Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama
Yıl: 2021 Cilt: 0 Sayı: 89 Sayfa Aralığı: 133 - 154 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.25095/mufad.852110 İndeks Tarihi: 07-05-2021
Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama
Öz: Bu çalışmanın amacı, yapısal kırılmalar altında asimetrik bilginin hisse senedi getiri oynaklığı üzerindeki etkisini ARFIMA-FIGARCH ikili uzun hafıza ve Markov Switching Regresyon modelleriyle ortaya koymaktır. Bu doğrultuda, çalışmada BİST 100 Endeksi’nin 04.01.2010-31.12.2018 dönemine ilişkin günlük dolar cinsinden kapanış fiyatları, alım satım fiyat marjı ile toplam işlem hacmi verileri dikkate alınmıştır. Çalışmada getiri serisinin varyansındaki muhtemel kırılmalar Sanso vd. (2004)’in varyansta kırılma testiyle araştırılmış; ancak herhangi bir yapısal kırılma tespit edilememiştir. Bu nedenle yapısal kırılmalar dikkate alınmaksızın hisse senedi getiri oynaklığı serisi için en uygun oynaklık modeli ARFIMA-FIGARCH modeliyle araştırılmış, en uygun modelin çarpık student t dağılımına göre ARFIMA(3ξ,4)- FIGARCH (1,d,1) modeli olduğu tespit edilmiştir. Çalışmada son olarak, asimetrik bilginin hisse senedi getiri oynaklığı üzerindeki etkisi Markov Switching Regresyon modeliyle araştırılmıştır. Sonuç olarak, alım satım fiyat marjının hisse senedi getiri oynaklığı üzerinde her iki rejimde de arttırıcı bir etkisinin olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca tutar cinsinden toplam işlem hacminin Rejim 1’de hisse senedi getiri oynaklığını arttırıcı; Rejim 2’de ise azaltıcı bir etkiye sahip olduğu bulguları elde edilmiştir.
Anahtar Kelime: The Impact Of Asymmetric Information On Stock Return Volatility Under Structural Breaks: An Application On BIST 100 Index
Öz: The purpose of this study is to put forward the impact of asymmetric information on stock return volatility under structural breaks by using ARFIMA-FIGARCH dual long memory and Markov Switching Regression models. Accordingly, dollar-denominated daily prices, and daily bid-ask spread and turnover of the BIST 100 index for the period 04.01.2010- 31.07.2019 have been considered in the study. In the study, possible breaks in variance of return series have determined by Sanso et al. (2004) 's break in variance test, but it could not been determined any breaks. Therefore, the optimal volatility model for the stock return volatility series have been investigated by using ARFIMA-FIGARCH model without taking structural breaks into consideration. It has been determined that the most suitable model is ARFIMA(3ξ,4)- FIGARCH (1,d,1) according to the skewed student t distribution. Finally in the study, the impact of asymmetric information on stock return volatility has been investigated by using Markov Switching Regression model. It has been found that the bid-ask spread has an additive effect on stock return volatility in both regimes. Furthermore, it has been concluded that turnover has an additive effect on stock return volatility in Regime 1; but turnover has an detractive effect on stock return volatility in Regime 2.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- Akerlof, George A. (1970), “The Market for Lemons: Quality, Uncertainity, and the Market Mechanism”, The Quarterly Journal of Economics, 84, 13, pp. 488-500.
- Alhaj-Yaseen, Yaseen S.- Barkoulas, John T.- Ouandlous, Arav (2020), “Liberalization and Asymmetric Information Flow Dynamics in the Chinese Equity Markets”, The Journal of Economic Asymmetries, 21, pp. 1-22.
- Baillie, Richard. T.- Bollerslev, Tim -Mikkelsen, Hans Ole (1996), “Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity”, Journal of Econometrics, 74, pp.3-30.
- Balcilar, Mehmet- Bouri, Elie- Gupta, Rangan- Roubaud, David (2017), “Can Volume Predict Bitcoin Returns and Volatility? A Quantiles-Based Approach”, Economic Modelling, 64, pp. 74–81.
- Barışık, Salih- Çevik, Emrah İsmail (2008), “Yapısal Kırılma Testleri İle Türkiye’de İşsizlik Histerisinin Analizi: 1923-2006 Dönemi”, KMU İİBF Dergisi, 10,14, ss.109-134.
- Bedowska-Sojka, Barbara - Kliber, Agata (2019), “The Causality between Liquidity and Volatility in the Polish Stock Market”, Finance Research Letters, 30, pp. 110-115.
- Bogdan, Siniša- Bareša, Suzana- Ivanovic, Saša (2012), “Measuring Liquidity on Stock Market: Impact on Liquidity Ratio”, Tourism and Hospitality Management, 18,2, pp.183-193.
- Chen, Shiu Sheng (2006), “Revisiting the Interest Rate–Exchange Rate Nexus: A Markov– Switching Approach”, Journal of Development Economics, 79, pp. 208–224.
- Connolly, Robert - Stivers, Chris. (2005), “Macroeconomic News, Stock Turnover, and Volatility Clustering in Daily Stock Returns”, The Journal of Financial Research, 29,2, pp. 235-259.
- Çelik, İsmail - Kaya, Harun (2018), “Getiri ve Volatilitede Uzun Hafıza: BİST Banka Endeksi Özelinde Etkin Piyasalar Hipotezinin Testi”, 1. Uluslararası Bankacılık Kongresi, ss. 205-217, Ankara, Turkey.
- Çevik, Emrah İsmail (2012), “İstanbul Menkul Kıymetler Borsası’nda Etkin Piyasa Hipotezinin Uzun Hafıza Modelleri İle Analizi: Sektörel Bazda Bir İnceleme”, Journal of Yasar University, 26,7, ss. 4437-4454.
- Demireli, Erhan - Torun, Erdost (2010), “Alternatif Piyasa Oynaklıklarında Meydana Gelen Kırılmaların ICSS Algoritmasıyla Belirlenmesi ve Süregenliğe Etkileri: Türkiye ve Londra Örneği”, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 46, ss. 129-145.
- Evci, Samet - Şak, Nazan - Adana Karaağaç, Gökben (2016), “Altın Fiyatlarındaki Değişimin Markov Rejim Değişim Modelleriyle İncelenmesi”, Business and Economics Research Journal, 7, 4, ss. 67-77.
- Fama, Eugene. F. (1970), “Efficient Capital Markets: A review of Theory and Empirical Work”, Journal of Finance, 25, 2, pp. 383-417.
- Gebka, Bartosz - Wohar, Mark E. (2013), “Causality between Trading Volume and Returns: Evidence from Quantile Regressions”, International Review of Economics & Finance, 27, pp. 144–159.
- Gürgün, Gözde - Canbaloğlu, Bilge (2020), “Hisse Senedi Piyasasında Likidite ve Getiri Oynaklığı İlişkisi: Borsa İstanbul Örneği”, İşletme Araştırmaları Dergisi, 12,1 ss. 599- 609.
- Hamilton, James D. (1989), “A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle”, Econometrica, 57, 2, March, pp. 357-384.
- Hamilton, James D. (1996), “Spesification Testing in Markov-Switching Time Series Models”, Journal of Econometrics, 70, 1, January, pp. 127-157.
- Hasan, Anwar - Othman, Abdullah, Alhabshi, Syed Musa - Haron, Razali (2019), “The Effect of Symmetric and Asymmetric Information on Volatility Structure of Crypto-Currency Markets: A Case Study of Bitcoin Currency”, Journal of Financial Economic Policy, 11, 3, pp.432-450.
- Hussain, Syed Mujahid (2011), “The Intraday Behaviour of Bid-Ask Spreads, Trading Volume and Return Volatility: Evidence from DAX30”, International Journal of Economics and Finance, 3, 1, February, pp. 23-34.
- Jensen, Michael C. - Meckling, William H. (1976), “Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure”, Journal of Financial Economics, 3,4, pp. 305–360.
- Kong, Dongmin - Xiao, Tusheng - Liu, Shasha (2011), “Asymmetric Information, Firm İnvestment and Stock Prices”, China Finance Review International, 1, 1, pp. 6-33.
- Koubaa, Yosra - Slim, Skander (2019), “The Relationship between Trading Activity and Stock Market Volatility: Does the Volume Threshold Matter?”, Economic Modelling, 82, pp.168-184.
- Liu, Qingfu - Wong, Ieokhou - An, Yunbi - Zhang, Jinqing (2014), “Asymmetric Information and Volatility Forecasting in Commodity Futures Markets”, Pacific-Basin Finance Journal, 26, pp. 79–97.
- Lu, Rong - Xu, Longbing (2004), “The Asymmetric Information Effect on Bull and Bear Stock Markets”, Economic Resarch Journal, 3, pp. 65–72.
- Lu, Chia Wu - Chen, Tsung Kang - Liao, Hsien Hsing (2010), “Information Uncertainty, Information Asymmetry and Corporate Bond Yield Spreads”, Journal of Banking & Finance, 34, September, pp. 2265–2279.
- Mishkin, Freederic S. (2001), “Financial Policy and the Prevention of Financial Crises in Emerging Market Countries”, In IMF Working Paper, WP/99/102, Paper No:2683.
- Mishkin Freederic S. (2004), The Economics of Money, Banking and Financial Markets, Seventh Edition, Pearson Addison Wesley, United Kingdom.
- Mohd, Nurul Ain - Rahman, Aisyah Abd - Yaacob, Mohd Hasimi (2016), “The Impact Of Asymmetric Information on Foreign Portfolio Investment Flows”, Proceeding of the 2nd International Conference on Economics & Banking 2016, 2nd ICEB, 24th – 25th May 2016, pp. 73-81.
- Myers, Stewart C. - Majluf, Nicholas S. (1984), “Corporate Financing Investment Decision When Firms Have Information the Investors Do Not Have”, Journal of Financial Economics, 13, pp. 187-221.
- Pekkaya, Mehmet - Albayrak, Ali Sait (2013), “ARFIMA ve FIGARCH Yöntemlerinin Markowitz Ortalama Varyans Portföy Optimizasyonunda Kullanılması: İMKB-30 Endeks Hisseleri Üzerine Bir Uygulama”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 42, 1, ss. 93-112.
- Salih, Aslıhan (2018), “Bilgiye Dayalı Alım-Satımların Hisse Senetlerinin Fiyatları ve Oynaklık Üzerine Etkileri”, Program Kodu:1001, Proje No: 116K335, TÜBİTAK, Ankara.
- Sansó, Andreu - Arragó, Vicent – Carrion-i Silvestre, Josep Lluis. (2004), “Testing for Change in the Unconditional Variance of Financial Time Series”, Revista de Economiá Financiera, 4, pp. 32-53.
- Şen, Ali (2006), “Asimetrik Bilgi-Finansal Kriz İlişkisi”, Kütahya Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14, ss. 1-34.
- Tchamyou, Venessa S. - Asongu, Simplice A. - Nwachukwu, Jacinta C. (2018), “Effects of Asymmetric Information on Market Timing in the Mutual Fund Industry”, GDI Working Paper, https://mpra.ub.uni-muenchen.de/87870/, pp. 1-24.
- Wang, George H. K. - Yau, Jot (2000), “Trading Volume, Bid–Ask Spread, and Price Volatility in Futures Markets”, The Journal of Futures Markets, 20, 10, pp. 943-970.-
- Yassin, Mohammed M. - Ali, Haitham Y. - Hamdallah, Madher E. (2015), “The Relationship between Information Asymmetry and Stock Return in the Presence of Accounting Conservatism”, International Journal of Business and Management, 10,5, pp.126-133.
| APA | GÜNGÖR S, BAŞCI E, Karaca S (2021). Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama. , 133 - 154. 10.25095/mufad.852110 |
| Chicago | GÜNGÖR SELİM,BAŞCI EŞREF SAVAŞ,Karaca Süleyman Serdar Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama. (2021): 133 - 154. 10.25095/mufad.852110 |
| MLA | GÜNGÖR SELİM,BAŞCI EŞREF SAVAŞ,Karaca Süleyman Serdar Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama. , 2021, ss.133 - 154. 10.25095/mufad.852110 |
| AMA | GÜNGÖR S,BAŞCI E,Karaca S Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama. . 2021; 133 - 154. 10.25095/mufad.852110 |
| Vancouver | GÜNGÖR S,BAŞCI E,Karaca S Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama. . 2021; 133 - 154. 10.25095/mufad.852110 |
| IEEE | GÜNGÖR S,BAŞCI E,Karaca S "Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama." , ss.133 - 154, 2021. 10.25095/mufad.852110 |
| ISNAD | GÜNGÖR, SELİM vd. "Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama". (2021), 133-154. https://doi.org/10.25095/mufad.852110 |
| APA | GÜNGÖR S, BAŞCI E, Karaca S (2021). Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 0(89), 133 - 154. 10.25095/mufad.852110 |
| Chicago | GÜNGÖR SELİM,BAŞCI EŞREF SAVAŞ,Karaca Süleyman Serdar Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi 0, no.89 (2021): 133 - 154. 10.25095/mufad.852110 |
| MLA | GÜNGÖR SELİM,BAŞCI EŞREF SAVAŞ,Karaca Süleyman Serdar Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, vol.0, no.89, 2021, ss.133 - 154. 10.25095/mufad.852110 |
| AMA | GÜNGÖR S,BAŞCI E,Karaca S Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi. 2021; 0(89): 133 - 154. 10.25095/mufad.852110 |
| Vancouver | GÜNGÖR S,BAŞCI E,Karaca S Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi. 2021; 0(89): 133 - 154. 10.25095/mufad.852110 |
| IEEE | GÜNGÖR S,BAŞCI E,Karaca S "Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama." Muhasebe ve Finansman Dergisi, 0, ss.133 - 154, 2021. 10.25095/mufad.852110 |
| ISNAD | GÜNGÖR, SELİM vd. "Yapısal Kırılmalar Altında Asimetrik Bilginin Hisse Senedi Getiri Oynaklığına Etkisi: BİST 100 Endeksi’nde Bir Uygulama". Muhasebe ve Finansman Dergisi 89 (2021), 133-154. https://doi.org/10.25095/mufad.852110 |
