DYNAMIC NETWORK ANALYSIS OF THE TURKISH STOCK MARKET DOI Creative Commons
Hüseyin Özdemir

Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Год журнала: 2023, Номер 66, С. 47 - 56

Опубликована: Дек. 23, 2023

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 Ocak 2017 tarihi ile 31 Mayıs 2022 arası dönemi arasında yer almaktadır. Standart VAR modelinden elde edilen net ikili bağlantılılık endeksi sonuçları kullanılarak düğümler yönlendirilmiş yapısı ortaya çıkarılmıştır. Modüler kümeleme yöntemi edilen ampirik bulgular COVID-19 salgını öncesinde analize konu hisse getirisinin üç alt grup altında toplandığını göstermektedir. Pandeminin ortaya çıkmasından sonra söz konusu senedi getirileri küme sayısı dörde çıkmaktadır. Faaliyet alanlarına göre 22 farklı sektörde bulunan getirilerinin 3 ya da 4 hareket etmesi senetlerinin sektörel etkilerden çok finansal etkiler hareket ettiği gerçeğini doğrulamaktadır. Örneğin, otomotiv sektörüne ait şirketlerin her iki dönemde de gruplar aldığı görülmektedir. Salgın sonrasında birçok senedinin olduğu değişmiştir. senetleri ilişkilerin statik olmayıp değişken bir yapıya sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, bu içinde, bankacılık sektörünün merkezi rol oynadığına ilişkin önemli kanıtlar edilmiştir. Son olarak, salgını hisse getiri korelasyonunun arttığı gözlemlenmiştir.

Koronavirüs Pandemi Sürecinin Türkiye’de BIST Alt Sektör Endeksleri Üzerine Etkileri DOI Open Access
Gökhan GÜVEN, Önder Uzkaralar

Alanya Akademik Bakış, Год журнала: 2023, Номер 7(1), С. 413 - 428

Опубликована: Янв. 22, 2023

Bu çalışmada COVİD-19’un Borsa İstanbul Alt Sektör endeksleri üzerinde etkisini incelemek amacıyla Basit Doğrusal Regresyon analizi kullanılmıştır. Analizde bağımsız değişken olarak COVID-19 günlük vaka sayısı, bağımlı değişkenler ise (Turizm, Ulaştırma, Tekstil-Deri, Gıda-İçecek, Sınai) endeks verileri Veri seti 11.03.2020-09.04.2021 tarihleri arası veriler tercih edilmiştir. Tercih edilen veri setinin zaman aralığının belirlenmesinde salgının Türkiye’deki ilk görüldüğü 11 Mart 2020 günü dikkate alınmıştır. Analiz sonucunda Turizm, Tekstil ve Sınai Endeksleri nispeten yüksek düzeyde anlamlı olumsuz etkisinin olduğuna dair bulgulara erişilmiştir. Gıda-İçecek Ulaştırma Endekseleri daha düşük olduğu gözlemlenmiştir.

Процитировано

13

Investigation of Financial Performance in the Manufacturing Sector Before and During the Kovid-19 Epidemic DOI Open Access
Veysi ASKER

Alanya Akademik Bakış, Год журнала: 2022, Номер 6(2), С. 2261 - 2274

Опубликована: Май 26, 2022

Bu çalışmanın amacı, kovid-19 salgının Borsa İstanbul (BİST)’da işlem gören ve İmalat alt sektörlerinde faaliyet gösteren işletmelerin finansal performansı üzerindeki etkilerinin incelenmesidir. doğrultuda imalat salgını öncesi dönemine ait, açıdan verimlilik etkinlik değişim değerleri Malmquist Toplam Faktör Verimlilik Endeksi (MTFV) yöntemiyle incelenmiştir. Çalışmada elde edilen bulgular, yer alan üzerinde olumsuz olduğunu göstermektedir. Aynı zamanda en fazla ana metal sanayi, gıda içecek tütün, eşya makine sektörlerini etkilediğini

Процитировано

2

VOLATILITY INTERACTION OF BIST MAIN SECTOR INDICES: FINDINGS ON THE COVID-19 PERIOD DOI Open Access
Fatih GÜZEL

Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, Год журнала: 2022, Номер 22(2), С. 128 - 138

Опубликована: Сен. 26, 2022

COVID-19’un Türkiye’de görüldüğü tarih olan Mart 2020 tarihi ile salgın etkilerinin ulusal ve küresel bazda azaldığı kısıtlamaların büyük oranda kalktığı Nisan 2022 dönemi için BIST ana sektör endeksleri arasında volatilite etkileşiminin tespiti çalışmanın amacını teşkil etmektedir. Başka bir ifade COVID-19 pandemi döneminde BİST endekslerinin yayılımının analizidir. Böylece, farklı sektörlere yatırım yapan yatırımcılar, piyasa işleyişini temin etmekle yükümlü düzenleyici kuruluşlar, politika yapıcılar akademik çalışmalara referans olmak hedeflenmektedir. Bu çalışmada, Teknoloji (XUTEK), Sınai (XUSIN), Mali (XUMAL), Hizmetler (XUHIZ) kullanılmış, Hafner Herwartz (2006) varyansta nedensellik testi uygulanmıştır. XUMAL, XUHIZ XUTEK düzeylerde hem yayıcısı de alıcısı, XUSIN tüm seriler alıcısıdır bulgusuna ulaşılmıştır. yapısını önemli ölçüde etkilemiştir. Volatilite yayılımı açısından, yoğun etkileşim içindedir. Diğer sektörlerden kaynaklı yayılımından en çok etkilenen sınai sektörüdür.

Процитировано

1

TÜRKİYE VE BRICS BORSALARI ARASINDAKİ UZUN ve KISA DÖNEMLİ İLİŞKİLERİN PANDEMİ DÖNEMİ VE ÖNCESİNDE KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ DOI Open Access
Murat KAYA

Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, Год журнала: 2022, Номер 20(2), С. 121 - 143

Опубликована: Июнь 30, 2022

Bu çalışma Covid-19 pandemisi öncesinde ve pandemi döneminde BİST-100, BİST-50 BİST-30 endeksleri arasındaki uzun kısa dönemli ilişkilerin belirlenmesini amaçlamaktadır. Çalışmada endeksler döneme dair ilişkinin analizi için Johansen Eşbütünleşme Testi, vadeli belirlenmesi ise Vektör Hata Düzeltme Modeli (VECM) kullanılmıştır. Ayrıca Granger Nedensellik Testi ile değişkenler arası nedensellik ilişkileri analiz edilmiştir. testi bulgularına göre; hem de arasında eşbütünleşme ilişkisi belirlenmiştir. öncesi dönemde analize dahil edilen endekslerden birinde ortaya çıkan ortalamadan sapmaların diğerleri tarafından düzeltilemediği sonucuna ulaşılırken, BİST-100 endekslerinde meydana gelen diğer düzeltilerek vadede tekrar dengeye geldiği tespit Testinden elde bulgulara göre ise, BİST bulunamazken,

Процитировано

1

DYNAMIC NETWORK ANALYSIS OF THE TURKISH STOCK MARKET DOI Creative Commons
Hüseyin Özdemir

Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Год журнала: 2023, Номер 66, С. 47 - 56

Опубликована: Дек. 23, 2023

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 Ocak 2017 tarihi ile 31 Mayıs 2022 arası dönemi arasında yer almaktadır. Standart VAR modelinden elde edilen net ikili bağlantılılık endeksi sonuçları kullanılarak düğümler yönlendirilmiş yapısı ortaya çıkarılmıştır. Modüler kümeleme yöntemi edilen ampirik bulgular COVID-19 salgını öncesinde analize konu hisse getirisinin üç alt grup altında toplandığını göstermektedir. Pandeminin ortaya çıkmasından sonra söz konusu senedi getirileri küme sayısı dörde çıkmaktadır. Faaliyet alanlarına göre 22 farklı sektörde bulunan getirilerinin 3 ya da 4 hareket etmesi senetlerinin sektörel etkilerden çok finansal etkiler hareket ettiği gerçeğini doğrulamaktadır. Örneğin, otomotiv sektörüne ait şirketlerin her iki dönemde de gruplar aldığı görülmektedir. Salgın sonrasında birçok senedinin olduğu değişmiştir. senetleri ilişkilerin statik olmayıp değişken bir yapıya sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, bu içinde, bankacılık sektörünün merkezi rol oynadığına ilişkin önemli kanıtlar edilmiştir. Son olarak, salgını hisse getiri korelasyonunun arttığı gözlemlenmiştir.

Процитировано

0