Yıl: 2018 Cilt: 20 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 173 - 188 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 27-06-2019

Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi

Öz:
Kaotik veri analizi, 1980’lerden itibaren finansal piyasaların davranışlarının açıklanmasında vemodellenmesinde faydalı bir araç olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada Yükselen ekonomilersınıfında yer alan ve Morgan Stanley tarafından Kırılgan Beşli Ülkeleri olarak adlandırılanBrezilya, Endonezya, Hindistan, Türkiye ve Güney Afrika (BIITS)’nın menkul kıymetborsalarının kaotik yapısının incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla Kırılgan Beşli ülkelerininönde gelen borsa endekslerinin 2001-2015 dönemini kapsayan günlük kapanış değerleriniiçeren veri seti ile çalışılmıştır. Ülkelerin menkul kıymet borsalarının kaotik yapısınınincelenmesinde, kaotik davranışın en önemli göstergelerinden olan ve Grassberger ve Procaccia(1983) tarafından önerilen Korelasyon Boyutu ile Kantz (1994)’ın en büyük Lyapunov üstelialgoritması kullanılmıştır. Korelasyon boyutu analizine göre incelenen ülkelerin menkulkıymet borsalarının aynı fraktal boyuta, diğer bir ifade ile aynı karmaşıklık düzeyine sahipoldukları belirlenmiştir. En büyük Lyapunov üsteli değerlerine göre ise tüm ülkelerin genelolarak zayıf kaotik yapıya sahip oldukları belirlenmiştir. Kaotik analizler sonucu elde edilenbulgular, Kırılgan Beşli ülkelerinin menkul kıymet borsalarının benzer kaotik davranışsergilemeleri nedeniyle aynı grupta yer almasını destekleyici niteliktedir.
Anahtar Kelime:

Konular: İşletme İktisat

Investigation of the Chaotic Structure of Stock Exchanges of Fragile Five Countries

Öz:
Chaotic data analysis has been used since the 1980s as a useful tool in describing and modeling the behavior of financial markets. In this study, it was aimed to examine the chaotic structure of the stock exchanges of Brazil, Indonesia, India, Turkey, and South Africa (BIITS), categorized as the emerging economies and called the Fragile Five by Morgan Stanley. For this purpose, the leading indexes of the Fragile Five countries were studied with the data set containing daily closing values for the period 2001-2015. The chaotic structure of the stock exchanges of the countries was determined using the correlation dimension proposed by Grassberger and Procaccia (1983), which is an important indicator of chaotic behavior, and the largest Lyapunov exponents calculated using the Kantz (1994) algorithm. According to the correlation dimension analysis, it was found that the stock exchanges of the Fragile Five have the same fractal dimension and according to the largest Lyapunov exponent values, all the countries were found to have a weak chaotic structure in general. The findings obtained as a result of the chaotic analysis support the fact that the studied countries are in the same group.
Anahtar Kelime:

Konular: İşletme İktisat
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • Abarbanel, H. D., Brown, R., Sidorowich, J. J., Tsimring, L. S. (1993). The analysis of observed chaotic data in physical systems. Reviews Of Modern Physics, 65(4), 1331. Abarbanel, H.D.I. (1996). Analysis of observed chaotic data. Newyork: Springer- Verlag, p.272.
  • Abhyankar, A., Copeland, L. S., Wong, W. (1995). Nonlinear dynamics in real-time equity market indices: Evidence from the United Kingdom. The Economic Journal, 864-880.
  • Akel, V. (2015). Kırılgan Beşli ülkelerinin hisse senedi piyasaları arasındaki eşbütünleşme analizi. International Journal Of Management Economics and Business, 11(24), 75-96.
  • Alpar, O. ve Eren, Ö. (2016). IMKB100 endeks değişim değerlerinde Lyapunov üsteli metoduyla kaosun incelenmesi, İstanbul Aydın Üniversitesi Dergisi, 30, 151-174.
  • Brock, W. A., Hsieh, D. A., LeBaron, B. D. (1991). Nonlinear Dynamics, Chaos and Instability: Statistical Theory and Economic Evidence. MIT press.
  • BuHamra, S., Smaoui, N., Gabr, M. (2003). The Box–Jenkins analysis and neural networks: Prediction and time series modelling. Applied Mathematical Modelling, 27(10), 805- 815.
  • Ceviş, I., ve Ceylan, R. (2015). Kırılgan Beşlide satın alma gücü paritesi (SAGP) hipotezinin test edilmesi. Journal of Yasar University, 10(37), 6381-6393.
  • Duarte, F. B., Tenreiro Machado, J. A., Monteiro Duarte, G. (2010). Dynamics of the Dow Jones and the NASDAQ stock indexes. Nonlinear Dynamics, 61(4), 691-705.
  • Eckmann, J. P., Ruelle, D. (1985). Ergodic theory of chaos and strange attractors. Reviews Of Modern Physics, 57(3), 617-656.
  • Eldridge, R. M., Coleman, M. P. (1993). The British FTSE-100 index: Chaotically deterministic or random. Working Paper, School of Business, Fairfield University.
  • Erşin, F., (2014). Yükselen ekonomiler ve Kırılgan Beşli: Türkiye üzerine bir değerlendirme. Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi (BAFAD), 1, 43-51.
  • Farmer, J. D., Sidorowich, J. J. (1987). Predicting chaotic time series. Physical Review Letters, 59(8), 845.
  • Fraedrich, K. (1986). Estimating the dimensions of weather and climate attractors. Journal of the atmospheric sciences, 43(5), 419-432.
  • Fraser, A. M. and Swinney, H. L. (1986). Independent coordinates for strange attractors from mutual ınformation. Physical Reviews A, 33, 1134-1140.
  • Grassberger, P., Procaccia, I. (1983). Characterization of strange attractors. Physical Review Letters, 50(5), 346.
  • Hanias M., Magafas L., Konstantaki P. (2013). Non-linear analysis of S&P index,. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 8(4), 125-135.
  • Hassan M.R., Nath, B. (2005). Stock market forecasting using Hidden Markov model: A new approach. Proceedings of the 5th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, 192–196.
  • Hayaloğlu, P. (2015). Kırılgan Beşli ülkelerinde finansal gelişme ve ekonomik büyüme ilişkisi: Dinamik panel veri analizi. AİBÜ-İİBF Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 11(1), 131-144.
  • Hsieh, D.A. (1991). Chaos and nonlinear dynamics: Application to financial markets. Journal of Finance, 46(5), 1839–1877.
  • Huanga, W., Nakamoria, Y., Wangb, S. (2005). Forecasting stock market movement direction with support vector machine. Computers and Operations Research, 32 (10), 2513– 2522.
  • Kantz, H., Schreiber, T. (2004). Nonlinear time series analysis (2nd ed). Cambridge University Press.
  • Kennel, M.B., Brown,R., and Abarbanel,H.D.I. (1992). Determining embedding dimension for phase-space reconstruction using a geometrical construction. Physical Review A, 45(6), 3403-3411.
  • Kuo, R.J., Lee, L.C., Lee, C.F. (1996). Integration of artificial NN and fuzzy delphi for stock market forecasting. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2, 1073–1078.
  • Lillekjendlie, B., Kugiumtzis, D., Christophersen, N. (1994). Chaotic time series part II: system Identification and prediction. Modeling, Identification and Control, 15, 225-243.
  • Mayfield, E. S., Mizrach, B. (1992). On determining the dimension of real-time stockprice data. Journal of Business and Economic Statistics, 10(3), 367-374.
  • Ozun A, Hanias M.P., Curtis P.G. (2010). A chaos analysis for Greek and Turkish equity markets. EuroMed Journal of Business, 5(1), 101-118.
  • Özdemir, S. D., Akgül, I. (2014). Hisse senedi piyasalarının kaotik yapısı ve yapay sinir ağları ile öngörüsü: İMKB-100 örneği. İktisat İşletme ve Finans, 29 (336), 31-58.
  • Scheinkman, J.A., LeBaron, B. (1989). Nonlinear dynamics and stock returns. Journal of Business. 62, 311–337.
  • Shang, P., Li, X., Kamae, S. (2005). Chaotic analysis of traffic time series. Chaos, Solitons & Fractals, 25(1), 121-128.
  • Sprott, J.C. (2010). Elegant Chaos Algebraically Simple Chaotic Flows. World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.
  • Sterman, J. D. (1988). Deterministic chaos in models of human behavior: Methodological issues and experimental results. System Dynamics Review, 4(1-2), 148-178.
  • Takens, F. (1981). Detecting strange attractors in turbulence. In Dynamical Systems And Turbulence, Warwick 1980 (pp. 366-381). Springer Berlin Heidelberg.
  • Vaidyanathan, R., Krehbiel, T. (1992). Does the S&P 500 futures mispricing series exhibit nonlinear dependence across time? Journal of Futures Markets, 12(6), 659-677.
  • Webel, K. (2012). Chaos in German stock returns-new evidence from the 0–1 test. Economics Letters, 115(3), 487-489.
  • Wolf, A., Swift, J. B., Swinney, H. L., Vastano, J. A. (1985). Determining Lyapunov exponents from a time series. Physica D: Nonlinear Phenomena,16(3), 285-317.
  • Yenice, S., Tekindal, M. A. (2015). Forecasting the stock indexes of Fragile Five countries through Box-Jenkins methods. International Business and Social Sciences, 6(8), 180-191.
APA İŞİ A, yenice s, Cemrek F (2018). Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi. , 173 - 188.
Chicago İŞİ AYŞE,yenice sedat,Cemrek Fatih Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi. (2018): 173 - 188.
MLA İŞİ AYŞE,yenice sedat,Cemrek Fatih Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi. , 2018, ss.173 - 188.
AMA İŞİ A,yenice s,Cemrek F Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi. . 2018; 173 - 188.
Vancouver İŞİ A,yenice s,Cemrek F Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi. . 2018; 173 - 188.
IEEE İŞİ A,yenice s,Cemrek F "Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi." , ss.173 - 188, 2018.
ISNAD İŞİ, AYŞE vd. "Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi". (2018), 173-188.
APA İŞİ A, yenice s, Cemrek F (2018). Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20(1), 173 - 188.
Chicago İŞİ AYŞE,yenice sedat,Cemrek Fatih Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 20, no.1 (2018): 173 - 188.
MLA İŞİ AYŞE,yenice sedat,Cemrek Fatih Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, vol.20, no.1, 2018, ss.173 - 188.
AMA İŞİ A,yenice s,Cemrek F Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2018; 20(1): 173 - 188.
Vancouver İŞİ A,yenice s,Cemrek F Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 2018; 20(1): 173 - 188.
IEEE İŞİ A,yenice s,Cemrek F "Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi." Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20, ss.173 - 188, 2018.
ISNAD İŞİ, AYŞE vd. "Kırılgan Beşli Ülkelerinin Menkul Kıymet Borsalarının Kaotik Yapısının İncelenmesi". Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 20/1 (2018), 173-188.