Döviz kuru ve pay piyasası getiri oynaklığının modellemesi ve yayılımı

Abstract

Günümüzde yatırım kararı alan yatırımcılar için önemli faktörlerden biri de fiyatlardaki oynaklıklardır. Finansal piyasalardaki varlıkların fiyatlarında oluşan artış ya da azalışlar o piyasada volatilite kavramının karşılığını oluşturmaktadır. Yatırımcılar ve kurumlar için volatilitenin önceden öngörülebilmesi ve modellenebilmesi önem arz etmektedir. Volatilite, piyasaya etki eden olumlu veya olumsuz haberler sonucu ortaya çıkabileceği gibi siyasi olaylar ve ekonomik gelişmelerden de etkilenmektedir. Küreselleşme sonucu piyasaların birbirleri ile etkileşimleri yani bir piyasadaki volatilitenin herhangi bir piyasayı olumlu ya da olumsuz etkilemesi volatilite yayılımını meydana getirmektedir. Volatilite yayılımının araştırılması, yatırım kararları alınırken belirsizlik ve risk düzeyinin tahmin edilmesinde yardımcı olmaktadır. Bu çalışmada, 2000-2019 dönemi için haftalık veriler kullanılarak, döviz kurları ve BIST100 endeks getiri serilerinin volatilite modellemesini yapmak ve döviz kurları ile BIST100 endeksi getirisi arasındaki volatilite yayılımını ortaya çıkartmak amaçlanmaktadır. Bundan dolayı araştırmada ilk olarak döviz kurları ve BIST100 endeksinin volatilite yapısı ARCH-GARCH modelleri ile belirlenmiş, aralarındaki volatilite yayılımı ise Multi-GARCH modeller ile incelenmiştir. Elde edilen bulgular USD ve EURO döviz kurlarından BIST100 endeksine negatif yönlü volatilite yayılımının olduğunu ve USD döviz kurundan EURO döviz kuruna ise pozitif yönlü volatilite yayılımının olduğunu ortaya koymuştur.

Nowadays, the most important factor for investors making investment decisions is the volatility in prices. Increases or decreases in the prices of assets in financial markets constitute the equivalent of volatility concept in that stock market. It is important for investors and institutions to be able to predict and modeling volatility in advance. Volatility may occur as a result of positive or negative news affecting the market, as well as influenced by political events and economic developments. The interaction of stock markets with each other as a result of globalization, that is, volatility spillover in a stock market positively or negatively affects the other stock market. Investigating the volatility spillover helps to predict the level of uncertainty and risk when making investment decisions. In this study, it is aimed to model volatility for exchange rates and BIST100 index return series and to reveal the volatility spillover between exchange rates and return of BIST100 using 2000-2019 weekly data. Therefore, the exchange rates and the volatility structure of the BIST100 index were firstly determined by ARCH-GARCH models and then the volatility spillover among them was determined by Multi-GARCH models. The findings revealed that there is a negative volatility spread from the USD and EURO exchange rates to the BIST100 index and a positive volatility spillover from the USD exchange rate to the EURO exchange rate.