Muhasebe ve Finansman Dergisi Nisan/017 GeliĢmeke Olan Piyasa Endeksleri Arasında Volailie Yayılım Ekisinin Analizi Mehme Faih BAYRAMOĞLU Tezcan ABASIZ ÖZET Bu çalışmada, gelişmeke olan piyasaların borsa endeksleri arasındaki ekileşim, VAR- EGARCH yönemiyle analiz edilmişir. 1.03.013-30.1.016 dönemini kapsayan çalışmada Morgan Sanly Capial Inernaional (MSCI) endeksleri kullanılmış olup, bu endeksler; Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye borsa endeksleri ve Gelişmeke Olan Piyasa Endeksidir. Çalışmada, belirilen endeks geirileri arasındaki volailie yayılımı ve varyans değişimi incelenmişir. Ekonomerik analiz sonuçlarına göre i) AR paramere değerleri piyasalarda yaşanan şokların ardından borsaların geiri hacimlerinde kalıcı sapmaların oraya çıkığını gösermekedir. ii) piyasalardaki değişimin açıklanmasında kullanılan deerminasyon kasayılarının oldukça düşük düzeylerde ahmin edilmesi, piyasaların ümünün zayıf formda ekin olduklarına işare emekedir. iii) şokların volailie üzerindeki asimerik ekisini ifade eden kaldıraç ekisi; Meksika ve Rusya piyasaları için oldukça yüksek elde edilmiş -negaif şokların poziif şoklara göre volailieyi sırasıyla 5.71 ve 5.01 kez arırdığı- ve piyasalar arasında volailie yayılım mekanizmasının asimerik olduğu oraya çıkmışır. (iv) Brezilya ve Türkiye için piyasalar arası volailie yayılma ekisi simerik ancak anlamsız olarak elde edilmiş ve (v) Gelişmeke Olan Piyasa Endeksi öncül endeks olarak belirlenmişir. Anahar Kelimeler: Volailie Yayılım Ekisi, VAR-EGARCH, Gelişen Piyasa Endeksleri, Şoklara Verilen Tepkime Hızı, Piyasa Ekinliği. JEL Sınıflandırması: F30, G15, C13, G14. The Analysis of Volailiy Spillover Effec beween Emerging Marke Indices ABSTRACT In his sudy, he ineracion beween sock marke indices of emerging markes was analyzed by VAR-EGARCH mehod. The volailiy spillover and variance change were examined beween Morgan Sanley Capial Inernaional (MSCI) Indices which are Brazil, Mexico, Russia, Turkey, and Emerging Marke Indices, in he period from 3/1/013 o 1/30/016. The resuls of he economeric analysis: i) AR parameer values show ha permanen deviaions in he reurn of he sock indices following he shocks experienced in he markes, ii) esimaing very low levels of he coefficien of deerminaion o explain he change in he markes suggess ha all of he markes are in he weak-form efficiency, iii) he leverage effec, represens he asymmeric effec of shocks on volailiy has been found o be fairly high for Mexican and Russian markes- negaive shocks increased volailiy by 5.71 and 5.01 imes o posiive shocks, and he asymmeric volailiy spillover mechanism has found, iv) in Brazil and Turkey, he volailiy spillover effec beween he markes was obained symmerically bu insignifican, and v) MSCI EM Index was deermined as he lead index. Keywords: Volailiy Spillover, VAR-EGARCH, Emerging Marke Indices, Speed of Adjusmen, Marke Efficiency. Jel Classificaion: F30, G15, C13, G14. Yrd. Doç. Dr. Mehme Faih Bayramoğlu, Bülen Ecevi Üniversiesi, Ġkisadi ve Ġdari Bilimler Fakülesi, faih.bayramoglu@beun.edu.r. Yrd. Doç. Dr. Tezcan Abasız, Bülen Ecevi Üniversiesi, Ġkisadi ve Ġdari Bilimler Fakülesi, ezcan_abasiz@homail.com. 183
The Journal of Accouning and Finance April/017 1. GĠRĠġ KüreselleĢmenin dünya coğrafyasında giderek yaygınlaģmasıyla birlike, ülkelerin ekonomileri birbirine bağımlı hale gelmiģir. Ancak küreselleģme derecesi açısından ülkelerin birbirlerine göre nispeen farklı olmaları, ülkelerin finansal piyasalarında farklı ekilere neden olabilmekedir (Aiyan vd., 010:590). Son ouz yılda, finansal piyasaların birbirlerine olan bağımlılıkları arıģ gösermiģir. Hem geliģmiģ hem de geliģmeke olan ülkelerde görülen bu eğilim, sermaye harekelerinin edricen liberalleģirilmesine, finansal piyasaların serbesleģirilmesine ve yeni eknolojilerin oraya çıkmasına neden olmuģur (Slimane vd., 014:3). Uluslararası finansal piyasaların enegrasyonu yaırımcıları; yeni yaırım fırsaları sunma, porföylerini uluslararası ölçeke çeģilendirme, hendging olanakları ile risk paylaģımında bulunma ve yaırım planları için yeni fon olanakları sunması gibi birçok açıdan deseklemesi bakımından önemlidir (Gamba-Sanamaria vd., 017:). Ayrıca piyasalar arası ekileģim, bu piyasaların ekinliğinin armasını sağlayıcı ekilere de sahipir (Koumos, 1996:975). Ancak finansal enegrasyonun sağlamıģ olduğu bu deseklerin, yaırımcılar için bir bedeli olmakadır. Finansal piyasaların enegre olduğu bir dünyada, ulusal poliikaların ekileri sınır öesine yayılabilmekedir. Özellikle son yıllarda ulusal ölçeke baģlayan finansal krizlerin, gösermiģ oldukları yayılım ekisiyle birlike küresel boyulara ulaģıkları görülmüģür. Bu krizlerin en dikka çekici özelliklerinden birisi, volailiedeki yayılım ekilerinin oraya çıkması olmuģur. Dolayısıyla piyasaların birbirlerine olan bağımlılığı, beraberinde bir piyasadaki volailienin diğer bir piyasayı poziif ya da negaif olarak ekilemesi sonucunu doğurmuģur (Fina vd., 017:146; Gamba-Sanamaria vd., 017:). Dolayısıyla finansal piyasalarındaki volailie davranıģlarını ve kaynaklarını anlamlandırmak, yuriçi finansal varlıkları fiyalandırma, küresel risken korunma sraejilerini uygulama ve varlık dağıım kararlarını verme süreçlerinde büyük önem aģımakadır (Ng, 000:07). Bu çalıģmada, geliģmeke olan ülkelere ai borsa endeks geirileri arasındaki volailie yayılımı ve varyansaki değiģim dikkae alınarak piyasaların Ģoklara verdiği epkime hızları karģılaģırılmıģır. ÇalıĢmada, Morgan Sanley Capial Inernaional (MSCI) veri abanından elde edilen dör geliģmeke olan ülkenin borsa endeksi ile bir genel endeks kullanılmıģır. Ülke endeksleri MSCI Brezilya, MSCI Meksika, MSCI Rusya ve MSCI Türkiye borsa endeksidir. Genel endeks ise MSCI GeliĢmeke Olan Piyasalar Endeksi (MSCI EM Index) dir. Negaif ve poziif geirilere göre Ģokların uyum hızının dikkae alınmasıyla, lieraürdeki diğer çalıģmalardan farklılaģan bu çalıģmada, günlük frekansaki veri seleri 1.0.013-30.1.016 dönemini kapsamakadır. ÇalıĢma, hem piyasalar arasındaki ekileģimi dikkae alması hem de piyasaları yönlendirme poansiyeline sahip borsaların karģılıklı ekileģimi sonucu oraya çıkan öncül ve ardıl (lead-lag) iliģkileri VAR-EGARCH ile modellemeyebilmesi anlamında iki yönlüdür. 184
Muhasebe ve Finansman Dergisi Nisan/017 Lieraürdeki birçok çalıģma, volailie yayılımının dinamik yönünü dikkae almakadır. Ancak, oplam volailie yayılımının ekilerini açıklayabilmek için hem dinamik ve hem eģanlı ekilerin dikkae alınması gerekmekedir. Dinamik ekiler, zamanla oraya çıkan yayılımları ifade ederken, eģanlı ekiler ise aynı anda oraya çıkan ekilerdir (Fina vd., 017:146). Birçok piyasada, iģlem saalerinin örüģmesi nedeniyle, eģanlı yayılımların yakalanması önem aģımakadır. Bu nedenle çalıģmada hem dinamik hem de eģanlı ekileri dikkae alan VAR-EGARCH modeli, piyasaların karģılıklı ekileģimi ve piyasalar arasında öncül - ardıl iliģkilerin belirlenebilmesi amacıyla ercih edilmiģir. Lieraürde piyasalar arası iliģkileri oraya koyan VAR-EGARCH modellerinin kullanıldığı eorik makaleler ve bu modellerin çeģili piyasalara uygulanmasını içeren ampirik çalıģmalar bulunmakadır. Ancak bu çalıģmada, piyasalar arasındaki volailie yayılımı ve varyans değiģimlerinin dikkae alınması nedeniyle lieraürde genellikle VAR ve MGARCH modellerinin eģanlı olarak kullanıldığı çalıģmalara daha çok yer verilmiģir. Bu çalıģmalardan baģlıcaları aģağıdaki gibidir. Li ve Giles (015), ABD, Japonya ve geliģmeke olan alı Asya ülkesine ai geiriler arasında volailie yayılımını asimerik bir formda dikkae almıģ olup, ABD ve Japonya piyasalarından Asya ülke borsalarına doğru isaisiksel olarak anlamlı dolaylı bir ekileģimin varlığına ulaģmıģlardır. Ayrıca çalıģmada ulaģılan diğer bir bulgu; piyasaların enegrasyonu sonucu, Asya krizi döneminde ABD ve Asya ülke piyasalarında iki yönlü ve güçlü volailie yayılımı ekisinin varlığıdır. Benzer biçimde diğer bir çalıģma Peng vd. (017) arafından yapılmıģ olup Japon borsasının Tayvan borsası geirileri üzerinde ekili olduğu sonucuna ulaģmıģır. Beirne vd. (010) çalıģmalarında 41 ülke için hafalık geiri frekansında veri selerini VAR-EGARCH(1,1) yönemi ile ahmin ederek piyasalar arasındaki karģılıklı bağımlılığı es emiģlerdir. Elde edilen sonuçlar oplulaģırıldığında; volailienin yayılma ekisinin genel olarak geliģmiģ ülke piyasalarından geliģmeke olan ve yerel piyasalara doğru olduğu, ayrıca piyasa geirilerinin risk veya volailiedeki değiģimden kaynaklandığı ifade edilmiģir. Benzer biçimdeki çalıģmalara örnek olarak; Booh vd. (1997), Koumos ve Booh (1995), Ng (000), Baur ve Jung (006), Savva (009) çalıģmaları göserilebilir. Rao (008), çalıģmasında VAR-MGARCH yönemi kullanarak geliģmeke olan ülke piyasalarında oynaklığın yaırım kararında ekin bir fakör olduğunu, yaırımcıların porföy çeģilendirmesine giderek riski minimize emeye çalıģıklarını ifade emiģir. In vd. (001) için çalıģmasında Hong Kong, Güney Kore ve Tayland borsaları volailie yayılımı ve piyasa enegrasyonu için VAR-MGARCH-BEKK yönemini kullanarak ilgili piyasalarda, yaırımcının öncül piyasadaki finansal geliģmeleri akip eiği ve bu anlamda öncül piyasalardaki haber ekisinin diğer piyasalardaki geirinin belirlenmesinde ekin bir fakör olduğu sonucuna ulaģmıģır. 185
The Journal of Accouning and Finance April/017 Khan vd. (016), çalıģmalarında sekörel ve genel düzeyde Pakisan borsası için volailie Ģoklarının oldukça yüksek ve süreklilik özelliği aģıdığını ifade emekle birlike, sekörel düzeyde farklı derecede ekiler oluģurarak risk ve geiri arasında akasa neden olduğunu ifade emekedir. Ayrıca Ģokların en uzun kaldığı sekörler olarak sırasıyla; ilaç sanayi Ģirkeleri, meal sanayi Ģirkeleri ve sigora Ģirkeleri espi edilmiģir. Bekiros (014) küreselleģme birlike borç krizlerinin ve finansal krizlerin piyasalar arasındaki yayılımını konu edindikleri çalıģmasında BRICS ülkelerine ai piyasa geirilerinde volailie yayılımı için bahsedilen krizlerin ekili olduğu sonucuna ulaģmıģlardır. Bahsedilen lieraürdeki çalıģmalar genel olarak değerlendirildiğinde; bulgular, piyasalar arasındaki küreselleģme derecesine bağlı olarak piyasaların karģılıklı ekileģimlerinin arıģ göserdiği ve bu ekileģimin ek yönlü veya karģılıklı olarak oraya çıkabileceği yönündedir. Ayrıca, volailie yayılımının öncül piyasadaki Ģoklara bağlı olarak diğer piyasaların geiri volailiesi üzerinde belirleyici bir fakör olduğu ifade edilmekedir. Bu çalıģmada, geliģmeke olan ülkelere ai borsa endeks geirileri arasındaki volailie yayılımı ve varyansaki değiģim dikkae alınarak piyasaların Ģoklara verdiği epkime hızları VAR-EGARCH modeli ile Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye borsaları için ve MSCI EM Index için es edilmiģir. ÇalıĢmanın izleyen bölümlerinde öncelikle ekonomerik model anıılmıģ, ardından ahmin sonuçları yorumlanmıģ ve sonuç bölümüne yer verilmiģir.. EKONOMETRĠK MODEL Borsa geirileri arasında varyans değiģimi ve Ģokların poziif-negaif Ģoklara göre uyum hızlarının es edilmesinde VAR-EGARCH modellerinin bahsedilen iliģkileri dikkae alması, çalıģmada bu modelin ercih edilmesine neden olmuģur. Ayrıca ilgili piyasalarda oraya çıkan Ģokların büyüklüğünün geiri üzerindeki ekisi ve varyansaki kırılmanın arihlenmesi amacıyla ooregresif modeller kullanılmıģır. Varyansaki kırılmanın dikkae alınarak Ģokların kalıcılık ya da geçicilik özelliklerinin dikkae alındığı doğrusal bir modelde, varyansaki kırılmanın modellenebilmesi için 1 nolu eģilik kullanılabilir. y x' e, i 1,,..., n (1) ni ni ni 1 nolu eģiliğe ai varyans Ee ni değiģimin olması durumunda Ģeklinde ifade edilirse yapısal bir ni parameresinin 186 x ni dağılımına bağlı olarak değiģip değiģmeyeceğinin es edilmesi gerekmekedir (Hansen, 000:94). Diğer bir ifade ile ni parameresinde yapısal bir değiģim olması durumunda zamana göre varyansın sabi
Muhasebe ve Finansman Dergisi Nisan/017 kalıp kalmadığı konrol edilmelidir. EĢilik, gözleme bağlı olan değiģimleri gösermek üzere aģağıdaki gibi ifade edilebilir., i 0 ni n, i0 Burada 0 yapısal değiģim zamanını () n ise yapısal değiģim sonrası parameredeki değiģim mikarını gösermeke olup, elemanlarından 0 1 oluģmakadır. Andrews ve Ploberger (1994) SupF, ExpF ve AveF esleri 1 ve nolu eģilikeki ön ilgiler kullanılarak Ģu Ģekilde hesaplanır. ve m in n 0 1 0 SupF sup F (3) ni 1 1 ExpFni ln F 11 i 1 1 i 1 exp n 0 (4) 1 AveFni Fn 0 (5) 1 n 1 ( n m) eˆi i1 1 nolu denklemden elde edilen haalara ai varyansın ˆ olduğu gerekmekedir. x ni ye ai vekör sayısını gösermek üzere EĢilik 1 in yeniden düzenlenmesi y x x I( i ) e, i 1,,..., n (6) ni ni ni ni n 0 ni 6 nolu denklemin EKK yönemi ile ahmin edilmesiyle F isaisiği aģağıdaki eģilike olduğu gibi hesaplanır.. F ni ( n m) ˆ ( n m) ˆ ˆ Yukarıdaki eģilike elde edilen F isaisiği 3, 4 ve 5 nolu denklemlerde kullanılarak varyansaki kırılma Hansen (000) sabi değiģkenli boosrap ekniği ile espi edilebilir. Buradaki kırılma, değiģkenin seviyesinde meydana gelen değiģimle ilgilidir. McConnel ve Perez-Quiros (000) bu yönemi varyansaki değiģime göre Ģu Ģekilde uyarlamıģır. 1 nolu eģilikeki değiģkenin bir AR(1) süreci izlediği varsayılsın. y y (7) 1 7 nolu eģilike nin normal dağıldığı varsayımı ile ˆ erimi, haa erimine ai sandar sapmanın, sapmasız bir ahminci olduğunu ifade emekedir. 187
The Journal of Accouning and Finance April/017 Dolayısıyla varyansaki kırılmanın araģırılacağı model basi olarak 8 nolu eģilike olduğu gibi yazılabilmekedir. ˆ (8) Varyansaki kırılmanın ahmin edilebilmesi için 7 ve 8 nolu eģiliklerin GenelleĢirilmiĢ Momenler Yönemi (GMM) alında ahmin edilmesi gerekmekedir. Bunun için öncelikle kırılma dönemini ifade eden yapay değiģkenlerin 8 nolu denklem içinde anımlanması gerekmekedir. Yapay değiģkenlerin anımlandığı bu model 9 nolu denklemde verilmiģir. D D ˆ 1D1 D 1 T ise 0 T ise 1 T ise 1 T ise 0 9 nolu denklemlerde yer alan T, 1 ve paramereleri sırasıyla kırılma dönemi ve kırılma dönemine denk gelen sandar sapmaları vermekedir. BoĢ hipoezin sınanması durumunda 1, paramereleri sorun meydana geiren (nuisance-baģbelası) paramereler olacağı için Andrews ve Ploberger (1994) çalıģmasındaki SupF eslerine baģvurulmakadır. ÇalıĢma, aynı zamanda geirilerin Ģoklara verdiği epki hızının negaif ve poziif geirilere göre ayrıģırılarak 7 nolu eģiliğe ilave varsayım yapılmasını ~ N(0, d d Break ) gerekirmekedir. Buna göre, varyans değiģimine neden 0 1 olan Ģokların negaif ve poziif geiri dönemine ekileģimi kırılmalı olarak es edilebilir. Ayrıca Ģokların büyüklüğüne bağlı olarak piyasalar arasında volailie ekileģimi ve öncül ardıl piyasaların belirlenebilmesi için ARCH-EGARCH yapısı VAR modeli ile uyumlaģırılarak karģılıklı piyasalar arası ekileģim es edilmelidir. Nelson (1991) arafından anıılan EGARCH yönemi ile piyasalardaki volailie ileimi ve yayılma ekisi asimerik olarak es edilebilir. Ayrıca varyans ve oralama eģiliklerinden elde edilen inovasyonlar, VAR yönemi ile sisem haline geirilerek değiģkenlerin gecikmeli ve karģılıklı ekileģimleri arasındaki iliģkileri de ayrıca yansımakadır. GeçmiĢ dönem Ģokların, cari dönem geiri volailiesi üzerine asimerik ekilerinin incelendiği ilk ve öncü çalıģmalar Black (1976), Nelson (1991) ve Koumos (199) çalıģmaları olmakla birlike meodolojik olarak Koumos (1996) çalıģması bu çalıģmada dikkae alınmıģır. Model spesifikasyonu aģağıdaki gibi yazılabilmekedir. (9) 188
Muhasebe ve Finansman Dergisi Nisan/017 5 Geiri Geiri, i, j EMindex, Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye. i, i,0 i, j j, 1 i, j1 5 i, i,0 i, j j j, 1 i i, 1 j1 exp{ f ( z ) In( )}, i, j EMindex, Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye. f ( z ) ( z E( z ) z ) i, j EMindex, Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye. j j, 1 j, 1 j, 1 j j, 1, i, j EMindex, Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye. i, j, i, j i, j, Geiri eģiliğinde yer alan birinci model spesifikasyonu, analizde yer alan 4 ülkeye ve bir genel endekse ai borsa geirilerinin, her bir piyasa için geçmiģ dönem geirileri ile iliģkili olduğunu ifade eden VAR modelidir. Piyasalar arasındaki öncül ve ardıl iliģkiler, ilgili VAR modeli için koģullu oralama modelinde yer alan i, j, i j kasayıları ile belirlenmekedir. KoĢullu oralama eģiliğinde yer alan ilgili kasayının isaisiksel olarak anlamlı olması, i piyasasının öncül ve i piyasasındaki geliģmelerin j piyasasındaki geliģmelere neden olduğunu ifade edilmekedir. BaĢka bir ifade ile j piyasasının cari dönem geirisinin, i piyasasındaki beklenen geirinin öngörülmesinde ekin olduğunu ifade emekedir. Modelde yer alan ikinci eģilik, her bir piyasasının karģılıklı olarak koģullu varyansını gösermeke olup kendi geçmiģ döneminin ve diğer piyasaların volailie ekileģimini gösermekedir. Üçüncü eģilik ise sandardize edilmiģ gecikmeli kısmi fonksiyonel biçimi gösermekedir. EĢilike z 0 j, 1 koģulunda fonksiyon 1 j değerine eģi iken z 0 j, 1 durumunda 1 j (10) eğim değerine eģi olmakadır. Dolayısıyla, elde edilen değerlere bağlı olarak sandardize edilmiģ Ģokların, her bir piyasa için elde edilen koģullu varyanslarına asimerik bir eki meydana geireceği ifade edilir. Bahsedilen asimerik ekinin büyüklüğü ( z j, 1 E( z j, 1 ) i, j için ahmin edilen kasayıların iģare büyüklüğüne göre değiģebilmekedir. Eğer z j, 1 E( z j, 1 ) ise i, j 0 olması durumunda z j, 1 nin i, üzerindeki ekisi poziif olacakır. Benzer Ģekilde kısmi fonksiyonel biçimde göserilen jz j, 1 ekisini ölçmekedir. j 0 ise erimi iģare j borsasındaki kayıpların ardından yüksek bir volaileinin oluģacağını, sonrasında ise borsanın oparlanacağını ifade emekedir. Bu durum kaldıraç ekisini oraya koymakadır. Piyasalar arası volailie yayılımı, modelde i, j, i j paramerelerine bağlıdır. Negaif j ahmincisinin, poziif ve isaisiksel olarak anlamlı bir i, j ahmincisi ile birlike değerlendirilmesi durumunda j borsasındaki negaif Ģokların i borsasının geiri varyansı üzerindeki ekisinin poziif Ģoklara göre daha yüksek olduğunu gösermekedir. Dolayısıyla volailie akarım mekanizması, piyasalar arasında asimerik olarak iģlemekedir. Dördüncü eģilik, Ģokların büyüklüğüne bağlı olarak yayılma ekisi ile oluģan borsa geirilerinin korelasyonlarını gösermekedir. 189
The Journal of Accouning and Finance April/017 3. UYGULAMA 3.1. ÇalıĢmanın Amacı Bu çalıģmanın amacı, geliģmeke olan sermaye piyasalarında, gecikmeli ve eģanlı olarak oraya çıkan volailie yayılımını analiz emekir. ÇalıĢmanın giriģ bölümünde de belirildiği üzere; dinamik ekiler, zamanla oraya çıkan volailie yayılımlarını ifade ederken, eģanlı ekiler ise aynı anda oraya çıkan ekilerdir (Fina vd., 017:146). Dolayısıyla, çalıģmada Ģokların büyüklüğüne bağlı olarak borsa endeks geirileri arasında Ģokların yayılımı ve uyum hızlarının piyasalar arası karģılıklı ekileģiminin oraya konulması amaçlanmıģır. Bu amaç doğrulusunda, geliģmeke olan ülkelere ai borsa endeks geirileri arasındaki volailie yayılımı ve varyansaki değiģim dikkae alınarak piyasaların Ģoklara verdiği epkime hızları Brezilya, Meksika, Rusya ve Türkiye nin içinde bulunduğu dör geliģmeke olan borsa endeksi ve bir genel endeks (MSCI EM Index) için VAR-EGARCH yönemi ile analiz edilmiģir 3.. Veri Sei ÇalıĢmada Morgan Sanley Capial Inernaional (MSCI) veri abanından elde edilen dör geliģmeke olan ülke endeksi ile bir genel endeks kullanılmıģır. Ülke endeksleri MSCI Brezilya, MSCI Meksika, MSCI Rusya ve MSCI Türkiye borsa endeksidir. Genel endeks olan MSCI EM Index ise MSCI GeliĢmeke Olan Piyasalar Endeksi (MSCI Emerging Marke Index) dir (MSCI, 017). ÇalıĢmanın bundan sonraki kısmında MSCI EM Index için yalnızca EM Index ifadesi kullanılmıģır. ÇalıĢmada günlük frekansaki veri seleri 1.0.013-30.1.016 dönemini kapsamakadır. ÇalıĢmada kullanılan borsa endeksleri için geiri değerleri 1 100*ln R / R dönüģümü kullanılarak elde edilmiģir. Grafik 1 de çalıģma döneminde ilgili endekslere ai geiriler göserilmiģir. 190
Muhasebe ve Finansman Dergisi Nisan/017 Grafik 1. ÇalıĢma Kapsamına Dahil Edilen MSCI Endeks Geirileri (1..13 30.1.16) Negaif ve poziif geirilere göre Ģokların uyum hızının dikkae alınmasıyla, lieraürdeki diğer yönemlerden farklılaģan bu çalıģmada, ekonomerik analizler için WinRATS 9.1 Pake Programı kullanılmıģır. 191
Üçüncü Karil Birinci Karil Sd. Sapma Oralama The Journal of Accouning and Finance April/017 3.3. Tahmin Sonuçlarının Değerlendirilmesi Borsa endeks geirilerinin Ģoklara verdiği epki hızının ooregresif modeller ile ahmin edildiği sonuçlar Tablo 1 de göserilmiģir. Tablo 1: Borsa Endeks Geirileri Arasındaki EkileĢim ve Oynaklıkaki Kırılma DEĞĠġKENLER EM INDEX BREZĠLYA MEKSĠKA RUSYA TÜRKĠYE AR(1) -0.0031 0.1508-0.0063-0.064 0.0131 P-Değeri 0.8837 0.0059 0.836 0.5685 0.8167 Toplam 0.0004 0.0003 0.0001 0.0003 0.0009 Negaif Geiri (NG) -0.1506-0.334-0.1784-0.793-0.4311 Poziif Geiri (PG) 0.156 0.3670 0.3419 0.359 0.4134 NG-PG EĢiliği 0.0001 0.0000 0.0000 0.0001 0.0000 Kırılma Öncesi (KÖ) -0.0013 0.0006-0.000 0.0034-0.0138 Kırılma Sonrası (KS) 0.0031-0.0009 0.0000-0.0008 0.0047 KÖ-KS EĢiliği 0.4765 0.4966 0.4991 0.4913 0.4616 Toplam 1.1444.798 1.7679.6513.786 Negaif Geiri (NG) 1.1039.8464 1.675.4699.6183 Poziif Geiri (PG) 1.161.6967 1.8913.8133.8788 NG-PG EĢiliği 0.530 0.66 0.0076 0.0034 0.0334 Kırılma Öncesi (KÖ) 0.948 1.9050 1.611 1.5810 3.3853 Kırılma Sonrası (KS) 1.409 3.46.004.939.4840 KÖ-KS EĢiliği 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Oynaklık Kırılma Analizi Tarih 4.6.015 19.8.014 17.7.015 10..014 11.4.014 SupF 0.057 0.0000 0.1706 0.0000 0.671 ExpF 0.0086 0.0000 0.0618 0.0000 0.4051 AveF 0.011 0.0000 0.0341 0.0000 0.3183 Kırılma Öncesi ve Sonrası Dağılımın EĢiliği: Kolmogorov-Smirnov Tesi Ġsaisik Değerler 0.138 0.1404 0.0738 0.1199 0.074 Kriik Değerler 0.0788 0.0788 0.0795 0.0879 0.0838 Kırılma Öncesi ve Sonrası Karillerin EĢiliği: Wilconxon Tesi Toplam -0.7443-1.7390-1.0561-1.4708-1.6198 Kırılma Öncesi (KÖ) -0.6349-1.3006-1.0065-1.0055-1.78 Kırılma Sonrası (KS) -0.9538 -.1036-1.1699-1.5886-1.5575 KÖ-KS EĢiliği 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Toplam 0.6504 1.7073 1.0556 1.984 1.64 Kırılma Öncesi (KÖ) 0.5484 1.633 0.9146 1.0475 1.8319 Kırılma Sonrası (KS) 0.8443 1.9766 1.358 1.4647 1.570 KÖ-KS EĢiliği 0.1779 0.0011 0.4447 0.306 0.0000 Tablo 1 e göre borsa endeks geirileri için ahmin edilen AR 1 paramere değerleri Türkiye ve Brezilya dıģındaki ülke gruplarına ai piyasalarda amamı negaif iģare büyüklüğüne sahipir. Yalnız elde edilen ahminciler isaisiksel olarak sıfırdan 19
Muhasebe ve Finansman Dergisi Nisan/017 farksız dolayısıyla anlamsızdır. AR 1 parameresinin negaif bir değere sahip olması piyasalarda meydana gelen Ģokların geiri varyansında oluģan sapmaların kalıcı olmasına ve bu sapmaya neden olan Ģokun ardından piyasa dengesine döndürecek bir mekanizmanın varlığına iģare eder. Ġsaisiksel olarak anlamlı AR parameresi Brezilya borsası için geçerli olup öncelikle geiri hacminde meydana gelen sapmaların kalıcı olduğunu ve bu sapmaya neden olan Ģokun ardından piyasa denge eğilimine döndürecek bir mekanizmanın olmadığına karar verilir. Dolayısıyla piyasalardaki Ģokun ardından endeks değeri kendi oralama hızına yakınsayamamaka ve piyasa ekinliği sağlanmamakadır. Elde edilen sonuçlar, her ne kadar piyasaların ekin olmadığını göserse de Ģoklar arasındaki iliģki, geirilerin belirlenmesinde AR paramerelerine göre önemli bir ekiye sahip olduğundan, zayıf veya güçlü formda ekinliğin oraya çıkabilmesine neden olmakadır. Bu bulgunun ne bir Ģekilde oraya konulabilmesi için VAR-EGARCH modelinden elde edilen R isaisiklerinin yorumlarına ihiyaç vardır. Borsa endeks geirileri arasındaki yayılım dikkae alındığında ise ilgili dönem aralığında üm borsa endeks geirilerinin yaırımcılarına poziif yönde bir kazanç sağladığı gözlenmekedir. Negaif ve poziif geirilere göre incelendiğinde en riskli yaırımcı porföyünün sırasıyla Türkiye, Brezilya, Rusya ve Meksika olduğu gözden kaçmamaka ve arihsel süreçe elde edilen deneyimlerle de bu bulgu büyük ölçüde uyuģmakadır. Ġlave olarak riskin yüksek olması elde edilen geirinin de ilgili ülke piyasaları için aynı sıralamada yüksek olduğu da dikka çekicidir. Poziif geiri rejiminde ise varyansaki değiģimin Brezilya dıģındaki üm piyasalarda yüksek olduğu gözlenmekedir. Varyansaki değiģimin Brezilya piyasasında negaif geiri rejiminde diğer piyasalara nazaran daha yüksek olması, yaırımcının bu piyasada riski saın alarak daha yüksek geiri elde emesine neden olmakadır. Ayrıca bu bulgu isaisiksel olarak da anlamlı bulunmuģur. Ġlave olarak varyansaki kırılmanın isaisiksel olarak anlamlı olmadığı ek piyasa Türkiye dir. Piyasaları yönlendirme poansiyeline sahip borsaların karģılıklı ekileģimi sonucunda oraya çıkan öncül ve ardıl (lead-lag) iliģkilerin oraya konulması amacıyla, VAR-EGARCH yapısı verilen modele ai paramereler, paramere kısılamasına gidilerek maksimum olabilirlik yönemi alında ahmin edilmiģir. Elde edilen kısılı ve kısısız modele ai ahmin değerleri Tablo de oplulaģırılmıģır. 193
The Journal of Accouning and Finance April/017 Tablo : Piyasalar Arasındaki KarĢılıklı EkileĢim ve Volailienin Yayılım Ekisi MSCI EM Index MSCI Brezilya MSCI Meksika MSCI Rusya MSCI Türkiye kasayı prob kasayı prob kasayı prob kasayı prob kasayı prob A Kısılı Model : 0 ve i j, i EMindex, Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye. 1 i, i i, i i, i,,0 ij 1 i, i i, i i i, i i,,0 1 i, j, i, j i, j ij Geiri Geiri, i EMindex, Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye. exp{ f ( z ) In( )}, i EMindex, Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye.,, i EMindex, Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye. b10 0.011 0.3766 b0 0.056 0.5013 b30 0.0014 0.9397 b40 0.0174 0.193 b50-0.0 0.5373 b11-0.003 0.8838 b1 0.1509 0.0059 b31-0.0064 0.836 b41-0.065 0.5686 b51 0.0131 0.8168 a10-0.0084 0.0000 a0 0.009 0.0000 a30-0.003 0.0000 a40 0.0096 0.0000 a50 0.333 0.0000 a11 0.066 0.0000 a 0.06 0.0481 a33 0.0154 0.1504 a44-0.094 0.0000 a55-0.070 0.0466 1 0.9818 0.0000 0.9915 0.0000 3 0.9999 0.0000 4 0.9898 0.0000 5 0.855 0.0000-0.606 0.0000 1-0.604 0.0000-0.70 0.0000 3 4-0.6673 0.0000 5-0.4341 0.0000 B-Kısısız Model Tahmini 5 Geiri Geiri, i EMindex, Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye. 1 i, i i, j j, i,,0 j1 5 1 i, i i, j j j, i i,,0 1 j1 exp{ f ( z ) In( )}, i EMindex, Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye. i, j, i, ji, j, i EMindex, Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye., b10 0.011 0.3766 b0 0.056 0.5013 b30 0.0014 0.9397 b40 0.0174 0.193 b50-0.0 0.5373 b11-0.003 0.8838 b1 0.1509 0.0059 b31-0.0064 0.836 b41-0.065 0.5686 b51 0.0131 0.8168 b1 0.086 0.0000 b -0.0380 0.1091 b3 0.0374 0.0049 b4 0.147 0.0000 b5 0.151 0.0000 b13 0.0958 0.0000 b3 0.0575 0.0737 b33 0.0391 0.0671 b43 0.091 0.558 b53 0.07 0.5469 b14 0.0346 0.0000 b4 0.0154 0.5036 b34 0.0154 0.089 b44 0.0505 0.0560 b54-0.0010 0.9671 b15-0.0147 0.0691 b5-0.031 0.1006 b35-0.0043 0.7196 b45-0.0466 0.0036 b55-0.0436 0.108 a10-0.0084 0.0000 a0 0.009 0.0000 a30-0.003 0.0000 a40 0.0096 0.0000 a50 0.333 0.0000 a11 0.066 0.0000 a1 0.06 0.0481 a31 0.0154 0.1504 a41-0.094 0.0000 a51-0.070 0.0466 a1-0.005 0.6487 a 0.055 0.0000 a3-0.0375 0.0000 a4 0.067 0.081 a5 0.0394 0.584 a13 0.017 0.0685 a3-0.0030 0.8110 a33 0.0364 0.0000 a43 0.0999 0.0000 a53-0.0536 0.1083 a14 0.0146 0.079 a4 0.007 0.1190 a34 0.067 0.0000 a44 0.0319 0.0000 a54 0.046 0.1537 a15 0.005 0.571 a5-0.0576 0.0000 a35-0.0190 0.049 a45-0.0104 0.886 a55 0.1670 0.0000 0.9818 0.0000 1 0.9915 0.0000 0.9999 0.0000 3 0.9898 0.0000 4 5 0.855 0.0000-0.606 0.0000 1-0.604 0.0000-0.70 0.0000 3-0.6673 0.0000 4-0.4341 0.0000 5 R 0.1114 0.0058 0.0168 0.066 0.04 Korelasyon Marisi MSCI EM Index 1.0000 0.6801 0.6835 0.660 0.5185 MSCI Brezilya 1.0000 0.6383 0.4796 0.4076 MSCI Meksika 1.0000 0.4960 0.4746 MSCI Rusya 1.0000 0.3863 MSCI Türkiye 1.0000 194
Muhasebe ve Finansman Dergisi ij i, j 0 Nisan/017 olarak paramerelerin kısılandığı modelde AR 1 ahmincisi sadece Brezilya borsası için anlamlı gözükmekedir. Bu durum Conrad ve Kaul (1988) çalıģmasında ifade edilen zamanla değiģen beklenen geiri (ime varying expeced reurns) koģuluna uymakadır. ii, parameresine ai ahminci Meksika borsası dıģında üm piyasalarda isaisiksel olarak anlamlı bulunmuģur. Daha açık bir ifadeyle, Meksika borsası dıģındaki üm ülke borsalarında geiri, volailiedeki değiģimden ekilenmekedir. Bu ekilenme daha çok Rusya borsasında gözlenmekedir. Bununla birlike GARCH parameresi ( i ) büün piyasalar için 1 e yakın olup isaisiksel olarak anlamlı bulunmuģur. Geirilerde meydana gelen dalgalanmanın uzun dönemde beklenen geiri üzerindeki değiģimi de ekileyeceğini ifade emekedir. ġokların volailie üzerindeki asimerik ekisini ifade eden kaldıraç ekisi; Meksika 0.70 ve Rusya 0.6673 piyasaları için oldukça yüksek olup, negaif Ģokların poziif Ģoklara göre volailieyi sırasıyla yaklaģık olarak 5.71 ve 5.01 kez arırdığı gözlenmekedir. Bu bulgular, Tablo 1 deki sonuçlarla da örüģmekedir. ġöyle ki; paramerelerin kısılanmadığı modele ai ahminlerin göserildiği ablonun B panelinde ij, i j paramereleri için ahmin edilen değerlerin ümü isaisiksel olarak anlamlı bulunmuģ olup analiz grubu ülkelerdeki üm borsaları ekilediği, bu anlamda EM Index in öncül piyasa olarak nielendirilebileceği oraya konulmakadır. EM Index e meydana gelen negaif Ģokların Meksika ve Rusya borsalarının geiri varyansı üzerindeki ekisi poziif Ģoklara göre daha yüksekir. Dolayısıyla EM Index en Meksika ve Rusya borsalarına volailie akarım mekanizması, piyasalar arasında asimerik olarak iģlemekedir. Brezilya ve Türkiye borsasında ise bu durum simerik olarak oraya çıkmakla birlike isaisiksel olarak anlamsız bulunmuģur. Ayrıca, öncül olarak EM Index e gözlenen Ģokların, volailie yayılımı yoluyla diğer borsalar üzerinde kalma süresi (volailie Ģoklarının kalıcılığı); yarı ömür isaisiklerine *** bağlı olarak en uzun süre Brezilya, Meksika ve Rusya borsaları için sırasıyla oralama 81, 69 ve 67 gün olarak elde edilmiģir. Türkiye içinse Ģokların oralama kalıģ süresi 4 gün olarak hesaplanmıģır. Bir baģka ifadeyle, örneğin; EM Index en Brezilya endeksine doğru poziif veya negaif eki, Brezilya endeksi üzerinde oralama 81 gün devam emekedir. Dolayısıyla bu çalıģma kapsamına alınan borsalar içerisinde yaırımcısı, poziif ve negaif Ģoklara en fazla duyarlı olan yaırımcılar, Brezilya borsasına yaırım yapan yerli ve yabancı yaırımcılardır. Tablo 1 de elde edilen AR paramere değerleri, endeksin piyasalardaki bir Ģokun ardından kendi oralama değerlerine geri dönemediğini ifade emekle birlike, Ģoklar arasındaki iliģkinin varlığı, piyasaların ekin olmadığı görüģünü reddemekedir. Bu durum, Tablo de elde edilen R bulgularına göre; geiri varyanslarındaki değiģimin açıklanmasında R isaisiğinin yeersiz oluģu; bir piyasada endeksin 1 dönemine ai beklenen geirisini, geçmiģ dönem geirilerini kullanarak öngörmenin, diğer bir ifadeyle eknik analiz yöneminin *** Yarı Ömür Ġsaisiği = HL ln 0.5 / ln i 195
The Journal of Accouning and Finance April/017 uygulanabilirliğinin, düģük bir ihimal dahilinde olduğunu oraya koymakadır. Dolayısıyla piyasa geirilerinin ahmin edilmesi zorlaģmaka, bu nedenle de ülke borsalarının zayıf formda ekin olduğu oraya çıkmakadır. 4. SONUÇ Bilgi ve ileiģim eknolojilerinde meydana gelen hızlı geliģmeler, bilginin anında kullanımına bağlı olarak yaırımcıların karar verme süreçlerinde önem arz emekedir. Piyasaların günümüzde büünleģmiģ olmaları, geiri ve volailie değiģimlerinden ek yönlü veya karģılıklı olarak eģanlı ve/veya dinamik (gecikmeli) ekilenmelerine neden olmakadır. Bu çalıģmada dör geliģmeke olan piyasanın (Brezilya, Meksika, Rusya, Türkiye) ve bir genel endeksin (MSCI EM Index) dinamik ve eģanlı olarak oraya çıkan volailie yayılımının analizinin amaçlandığı belirilmiģi. Dolayısıyla, çalıģmada Ģokların büyüklüğüne bağlı olarak borsa endeks geirileri arasında Ģokların yayılımı ve uyum hızlarının piyasalar arası karģılıklı ekileģiminin oraya konulması da amaçlanmıģı. ÇalıĢmanın amaçları, elde edilen bulgular çerçevesinde değerlendirildiğinde; (i) Dinamik (Gecikmeli) iliģkiler açısından; EM Index, üm piyasaları gecikmeli olarak ekilemesi bakımından öncül piyasadır. EM Index i ise bu piyasalardan sadece Brezilya ekilemekedir. Bu nedenle EM Index ve Brezilya arasında karģılıklı, EM Index ile diğer piyasalar arasında ise ek yönlü iliģki söz konusudur. Diğer üm piyasalar ise ardıl piyasalar olarak değerlendirilmekedir. Dolayısıyla, ardıl piyasalarda iģlem yapan yaırımcıların, geliģmeke olan üm piyasaların bileģkesi konumundaki EM Index i dikkae alarak yaırımlarını yönlendirebilmesi söz konusudur. Ardıl piyasalarda durum; Brezilya, Meksika ve Türkiye yi ; Meksika, Brezilya yı ; Rusya, Brezilya ve Türkiye yi ; Türkiye ise Brezilya yı ekilemekedir. Dolayısıyla, Brezilya ve Meksika ile Brezilya ve Türkiye birbirlerini karģılıklı ve gecikmeli olarak ekilemekedir. Diğer piyasalarda ise belirilen ek yönlü iliģkiler söz konusudur. (ii) EĢanlı iliģkiler açısından; Öncül piyasa olan EM Index, Meksika ve Rusya yı ekilemekedir. EM Index ise Brezilya, Rusya ve Türkiye den eģanlı olarak ekilenmekedir. Dolayısıyla EM Index ile Rusya arasında eģanlı ve karģılıklı eki bulunurken, diğer piyasalarda ise eģanlı ve ek yönlü iliģki söz konusudur. Ardıl piyasalarda durum; Brezilya, Türkiye yi ; Meksika, Brezilya, Rusya ve Türkiye yi ; Rusya, Brezilya ve Meksika yı ; Türkiye ise Meksika yı ekilemekedir. Dolayısıyla, Meksika ile Türkiye ; Rusya ile Türkiye ; Meksika ile Rusya arasında eģanlı ve karģılıklı bir iliģki söz konusudur. Ardıl piyasalar arasında belirilen diğer eģanlı iliģkiler ise ek yönlüdür. (iii) Borsaların Ģoklara verdiği epkinin uyum hızları açısından; Ģokların en çok ekilediği ülkelerin sırasıyla; Türkiye, Brezilya, Rusya ve Meksika olduğu gözlenmekedir. Dolayısıyla, bu ülkelerde Ģoklara verilen epki hızının yüksek olması, elde edilen poziif veya negaif geirinin de yüksek olmasına neden olmakadır. Dolayısıyla, Ģokların uyum hızına 196
Muhasebe ve Finansman Dergisi 197 Nisan/017 bağlı olarak negaif ve poziif geirinin de yüksek olduğu bulgusu, Khan vd. (016) çalıģması ile deseklenmekedir. (iv) Poziif veya negaif volailie Ģoklarının kalıcılığı açısından; yarı ömür isaisiklerine göre en uzun süre Brezilya, Meksika ve Rusya borsaları için sırasıyla oralama 81, 69 ve 67 gün olarak elde edilmiģir. Türkiye içinse Ģokların oralama kalıģ süresi 4 gün olarak hesaplanmıģır. (v) Piyasaların ekinliği açısından; geiri varyansındaki değiģimin açıklanmasında kullanılan R bulgularına göre; çalıģma kapsamına alınan üm piyasalar, analiz dönemi için zayıf formda ekin piyasa görünümüne sahipir. ÇalıĢmanın bu bulguları Koumos (1996) ile örüģmekedir. Sonuçlar genel olarak değerlendirildiğinde; EM Index in öncül piyasa olduğu görülmekedir. EM Index e meydana gelen negaif Ģokların, Meksika ve Rusya endekslerinin geiri varyansı üzerindeki ekisi poziif Ģoklara göre daha yüksekir. Dolayısıyla, EM Index en Meksika ve Rusya borsalarına volailie akarım mekanizması, piyasalar arasında asimerik olarak iģlemekedir. Brezilya ve Türkiye borsasında ise bu durum simerik olarak oraya çıkmakla birlike isaisiksel olarak anlamsız bulunmuģur. Negaif Ģokların ekilerinin, poziif Ģokların ekilerinden daha yüksek olduğuna iliģki bulgular, Savva vd. (009) çalıģmalarının bulguları ile benzerlikler gösermekedir. Dolayısıyla yaırımcıların, piyasadaki bilgiyi sisemaik bir haa yapmaksızın kullanmaları durumunda, poziif Ģoklara nazaran negaif Ģokların var olduğu piyasalarda oralamanın üzerinde geiri elde eme olanağı daha fazla olmakadır. KAYNAKLAR Aiyan, S.K. - Ivanov-Schiz, A.K. - Izoov, S.S. (010), Time-Shif Asymmeric Correlaion Analysis of Global Sock Markes, Journal of Inernaional Financial Markes, Insiuions and Money, 0(5), pp. 590-605. Andrews, W.K. - Ploberger, W. (1994), Opimal Tess when a Nuisance Parameer is Presen Only Under he Alernaive, Economerica, 6(6), pp. 1383-1414. Baur, D. - Jung, R.C. (006), Reurn and Volailiy Linkages beween he US and he German Sock Marke, Journal of Inernaional Money and Finance, 5(4), pp. 598-613. Beirne, J. - Caporale, G.M. - Schulze-Ghaas, M. - Spagnolo, N. (010), Global and Regional Spillovers in Emerging Sock Markes: A Mulivariae GARCH-in-Mean Analysis, Emerging Markes Review, 11(3), pp. 50-60. Bekiros, S.D. (014), Conagion, Decoupling and he Spillover Effecs of he US Financial Crisis: Evidence from he BRIC Markes, Inernaional Review of Financial Analysis, 33, pp. 58-69. Black, F. (1976), Sudies of Sock Marke Volailiy Changes, Proceedings of he American Saisical Associaion, Business and Economics Sudies Secion, pp. 177-181.
The Journal of Accouning and Finance April/017 Booh, G.G. - Marikainen, T. - Tse, Y. (1997), Price and Volailiy Spillovers in Scandinavian Sock Markes, Journal of Banking & Finance, 1, pp. 811-83. Conrad, J. - Kaul, G. (1988), Time Variaion in Expeced Reurns, Journal of Business, 61, pp. 409-45. Fina, M.A. - Frijns, B. - Tourani Rad, A. (017), Conemporaneous Spillover Effecs beween he US and he UK Equiy Markes, Financial Review, 5(1), pp. 145-166. Gamba-Sanamaria, S. - Gomez-Gonzalez, J.E. - Hurado-Guarin, J.L. - Melo-Velandia, L.F. (017), Volailiy Spillovers among Global Sock Markes: Measuring Toal and Direcional Effecs, Banco de la Republica de Colombia, No. 983, Colombia. Hansen, B. (000), Tesing for Srucural Change in Condiional Moldels, Journal of Economerics, 97(1), pp. 93-115. In, F. - Kim, S. - Yoon, J.H. - Viney, C. (001), Dynamic Inerdependence and Volailiy Transmission of Asian Sock Markes: Evidence from he Asian Crisis, Inernaional Review of Financial Analysis, 10(1), pp. 87-96. Khan, F. - Rehman, S.U. - Khan, H. - Xu, T. (016), Pricing of Risk and Volailiy Dynamics on Emerging Sock Marke: Evidence form Boh Aggregae and Disagregae Daa, Economic Research, 9(1), pp. 799-815. Koumos, G. (1996), Modeling he Dynamic Inerdependence of Major European Sock Markes, Journal of Business Finance & Accouning, 3(7), pp. 975-988. Koumos, G. - Booh, G.G. (1995), Asymmeric Volailiy Transmission in Inernaional Sock Markes, Journal of Inernaional Money and Finance,14(6), pp. 747-76. Koumos, G. (199), Asymmeric Volailiy and Risk Reurn Tradeoff in Foreign Sock Markes, Journal of Mulinaional Financial Managemen, (), pp. 7-43. Li, Y. - Giles, D.E. (015), Modelling Volailiy Spillover Effecs beween Developed Sock Markes and Asian Emerging Sock Markes, Inernaional Journal of Finance & Economics, 0(), pp. 155-177. McConnel, M.M. - Perez-Quiros, G. (000), Oupu Flucuaions in he Unied Saes: Wha Has Changed Since he Early 1980 s?, The American Economic Review, 90(5), pp. 1464-1476. MSCI (017), End of Day Index Daa Search, hps://www.msci.com/end-of-day-daasearch, (EriĢim Tarihi: 4.1.017). Nelson, D. (1991), Condiional Heeroskedasiciy in Asse Reurns: A New Approach, Economerica, 59, pp. 347-370. Ng, A. (000), Volailiy Spillover Effecs from Japan and he US o he Pacific Basin, Journal of Inernaional Money and Finance, 19(), pp. 07-33. 198
Muhasebe ve Finansman Dergisi Nisan/017 Peng, C.L - Chung, C.F. - Tsai, C.C. - Wang C.T. (017), Exploring The Reurns And Volailiy Spillover Effec In Taiwan And Japan Sock Markes Asian Economic and Financial Review, 7(), pp. 175-187. Rao, A. (008), Analysis of Volailiy Persisence in Middle Eas Emerging Equiy Markes", Sudies in Economics and Finance, 5(), pp. 93-111. Savva, C.S. - Osborn, D.R. - Gill, L. (009), Spillovers and Correlaions beween US and Major European Sock Markes: he Role of he Euro, Applied Financial Economics, 19(19), pp. 1595-1604. Slimane, F.B. - Mehanaoui, M. - Kazi, I.A. (014), Inerdependency and Spillover during he Financial Crisis of 007 o 009 Evidence from High Frequency Inraday Daa, Ipag Business School Working Paper Series, No. 16, pp. 1-14. 199
The Journal of Accouning and Finance April/017 00