TÜRK HİSSE SENEDİ PİYASASINA İLİŞKİN DİNAMİK AĞ ANALİZİ
DYNAMIC NETWORK ANALYSIS OF THE TURKISH STOCK MARKET
Yazar: Özdemir, Hüseyin
Dergi: Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi No. 66, 2023
Anahtar kelimeler: Applied Macroeconometrics ; Uygulamalı Makro Ekonometri ; Time-Series Analysis ; Zaman Serileri Analizi ; Network analysis,graph theory,Turkish stock market,return spillover,COVID-19 ; Ağ analizi,grafik teorisi,Türk borsası,getiri yayılması,COVID-19

Bu makale, COVID-19’un Borsa İstanbul’da işlem gören ve piyasa değeri 1 milyar doların üzerinde olan48 firma arasındaki dinamik ağ yapısını incelemektedir. Getiri verileri günlük frekansta olup 1 Ocak 2017tarihi ile 31 Mayıs 2022 arası dönemi arasında yer almaktadır. Standart VAR modelinden elde edilennet ikili bağlantılılık endeksi sonuçları kullanılarak düğümler arasındaki yönlendirilmiş ağ yapısı ortayaçıkarılmıştır. Modüler kümeleme yöntemi kullanılarak elde edilen ampirik bulgular COVID-19 salgınıöncesinde analize konu 48 firma hisse getirisinin üç alt grup altında toplandığını göstermektedir.Pandeminin ortaya çıkmasından sonra söz konusu hisse senedi getirileri arasındaki küme sayısı dördeçıkmaktadır. Faaliyet alanlarına göre 22 farklı sektörde bulunan söz konusu hisse senedi getirilerinin 3ya da 4 alt grup ile hareket etmesi hisse senetlerinin sektörel etkilerden çok finansal etkiler ile hareketettiği gerçeğini doğrulamaktadır. Örneğin, otomotiv sektörüne ait şirketlerin her iki dönemde defarklı gruplar altında yer aldığı görülmektedir. Salgın sonrasında birçok hisse senedinin ait olduğugruplar değişmiştir. Bu da hisse senetleri arasındaki ilişkilerin statik olmayıp dinamik ve değişken biryapıya sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, bu ağ yapısı içinde, bankacılık sektörünün merkezi birrol oynadığına ilişkin önemli kanıtlar elde edilmiştir. Son olarak, COVID-19 salgını sonrasında hissesenetleri arasındaki getiri korelasyonunun arttığı gözlemlenmiştir.

This article examines the dynamic network analysis of 48 firms traded on Borsa Istanbul with a marketvalue of over $1 billion before and during the COVID-19 pandemic. We use daily return data, and thedata spans from January 1, 2017 to May 31, 2022. The pairwise spillover effects, which are obtained bythe standard VAR model, are used to construct a directed network graph, including nodes and edges.According to the modular clustering method, the optimal network number is three for the pre-covidperiod. However, the number of optimal clusters increases to four after COVID-19 outbreaks. Althoughthe stocks fall into 22 different sectoral categories, the empirical evidence shows that they exhibitdiscernible movements within 3 or 4 sub-groups, indicating stock behavior is driven primarily byfinancial dynamics rather than sectoral influences. For instance, the firms operating in the automotiveindustry fall into different cluster groups. Moreover, the empirical findings show that the relationshipof stocks is dynamic rather than static. Some important centrality measures also show that the bankingsector plays a central role in this network structure. Last but not least, the empirical findings suggestthat the correlation between stock returns rose after the COVID-19 outbreak.