Emtia fiyatları ve tanınmış bazı endekslerin BİST 100 endeksi üzerine etkisi

Abstract

Bu çalışmanın amacı; altın, petrol, bakır, buğday ve pamuk ile S&P 500, Nikkei 225, FTSE 100 endekslerinin BIST 100 Endeksi üzerine etkisini Ocak 1992 ve Aralık 2011 yılları arasında kalan dönem için belirlemektir. Uygulamada kullanılan veri seti 1992 yılının Ocak ayından başlayarak 2011 yılının Aralık ayı sonuna kadar olan aylık ortalama spot piyasa verilerinden oluşmakta olup 240 adettir. Dört model oluşturularak bağımlı değişken tüm modellerde `nominal` ölçekte değerlendirilirken, bağımsız değişkenler birinci modelde `oran` ölçeğinde, ikinci modelde `nominal` ölçekte değerlendirilmiştir. Üçüncü modelde bağımsız değişkenler gecikmeli olarak `oran` ölçeğinde, dördüncü modelde ise bağımsız değişkenler yine gecikmeli olarak `nominal` ölçekte değerlendirilmiştir.Yapılan değerlendirmeler sonucunda; kurulan dört model içinde en başarılı sınıflandırma, toplamda %75 doğru sınıflandırma oranıyla bağımlı ve bağımsız değişkenlerin `nominal` ölçekte değerlendirildiği Model-2'de olmuştur. Model-2 'nin belirgin başarısı, yükselişlerin tahminindeki doğru sınıflama oranının diğer modellerin gerisinde olmasına rağmen düşüşlerin tahmininde doğru sınıflama oranının diğer modellerden açık ara önde olmasıdır.Yapılan çalışma ile elde edilen bulgulara dayanarak lojistik regresyon tekniğinin BIST 100 Endeksinin yönünün tahmininde kullanılabilineceği; ancak, bağımsız değişkenlerin seçiminde mutlaka Türkiye'ye özgü finansal değişkenlere yer verilmesi gerektiği sonucuna ulaşılmıştır.

The aim of this study is to determine the effects of gold, petroleum, copper, wheat and cotton with S&P 500, Nikkei 225, FTSE 100 indexes on the index of BIST 100, during the period between January 1992 and December 2011. The data set used in research starts from January 1992 and is composed of monthly average spot market data, which is 240 parts. As four models are created and evaluated in `nominal` scale for dependent variable in all models, independent variables are evaluated in `ratio` scale in the first model and in `nominal` scale in the second model. The evaluation of independent variables in the third model are delayed in `ratio` scale, and the evaluation of independent variables in the fourth model is delayed in `nominal` scale. As a result of evaluations realized; the most successful classification in the four models created is Model-2 with 75% correct classification in which the dependent and independent variables are evaluated in `nominal` scale. Model-2 gives the best estimates for decreases among the four models, although its estimates for increases are the worst.It has been concluded that, in accordance with the completed research results, logistics regression techniques may be used in the estimation of BIST 100 Index direction; however in the selection of independent variables, the financial variables unique to Turkey must be included.