Meriç- Kamışlı – Ekonomik Politika Belirsizlikleri İle Hisse Senedi Piyasası Oynaklığı Arasında Asimetrik İlişkiler: Borsa İstanbul Sektörlerine İlişkin Uygulama

Giriş

Yatırımcılar açısından en önemli unsurlardan biri olan belirsizlik, karar alma süreçlerinde oldukça etkilidir. Belirsizliklerin en başında politik kararlar gelmektedir. Yatırımcıların finansal piyasalarla yakından ilişkisi olan ekonomik politikalar hakkında belirli bir öngörüye sahip olmaması, ekonomik politika belirsizliklerini ortaya çıkarmaktadır. Bu durum, piyasalarda sadece yatırımcıların değil aynı zamanda tüketicilerin ve işletmelerin de arasında endişeye neden olabilmekte ve paniğe yol açabilmektedir. Ulusal ve uluslararası boyutta etkili olan ekonomik politika belirsizlikleri, hisse senedi piyasasına da etkilemektedir. Bu durum ise yatırımcıların portföylerine yönelik alacağı kararları önemli düzeyde etkilemektedir. Bu nedenle, ekonomik politika belirsizlikleri ile hisse senedi piyasaları arasındaki ilişkiler detaylı bir şekilde incelenmelidir. Örneğin hangi ülkelerin ekonomik politika belirsizliğinde yaşanan artışların hangi hisse senedi piyasasındaki oynaklığı arttığı ya da hangi ülkelerin ekonomik politika belirsizliğinde yaşanan azalışların hangi hisse senedi piyasasındaki oynaklığı azalttığının belirlenebilmesi yatırımcılar açısından önemli bir kriter olarak değerlendirilebilir. Bu bağlamda çalışmada Borsa İstanbul sektör endeksleri oynaklıkları ile farklı bölge ve ülkelere ait ekonomi politika belirsizlikleri arasındaki asimetrik ilişkilerin belirlenmesi amaçlanmıştır.

Data ve Metodoloji

Çalışmada, Avrupa Bölgesi (EU_EPU), Almanya (DEU_EPU), Fransa (FRA_EPU), İngiltere (UK_EPU, İtalya (ITA_EPU) ve Küresel ekonomi politika (GLBL_EPU) belirsizlik endeksleri ile Borsa İstanbul 30 (VOL_XU030), Hizmetler (VOL_XUHIZ), Mali (VOL_XUMAL), Sınai (VOL_XUSIN) ve Teknoloji (VOL_XUTEK) sektör endeksleri oynaklıkları arasındaki ilişkiler Hatemi-J (2012) “Asimetrik Nedensellik Testi” ile analiz edilmiştir.

Belirtilen endekslerin oynaklıkları ise GARCH(1,1) modeli ile elde edilmiştir. Bollerslev (1986) tarafından geliştirilen GARCH modeli ARCH modelinin uzantısı olup, koşullu varyansın hata terimlerinin gecikmeli değerlerine ilave olarak, kendi gecikmeli değerlerine de bağlı olduğunu gösteren oynaklık modelidir. GARCH modeli;

GARCH modelinin kısıtları şu şekildedir;

Çalışmada, ele alınan endekslerin hesaplanmaya başlandıkları tarihler gözetilerek, Ocak 1997 – Ağustos 2024 tarihleri baz alınmış ve tüm veriler Thomson & Reuters Refinitiv veri tabanından elde edilmiştir.

Analiz Sonuçları

Çalışmada incelenen Avrupa Bölgesi (EU_EPU), Almanya (DEU_EPU), Fransa (FRA_EPU), İngiltere (UK_EPU, İtalya (ITA_EPU) ve Küresel ekonomi politika (GLBL_EPU) belirsizlik endeksleri ile Borsa İstanbul 30 (VOL_XU030), Hizmetler (VOL_XUHIZ), Mali (VOL_XUMAL), Sınai (VOL_XUSIN) ve Teknoloji (VOL_XUTEK) sektör endeksleri arasındaki asimetrik nedensellik testi sonuçları şu şekildedir:

Sadece ekonomik belirsizlik endekslerinde yaşanan artışlardan BIST30 endeks oynaklığında yaşanan artışlara doğru nedensellik ilişkileri bulunmaktadır. Diğer bir ifadeyle, ekonomik belirsizlik endekslerinde yaşanan azalışlar ile BIST30 endeks oynaklığında yaşanan azalışlar ilişkili değildir. Sonuçlar, Fransa ekonomik belirsizlik endeksi dışında diğer tüm ekonomik belirsizlik endekslerindeki artışların BIST30 endeksi oynaklığında artışa neden olduğunu göstermektedir.

Avrupa ve Fransa ekonomik belirsizlik endeksleri dışında diğer tüm ekonomik belirsizlik endekslerinde yaşanan artışlardan BİST Hizmetler endeks oynaklığında yaşanan artışlara nedensellik ilişkileri bulunduğunu göstermekledir. BIST30 oynaklığın sonuçlarına benzer şekilde, ekonomik belirsizlik endekslerinde yaşanan azalışlar ile BİST Hizmetler endeks oynaklığında yaşanan azalışlar ilişki değildir.

Sadece ekonomik belirsizlik endekslerinde yaşanan artışlardan BIST Mali endeks oynaklığına yaşanan artışlara asimetrik ilişkiler bulunmaktadır. Sonuçlar Fransa ekonomik belirsizlik endeksi dışında diğer tüm ekonomik belirsizlik endekslerindeki artışların BIST Mali endeksi oynaklığında artışa neden olduğunu göstermektedir.

Tüm ekonomik belirsizlik endekslerinde yaşanan artışlardan BİST Sınai endeks oynaklığında yaşanan artışlara nedensellik bulunmakta, karşılıklı azalışlar arasında ise ilişkiler bulunamamaktadır.

Sadece ekonomik belirsizlik endekslerinde yaşanan artışlardan BIST Teknoloji endeks oynaklığına yaşanan artışlara asimetrik ilişkiler bulunmaktadır. Sonuçlar Fransa ekonomik belirsizlik endeksi dışında diğer tüm ekonomik belirsizlik endekslerindeki artışların BIST Teknoloji endeksi oynaklığında artışa neden olduğunu göstermektedir.

Bulgular ve Yorum

Çalışmada farklı bölge ve ülkelere ait ekonomi politika belirsizlikleri ile Borsa İstanbul sektör endeksleri oynaklıkları arasındaki asimetrik ilişkilerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda söz konusu endeksler arasındaki ilişkiler Asimetrik Nedensellik Testi” ile analiz edilmiş ve birçok sonuç elde edilmiştir. Çalışma sonucunda elde edilen en önemli bulgu, ele alınan tüm ekonomi politika belirsizlik endekslerinde yaşanan artışlar ile sektör endeksleri oynaklıklarında yaşanan artışlar arasında nedensellik ilişkisi bulunmasıdır. Ancak öte yandan, ekonomi politika belirsizlik endekslerinde yaşanan azalışlar ile sektör endeksleri oynaklıklarında yaşanan azalışlar arasında bir nedensellik ilişkisi tespit edilememiştir. Bu sonuç, Türkiye finansal piyasalarında oynaklık azalışının ve piyasa etkinliğinin, uluslararasına göre ulusal dinamikler tarafından daha fazla etkilendiğini göstermektedir. Ayrıca diğer sektör oynaklıklarına göre BİST Sınai endeks oynaklığında yaşanan artışların, ele alınan tüm ekonomi politika belirsizlik endekslerinde yaşanan artışlar ile ilişkili olduğu tespit edilmiştir. Bu sonuç ise literatürde yer alan çalışmaların aksine, Sınai endeksin diğer sektör endekslerine göre daha etkilenilir olduğunu göstermektedir. Tüm sonuçlar birlikte değerlendirildiğinde BIST sektör endekslerini baz alan yatırımcıları özellikle ekonomi politika belirsizlik endekslerinde yaşanan artışları takip etmeleri tavsiye edilebilir. Gelecek çalışmalarda ise söz konusu asimetrik ilişikler ayrıca zamanla değişen formda analiz edilerek yatırım zamanlaması boyutunda detaylı sonuçlar elde edilebilir.

Kaynaklar

Bollerslev, T. (1986) Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1

Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424–438. https://doi.org/10.2307/1912791

Granger, C.W. ve Yoon, G. (2002), Hidden cointegration, University of California, Department of Economics Working Paper. San Diego: University of California. 1-48.

Hatemi-J, Abdulnasser (2012). “Asymmetric Causality Tests With An Application”, Empirical Economics, 43 (1), 447 – 456.

Sims, C. A. (1972). Money, Income, and Causality. The American Economic Review, 62(4), 540–552. http://www.jstor.org/stable/1806097Hsiao, C. (1981) Autoregressive Modeling and Money-Income Causality Detection. Journal of Monetary Economics, 7, 85-106. http://dx.doi.org/10.1016/0304-3932(81)90053-2

Toda, H. Y. ve Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225-250. https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01616-8