TÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ

Transkript

1 TÜRKİYE DE FAİZ, DÖVİZ VE BORSA: FİYAT VE OYNAKLIK YAYILMA ETKİLERİ Doç. Dr. Macide Çiçek Dumlupınar Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Öze Bu çalışmada Türkiye de devle iç borçlanma seneleri, döviz ve hisse senedi piyasaları arasındaki fiya ve oynaklık yayılma ekileri Çok Değişkenli EGARCH Modeline dayanarak incelenmişir. Ulaşılan ampirik sonuçlar şöyledir: (i) Devle iç borçlanma seneleri ve hisse senedi piyasalarından döviz piyasasına doğru anlamlı fiya yayılma ekisi mevcuur, faka döviz piyasasından diğer iki piyasaya doğru fiya yayılma ekisinin bulunduğuna dair bir kanı bulunamamışır, (ii) Devle iç borçlanma seneleri ve hisse senedi piyasaları arasında çif yönlü fiya yayılma ekisi bulunmakadır, (iii) Sonuçlar hisse senedi ve döviz piyasalarından devle iç borçlanma seneleri piyasasına doğru anlamlı oynaklık yayılması ve asimerik ekiler bulunduğunu gösermekedir, faka devle iç borçlanma seneleri piyasasından diğer ikisine doğru anlamlı bir oynaklık yayılması bulunmamakadır, (iv) Hisse senedi ve döviz piyasaları arasındaki oynaklık yayılması ekisi çif yönlüdür, (v) Kaldıraç ekisi üm piyasalar için yüksek derecede anlamlıdır, (vi) Oynaklık şokları hisse senedi ve döviz piyasalarında son derece kalıcı, faka devle iç borçlanma seneleri piyasasında kalıcı değildir, (vi) Bu çalışmanın sonuçları, ayrıca, üç piyasa arasında uzun dönemde bir ilişki olmadığını da gösermişir. Anahar Kelimeler: Finansal piyasalar, fiya ve oynaklık (volailie) yayılma/ aşma ekileri, EGARCH Modeli, Türkiye. Ineres Raes, Foreign Exchange Raes and Sock Prices in Turkey: Price and Volailiy Spillover Effecs Absrac This paper analyses iner-marke price and volailiy spillover effecs among Turkish governmen deb securiies, foreign exchange and sock markes based on Mulivariae EGARCH Model. The empirical resuls show he followings: (i) There are significan price spillovers from boh governmen deb securiies and sock markes o foreign exchange marke bu here is no evidence of he price spillover effec from foreign exchange marke o he oher markes, (ii) There exiss a bidirecional price spillover beween governmen deb securiies marke and sock marke, (iii) The resuls poin ou significan volailiy spillovers and asymmeric effecs from boh sock and foreign exchange markes o governmen deb securiies marke bu here are no significan volailiy spillovers from governmen deb securiies marke o he ohers, (iv) The volailiy spillover effec beween sock marke and foreign exchange marke is bidirecional, (v) Leverage effec is highly significan for all markes, (vi) Volailiy shocks are highly persisen in he sock and foreign ecxhange markes, bu no in he governmen deb securiies marke, (v) The findings of his sudy also show ha here is no long run relaionship among hree markes. Keywords: Financial markes, price and volailiy spillover effecs, EGARCH Model, Turkey.

2 2 Ankara Üniversiesi SBF Dergisi 65-2 Türkiye de Faiz, Döviz ve Borsa: Fiya ve Oynaklık Yayılma Ekileri Giriş Oynaklık (volailie) ile ne anlaılmak isenir? Oynaklık kelimesinin sözlük anımları bazı çağrışımlar yapmakadır. Sık ve geniş çaplı değişme eğilimi, isikrarsızlık, aniden değişme, ani değişme özelliği ya da eğilimi, ahmin edilememe ve kararsızlık (fickle) gibi Oynaklığın bu çeşili anımlarının da öesinde, onunla bağlanılı, bazen eş anlamlı olarak uulan, bazen de uzanılı olarak görülen, örneğin kriz, risk, kırılganlık, hassasiye gibi erimlerin kullanılmasından kaynaklanan bir anlam karmaşası mevcuur. Oynaklığın iki emel anlamı, değişkenlik ve belirsizlik ir. Değişkenlik üm harekelere, belirsizlik bilinmeyen harekelere işare eder (Wolf, 2004). Oynaklık yayılması/aşması (volailiy spillover) ise, bir piyasadaki bir şokun diğer piyasalardaki oynaklığı arırmasıdır. Günümüzde sermaye harekelerinin serbesleşirilmesi, hisse senedi piyasalarının uluslararasına açılması, dev yabancı yaırımlar gibi fakörler piyasaların karşılıklı olarak bağımlı hale gelmesine ve piyasalar arasında oynaklık yayılmalarına yol açmışır. Finansal piyasalarda fiyalar genellikle birden fazla piyasada akif olarak yaırım yapan yaırımcıların porföy kararlarından ekilenir. Bu kararlar da genellikle piyasa içinde ve piyasalar arasında piyasa fiyaı oynaklık yayılmasıyla sonuçlanan sürekli bir bilgi akışından ekilenir. Uluslararası porföy çeşilendirmesinde önemli bir konu, bir piyasadaki şokların başka piyasalardaki geiri ve oynaklığı ekileyip ekilemediği ya da bu piyasalara yayılıp yayılmadığıdır. Küresel ekonomiyle giikçe daha hızlı büünleşen Türkiye gibi gelişmeke olan bir ekonomide, devle iç borçlanma seneleri (DİBS) piyasası, döviz piyasası ve hisse senedi piyasası olmak üzere, üç finansal piyasa 2

3 Macide Çiçek Türkiye de Faiz, Döviz ve Borsa: Fiya ve Oynaklık Yayılma Ekileri 3 arasındaki bilgi akarımı ve bu piyasaların birbirleriyle büünleşme derecesi gibi konuları kavramada fayda sağlayacak olan fiya ve oynaklık yayılma ekilerini araşırmak, bu çalışmanın emel amacıdır. Piyasalar arası oynaklığın araşırılması menkul kıymelerin fiyalandırılması, icare ve risken korunma sraejileri, düzenleyici poliikalar, para poliikasının ekinliği ve finansal isikrar gibi konular açısından önem aşımakadır. Finansal piyasaların fiya belirlenme sürecinde serbes piyasa mekanizması içinde daha iyi çalışığı ve daha ekin bilgi kapsadığı bakış açısından harekele, Froo/Perold (1990) finansal oynaklıka bir arışın arzu edilir olabileceğini belirmekedir. Yine, Ebrahim (2000) arafından da belirildiği gibi, yayılma ekilerinin varlığı piyasa ekinliğinde başarı anlamına gelmekedir. Burada piyasa ekinliği, haberlerin çabuk ve ekin bir şekilde fiyalara yansıdığına işare emekedir. Buna göre, önceki gün oluşan bir bilgi bugünün fiyalarını açıklamaka anlamlı olabilecekir. Ancak, piyasalar arasındaki oynaklık yayılması bir piyasadaki büyük bir şokun başka bir piyasadaki isikrarı bozmasıyla sonuçlanabilir. Bu nedenle, para poliikası açısından piyasalar arasında şokların bulaşma şeklini anlamak, bu şokların kalıcılığını ve zaman içindeki ekilerinin büyüklüğünü belirlemede kriik önem aşır. Poliika yapıcıların şokların piyasalar arası ve piyasa içi ekilerinin derinlik ve süresini ölçme ve değerlendirme yeeneği, zamanında ve ekin bir para poliikası uygulamasına yardım edebilir (Ebrahim, 2000). Finansal isikrar açısından bakılırsa, çeşili piyasa fiyaları arasındaki karşılıklı ilişkileri anlamanın önemli bir yanı daha oraya çıkar. Bu karşılıklı ilişkilerin karmaşıklığı sisemik finansal isikrarsızlığın poansiyel bir kaynağını emsil eder. Bu kapsamda piyasalarda geirilerde görülen oynaklığın bağlanılarının kavranması, piyasa içi ya da piyasalar arasında bulaşan şoklardan doğan piyasa risklerinden koruyacak unsurlara izin veren ya da eşvik eden ekin mekanizmaların uygulanmasını kolaylaşırabilir. Bu çalışmanın akışı şu şekilde düzenlenmişir: İkinci bölümde konuyla ilgili bir lieraür araması sunulmuşur. Üçüncü bölümde kullanılan veriler anımlanmış, verilerin durağanlık ve eşbüünleşme özellikleri incelenmiş ve çok değişkenli EGARCH Modelinin kullanılabilirliğine karar vermede yardımcı olan anısal (diagnosic) konroller yapılmışır. (G)ARCH modelleri ailesi finansal analizlerde yayılma ekilerini çerçeveleyebilme olanağı sağlamakadır. İşe bu aileden biri olan EGARCH Modeli dördüncü bölümde anıılırken, beşinci bölümde ampirik sonuçlar verilmiş ve yorumlanmışır. Alıncı bölümde ise, sonuçlar özelenmekedir. 3

4 4 Ankara Üniversiesi SBF Dergisi Lieraür Döviz, hisse senedi ve ahvil-bono piyasaları arasındaki karşılıklı ilişkiler 1990 ların başından iibaren araşırmacı ve akademisyenlerin dikkaini çok çekmişir. Son yıllarda finansal isikrar konusuna ilginin armasıyla birlike, oynaklığın dinamik modellemesi üzerine önemli bir çaba harcanmış ve finansal seriler arasındaki oynaklık yayılma ekisini inceleyen çalışmalar önemli bir alan olarak kabul görmüşür. Lieraürde hisse senedi piyasası oynaklığının davranışı Engle nin (1982) öncülüğünde ve daha sonra Bollerslev (1986), Nelson (1991) ve diğer yazarlarla birlike daha ileriye göürülerek, ARCH-GARCH çaısı kullanımıyla geniş bir şekilde incelenmişir. Oynaklık yayılması konusundaki çalışmaların hisse senedi piyasasıyla sınırlı kalmadığı, benzer eslerin döviz, naki piyasası ve vadeli piyasalara da uygulandığı görülmekedir. (G)ARCH modelleri çeşili varlıklar veya ülkeler arasında oynaklık yayılma ekisinin incelenmesinde kullanılmakadır. Bu çalışmada yur içi çeşili piyasalar arasındaki fiya ve oynaklık yayılması konusu incelendiği için, konu dışına çıkmamak adına, çeşili ülke piyasaları arasında görülen uluslararası oynaklık yayılması üzerine lieraüre yer verilmemişir. Çeşili varlıklar arasındaki oynaklık ilişkilerini inceleyen çalışmalardan biri olan Flemming vd. (1998) ABD hisse senedi, para ve ahvil piyasaları arasında döneminde oynaklık ilişkilerinin güçlü olduğunu bulmuşlardır. Yazarlar çalışmalarında rasyonel beklenilere dayalı üç ane iki değişkenli model oluşurmuş ve GMM kullanmışlardır. Yine, benzer sonuca varan Darbar/Deb (1999) ABD mal, döviz, ahvil ve hisse senedi piyasaları arasındaki oynaklık ilişkilerini iki değişkenli GARCH modelleri gelişirerek, dönemine ai günlük veriler kullanarak araşırmış ve hisse senedi ile ahvil, ahvil ile döviz ve döviz ile mal piyasaları arasında oynaklık yayılması bulunduğuna dair kanılar elde emişlerdir. Yazarlar 1987 yılında hisse senedi piyasasındaki fiyaların ani düşüşünden sonra, döviz kuru ile faiz oranları arasında ve döviz kuru ile hisse senedi fiyaları arasındaki koşullu korelasyonun kalıcı bir şekilde azalma eğilimi göserdiğini de bulmuşlardır. So (2001) ise, faiz oranı ile ABD dolar kuru arasındaki oynaklık yayılma ekisini EGARCH modeliyle araşırmışır. Bu çalışmanın sonucuna göre, faiz oranı harekelerinin döviz kuru harekeleri üzerinde poziif ekisi olmasına karşılık, döviz kurlarındaki harekeler faiz oranlarındaki harekeleri açıklamamakadır. Çalışmanın kanıları iki piyasa arasında oynaklık yayılması bulunmakla birlike, bu iki piyasanın yalnızca kısa dönemde dinamik ekileşime sahip olduğunu gösermişir. Ayrıca, çalışmada oynaklık yayılması varlığının bu iki ekonomik 4

5 Macide Çiçek Türkiye de Faiz, Döviz ve Borsa: Fiya ve Oynaklık Yayılma Ekileri 5 değişken arasındaki ilişkinin doğrusal olmasının gerekli olmadığına işare eiği de belirilmişir. Kanas (2000) ve Yang/Doong (2004) hisse senedi geirileri ile döviz kuru değişimleri arasındaki oynaklık yayılma ekisini araşırmışır. Kanas (2000) alı sanayileşmiş ülkeyi (ABD, İngilere, Japonya, Almanya, Fransa ve Kanada) göz önüne alarak, hisse senedi fiyaları ile döviz kurları arasında eşbüünleşme olduğu, Almanya dışındaki üm ülkelerde hisse senedi geirilerinden döviz kuru değişimlerine doğru bir yayılma bulunduğu, bu yayılmanın simerik bir yapıya sahip olduğu, hiçbir ülkede döviz kuru değişimlerinden hisse senedi geirilerine doğru oynaklık yayılmasının anlamlı olmadığı, bu ülkelerde EGARCH filreli hisse senedi geirileri ile döviz kuru değişimleri arasındaki korelasyon kasayısının negaif ve anlamlı olduğu gibi sonuçlara varmışır. Yang/Doong (2004) G-7 ülkeleri için hisse senedi ve döviz piyasaları arasındaki arimeik oralama (mean) ve oynaklık akarım mekanizmasının doğasını incelemişir. Çalışmanın ampirik sonuçlarına göre, Fransa, İalya, Japonya ve ABD de hisse senedi piyasasından döviz piyasasına doğru anlamlı asimerik oynaklık yayılmaları bulunmakadır. Yazarlar hisse senedi fiya harekelerinin gelecekeki döviz kuru harekelerini ekilediğini, ancak döviz kurlarındaki değişmelerin gelecekeki hisse senedi fiya değişmeleri üzerinde daha az doğrudan ekisi olduğunu gösermişir. Kanas (2000) ve Yang/Doong (2004) özellikle yerli para birimi üzerine yoğunlaşmış ve yabancı para birimlerinden yur içi hisse senedi piyasasına yayılmalar kapsamında konuyu incelememişir. Hisse senedi geirileri ile döviz kurları arasındaki eş-zamanlı ilişkiye odaklanan diğer ampirik çalışmalar arasında Aggarwall (1981) ABD hisse senedi fiyalarındaki değişim ile efekif ABD doları kuru arasında dönemi için poziif korelasyon bulmuşur. Soenen/Hennigar (1988) ise, aynı piyasaları faka farklı bir dönemi ( ) inceleyerek am ersine güçlü bir negaif korelasyon bulmuşur. Ma/Kao (1990) bu farklı çıkan korelasyonlara açıklama geirmeye çalışarak, alı sanayileşmiş ekonomide para değerindeki değişmelerin hisse senedi fiyaları üzerindeki ekisini araşırmışır. Yazarların ulaşığı sonuçlar paranın değer kazanmasının hisse senedi piyasası üzerinde ihracaağırlıklı bir ekonomide negaif eki yapığına, ihala-ağırlıklı bir ekonomide ise hisse senedi fiyalarını arırdığına işare emişir. Bodar/Reding (2001) iki değişkenli bir GARCH modeli kullanarak, döviz kuru dalgalanmalarının sanayi sekörü hisse senelerinin koşullu oralama, varyans ve korelasyonu üzerinde anlamlı eki yapıp yapmadığını araşırmışır dönemine ai hafalık veri kullanılan çalışmada beş Avrupa ülkesindeki yedi endüsri seçilmişir. Çalışmada döviz kurlarının beklenen hisse senedi geirileri ve oynaklıkları üzerinde anlamlı bir eki yapığı, faka bu ekinin oldukça küçük olduğu bulunmuşur. Çalışma ayrıca, döviz kuru yayılma ekisinin döviz kuru 5

6 6 Ankara Üniversiesi SBF Dergisi 65-2 rejiminden, döviz kuru şoklarının büyüklük ve yönünden ekilendiğini gösermişir. Kim/Moon (1998) Kore için Eki-Tepki Analizi ve Varyans Ayrışırması Yönemini kullanarak ahvil, döviz ve hisse senedi piyasalarında menkul kıyme geirileri ve bunların oynaklıkları arasındaki ilişkileri analiz emişir. Hafalık ve dönemine ai verilerin kullanıldığı çalışmada söz konusu değişkenlerin oynaklık serileri ek değişkenli GARCH modelleriyle elde edilmişir. Yazarlar hisse senedi geirilerindeki bir arışın döviz kuru ve faiz oranı oynaklığını azalığını ve döviz kuru oynaklığının döviz kuru geirileri üzerinde önemli bir ekisi olduğunu gösermişlerdir den 2000 yılına kadar Kore de yaşanan finansal çalkanı sürecini kapsayan bir çalışma olan Fang/Miller (2002) para birimindeki günlük değer kayıplarının hisse senedi geirileri üzerindeki ekilerini araşırmışır. Çalışmanın bulguları döviz kurundaki değer kaybının hisse senedi piyasasının performansını üç farklı kanal aracılığıyla ekilediğini gösermişir. Bulgulara göre, döviz kurundaki değer kaybı düzeyi hisse senedi geirilerini negaif bir şekilde, döviz kuru değer kaybı oynaklığı hisse senedi geirilerini poziif bir şekilde ekilemeke ve hisse senedi geiri oynaklığı döviz kuru değer kaybı oynaklığına epki gösermekedir. Çalışma, küçük-açık hisse senedi piyasalarının döviz kuru harekelerine karşı hassas olduğuna işare emekedir. Oysa, Kore de won/dolar döviz kuru oynaklığının ahvil ve hisse senedi oynaklığından ekilenip ekilenmediğini araşıran Kim in 2001 yılı çalışmasında para krizinden önce anlamlı ilişkilere raslanmamışır. Yine, aynı ülke için yapılan Lee/Chung (1999) çalışmasında dönemi için faiz oranı, döviz kuru ve yabancı sermaye girişleri arasında oynaklık yayılması araşırılmışır. Granger Nedensellik Tesinin kullanıldığı bu çalışmada kriz sonrası dönemde faiz oranı ve döviz kuru oynaklığının yabancı sermaye girişlerinde oynaklığa yol açığı ve oynaklık yayılmasının anlamlı olduğu bulunmuşur. Yoon/Kang (2007) Kore de ahvil, döviz ve hisse senedi piyasaları arasındaki oynaklık yayılma ekisini kriz öncesi ve sonrası dönemler için araşırdıkları çalışmalarında oralama oynaklık yayılma düzeyinin krizden sonra ciddi ölçüde daha yüksek olduğunu, piyasaların üçünde de oynaklığın ani yükselişlerden sonra gecikmeden oralama seviyelerine geri döndüğünü ve hisse senedi piyasasının piyasalar arası oynaklık yayılmasında lider rolü oynadığını bulmuşur. Ape (2001) ise, Hindisan da dönemine ai günlük verilerle hisse senedi ve nominal döviz kuru oynaklığı arasındaki ilişkiyi incelemiş ve döviz piyasasından hisse senedi piyasasına doğru bir oynaklık yayılması bulunduğu, faka bunun am ersinin geçerli olmadığı sonucuna varmışır. Pakisan üzerine bir çalışma yapan Quayyum/Kemal (2004) yine hisse senedi piyasası ile döviz piyasası arasındaki oynaklık yayılması iki değişkenli 6

7 Macide Çiçek Türkiye de Faiz, Döviz ve Borsa: Fiya ve Oynaklık Yayılma Ekileri 7 EGARCH modeli aracılığıyla incelemişir. Yazarlar bir piyasadaki geirilerin diğer piyasadaki oynaklıkan ekilendiğini, hisse senedi piyasası geirilerinin döviz piyasası oynaklığına olduğu kadar, döviz piyasası geirilerine karşı da hassas olduğunu bulmuş ve piyasaların karşılıklı olarak bağlanılı oldukları sonucuna varmışır. Beer/Hebein (2008) ise, gelişmiş ve gelişmeke olan ekonomiler ayrımı yaparak hisse senedi fiyaları ile döviz kurları arasındaki ilişkiyi oraya çıkarmak için EGARCH modelini kullanmışır. İncelenen ülkeler arasında birinci grupa G-8 ülkelerinden Kanada, Japonya, İngilere, ABD, ikinci grupa gelişmeke olan Asya ekonomilerinden Hong Kong, Singapur, Güney Kore, Hindisan ve Filipinler bulunmakadır. Çalışmada Kanada, Japonya, ABD ve Hindisan için döviz piyasasından hisse senedi piyasasına doğru poziif anlamlı fiya yayılma ekilerinin bulunduğu göserilmişir. Ayrıca çalışmada gelişmiş ekonomilerde döviz ve hisse senedi piyasalarında oynaklık kalıcılığının bulunmadığına, ancak gelişmeke olan ekonomilerde am ersine oynaklığın belirgin ve kalıcı olduğuna işare eden bulgular elde edilmişir. Mevcu araşırmaların genellikle hisse senedi ve döviz piyasaları arasında karşılıklı olarak geiri ve oynaklık bağımlılığı bulunduğunu deseklediği ve bu çalışmaların çoğunun gelişmiş piyasalara odaklandığı, gelişmeke olan piyasalarla ilgili çalışmaların da giderek arığı görülmekedir. Yerli lieraürde ise, Erdem vd. (2005) Türkiye de İsanbul Menkul Kıymeler Borsası nın çeşili hisse senedi fiya endeksleri ile döviz kuru, faiz oranı, enflasyon oranı, sanayi üreimi ve M1 para arzı gibi makro ekonomik değişkenler arasındaki oynaklık yayılmasını incelemişir. Ocak 1991-Ocak 2004 dönemini kapsayan, aylık verilerin ve EGARCH Modelinin kullanıldığı çalışmanın sonuçları arasında faiz oranlarından hizme endeksi dışındaki üm hisse senedi fiya endekslerine ve döviz kurlarından İMKB 100 ve sanayi endeksine doğru ek yönlü güçlü bir oynaklık yayılması bulunduğu yer almakadır. 2. Veriler Bu çalışmada Türkiye de DİBS, döviz ve hisse senedi piyasalarının fiya değişkenleri olarak sırasıyla, 2001 baz yıllı DİBS Genel Fiya Endeksi (DİBS), YTL/ABD Doları Nominal Döviz Saış Kuru (DÖVİZ) ve 1986 baz yıllı İMKB Ulusal 100 Endeksinin kapanış değerleri (BORSA) kullanılmışır. Birinci veri İMKB den, diğer ikisi TCMB den elde edilmişir. Tüm seriler iş günü bazında olup, 02 Ocak 2004 en 30 Nisan 2008 e kadar olan dönemi kapsamakadır. Örnek dönem söz konusu üç piyasa arasında dalgalı kur rejimi alında kısa dönem dinamik ilişkileri ve finansal piyasaların giderek aran büünleşmesini 7

8 8 Ankara Üniversiesi SBF Dergisi 65-2 oraya çıkarmayı sağlayacakır. Şuba 2001 de dalgalı kur rejimine geçiş, aran döviz kuru riski ve oynaklığı gibi yeni bir alanın haberini de vermişir. Bilindiği gibi, bir VAR modeli ahmin edilmeden önce değişkenlerin durağanlığının ve değişkenler arasındaki olası eşbüünleşme ilişkilerinin konrol edilmesi gerekir. Bu adım, değişkenlerin eşbüünleşmesi durumunda, oluşurulacak modelin kapsamında haa düzelme eriminin bulunması gerekiği için önem aşımakadır. Serilerin durağan olup olmadığının es edilmesinde kullanılan çok sayıda birim kök 8durağanlık) esi mevcuur. Örneğin, Gelişirilmiş Dickey-Fuller (ADF) Tesi, Phillips (1987) ve Phillips/Perron (1988) arafından gelişirilen Phillips-Perron (PP) Tesi bunlar arasındadır. Ancak, ADF Tesi yalnızca verinin homoskedasisie içerdiği, yani değişen varyans özelliği gösermediği kriik varsayımı alında ve ookorelasyon bulunmadığı durumda geçerlidir. Bunu düzelmek için, ADF Tesi gecikmeli birinci fark erimlerinin oraya konulmasını gerekirir ve bu da ihiyaç duyulan gecikme derecesi sorusunu oraya çıkarır. Alışılagelmiş faka faydalı olmayan bir şekilde avsiye edilen, yeerli gecikme uzunluğunun kapsama alınmasıdır. Tam aksine, PP Tesi haa eriminin homoskedasisie varsayımına ihiyaç duymaz (Phillips, 1987) ve ookorelasyon için paramerik-olmayan (non-parameric) düzelme kullanır. Sonuç olarak, PP Tesi haa erimlerinde hem serisel korelasyon hem de heeroskedasisie (değişen varyans) bulunması durumunda birim kök esi sonuçlarının güçlü olmasını sağlar. Bu çalışmada fiya serilerinin durağanlığını es emek için, serilerde ookorelasyon ve ARCH ekisi bulunması durumunda yüksek ookorelasyona ve heeroskedasisieye karşı güvenilir görüldüğü gerekçesiyle, PP Tesi ercih edilmişir. Tablo 1: PP Durağanlık ve Johansen Eşbüünleşme Tesi Sonuçları PANEL A: PP Durağanlık Tesi Trendsiz H 0 : ρ =0 Trendli -is. ρ -is. ρ LOGDİBS Δ LOGDİBS LOGDÖVİZ Δ LOGDÖVİZ

9 Macide Çiçek Türkiye de Faiz, Döviz ve Borsa: Fiya ve Oynaklık Yayılma Ekileri 9 LOGBORSA ΔLOGBORSA PANEL B: Johansen Eşbüünleşme Tesi H 0 r 0 r 1 r 2 İz İs İz (Trace) Tesi %5 Kriik Değer ρ Maksimum Özdeğer Tesi Maks. Özd. İs. %5 Kriik Değer ρ PANEL C: Modellere göre Eşbüünleşme İlişkilerinin Sayısı (%5 Kriik Seviyede) Veri Trendi Yok Yok Doğrusal Doğrusal Kuadraik Tes Tipi Sabisiz ve Trendsiz Sabili ve Trendsiz Sabili ve Trendsiz Sabili ve Trendli Sabili ve Trendli İz Tesi Maks. Özd. T Nolar: 1. ρ : Olasılık değeri. 2. H 0, boş hipoezdir: PP esinde serilerde birim kök olduğunu, Johansen eşbüünleşme esinde seriler arasında eşbüünleşme olmadığını gösermekedir. r, eşbüünleşme rankıdır. 3. İz İsaisiği ve Maksimum Özdeğer İsaisiği, eşbüünleşmenin es edilmesinde kullanılan Johansen es isaisikleridir. Bu çalışmadaki üm ahminler ve hesaplamalar Eviews 5.1 bilgisayar programında gerçekleşirilmişir. Tablo 1 in Panel A kısmında değişkenlerin logarimik değerleri için yapılan birim kök esi sonuçları verilmişir. Sonuçlar, üç değişkenin seviyelerinin rendsiz ya da rendli olarak durağan olmayıp, birinci farklarının durağan olduğunu gösermekedir. Seriler aynı dereceden büünleşmekedir ve I(1) dir. Bu nedenle birinci farkı alınmış serilerle çalışılmışır. Sayılar çok küçük olduğu için, 100 ile çarpılmışır. Yani, geiri serileri aşağıdaki (1) No.lu denklem kullanılarak hesaplanmışır: R i, = 100x log( Pi, / Pi, 1) (1) 9

10 10 Ankara Üniversiesi SBF Dergisi 65-2 Burada P i,, zamanında i piyasasının fiya düzeyidir (DİBS fiya endeksi için i = 1, döviz kuru için i = 2, hisse senedi fiyaları için i = 3 ). Şekil 1 de geiri serilerinin grafikleri sunulmuşur. Şekil 1: ΔLOGDİBS, ΔLOGDÖVİZ ve ΔLOGBORSA Değişkenlerinde Trend DİBS Geirileri Döviz Kuru Geirileri Borsa Geirileri Kaynak: Yazarın hesaplamaları. Serilerin durağanlık durumu ve büünleşme derecesi bu şekilde belirlendiken sonra, birim kök içermeleri nedeniyle, aralarında uzun dönemde 10

11 Macide Çiçek Türkiye de Faiz, Döviz ve Borsa: Fiya ve Oynaklık Yayılma Ekileri 11 eşbüünleşme ilişkisinin olup olmadığını anlamak için, Johansen (1988) arafından önerilen ve VAR (Vecor Auoregression) yaklaşımına dayanan Johansen Eşbüünleşme Tesi uygulanmışır. Johansen Eşbüünleşme Tesi sonuçları Tablo 1 in Panel B kısmında verilmişir. Tablodaki İz Tesi ve Maksimum Özdeğer Tesi sonuçları açıkça uzun dönemde üç değişken arasında eşbüünleşme ilişkisinin var olmadığını oraya koymakadır. Çünkü, eşbüünleşme olmadığı şeklindeki boş hipoez %5 kriik değerde reddedilememekedir. Üç değişkenin uzun dönemde orak bir harekei yokur ve değişkenlerin hiç biri diğerlerinin geçmiş değerleri baz alınarak ahmin edilememekedir. Böylece, modelde haa düzelme eriminin yer almasına gerek olmadığı anlaşılmakadır. Johansen Eşbüünleşme Tesi yapılmadan önce, VAR modelinin opimal gecikme sayısı çeşili bilgi krierlerine bakılarak, 3 şeklinde benimsenmişir. LR Tes İsaisiği, FPE (Final Predicion Error) İsaisiği, Akaike Bilgi Krieri ve Schwarz Krieri opimal gecikme sayısını 3 olarak, Hannan-Quinn Bilgi Krieri 4 olarak önermişir. VAR modeli ahmin edilirken, söz konusu krierler arafından önerilen gecikmeli erim sayısının sonuçların içsel bağını ve değişen varyans sorunu içermemesini sağlayıp sağlayamadığı konrol edilmişir. İçsel bağınının varlığını es emek için haa erimlerine uygulanan Breusch-Godfrey LM İsaisiğine bakılmış ve (olasılık: ) değerini alan bu isaisiğe göre, haa erimleri arasında serisel korelasyon yokur şeklindeki boş hipoez kabul edilmişir. Böylece, içsel bağını sorunu olmadığı anlaşılmışır. Değişen varyans sorunu olup olmadığını es emek için bakılan Whie Tesi Ki-Kare İsaisiği (olasılık: ) değerini alarak, modelde değişen varyans sorununun bulunduğunu gösermiş, ancak bu sorunun modelin yanlış kurgulanmasından değil, kullanılan serilerin özelliklerinden kaynaklandığı düşünülmüşür. Hisse senedi fiyaları, döviz kurları gibi finansal zaman serilerinde haa eriminin varyansının sabi olmadığı, dönemden döneme değişiği çeşili çalışmalar arafından belirilmekedir. Zaen bu çalışmanın asıl amacı, kısa dönem dinamik ilişkilere odaklıdır. Daha sonra, haa erimlerinin normal dağılıp dağılmadığını anlamak için Jarque-Bera Normalie Tes İsaisiğine bakılmış ve (olasılık: ) değerini olan bu isaisiğe göre, haa erimlerinin normal dağıldığını ileri süren boş hipoez reddedilmişir. Eşbüünleşme vekörlerinin maksimum olabilirlik ahmincisini fazla ekilememesi nedeniyle, haa erimlerinin normal dağılmama sorunu göz ardı edilmişir (Bkz. Gonzalo, 1994). Bu sonuçlara göre, oluşurulan VAR modelinin, içsel bağını dışında, gerekli varsayımların hepsini sağlayamadığı görülmüşür. Johansen Eşbüünleşme Tesi yapılmadan önce, olası eşbüünleşme ilişkileri çeşili modeller bazında da araşırılmış, faka hangi model seçilirse 11

12 12 Ankara Üniversiesi SBF Dergisi 65-2 seçilsin, değişkenler arasında İz Tesi sonuçlarına göre eşbüünleşme ilişkisi bulunmamışır. Burada yalnızca verilerde kuadraik rend olduğu varsayıldığında, sabiin ve rendin yer aldığı modelde Maksimum Özdeğer İsaisiği 1 ade eşbüünleşme ilişkisi olabileceğini gösermişir. Bu sonuçlar Tablo 1 in C Panelinde özelenmişir. Tablo 1 in B Panelinde verilen sonuçlar ise, Johansen in (1992) önerdiği şekilde, eşbüünleşme veköründe yalnızca sabi erimin yer aldığı ve seviyede deerminisik rendin bulunduğu varsayılan modelin sonuçlarıdır. Lieraürde hisse senedi geirilerinin dağılımının, normal dağılıma göre daha yüksek epe ve yayvan-kuyruk karakerli olduğu belgelenmişir. Hisse senedi geirilerini modellemek için çok sayıda dağılım önerilmeke ve kullanılmakadır. Bunlar arasında Engle (1982) ve Bollerslev (1986) arafından önerilen GARCH modelleri dağılımın yayvan-kuyruklu doğasını ve zaman içinde değişen oynaklığın varlığını yakalamada çekicidir. Ampirik kanılar GARCH modellerinin menkul kıyme geirilerinin dinamik davranışını modellemede kullanışlı olduğunu gösermekedir. 1 ARCH sınıfı modellerin uygulanmasından önce, piyasalardaki günlük geirilerin değişen varyans yapısına sahip olup olmadığının es edilmesi gerekmekedir. Tablo 2 bu amaca yönelik olarak, söz konusu geiri serilerinin isaisiksel özelliklerini raporlamakadır. Tabloya göre, oralama geiriler DİBS piyasası için poziif faka sıfırdan pek farklı değil iken, dövizin oralama geirisi negaif olmuş ve hisse seneleri en yüksek oralama geiriyi sağlamışır. En yüksek sandar sapma hisse senedi geirilerinde gözlenmeke, bunu döviz ve DİBS geirileri izlemekedir. Başka bir deyişle, oralama geirilere göre en yüksek dalgalanma hisse senedi geirilerinde gözlenmişir. Maksimum ve minimum değerler arasındaki fark, hisse senedi geirilerinde diğerlerine göre çok daha büyükür. Bu, hisse senedi piyasasının çok daha dalgalı olduğuna işare emekedir. Çarpıklık isaisiği, DİBS geirileri hariç olmak üzere, sıfır civarındadır. Bu, diğer iki piyasada geirilerin dağılımının simerik olduğunu gösermekedir. Basıklık isaisiğinin 3 ün üzerindeki ölçümü, üç değişkenin de normal dağılıma göre daha yayvan-kuyruklu bir dağılıma sahip olduğu anlamına gelmekedir. Basıklık isaisiği 3 ü geçiği zaman, dağılımın normal dağılıma göre lepokurik olduğu söylenmeke ve bu, geirilerin dağılımının aşırı (exreme) değerler içerebileceği anlamına gelmekedir. Tablodaki Jarque- Bera isaisiği %1 anlamlılık düzeyinde normal dağılımı reddemekedir. Geiri değişkenlerine ve geiri değişkenlerinin karesine uygulanan Ljung-Box isaisiği DİBS geirilerinde anlamlı doğrusal ve doğrusal olmayan serisel 1 Bu konuda bir lieraür araması için bkz. Bollerslev, Chou ve Kroner (1992). 12

13 Macide Çiçek Türkiye de Faiz, Döviz ve Borsa: Fiya ve Oynaklık Yayılma Ekileri 13 korelasyona işare emekedir. Doğrusal korelasyon, piyasa ekinsizliği ya da piyasa yapısının bazı ürleri yüzünden olabilir. Doğrusal olmayan korelasyon ise, oynaklık kümelenmesi (volailiy clusering) diye adlandırılan, büyük değişimlerin büyük değişimler arafından ve küçük değişimlerin küçük değişimler arafından izlenme eğiliminde olduğu bir davranış özelliğini ima emekedir. Bu özellik ooregresif koşullu heeroskedasisie modeliyle amin edici bir şekilde yakalanabilir. Finansal zaman serilerinin oynaklık kümelenmesi eğilimi aşıdığı yaygın bir gözlemdir. İlk defa Mandelbro (1963) ve Fama (1965) bu eğilime dair kanılar bulmuşur. Daha pek çok çalışmada benzer bulgular rapor edilmişir. Engle (1982) arafından ARCH ekisinin varlığını konrol emek için önerilen ARCH-LM esi sonuçlarına göre ise, DİBS ve döviz kuru geiri serilerinde 3 gecikme için %10 anlamlılık düzeyinde, hisse senedi geiri serilerinde 13 gecikme için yine %10 anlamlılık düzeyinde ARCH ya da GARCH ekisi mevcuur. Başka bir deyişle, ARCH ekisinin bulunmadığı şeklindeki boş hipoez reddedilmekedir. Tüm söz konusu eslerle yapılan bu ön hazırlık, geiri serilerinde bulunan ve zaman içinde değişen oynaklık özelliğini yakalamada bir GARCH modeli kullanımını önermekedir. Tablo 2: DİBS, Döviz Kuru ve Borsa Geirilerinin Tanısal İsaisikleri Δ LOGDİBS Δ LOGDÖVİZ ΔLOGBORSA Ar. Oralama Sandar Sapma Maksimum Minimum Çarpıklık Basıklık Jarque-Bera [0.00] [0.00] [0.00] Q(1) [0.855] [0.168] [0.177] Q(5) [0.391] [0.635] [0.810] Q(10) [0.091] [0.513] [0.555] Q(15) [0.229] [0.529] [0.606] Q(30) [0.358] [0.689] [0.447] Q 2 (1) [0.781] [0.921] [0.898] Q 2 (5) [0.000] [0.467] [0.406] Q 2 (10) [0.000] [0.626] [0.688] Q 2 (15) [0.000] [0.855] [0.842] Q 2 (30) [0.000] [0.855] [0.516] 13

14 14 Ankara Üniversiesi SBF Dergisi 65-2 ARCH-LM(3) [0.0936] [0.0978] [0.2831] ARCH-LM (13) [0.2035] [0.5025] [0.0743] Nolar: Köşeli paranez içindeki değerler ilgili es için olasılık değerini gösermekedir. Çarpıklık ve Basıklık es isaisikleri, geleneksel -isaisikleridir. Q(k) ve Q 2 (k), k serbeslik derecesinde ki-kare dağılımı izleyen serisel bağımsızlık boş hipoezi alında, geirilerin haa erimleri ve haa erimleri karesinin k. dereceden serisel korelasyon esini göseren Ljung-Box Tes İsaisiğidir. ARCH-LM Tesi, haa erimlerinin karesinin bağımlı değişkenin ahmini değerlerinin kareleri ile açıklandığı denkleme dayanan heeroskedasisie esidir. Denklemi şu şekildedir: ARCH ( p) uˆ = a0 + a1uˆ 1 + a2uˆ a puˆ p + v. Şekil 2 de ise, değişkenlerin oynaklık grafikleri verilmekedir. 2 Burada oynaklık, her bir değişken için ayrı ayrı oluşurulan ek değişkenli EGARCH Modelinden elde edilen, değişkenlerin değişim oranlarının koşullu varyansı olarak anımlanmışır. İncelenen dönemde en düşük oralama oynaklık düzeyi (0.12) DİBS fiyalarının değişim oranında görülmekedir. En yüksek oralama oynaklık düzeyi 3.08 ile hisse senedi geirilerinde yaşanmışır. Döviz kurlarının değişim oranının oralama oynaklık düzeyi ise 0.77 dir. Buradan hisse senedi fiyalarının değişim oranının koşullu varyansının, DİBS fiyalarının değişim oranının koşullu varyansından ka daha fazla olduğu anlaşılmakadır. 2 Grafikler, DİBS geirilerinin oynaklığı diğerlerine göre çok düşük seviyelerde kaldığından, aynı ölçeke çizilememişir. 14

15 Macide Çiçek Türkiye de Faiz, Döviz ve Borsa: Fiya ve Oynaklık Yayılma Ekileri 15 Şekil 2: ΔLOGDİBS, ΔLOGDÖVİZ ve ΔLOGBORSA Değişkenlerinin Oynaklığı DİBS Geirilerinin Volailiesi Döviz Kuru Geirilerinin Volailiesi Borsa Geirilerinin Volailiesi Kaynak: Yazarın hesaplamaları. 15

16 16 Ankara Üniversiesi SBF Dergisi Model Engle (1982) belli serilerde bazen oynaklığın yüksek, bazen düşük olduğu dönemler olduğunu fark emişir. Yazar bu oynaklık kümelenmesini zamana-bağlı koşullu varyans olarak görmüş ve böyle bir varsayımın üsesinden gelen ARCH modellemesini gelişirmiş ve uygulamışır. Ardından Bollerslev (1986) serilerin varyansının koşulsuz ve zaman koşullu bileşenlere ayrışırılmasına imkan veren GARCH modelini formüle emişir. Finansal piyasalarda oynaklık yayılmasının analizinde GARCH (p,q) modelleri kullanımının başarısını kanılayan çok sayıda analiz vardır. Lieraür finansal piyasalar üzerine çalışmalarda en ekin yolun bir GARCH (EGARCH) analizi olacağını gösermekedir. Bu eknikleri kullanmanın nedeni serilerin özelliklerinden kaynaklanmakadır. Önceki bölümde DİBS, döviz kuru ve borsa geiri serilerinin özellikleri, bu ür finansal zaman serilerinde görülen orak bir özellik olarak, üm serilerin yüksek derecede lepokurik olduğunu gösermişir. Yine, önceki bölümde söz konusu geiri serilerinin GARCH ekniğinin kullanımına imkan veren ipik dağılımları akip eiği belirlenmişir. Çalışmada önce Engle (1982) arafından oraya aılan ve Bollerslev (1986) arafından genelleşirilen GARCH modelleri ailesinden Bollerslev in (1986) GARCH (p,q) modelinin kullanılması düşünülmüşür. Ancak, bu sandar ARCH/GARCH modelleri oynaklık üzerinde poziif ve negaif haa erimlerinin simerik eki yapığını, yani köü ve iyi haberlerin oynaklık üzerinde aynı ekiyi yapığını varsaymaka ve bu yüzden, sıkça gözlemlenen asimerik ekiyi modellemek için uygun olmamakadır. Oysa, lieraürde fiya harekelerinin oynaklık ile negaif korelasyonlu olması, başka bir deyişle, negaif bir şokun (köü haberin) oynaklığı poziif bir şoka (iyi habere) göre daha fazla arırması olarak anımlanan kaldıraç ekisi nin varlığının araşırılması önerilmekedir. EGARCH modeli işe bu asimerik ekinin anlamlılığının araşırılmasına imkan anıdığı için ercih edilmişir. Nelson (1991) arafından gelişirilen Üsel GARCH (Exponenial GARCH) ya da kısaca EGARCH modeli, sandar ARCH/GARCH modellerindeki koşullu varyansa yüklenen simeri sorununun üsesinden gelmekedir. EGARCH modelinin koşullu varyansın poziif ve negaif şoklara asimerik bir şekilde epki vermesine imkan anıması avanajının yanında, üs alma nedeniyle koşullu varyans paramerelerinde negaif-olmama kısıının bulunmaması şeklinde belirilen ikinci bir avanajı daha vardır. Böylece, eğer oynaklık ile geiriler arasındaki ilişki negaif ise, koşullu varyans paramereleri negaif olabilecekir. Hamilon un (1994) çalışmasında özelenen eski araşırmaların önemli bir kısmı EGARCH kullanımını deseklemekedir. 16

17 Macide Çiçek Türkiye de Faiz, Döviz ve Borsa: Fiya ve Oynaklık Yayılma Ekileri 17 Asimerik ARCH ipi modeller arasında da yalnızca EGARCH modeli yokur. Glosen, Jagannahan ve Runkle ın (1993) GJR-GARCH ve Zakoian ın (1994) TGARCH (Thresold GARCH) modelleri de asimerik ekiyi araşırmak için kullanılabilir. Ancak, GJR-GARCH modeli, EGARCH modelinin aksine, koşullu varyansın negaif olmamasını sağlamak için paramere kısılamalarına gerek göserir. Bu çalışmada çeşili denemeler yapıldıkan sonra, daha yüksek isaisiksel anlamlılık düzeyleri vermesi nedeniyle, EGARCH modeli ercih edilmişir. Model uygunluğu ve paramere anlamlılığı açısından en iyi sonuçları ise, birinci dereceden EGARCH modeli (EGARCH (1,1)) vermişir. Yani, p (ARCH erimi) ve q (GARCH erimi) değerleri 1 e eşi olarak alınmışır. Daha yüksek dereceden olası EGARCH (1,2), EGARCH (2,2) gibi EGARCH modelleri de es edilmiş, ancak bunlar EGARCH (1,1) modeli kadar yüksek log olabilirlik oranı vermemişir. İleride Tablo 2 de verilen koşullu varyans denkleminin içindeki GARCH erimi kasayısının (β ) DİBS piyasası dışında %1 seviyede anlamlı olması da, haa eriminin heeroskedasisiesinin EGARCH (1,1) modeliyle yakalanabileceğini gösermişir. Nelson (1991) β < 1 olmasının birinci dereceden EGARCH modeli kullanımının uygunluğu için yeerli olduğunu gösermekedir. Yine, ileride görüleceği gibi, yapılan ARCH-LM Tesinin de isaisiksel olarak anlamsız hale gelmesi, EGARCH (1,1) modelinin ARCH ekisini kaldırmada başarılı olduğunu gösermişir. Aşağıda DİBS, döviz ve hisse senedi piyasaları arasındaki fiya (oralama) ve oynaklık yayılma ekilerini incelemek için (2)-(4) arası denklemlerle ifade edilen Nelson un (1991) Çok Değişkenli Üsel Genelleşirilmiş Koşullu Heeroskedasisie (EGARCH) Modeli verilmişir. EGARCH modelinde kaldıraç ekisini göseren ve (3) No.lu denklemde bulunan δ kasayısı, üç piyasada da %1 seviyede anlamlı sonuç verdiğinden, modelde kapsanmışır. R i, 2 = c + ΧΓ + ε ε Ω ~ (, σ ) (2) i i,, i, i, 1 0 i, 3 ε 2 2 j, 1 σ i, = exp α i + γ i, j f ( z j, 1) + βi ln( σ i, 1 ), j = 1,2,3 ve z j, 1 = (3) j= 1 σ j, 1 ( z E z ) + z ), j 1,2,3. f j ( z j, 1 ) = j, 1 j, 1 δ j j, 1 = (4) 17

18 18 Ankara Üniversiesi SBF Dergisi 65-2 (2) No.lu denklem, koşullu arimeik oralama denklemidir. Bu denklemde her bir geiri değişkeni ( R ), kendisinin geçmiş değerleri ve diğer iki piyasanın geiri değişkenlerinin dönemi ve geçmiş değerleri ile açıklanmakadır. Γ, paramereler marisini ve Χ, açıklayıcı değişkenler marisini gösermekedir. Bu yapılandırma ile i piyasasındaki haberler j piyasasındaki bilgi seinin bir parçası haline gelmekedir. Buna göre, i j için paramerenin isaisiksel olarak anlamlı olması, piyasalar arasında fiya (oralama) yayılma ekisinin varlığını, bir bakıma fiya bilgisi ekinliğini yansıacakır. VAR modelinin opimal gecikme uzunluğu Akaike Bilgi Krierine ve haa erimlerinin beyaz-gürülü özelliğine bakılarak, 2 şeklinde belirlenmiş ya da diğer ifadesiyle, VAR (2) modeli seçilmişir. Ω 1, 1 zamanındaki bilgi seidir ve Ω 1 e koşulludur. Haa erimi ε nin sıfır 2 arimeik oralama ve σ varyanslı normal dağılıma sahip olduğu varsayılmakadır. (3) No.lu denklem, koşullu varyans denklemidir. Bu denklem koşullu 2 varyans σ nin üsel spesifikasyonuna izin vermekle, negaif-olmama kısıından kaçınmış olmakadır. Koşullu varyans σ 2, kendisinin geçmiş değeriyle açıklandığı kadar, sandar haa erimi olan z 1 fonksiyonunun geçmiş değeriyle de açıklanmakadır. EGARCH Modelinin güzel bir yanı, varyansın poziif olmasını garani emesidir. Oynaklığın kalıcılığının derecesi (3) No.lu denklemdeki β i ile ölçülmekedir. Finansal piyasa verilerinde β i nin genellikle 1 e yakın olduğu bilinir. β i < 1 olduğunda ve isaisiksel anlamlılık aşıdığında, koşulsuz varyans sonludur ve oynaklığa gelen şoklar yüksek derecede kalıcı ekiler bırakmakadır. γ i, j parameresi ise, i j için j piyasasından i piyasasına doğru oynaklık yayılma ekisini yansımakadır. Aynı paramere, i = j için i piyasasındaki ARCH ekisini ölçmekedir. Bu haliyle modelin koşullu varyans denkleminde diğer piyasaların oynaklık şoklarının yer alması sayesinde oynaklık yayılma ekilerinin isaisiksel anlamlılığı kadar, yönü ve büyüklüğü de analiz edilmiş olacakır. Oynaklık yayılma sürecinin incelenmesi piyasalar arasında bilgi akarımının da anlaşılmasını desekleyecekir. Asimerik ekinin ölçülmesi, bir piyasadaki negaif bir şokun başka bir piyasada eşi büyüklükeki poziif bir şokan daha mı büyük, yoksa daha mı küçük bir eki yapığının es edilmesi anlamına gelmekedir. Asimeri, (4) 18

19 Macide Çiçek Türkiye de Faiz, Döviz ve Borsa: Fiya ve Oynaklık Yayılma Ekileri 19 No.lu denklem ile modellenmişir. Bu denklemde z j, 1, 1 zamanında sandarlaşırılmış haa erimi ( ε 1 j 1 şeklinde anımlanmakadır) ve E z j, 1, j 1 j, σ, z, in beklenen mulak değeridir. (4) No.lu denklemdeki δ j parameresi, i piyasasının oynaklığı üzerindeki asimerik ekiyi ölçmekedir. Eğer δ negaif işareli ve isaisiksel olarak anlamlı ise, asimeri söz j konusudur. ( E z ) z j 1 j, 1, erimi bir şokun büyüklük ekisini (size effec) ölçmesine karşılık, δ j z j, 1 işare ekisini (sign effec) ölçer. Negaif bir δ j ve poziif ve anlamlı bir γ i, j beraberliği, i piyasasındaki negaif bir şokun j piyasasındaki oynaklığı eşi büyüklükeki poziif bir şokan daha fazla arıracağı anlamına gelir. Ekonomik olarak bunun anlamı, beklenmedik köü haberlerin (negaif şoklar), cari koşullu oynaklık üzerinde iyi haberlerden (poziif şoklar) daha büyük eki yapacağıdır. δ j nin poziif değerleri için ise, bunların am ersi geçerli olacakır. Böylesine bir sonuç, yayılma mekanizmasının asimerik doğasını oraya çıkaracakır. Ayrıca, negaif (poziif) bir z, eşliğinde negaif bir δ, büyüklük ekisini arıracakır (azalacakır). j j 4. Ampirik Bulgular: Piyasalar Arasında Fiya ve Oynaklık Yayılma Ekileri Çok Değişkenli EGARCH (1,1) Modelinin paramere ahminleri Tablo 3 e rapor edilmişir. Tablodaki modeller Türkiye de DİBS, döviz ve hisse senedi piyasaları arasındaki fiya ve oynaklık yayılma ekilerinin her ikisini de kapsamakadır. Tahmin edilen modellerde arimeik oralama denklemi fiya yayılma ekisini, koşullu varyans denklemi asimerik oynaklık yayılma ekisini analiz emeye imkân sağlamakadır. Tablo 3: Fiya ve Oynaklık Yayılma Ekileri Tahmin Sonuçları LOGDİBS LOGDÖVİZ Δ Δ Arimeik Oralama Denklemi: ΔLOGBORSA c i (0.0149) [0.9090] ( ) [0.2294] (2.1503) [0.0315] 19

20 20 Ankara Üniversiesi SBF Dergisi 65-2 Δ LOGDİBS (4.6395) Δ LOGDİBS 5.44x (0.0149) [0.9881] ( ) - Δ LOGDİBS ( ) [0.1730] - - Δ LOGDÖVİZ (1.6086) [0.1077] (0.2828) [0.7773] ( ) [0.6230] Δ LOGDÖVİZ ( ) [0.4611] - ΔLOGBORSA (5.4533) ( ) - ΔLOGBORSA (0.1971) [0.8437] ΔLOGBORSA ( ) Varyans Denklemi: [0.1784] α i ( ) γ i,dibs ( ) ( ) ( ) [0.6249] (0.5608) [0.5749] ( ) [0.9176] 20