Selcuk KENDİRLİ, Semanur COŞKUN, Mustafa NAL, Fatih CİNGOZ

KARANLIK HAVUZLAR UYGULAMASININ BORSA İSTANBUL ÜZERİNE ETKİSİ : KALMAN FİLTRE YAKLAŞIMI

Karanlık havuzlar, finansal piyasalarda çoğunluk olarak büyük hacimli işlem yapan yatırımcı profilinin piyasadaki dalgalanmalardan etkilenmemek maksadı ile tercih ettikleri alternatif bir alım satım sistemidir. İsminden de anlaşılacağı üzere karanlık havuzlar geleneksel borsa sisteminin aksine şeffaflığa sahip değildir. Ülkemizde ise karanlık havuz sistemi, Borsa İstanbul (BIST) tarafından 2010 yılında belirli kısıtlamalar dahilinde ele alınmış ve işleme taraf bilgilerinin görünmemesi şeklinde çeşitli piyasalarda uygulanmaya başlanmıştır. Anonimite denilebilecek bu sistem, piyasadaki oyuncularının çoğunluğu tarafından destek görmemiş ve birkaç test döneminin ardından yatırımcıların oylamasına sunularak kaldırılmıştır. Karanlık havuzlar ile ilgili literatür incelendiğinde çok az çalışma yapıldığı ve bilindiği kadarıyla BIST ile ilgili çalışma yapılmadığı saptanmaktadır. Bu çalışma, BIST30 payları üzerinde uygulanan iki test döneminin piyasaya etkisini inceleyerek literatüre katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Belirtilen test dönemlerinde belirli aralıklarla taraf bilgisi açılıp kapatılan BIST30 içerisinde yer alan paylara ait günlük veriler State-Space formunda modellenmiş ve firmalara özgü işlem hacimleri genel piyasa etkisinden Kalman filtresi kullanılarak arındırılmıştır. Firmalara özgü işlem hacimleri incelendiğinde uygulamanın piyasaya herhangi bir etkisinin olmadığı gözlemlenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

BIST, Karanlık Havuz, Kalman Filtresi, Finansal Piyasalar

Modeling and Forecasting of Beta Risks: The Case of Foreign Currency Portfolio in Turkey

In this study, it is aimed to perform the modeling and future estimation of the foreign currency portfolios to be established by the foreign currency investors in Turkey. For this purpose, as the benchmark model, Linear Market Model (LMM) is used which is consistent with the Capital Asset Pricing Model (CAPM) and enables the beta risk. For the modeling of LMM, Ordinary Least Squares (OLS) method is used. As a second model, Time-varying Linear Market Model (Tv-LMM) is used which is consistent with the Conditional Capital Asset Pricing Model (C-CAPM) and enables the time-varying beta risk. For the modeling of Tv-LMM, univariate (GARCH) and multivariate (DCC-GARCH) GARCH-type models and state space form via Kalman filter algorithm (KFMR) are used. The prices of the weekly foreign currency exchange rates in Turkish Liras (TL) of the period of last 15 years for 9 countries subject to effective purchase-sales as an indicator at Central Bank of Republic of Turkey (CBRT) and the currency basket formed as equally weighted based on these prices are used as the research data. At the stage of modeling of the research data and future estimation for 1 year, LMM and Tv-LMM performances are compared. According to the findings, in the case of modeling of Tv-LMM with KFMR, it is shown that it shows much better performance compared to the other models in modeling of foreign currency exchange rates and future estimation; whereas, in case of modeling of Tv-LMM with GARCH and DCC-GARCH, it is shown to be insufficient compared to OLS. It is concluded that the beta risks of exchange rates are not static.

Keywords:

Beta Risk DCC-GARCH, GARCH, Kalman Filter, Capital Asset Pricing Model (CAPM),

PDF

___

Boulatov, A. and T. J. George (2013). “Hidden and Displayed Liquidity in Securities Markets with Informed Liquidity Providers,” Review of Financial Studies.
Cao, H. H., Y. Ma, and D. Ye (2015). “Disclosure, Learning, and Coordination,” Working Paper, Cheung Kong Graduate School of Business (CKGSB).
Comerton-Forde, C., T. J. Putnins, and K. M. Tang (2011). “Why Do Traders Choose to Trade Anonymously?” Journal of Financial and Quantitative Analysis, pp. 46, 1025–1049.
Comerton-Forde, C. and K. Tang (2009). “Anonymity, Liquidity, and Fragmentation,” Journal of Financial Markets, 12, 337–367. Dennis, P. J. and P. Sandås (2015). “Does Trading Anonymously Enchange Liquidity?” Working Paper, McIntire School of Commerce, University of Virginia.
Friederich, S. and R. Payne (2014). “Trading anonymity and order anticipation,” Journal of Financial Markets, 21, pp.1 – 24.
Foucault, T., M. Pagano, and A. Roell (2013). Market Liquidity: Theory, Evidence, and Policy, Oxford University Press.
Huddart, S., J. Hughes, and C. Levine (2001). “Public Disclosure and Dissimulation of Insider Trades,” Econometrica, 69, pp.665–681.
Rindi, B. (2008). “Informed Traders as Liquidity Providers: Anonymity Liquidity and Price Formation,” Review of Finance, 12, pp.497–532.
KAP, (2015). https://www.kap.org.tr/, (Erişim Tarihi: 18.01.2019).
Scalia, A., & Vacca, V. (2001). Does market transparency matter? A case study. BIS Papers, 2, pp.113-140. Theissen, E. (2003). “Trader Anonymity, Price Formation and Liquidity,” European Finance Review, 7, pp.1–26.
T.G. Meling (2015). Anonymous Trading in Equities, SSRN Electronic Journal, 10.2139/ssrn.2656161, (Erişim Tarihi: 04.01.2019).