DYNAMIC NETWORK ANALYSIS OF THE TURKISH STOCK MARKET

Hüseyin Özdemi̇r
{"title":"DYNAMIC NETWORK ANALYSIS OF THE TURKISH STOCK MARKET","authors":"Hüseyin Özdemi̇r","doi":"10.18070/erciyesiibd.1310784","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bu makale, COVID-19'un Borsa İstanbul’da işlem gören ve piyasa değeri 1 milyar doların üzerinde olan 48 firma arasındaki dinamik ağ yapısını incelemektedir. Getiri verileri günlük frekansta olup 1 Ocak 2017 tarihi ile 31 Mayıs 2022 arası dönemi arasında yer almaktadır. Standart VAR modelinden elde edilen net ikili bağlantılılık endeksi sonuçları kullanılarak düğümler arasındaki yönlendirilmiş ağ yapısı ortaya çıkarılmıştır. Modüler kümeleme yöntemi kullanılarak elde edilen ampirik bulgular COVID-19 salgını öncesinde analize konu 48 firma hisse getirisinin üç alt grup altında toplandığını göstermektedir. Pandeminin ortaya çıkmasından sonra söz konusu hisse senedi getirileri arasındaki küme sayısı dörde çıkmaktadır. Faaliyet alanlarına göre 22 farklı sektörde bulunan söz konusu hisse senedi getirilerinin 3 ya da 4 alt grup ile hareket etmesi hisse senetlerinin sektörel etkilerden çok finansal etkiler ile hareket ettiği gerçeğini doğrulamaktadır. Örneğin, otomotiv sektörüne ait şirketlerin her iki dönemde de farklı gruplar altında yer aldığı görülmektedir. Salgın sonrasında birçok hisse senedinin ait olduğu gruplar değişmiştir. Bu da hisse senetleri arasındaki ilişkilerin statik olmayıp dinamik ve değişken bir yapıya sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, bu ağ yapısı içinde, bankacılık sektörünün merkezi bir rol oynadığına ilişkin önemli kanıtlar elde edilmiştir. Son olarak, COVID-19 salgını sonrasında hisse senetleri arasındaki getiri korelasyonunun arttığı gözlemlenmiştir.","PeriodicalId":11855,"journal":{"name":"Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-09-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.1310784","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Bu makale, COVID-19'un Borsa İstanbul’da işlem gören ve piyasa değeri 1 milyar doların üzerinde olan 48 firma arasındaki dinamik ağ yapısını incelemektedir. Getiri verileri günlük frekansta olup 1 Ocak 2017 tarihi ile 31 Mayıs 2022 arası dönemi arasında yer almaktadır. Standart VAR modelinden elde edilen net ikili bağlantılılık endeksi sonuçları kullanılarak düğümler arasındaki yönlendirilmiş ağ yapısı ortaya çıkarılmıştır. Modüler kümeleme yöntemi kullanılarak elde edilen ampirik bulgular COVID-19 salgını öncesinde analize konu 48 firma hisse getirisinin üç alt grup altında toplandığını göstermektedir. Pandeminin ortaya çıkmasından sonra söz konusu hisse senedi getirileri arasındaki küme sayısı dörde çıkmaktadır. Faaliyet alanlarına göre 22 farklı sektörde bulunan söz konusu hisse senedi getirilerinin 3 ya da 4 alt grup ile hareket etmesi hisse senetlerinin sektörel etkilerden çok finansal etkiler ile hareket ettiği gerçeğini doğrulamaktadır. Örneğin, otomotiv sektörüne ait şirketlerin her iki dönemde de farklı gruplar altında yer aldığı görülmektedir. Salgın sonrasında birçok hisse senedinin ait olduğu gruplar değişmiştir. Bu da hisse senetleri arasındaki ilişkilerin statik olmayıp dinamik ve değişken bir yapıya sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, bu ağ yapısı içinde, bankacılık sektörünün merkezi bir rol oynadığına ilişkin önemli kanıtlar elde edilmiştir. Son olarak, COVID-19 salgını sonrasında hisse senetleri arasındaki getiri korelasyonunun arttığı gözlemlenmiştir.
土耳其股市的动态网络分析
本文分析了在伊斯坦布尔证券交易所上市、市值超过 10 亿美元的 48 家公司中 COVID-19 的动态网络结构。回报数据以日为频率,时间跨度为 2017 年 1 月 1 日至 2022 年 5 月 31 日。利用标准 VAR 模型得出的净成对连通性指数结果来揭示节点之间的有向网络结构。使用模块聚类法得到的实证结果显示,在 COVID-19 爆发前,48 家被分析公司的股票收益被分为三个子群。疫情爆发后,这些股票收益的聚类数量增加到四个。这些股票收益率按其活动领域分属 22 个不同的行业,却以 3 个或 4 个分组的形式变动,这证实了股票的变动是受金融效应而非行业效应的影响。例如,我们可以看到汽车行业的公司在两个时期都属于不同的组别。大流行病发生后,许多股票所属的组别发生了变化。这说明股票之间的关系不是静态的,而是具有动态和可变的结构。此外,有重要证据表明,银行业在这一网络结构中发挥着核心作用。最后,我们注意到,在 COVID-19 爆发后,股票之间的收益相关性增加了。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信