Do Big Investors’ Trades Have Predictive Power? A Note on Istanbul Stock Market

İMKB hisse senetleri piyasasında, en fazla net alım/satım yapan aracı kurumların net işlem hacimleri, piyasa katılımcıları tarafından yakından izlenen ve piyasa analiz ve yorumlarında hatalı şekilde “net para girişi veya çıkışı” şeklinde adlandırılan bir veri setidir. Esasen, bu veri seti, büyük yatırımcıların işlemlerini yansıtmaktadır. Bu çalışmada, bu veri setinin gerçekten öngörü gücü taşıyıp taşımadığı, piyasa katılımcılarının bu bilgiye verdikleri önemin haklı olup olmadığı araştırılmaktadır. Böylece, özgün bir veri türü kullanılarak, büyük yatırımcıların işlemleri ile hisse senedi getirileri arasındaki ilişkiyi inceleyen literatüre katkı sağlanmaktadır. Sonuçlar, “net para girişleri” ile hisse senedi getirileri arasında kuvvetli bir eşzamanlı ilişkiye işaret etmekte, fakat “net para girişleri”nin önemli bir öngörü gücü taşımadığını göstermektedir.

Büyük Yatırımcıların İşlemleri Öngörü Gücü Taşır mı? İstanbul Borsası Üzerinde Bir İnceleme

The net buying (selling) volume of the most net buyer (seller) brokers over a unit period is a widely followed piece of information in Istanbul Stock Market, which most market commentaries inaccurately refer to as “the net money in- or outflow”. It is, in fact, a proxy for big investors’ trading. In this note, we test whether this information has predictive value, whether market participants’ emphasis on this information is justified, or just an illusion. By doing so, we add to the literature on the relationship between big investors’ trading and stock returns, using a unique information set. Results suggest a significant contemporaneous association between the “net inflow” and current returns, but little predictive value.

___

  • 1. Admati A.R. and P. Pfleiderer (1988) A theory of intraday patterns: Volume and price variability, The Review of Financial Studies 1, 4-40
  • 2. Barclay, M.J. and J.B. Warner (1992) Stealth trading and volatility: Which trades move prices?, Journal of Financial Economics, 34(3), 281-305
  • 3. Chan, L.K.C. and J. Lakonishok (1993) Institutional trades and intraday stock price behavior, Journal of Financial Economics 33, 173-199
  • 4. Dennis, P.J. and D. Strickland (2002) Who blinks in volatile markets, individuals or institutions?, Journal of Finance 57(5), 1923-1949
  • 5. Easley, D. and M.O’Hara (1987) Price, trade size and information in securities markets. Journal of Financial Economics 19(1), 69-90
  • 6. Easley, D., N.M. Kiefer and M. O’Hara (1997) The information content of the trading process, Journal of Empirical Finance, 4(2-3), 159-186
  • 7. Keim, D.B. and A.Madhavan (1995) Anatomy of the trading process Empirical evidence on the behavior of institutional traders, Journal of Financial Economics 37, 371-398
  • 8. Kyle A. (1985) Continuous auctions and insider trading, Econometrica 53, 1315-1335
  • 9. Lang L.H.P., R.H. Litzenberger and R.H. Madrigal (1992) Testing financial market equilibrium under asymmetric information, Journal of Political Economy 100, 317-348
  • 10. Lakonishok, J., A. Shleifer and R.W. Vishny (1992) The impact of institutional trading on stock prices, Journal of Financial Economics 32, 23-43
  • 11. Lee, Y., J. Lin and Y. Liu (1999) Trading patterns of big versus small players in an emerging market: An empirical analysis, Journal of Banking and Finance 23, 701-725
  • 12. Nofsinger, J.R. and R.W. Sias (1999) Herding and Feedback Trading by Institutional and Individual Investors, Journal of Finance 54, 2263-2295
  • 13. Sias, R.W. and L.T. Starks (1997) Return autocorrelation and institutional investors, Journal of Financial Economics 46, 103-131
  • 14. Wermers, R. (1999) Mutual Fund Herding and the Impact on Stock Prices, Journal of Finance 54, 581-601
  • 15. Ülkü, N. (2001) Behavioral Finance Theories and the Price Behavior of ISE around the Start of the Disinflation Programme, ISE Review 5 (17), 93-124