Vadeli Pamuk Emtiasında Kontrat Pozisyonlarının ve Pamuk Reel Piyasa Dinamiklerinin Vadeli Pamuk Emtiası Getirisi Üzerine Etkileri

Emtia vadeli işlem piyasaları hem koruma hem de portföy çeşitlemesi sağladığı için yakın tarihimizde piyasa katılımcılarının ciddi ilgi kaynağı olmuştur. Fakat bu ilginin büyüklüğü, spekülatif hareketlerin fiyatlara etkisinin olabileceği endişesini doğurmuştur. Bu çalışmada, 2009-2018 yılları arası vadeli pamuk emtiası getirilerinin, spekülatörlerin ellerinde tuttuğu uzun ve kısa kontrat pozisyonları ve piyasanın reel üretim, tüketim, stok gibi miktar verileri ile nasıl etkilendiği anlaşılmaya çalışılmıştır. Koşullu değişen varyans modeli EGARCH(1,1) kullanılarak oluşturulan ortalama ve varyans denkleminde, spekülatörlerin pozisyonlarının ve stok/kullanım oranlarının getiri ile etkileşimde olduğu görülmüştür. Bir reel piyasa miktar verisi olan stok/kullanım oranının, kontrat pozisyon verisi olan spekülatör pozisyonlarından getiri üzerinde daha etkin olduğu anlaşılmıştır.

___

  • Apperson, G. P. (2017). Agricultural Commodity Futures Price Volatility: A Market Regulatory Policy.
  • Brooks, C. (2008). Introductory Econemetrics for Finance. Cambridge.
  • Brunetti, C., Büyükşahin, B., & Harris, J. H. (2011). Speculators, Prices and Market Volatility.
  • CFTC. (2018). Agency Financial Report.
  • CFTC. (2018a). Commitments of Traders Report.
  • Chua, H. W., & Tomek, W. G. (2010). On the Relationship of Expected Supply and Demand to Futures Prices. Proceedings of the NCCC-134 Conference on Applied
  • Commodity Price Analysis, Forecasting, and Market Risk Management. St. Louis.
  • Clarke, R. G., Silva, H. d., & Thorley, S. (2013). Fundamentals of Futures and Options. CFA Institute.
  • Daley, C. E. (2013). Investigation Of Crude Oil Speculation And Subsequent Economic Implications.
  • Gökbulut, R. İ., & Pekkaya, M. (2014). Estimating and Forecasting Volatility of Financial Markets Using Asymmetric GARCH Models: An Application on Turkish
  • Financial Markets. International Journal of Economics and Finance; Vol. 6, No. 4;.
  • Granger , C. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica, 37, 424-438.
  • Guilleminot, B., Ohana, J.-J., & Ohana, S. (2013). The Interaction of Speculators and Index Investors in a Agricultural Derivatives Markets.
  • Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1995). Multivariate Data Analysis, 3. baskı. New York: Macmillan Publishing Company.
  • Hull, J. (2012). Options, Futures and Other Derivatives. Peardon.
  • Irwin, S. H., & Sanders, D. R. (2012a). Testing the Masters Hypothesis in Commodity Futures Markets. Energy Economics, 34, 256-269.
  • Irwin, S. H., & Sanders, D. R. (2012b). Financialization and Structural Change in Commodity Futures Markets. Journal of Agricultural and Applied Economics, 44, 371-396.
  • Jacks, D. S., & Stuermer, M. (2016). What Drives Commodity Price Booms and Busts? Federal Reserve Bank of Dallas Research Department.
  • James, A. T. (2015). An Investigation of Commodity Spot and Futures Prices.
  • Janzen, J. P. (2013). Three Essays on Price Discovery in the Cotton Futures Market.
  • Keynes, J. (1930). A Treatise on Money. Harcourt.
  • Lehecka, G. V. (2013). Hedging and Speculative Pressures: An Investigation of the Relationships among Trading Positions and Prices in Commodity Futures Markets.
  • Macdonald, S. (2009). U.S. Cotton prices and the world cotton market: Forecasting and structural change. USDA Economic Research Report Number 80.
  • Manera, M., Nicolini, M., & Vignati, I. (2013). Futures price volatility in commodities markets: The role of short term vs long term speculation. USAEE Working Paper No. 13, 128.
  • Masters, M. W., & White, A. K. (2008). How Institutional Investors Are Driving Up Food And Energy Prices (Special Report).
  • Nelson, D. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica 59(2), 347-70.
  • Özaydın, O. (2019). Vadeli Pamuk Emtiası Getirilerinin Piyasa Oyuncuları ve Reel Piyasa Dinamikleri ile Etkileşimi. İstanbul.
  • Özden, Ü. H. (2008). İMKB Bileşik 100 Endeksi Getiri Volatilitesinin Analizi. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 339-350.
  • Sevütekin, M., & Nargeleçekenler, M. (2010). Ekonometrik Zaman Serileri Analizi. Ankara: Nobel.
Maliye ve Finans Yazıları-Cover
  • ISSN: 1308-6014
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 2008
  • Yayıncı: Maliye ve Finans Yazıları Yayıncılık Ltd. Şti.
Sayıdaki Diğer Makaleler

Euronext Borsalarının Sermaye Piyasası Araçlarına Göre Borsa Performansının Analizi: VIKOR Yöntemi Uygulaması

Haşim BAĞCI

Finansal Serbestleşme İle Sanayi Üretimi Arasındaki İlişkinin Fourier Temelli Yaklaşımlar İle Test Edilmesi: Türkiye Örneği

Selim GÜNGÖR, Emrah ŞAHİN, Süleyman Serdar KARACA

BİST İmalat Sektöründe Yer Alan İşletmelerde Maliyet Yapışkanlığının İncelenmesi

Emre HORASAN, Alirıza AĞ, Tuncer YILMAZ

Muhasebe Meslek Mensupları ve Muhasebe Meslek Adayı Öğrencilerin Vergi Konusuna Yaklaşımlarının Karşılaştırmalı Olarak Araştırılması: Burdur İli Örneği

İsmail BEKCİ, Ali APALI, Menekşe ENGİN

Gemilerin Özdeş Rota ve Menzile Yaptıkları Seferlerin Maliyetine Etki Eden Faktörlerin Analizi

Elif BAL BESIKCI, Aydın ŞIHMANTEPE

Ekonomi Politikalarındaki Belirsizliklerin Güven Endeksleri Üzerindeki Etkisi

Saffet AKDAĞ

Vadeli Pamuk Emtiasında Kontrat Pozisyonlarının ve Pamuk Reel Piyasa Dinamiklerinin Vadeli Pamuk Emtiası Getirisi Üzerine Etkileri

Orhan ÖZAYDIN

Türk Bankacılık Sektöründe Finansal Performans Ölçmede TOPSIS Yönteminin Kullanımı: Katılım Bankaları Üzerine Bir Uygulama

Tuba ÖZKAN

Bitcoin Ve Kripto Paralar Hakkında Çıkan Haberlerin Bitcoin Fiyatları Üzerine Etkisi

Türker TEKER, Ayşen KONUŞKAN, Vesile ÖMÜRBEK, İsmail BEKÇİ

CDS Primleri ile Portföy Yatırımları Arasındaki İlişkinin Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği

Güven SEVİL, Tutku ÜNKARACALAR