İslami Endeks Volatilitesinde Uzun Hafızanın Asimetrik Model İle Test Edilmesi

Bu çalışma, İslami hisse senedi endeksleri volatilitesinde uzun hafızanın varlığını asimetrik model olan FIAPARCH modeli yardımıyla tespit etmek için yapılmıştır. Katılım 30 ve Dow Jones İslami Piyasalar Türkiye endekslerinin 15.05.2013 ile 15.05.2020 tarihleri arasındaki günlük kapanış değerleri kullanılarak analiz gerçekleştirilmiştir. Uzun hafıza parametresi istatistiki olarak anlamlı bulunmuş ve iki endeks getiri serisinin, zayıf da olsa uzun hafıza özelliği sergilediği tespit edilmiştir. Uzun hafıza özelliğinin olması, iki endeks için de Etkin Piyasa Hipotezi’nin geçerli olmadığı anlamına gelmektedir. Ayrıca asimetri parametresi olan γ, her iki endeks için de anlamlı ve pozitif değerde belirlenmiştir. Bu durum, negatif bilgi şoklarının volatilite üzerinde pozitif bilgi şoklarından daha baskın olduğunu ifade etmektedir. 

Testing Long Memory with Asymmetric Model in Islamic Index Volatility

This study was carried out to determine the existence of long memory in the volatility of Islamic stock indices with the help of the asymmetric model FIAPARCH model. Participation 30 and Dow Jones Islamic Market Turkey Indexes, was carried out analysis using daily closing values between 15.05.2013 and 05.15.2020 date. The long memory parameter was found to be statistically significant and it has been identified that the two index return series exhibit a long memory feature, albeit a weak one. Having a long memory feature means that the Efficient Market Hypothesis is not valid for both indices. In addition the asymmetry parameter γ, has been determined as meaningful and positive for both indices. This indicates that negative information shocks are more dominant than positive information shocks on volatility.

___

  • Abbes, M. Boujelbe`ne (2012), “Risk and Return of Islamic and Conventional Indices”, Int J Euro-Mediter Stud, 5, 1, s. 1-23.
  • Álvarez-Díaz, Marcos, Hammoudeh, Shawkat ve Gupta, Rangan (2014), “Detecting Predictable Non-linear Dynamics in Dow Jones Islamic Market and Dow Jones Industrial Average Indices Using Nonparametric Regressions”, The North American Journal of Economics and Finance, 29, s. 22-35.
  • Bollerslev, Tim (1986), “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”, Journal of Econometrics, 31, 3, s. 307-327.
  • Brealey, R., A., Myers, S. C. ve Marcus, A. J. (2001), İşletme Finansının Temelleri, Çev: Ü. Bozkurt, T. Arıkan, H. Doğukanlı, McGraw Hill-Literatür Yayınları, İstanbul, Türkiye.
  • Brooks, C. (2008), Introductory Econometrics for Finance, Second Edition, Cambrıdge University Press, New York, Amerika Birleşik Devletleri.
  • Buğan, M. F. (2019), İslami Hisse Senedi Piyasası, Nobel Bilimsel Eserler, Ankara, Türkiye.
  • Buğan, M. Fatih, Çevik, E. İsmail ve Kırcı Çevik, Nükhet (2019), “Katılım 30 Endeksi İçin Zayıf Formda Etkin Pi-yasa Hipotezinin ARFIMA-FIEGARCH Model ile Analizi” Iğdır Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5, 1, s. 219-241.
  • Çil Yavuz, N. (2015), Finansal Ekonometri, Der Yayınları, İstanbul, Türkiye.
  • Değirmenci, Nurdan ve Abdioğlu, Zehra (2017), “Finansal Piyasalar Arasındaki Oynaklık Yayılımı”, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 54, s. 104-125.
  • Ding Zhuanxin, Granger Clive W. J. ve Engle Robert F. (1993), “A Long Memory Property Of Stock Market Returns And A New Model”, Journal of Empirical Finance, 1, 1, s. 83–106.
  • Engle, Robert F. (1982), “Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation”, Econometrica, 50, 4, s. 987-1007.
  • Fama, Eugen. F. (1970), “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Works”, The Journal of Finance, 25, 2, s. 383–417.
  • Güçlü, Fatih (2020a), “İslami ve Konvansiyonel Hisse Senedi Piyasaları Arasında Ortalama ve Varyansta Nedensellik İlişkisi: A.B.D., İngiltere, Malezya ve Türkiye Örneği”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 11, 1, s. 23-40.
  • Güçlü, Fatih (2020b), “İslami ve Konvansiyonel Hisse Senedi Endekslerinin Oynaklıkları Üzerine Bir İnceleme”, MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9, 2, s. 1070-1088.
  • Hassan, M. Kabir (2001), “Risk, Return and Volatility of Faith-based Investing: The Case of the Dow Jones Islamic Index”, the Fifth Harvard University Forum on Islamic Finance: Islamic Finance: Dynamics and Development Cambridge, Massachusetts. Center for Middle Eastern Studies, Harvard University, s. 43-67.
  • Ho, Catherine S. F., Abd Rahman, N. A., Yusuf, N. H. M. ve Zamzamin, Z. (2014), “Performance of Global Islamic Versus Conventional Share İndices: International Evidence”, Pacific-Basin Finance Journal, 28 (C), s. 110-121.
  • Jawadi, Fredj, Jawadi, Nabila ve Idi Cheffou, Abdoulkarim (2015), “Are Islamic Stock Markets Efficient? A Time-Series Analysis”, Applied Economics, 47, 16, s. 1686-1697.
  • Kabbani, A. Latif, (2016), “ Efficiency of Bursa Malaysia: Analysing Islamic Indices and Their Counterparties”, Yüksek lisans Tezi, Universidade Católica Portuguesa, Porto.
  • Kayalıdere, K. (2013), Volatilite Tahmin Modelleri ve Performanslarının Ölçümü: Hisse Senedi Piyasalarında Bir Uygulama, Gazi Kitabevi, Ankara, Türkiye.
  • Listyaningsih, Erna ve Krishnamurti, Chandrasekhar (2016), “How is The Volatility of Jakarta Islamic Index Stocks?” Jurnal Bisnis & Manajemen, 17, 2, s. 109-122.
  • Sakarya, Şakir, Zeren, Feyyaz ve Akkuş, H. Tunahan (2018), “Zayıf Formda Piyasa Etkinliğinin Katılım Endekslerinde Test Edilmesi: Türkiye Üzerine Bir Uygulama”, AKÜ İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20, 1, s. 101-113.
  • Savaşan, Fatih, Yardımcıoğlu, Fatih ve Beşel, Furkan (2015), “The Effect of Exogenous Shocks on Participation Index of Borsa Istanbul: Permanent or Temporary?”, Uluslararası İslam Ekonomisi ve Finansı Araştırmaları Dergisi, 1, 1, s. 81-92.
  • Seçme, Oğuz, Aksoy, Mine ve Uysal, Özgür (2016), “Katılım Endeksi Getiri, Performans ve Oynaklığının Karşılaştırmalı Analizi”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 72, s. 107-128.
  • Şarkaya İçellioğlu, Cansu (2018), “Sermaye Piyasalarında İslami Endeksler Ve Geleneksel Endeksler Arasındaki İlişkiler: Katılım 30 Endeksi Ve BİST 100 Endeksi”, C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19, 2, s. 132-144.
  • Şensoy, Ahmet, Aras, Güler ve Hacıhasanoğlu, Erk (2015), “Predictability Dynamics of Islamic and Conventional Equity Markets”, North American Journal of Economics and Finance, 31 (C), s. 222-248.
  • Tayefi, Maryam ve Ramanathan, T. V. (2012), “An Overview of FIGARCH and Related Time Series Models”, Austrian Journal Of Statistics, 41, 3, s. 175-196.
  • Tse, Yiu K. (1998), “The Conditional Heteroscedasticity Of The Yen-Dollar Exchange Rate”, Journal Of Applied Econometrics, 13, 1, s. 49-55.
  • Yazıcı, Resül (2016), “Finansal Krizlerin Önlenmesinde Katılım Bankacılığı Sisteminin Rolü Üzerine Bir Değerlendirme”, Sakarya İktisat Dergisi, 5, 1, s. 59-82.