The investigation of effects of macroeconomic factors on İstanbul Stock Exchange national-100 index and index volatility (1997-2006)

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2008Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Social Sciences, 2008Gelişmiş ekonomilere yönelik yapılan çalışmalarda gelişmiş ekonomilerde borsa endeksinin reel piyasalarda yaşanan değişimlerin bir öncü göstergesi konumunda olduğu, dolayısıyla bu ekonomilerde ekonomik konjonktürde iyiye gidişin en önemli habercisinin borsa endeksi olduğu belirlenmiştir. Gelişmekte olan sermaye piyasalarında ise durum farklıdır. Bu piyasaların en önemli özelliği piyasa getirisinin gelişmiş sermaye piyasalarına nazaran yüksek volatilite göstermesidir. Hisse senedi piyasalarındaki dalgalanmaları belirleyen faktörlerin belirlenmesi özellikle sermaye piyasası aktörleri için büyük önem arz etmektedir. Genelde bütün hisse senedi fiyatlarının aynı dönemde yükseldiği veya düştüğü görülmekte bu ise piyasayı bir bütün olarak etkileyen bazı faktörlerin olduğu izlenimini vermektedir. Bu çalışmada 1997-2006 dönemi İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Ulusal-100 Endeksinde gözlemlenen volatilitenin nedenleri makroekonomik faktörler açısından aylık veriler kullanılmak suretiyle irdelenmiş ve ekonomi teorisinde geçerli olan ?Finans piyasasındaki volatilitenin makroekonomik etkilerden oluştuğu? hipotezi İMKB açısından test edilerek İMKB'nin reel ekonomide yaşanan gelişmeleri ne ölçüde yansıttığı sorusuna cevap aranmıştır. Çalışmamızda hisse senedi piyasası ile makro ekonomik faktörler arasındaki ilişkilerin tespiti amacıyla mal piyasasını temsilen sanayi üretim endeksi ve enflasyon (TÜFE, TEFE), para piyasasını temsilen para arzı (Merkez Bankası Parası, M1, M2, M2Y) ve nominal faiz oranı (hazine faiz oranı, bankalar arası gecelik faiz oranı), sermaye piyasasını temsilen İMKB Ulusal-100 Endeksi ve İMKB işlem miktarı, ekonominin dış dünya ile olan ilişkisini yansıtması açısından döviz sepeti ve cari açık/GSYH değişkenleri dikkate alınmıştır. Çalışma sonucunda sadece gecelik faiz oranı değişkeninin İMKB Ulusal-100 Endeksinin Granger Nedeni olduğu, İMKB Ulusal-100 Endeksinin ise merkez bankası parası, döviz sepeti, hazine bonosu faiz oranı, gecelik faiz oranı, yabancıların İMKB işlemleri, cari açık/GSYH ve sanayi üretim endeksi değişkenlerinin Granger Nedeni olduğu, dolayısıyla İMKB Ulusal-100 Endeksinin geçmiş değerlerinin birçok makroekonomik değişkende (sanayi üretim endeksi, döviz sepeti, gecelik faiz oranı, hazine faizi oranı, merkez bankası parası ve cari açık/GSYH) gelecekte meydana gelecek değişmeleri tahmin edebildiği belirlenmiştir. Ulusal-100 Endeksi ile diğer değişkenler arasındaki dinamik etkileşimleri belirleyebilmek için Vektör Ardışık Bağlanımı (VAR) yöntemi kullanılmış ve Ulusal-100 Endeksinin bankalar arası gecelik faiz oranı, İMKB işlem miktarı, TÜFE, döviz sepeti, Ulusal-100 Endeksi, M2 ve yabancıların İMKB işlemleri değişkenleri dışında çalışmada yer alan diğer değişkenlerde meydana gelen bir standart sapmalık şoklara gösterdiği tepkilerin anlamlı olmadığı, Ulusal-100 Endeksinde meydana gelen bir şok karşısında ise sanayi üretim endeksi, M2, döviz sepeti, bankalar arası gecelik faiz oranı, yabancıların İMKB işlemleri, Ulusal-100 Endeksi ve İMKB işlem miktarı dışında çalışmada yer alan diğer değişkenlerin istatistiki olarak anlamlı kabul edilebilecek tepkilerinin olmadığı belirlenmiştir. Ayrıca varyans ayrıştırma analizi sonuçlarına göre Ulusal-100 Endeksi varyansının önemli oranda kendi ve İMKB işlem miktarı değişkeninin geçmiş şokları ile açıklandığı belirlenmiştir. Çalışmamızda ayrıca Schwert Volatilite Endeksi kullanılarak değişkenlerin volatilite endeksleri oluşturulmuş ve oluşturulan bu volatilite endekslerinden hareketle Ulusal-100 Endeksi volatilitesi ile diğer değişkenlerin volatiliteleri arasındaki ilişkiler analiz edilmiştir. Çalışma sonucunda cari açık/GSYH değişkeni volatilitesi dışında çalışmada yer alan diğer değişkenlerin volatilitelerinin İMKB Ulusal-100 Endeksi volatilitesinin Granger Nedeni olduğu, Ulusal-100 Endeksi volatilitesinin ise TEFE değişkeni volatilitesi dışında çalışmada yer alan diğer değişkenlerin volatilitelerinin Granger Nedeni olduğu belirlenmiştir. Ulusal-100 Endeksi volatilitesi ile diğer değişkenlerin volatiliteleri arasındaki dinamik etkileşimleri belirleyebilmek için VAR yöntemi kullanılmış ve Ulusal-100 Endeksi volatilitesinin cari açık/GSYH, İMKB işlem miktarı, Ulusal-100 Endeksi ve yabancıların İMKB işlemleri değişkenlerinin volatiliteleri dışında çalışmada yer alan diğer değişkenlerin volatilitelerinde meydana gelen bir standart sapmalık şoklara gösterdiği tepkilerin anlamlı olmadığı, Ulusal-100 Endeksi volatilitesinde meydana gelen bir şok karşısında ise sanayi üretim endeksi, cari açık/GSYH, Ulusal-100 Endeksi, yabancıların İMKB işlemleri ve İMKB işlem miktarı değişkenlerinin volatiliteleri dışında çalışmada yer alan diğer değişkenlerin volatilitelerinin istatistiki olarak anlamlı kabul edilebilecek tepkilerinin olmadığı belirlenmiştir. Ayrıca varyans ayrıştırma analizi sonuçlarına göre Ulusal-100 Endeksi volatilite varyansının önemli oranda kendi ve İMKB işlem miktarı değişkeni volatilitesinin geçmiş şokları ile açıklandığı belirlenmiştir. Çalışmamızda ulaşılan genel sonuç incelenen 1997-2006 döneminde İMKB Ulusal-100 Endeksinde gözlemlenen volatilitenin önemli ölçüde makroekonomik faktörler dışındaki faktörler tarafından belirlendiği, dolayısıyla hisse senedi piyasasının yeterli ölçüde ekonominin genelini yansıtamadığı şeklindedir.The studies focused on developed economies have determined that stock market index is the leading indicator of the performance of the real economic activity. These studies also have found that in these economies stock market index is the most important signal for changes in the economic situation. However, the empirical results for emerging markets are different. The most important feature of emerging markets is that the emerging markets stock returns have higher volatility than returns in the more developed markets. Determining the possible causes of stock market volatility is very crucial for economic agents investing in the stock market. The parallel behavior of all share prices (rise or fall) in the same period is one of the common observations of this type stock market structures. This case shows us that there are some factors that affect stock market as a whole. In this study we tried to determine the macroeconomic causes of ISE National-100 Index volatility that observed in period 1997-2006 by using monthly data. Economic theory suggests that ?The causes of stock market volatility are macroeconomic factors?. In this study we also tested that hypothesis for ISE and tried to answer to what extent ISE National-100 Index reflects the real economic improvements. In order to determine the relationship between macroeconomic factors and stock market index, we utilized Industrial Production Index (IPI) and price index (Producer Price Index PPI, Consumer Price Index CPI) to proxy the goods market, money supply (M1, M2, M2Y, Central Bank Money) and nominal interest rate (overnight rate, Treasury bill rate) to proxy the money market, Istanbul Stock Exchange National-100 Index and ISE transaction volume to proxy stock market. Current account deficit/Gross National Production (GNP) and foreign exchange basket are also included to reflect the relationship between the domestic economy and the world economy. Among the variables that employed in this study only the lagged overnight rates are found to Granger cause ISE National-100 Index. Also in this study we have found that ISE National-100 Index Granger causes Central Bank Money, foreign exchange basket, Treasury bill rate, overnight rate, foreign investors transactions, current account deficit/GNP and industrial production index. This result shows us that lagged ISE National-100 Index data can forecast the future changes in many macroeconomic factors (industrial production index, overnight rate, Treasury bill rate, foreign exchange basket, Central Bank Money and current account deficit/GNP). To investigate the potential dynamic interactions among our variables we used ten-variable vector autoregressive (VAR) model. We also analyzed structural regularities among the factors by a variance decomposition, and utilize impulse-response functions to address the question of how rapidly events in one variable are transmitted to the others. By using VAR (10) model we have found that a shock to the other variables does not have any significant effect on stock returns except overnight rate, ISE transactions, foreign exchange basket, ISE National-100 Index, M2, foreign transactions and CPI. Also we have found that a shock to the ISE National-100 Index does not have any significant effect on the other variables except industrial production index, overnight rate, M2, foreign exchange basket, ISE National-100 Index, foreign transactions and ISE transactions. On the basis of the variance decomposition analysis we have found that a substantial fraction of variance in National-100 Index is explained by past changes in ISE transactions and National-100 Index variables. To estimate volatility from monthly data we used Schwert Volatility Index and tried to investigate the relationship between stock market volatility and macroeconomic volatility. The lagged volatility index of other variables that employed in this study are found to Granger cause ISE National-100 volatility index except current account deficit/GNP volatility index. Also in this study we have found that ISE National-100 volatility index Granger causes volatility index of variables that employed in this study except PPI volatility index. By using VAR (10) model to investigate the potential dynamic interactions among our variables we have found that a shock to the volatility index of other variables does not have any significant effect on stock returns volatility except ISE transactions volatility, ISE National-100 Index volatility, foreign transactions volatility and current account deficit/GNP volatility. Also we have found that a shock to the ISE National-100 volatility index does not have any significant effect on the volatility index of other variables except industrial production index volatility, current account deficit/GNP volatility, ISE National-100 Index volatility, foreign transactions volatility and ISE transactions volatility. On the basis of the variance decomposition analysis we have found that a substantial fraction of variance in National-100 volatility is explained by past changes in ISE transactions volatility and National-100 volatility variables. In summary we have found that the ISE National-100 Index volatility that observed in period 1997-2006 was not caused by macroeconomic factors. This result shows us that ISE does not reflect adequately the macroeconomic improvements.Yüksek LisansM.Sc