). Farklı kıtalarda yer alan borsa endekslerı̇nı̇n VIX (Korku) endeksı̇ ile ı̇lı̇şkı̇sı̇. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22(1), 127-140.
  • Önem, H. B. (2021). VIX (Korku Endeksi) ile BIST endeksleri arasındaki volatilite etkileşiminin DCC- GARCH modeliyle analizi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(3), 2084-2095.
  • Söylemez, Y. (2020). Gelı̇şmekte olan ülkelerı̇n banka endekslerı̇ndekı̇ rejı̇m değı̇şı̇klı̇klerı̇nı̇n analı̇zı̇. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 12(23), 585-608.
  • Su, F. (2021). Conditional volatility persistence and volatility spillovers in the foreign exchange market, Research in International Business and Finance, 55, 1-17. doi: 10.1016/j.ribaf.2020.101312
  • Şenol, Z., & Türkay, H. (2020). Gelı̇şmı̇ş ve gelı̇şmekte olan borsalar arasındakı̇ oynaklık yayılımı. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 42(2), 361-385.
  • Taylor, S. J. (2005). Asset Price Dynamics, Volatility and Prediction. Princeton; Oxford: Princeton University Press.
  • Tse, Y. K., & Tsui, A. K. C. (2002). A multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model with time-varying correlations. Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 351-362.
  • Tsuji, C., (2020), Correlation and spillover effects between the US and international banking sectors: New evidence and implications for risk management, International Review of Financial Analysis, 70, 1-31.
  • Warshaw, E. (2020). Asymmetric volatility spillover between European Equity and Foreign Exchange Markets: evidence from the frequency domain. International Review of Economics and Finance, 68, 1-14. doi: 10.1016/j.iref.2020.03.001
  • Yaşar Akçalı, B., Mollaahmetoğlu, E., & Altay, E. (2019). Borsa İstanbul ve küresel piyasa göstergeleri arasındaki volatilite etkileşiminin DCC-GARCH yöntemi ı̇le analizi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 14(3), 597 – 614.
  • Yetiz, F. (2017). Bankacılığın doğuşu ve Türk bankacılık sistemi. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 107-117.
  • 5411 sayılı Bankacılık Kanunu. (2005, 19 Ekim). Resmî Gazete (Sayı: 25983). https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuatmetin/1.5.5411.pdf adresinden erişildi.
Toplam 27 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Finans
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Ercüment Doğru 0000-0003-2650-9326

Batuhan Medetoğlu 0000-0002-8400-1232

Yayımlanma Tarihi 27 Mart 2023
Gönderilme Tarihi 7 Eylül 2022
Yayımlandığı Sayı Yıl 2023 Cilt: 24 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Doğru, E., & Medetoğlu, B. (2023). BIST BANKA ENDEKSİ (XBANK) İLE GELİŞMİŞ ÜLKE BANKACILIK ENDEKSLERİ ARASINDAKİ VOLATİLİTE ETKİLEŞİMİNİN DCC-GARCH MODELİ İLE ANALİZİ. Anadolu Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(1), 75-90. https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1172140

Cited By

VOLATİLİTE VE ASİMETRİK FİYAT HAREKETLERİ ÜZERİNE BİR İNCELEME: BIST100 ÖRNEĞİ
Beykoz Akademi Dergisi
https://doi.org/10.14514/beykozad.1349438
 Kapak Resmi İndir

88x31.png
Bu eser 2023 yılından itibaren Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.