Hisse Senedi Piyasasında Likidite ve Getiri Oynaklığı İlişkisi: Borsa İstanbul Örneği

Amaç – Bu çalışmanın amacı Borsa İstanbul’da likidite düzeyi ile getiri oynaklığı arasındaki ilişkinin varlığı ve yönünün farklı likidite ölçütleri kullanılarak Ocak 2008 - Ağustos 2019 dönemi için ampirik olarak analiz edilmesidir. Yöntem – Likidite düzeyi ile getiri oynaklığı arasındaki ilişki VAR modeli kullanılarak Granger (1969) nedensellik testi ve genelleştirilmiş etki tepki analizleri ile incelenmiştir. Bu kapsamda likiditeyi temsil etmek üzere en yüksek-en düşük farkı, Amihud likidite yetersizliği ve oynaklık hacim oranı olmak üzere üç farklı likidite ölçütü hesaplanmıştır. Getiri oynaklığı ise GARCH (1,1) modeliyle tahmin edilmiştir. Bulgular – Bulgular, Borsa İstanbul için tüm likidite ölçütleri ile getiri oynaklığı arasında çift yönlü Granger nedensellik ilişkisi ortaya koymaktadır. Etki tepki analizleri ise likidite düzeyindeki bir şokun getiri oynaklığını hızla artırdığını ve söz konusu artışın etkisinin uzun sürdüğünü göstermektedir. Diğer taraftan, bulgular getiri oynaklığında meydana gelen bir şokun likidite düzeyini aşağı çektiğini, ancak söz konusu tepkinin getiri oynaklığının likidite şokuna verdiğine kıyasla daha az olduğunu ileri sürmektedir. Tartışma – Çalışma, firmaların ve politika yapıcıların likiditeyi artırmaya yönelik önlemler almasını desteklemektedir. Bu bağlamda, gelecekteki çalışmalarda likiditenin belirleyicilerine odaklanmak yararlı olacaktır.

The Relationship between Liquidity and Return Volatility in the Stock Market: The Case of Borsa İstanbul

Purpose – The aim of this study is to empirically analyze the existence and direction of the relationship between liquidity and return volatility in Borsa İstanbul for the period of January 2008 - August 2019 using different liquidity measures. Design/methodology/approach – The relationship between liquidity level and return volatility is investigated under VAR model by using Granger (1969) causality test and generalized impulse response analysis. In this context, three liquidity measures are formed in order to represent liquidity: high-low range, Amihud illiquidity measure and volatility over volume ratio. Return volatility is estimated by GARCH (1,1) model. Findings – The findings reveal a bi-directional Granger causality relationship between all liquidity measures and the return volatility for Borsa İstanbul. Impulse response analyses show that a shock to the liquidity level increases the return volatility rapidly and this effect is long lasting. On the other hand, the findings suggest that a shock to return volatility reduces the liquidity level, but the response is less than the return volatility gives to the liquidity level. Discussion – The study supports firms and policy makers to take measures to increase liquidity. In this context, it would be useful to focus on the determinants of liquidity in the future studies.

___

  • Akar, C. (2015). Türkiye hisse senedi piyasasında likidite ölçülerinin karşılaştırılması ve likidite volatilitesi hisse senedi getirisi arasındaki ilişki, Yönetim ve Ekonomi, 22 (1), 31-48.
  • Akbas, F., Armstrong, W.J. ve Petkova, R. (2011). The Volatility of Liquidity and Expected Stock Returns, Department of Finance Working Paper Series, Texas A&M University.
  • Amihud, Y. ve Mendelson, H. (1986). Asset pricing and the bid-ask spread, Journal of Financial Economics, 17 (2), 223-249.
  • Amihud, Y. (2002). Illiquidity and stock returns: cross-section and time-series effects, Journal of Financial Markets, 5 (1), 31 - 56.
  • Atılgan, Y., Demirtas, K. O ve Gunaydin, A. D. (2016). Liquidity and Equity Returns in Borsa İstanbul, Applied Economics, 48 (52), 5075-5092.
  • Batten, J. A. ve Vo, X.V. (2014). Liquidity and Return Relationships in an Emerging Market, Emerging Markets Finance and Trade, 50(1), 5 -21.
  • Bhattacharya, S. N., Bhattacharya, M. ve Basu, S. (2019). Stock market and its liquidity: Evidence from ARDL bound testing approach in the Indian Context, Cogent Economics & Finance, 7, 1586297, 1 – 12.
  • Bedowska-Sojka, B. ve Kliber, A. (2019). The causality between liquidity and volatility in the Polish stock market, Finance Research Letters, 30 (2019), 110 – 115.
  • Black, F. (1971). Towards a fully automated exchange, Financial Analysts Journal, 27 (4), 35-44.
  • Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 31, 307- 327.
  • Brooks, C. (1998). Predicting Stock Index Volatility: Can Market Volume Help?, Journal of Forecasting, 17, 59–80.
  • Chordia, T., Subrahmanyam, A. ve Anshuman, V.R. (2001). Trading activity and expected stock returns, Journal of Financial Economics, 59, 3–32.
  • Chung, K.H. ve Zhang, H. (2014). A simple approximation of intraday spreads using daily data, Journal of Finance Markets, 17, 94–120.
  • Demir, S., Yeşildağ, E. & Açan, F. (2008). Likidite ile Hisse Senedi Getirisi Arasındaki İlişkinin Ölçülmesi IMKB Uygulaması, Mali Çözüm Dergisi, 90, 49 – 70.
  • Dickey, D.A. ve Fuller, W.A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root, Journal of the American Statistical Society, 75, 427–431.
  • Eleswarapu, V. R. (1997). Cost of Transacting and Expected Returns in the Nasdaq Market, The Journal of Finance, 52 (5), 2113 – 2127.
  • Fong, K.Y.L., Holden, C.W. ve Tobek, O. (2017). Are volatility over volume liquidity proxies useful for global or US research. Kelley School of Business Research Paper, No. 17-49.
  • Granger, C. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods, Econometrica, 37, 424-438.
  • Gold, N., Wang, Q., Cao, M. ve Huang, H. (2017). Liquidity and volatility commonality in the Canadian stock market, Mathematics-in-Industry Case Studies, Case Studies, 8 (7), 1–20.
  • Gökçe, A. (2002). İMKB’de fiyat-hacim ilişkisi: Granger nedensellik testi, Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4 (3), 43-48.
  • Gümrah, Ü. ve Çobanoğlu, C. (2018). Türkiye Hisse Senedi Piyasasında Likidite ve Getiri İlişkisi, Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11 (2), 203-216.
  • Hautsch, N. ve Jeleskovic, V. (2008). Modelling high-frequency volatility and liquidity using multiplicative error models, SFB 649 Discussion Paper, 2008-047.
  • Hiemstra, C. ve Jones, J.D. (1994). Testing for linear and nonlinear granger causality in the stock price-volume relation, The Journal of Finance, 49 (5), 1639–1664.
  • Kumar, G. ve Misra, A. K. (2018). Commonality in liquidity: Evidence from India’s National Stock Exchange, Journal of Asian Economics, 59, 1 – 15.
  • Narayan, P.K. ve Zheing, X. (2011). The relationship between liquidity and returns on the Chinese stock market, Journal of Asian Economies, 22, 259 – 266.
  • Okuyan, H.A. ve Erbaykal E. (2011). İMKB’de Yabancı İşlemleri ve Hisse Senedi Getirileri İlişkisi, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 12 (2), 256-264.
  • Ong, M.A. (2015). An information theoretic analysis of stock returns, volatility and trading volumes, Applied Economics, 47 (36), 3891–3906.
  • Pástor, Ľ. ve Stambaugh, R. F. (2003). Liquidity Risk and Expected Stock Returns, Journal of Political Economy, 111 (3), 642-685.
  • Pesaran, M.H. ve Shin, Y. (1998). Generalized impulse response analysis in linear multivariate models, Economics Letters, 58, 17–29.
  • Phillips, P.C.B. ve Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regressions, Biometrica, 75, 335–346.
  • Taş, O., Tokmakçıoğlu, K. ve Çevikcan G. (2016). Borsa İstanbul’da Pay Senedi Getirileri ile İşlem Hacmi Arasındaki İlişki, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18 (1), 11-30.
  • Yeşildağ, E. (2008). Likidite ile Hisse Senedi Getirisi Arasındaki İlişkinin Ölçülmesi: İMKB Uygulaması. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı, Aydın, Türkiye.
İşletme Araştırmaları Dergisi-Cover
  • ISSN: 1309-0712
  • Yayın Aralığı: Yılda 4 Sayı
  • Başlangıç: 2009
  • Yayıncı: Melih Topaloğlu