Hisse senedi piyasaları arasındaki volatilite yayılımı ve makroekonomik temelleri: DCC-MIDAS yaklaşımı
Volatility spillover between stock markets and macroeconomic fundamentals: DCC-MIDAS approach
Yazar: ARİFENUR GÜNGÖR
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN TAŞTAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı / İktisat Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Dinamik koşullu korelasyon = Dynamic conditional correlation ; Dinamik panel teknikleri = Dynamic panel techniques ; Fiyat hareketi = Price movement ; GARCH model = GARCH model ; Hisse senedi endeksi = Stock index ; MIDAS = MIDAS ; Makroekonomik faktörler = Macroeconomic factors ; Oynaklık = Volatility

Özet:
Bu doktora tez çalışmasında, G7 ve BRICS+T ülkelerinin hisse senedi piyasaları arasındaki volatilite yayılımını belirleyen makroekonomik faktörler analiz edilmiştir. İlk aşamada, ülkelerin günlük hisse senedi piyasa getirileri arasındaki dinamik koşullu korelasyon 1 Ocak 2002-19 Eylül 2018 döneminde DCC-MIDAS (Dynamic Conditional Corelation-Mixed Data Sampling) metodu kullanılarak tüm ülke çiftleri için kısa dönemli (günlük) ve uzun dönemli (çeyreklik) bileşenlerine ayrılmıştır. İkinci aşamasında ise DCC-MIDAS modellerinden elde edilen çeyreklik frekanslı uzun dönemli dinamik koşullu korelasyonlar ile ülkeler arasındaki ekonomik-finansal yakınlığı temsil eden çeyreklik makroekonomik değişkenler kullanılarak hisse senedi piyasaları arasındaki etkileşimin nedenleri Ocak 2006-Ağustos 2018 döneminde araştırılmıştır. Bu aşamada Sistem GMM (Generalized Method of Moments) modeli kullanılmıştır. Tahmin sonuçlarına göre, G7 ülkelerinin hisse senedi piyasa getirileri arasındaki uzun dönemli dinamik koşullu korelasyonu açıklayan en önemli faktörlerin ülke ekonomileri arasındaki faiz oranı farkları, enflasyon oranı farkları ve 5 yıllık CDS risk primi farkları olduğu görülmüştür. Bununla birlikte, G7 ve BRICS+T ülkelerinin hisse senedi piyasa getirileri arasındaki uzun dönemli dinamik koşullu korelasyonu açıklayan en önemli faktörlerin ise ülke ekonomileri arasındaki GSYH büyüme oranı farkları, 5 yıllık CDS risk primi farkları ve faiz oranı farkları olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu tez çalışmasında ayrıca, günlük frekanslı Türkiye hisse senedi piyasa volatilitesinin yavaş hareket eden uzun dönemli bileşeninin aylık makroekonomik göstergelerle ilişkisi analiz edilmiştir. Bu amaçla, ilk olarak BIST100 endeksinin uzun dönemli volatilitesi GARCH-MIDAS yöntemiyle tahmin edilmiştir. Ardından, Ocak 2004-Aralık 2018 döneminde BIST100 endeksinin uzun dönemli oynaklığının makroekonomik faktörlerle ilişkisi otoregresif dağıtılmış gecikme (ARDL) modeli tahmin edilerek incelenmiştir. Tahmin sonucunda, BIST100 endeksinin uzun dönemli volatilitesini etkileyen en önemli makroekonomik faktörün döviz kuru olduğu bulunmuştur. Bununla birlikte bankalar arası faiz oranı, 5 yıllık CDS risk primi ve S&P500 volatilitesi ile BIST100 endeksinin uzun dönemli volatilitesi arasında pozitif yönlü bir ilişki olduğu görülmüştür. Son olarak, reel sektör güven endeksindeki artışların BIST100 endeksinin uzun dönemli volatilitesini düşürdüğü sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
In this dissertation, we investigate the macroeconomic factors determining the volatility spillover among the stock markets of the G7 and BRICS+T countries. In the first stage, we decompose the dynamic conditional correlation between the daily stock market returns of the countries in the sample into the short-run (daily) component and the long-run (quarterly) component using the DCC-MIDAS (Dynamic Conditional Corelation-Mixed Data Sampling) method for the period January 1st, 2002 to September 19th, 2018. In the second stage, we estimate the relationship between the quarterly long-run dynamic conditional correlations derived from the DCC-MIDAS models and the quarterly macroeconomic variables representing the economic-financial proximity between country pairs using the System GMM (Generalized Method of Moments) method for the period January 2006 to August 2018 in order to analyze the reasons for the interaction between stock markets. Empirical results suggest that the most significant variables explaining the long-run dynamic conditional correlation between stock market returns of G7 countries are the differences in term spread, inflation rate and five-year CDS risk premium between the country pairs. In addition to this, we find that the differences in GDP growth rate, five-year CDS risk premium and term spread between country pairs are the most substantial variables expounding the long-term dynamic conditional correlation between stock market returns of G7 and BRICS+T countries. In this dissertation, we also examine the relationship between the slowly moving long-run component of daily volatility of Turkish stock market and a set of monthly macroeconomic variables.  For this purpose, we firstly estimate the long-term volatility of BIST100 index using GARCH-MIDAS (Mixed Data Sampling) method. And then, we investigate the relationship between the long-term volatility of BIST100 index and macroeconomic variables using an autoregressive distributed lag (ARDL) model over the period January 2004 to December 2018. Empirical results suggest that the exchange rate is the most prominent macroeconomic variable affecting the long-run volatility of BIST100 index. Also, we show that the long-run volatility of BIST100 index is positively associated with interbank rate, five-year CDS premium and the volatility of S&P500. Finally, we find that an increase in real sector confidence index leads to a decrease the long-run component of the BIST100 index volatility.