Reel Kesim Güven Endeksi ile İMKB 100 Endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi

Benzer belgeler
Yaz Saati Uygulaması Anomalisinin İMKB 100 Endeks Getirisine Etkisinin Test Edilmesi

Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt:22 Sayı:2, Yıl:2007, ss:49-66

PETROL FİYATLARININ BORSA İSTANBUL SANAYİ FİYAT ENDEKSİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ

THE CAUSALITY RELATION BETWEEN CONSUMER CONFIDENCE AND STOCK PRICES: CASE OF TURKEY. Abstract

İMKB 100 endeksindeki kaldıraç etkisinin ARCH modelleriyle iki alt dönemde incelenmesi

Tüketici Güveni ve Hisse Senedi Fiyatları Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği (2004: :01)

ENFLASYON BELİRSİZLİĞİ İLE PAY SENEDİ GETİRİSİ VE VOLATİLİTESİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

İMKB NİN LATİN AMERİKA BORSALARIYLA İLİŞKİSİ ÜZERİNE ÇOK DEĞİŞKENLİ GARCH MODELLEMESİ

Murat MAZIBAŞ Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) ÖZET

Long memory and structural breaks on volatility: evidence from Borsa Istanbul

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: / 24 Mayıs 2010 EKONOMİ NOTLARI

NET YABANCI İŞLEM HACMİ İLE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDA UZUN DÖNEMLİ İLİŞKİ VAR MIDIR? Cüneyt AKAR (*)

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASI NDA EŞHAREKETLİLİK VE ASİMETRİK AYARLAMA

eyd Ekonomik Yaklaşım Derneği / Association

İSTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA DEĞİŞKENLİĞİN (VOLATİLİTENİN) ARCH-GARCH YÖNTEMLERİ İLE MODELLENMESİ

Enflasyonun Borsa Performansı Üzerindeki Etkisi

KONYA İLİ SICAKLIK VERİLERİNİN ÇİFTDOĞRUSAL ZAMAN SERİSİ MODELİ İLE MODELLENMESİ

İŞSİZLİK VE İNTİHAR İLİŞKİSİ: VAR ANALİZİ Ferhat TOPBAŞ *

TÜRKİYE DE EKONOMİK BÜYÜME VE DÖVİZ KURU CARİ AÇIK ÜZERİNDE ETKİLİ MİDİR? BİR NEDENSELLİK ANALİZİ

YABANCI HİSSE SENEDİ YATIRIMCILARI TÜRKİYE DE DÖVİZ KURU VOLATİLİTESİNİ ŞİDDETLENDİRİYOR MU?

Borsa Getiri Oranı ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkinin Doğrusal Olmayan Yöntemlerle Analizi: Türkiye Örneği

Hisse Senedi Fiyatlarıyla Yabancı İşlem Hacmi Arasında Nedensellik:

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

BİRİM KÖK TESTLERİNDE YAPISAL KIRILMA ZAMANININ İÇSEL OLARAK BELİRLENMESİ PROBLEMİ: ALTERNATİF YAKLAŞIMLARIN PERFORMANSLARI

TCMB FAĐZ KARARLARININ HĐSSE SENEDĐ PĐYASALARI ÜZERĐNE ETKĐSĐ

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller

İŞSİZLİK VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNDE ASİMETRİ ASYMMETRY IN THE RELATIONSHIP BETWEEN UNEMPLOYMENT AND ECONOMIC GROWTH

HİSSE SENEDİ FİYATLARI VE DÖVİZ KURU İLİŞKİSİ

Dokuz Eylül Üniversitesi Yayın Geliş Tarihi:

Türkiye nin Kabuklu Fındık Üretiminde Üretim-Fiyat İlişkisinin Koyck Yaklaşımı İle Analizi

ÇOKLU DOĞRUSAL BAĞLANTI

İMKB de Fiyat-Hacim İlişkisi - Asimetrik Etkileşim

ALTIN FİYATLARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN TESPİTİ ÜZERİNE: MGARCH MODELİ İLE BİR İNCELEME

Birim Kök Testleri. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

KOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS MODELLERİ İLE TÜRKİYE ALTIN PİYASASI ENDEKSİ VOLATİLİTELERİNİN TAHMİN EDİLMESİ

AYÇİÇEK VE SOYA YAĞI İTHALAT TALEBİNİN ANALİZİ

Türkiye de Kırmızı Et Üretiminin Box-Jenkins Yöntemiyle Modellenmesi ve Üretim Projeksiyonu

Box-Jenkıns Modelleri ile Aylık Döviz Kuru Tahmini Üzerine Bir Uygulama

Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA SÜRÜ DAVRANIŞI: BİST TE BİR ARAŞTIRMA HERDING IN STOCK MARKETS: A RESEARCH IN BIST Bahadır ERGÜN Hatice DOĞUKANLI

Birim Kök Testleri 3/24/2016. Bir stokastik sürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde

T.C. SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller. Mehmet Vedat PAZARLIOĞLU

FİNANSAL PİYASA VOLATİLİTESİ VE EKONOMİ

ÜCRET-FİYAT SPİRALİ: TÜRK İMALAT SANAYİ ÖRNEĞİ

SORU SETİ 02 (REVİZE EDİLDİ) FİNAL KONULARI

ULUSAL HİSSE SENETLERİ PİYASASI NDA ETKİNLİK

A Study on the Estimation of Supply Response of Cotton in Cukurova Region

İstanbul Menkul Kıymetler Borsası nda haftanın günü etkisi ve Ocak ayı anomalilerinin ARCH-GARCH modelleri ile test edilmesi

HİSSE SENEDİ FİYATLARI, ALTIN FİYATLARI VE HAM PETROL FİYATLARI ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİNİN ANALİZİ

Birim Kök Testleri. Random Walk. Bir stokastiksürecin birim kök içerip içermediğini nasıl anlarız? Hatırlarsak aşağıdaki AR(1) sürecinde

BİR YATIRIM ARACI OLARAK ALTIN İLE HİSSE SENEDİ ENDEKSİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÜZERİNE AMPİRİK UYGULAMA 1

DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ GECİKMELİ İLİŞKİLER: Dağıtılmış Gecikme ve Otoregresiv Modeller

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 11, Sayı 1,

BRIC Ülkeleri ve Türkiye Arasındaki Sermaye Piyasaları Entegrasyonunun Parametrik ve Parametrik Olmayan Eşbütünleşme Testleri ile Analizi

TÜRKİYE DE REEL DÖVİZ KURU İLE KISA VE UZUN VADELİ SERMAYE HAREKETLERİ İLİŞKİSİ

YÜKSEK ENFLASYON ENFLASYON BELİRSİZLİĞİNİ ARTIRIYOR MU?

TÜRKİYE'DE ŞEKER FİYATLARINDAKİ DEĞİŞİMİN OLASI ETKİLERİNİN TAHMİNİ: BİR SİMÜLASYON DENEMESİ

Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği

Reel Döviz Kuru Endeksinin Otoregresif Koşullu Değişen Varyanslılığının Analizi: İki Eşikli Tarch Yöntemi İle Modellenmesi

RASYONEL BEKLENTLER DOAL ORAN HPOTEZ Türkiye çin Zaman Serisi Bulguları

FAİZ ORANINDAKİ BİR ARTIŞ CARİ İŞLEMLER AÇIĞINI ARTIRIR MI?

AVRASYA Uluslararası Araştırmalar Dergisi. Cilt : 6 Sayı : 15 Sayfa: Kasım 2018 Türkiye. Araştırma Makalesi

VOB-BİST Endeks Sözleşmeleri İşlem Hacminin BİST Endekslerine Etkisi

BANKA KREDİ PORTFÖYLERİNİN YÖNETİMİNDE ÖDEMEME RİSKİ ANALİZİ: KALMAN FİLTRESİNE DAYANAN ALTERNATİF BİR YÖNTEM ÖNERİSİ

Reel ve Nominal Şokların Reel ve Nominal Döviz Kurları Üzerindeki Etkileri: Türkiye Örneği

PARA ARZININ ÇIKTI ÜZERİNE ETKİLERİ

TÜRKİYE DE ELEKTRİK TÜKETİMİ, İSTİHDAM VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ

Bölgesel Bazlı Konut Fiyat Endeksi İle Ekonomik Güven Endeksi Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi: Türkiye Örneği

YAPAY SİNİR AĞLARI VE ARIMA MODELLERİNİN MELEZ YAKLAŞIMI İLE ZAMAN SERİLERİNDE ÖNGÖRÜ

Anahtat Kelimeler: Volatilite, Basel II, Geriye Dönük Test, Riske Maruz Değer

REEL DÖVİZ KURLARINDA UZUN DÖNEM BAĞIMLILIK THE LONG-TERM DEPENDENCE IN REAL EXCHANGE RATES Emre ÜRKMEZ *

GARCH MODELLERĠ VE VARYANS KIRILMASI: ĠMKB ÖRNEĞĠ

The Roles of Financial Factors on the Real Money Demand: Turkey Case

Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Tarım Ekonomisi Bölümü, Ankara e-posta: Geliş Tarihi/Received:

Anahtar Kelimeler Harvey Testi, Doğrusallık, Finansal Piyasalar, Etkin Piyasa Hipotezi.

PETROL FİYATLARININ İMKB ENDEKSLERİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİ IMPACT OF OIL PRICES ON ISE INDICES

BORSA ISTANBUL KURUMSAL YÖNETİM ENDEKSİ'NDE (XKURY) VOLATİLİTENİN ETKİSİ: ARCH, GARCH ve SWARCH MODELLERİ İLE BİR İNCELEME

İMKB DE YABANCI İŞLEMLERİ VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ İLİŞKİSİ THE RELATIONSHIP BETWEEN FOREIGN INVESTMENTS AND STOCK RETURNS ON ISE

REEL DÖVİZ KURU VE DIŞ TİCARET DENGESİ İLİŞKİSİ:

Mevsimsel Kointegrasyon Analizi: Güney Afrika Örneği. Seasonal Cointegration Analysis: Example of South Africa

Türkiye nin İthalat ve İhracat Bağımlılığı: Seçilmiş Ülke Örnekleri Üzerine Ampirik Bir Uygulama

Getiri Volatilitisi İle İşlem Hacmi Arasındaki İlişki: İMKB de Ampirik Bir Çalışma

Konut Primi ve Kira Getiri Büyümesinin Varyans Ayrıştırması. Celil Zurnacı 1, Eray Akgün, Murat Karaöz Akdeniz Üniversitesi

FİRMALARIN BANKA KREDİSİ KULLANIMINDA GÜVEN FAKTÖRÜNÜN ETKİSİ * THE EFFECT OF CONFIDENCE FACTOR ON USED OF BANK CREDIT BY FIRMS

Finansal Gelişme ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Đlişkinin Ampirik Bir Analizi: Türkiye Örneği

TURİZM GELİŞMESİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ ÜZERİNDEKİ ETKİLERİNİN EKONOMETRİK ANALİZİ

Gönderim Tarihi: Kabul Tarihi:

TÜRKİYE DE DÖNEMİNDE KAMU VE ÖZEL SEKTÖR ÜCRETLERİ ÜZERİNE AMPİRİK BİR UYGULAMA

Faruk URAK 1, Gürkan BOZMA 2, Abdulbaki BİLGİÇ 3

Erkan Özata 1. Econometric Investigation of the Relationships Between Energy Consumption and Economic Growth in Turkey

Sabit Sermaye Yatırımları ve Ekonomik Büyüme: Ampirik Bir Analiz

EKONOMİK BİR UYGULAMA İLE KENDİNDEN UYARIMLI EŞİKSEL DEĞİŞEN VARYANSLI OTOREGRESİF MODEL

KAMU HARCAMALARI VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNİN WAGNER VE KEYNES HİPOTEZİ ÇERÇEVESİNDE İNCELENMESİ

TÜRK & AMERİKAN ENERJİ PİYASALARI NDA PİYASA ETKİNLİĞİNİN TEST EDİLMESİ

Para Talebinin Belirleyenleri ve İstikrarı Üzerine Bir Uygulama: Türkiye Örneği

TÜRKİYE NÜFUSU İÇİN STOKASTİK ÖLÜMLÜLÜK MODELLERİ

THE IMPACT OF EXCHANGE TRADED FUNDS ON THE LONG TERM RELATIONSHIP OF INDEX MARKETS: AN EMPRICAL ANALYSIS ON THE ISE-30 INDEX

Transkript:

İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi Isanbul Universiy Journal of he School of Business Adminisraion Cil/Vol:38, Sayı/No:1, 009, 4-37 ISSN: 1303-173 - www.ifdergisi.org 009 Reel Kesim Güven Endeksi ile İMKB 100 Endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi Turhan Korkmaz 1 Muhasebe ve Finansman Anabilim Dalı İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Zonguldak Karaelmas Üniversiesi, Türkiye Emrah İsmail Çevik Sayısal Yönemler Anabilim Dalı İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Zonguldak Karaelmas Üniversiesi, Türkiye Öze Bu çalışmada İMKB 100 endeks geirisi ile Reel Kesim Güven Endeksi arasındaki nedensellik ilişkisi Cheung ve Ng [1] arafından gelişirilen iki aşamalı yönem ile araşırılmışır. İlk aşamada İMKB 100 endeks geirisi ve güven endeksi EGARCH model ile ahmin edilmişir. İkinci aşamada EGARCH modelden elde edilen sandardize haalar ve kareleri kullanılarak İMKB 100 endeks geirisi ve güven endeksi için oralamada ve varyansa nedensellik esi yapılmışır. Elde edilen sonuçlara göre, İMKB 100 endeksi geirisi ile güven endeksi arasında geri bildirim ekisi mevcuur ve eş zamanlı olarak birbirlerini ekilemekedirler. Anahar Sözcükler: Güven Endeksi, İMKB 100, EGARCH The Dynamic Causaliy Relaion beween Real Secor Confidence Index and ISE 100 Index Absrac In his sudy, he causaliy relaion beween ISE 100 index reurn and Real Secor Confidence Index are analyzed wih a wo-sage mehod developed by Cheung and Ng [1]. ISE 100 index reurn and confidence index are esimaed wih EGARCH model in he firs sage. In he second sage, he sandardized residuals and squares obained from he EGARCH model are used for causaliy es in he mean and variance for he ISE 100 index reurn and confidence index. The resuls of he analysis show ha here is a feedback effec beween ISE 100 index reurn and confidence index and hey simulaneously affec each oher. Keywords: Confidence Index, ISE 100, EGARCH 1. Giriş Geleneksel anlayışa göre, finansal piyasalarda menkul kıymelerle ilgili fiyaın oluşumunda işlemeye özgü fakörler (büyüklük, kar, saışlar gibi), yerel ekonomik fakörler (büyüme, faiz oranı, enflasyon oranı ve döviz kuru gibi) ve küresel ekonomik fakörlerin (perol ve alın fiyaları gibi) ekisi olduğu görüşü egemendir. Bununla birlike son yıllarda yapılan çalışmalar, yaırımcıların davranışsal boyuunu dikkae alarak davranışsal finans eorisini ön plana çıkarmışır. Davranışsal finans eorisine göre, yaırımcıların finansal piyasalarda yaırım yaparken her zaman rasyonel davranmadıkları ve yaırım kararı sürecinde birçok psikolojik fakörün ekili olduğu sonucuna varmışlardır. Bu psikolojik fakörlerden biri de kuşkusuz yaırımcıların gelecekle ilgili beklenileridir. 1 korkur@yahoo.com (T. Korkmaz) emrahic@yahoo.com (E. İ. Çevik) 4

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 Yaırımcıların piyasaya bakış açılarını ve gelecekle ilgili beklenileri sapamanın en kolay yolu ise belirli aralıklarla ölçülen güven endeksleridir. Bununla birlike lieraürde hisse senedi fiyalarındaki arışın da ükeicilerin güvenini arırdığını oraya çıkaran çok sayıda çalışma mevcuur. Genelde hisse senedi fiyalarındaki arış ükeici güvenini de arırmasıyla iki farklı şekilde ükeimi arırmakadır. İlk olarak, yükselen hisse senedi fiyaları refahın arması anlamına gelecek ve bundan dolayı piyasada iyimserliği arıracakır. Geleneksel refah ekisiyle ilişkili bu direk eki hisse senedi piyasalarına az yaırım yapan hane halkına sahip ülkeler için daha az önemli olacakır. İkinci neden olarak, yükselen hisse senedi fiyaları ekonomisler arafından gelecekeki ekonomik iyileşmenin habercisi olarak yorumlanabilecekir. Hisse fiyalarının öncül göserge olma özelliği, varlık fiyaları kanalıyla üm ükeicilerin davranışlarını ekileyebilmekedir []. Yukarıdaki açıklamalardan da anlaşılacağı üzere hisse senedi piyasası ile ükeici güveni arasındaki ilişki iç içe geçmiş durumdadır ve birbirlerini ne zaman, ne şekilde ekiledikleri kesirilememekedir. Başka bir ifadeyle, hisse senedi fiyalarındaki arış mı ükeici güvenini arırmaka yoksa ükeici güvenine bağlı olarak mı hisse senedi fiyaları armakadır sorularına ne bir yanı bulunamamakadır. Bu sorulara cevap bulabilmek amacıyla çalışmada 1987 yılından iibaren Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası (TCMB) arafından oluşurulan Reel Kesim Güven Endeksi (RKGE) ile İMKB Ulusal 100 endeksi arasındaki dinamik nedensellik ilişkisi araşırılmışır. Çalışma alı bölümden oluşmakadır. Giriş bölümünün ardından ikinci bölümde yaırımcıların sezgileri ile hisse senedi piyasası arasındaki ilişkileri araşıran çalışmalara, üçüncü bölümde ise RKGE hakkına kısa bilgi verilmişir. Dördüncü bölümde çalışmada kullanılan yönemler hakkında eorik bilgi yer alırken, beşinci bölümde çalışmanın kapsamı, veriler ve elde edilen model sonuçları değerlendirilmişir. Son olarak sonuç bölümde elde edilen bulgular üzerine genel bir değerlendirme yapılmışır. belirilmeye çalışılmışır.. Lieraür Özei Lieraürde güven endeksleri ile hisse senedi piyasaları arasındaki ilişkiyi inceleyen çalışmaların büyük bir kısmı gelişmiş ülkeler için yapılmışır. Örneğin Epprigh vd. [3] ABD de ükeici bekleni endeksinin ükeicilerin geleceke yapacakları harcamalarının belirleyicisi olup olmadığını araşırdıkları çalışmalarında 1978 ile 199 dönemi arasında aylık veriler kullanmışlardır. Vekör Ooregresyon (VAR) modeli kullandıkları çalışmalarında ükeici beklenilerinin ükeim harcamaları üzerinde ekonomik fakörlerden daha fazla ekili olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Ooo [4], ABD için ükeici güven endeksi ile hisse senedi fiyaları arasındaki ilişkiyi incelediği çalışmasında 1980 ile 1990 yılları arasında aylık veriler kullanmışır. Regresyon analizi kullandığı çalışmasının sonucunda, hisse fiyalarındaki arışın ükeici güven endeksini arırdığını espi emişir. Fisher ve Saman [5], ABD de ükeici güven endeksi ile hisse geirisi arasındaki ilişkiyi incelediği çalışmasında 1977 ile 000 dönemi için aylık veriler kullanmışlardır. Elde eikleri sonuçlara göre, ükeici güven endeksinin hisse fiyaları ile aynı yönde hareke eiğini espi emişlerdir. Uaka [6], Japonya da ükeici güven endeksi ile GSYİH arasındaki ilişkiyi 198 ile 000 yılları arasında incelemişir. VAR modeli kullandığı çalışmasında kısa dönemde ükeici güven endeksinin ekonomik büyüme üzerinde poziif ve anlamlı ekisini espi ederken uzun dönemde anlamlı bir ilişki bulamamışır. Jansen ve Nahuis [], çalışmalarında 11 Avrupa ülkesi için hisse senedi piyasasındaki gelişmeler ile ükeici güveni arasındaki ilişkileri incelemişlerdir. 3 Almanya dışındaki ülkeler için hisse 3 Çalışmada ele alınan ülkeler Belçika, Danimarka, Fransa, Almanya, Yunanisan, İrlanda, İalya, Hollanda, Porekiz, İspanya ve İngilere dir. 5

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 senedi geirileri ile ükeicilerin sezgileri arasında poziif ilişki belirlemişlerdir. Ayrıca hisse geirisi ükeici güveninin Granger nedeni iken ersi yönde ilişki espi edilememişir. Brown ve Cliff [7], New York borsası üzerine yapmış oldukları çalışmalarında 1987 ile 1998 yılları arasında yaırımcıların sezgileri ile endeks geirisi arasındaki ilişkiyi incelemişlerdir. Elde eikleri sonuçlara göre, yaırımcıların sezgileri ile hisse senedi geirisi arasında ilişki belirlemişler ve geçmiş hisse senedi geirilerinin yaırımcıların sezgileri üzerinde anlamlı bir ekiye sahip olduğu sonucuna varmışlardır. Chris ve Bremmer [8], ABD için ükeici güven endeksi ile hisse senedi fiyaı arasındaki ilişkiyi 1978 ile 003 dönemi için aylık veriler kullanarak araşırmışlardır. Elde eikleri sonuçlara göre, hisse senedi fiyaındaki arışın ükeici güven endeksini arırdığını belirlemişlerdir. Lopez ve Durre [9], Belçika ve ABD de ükeici güven endeksinin belirleyicilerini espi emeye yönelik yapmış oldukları çalışmalarında 1983 ile 001 döneminde aylık verilerle çalışmışlardır. Analiz sonuçlarına göre, borsa endeksinde yaşanan dalgalanmaların ükeici güven endeksi üzerinde oldukça güçlü bir ekiye sahip olduklarını espi emişlerdir. Eduardo ve Brio [10], ABD de güven endeksi ile yaırım ve ükeim arasındaki nedensellik ilişkilerini 1978 ile 003 dönemi için analiz emişlerdir. Analiz sonuçlarına göre; yaırım ve ükeimden güven endeksine Granger nedensellik ilişkisi belirlemişlerdir. Bandopadhyaya ve Jones [11], ABD için yapmış oldukları çalışmalarında hisse senedi piyasası için güven endeksi oluşurmuşlar ve oluşurdukları güven endeksinin borsa endeksi üzerinde ekili olduğunu espi emişlerdir. Dunn ve Mirzaie [1], ABD için yapmış oldukları çalışmalarında 1996 ile 00 yılları arasında aylık veriler kullanarak üreim sekörü ile ükeici güven endeksi arasındaki ilişkiyi araşırmışlardır. Bu amaçla genel güven endeksi, üreim sekörü için güven endeksi ve üreim dışı sekörler için güven endeksleri arasındaki ilişkiyi araşırmışlardır. Kwan ve Cosomiis [13], Japonya da ükeici güveni ile ükeim harcamaları arasındaki ilişkileri inceledikleri çalışmalarında 1993 ile 003 dönemi için çeyrek yıllık veriler kullanmışlardır. Analiz sonucunda, ükeici güven endeksinin ükeim harcamaları üzerinde oldukça güçlü bir ekisi olduğunu belirlemişlerdir. Kling ve Gao [14], Çin için yapmış oldukları çalışmalarında günlük veriler kullanarak yaırımcıların sezgileri ile hisse senedi piyasası arasındaki ilişkileri çeşili ekonomerik yönemler kullanarak araşırmışlardır. Elde eikleri sonuçlara göre, hisse fiyaları ile yaırımcıların sezgileri arasında uzun dönemli bir ilişki bulamamışlar bununla birlike kısa dönemde ise piyasa geirisi poziif olduğunda yaırımcıların iyimser olduklarını belirlemişlerdir. Lieraürde yapılan çalışmalar incelendiğinde Türkiye için güven endeksleri üzerine yapılan çalışmalar yakın bir geçmişe başlamış gözükmekedir. Canbaş ve Kandır [15], yaırımcı duyarlılığının İMKB sekör endeks geirileri üzerindeki ekisini araşırdıkları çalışmalarında Temmuz 1997 ile Haziran 006 dönemi arasında aylık verileri kullanmışlardır. Çalışmalarında yaırımcı duyarlılığını emsil eden üç farklı değişken belirlemişlerdir. Bu değişkenler sırasıyla; yaırım oraklıkları ağırlıklı iskono endeksinde değişim, yaırım fonlarının oralama fon akışı ve yabancı yaırımların ne hisse senedi alımlarının İMKB piyasa değerine oranıdır. Regresyon analizinde İMKB Ulusal Sınai, İMKB Ulusal Mali ve İMKB Ulusal Hizmeler Endekslerini bağımlı değişken olarak kullanarak, yaırımcı duyarlılığının endeks geirileri üzerinde ekiliği olduğu sonucuna varmışlardır. Kandır [16], ükeici güveninin İMKB Mali sekör şirkelerinin hisse senedi geirileri üzerindeki ekisini incelediği çalışmasında Şuba 00 ile Haziran 005 dönemi arasında aylık veriler kullanmışır. Regresyon analizi yönemi kullandığı çalışmasında CNBC-E ükeici güven endeksinin İMKB Mali sekör şirkelerinin hisse senedi geirileri için önemli bir fakör olduğu sonucuna ulaşmışır. Korkmaz ve Çevik [17] çalışmalarında ükeici güven endeksleri ile İMKB 100, Dolar ve Euro arasındaki ilişkileri Eşbüünleşme ve haa düzelme modeli ile araşırmışlardır. Elde eikleri sonuçlara göre İMKB den CNBC-e ve TCMB güven endekslerine poziif yönlü bir nedensellik ilişkisi espi emişler, faka reel 6

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 kesim güven endeksi ile İMKB arasında nedensellik ilişkisi bulamamışlardır. Ayrıca CNBCe ükeici ve reel kesim güven endeksinden kurlara yönelik ers yönlü bir ilişki bulmuşlardır. Olgaç ve Temizel [18], TCMB ükeici güven endeksi ile İMKB 30 arasındaki ilişkiyi 004 ile 007 dönemi için araşırmışlardır. Eşbüünleşme esi ve haa düzelme modeli kullandıkları çalışmalarında İMKB 30 endeksinin ükeici güven endeksini poziif yönde ekilediğini belirlemişlerdir. 3. Reel Kesim Güven Endeksi Ekonomide ükeici davranışları, hem karar alıcılar hem de ekonominin gelecek ahminleri ile ilgilenenler için oldukça önemli bir yere sahipir. Tükeici güvenindeki iyimserlik, geniş harcama yapma iseğini ve borca girme eğilimini yükselebilmeke, köümserlik ise, ükeicilerin harcamalarını kısmalarına ve mali durumlarını yeniden gözden geçirmelerine neden olabilmekedir. Bu amaçla TCMB, 1987 yılından iibaren ekonomide ağırlığı olan özel sekör kuruluşlarının üs düzey yöneicileri ile yapmış olduğu anke çalışması ile reel kesim güven endeksini oluşurmakadır [19]. Birçok ülkede farklı yönemler kullanılarak uygulanan reel kesime yönelik eğilim ankelerinin emel amacı, konjonkürel gelişmelerdeki genel eğilimi oraya çıkarmak ve ekonomik karar birimlerine gerekli olan gelecek beklenilerine ilişkin bilgi sunmakır. TCMB İkisadi Yönelim Ankei (İYA) ile ekonomide ağırlığı olan özel sekör kuruluşlarının üs düzey yöneicilerinin yakın geçmiş ve geleceğe yönelik düşüncelerini öğrenmek amacıyla hazırlanmış olup, üreim, alep, yaırım, saış, isihdam, kapasie kullanımı ve enflasyon beklenilerine ilişkin sorular içermekedir. İYA ya verilen cevaplardan iyimserköümser veya yukarı-aşağı şeklinde fark alınarak her soru için yayılma (difüzyon) endeksi bulunmakadır. Ancak, ankein farklı sorularına verilen yanıların birlike değerlendirilip özelendiği ek bir gösergeye de ulaşmak mümkün olmakadır. Üs düzey yöneicilerin bugünkü iş durumlarını nasıl değerlendirdiklerinin ve geleceğe ilişkin beklenilerinin bir fonksiyonu olan oplulaşırılmış göserge, güven endeksi olarak adlandırılmakadır. Bu yaklaşımla hazırlanan Reel Kesim Güven Endeksi (RKGE), İYA nın seçilmiş bazı sorularına verilen yanılardan hesaplanmışır. Elde edilen endeks sonucu 100 olarak elde edilirse, ankein kapsadığı reel kesim emsilcilerinin yapıkları değerlendirmeye göre ekonomik faaliyelere ilişkin isikrarlı bir görünüm mevcuur. Endeks değeri 100 den büyük olursa ekonomik faaliyelere ilişkin güvenin arığını, endeks değeri 100 en küçük olursa ekonomik faaliyelere ilişkin güvenin azaldığını gösermekedir [19]. 1987 ile 008 yılları arasında RKGE nin seyri Şekil 1 de verilmişir. Ele alınan dönem içinde RKGE de 1991 yılında Körfez Savaşına, 1994 yılında Türkiye de yaşanan ekonomik krize, 1998 yılında Asya ve Rusya da yaşanan krize, 001 yılında Türkiye de yaşanan krize ve son olarak 007 yılında ABD de konu kredileriyle başlayan olumsuz gelişmelere bağlı olarak önemli düşüşler gerçekleşmişir. Diğer arafan 1994 ve 001 krizlerinden önce RKGE nin düşmeye başlaması krizler için öncü göserge olarak kullanabileceğini gösermekedir. Günümüze gelindiğinde ise ABD de konu kredileri ile başlayan ve dünyada finansal sisemin amamını olumsuz şekilde ekileyen krizin RKGE yi düşürdüğü gözlemlenmekedir ve endeks yaklaşık olarak 001 krizinin yaşandığı dönemle aynı değere gerilemişir. 7

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 Şekil 1: Türkiye de Reel Kesim Güven Endeksi (Aralık 1987-Ekim 007) 140 10 100 80 60 Kaynak: TCMB EVDS (www.evds.cmb.gov.r. Erişim Tarihi: 03.11.008) 4. Ekonomerik Yönemler VAR modele dayanan Granger nedensellik esi lieraürde oldukça fazla kullanılmasına rağmen, bu yönemin bir akım eksik yönleri bulunmakadır. Bunlardan ilki Granger nedensellik esinde uygun gecikme sayısının belirlenmesidir. İkinci olarak nedensellik ilişkisi araşırılan değişkenler durağan değilse eşbüünleşme eslerinin yapılması gerekmeke ve eğer eşbüünleşme mevcu ise haa düzelme modeli üzerinden nedensellik ilişkisi araşırılmalıdır. Bu esler ise değişkenler üzerinde çok sayıda kısılama gerekirdiğinden bilgi kaybına neden olmakadır. Son olarak VAR modelin haa erimleri arasında ookorelasyon ve değişen varyans sorununun olmaması gerekmekedir. Bununla birlike finansal verilerle çalışırken bu varsayımların sağlanması oldukça güçür. Özellikle birçok finansal geiri serisi koşullu değişen varyans özelliği gösermekedir. Tüm bu nedenlerden dolayı çalışmada RKGE ile İMKB 100 endeksi arasındaki ilişkileri sapamada Granger nedensellik esine göre daha esnek sonuçlar sunan Cheung ve Ng [1] arafından gelişirilen iki aşamalı dinamik nedensellik esi uygulanmışır. Dinamik nedensellik esi Genelleşirilmiş Ooregresif Koşullu Değişen Varyans (GARCH) modelinden elde edilen sandardize haa erimlere dayandığından bu bölümde GARCH modeller ve dinamik nedensellik esi hakkında eorik bilgi verilecekir. 4.1. GARCH Model Geleneksel ekonomerik modellerde haa eriminin varyansının sabi olduğu varsayılmakadır. Bununla birlike birçok finansal zaman serisi için bu varsayımın gerçekleşmesi çok güçür. Özellikle hisse senedi geirisi gibi finansal zaman serilerinde genellikle yüksek volailie dönemini düşük volailie dönemi akip emeke (bu durum volailie kümelenmesi olarak adlandırılmaka) ve buna bağlı olarak sabi varyans varsayımı geçerliliğini yiirmekedir. Zaman serileri için sabi varyans varsayımının sağlanamaması uzun dönemli öngörülerde sapmalı sonuçlar elde edilmesine neden olmakadır. Bu nedenle zaman serileri için volailie kümelenmesine bağlı olarak koşullu varyansın da ayrıca modellenmesi gerekliliği ön plana çıkmışır. 4 4 Koşullu varyans ifadesi zaman serinin varyansında ookorelesyon durumunun olması anlamına gelmekedir. Başka bir ifadeyle, bir hisse senedi geirisinin dönemi için varyansının -1 dönemine bağlı olarak değişmesidir. 8

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 Koşullu varyansın modellemesinde Engle [0] Ooregresif Koşullu Değişen Varyans (ARCH) modeli ile finansal ekonomeri lieraürüne yeni ufuklar açmışır. Engle nin çalışmalarından sonra ARCH modeller birçok farklı şekilde gelişirilmiş ve Bollerslev [1] arafından gelişirilen Genelleşirilmiş ARCH veya kısaca GARCH modeli finansal ekonomeride oldukça sık kullanılmaya başlanmışır []. Bollerslev [1] arafından gelişirilen GARCH modelin maemaiksel ifadesi aşağıdaki gibidir: p1 p r r ~ N(0, ) i i i i i1 i1 (1) p3 p4 i i i i i1 i1 () Denklem (1) koşulsuz ooregresif harekeli oralama özelliği göserir ve ARMA(p,q) olarak belirlenir. Burada, koşullu varyans ile birlike değişen varyanslı haa erimini ifade emekedir. Denklem () koşullu varyans dinamiğini göserir ve GARCH (p 3, p 4 ) olarak belirlenir. Burada p 3 ARCH erimi sayısı, p 4 GARCH erimi sayısını belirmekedir. Hisse senedi fiyalarının önemli bir özelliği piyasada köü haber beklenisinin iyi haber beklenisine göre volailieyi daha fazla arırmasıdır. Bir çok hisse senedi için, şimdiki geiri ile gelecekeki volailie arasında yüksek negaif bir korelasyon mevcuur. Hisse senedi geirisinde arış olduğunda volailiesinin azalması ve geiri düşüğünde volailienin arması kaldıraç ekisi olarak adlandırılmakadır. Hisse senedi geirilerinde kaldıraç ekisini modellemek için lieraürde iki faklı model gelişirilmişir. Bunlar Glosen vd. [3] arafından gelişirilen Eşik Değerli GARCH (TARCH) modeli ve Nelson [4] arafından gelişirilen Üssel GARCH (EGARCH) modeldir. Nelson [4] arafından gelişirilen EGARCH model aşağıdaki gibi ifade edilir: p1 p r r i i i i i1 i1 ln ln f 1 1 1 1 1 1 1 1 (3) EGARCH modelin GARCH modele göre bir akım avanajları mevcuur. Bunlardan ilki koşullu varyans log-doğrusal formda modellendiğinden GARCH paramereleri üzerindeki negaif olmama kısıdı oradan kalkmaka, ahmin edilen GARCH paramereleri negaif olsa dahi logarimik dönüşüm yapıldığından σ daima poziif olmakadır. İkincisi EGARCH modelde haa eriminin geçmiş değeri yerine sandardize haaların kullanılması şokun büyüklüğü ve kalıcılığı hakkında daha doğal açıklama yapma imkanı sağlamakadır. Son olarak EGARCH modelde asimeri ekisi f 1 volailie parameresi ile ölçülmekedir. / 1 1 Denklem (3) e poziif ise koşullu varyansa şokun ekisi α 1 +f 1 oplamına, negaif ise -α 1 +f 1 oplamına eşi olacakır. Ayrıca ahmin edilen f 1 parameresi isaisiki olarak anlamlı ise kaldıraç ekisinin varlığı kabul edilmekedir [5]. 4.. Dinamik Nedensellik Tesi Cheung ve Ng [1] yapmış olduğu çalışmasında GARCH modelden elde eiği sandardize haaları ve sandardize haaların karesini kullanarak dinamik nedensellik es yönemini gelişirmişir. Cheung ve Ng (1996), X ve Y gibi iki zaman serisinin bilgi seini 9

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 I X j, j 0 şeklinde anımlamışır. Y nin X +1 in varyansa nedeni olabilmesi için aşağıdaki eşisizliğin gerçekleşmesi gerekecekir: J X, 0 ve Y j j j 1, 1 1, 1 E X / I E X / J x x (4) Denklem (4) e x, 1 I deki şarlı bilgiye bağlı olarak X +1 in oralaması olarak anımlanmakadır. X ve Y değişkenleri arasında varyansa eşzamanlı nedenselliğin oluşması için aşağıdaki eşisizliğin gerçekleşmesi gerekir: E X / I E X / J Y 1 x, 1 1 x, 1 1 Y den X +1 e oralamada nedensellik aşağıdaki gibi anımlanmakadır: / / E X I E X J 1 1 (6) İki finansal varlığın oralaması ve varyansında nedenselliği es emek için, X ve Y serilerinin oralama denklemleri aşağıdaki gibi formüle edilir: X h x, x, ve Y h Y, Y, burada ve sıfır oralamalı sabi varyanslı birbirinden bağımsız haa erimlerini gösermekedir. Koşullu oralama ve varyans aşağıdaki gibi göserilebilir: h z, z, i z, h i i0 Z (7) Z z, z,0 z, i z, h i z, 1 z,0 i0 (8) burada zh,, px1 boyulu paramere vekörüdür. Dinamik nedensellik esinde X ve Y serileri için sandardize haa kareleri aşağıdaki gibi anımlanmakadır: x, / x, U X h Y, / Y, V Y h (9) (10) burada ve sandardize haaları belirmekedir. r UV (k), k. gecikme için sandardize haa karelerinin çapraz korelasyon kasayıları ve r ες (k), sandardize haaların çapraz korelasyon kasayıları olarak anımlanır. r UV (k) ve r ες (k) Çapraz Korelasyon Fonksiyonu (CCF) varyans ve oralamada nedensellik için kullanılır. Varyansa ve oralamada nedensellik için es isaisikleri aşağıdaki gibi hesaplanır: (5) Varyansa Nedensellik Tesi = T ruv ( k) Oralamada Nedensellik Tesi = T r ( k) burada T gözlem sayısını belirmekedir. 30

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 5. Veri ve Model Sonuçları Çalışmada İMKB 100 endeksi geirisi ile RKGE arasındaki nedensellik ilişkisi aylık olarak Aralık 1987 ile Ekim 008 dönemi için araşırılmışır. 5 RKGE, TCMB arafından Aralık 1987 arihinden iibaren ölçülmeye başlandığından dolayı çalışmanın başlangıç yılı 1987 olarak belirlenmişir. İMKB 100 endeksi R =ln(p /P -1 )*100 formülü ile geiri serisi haline dönüşürülmüş ve modellerde geiri serisi üzerinden analizler gerçekleşirilmişir. Çalışmada kullanılan değişkenlerden İMKB 100 endeksi ve RKGE, TCMB elekronik veri dağıım siseminden emin edilmişir. Tablo 1 de çalışmada kullanılan değişkenlere ai anımlayıcı isaisiklere yer verilmişir. Tablo 1: Tanımlayıcı İsaisikler R RKGE Gözlem Sayısı 51 51 Oralama (Aylık) %3.33 97.099 Sandar Sapma (Aylık) %13.105 11.7 Çarpıklık 0.396-1.080 Basıklık 4.110 3.845 J-B esi 19.375 [0.000] 56.141 [0.000] ARCH () 10.038 [0.000] 779.66 [0.000] Q 1 (10) 3.73 63.91 Q (10) 7.895 664.814 ADF is. -7.3 * -5.444 * P-P is. -1.03 * -4.376 * 1) R İMKB 100 endeks geirisini, RKGE Reel Kesim Güven Endeksini belirmekedir. J-B Jarque-Bera normallik esini, ARCH ooregresif koşullu değişen varyans esini, Q 1 (.) sandardize haalar için Box-Pierce ookorelasyon esini, Q (.) sandardize haaların karesi için Box-Pierce ookorelasyon esini belirmekedir. Köşeli paranez içindeki değerler ilgili es isaisiğine karşılık gelen olasılık değerleridir. %1 önem düzeyinde serinin durağan olduğunu gösermekedir Ele alınan dönem için İMKB de aylık oralama geiri %3.33 olarak bulunmuşur. Basıklık değerlerine göre endeks geirisi ve güven endeksinin kalın kuyruk özelliği göserdiği, normallik esine göre normal dağılmadığı ve koşullu değişen varyansa sahip olduğu anlaşılmakadır. Değişkenlerin büünleşme dereceleri Dickey ve Fuller [6] arafından gelişirilen Genişleilmiş Dickey-Fuller (ADF) esi ve Phillips ve Perron [7] arafından gelişirilen P-P esi ile araşırılmışır. Her iki birim kök esi sonucuna göre, endeks geirisi ve güven endeksi %1 önem düzeyinde durağan olduğu belirlenmişir. Tablo de İMKB 100 endeks geirisi ve güven endeksi için EGARCH model sonuçları yer almakadır. Oralama geiri denkleminde AR ve MA paramereleri Akaike bilgi krierine ve haa erimi ile ilgili varsayımsal eslere (normallik, ookorelasyon ve koşullu değişen varyans eslerine) göre belirlenmişir. Böylelikle endeks geirisi için en uygun model ARMA(1, ) olarak belirlenirken, güven endeksi için ARMA(1, 1) olarak belirlenmişir. Her iki modelde de kaldıraç parameresi olan f 1 ahmin değeri %5 önem düzeyinde isaisiki olarak anlamlı bulunmuşur. Kaldıraç parameresinin isaisiki açıdan anlamlı olması koşullu varyansa asimeri ekisinin varlığına işare emekedir. EGARCH modelde kaldıraç ekisi α 1 +f 1 oplamına göre değişmekedir. Eğer bu oplam poziif olarak bulunursa köü haberlerin volailieyi arırdığı, negaif olarak bulunursa ise iyi haberlerin volailieyi düşürdüğü sonucuna varılmakadır. Böylelikle endeks geirisi ve güven endeksi için α 1 +f 1 5 Reel Kesim Güven Endeksi dışında Merkez Bankası ve CNBC-e arafından oluşurulmaka olan iki farklı ükeici güven endeksi mevcuur ve CNBC-e ükeici güven endeksi Ocak 00, MB ükeici güven endeksi Aralık 003 arihinden iibaren aylık düzenli olarak yayınlanmakadır. CNBC-e ve TCMB ükeici güven endeksleri için veri kısıdı nedeniyle ARCH ekisi espi edilemediğinden dinamik nedensellik esi için ilk aşama olan GARCH model sonuçları anlamsız çıkmışır. Bu nedenle bu iki ükeici güven endeksi analiz kapsamı dışında bırakılmışır. 31

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 oplamı sırasıyla 0.367 (0.16+0.41) ve 0.81 (-0.348+0.630) olarak bulunmuş ve her iki seri için köü haberlerin volailieyi arırdığı gözlemlenmişir. Modellerden elde edilen haa erimleri için varsayımsal esler yapılmış ve %1 anlamlılık düzeyinde modelle ilgili varsayımsal sorun bulanamamışır. Tablo : EGARCH Model Sonuçları R RKGE μ 3.74 [0.000] 4.598 [0.000] φ 1-0.97 [0.000] 0.801 [0.000] θ 1 1.354 [0.000] 0.311 [0.000] θ 0.403 [0.000] ω 0.135 [0.461] -1.893 [0.000] f 1 0.41 [0.017] 0.630 [0.000] α 1 0.16 [0.00] -0.348 [0.000] β 1 0.933 [0.000] 0.783 [0.000] J-B 0.543 [0.76] 4.310 [0.115] ARCH() 0.77 [0.484] 0.105 [0.900] Q 1 (10) 0.065-0.051 Q (10) 0.019-0.033 1) R İMKB 100 endeks geirisini, RKGE Reel Kesim Güven Endeksini belirmekedir. J-B Jarque-Bera normallik esini, ARCH ooregresif koşullu değişen varyans esini, Q 1 (.) sandardize haalar için Box-Pierce ookorelasyon esini, Q (.) sandardize haaların karesi için Box-Pierce ookorelasyon esini belirmekedir. Köşeli paranez içindeki değerler ilgili es isaisiğine karşılık gelen olasılık değerleridir. Endeks geirisi ile güven endeksi arasında oralamada nedensellik esini uygulayabilmek için EGARCH modelden sandardize haa erimleri çekilmiş ve çapraz korelasyon fonksiyonları oluşurulmuşur. Varyansa nedensellik esi için ise sandardize haaların kareleri alınarak çapraz korelasyon fonksiyonu oluşurulmuş ve sonuçlar Tablo 3 e verilmişir. Tablo 3 e gecikme ifadesi, RKGE den İMKB ye nedenselliği belirirken; öncül ifadesi İMKB den RKGE ye nedenselliği belirmekedir. Oralamada nedensellik esi sonucuna göre, k=0 için çapraz korelasyon kasayısının isaisiki olarak anlamlı bulunması endeks geirisi ile güven endeksi arasında geri bildirim ekisi olduğunu gösermeke ve eş zamanlı olarak birbirlerini ekilemekedir. Ayrıca k= için çapraz korelasyon kasayının anlamlı bulunması endeks geirisinden güven endeksine nedensellik ilişkisi olduğunu gösermekedir. Varyansa nedensellik esine göre sadece k=0 için çapraz korelasyon kasayısının isaisiki olarak anlamlı elde edilmesi iki değişken arasında geri bildirim ekisinin olduğunu ve eş zamanlı olarak birbirlerini ekilediklerini gösermekedir. 3

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 Tablo 3: Dinamik Nedensellik Tesi Sonuçları k Düzey Kare Gecikme Öncül Gecikme Öncül R &RKGE (-k) R &RKGE (+k) R &RKGE (-k) R &RKGE (+k) 0 0.73* 0.73* 0.187* 0.187* 1 0.04 0.034 0.031 0.064-0.088 0.14* 0.058 0.050 3 0.066 0.08 0.057-0.019 4-0.063 0.040-0.034 0.0 5-0.085-0.04-0.055-0.004 6-0.03 0.057 0.04-0.085 7 0.0-0.068-0.049-0.013 8 0.087 0.035 0.01-0.047 9 0.006 0.016 0.053-0.06 10-0.011-0.06 0.00-0.04 1) * işarei % 1 önem düzeyinde isaisiki olarak anlamlı çapraz korelasyon kasayısını belirmekedir. Dinamik nedensellik esi sonucuna göre, iki değişken arasında geri bildirim ekisi sapanmış ve iki değişkenin birbirini ekilediği sonucuna varılmışır. Bu nedensellik ilişkisinin yönünü belirlemek için EGARCH model genişleilerek ekrar ahmin edilmişir. Endeks geirisi modeli için genişleilmiş EGARCH model aşağıdaki gibi yazılabilir: p1 p R R RKGE i i i i 1 i1 i1 ln f ln RKGE 1 1 1 1 1 1 1 1 1 (11) RKGE için genişleilmiş EGARCH model aşağıdaki gibi yazılabilir: 6 p1 p RKGE r R R i i i i 1 i1 i1 ln f ln R 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Endeks geirisi ve güven endeksi arasındaki nedensellik ilişkisinin yönünü belirlemek için oluşurulan model sonuçları Tablo 4 e verilmişir. Elde edilen sonuçlara göre, güven endeksinin arması İMKB 100 endeksinin oralama geirisini arırırken volailieyi azalıcı yönde eki yaramakadır. Diğer arafan endeks geirisinin arması güven endeksinin oralamasını arırırken volailiesini de arırmakadır. Modelleme yapmanın en önemli amacı elde edilen model ile uygun öngörüler elde emekir. Bu nedenle modeller arasında seçim yapılırken Akaike ve Schwarz gibi model seçim krierlerinin yanında öngörü haa isaisikleri de kullanmak gerekmekedir. Lieraürde en çok kullanılan öngörü haası isaisikleri, oralama mulak haa (Mean (1) 6 Oralamada nedensellik esine göre endeks geirisi ikinci gecikmede güven endeksini ekilediğinden modele endeks geirisinin ikinci gecikmesi de dahil edilmişir. 33

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 Absolue Error, MAE), oralama haa karesinin kökü (Roo Mean Square Error, RMSE), oralama mulak yüzdeli haadır (Mean Absolue Percenage Error, MAPE). Tablo 4: Nedensellik Tesine Göre Genişleilmiş EGARCH Model Sonuçları R RKGE μ -75.3 [0.075] 4.580 [0.000] φ 1-0.934 [0.000] 0.845 [0.000] θ 1 1.97 [0.000] 0.78 [0.000] θ 0.349 [0.000] δ 1 17.08 [0.000] 0.004 [0.000] δ 0.00 [0.103] ω 8.538 [0.003] -1.858 [0.000] f 1 0.173 [0.6] 0.508 [0.000] α 1 0.317 [0.00] -0.34 [0.000] β 1 0.37 [0.070] 0.787 [0.000] γ 1-0.70 [0.009] 0.004 [0.047] J-B.681 [0.61].960 [0.7] ARCH() 0.048 [0.95] 0.081 [0.91] Q 1 (10) 0.078-0.067 Q (10) 0.039-0.09 1) R İMK B100 endeks geirisini, RKGE Reel Kesim Güven Endeksini belirmekedir. J-B Jarque-Bera normallik esini, ARCH ooregresif koşullu değişen varyans esini, Q 1 (.) sandardize haalar için Box-Pierce ookorelasyon esini, Q (.) sandardize haaların karesi için Box-Pierce ookorelasyon esini belirmekedir. Köşeli paranez içindeki değerler ilgili es isaisiğine karşılık gelen olasılık değerleridir. Öngörü serisi f=t+1, T+,, T+h olmak üzere, gerçekleşen ve öngörülen geiri sırasıyla r r ve ˆ, öngörü yapılan arih, öngörü sayısı h olarak anımlandığında öngörü haa isaisikleri aşağıdaki gibi yazılabilir: Th 1 RMSE r r h T1 ˆ Th 1 MAE rˆ r h,, T1 1 MAPE 100 h Th T1 rˆ r r Nedensellik ilişkisine bağlı olarak genişleilmiş EGARCH modelin öngörü performansları EGARCH model ile karşılaşırılmışır. Bu amaçla modellerin ahmin dönemi Aralık 1987 ile Aralık 007, öngörü dönemi ise Ocak 008 ile Ekim 008 olarak belirlenmişir. Elde edilen öngörü haa isaisikleri Tablo 5 e verilmişir. Gerek geiri denklemi için gerekse güven endeksi denklemi için genişleilmiş EGARCH modelden elde edilen öngörü isaisikleri daha düşük elde edilmişir. Öngörü haa isaisiklerinin daha düşük elde edilmesi o modelin öngörü gücünün daha yüksek olduğunu gösermekedir. Elde edilen bu sonuçlar beklenileri karşılar nielikedir. Çünkü nedensellik ilişkisine bağlı olarak modele ilave edilen değişkenlerin, modelin öngörü gücünü olumlu yönde arırması beklenmekedir. Diğer bir ifadeyle nedensellik ilişkisini dikkae alarak geiri denklemine güven endeksinin eklenmesi veya güven endeksine İMKB 100 endeks geirisinin eklenmesi modelin öngörü performansını arırmakadır ve bu sonuç nedensellik ilişkisiyle bağdaşmakadır. (13) 34

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 Tablo 5: Öngörü Haa İsaisikleri R Öngörü Haa RKGE Genişleilmiş Genişleilmiş İsaisikleri EGARCH EGARCH EGARCH EGARCH RMSE 1.94 14.385 0.13 0.130 MAE 11.440 1.76 0.075 0.077 MAPE 153.09 159.6 1.74 1.758 6. Sonuç Yaırımcıların piyasaya bakış açıları ve gelecekle ilgili beklenileri finansal piyasaları yakından ilgilendirmekedir. Zira piyasada güven olgusu oluşmadan yaırımcıların birikimlerini finansal piyasalarda akif bir şekilde değerlendirmesini beklemek gerçekle örüşmeyecekir. Bu nedenle yaırımcıların piyasa olan güveni arıkça, finansal piyasalarda daha akif işlem yapma eğiliminde olacaklardır. Diğer arafan lieraürde yer alan ampirik ve eorik çalışmalar finansal piyasalardaki olumlu gelişmelerin de yaırımcıların piyasaya olan güvenini arıracağını ve daha fazla işlem yapmalarını sağlayacağını belirmekedir. Böylelikle güven olgusu ile finansal piyasalarda işlem yapma eğilimi arasındaki ekileşimin yönü ve zamanı am olarak belirginleşmemekedir. Bu amaçla çalışmada yaırımcıların piyasa olan bakış açısını ölçen güven endeksi ile İMKB 100 endeks geirisi arasındaki ilişkiler iki aşamalı dinamik nedensellik esi ile araşırılmışır. Dinamik nedensellik esinin ilk aşamasında İMKB 100 endeks geirisi ve güven endeksi EGARCH model ile ahmin edilmişir. İkinci aşamada ahmin edilen EGARCH modelden sandardize haa erimleri çekilerek çapraz korelasyon kasayıları ile oralamada ve varyansa nedensellik esi yapılmışır. Oralamada nedensellik esi sonuçlarına göre İMKB 100 endeks geirisi güven endeksini eş zamanlı ve ikinci gecikmede ekilerken, varyansa nedensellik esine göre her iki endeks arasında eş zamanlı bir ekileşim söz konusu olmakadır. Nedensellik ilişkileri dikkae alınarak EGARCH model genişleilmiş ve her iki endeksin birbiri üzerinde poziif ekisi olduğu belirlenmişir. Bu sonuca göre İMKB 100 endeks geirisi RKGE yi aynı ay içerisinde ve iki ay sonra ekilemeke ve bu ekinin yönü poziif olmakadır. Diğer bir ifadeyle İMKB 100 endeks geirisinin arması RKGE yi olumlu yönde ekileyerek arırmakadır. Volailiede ise eş zamanlı karşılıklı bir ekileşim mevcuur ve RKGE deki arış İMKB de volailieye azalmakadır. Elde edilen bulgular lieraürde yer alan çalışmaların bulguları ile örüşmekedir. Özellikle ABD ve Avrupa ülkeleri üzerine yapılan çalışmalarda hisse senedi geirisinin güven endeksini poziif yönde ekilediği espi edilmişir. Türkiye için yapılan çalışmalarda da benzer sonuçlar bulunmuş ve hisse senedi geirisinin güven endeksi üzerinde arırıcı bir eki yaraığı sonucuna ulaşılmışır. Bu çalışmada da benzer bir durum söz konusudur ve özellikle oralamada nedensellik esi sonucunda hisse senedi geirisinin güven endeksini poziif yönde ekilediği sonucuna ulaşılmışır. Son olarak genişleilmiş EGARCH model ile EGARCH modelin öngörü performansları karşılaşırılmış ve genişleilmiş EGARCH modelin daha iyi sonuçlar verdiği görülmüşür. Bu sonuçlar endeks geirisini ahmin emeye yönelik modellerde yaırımcıların piyasaya bakış açıları olan güven endeksinin de dahil edilmesinin daha anlamlı sonuçlar vereceğini gösermekedir. 35

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 Kaynakça [1] Y.W. Cheung and L.K. Ng, A Causaliy-in-Variance Tes and Is Applicaions o Financial Marke Prices. Journal of Economerics. 7, 33 48 (1996). [] W.J. Jansen and N.J. Nahuis, The Sock Marke and Consumer Confidence: European Evidence. Economics Leers. 79, 89-98 (003). [3] D.R. Epprigh, N.M. Arguea, and W.L. Huh, Aggregae Consumer Expecaion Indexes as Indicaor of Fuure Consumer Expendiures. Journal of Economic Psychology. 19, 15-35 (1998). [4] M.W. Ooo, Consumer Senimen and he Sock Marke. Board of Governors of he Federal Reserve Sysem. hp://www.federalreserve.gov/pubs/feds/1999/199960/ 199960pap.pdf, (1999) (Erişim Tarihi: 1.0.007). [5] L.K. Fisher and M. Saman, Consumer Confidence and Sock Reurns. Sana Clara Universiy Deparmen of Finance. Working Paper. No. 0-0 (00). [6] A. Uaka, Confidence and Real Economy-The Japanese Case. Applied Economics. 35, 337-34 (003). [7] G.W. Brown and M.T. Cliff, Invesor Senimen and he Near-Term Sock Marke. Journal of Empirical Finance. 11, 1-7 (004). [8] P.K. Chris and D.S. Bremmer, The Relaionship beween Consumer Senimen and Sock Prices. 78. Annual Conference of he Wesern Economics Associaion Inernaional. Denver. Colorado (003). [9] B.H. Lopez and A. Durre, The Deerminans of Consumer Confidence: The Case of Unied Saes and Belgium. hp://www.core.ucl.ac.be/services/psfiles/dp03/dp003-53.pdf, (003). (Erişim Tarihi: 1.0.007). [10] L. Eduardo and L. Brio, Is There Consumer Confidence Index a Sound Predicor of he Privae Demand in he Unied Saes? Esudios De Economia Aplicada., -15 (004). [11] A. Bandopadhyaya and A.L. Jones, Measuring Invesor Senimen in Equiy Marke. Journal of Asse Managemen. 7, 08 15 (006). [1] F.L. Dunn and I.A. Mirzaie, Turns In Consumer Confidence: An Informaion Advanage Linked o Manufacuring. Oxford Universiy Press. 44, 343-351 (006). [13] A. Kwan and J. Cosomiis, Does Consumer Confidence Maer for Household Spending? Evidence from Japan. hp://www.cuhk.edu.hk/eco/saff/cckwan/research Paper/KC_CCI_Japan_OBES-.pdf, (007). (Erişim Tarihi: 1.0.007). [14] G. Kling and L. Gao, Chinese Insiuional Invesors Senimen. Inernaional Financial Markes, Insiuions&Money. 18, 374-387 (008). [15] S. Canbaş ve S.Y. Kandır, Yaırımcı Duyarlılığının İMKB Sekör Gelirleri Üzerindeki Ekisi. hp://www.finansbilim.com/ufs006/makaleler/yatirimciduyarliliginin.pdf, (006). (Erişim Tarihi: 11.11.008). [16] S.Y. Kandır, Tükeici Güveni ve Hisse Senedi Geirileri İlişkisi: İMKB Mali Sekör Şirkeleri Üzerine Bir Uygulama. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Dergisi. 15 (), 17-30 (006). [17] T. Korkmaz ve E.İ. Çevik, Güven Endeksi ve Yaırımcıların Sezgileri: Türkiye Örneği. 11. Ulusal Finans Sempozyumu Bildiriler Kiabı, Zonguldak. 389-410 (007). [18] S. Olgaç ve F. Temizel, Yarımcı Duyarlılığı Hisse Senedi Geirileri İlişkisi: Türkiye Örneği. Tisk Akademi. 3, 4-39 (008). 36

T. Korkmaz, E. İ. Çevik / İsanbul Üniversiesi İşleme Fakülesi Dergisi 38, 1, (009) 4-37 009 [19] Tükiye Cumhuriye Merkez Bankası, www.cmb.gov.r. (Erişim Tarihi: 03.11.008). [0] R.F. Engle, Auoregressive Condiional Heeroscedasiciy wih Esimaes of he Variance of UK Inflaion. Economerica. 50, 987 1008 (198). [1] T. Bollerslev, Generalized Auoregressive Condiional Heeroscedasiciy. Journal of Economerics. 31, 307-37 (1986). [] M. Verbeek, Guide o Modern Economerics. John Wiley&Sons, England (000). [3] L.R. Glosen, R. Jaganahan, and D. Runkle, On he Relaion beween he Expeced Value and he Volailiy of he Normal Excess Reurn on Socks. Journal of Finance. 48, 1779-1801 (1993). [4] D.B. Nelson, Condiional Heeroskedasiciy in Asse Reurns: A New Approach. Economerica. 59, 347 370 (1991). [5] W. Enders, Applied Economeric Time Series. John Wiley&Sons Inc., USA, (004). [6] D.A. Dickey and W.A. Fuller, Disribuion of he Esimaors for Auoregressive Time Series wih a Uni Roo. Journal of he American Saisical Associaion. 74, 47-431 (1979). [7] P.C. Phillips and P. Perron, Tesing for a Uni Roo in Time Series Regression. Biomerika. 75, 335-46 (1988). 37