GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERİN BANKA ENDEKSLERİNDEKİ REJİM DEĞİŞİKLİKLERİNİN ANALİZİ

Araştırmanın amacı gelişmekte olan ülkelerdeki banka endekslerinin “daralma”, varsa “ılımlı büyüme” ve “genişleme” dönemlerinde i) hangi olasılıkla ve ne kadar süre kaldıkları, ii) bulundukları rejimlerden hangi rejimlere geçme olasılıklarının yüksek olduğu ve analiz sonucunda elde edilen volatilite yayılımlarının ne yönde olduğu bilgilerinin elde edilerek analiz edilmesi suretiyle yatırımcıya faydalı endeksler hakkında bilgi sağlanmasıdır. Çalışma kapsamında tek değişkenli Markov rejim değişken karar destek modeli (MSGARCH) kullanılmıştır. Araştırmanın veri setini G20 içerisinde yer alan Çin, Hindistan, Brezilya, Güney Kore, Rusya, Meksika, Endonezya, Suudi Arabistan Türkiye, Arjantin ve Güney Afrika borsalarında işlem gören on iki banka ve finansal endeksin 2010-2020 yılları arasındaki günlük getiri serileri oluşturmaktadır. Araştırma G20 içerisindeki gelişmekte olan ülkelerin banka ve finansal endekslerinin rejim değişiklikleri gösterdikleri ve rejimlerde kalma sürelerinin birbirinden bağımsız ve farklı olarak gerçekleştiğine dair bulgular elde etmiştir. Bununla birlikte gelişmekte olan ülkelerin banka endekslerine yapılacak orta ve uzun vadeli yatırımların getiri potansiyelinin yüksek olduğuna ilişkin kanıtlar elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

banka endeksi, markov rejim değişim modelleri, zaman serisi analizi

PDF

___

ARICAN, Erişah, YÜCEMEMİŞ, Başak Tanınmış, ÇİNKO, Levent, IŞIL, Gökhan, ALKAN, Ufuk ve AKA, Kemal (2019). “The Effect of Basel Criterias on Banking Profitability in Turkey: Analysis via Cointegration Method”. International Journal of Business and Social Science, 10(10), s.72-83.
ATAKAN, Tülin, GÜMRAH, Ümit ve GÖKBULUT, Rasim İlker (2010). “ABD Finans Piyasalarındaki Kredi Krizinin Gelişmekte Olan Piyasa Ekonomilerine Bulaşma Etkisi: Türkiye Üzerine Bir Uygulama”. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(1), 388-414.
BABİKİR, Ali, GUPTA, Rangan, MWABUTWA, Chance ve OWUSU-SEKYERE, Emmanuel (2012). “Structural Breaks and GARCH Models of Stock Return Volatility: The Case of South Africa”. Economic Modelling, 29(6), 2435-2443.
BANKACILIK DÜZENLEME VE DENETLEME KURUMU, (2006), “Bankaların İç Sistemleri Hakkında Yönetmelik”, 1 Kasım 2006 tarih ve 26333 Sayılı Resmi Gazete.
BASHER, Syed A., HAUG, Alfred A. ve SADORSKY, Perry (2016). “The Impact of Oil Shocks on Exchange Rates: a Markov-Switching Approach”. Energy Economics, 54, 11-23.
BERNARDİNO, Wilton, BRİTO, Leonardo, OSPİNA, Raydonal ve MELO, Silvio (2019). “A GARCH-VaR Investigation on the Brazilian Sectoral Stock Indices”. Brazilian Review of Finance, 16(4), 573-610.
BOLLERSLEV, Tim (1986). “Generalized Autoregressive Heteroskedasticity”. Journal of Econometrics 31: 307–327.
BRAİLSFORD, Tim J., LİN, SL ve PENM, J. H. (2006). “Conditional Risk, Return and Contagion in the Banking Sector in Asia”. Research in International Business and Finance, 20(3), 322-339.
BROCK, William A., DECHERT, W. D. ve SCHEİNKMAN, Jose A. (1987). “A Test for Independence Based on the Correlation Dimension’”. University of Wisconsin-Madison. Working Paper.
BROOKS, Crish (2008). “Introductory Econometrics for Finance”, Cambridge University Press.
BUDAK, H. Zeynep (2017). “Finansal Bulaşma Üzerine Bir Literatür İncelemesi”. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 39(2), 451-472.
CAJUEİRO, Daniel O. ve TABAK, Benjamin M. (2006). “Testing for Predictability in Equity Returns for European Transition Markets”. Economic Systems, 30(1), 56-78.
CHAUDHURİ, Kausik ve KUMAR, Alok (2015). “A Markov-Switching Model for Indian Stock Price and Volume”. Journal of Emerging Market Finance, 14(3), 239-257.
CHİTKASAME, Terdthiti ve TANSUCHAT, Roengchai (2019). “An Analysis of Contagion Effect on
ASEAN Stock Market Using Multivariate Markov Switching DCC GARCH”. Thai Journal of Mathematics, 135-152.
ÇETİNKAYA, Engin ve ALTAY, Erdinç (2012). “Küresel Krizlerin Bulaşıcılığı: İMKB Koşullu Değişkenliği Üzerinde Krizlerin Bulaşma Etkisinin Analizi”. Journal of BRSA Banking & Financial Markets, 6(2), 185-223.
ENGLE, Robert F. (1982). “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation”. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 987-1007.
ETİ, Serkan, DİNÇER, Hasan ve YÜKSEL, Serhat (2019). “G20 Ülkelerinde Bankacılık Sektörünün 5 Yıllık Geleceğinin Arıma Yöntemi ile Tahmin Edilmesi”. Uluslararası Hukuk ve Sosyal Bilim Araştırmaları Dergisi, 1(1), 26-38.
GRAY, Stephen F. (1996). “Modeling the Conditional Distribution of Interest Rates as a Regime-Switching Process”. Journal of Financial Economics, 42(1), 27-62.
GUJARATİ, Damodar N. ve PORTER, Dawn C. (1999). “Essentials of Econometrics (Vol. 2)”. Singapore: Irwin/McGraw-Hill.
HAMİLTON, James D. (1989). “A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle”. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 357-384.
HAMİLTON, James D. (1990). “Analysis of Time Series Subject to Changes in Regime”. Journal of Econometrics, 45(1-2), 39-70.
HERNANDEZ-MEJİA, Sergio, MORENO-GARCİA, Elena, GARCİA-SANTİLLAN, Arturo ve
HERNANDEZ, Celia Cristobal (2014). “Mexican Stock Market Index Volatility”. Journal of Finance and Bank Management, 2(3), 01-16.
KASMAN, Saadet, VARDAR, Gülin ve TUNÇ, Gökçe. (2011). “The Impact of Interest Rate and Exchange Rate Volatility on Banks' Stock Returns and Volatility: Evidence from Turkey”. Economic Modelling, 28(3), 1328-1334.
KAYKUSUZ, Murat (2014). “Geçmişten Günümüze Finansal Krizler (1619-2014)”. Bursa: Ekin Kitabevi Yayınları.
KHAN, Azzeem Ahmad ve ZİA, Adil (2019). “Market Volatility of Banking Stock Return vis-à-vis Banks Merger: An Application of GARCH Model”. Management Science Letters, 9(5), 629-638.
KİM, Woohwan H. (2014). “Time-varying Comovement of KOSPI200 Sector Indices Returns”. Communications for Statistical Applications and Methods, 21(4), 335-347.