VOLATILITE ENDEKSİ (VIX) İLE BIST 100 ARASINDAKİ JOHANSEN EŞ-BÜTÜNLEŞME VE FREKANS ALANI NEDENSELLİK ANALİZİ

Bilgi ve iletişim teknolojilerinde yaşanan gelişim ve sermayenin hareketini sınırlayan engellerin ortadan kalkmasıyla birlikte, finansal piyasalar arasında ki entegrasyon giderek artmıştır. Bu durum yatırımcılara tüm ülkelerde yatırım yapabilme imkanı sağlayarak, yatırımcının karar verme aşamasında yatırım yapacağı ülkenin hisse senedi piyasaları etkileyen parametrelerin neler olduğunu ortaya çıkarma çabası içinde olmasına neden olmuştur. Ancak bu entegrasyonun beraberinde getirdiği finansal liberalizasyon süreci gelişmekte olan ülkeler üzerinde olumlu etkisinin yanı sıra, finansal piyasalarda volatilite hareketlerini arttırmıştır. Bu çalışmanın amacı piyasada korku ya da zimni volatilite endeksi olarak ta adlandırılan VIX endeksi ile BIST 100 arasındaki ilişkiyi nedensellik analizi ile kısa, orta ve uzun vadede ortaya koymaktır. Çalışmada 03.01.2000-23.01.2019 dönemleri arasında günlük veriler ele alınarak VIX ile BIST 100 arasındaki ilişki frekans alanı nedensellik analizi, Johansen eş bütünleşme testi ve Hata Düzeltme Modeli (Vector Error Correction, VEC) vasıtasıyla yorumlanmıştır. Çalışmanın diğer çalışmalardan farkı BIST 100 ile VIX endeksi arasında her iki değişkenin birbirlerinin öngörüsünde faydalı bilgiler sunup sunamadığı konusunda Frekans alanı nedensellik analiz, Johansen eş bütünleşme testi ve VEC modeli ile yapılan çalışmaların çok kısıtlı olmasıdır. Çalışma sonucunda BIS 100 endeksinden VIX endeksine doğru ne kısa ne de orta ve uzun vadede bir nedensellik ilişkisi öngörülememiştir. Buna karşın VIX endeksinden, BIST 100’e hem kısa hem de orta ve uzun vadede tek yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Bu durum BIST 100 de yatırım yapmayı düşünen yatırımcılar için VIX endeksinin, BIST 100 hakkında öngörü sağlayabileceğini göstermiştir.

JOHANSEN COINTEGRATION AND FREQUENCY DOMAIN CAUSALITY ANALYSIS BETWEEN VOLATILITY INDEX (VIX) AND BIST 100

Along with the development of information and communication technologies, the integration between financial markets has gradually increased with the elimination of obstacles limiting the movement of capital. However, the financial liberalization process brought about by this integration, in addition to the positive aspects in the developing countries, the transition to financial liberalization without creating the necessary macroeconomic conditions increased the volatility in the financial market. The aim of this study is to determine the relationship between the VIX index and the BIST 100, also called fear or zymni volatility index, in the short, medium and long term with causality analysis. In this study, the relationship between VIX and BIST 100 was discussed by means of frequency domain causality and Johansen mapping tests and Vector Error Correction (VEC). The difference of the study from other studies that Frequency domain causality and Johansen co-integration tests and VEC model are very limited studies. BIST 100 and VIX index is that the two variables can provide useful information in predicting each other. As a result of the study, neither the short, medium nor long-term causality relationship from the BIS 100 index to the VIX index could be predicted. On the other hand, from the VIX index to BIST 100, one-way causality relationship was determined in both short and medium and long terms. This situation has shown that investing in BIST 100 could provide foreseen about BIST 100 for the VIX index for investors.

PDF

___

Alper, F. Ö. (2018). Petroleum Prıces, Food Prıces And Inflatıon Relatıonshıp: Fındıngs Of Structural Var Analysıs. Turkish Studies Economics, Finance and Politics, 13(22), 63-74.
Bagchi, D. (2012). Cross-Sectional Analysis of Emerging Market Volatility Index (India VIX) With Portfolio Returns. International Journal Of Emerging Markets, 7(4), 383-396.
Breitung, J., & Candelon, B. (2006). Testing for Short and Lon Run Causality: A FrequencyDomain Approach. Journal of Econometrics, 132(2), 363-378.
Brooks, C. (2002). Introductory Econometrics for Finance. Cambridge: Cambridge University Press.
Chong, Y. Y. (2004). Investment Risk Management. Wiley Finance. Dereli, D. D. (2018). Türkiye’de Döviz Kuru İle Enflasyon Arasındaki İlişkinin Analizi (2005- 2017). Turkish Studies Economics, Finance and Politics, 13(30), 137-150.
Dowling, S., & Muthuswamy, J. (2005). The Implied Volatility of Australian Index Options. 1 28, 2019 tarihinde Https://Papers.Ssrn.Com/Sol3/Papers.Cfm?Abstract_İd=500165 adresinden alındı
Erdoğdu, H., & Baykut, E. (2016). BİST Banka Endeksi’nin (XBANK) VIX ve MOVE Endeksleri ile İlişkisinin Analizi. Türkiye Bankalar Birliği Bankacılar Dergisi,, 57-72.
Ertunga, E. İ., & Çakar, Ş. S. (2016). The Effects of Global Financial Conditions on Selected Financial Variables of Turkey. Ekonomik Yaklaşım, 27(100), 69-86.
Giot, P. (2005). Relationships Between Implied Volatility Indices and Stock Index Returns. Journal of Portfolio Management, 31(3), 92-100.
Gujarati N., D. (1995). Basic Econometrics. İstanbul: Literatür Yayıncılık.
Gujarati, D. N. (2004). Economics Basic Econometrics,. Mcgraw Hill.
Johansen, S., & Juselius, K. (1990). Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration-with Application to the Demand for Money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 169-210.
Kaya, E. (2015). Borsa İstanbul (BİST) 100 Endeksi ile Zımni Volatilite (VIX) Endeksi Arasındaki Eşbütünleşme ve Granger Nedensellik. KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 17(28), 1-6.
Kliger, D., & Kudryavtsev, A. (2013). Volatility Expectations and The Reaction To Analyst Recommendations. Journal Of Economic Psychology, 1-6.
Konstantinidi, E., Skiadopoulos, G., & Tzagkaraki, E. (2008). Can The Evolution of Implied Volatility Be Forecasted? Evidence from European and US Implied Volatility Indices. Journal of Banking & Finance, 2401-2411.
Korkmaz, T., & Çevik, E. (2009). Zımni Volatilite Endeksinden Gelişmekte Olan Piyasalara Yönelik Volatilite Yayılma Etkisi. Journal Of BRSA Banking & Financial Market, 3(2).
Kula, V., & Baykut, E. (2017). Borsa İstanbul Kurumsal Yönetim Endeksi (XKURY) ile Korku Endeksi (Chicago Board Options Exchange Volatility Index-VIX) Arasındaki İlişkinin Analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2).
Kumar, S. (2012). A First Look at The Properties Of India's Volatility Index. International Journal Of Emerging Markets, 7(2), 160-176.
Öner, H., İçellioğlu, C., & Öner, S. (2018). Volatilite Endeksi (VIX) ile Gelişmekte Olan Ülke Hisse Senedi Piyasası Endeksleri Arasındaki Engel-Granger Eş-Bütünleşme ve Granger Nedensellik Analizi. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi,, 10(18), 110-124.
Sarwar, G. (2012). Is VIX An Investor Fear Gauge in BRIC Equity Markets? Journal Of Multinational Finance Management, 22(3), 55-65.
Şimşek, A. (2007). Küreselleşme Sürecinde Finansal Krizler ve Maliye Politikaları: Latin Amerika Deneyimi. Bilgi Dergisi; Sosyal Bilimler Dergisi,, 9(1), 69.
Taş, S., Ağır, H., & İğde, G. (2016). İhracat ve Ekonomik Büyümenin Nedensellik Analizi: Türkiye Örneği. EconWorld2016. Barcelona, Spain.
Toda, H. Y., & Yamamoto, T. (1995). Statistical Inference in Vector Autoregressions With Possibly Integrated Processes. Journal of Econometrics, 66(2), 225-250.
Whaley, R. (2008). Understanding VIX. ournal of Portfolio Management, 98-105.