GELİŞMİŞ VE GELİŞMEKTE OLAN BORSALAR İLE KRİPTO VARLIK PİYASASINDA FRAKTAL PİYASA HİPOTEZİ’NİN TESTİ

Bu çalışmada, piyasa istikrarı ve yatırımcı ufkunu açıklayan, finansal zaman serilerinin normal dağılmadığını ve finansal zaman serilerinde kendine benzerlik özelliği olduğunu ifade eden fraktal piyasa hipotezinin iki gelişmekte olan, iki gelişmiş piyasada ve iki kripto varlıkta geçerliliğinin Hurst Üsteli- Yeniden ölçeklendirilmiş aralık (R/S) Analizi yöntemi aracılığıyla araştırılması amaçlanmıştır. MSCI sınıflamasına göre gelişmiş piyasalar olarak SP500 ve FTSE, gelişmekte olan piyasalar olarak Borsa İstanbul 100 ve Shanghai Endeksi incelemeye dahil edilmiştir. Kripto varlıklarda ise işlem hacmi en yüksek olan Bitcoin ve Ethereum değişkenleri incelemeye dahil edilmiştir. Çalışma bulgularına göre incelenen tüm endekslerde fraktal piyasa hipotezinin varlığı kabul edilirken, uzun hafızanın rolü ise değişmektedir. Tüm değişkenlerde Hurst üsteli değeri 0.5 değerinden yüksektir. Hurst üsteli sonuçlarına göre tüm değişkenlerde zaman serisinin kalıcı davranış gösterdiğine ilişkin hipotez kabul edilmiştir. Uzun hafızanın kalıcılığın en düşük olduğu değişken FTSE’dir. Gelişmekte olan borsalarda uzun hafıza ve kalıcılık gelişmiş borsalara göre daha yüksekken tüm değişkenler içerisinde uzun hafızanın en güçlü olduğu ve kalıcılığın en yüksek olduğu değişken ise Bitcoin’dir.

___

  • Cao, G., ve Ling, M. (2022). Asymmetry and conduction direction of the ınterdependent structure between cryptocurrency and US dollar, renminbi, and gold markets. Chaos, Solitons & Fractals, 155, 111671. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.111671
  • Celeste, V., Corbet, S., ve Gurdgiev, C. (2020). Fractal dynamics and wavelet analysis: deep volatility and return properties of Bitcoin, Ethereum and Ripple. The Quarterly Review of Economics and Finance, 76, 310- 324.
  • Çevik, M., ve Karaca, S. S. (2021). Kredi temerrüt takası primlerinin oynaklığında uzun hafıza ve etkin piyasa hipotezi-fraktal piyasa hipotezi sınaması: Türkiye örneği. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 20(3), 1375-1400.
  • Erdoğan, N. K. (2017). Finansal zaman serilerinin fraktal analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(4), 49-54.
  • Fidrmuc, J., Kapounek, S., ve Junge, F. (2020). Cryptocurrency market efficiency: evidence from wavelet analysis. Finance a Uver: Czech Journal of Economics & Finance, 70(2).
  • Hacınlıyan, A. S. ve Kandıran, E. (2015). Türkiye’deki borsa endekslerinin fraktal analizi. AJIT-e: Bilişim Teknolojileri Online Dergisi, 6 (18), 7-19.
  • Hepkorucu, A. (2012). Fraktal geometri ile tekrarlayan fonksiyon sistemleri üzerine bir simülasyon denemesi: İMKB üzerine bir uygulama. Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 4(1).
  • Horasanlı, M. (2007). Rescaled range analysis and predictability of stock market ındices. Yönetim Dergisi: İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi İşletme İktisadı Enstitüsü, 18(58), 36-40.
  • Kristoufek, L. (2013). Fractal markets hypothesis and the global financial crisis: wavelet power evidence. Scientific Reports, 3(1), 1-7.
  • Liashenko, O., ve Kravets, T. (2016). Fractal Analysis of Currency Market: Hurst Index as an Indicator of Abnormal Events. In ICTERI, 550-557. available at: http://ceur-ws.org/Vol-1614/paper_105.pdf
  • Mandelbrot, B. (1967). How long is the coast of Britain? Statistical self-similarity and fractional dimension. Science, 156(3775), 636-638.
  • Mattera, R., Di Sciorio, F., ve Trinidad-Segovia, J. E. (2022). A composite ındex for measuring stock market ınefficiency. Complexity. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/9838850
  • Moradi, M., Jabbari Nooghabi, M., ve Rounaghi, M. M. (2021). Investigation of fractal market hypothesis and forecasting time series stock returns for Tehran stock exchange and London stock exchange. International Journal Of Finance & Economics, 26(1), 662-678.
  • Panas, E., ve Ninni, V. (2010). The distribution of london metal exchange prices: a test of the fractal market hypothesis. European Research Studies, 13(2), 193-210.
  • Peters, E. (1994). Fractal market analysis-applying chaos theory to ınvestment and analysis, John Wiley & Sons, Inc., New York.
  • Selvam, M., Jayapal, G. ve Saranya G. (2011). Fractal structure analysis in the Indian stock market. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=1885030 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1885030
  • Sülkü, S. N. ve Ürkmez, E. (2018). Hisse senedi getirilerinde doğrusal olmayan dinamikler: Türkiye’den kanıtlar. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 18. EYİ Özel Sayısı, 473-484. DOI: 10.18092/ulikidince.349846
  • Ural, M., ve Demireli, E. (2009). Hurst üstel katsayısı aracılığıyla fraktal yapı analizi ve İMKB’de bir uygulama. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(2), 243-255.
  • Yılmaz, D. (2013). Doğanın fraktal geometrisi. (Yayımlanmış yüksek lisans tezi). Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyon.
Doğuş Üniversitesi Dergisi-Cover
  • ISSN: 1302-6739
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 2000
  • Yayıncı: Doğuş Üniversitesi
Sayıdaki Diğer Makaleler

KÜRESELLEŞME İLE EKONOMİK BÜYÜME ARASINDAKİ İLİŞKİ: AB ÖRNEĞİ

Murat ÇETİN, Uğur ÇINAR

ALGILANAN DEĞİŞİM VE YABANCILAŞMA: SAĞLIK SEKTÖRÜNDE BİR ARAŞTIRMA

Bahar KARANLIK, Sibel ÖZAFŞARLIOĞLU

DİJİTAL İKİZ TEKNOLOJİSİNİN İMALAT SEKTÖRÜNDE KULLANIMI NOKTASINDA KRİTİK ÖNEME SAHİP BAŞARI FAKTÖRLERİNİN SWARA YÖNTEMİYLE DEĞERLENDİRİLMESİ

Mert OZGUNER, Esra OVALI

NİŞ SEGMENT OLARAK KOLEKSİYONERLERİN ALIM VE SATIM MOTİVASYONLARININ BELİRLENMESİ VE TİPOLOJİSİNİN ÇIKARILMASI

Özge BARUÖNÜ, Eray KARAASLAN

TÜRK BANKACILIK SEKTÖRÜNDE LİKİDİTE KARŞILAMA ORANINI BELİRLEYEN FAKTÖRLER: COVID – 19 PANDEMİ DÖNEMİNİ DE KAPSAYAN BİR PANEL VERİ ANALİZİ UYGULAMASI

Ahmet ÇAKMAK, Onur SUNAL

GELİŞMİŞ VE GELİŞMEKTE OLAN BORSALAR İLE KRİPTO VARLIK PİYASASINDA FRAKTAL PİYASA HİPOTEZİ’NİN TESTİ

Müge SAĞLAM BEZGİN

ANALİTİK HİYERARŞİ SÜRECİ YÖNTEMİYLE YENİLİK STRATEJİSİ SEÇİMİ: BİR İMALAT FİRMASI VAKASI

Yavuz YILMAZ

ÖRGÜTLERDE YETENEK YÖNETİMİN ÇALIŞANLARIN İŞ PERFORMANSINA ETKİSİ: ÖRGÜTSEL VATANDAŞLIK DAVRANIŞININ ARACI VE İŞSİZLİK KAYGISININ DÜZENLEYİCİ ROLÜ

Vural AKAR

SPRİNGATE S VE FULMER H SKOR MODELLERİ İLE FİNANSAL BAŞARISIZLIK TESPİTİ: BORSA İSTANBUL TEKSTİL, GİYİM EŞYASI VE DERİ SEKTÖRÜ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Batuhan MEDETOĞLU, Salih TUTAR

SD VE WISP YAKLAŞIMLARI İLE GIDA SEKTÖRÜNDE FİNANSAL PERFORMANS ANALİZİ

Osman PALA