Uluslararası Sosyal Araşırmalar Dergisi The Journal of Inernaional Social Research Cil: 8 Sayı: 40 Volume: 8 Issue: 40 Ekim 2015 Ocober 2015 www.sosyalarasirmalar.com Issn: 1307-9581 HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA SÜRÜ DAVRANIŞI: BİST TE BİR ARAŞTIRMA HERDING IN STOCK MARKETS: A RESEARCH IN BIST Bahadır ERGÜN Haice DOĞUKANLI Öz Hisse senedi piyasalarında sürü davranışı, yaırımcıların kendi kararlarını göz ardı edip, kendi kararlarıyla çelişse dahi piyasa ile uyumlu hareke emeleri olarak anımlanabilir. Bu olguyu ölçmeye yönelik gelişirilmiş birçok yönem bulunmakadır. Chrisie ve Huang ın (1995) yönemi kendinden sonra gelişirilen yönemlere dayanak nokası olması bakımından önem aşımakadır. Bu çalışmanın amacı bahsedilen yönem yardımıyla BİST e (Borsa İsanbul) sürü davranışının es edilmesidir. Bu bağlamda BİST içindeki 15 farklı seköre ai 4/1/2000 ve 28/9/2012 arasındaki dönemin günlük ve hafalık hisse senedi fiyaları kullanılmışır. Sonuç olarak ilgili lierürle benzer şekilde sürü davranışı espi edilmemişir. Anahar Kelimeler: Hisse Senedi Piyasalarında Sürü Davranışı, Chrisie ve Huang (1995), BİST e Sürü Davranışı. Absrac Herding in sock markes is defined as he invesor s ignoring heir own decisions and acing parallel wih he sock marke even if here is a conradicion beween hem. There are numerous mehods o measure his phenomenon. The mehodology of Chrisie and Huang (1995) maers since i is and anchor poin for he subsequen mehods. The aim of his sudy was o es herding in BIST (Borsa İsanbul) hrough he menioned mehodology. In his conex daily and weekly share prices of 15 indusries in BIST beween 4/1/2000 and 28/9/2012 were used. In conclusion no herding deeced, similar o he relaed lieraure. Keywords: Herding in Sock Markes, Chrisie and Huang (1995), Herding in BIST. Giriş Sürü davranışı sosyal psikolojide, bireylerin kendi kararlarını göz ardı ederek içinde bulundukları grubun kararına göre hareke emeleri olarak anımlanmakadır. Hisse senedi piyasalarında sürü davranışı dendiğinde de yaırımcıların hisse senedi alım saım kararlarında kendi fikirlerini göz ardı emeleri ve piyasa kararı doğrulusunda alım saım yapmaları kasedilmekedir. Hisse senedi piyasalarında göserildiği ileri sürülen sürü davranışının birçok nokada piyasaların bilgisel ekinliği (Fama, 1970) ile çelişmesi bakımından araşırmacılar için ilgi çekici bir konu olmuşur. Yaırımcıların sürü davranışlarının finansal krizlerin yayılmasında ekili olduğu düşüncesi ile de bölgesel ve küresel krizlerin ardından konuyla ilgili birçok çalışma yapılmışır. Hisse senedi piyasaların sürü davranışını ölçmeye yönelik olarak gelişirilmiş yönemlerden biri de Chrisie ve Huang ın (1995) yönemidir. Chrisie ve Huang ın (1995) yapmış oldukları çalışma kendinden sonra gelen birçok çalışma için bir başlangıç nokası nieliği aşımakadır ve ilgili lieraürde kendine yer bulmuş önemli bir çalışmadır. Chrisie ve Huang (1995) sürü davranışını geirilerin yaay kesi sandar sapmaları yardımıyla araşırmışlardır. Piyasanın aşırı sresli olduğu günlerde sürü davranışının oraya çıkmasının daha olası olduğu varsayımıyla kukla değişkenli regresyon modeli ahmin ederek sürü davranışının varlığını oraya koymaya çalışmışlardır. Chrisie ve Huang a (1995) göre sürü davranışı yaırımcıların piyasa ile fikir birliğinde olması ve dolayısı ile de bireysel geirilerin piyasa geirisinden uzaklaşamaması anlamına gelmekedir. Bu bağlamda yazarlar hisse senedi fiyaları ile hisse senelerinin geirilerinin yaay kesi sandar sapmalarını ya da diğer bir ifadeyle dağılımlarını hesaplamışlardır. Bu dağılım yardımıyla bireysel geirilerin ne ölçüde oralamaya yaklaşıklarını ölçebilmişlerdir. Buna göre üm hisse senelerinin piyasa ile orak hareke emesi durumunda dağılım sıfıra eşi olacak, farklı hareke edenlerin sayısının arması durumunda ise bu değer aracakır. Çalışmaya göre sıradan olmayan büyük fiya harekelerinin olması durumunda sürü davranışının oraya çıkma olasılığı daha fazladır. Bu varsayımdan yola çıkılarak sürü davranışının araşırılmasında bahsedilen dönemlerde dağılımların oralamadan anlamlı bir şekilde düşük olup olmadığını araşırılmışır. Diğer arafan sürü davranışının irrasyonel bir yaklaşım olduğu da göz önünde bulundurulduğunda Yrd. Doç. Dr., Adana Bilim ve Teknoloji Üniversiesi, İşleme Fakülesi. Prof. Dr., Çukurova Üniversiesi, İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi. - 690 -
Rasyonel Varlık Fiyalama Modellerine göre ise piyasanın sresli olduğu yani büyük fiya harekelerinin gözlendiği günlerde, hisse senelerinin piyasa geirisine karşı duyarlılıklarının farklı olmasından dolayı dağılımın arması gerekir. Bu çerçevede sürü davranışı ve rasyonel varlık fiyalama modelleri dağılım konusunda birbiriyle çelişmekedir. Chrisie ve Huang a (1995) göre özkaynak geirilerinin dağılımı (S) aşağıdaki gibi ölçülür: n 2 ( ri r) i= 1 S = n 1 Burada r i i hisse senedinin gözlenen geirisini, rn ane geirinin yaay kesi oralamasını gösermekedir. Sürü davranışının espii için ahmin edilen model ise aşağıda verilmişir. L U S = α + β1 D + β 2D + ε α kukla değişkenler arafından emsil edilmeyen oralama dağılımı göserirken, piyasanın al uç L değerlerinde bulunması durumunda 1, bulunmaması durumunda 0 değerini alan kukla değişken D ; piyasanın üs uç değerlerinde bulunması durumunda 1, bulunmaması durumunda 0 değerini alan kukla U değişken D ve rassal haa erimi ise ε ile göserilmekedir. S nin sürü davranışı ölçümü için uygun bir yönem olmasına karşın sapan değerlere karşı duyarlı olması sebebiyle aynı işlemler oralama mulak sapma (S*) ile de ekrar edilmiş ve aynı sonuçlara ulaşılmışır. S* n i= = 1 r r i n Rasyonel varlık fiyalama modellerine göre anlamlı ve poziif βve 1 β2kasayılarının bulunmuş olması gerekirken sürü davranışı için ise anlamlı ve negaif kasayıların bulunması gerekmekedir. Varlık geirilerinin, piyasa geirisinde gerçekleşen değişimlere göre arma azalma eğilimlerinin derecelerini oraya koyulması sürü davranışının oraya koyulması açısından önemlidir. Sürü davranışının varlığı durumunda dağılımın düşük çıkması beklenir. Ancak düşük dağılım her zaman sürü davranışı olduğu anlamına gelmez. Örneğin bir işlem aralığında yeni bilgi eksikliği, sürü davranışının olmadığı durumda dahi düşük dağılıma sebep olabilmekedir. Lieraür Chrisie ve Huang (1995) yukarıda açıklanan yönem ile NYSE (New York Sock Exchange) ve Amex e (American Sock Exchange) işlem gören firmaların günlük ve aylık verileriyle sürü davranışını araşırmışlardır. Günlük seriler Temmuz 1962 ile Aralık 1988 arasında yer alırken aylık veriler Aralık 1925 ile Aralık 1988 arasında yer almışır. Ayrıca porföy geirisinin hesaplanmasında hisse seneleri eşi ağırlıka alınmışır. İşlemler hem üm hisse seneleri için hem de 12 farklı sekör için ekrarlanmışır. Buna göre günlük verilerde üm hisse seneleri için oralama dağılım %0,59 luk bir sandar sapma ile 2,90 olarak bulunmuşur. Sekörler arasında ise en düşük dağılım 1,60 ile kamu hizmeleri seköründeyken en yüksek dağılım 3,24 ile perol seköründe gözlenmişir. Adı geçen sekörler aynı şekilde en düşük ve yüksek sandar sapmalara da sahipirler. Yazarlara göre kamu seköründeki düşük dağılım sekörle ilgili düzenlemelerin daha ser olmasından kaynaklanabilmekedir. Aylık ve günlük verilerle ilgili en dikka çekici fark, dağılım ölçüünün aylık verilerde kayda değer şekilde büyük çıkmasıdır ki bu durum aylık veriler için bireysel geirilerin oralamadan uzaklaşmak için daha fazla fırsalarının olmasından kaynaklanmakadır. Çalışmada piyasanın sresli olduğu günler en yüksek-en düşük %1 ve en yüksek-en düşük %5 geiri dilimleri ile anımlanmışır. Kukla değişkenli regresyonun hem üm piyasa hem de belirlenen sekörler için ahmin edilmesinin ardından isaisiksel olarak anlamlı ve poziif βve 1 2 kasayılarına ulaşılmışır. Tahmin edilen regresyonlarda β 1 kasayıları birbirlerine yakın çıkmış buna karşın β 2 kasayıları çeşililik gösermişir. Yazarlara göre bu durum piyasanın büyük düşüşler göserdiği dönemlerdeki dağılımın büyük arışlar göserdiği dönemlerdeki dağılıma göre daha benzer olduğu anlamına gelmekedir. Aynı işlemlerin aylık verilerle ekrarlanması durumunda da isaisiksel olarak anlamlı ancak poziif bea kasayılarına ulaşılmışır. Ayrıca hem %1 lik hem de %5 lik krierlerde β 2, β den 1 çok daha büyük bulunmuşur. Buna β - 691 -
göre yükselen piyasalardaki dağılım arışının düşen piyasalardakine göre daha büyük olduğu sonucuna ulaşılabilmekedir. Gleason, Mahur ve Peerson (2004) ABD de borsa yaırım fonlarındaki sürü davranışını incelemek için Chrisie ve Huang ın (1995) yönemini gün içi verilerle uygulamışlardır. 01.04.1999 ile 09.30.2002 arihleri arasındaki verilerle yapıkları çalışmalarında araşırmacılar, aşırı fiya harekelerinin olduğu dönemlerde sürü davranışı espi edememişlerdir. Ayrıca piyasanın aşağı yönlü ya da yukarı yönlü olduğu durumlardaki piyasa epkisinin simerik olmadığını da ileri sürmüşlerdir. Caparrelli, D Arcangelis ve Cassuo (2004) adı geçen yönemi 01/09/1988 ve 08/01/2001 arasındaki dönem için İalyan Borsasında kullanmışlar ve sürü davranışı espiinde bulunmuşlardır. Demirer, Gubo, Kuan (2007) yaay kesi değişkenliğe dayalı meodolojiyi kendilerinden öncekilerden farklı olarak yaırım araçlarının geirilerine değil borsalara uygulamışlardır. Bu bağlamda Afrika, Asya, Baı Avrupa, Ora ve Doğu Avrupa, Lain Amerika ve Ora Doğu da bulunan borsaların, piyasa endeksi yerine aldıkları S&P 500 Endeksi, MSCI Dünya Endeksi ve perol fiyalarındaki aşırı harekelere nasıl epki verdiklerini araşırmışlardır. Ülke borsalarının Mar 1998 ve Nisan 2004 dönemindeki günlük geirileriyle yapıkları araşırmanın sonucunda Asya ve Ora Doğu borsaları dışında sürü davranışına raslayamamışlar ve bu borsaların MSCI Dünya Endeksindeki harekelere göre sürü davranışı göserdiklerini belirmişlerdir. Ha (2007) yapmış olduğu çalışmasında Chrisie ve Huang ın (1995) yönemini bazı uyarlamalarla kullanarak Ocak 2003 ile Ağusos 2006 arasındaki dönemde Vienam sermaye piyasasındaki sürü davranışını araşırmış ve adı geçen borsada sürü davranışının olduğunu ileri sürmüşür. Caporale, Economou ve Philippas (2008) Aina Borsası nın aşırı fiya harekeleri durumunda sürü davranışı göserip gösermediğini Chrisie ve Huang ın (1995) yönemi ile oraya koymayı amaçlamışır. 1998 ve 2007 aralığındaki günlük, hafalık ve aylık verilerle yapıkları araşırmalarında sürü davranışı eğiliminin doğasına uygun olarak özellikle günlük verilerde daha güçlü olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Al dönemlere bakıldığında ise 1999 daki borsa krizinde sürü davranışının arığı, 2002 den iibaren de piyasadaki düzenlemelerle paralel olarak yaırımcıların önceki dönemlere göre daha rasyonel oldukları sonucuna ulaşılmışır. Amira ve Bouri (2009) Torono Borsası nda Ocak-2000 ile Aralık 2006 arasındaki aylık verilerle yapıkları çalışmalarında sürü davranışı espi edememişlerdir. Çoban (2009) 03.01.1997 ile 17.10.2008 aralığında BİST eki 257 hisse senedinin günlük verileriyle yapmış olduğu çalışmasında Chrisie ve Huang ın (1995) yönemini kullanmışır. Yaay kesi değişkenlik ile dağılım arasındaki ilişkinin doğrusal varsayıldığı bu yöneme göre BİST e sürü davranışına raslanılamamışır. Ohlson (2010) İsveç Sockholm Borsasında yaay kesi değişkenliğe dayalı sürü davranışı ölçüm yönemleri yardımıyla 1998-2009 aralığındaki günlük verilere uygulamış ve sürü davranışı espi emişir. Daha spesifik olarak incelendiğinde 90 ların sonunda sürü davranışının olmadığını, 2005 ve 2007 dönemlerindeki boğa piyasası dönemlerinde ise sürü davranışının arığını belirmişir. Demirer, Kuan ve Chen (2010) gelişmeke olan piyasalardan Tayvan sermaye piyasasında sürü davranışını araşırdıkları çalışmalarında Chrisie ve Huang ın (1995) yönemine göre sürü davranışı espi edememişlerdir. Kapusuzoğlu (2011) Chrisie ve Huang ın (1995) meodunu BİST Ulusal 100 Endeksinde sürü davranışının varlığını araşırmak için kullanmışır. 04.01.2000 ile 04.01.2010 aralığındaki günlük verilerle yapmış olduğu çalışmasında meodun varsayımları alında sürü davranışı olmadığı sonucuna ulaşmışlardır. Doğukanlı ve Ergün (2011) ise BİST e sürü davranışının varlığına ilişkin yapılan çalışmalarında 2000-2010 aralığındaki 10 yıllık süre için hisse senelerinin ve BİST Tüm Endeksi nin aylık geiri oranları kullanılmışır. Piyasanın al ve üs %1 lik ve %5 lik geiri dilimlerine göre yapılan analizlerin her ikisinde de piyasanın düşük olduğu dönemler için hesaplanan bea kasayısı isaisiksel olarak anlamsız çıkmış, yüksek olduğu günler için hesaplanan bea kasayısı ise anlamlı bulunmasına karşın poziif hesaplanmışır. Bu bağlamda belirilen yöneme ve döneme göre sürü davranışı espi edilememişir. İlgili lieraür incelendiğinde genel olarak araşırmacıların Chrisie ve Huang ın (1995) yönemi yardımıyla sürü davranışı olmadığı sonucuna ulaşıkları görülmekedir. Diğer arafan yukarıda bahsedilen çalışmaların bir kısmının hisse senedi geirilerinin yaay kesi sandar sapması ile piyasa geirisi arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayan Chrisie ve Huang ın (1995) yöneminin yanında adı geçen ilişkinin doğrusal olamayabileceğini beliren yönemler yardımıyla sürü davranışı espi eikleri de unuulmamalıdır. Bu yönemler diğer çalışmalarda incelenebilir. Veri BİST e sürü davranışının araşırılması için düzelilmiş hisse senedi fiyaları Finne Elekronik Yayıncılık Daa İleişim Ld. Şi. (Finne Analiz Excel Modülü) aracılığıyla elde edilmişir. Araşırma için - 692 -
belirlenen veri periyodu 4/1/2000 ve 28/9/2012 arasındaki dönemdir. Bu dönem içinde hala işlem görmeke olan şirkelerinin verilerinin yanında geçici kapalı hisseler ve koan çıkarılmış veya devrolmuş hisse senelerinin işlem gördükleri arihlerdeki verileri de kullanılmışır. Çalışmada hisse senelerinin sekörel olarak farklı gruplarda incelenmesinin yanında günlük ve hafalık frekanslar da kullanılmışır. Tablo 1: Seçilen Sekörlerde İşlem Gören Maksimum ve Minimum Hisse Senedi Sayıları minimum maksimum Tüm Hisse Seneleri 283 422 Sanayi Hisse Seneleri 260 379 İmala Sanayi Sekörü 136 182 Gıda Sekörü 16 28 Kimya Sekörü 22 27 Meal Ana Sekörü 14 17 Meal Eşya Sekörü 22 28 Taş ve Toprak Sekörü 26 29 Teksil Sekörü 20 27 Ticare Sekörü 11 31 Holding ve Yaırım Sekörü 21 37 Mali Kuruluşlar Sekörü 44 75 Banka Sekörü 12 18 Yaırım Oraklıkları Sekörü 13 18 Gayrimenkul Yaırım Oraklıkları Sekörü 12 25 Diğer arafan hangi sekörün inceleneceğine o sekör için zamanında işlem gören minimum hisse senedi sayısına göre karar verilmişir. Bu sayı Chrisie ve Huang ın (1995) ABD de yapığı çalışmasında 25 olarak belirilmişir. Ancak 25 sayısı emel alındığında BİST e incelenecek sekör sayısı yeersiz kalmış ve işlem gören minimum hisse senedi sayısının 10 olmasına karar verilmişir. Seçilen sekörler ve bu sekörlerde işlem görmüş hisse senedi sayılarının minimum ve maksimum değerleri Tablo 1 de görülebilmekedir. Bu doğruluda Tüm Hisse Seneleri, Sanayi Hisse Seneleri, İmala Sanayi Sekörü, Gıda Sanayi Sekörü, Kimya Sekörü, Meal Ana Sekörü, Meal Eşya Sekörü, Taş ve Toprak Sekörü, Teksil Sekörü, Ticare Sekörü, Holding ve Yaırım Sekörü, Mali Kuruluşlar Sekörü, Banka Sekörü, Yaırım Oraklıkları Sekörü, Gayrimenkul Yaırım Oraklıkları Sekörü olmak üzere 15 sekörde farklı frekanslara sahip verilerle Chrisie ve Huang ın yönemiyle sürü davranışı araşırılmışır. Yukarıda bahsedilen sekörlerin birbirini kapsayabildikleri ya da kesişebildikleri unuulmamalıdır. Araşırma Yönemi Chrisie ve Huang ın (1995) gelişirdikleri yöneme göre öncelikle hisse seneleri ve bu hisse senelerinin dahil oldukları pazarın geirileri hesaplanır. Finans lieraüründe daha çok ercih edilmesinden dolayı bu çalışmada logarimik geiri hesaplaması kullanılmışır (Brooks, 2008, s. 8). Buna göre BİST e işlem gören hisse senelerinin günlük ve hafalık düzelilmiş kapsanış fiyaları ile aşağıdaki formül kullanılarak geiri oranları elde edilmişir: p r = i, ln p 1 Burada, r i, hisse senedi geirisini, p hisse senedinin dönemindeki kapanış fiyaını ve p 1 ise -1 dönemindeki kapanış fiyaını gösermekedir. Geiri hesaplamasından sonra aşağıdaki formül kullanılarak, hisse senelerinin geiri dağılımları (S) hesaplanmışır. S = n i= 1 ( r i r) n 1 2 Burada, r, i hisse senedi geirisi; r, ilgili sekördeki hisse senelerinin eşi ağırlıklı oralaması ve n ise hisse senedi sayısıdır. Ardından piyasa endeksinin sresli (en yüksek-en düşük %1 ve %5 geiri dilimleri) olduğu günlere kukla değişkenler aanarak aşağıdaki regresyon ahmin edilmişir. L U S α + β 1 D + β D + = 2 L Burada, D, piyasa geirisinin al uç değerlerinde bulunması durumunda 1, bulunmaması U durumunda 0 değerini alan kukla değişken; D, piyasa geirisinin üs uç değerlerinde bulunması durumunda 1, bulunmaması durumunda 0 değerini alan kukla değişken ve ise rassal haa erimini ifade emekedir. - 693 -
Teoriye göre sürü davranışının doğrulanabilmesi için, β 1 ve β 2 kasayılarının isaisiksel olarak anlamlı ve negaif değerler olmaları gerekmekedir. Bir sonraki bölümde araşırmaya yönelik bulgular üzerinde durulacakır. Bulgular Bir önceki bölümde açıklandığı üzere BİST e işlem gören hisse seneleri sekörel olarak gruplandırılmış ve bunlara ai günlük ve hafalık düzelilmiş kapanış fiyaları kullanılarak Chrisie ve Huang ın (1995) yönemi yardımıyla sürü davranışının varlığı sınanmışır. Tablo 2: Geiri Dağılımlarına ai Öze İsaisikler Günlük Veri Geiri Dağılımlarının Oralaması Geiri Dağılımlarının Sandar Sapması Geiri Dağılımlarının Oralaması Hafalık Veri Geiri Dağılımlarının Sandar Sapması Tüm Hisse Seneleri 0.0289 0.0078 0.064 0.0177 Sanayi Hisse Seneleri 0.0291 0.0076 0.0644 0.0177 İmala Sanayi Sekörü 0.028 0.008 0.0616 0.0184 Gıda Sekörü 0.028 0.0118 0.0629 0.029 Kimya Sekörü 0.0252 0.0098 0.0534 0.0232 Meal Ana Sekörü 0.0244 0.0126 0.0525 0.0281 Meal Eşya Sekörü 0.0264 0.0125 0.0586 0.0277 Taş ve Toprak Sekörü 0.0236 0.0109 0.0511 0.0268 Teksil Sekörü 0.0296 0.0117 0.064 0.0281 Ticare Sekörü 0.0269 0.0115 0.059 0.0262 Holding ve Yaırım Sekörü 0.0275 0.0089 0.0596 0.0207 Mali Kuruluşlar Sekörü 0.0274 0.0089 0.0595 0.0206 Banka Sekörü 0.0231 0.0114 0.0502 0.0258 Yaırım Oraklıkları Sekörü 0.0261 0.0143 0.056 0.0358 Gayrimenkul Yaırım Oraklıkları 0.0274 0.0133 0.0584 0.0295 Sekörü Sekörlerine göre ayrılmış hisse senedi gruplarının geiri dağılımı ölçülerine ai oralama ve sandar sapma değerleri Tablo 2 de görülmekedir. Buna göre gerek oralama gerek de sandar sapma bakımından aynı sıklıkaki bulguların sekörler arasında çok da farklılık gösermediği söylenebilir. Bununla birlike üm hisse seneleri için günlük verilerdeki geiri dağılımı oralaması 0.0289, sandar sapması ise 0.0078 dır. Bu değerler hafalık verilerde 0.0640 ve 0.0177 olarak bulunmuşur. Sekörel olarak incelendiğinde ise Banka Sekörü günlük ve hafalık sıklıkların hepsinde minimum geiri dağılımı oralamasına sahip sekördür. Maksimum geiri dağılımı oralamasını ise günlük verilerde Teksil Sekörü, hafalık verilerde de Sanayi Hisse Seneleri almışır. Günlük ve hafalık sıklıkların hepsinde minimum geiri dağılımı sandar sapması değerine sahip sekör Sanayi olurken, Yaırım Oraklıkları Sekörü ise maksimum geiri dağılımı sandar sapmasına sahip olmuşur. İncelenen dönem aralığı uzadıkça geiri dağılımlarının sandar sapmalarının büyümesi durumu Chrisie ve Huang ın (1995) bulgularıyla uyumludur. Araşırmacılar bu durumun süre uzadıkça geirilerin oralamadan sapma fırsaının daha fazla olmasından kaynaklanabileceğini ileri sürmüşlerdir. Açıklandığı üzere regresyonlar ahmin edilmiş ve bu bölümün geri kalan kısımlarında bulgulara yer verilmişir. Diğer arafan modellerde karşılaşılan ookorelasyon ve değişen varyans problemlerinin düzelilmesinde Newey-Wes (1987) prosedürü uygulanarak geçerli sandar haalara ulaşılması amaçlanmışır. Chrisie ve Huang a (1995) göre sürü davranışının doğrulanabilmesi için ahmin edilen regresyonların kasayılarının ( β,β 1 2) isaisiksel olarak anlamlı ve negaif çıkması gerekmekedir. Kasayıların negaif ve anlamlı çıkması, piyasanın sresli dönemlerinde yaırımcıların benzer hareke eikleri anlamına gelecekir. - 694 -
Tablo 3: Sekörlerde Yer Alan Hisse Senelerinin Geiri Dağılımları ve Sekörün %1 lik Uç Değerlerini Temsil Eden Kukla Değişkenler Arasındaki Regresyonun Sonuçları (Günlük Veriler) Tüm Hisse Seneleri Sanayi Hisse Seneleri İmala Sanayi Sekörü Gıda Sekörü Kimya Sekörü Meal Ana Sekörü Meal Eşya Sekörü Taş ve Toprak Sekörü Teksil Sekörü Ticare Sekör Holding ve Yaırım Sekörü Mali Kuruluşlar Sekörü Banka Sekörü Yaırım Oraklıkları Sekörü Gayrimenkul Yaırım Oraklıkları Sekörü -isaisiği değerleri paranez içinde belirilmişir. *:%1 düzeyinde anlamlı α β1 β2 Düzelilmiş R 2 F-isaisiği 0.028547 0.017705 0.016314 (93.4467)* (9.641705)* (9.979568)* 0.028725 0.016921 0.017776 (97.96253)* (8.8953)* (7.096378)* 0.027664 0.015756 0.016594 (94.52436)* (8.787849)* (9.627163)* 0.027553 0.01758 0.022953 (136.1629)* (10.25171)* (6.723769)* 0.024893 0.014016 0.01346 (75.61882)* (7.447722)* (5.903618)* 0.024036 0.014048 0.024327 (58.20788)* (6.907117)* (10.37633)* 0.025932 0.017151 0.029567 (73.71021)* (8.49785)* (2.692285)* 0.023204 0.015487 0.026444 (73.52272)* (10.62089)* (2.863931)* 0.029291 0.018252 0.015845 (71.21002)* (6.792632)* (8.620907)* 0.026478 0.020354 0.022218 (72.52035)* (7.396504)* (6.226281)* 0.027106 0.018066 0.024179 (74.72435)* (9.584572)* (3.197926)* 0.027086 0.019056 0.015783 (83.8762)* (11.27993)* (13.42324)* 0.02258 0.021877 0.022599 (59.44564)* (8.567089)* (12.32429)* 0.025600 0.019433 0.033292 (51.45002)* (6.262572)* (10.70425)* 0.02701 0.013522 0.026921 (67.46947)* (6.181471)* (3.261405)* 0.0984 175.1322* 0.106730 191.6335* 0.084932 149.0869* 0.061360 105.3006* 0.039991 67.46311* 0.049858 84.72302* 0.075205 130.7481* 0.079756 139.2784* 0.043757 74.00849* 0.069663 120.4704* 0.059054 101.1332* 0.081126 141.8635* 0.078376 136.6832* 0.072452 125.6272* 0.051452 87.54416* Tablo 3 incelendiğinde günlük verilere göre adı geçen sekörlerde yer alan hisse senelerinin geiri dağılımları ve sekörün %1 lik maksimum ve minimum değerlerini emsil eden kukla değişkenler arasındaki regresyonun sonuçları görülebilir. Buna göre paramereler isaisiksel olarak anlamlı bulunmuşlardır. Ancak kasayıların eorinin beliriğinin aksine poziif değerler almış olması, belirilen yöneme göre sürü davranışının olmadığı, aksine rasyonel varlık fiyalama hipoezinin geçerli olduğu anlamına gelebilmekedir. - 695 -
Tablo 4: Sekörlerde Yer Alan Hisse Senelerinin Geiri Dağılımları ve Sekörün %5 lik Uç Değerlerini Temsil Eden Kukla Değişkenler Arasındaki Regresyonun Sonuçları (Günlük Veriler) Tüm Hisse Seneleri Sanayi Hisse Seneleri İmala Sanayi Sekörü Gıda Sekörü Kimya Sekörü Meal Ana Sekörü Meal Eşya Sekörü Taş ve Toprak Sekörü Teksil Sekörü Ticare Sekör Holding ve Yaırım Sekörü Mali Kuruluşlar Sekörü Banka Sekörü Yaırım Oraklıkları Sekörü Gayrimenkul Yaırım Oraklıkları Sekörü -isaisiği değerleri paranez içinde belirilmişir. *:%1 düzeyinde anlamlı α β1 β2 Düzelilmiş R 2 F-isaisiği 0.027801 0.011202 0.010731 (104.2626) (12.35237)* (9.812414)* 0.028032 0.010799 0.010182 (108.201)* (11.97907)* (9.311414)* 0.026954 0.01066 0.010177 (103.2458)* (12.23104)* (9.061933)* 0.026814 0.010254 0.012842 (130.2432)* (10.8901)* (11.26777)* 0.024228 0.009377 0.009566 (77.17733)* (9.647614)* (9.455429)* 0.022922 0.011265 0.018776 (62.3831)* (7.75784)* (12.39432)* 0.025191 0.010106 0.014268 (77.32622)* (8.7901)* (5.777192)* 0.022532 0.009619 0.012378 (74.64079)* (10.54778)* (5.921129)* 0.02839 0.0118 0.013127 (73.84313)* (10.0565)* (11.78662)* 0.025694 0.010446 0.014009 (73.44738)* (8.414825)* (10.75164)* 0.026230 0.000221 118.6125 (80.78131)* (9.430759)* (5.142233)* 0.026349 0.010923 0.011021 (90.58092)* (11.91644)* (11.33478)* 0.02163 0.013622 0.014522 (60.65351)* (11.20572)* (14.6775)* 0.024345 0.012582 0.023262 (55.4113)* (7.900834)* (13.52913)* 0.026183 0.009861 0.014879 (69.99806)* (6.925519)* (7.313069)* 0.177928 346.3266* 0.171268 330.7302* 0.154757 293.1239* 0.088006 154.9626* 0.083358 146.0928* 0.137328 254.9869* 0.088414 155.7469* 0.093657 165.8710* 0.103402 185.0044* 0.102998 184.2024* 0.104568 187.3210* 0.138066 256.5698* 0.137674 255.7288* 0.154299 292.0997* 0.081917 143.3596* Tablo 4 eki sonuçlar da Tablo 3 eki sonuçları doğrulamakadır. Diğer bir deyişle sıradan olmayan büyük fiya harekelerinin ilk ve son %5 lik geiri dilimlerinde bulunulmasına göre anımlanan bu analizde yine isaisiksel olarak anlamlı ve poziif kasayılara ulaşılmışır. Bu doğruluda sürü davranışının espi edilemediği ve piyasanın rasyonel varlık fiyalama hipoezine uygun şekilde hareke eikleri ileri sürülebilir. - 696 -
Tablo 5: Sekörlerde Yer Alan Hisse Senelerinin Geiri Dağılımları ve Sekörün %1 lik Uç Değerlerini Temsil Eden Kukla Değişkenler Arasındaki Regresyonun Sonuçları (Hafalık Veriler) Tüm Hisse Seneleri Sanayi Hisse Seneleri İmala Sanayi Sekörü Gıda Sekörü Kimya Sekörü Meal Ana Sekörü Meal Eşya Sekörü Taş ve Toprak Sekörü Teksil Sekörü Ticare Sekör Holding ve Yaırım Sekörü Mali Kuruluşlar Sekörü Banka Sekörü Yaırım Oraklıkları Sekörü α β1 β2 Düzelilmiş R 2 F-isaisiği 0.062857 0.047268 0.050429 (56.49132)* (7.235663)* (7.198173)* 0.063323 0.046165 0.049802 (58.03499)* (7.688428)* (6.79344)* 0.060648 0.044787 0.0427 (54.30921)* (8.688392)* (6.818393)* 0.061479 0.049774 0.073422 (36.21814)* (3.760992)* (6.29721)* 0.052493 0.04194 0.037089 (38.44927)* (4.336408)* (3.763562)* 0.051455 0.032669 0.063789 (31.63749)* (5.210929)* (4.782344)* 0.057325 0.059139 0.053302 (39.70658)* (5.335264)* (4.011268)* 0.049799 0.035943 0.080125 (38.87448)* (6.443954)* (1.630981) 0.062825 0.057132 0.049525 (37.09008)* (5.114574)* (8.315015)* 0.057604 0.055074 0.069589 (37.09008)* (5.114574)* (8.315015)* 0.058927 0.047339 0.057633 (42.06222)* (3.898223)* (4.792318)* 0.058410 0.051379 0.051336 (76.88187)* (7.496827)* (7.012166)* 0.048635 0.065378 0.075068 (34.34319)* 4(.264089)* (4.09739)*8 0.05410 0.03416 0.13752 (25.71673)* (3.502518)* (6.8351)* Gayrimenkul Yaırım Oraklıkları Sekörü 0.05703 (36.58514)* 0.052895 (4.448749)* 0.064915 (4.019172)* -isaisiği değerleri paranez içinde belirilmişir. *:%1 düzeyinde anlamlı. 0.167055 66.88391* 0.160418 63.76614* 0.123591 47.32513* 0.099027 37.10577* 0.062804 23.01352* 0.066953 24.57247* 0.090233 33.58137* 0.112121 42.48274* 0.078901 29.13937* 0.122945 47.04899* 0.097304 36.40980* 0.134589 52.08843* 0.162417 64.70012* 0.163308 65.11774* 0.085659 31.77530* Hafalık verilere göre belirilen sekörlerde yer alan hisse senelerinin geiri dağılımları ve sekörün %1 lik ilk ve son geiri diliminde olduğu değerleri emsil eden kukla değişkenler arasındaki regresyonun sonuçlarını göseren Tablo 5 e göre paramereler Taş ve Toprak Sekörü ( β 2) dışında isaisiksel olarak anlamlıdır. Diğer arafan aynı günlük verilerdeki gibi hafalık verilerle yapılan analizde de kasayılar poziif bulunmuşur ve bu da sürü davranışının değil rasyonel varlık fiyalama hipoezinin geçerliliğinin espi edilmesi anlamına gelebilmekedir. - 697 -
Tablo 6: Sekörlerde Yer Alan Hisse Senelerinin Geiri Dağılımları ve Sekörün %5 lik Uç Değerlerini Temsil Eden Kukla Değişkenler Arasındaki Regresyonun Sonuçları (Hafalık Veriler) Tüm Hisse Seneleri Sanayi Hisse Seneleri İmala Sanayi Sekörü Gıda Sekörü Kimya Sekörü Meal Ana Sekörü Meal Eşya Sekörü Taş ve Toprak Sekörü Teksil Sekörü Ticare Sekör Holding ve Yaırım Sekörü Mali Kuruluşlar Sekörü Banka Sekörü Yaırım Oraklıkları Sekörü α β1 β2 Düzelilmiş R 2 F-isaisiği 0.061438 0.024591 0.025107 (61.59372)* (6.185327)* (5.31831)* 0.061867 0.023792 0.026284 (63.33524)* (6.177472)* (5.854872)* 0.059279 0.024143 0.022327 (57.08074)* (6.289303)* (4.973293)* 0.058865 0.029661 0.049211 (39.34814)* (4.736388)* (5.40093)* 0.050905 0.023777 0.025189 (39.4190)* (4.99315)* (5.654699)* 0.048983 0.022144 0.047928 (32.43883)* (4.176296)* (5.628036)* 0.054712 0.028575 0.048311 (45.41732)* (5.257948)* (4.398141)* 0.04789 0.024539 0.038507 (39.51997)* (5.621314)* (2.870575)* 0.061571 0.023068 0.02558 (37.01268)* (3.526624)* (5.100555)* 0.055629 0.000998 55.72224 (37.01268)* (3.526624)* (5.100555)* 0.056734 0.027908 0.03868 (43.42589)* (4.837629)* (7.923687)* 0.026658 0.030683 0.056665 (73.17482)* (8.02911)* (9.111899)* 0.046672 0.027351 0.042746 (33.92893)* (4.106882)* (5.832497)* 0.05146 0.02740 0.06195 (27.23746)* (3.999405)* (5.253481)* Gayrimenkul Yaırım Oraklıkları Sekörü 0.054879 (39.53472)* 0.024865 (4.816121)* 0.043867 (5.153877)* -isaisiği değerleri paranez içinde belirilmişir. *:%1 düzeyinde anlamlı. 0.178222 72.24278* 0.180573 73.39012* 0.143503 56.03884* 0.177017 71.65751* 0.099515 37.30329* 0.159501 63.33938* 0.185952 76.03907* 0.130164 50.15757* 0.066029 24.22382* 0.145009 56.71436* 0.16732 67.00952* 0.173635 70.02431* 0.174916 70.64145* 0.162515 64.74563* 0.130832 50.44771* Hafalık verilerle %5 lik al ve üs dilimlere göre araşırma yapıldığında da sonucun değişmediği Tablo 6 da görülebilmekedir. Tahmin edilen β β 1ve 2 kasayıları önceki bulgularda olduğu gibi anlamlı ancak poziifir. Bu bağlamda hafalık hisse senedi verileri ile yapılan ve sıradan olmayan büyük fiya harekelerinin ilk ve son %5 lik geiri dilimlerinde bulunulmasına göre anımlanan bu analizde de rasyonel varlık fiyalama hipoezini doğrulayan, sürü davranışının olmadığını göseren sonuçlara ulaşılmışır. Sonuç β Tüm sonuçlar incelendiğinde 1 β kasayılarının 2 kasayılarına oranla birbirine yakın değerler olduğu ve çok da farklılaşmadıkları görülebilir. Bu, piyasanın büyük düşüşler göserdiği dönemlerdeki geiri dağılımının büyük arışlar göserdiği dönemlerdeki dağılıma göre daha benzer olduğu anlamına gelmekedir şeklinde yorumlanabilir ve bu durum Chrisie ve Huang ın (1995) çalışmasında da benzerdir. Özelemek gerekirse BİST e sürü davranışının varlığı, Chrisie ve Huang (1995) Yönemi ile; 4/1/2000 ve 28/9/2012 döneminde; Tüm Hisse Seneleri, Sanayi Hisse Seneleri, İmala Sanayi Sekörü, Gıda Sanayi Sekörü, Kimya Sekörü, Meal Ana Sekörü, Meal Eşya Sekörü, Taş ve Toprak Sekörü, Teksil Sekörü, Ticare Sekörü, Holding ve Yaırım Sekörü, Mali Kuruluşlar Sekörü, Banka Sekörü, Yaırım Oraklıkları Sekörü ve Gayrimenkul Yaırım Oraklıkları Seköründe; günlük ve hafalık geirilerle araşırılmışır. Yapılan analiz sonucunda BİST e ve sekörlerinde sürü davranışının varlığını desekleyen sonuçlara ulaşılamamışır. - 698 -
Diğer arafan çalışmada günlük ve aylık geirilerde dağılımın büyük fiya harekelerinin olduğu dönemlerde arığının bulunması rasyonel varlık fiyalama modellerini doğrular yöndedir. Buna ek olarak dağılımın üm piyasa bazında değil de endüsri bazında azalabileceğinden harekele hisse seneleri içinde bulundukları sekörlere göre gruplanmış ve piyasa oralamaları yerine sekör oralamaları kullanılmışır. Ancak sresli günlerde hiçbir sekörde dağılımın azaldığına dair kanılara ulaşılamamışır. Bunlara ek olarak büyük fiya harekelerinin yukarı yönlü olduğu durumlarda dağılımın aşağı yönlü olduğu durumlara oranla daha fazla arığı oraya koyulmuşur. Elde edilen sonuçlar Chrisie ve Huang ın (1995), Gleason, Mahur ve Peerson ın (2004), Demirer ve Kuan ın (2006) ve Demirer, Kuan ve Chen in (2010) dünya piyasalarında yapmış oldukları çalışmalarla ve Alay ın (2008), Çoban ın (2009), Doğukanlı ve Ergün ün (2011) ve Kapusuzoğlu nun (2011) BİST için yapmış olduğu çalışmalarla paralellik gösermekedir. Buna ek olarak Ha (2007) yapığı analizde adı geçen yönemde bazı uyarlamalar yaparak sürü davranışı espiinde bulunabilmişir. KAYNAKÇA AMIRAT, AMINA ve BOURI, Abdelfeah (2009). Modeling Informaional Cascade Via Behavior Biases. Global Economy & Finance Journal. Vol.2. No:2. 81-103. CAPORALE, G. Maria, ECONOMOU, Foini ve PHILIPPAS, Nikolaos (2008). Herding Behaviour in Exreme Marke Condiions: The Case of he Ahens Sock Exchange, Economics Bullein. Vol. 7. No. 17 pp. 1-13 CAPARRELLI, Franco, D ARCANGELIS, A. Maria ve CASSUTO, Alexander (2004). Herding in he Ialian Sock Marke: A Case of Behavioral Finance, The Journal of Behavioral Finance. Vol.5, No.4,:222-230. CHRISTIE, William G. ve HUANG, Roger D. (1995). Following he Pied Piper: Do Individual Reurns Herd around he Marke?, Financial Analyss Journal. July-Augus: 31-37. ÇOBAN, A. Türkay (2009). İMKB de Sürü Davranışının Tes Edilmesi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Adana: Çukurova Üniversiesi Sosyal Bilimler Ensiüsü. DEMİRER, Rıza, GUBO, Daigo ve KUTAN, Ali M. (2007). An Analysis of Cross-Counry Herd Behavior in Sock Markes: A Regional Perspecive. Journal of Inernaional Financial Markes, Insiuions and Money. 3. 123-142. DEMİRER, Rıza, KUTAN, Ali M. ve CHEN Chun-Da (2010). Do Invesors Herd in emerging Sock Markes?: Evidence from he Taiwanese Marke, Journal of Economic Behavior&Organizaion. 76: 283-295. DOĞUKANLI, Haice ve ERGÜN, Bahadır (2011). İMKB de Sürü Davranışı: Yaay Kesi Temelinde Bir Araşırma. 10. Ulusal İşlemecilik Kongresi Kiapçığı. 355-358. FAMA, Eugine F. (1970). Efficien Capial Markes: A Review of Theory and Emprical Works, Journal of Finance, 25, 383-417. GLEASON, Kimberly C., MATHUR, Ike ve PETERSON, Mark A. (2004). Analysis of inraday herding behavior among he secor ETFs, Journal of Empirical Finance. 11, 681-694. GÖKDEMİR, Gökhan (2010). Yabancı Yaırımcıların İMKB deki Fiya ve Sürü Güdüsü Ekileri. Yayımlanmamış Dokora Tezi, İsanbul: Kardir Has Üniversiesi SBE. GRINBLATT, Mark, TITMAN, Sheridan ve WERMERS, Russ (1995). AssociaionMomenum Invesmen Sraegies, Porfolio Performance, and Herding: A Sudy of MuualFund Behavior, The American Economic Review, Vol. 85, No. 5, pp. 1088-1105. HA, T. Vie (2007). Price Limi Regulaion and Herd Behavior in he Vienamese Sock Marke, Inerfaces for Advanced Econonmic Analysis Kyoo Universiy. Discussion Paper No: 139. KAPUSUZOĞLU, Ayhan (2011). Herding in he İsanbul Soc k Exchange (ISE): A Case of Behavioral Finance, African Journal of Business Managemen. Vol.5 (27). pp. 11210-11218. OHLSON, Per (2010). Herd Behavior on he Swedish Sock Exchange. Jönköping Inernaional Business School. Maser Thesis in Finance. - 699 -