Search

This study examined the properties of gold as a hedge and a safe haven. The study aims to examine the relationship of the gold price with the main determinants such as exchange rate, bonds, and stocks. The study used ARCH/GARCH models to determine whether gold is a safe haven and a hedging instrument compared to the US 2-year bond yield, the S&P 500 stock market index, and the USD/EUR exchange rate. The trend change date of gold was determined in the sampling period considered within the scope of the study, and the whole sampling period was handled separately as two trend periods., Bu çalışmada altının bir korunma aracı ve güvenli bir liman olma özellikleri incelenmiştir. Çalışmanın amacı altın fiyatının döviz kuru, tahvil ve hisse senedi gibi temel finansal enstrümanlarla ilişkisini incelemektir. Çalışmada altının ABD 2 yıllık tahvil verim oranına, S&P 500 borsa endeksi ve USD/EUR paritesine kıyasla güvenli liman özelliği ve bir korunma aracı olup olmadığını tespit etmek amacıyla ARCH/GARCH modelleri kullanılmıştır. Çalışma kapsamında ele alınan örneklem döneminde altının trend değişim tarihi belirlenerek tüm örneklem dönemi iki trend dönemi olarak ayrı ayrı ele alınmıştır.

Küreselleşme dünya ekonomilerini yakından ilgilendirmektedir. Uluslararası piyasalar açısından döviz kurunun önemli bir makroekonomik göstergelerden biri olması, zaman içerisinde sergilediği hareket hızına göre finansal boyutta büyük etkilere yol açmaktadır. Bu hareketlerin varlık portföyü üzerindeki mevcut durumu küresel çapta birçok alanda yayılım göstermektedir. Finansal piyasaların ilgi odağı konumunda olan ve makro-iktisadi birçok opsiyonel unsurları barındıran volatilite, bu çalışmada 2012:12 - 2019:12 dönemi için Türkiye'de dolarizasyon ve döviz kuru arasındaki ilişki incelenmiştir. Ampirik sonuçlar, Nilson (1991) tarafından geliştirilen E-GARCH (2,1) modelinin en uygun model olduğunu ve dolarizasyonun döviz kurunun Granger nedeni olduğunu ifade etmektedir. VAR modeli ve Çok Değişkenli Sabit Koşullu Korelasyon modelleri (CCC-GARCH) yardımı ile kalıntılarda bulunan ve ARCH-LM testine göre, serisel korelasyonun reddi sonrası yapılan Tse-CC test istatistiği bulguları, dolarizasyon ve dolar kuru arasında sabit bir ilişki olduğunu destekler niteliktedir. Globalization is closely related to world economies. It causes great effects in the financial dimension that the fact of the exchange rate is one of the important macroeconomic indicators in terms of international markets depending on the speed of movement it exhibits over time. The current situation of these movements on the asset portfolio spreads globally in many areas. Volatility, which is the focus of attention of financial markets and contains many macro-economic optional elements, has examined the relationship between dollarization and exchange rate in Turkey for the period 2012:12 - 2019:12 in this study. The empirical results state that the E-GARCH (2,1) model developed by Nilson (1991) is the most appropriate model and dollarization is the Granger cause of the exchange rate. The results of Tse-CC test statistics found in residues with the help of VAR and Multivariate Fixed Conditional Correlation models (CCC-GARCH) and after the rejection of serial correlation according to ARCH-LM test support that there is a constant relationship between dollarization and dollar rate.

Hisse senetlerinin Ocak ayında diğer aylara göre daha yüksek getiri sağlaması Ocak ayı etkisi olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışmanın amacı Borsa İstanbul (BIST 100) hisse senedi getiri ve oynaklığı üzerinde Ocak ayı etkisinin olup olmadığını GARCH, EGARCH ve TGARCH modelleri ile araştırmaktır. Bu amaçla çalışmada 04.01.2010-18.02.2020 dönemini kapsayan günlük hisse senedi getirisi kapanış değerleri kullanılmıştır. Elde edinilen bulgulara göre, hisse senedi getirileri üzerinde Ocak ayı etkisi görülürken oynaklık üzerinde herhangi bir etki bulunamamıştır. Ayrıca kaldıraç etkisini belirlemek amacıyla oluşturulan EGARCH ve TGARCH modellerinde negatif şokların pozitif şoklara göre daha etkili olduğu belirlenmiştir., January effect means that stock returns are higher in January than in any other month of the year. The aim of this study is to investigate whether there is a January effect on Borsa İstanbul (BIST 100) stock returns and volatility with GARCH, EGARCH and TGARCH models. For this purpose, the daily stock return closing values covering the period of 04.01.2010-18.02.2020 were used. According to the findings, while January effect was observed on stock returns, no effect was found on volatility. In addition, it was determined that negative shocks are more effective than positive shocks in EGARCH and TGARCH models created to determine leverage effect.

Bu çalışmada döviz kuru belirsizliğinin Türkiye'nin Azerbaycan'dan yapmış olduğu ithalata etkisi incelenmektedir. Analiz çerçevesinde Azerbaycan ve Türkiye'nin 2010:01-2020:11 dönemine ilişkin verileri kullanılarak analiz edilmiştir. Öncelikle çalışmada birim kök testleri yapılmış ve ardından döviz kuru belirsizliğini tahmin etmek adına GARCH (1,1) modeli kullanılmıştır. Sonraki aşamada uzun dönemde eşbütünleşme ilişkisinin olup olmadığını test etmek amacıyla ARDL sınır testi yapılmış ve döviz kuru belirsizliği ve Azerbaycan'dan Türkiye'ye olan ithalat üzerinde negatif ve anlamsız bir ilişkinin olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ardından hata düzeltme modeli uygulanarak seriler arasında kısa dönemli dinamik analiz yapılmakta ve kısa dönemde meydana gelecek sapmaların bir sonraki dönemde giderileceğini ifade edilmiştir. In this study, the effect of exchange rate uncertainty on Turkey's imports from Azerbaijan is examined. In the framework of the analysis, data of Azerbaijan and Turkey for the period between 2010:1 and 2020:11 was used. First, unit root tests were performed in the study, and then the GARCH (1,1) model was used to estimate the exchange rate uncertainty. In the next stage, to test whether there is a cointegration relationship in the long term, the ARDL boundary test was conducted. The conclusion from this test showed a negative and meaningless relationship on the uncertainty of exchange rate and imports from Azerbaijan to Turkey. Then, by applying the error correction model, short-term dynamic analysis was performed between the series and it is stated that the deviations that will occur in the short term will be eliminated in the next period.

Bu çalışmanın temel amacı; BIST 100, FTSE 100, NIKKEI 225 ve S&P 500 endekslerinin getirilerinin incelenmesinde Box-Jenkins modelleri ile ARCH/GARCH ailesi modellerinden ARCH (koşullu değişen varyans), GARCH (genelleştirilmiş koşullu değişen varyans), EGARCH (üstel genelleştirilmiş koşullu değişen varyans) ve GJR-GARCH (Glosten, Jagannathan ve Runkle GARCH) modellerinin kullanımını araştırmaktır. Uygun ARMA modellerinin belirlenmesinin ardından inşa edilen koşullu değişen varyans modellerinin tahminleri; normal dağılım, t dağılımı ve genelleştirilmiş hata dağılımı ile bunların çarpık uzantıları altında elde edilmiştir. Modeller için gerçekleştirilen bir dizi grafiksel ve istatistiksel değerlendirmenin sonucunda, EGARCH ve GJR-GARCH modellerinin ARCH ve GARCH modellerinden daha iyi performans sergilediği görülmüştür. Ayrıca normal ve çarpık normal dağılımların diğer dağılımlara göre daha kötü performans sergilediği belirlenmiştir. Bunlara ek olarak, endekslerin negatif şoklardan pozitif şoklara göre daha fazla etkilendikleri belirlenmiştir. Bununla birlikte, kötü haberlerin BIST 100 endeksini diğer endekslere göre daha az etkilediği, şokların volatiliteyi BIST 100 endeksinde diğer endekslere göre daha uzun süre etkilediği sonucuna varılmıştır. The main purpose of this study is to investigate the use of Box-Jenkins models and ARCH (autoregressive conditional heteroskedasticity), GARCH (generalized autoregressive conditional heteroskedasticity), EGARCH (exponential GARCH) and GJR-GARCH (Glosten, Jagannathan and Runkle GARCH) from ARCH/GARCH family models for examining the returns of BIST 100, FTSE 100, NIKKEI 225 and S&P 500 indices. Predictions of conditional heteroskedasticity models constructed after the determination of suitable ARMA models are obtained under the normal distribution, the t distribution, and the generalized error distribution and their skew variants. As a result of a series of graphical and statistical evaluations performed for the models, it was seen that EGARCH and GJR-GARCH models outperformed ARCH and GARCH models. Furthermore, it was determined that the normal and skewed normal distributions performed worse than the other distributions. It has also been determined that indices were more affected by negative shocks than positive shocks. On the other hand, it was concluded that bad news affected BIST 100 index less than other indices, and shocks affected volatility in BIST 100 index longer than other indices.

YÖK Tez: 660575 En ilkel çağlardan günümüze kadarki süreçte insanlar ihtiyaçlarını karşılamak adına alışveriş yapmış ve bunu yapmak için de farklı ödeme yöntemleri geliştirmiştir. Bu ödeme yöntemlerinin neredeyse tamamı merkezi otoritelerin kontrolü altındaydı. Ancak 2008 yılında yaşanan küresel krizle birlikte merkezi otoritelerin bu ödeme araçları üzerindeki rolü sorgulanmış ve bunun sonucunda da 2008 yılının kasım ayında Satoshi Nakamoto tarafından merkezi olmayan Bitcoin dijital para sistemi hayata geçirilmiştir. Çalışmamızın amacı, 28/5/2017 ve 31/5/ 2020 dönemleri arasında yer alan haftalık veriler kullanılarak Bitcoin fiyatları ile ABD Tahvili, Google Trendler, Altın, Petrol, Dolar Endeksi, Dow Jones, Ethereum, Gümüş, Hashrate, S&P 500, SSEC, VIX ve Yuan/ Dolar parametreleri arasındaki olası ilişkileri analiz etmektir. Çalışmada ayrıca FED Başkanı'nın açıklamalarının Bitcoin fiyatları üzerinde bir etkisi olup olmadığını test etmek için yeni bir değişken modele dâhil edilmiştir. Yöntem olarak ise GARCH ve ARDL modelleri kullanılmıştır. Çalışmamızda Bitcoin fiyatları ile Altın, Petrol, Ethereum, Hashrate, Google Trendler, Yuan/Dolar ve Gümüş arasında pozitif ilişkilerin, ayrıca Bitcoin fiyatları ile Dolar Endeksi, VIX ve ABD Tahvilleri arasında ise negatif ilişkilerin olduğu görülmüştür. Ayrıca GARCH modeli için FED ve S&P 500 değişkenlerinin de Bitcoin fiyatları üzerinde etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır. January, 2021In the period from the primitive ages to the present, people have made shopping to meet their needs and have developed different payment instruments to do this. Almost all of these payment instruments were under the control of central authorities. However, with the global crisis in 2008, the role of central authorities on these payment instruments was questioned, and as a result, the decentralized Bitcoin digital money system was implemented by Satoshi Nakamoto in November 2008. The aim of our study is to analyze the possible relationships between Bitcoin price and US Bond, Google Trends, Gold, Oil, Dollar Index, Dow Jones, Ethereum, Silver, Hashrate, S&P 500, SSEC, VIX and Yuan / Dollar. In the study, weekly data for the 28/5/2017 and 31/5/2020 periods are used as the analysis period. In the study, a new variable has also been included in the model to test whether the FED President's statements have an effect on Bitcoin prices. GARCH and ARDL models were used as methods in the study. In our study, it has been observed that there are positive relations between Bitcoin price and Gold, Oil, Ethereum, Hashrate, Google Trends, Yuan / Dollar and Silver, as well as negative relationships between Bitcoin price and Dollar Index, VIX and US Bonds. In addition, for the GARCH model, it was concluded that the FED and S&P 500 variables are also effective on Bitcoin price.

Hisse senedi yatırımcılar açısından, beklenen getiriyle birlikte en hassas noktalardan birisi de oluşturulan portföyün yatırımcıya verebileceği en büyük maddi zararın öngörülebilmesidir. Çalışmada riske maruz değer hesaplama yöntemlerinden, Varyans- Kovaryans, Tarihsel Simülasyon ve Monte Carlo yöntemleri kullanılarak, Türkiye’de hisse senetleri BIST’ te işlem gören spor kulüplerinin hisselerinden oluşturulmuş portföy incelenmiştir. Analiz sonucunda en düşük tahmini yapan yöntem Monte Carlo Simülasyon yöntemi çıkmıştır. Varyans-Kovaryans yöntemi normallik varsayımına dayanır, işlemler ona kıyasla yapılmıştır. Tarihi Simülasyon yönteminde ve Monte Carlo Simülasyon yönteminde normallik ve sabit varyans gibi kısıtlar gerektirmediğinden böyle bir varsayıma gerek duyulmamıştır. Araştırmada portföylerin volatilite yapısı EWMA yöntemi ve ARCH-GARCH yöntemiyle araştırılmıştır. Sonuç olarak en etkili tahmini Monte Carlo yöntemi yapmıştır. For stock investors, one of the most sensitive points with the expected return is to predict the biggest financial loss that the created portfolio can cause to the investor. The study of the value at risk calculation method, variance-covariance, using historical simulation methods and monte carlo methods stocks in Turkey BIST 'in process was investigated portfolio of shares who created sports club. As a result of the analysis, the method that made the lowest estimation was Monte Carlo Simulation methods. Variance-Covariance method is based on the assumption of normality, operations are done compared to it. Since the simulation method and monte carlo methods does not require constraints such as normality and fixed variance, such an assumption was not required. In the research, the volatility structure of the portfolios was investigated by the EWMA method and the ARCH-GARCH method. As a result, the most effective estimate has made the Monte Carlo method.

Katılım bankacılığı; İslami prensiplerine uygun olarak faaliyetlerini gerçekleştiren bir bankacılık modelidir. Katılım bankaları ilkelerine göre düzenlenen katılım endeksleri dünya çapında uzun yıllardır var olmasına rağmen ülkemizde 2011 yılından bugüne hızlı bir büyüme göstermiştir. Yatırım araçlarının her geçen gün arttığı finansal piyasalarda Katılım Endeksleri de yatırımcılarına alternatif yatırım imkanı sağlamaktadır. Bu çalışmada, volatilite tahmin modellerinden olan ARCH, GARCH, EGARCH ve TGARCH modellerinden yararlanılarak 01.02.2011-31.07.2018 tarihleri arasında Borsa İstanbul Ulusal Pazar’da işlem gören ve Katılım Bankacılığı prensiplerine uygun hisse senetlerinden oluşan Katılım 30 Endeksi ile BİST 30 Endeksinin volatiliteleri karşılaştırılacaktır. Çalışmanın araştırma kısmında endekslerde volatilite kümelenmesinin olup olmadığına ve hangi endekste volatilitenin daha yüksek olduğuna bakılmıştır. Araştırmadan elde edilen bulgulara göre heriki endeks için volatilite kümelenmesinin olduğu tespit edilmiştir. BİST 30 Endeksinin volatilites Katılım 30 Endeksinin volatilitesine göre daha yüksek çıkmıştır.

Teknolojik gelişmenin sonucunda yeni bir finansal araç olarak ortaya çıkan ve geleneksel para birimlerine alternatif olması tartışılan Kripto Para Birimleri'nin (KPB) önemi gümümüzde giderek artmaktadır. KPB'ler kullanıcılarına hem aracılık işlemlerinde kolaylıklar sağlamakta hem de altyapısında oluşturduğu yenilikler ile geleneksel ödeme yöntemlerine alternatifler sunmaktadır. Buna karşın KPB'ler ödeme sistemine özgü bazı riskleri bünyesinde barındırmaktadır. KPB kullanıcılarının karşılaşabileceği riskler; kredi riski, likidite riski, operasyonel risk, kaybedilme riski, sahtecilik riski, yasal riskler, kamu otoritelerinden kısıtlanma riski, şeffaf olmama riski, oynaklık riski ve sürdürülebilirlik riski olarak sıralanabilir. 2008 yılında Satoshi Nakamoto tarafından geliştirilen Bitcoin (BTC), KPB'ler içinde halen en çok kullanılan para birimidir. BTC her geçen gün yatırımcılar ve akademik çevreler tarafından daha fazla ilgi toplamaktadır. BTC, her ne kadar yeni bir para birimi olarak ödemeler sisteminde bir alternatif sunsa da, gerek yasal çerçevesindeki boşlukların henüz yeterince tamamlanamaması, gerekse merkezi bir otorite ya da bir merkez bankası tarafından kontrol edilememesi gibi nedenler ile ülkemizde yeterli ilgiyi bulamamıştır. Çalışmada BTC serisinin getiri oynaklığı Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modeli (GARCH) kullanılarak 31.12.2012-14.12.2017 dönemi için iş günü verileri kullanılarak tahmin edilmektedir. BTC'nin getiri serisini etkileyeceği düşünülen içsel değişkenler için; BTC serisinin gecikmeli değeri, ABD doları ve Euro paritesi, ABD doları ve İngiltere Paundu paritesi, külçe altın fiyatı ve S&P 500 endeksi kullanılmıştır. Dışsal değişken olarak ABD Etkin Federal Fon Oranı kullanılmıştır. Çalışmanın bulguları tahmin edilen GARCH (2,1) modeline ait sürecin istikrarlı olduğunu göstermektedir. ARCH ve GARCH katsayılarının toplamının 1'den küçük olarak gerçekleşmesi ve istatistiksel olarak anlamlı bulunması, tahmin edilen modelde güçlü bir GARCH etkisinin olduğunu göstermektedir. BTC getiri serisinin oynaklığının büyük bir kısmının bir önceki dönemin hata terimlerinin koşullu varyansı ile açıklanması, BTC getiri serisinin oynaklığı üzerinde uzun hafıza etkisinin daha baskın olduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca varyans denkleminde yer alan FED efektif faiz oranı değişkeninin BTC getiri serisinin oynaklığını azaltması, FED'in faiz artışlarının BTC'nin oynaklığını azalttığını açıklamaktadır. Diğer taraftan BTC'nin Etkin Piyasalar Hipotezinin temel varsayımlarına uygun olmaması nedeni ile ortalama denkleminde yer alan değişkenler, külçe altın fiyatı dışında istatistiksel olarak anlamlı bulunamamıştır. Öte yandan modelin uygunluğu için yapılan testler sonucunda GARCH (2,1) modelinde otokorelasyon probleminin giderilmesi ve hata terimleri arasında ARCH etkisinin kalmaması, tahmin edilen modelin uygunluğunu ortaya koymaktadır. The importance of Crypto Currency Units (KPBs), which emerged as a new financial instrument as a result of technological development and discussed as an alternative to traditional currencies, is increasing today. KPB provides its users with convenience in their brokerage transactions and offers alternatives to traditional payment methods with the innovations it creates in its infrastructure. On the other hand, CPBs have some risks specific to the payment system. The risks that KPB users may face; credit risk, liquidity risk, operational risk, loss risk, fraud risk, legal risks, risk of restriction from public authorities, risk of non-transparency, volatility risk and sustainability risk. Bitcoin (BTC), developed by Satoshi Nakamoto in 2008, is still the most used currency in KPBs. BTC is getting more and more attention by investors and academic circles day by day. Although BTC offers an alternative in the system of payments as a new currency, it has not found sufficient interest in our country due to the reasons that the gaps in the legal framework have not been sufficiently completed yet or because it cannot be controlled by a central authority or a central bank. In this study, the return volatility of the BTC series is estimated that using the Generalized Autoregressive Conditional Variable Variance Model (GARCH) for the period of 31.12.2012-14.12.2017 business day data. For internal variables thought to affect the BTC's return series; The lagged value of the BTC series, the US dollar and Euro parity, the US dollar and the UK pound parity, the gold bullion price and the S & P 500 index were used. US Effective Federal Fund Ratio was used as an external variable. The findings of the study show that the process of GARCH (2.1) model shows that is predicted to be stable. The fact that the total of ARCH and GARCH coefficients is less than 1 and the statistical significance shows that there is a strong GARCH effect in the predicted model. A large part of the volatility of the BTC return series is explained by the conditional variance of the error terms of the previous period. Furthermore, the FED effective interest rate variable in the variance equation reduces the volatility of the BTC return series, which explains that the FED's interest rate hikes reduce the volatility of BTC. On the other hand, the variables in the average equation were not found to be statistically significant except for the gold bullion due to the fact that BTC was not in compliance with the basic assumptions of the Effective Markets Hypothesis. On the other hand, as a result of the tests conducted for the suitability of the model, the problem of autocorrelation in GARCH (2,1) model and the absence of ARCH effect between the error terms reveal the suitability of the predicted model İÇİNDEKİLER Sayfa ÖZET -- i ABSTRACT -- iii İÇİNDEKİLER -- v TABLOLAR DİZİNİ -- vii ŞEKİLLER DİZİNİ -- viii SİMGELER VE KISALTMALAR -- ix ÖN SÖZ -- xi GİRİŞ -- 1 BİRİNCİ BÖLÜM KRİPTO PARA BİRİMİ: BITCOIN 1.1. KAĞIT PARADAN SANAL PARAYA -- 4 1.2. KRİPTO PARA BİRİMİ OLGUSUNUN ORTAYA ÇIKIŞI VE TANIMI -- 6 1.2.1. Merkezi Olan ve Merkezi Olmayan Kripto Para Birimi -- 7 1.2.2. Dağıtık Defter-i Kebir -- 8 1.3. KRİPTO PARA BİRİMLERİNİN AVANTAJLARI VE RİSKLERİ -- 10 1.3.1. Kripto Para Birimlerinin Avantajları -- 10 1.3.2. Kripto Para Birimlerinin Taşıdığı Riskler -- 11 1.4. BITCOIN (BTC) -- 12 1.4.1. BTC’nin Tarihçesi -- 12 1.4.2. BTC’nin Özellikleri -- 13 1.4.3. BTC’nin Üretimi -- 14 1.4.3.1. Blok Zincir -- 14 1.4.3.2. Madencilik -- 14 1.4.3.3. BTC İşlemleri -- 17 1.4.3.3.1. Sanal Cüzdan -- 17 1.4.3.3.2. İşlem Süreci -- 20 vi 1.4.4. BTC Piyasasındaki Gelişmeler -- 20 1.5. FARKLI ÜLKELERİN BTC’YE BAKIŞ AÇISI VE BTC İLE İLGİLİ YASAL DÜZENLEMELER -- 22 1.6. TÜRKİYE’NİN BTC’YE BAKIŞ AÇISI VE TÜRKİYE’DEKİ YASAL DÜZENLEMELER -- 23 İKİNCİ BÖLÜM BITCOIN’İN GETİRİ OYNAKLIĞININ TAHMİNİ 2.1. LİTERATÜR İNCELEMESİ -- …26 2.2. YÖNTEM: GARCH -- 33 2.2.1.ARCH (p) Modeli -- 33 2.2.2. GARCH (p,q) Modeli -- 35 2.3.VERİ SETİNİN TANIMLANMASI VE BİRİM KÖK TESTLERİ -- 37 2.4. AMPİRİK BULGULAR -- 39 SONUÇ -- 43 KAYNAKÇA -- 46

Çalışmada, 1996-2016 yılları arasında Türkiye ile BRICS ülkeleri borsalarının aylık dönemlerde kapanış verileri kullanılarak elde edilen getirilerde Ocak Ayı etkisi GARCH modeli ile incelenmiştir. Araştırma neticesinde ülkelerin genelinde aylık bazda pozitif getiriler daha fazla olmak üzere en çok negatif getirinin olduğu ülke borsasının BİST olduğu gözlemlenmiştir. Yapılan varyans dağılım analizi neticesinde de söz konusu getirilerin farklılıklaşması BİST'te diğer ülkelere nazaran daha fazladır. Bununla birlikte en yüksek getirinin sağlandığı ülke de Mart ayı getirisi olarak BİST olduğu gözlemlenmiştir. Çalışmanın konusu çerçevesinde BRICS ülkeleri ile BIST'te ocak ayı etkisinin varlığından söz etme olanağı bulunmamaktadır. GARCH modeli çerçevesinde ülkeler arasında uzun dönemli ilişki olsa da bu durum etkin piyasa hipotezini ortadan kaldıran bir durum olarak değerlendirilmemektedir. In the study, between the years 1996-2016 in the closing months of the BRICS countries with data obtained using the impact of Turkey's stock market return in January was examined by GARCH. As a result of the research, it was observed that the country stock exchange with the highest negative return was the BIST, with positive returns on a monthly basis. As a result of the variance distribution analysis, the difference between these returns is higher in BIST than in other countries. However, it was observed that the highest yield was provided as BİST in March. Within the framework of the study, there is no possibility to mention the January effect of BRICS countries and BIST in January. Although there is a long-term relationship between countries within the framework of the GARCH model, this situation is not considered as a situation that eliminates the effective market hypothesis. İÇİNDEKİLER Sayfa ÖZET -- i ABSTRACT -- ii TEŞEKKÜR -- iii İÇİNDEKİLER -- v TABLOLAR DİZİNİ -- ix ŞEKİLLER DİZİNİ -- xi SİMGELER VE KISALTMALAR -- xi GİRİŞ -- 1 BİRİNCİ BÖLÜM SERMAYE PİYASALARI VE ETKİN PAZAR HİPOTEZİ 1.1. SERMAYE PAZARLARI VE PAZAR ETKİNLİĞİ -- 2 1.2. ETKİN PAZAR HİPOTEZİ KAVRAMI VE TEMEL VARSAYIMLARI. -- 6 1.3. ETKİN PİYASALAR HİPOTEZİNE GETİRİLEN ELEŞTİRİLER -- 11 1.4. PAZAR ETKİNLİK SEVİYELERİ -- 14 1.4.1. Zayıf Formda Etkin Pazar Kavramı -- 15 1.4.2. Yarı Güçlü Formda Etkin Pazar Kavramı -- 16 1.4.3. Güçlü Formda Etkin Pazar Kavramı -- 17 vi İKİNCİ BÖLÜM SERMAYE PİYASALARINDA ANOMALİLERE GENEL BİR BAKIŞ 2.1. MEVSİMSEL ANOMALİLER -- 18 2.2. GÜNLERE İLİŞKİN ANOMALİLER -- 19 2.2.1. Haftanın Günleri veya Hafta Sonu Anomalisi -- 19 2.2.2. Gün İçi Anomalisi -- 22 2.3. AYLARA İLİŞKİN ANOMALİLER -- 23 2.3.1. Ocak Ayı Anomalisi -- 24 2.3.2. Ay İçi Anomalisi -- 26 2.3.3. Ay Dönümü Anomalisi -- 27 2.3.4. Yıl Dönümü Anomalisi -- 28 2.4. TATİLLERE İLİŞKİN ANOMALİLER -- 29 ÜÇÜNCÜ BÖLÜM BRICS ÜLKELERİ, BORSA İSTANBUL (BIST) VE MENKUL KIYMET BORSALARINDA TAKVİM ETKİLERİ 3.1. BRICS ÜLKELERİ VE MENKUL KIYMET BORSALARI -- 31 3.1.1. Brezilya -- 31 3.1.2. Hindistan -- 37 3.1.3. Çin -- 46 3.1.4. Rusya -- 48 3.1.5. Güney Afrika -- 50 3.2. BORSA İSTANBUL (BİST) -- 52 DÖRDÜNCÜ BÖLÜM KOŞULLU VARYANS MODELLERİ 4.1. OTOREGRESİF KOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS (ARCH) MODELİ -- 54 4.1.1 ARCH Modeli Özellikleri ve Varsayımları -- 54 vii 4.1.2. ARCH Süreci İzleyen Bir Değişkenin Olabilirlik Fonksiyonu -- 57 4.2.GENELLEŞTİRİLMİŞ OTOREGRESİF KOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS (GARCH) MODELİ -- 59 4.2.1. GARCH Modeli Özellikleri ve Varsayımları -- 59 4.2.2. GARCH Etkilerinin Belirlenmesi Testi -- 59 4.2.2.1. LM Testi -- 59 4.2.2.2. ARCH LM Testi -- 60 4.3. DİĞER KOŞULLU MODELLER -- 61 4.3.1.Eşikli Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyanslı (TGARCH (Threshold GARCH)) Model -- 61 4.3.2.Üssel Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Değişen Varyanslı (EGARCH (Exponential GARCH)) Model -- 62 4.4. ARCH-M (ARCH – IN ORTALAMA) Modeli -- 63 4.5. GARCH-M ve EGARCH-M Modeli -- 64 BEŞİNCİ BÖLÜM OCAK AYI ETKİSİNİN BRICS ÜLKELERİ VE TÜRKİYE’DE GARCH (p,q) MODELİ İLE TEST EDİLMESİ 5.1. LİTERATÜR TARAMASI -- 66 5.2. ARAŞTIRMANIN AMACI -- 70 5.3. ARAŞTIRMANIN ÖNEMİ, KAPSAM VE SINIRLARI -- 70 5.4. ARAŞTIRMANIN YÖNTEMİ -- 70 5.5. ARAŞTIRMADA KULLANILAN MODEL -- 71 5.6. VERİ SETİ -- 76 5.7. UYGULAMA -- 76 5.7.1. Tanımlayıcı İstatistikler -- 76 viii 5.7.2. Analiz ve Bulgular -- 80 SONUÇ VE DEĞERLENDİRME -- 86 KAYNAKÇA -- 89

Döviz ile işlem yapan kişi ve kurumları döviz kuru hareketleri farklı şekillerde etkilemektedir. Bu etkilerin kişi ve firmaları olumsuz etkilemesini en aza indirgemeye dönük farklı finansal araçlar türetilmiştir. Geliştirilen bu türev araçların verimli kullanılması adına döviz kuru volatilite tahmini yapılması önem arz etmektedir. Bu çalışmada, ABD doları (USD), Euro (EUR) döviz kurları Türk Lirası (TRY) karşılığı gösterge niteliğindeki satış kurları günlük verileri kullanılmıştır. Veri seti her bir döviz türü için hafta sonları ve resmi tatillerin dışında, 02 Ocak 2008 ve 01 Nisan 2019 arasını içermekte ve toplamda 2822 gözlemden oluşmaktadır. ARMA(0,0) – ARMA(5,5) GARCH (1,1), EGARCH(1,1), TGARCH(1,1) ve PGARCH(1,1) volatilite modelleri, std, sstd dağılımları altında denenmektedir. Bu şekilde 288 farklı tahmin yapılarak, Dolar için ARMA(5,5) model tahmininde TGARCH(1,1)’inde sstd, Euro için ise ARMA(5,4) model tahmininde TGARCH(1,1)-std modelleri volatilitenin tahmin edilmesinde daha başarılı bulunmuştur. Foreign exchange transactions affect the exchange rate movements in different ways. Different financial instruments have been developed to minimize the negative effects of these effects on people and firms. For the efficient use of these developed derivative instruments, it is important to estimate the exchange rate volatility. This study uses the exchange rates of the United States dollar (USD), euro (euro), equivalent to the daily exchange rates of the Turkish lira (TRY). The data set includes the period from January 2, 2008 to April 1, 2019 for each type of currency, except weekends and holidays. The ARMA (0,0) - ARMA (5.5) GARCH (1,1), EGARCH (1,1), TGARCH (1,1) and PGARCH (1,1) models are tested in the std and sstd distributions. Thus, with 288 different estimates, the ARMA model (5.5) estimates the dollar in TGARCH (1.1) sstd, the euro for ARMA (5.4), the model estimates the TGARCH (1.1) -std model in the assessment of volatility over successful.

Piyasalar Arası Etkileşim ve Asimetrik Nedensellik İlişkisi başlıklı bu tez BIST100 ile Dolar/TL kuru, Altın, Ham Petrol, Altın Oynaklık Endeksi (GVZ) ve Ham Petrol Oynaklık Endeksi (OVX) arasındaki ikili ilişkileri araştırmayı amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda 01.01.2010 ile 01.01.2018 dönemlerini kapsayan 2332 adet günlük fiyat verilerinden yararlanılmıştır. Çalışmada, piyasalar arası etkileşimler iki farklı analiz ile araştırılmıştır. Çalışmanın ilk bölümünde, doğrusal Granger Nedensellik Testi, Hiemstra ve Jones Doğrusal Olmayan Nedensellik Testi, Kyrtsou ve Labys Doğrusal Olmayan Nedensellik Testi ve Hristu-Varsakelis ve Kyrtsou Doğrusal Olmayan Asimetrik Nedensellik testleri uygulanarak ilişkilerin varlığı ve yönü incelenmiştir. İkinci bölümde, ilişkilerin dinamik yapısı DCC-GARCH modeli kullanılarak modellenmiştir. Çalışmanın sonucunda, BIST100 ile Dolar/TL kuru arasında güçlü doğrusal olmayan nedensellik ilişkisi ile birlikte negatif getiriler arasında çift yönlü asimetrik ilişkiler tespit edilmiştir. BIST100 ile Altın arasında çift yönlü doğrusal olmayan nedensellik ilişkisi ve asimetrik ilişkiler olduğu gözlemlenmiştir. BIST100 ile Ham Petrol arasında da çift yönlü doğrusal olmayan nedensellik ilişkisi varken beklenenin aksine BIST100’den Ham Petrol’e doğru tek yönlü asimetrik ilişki mevcuttur. BIST100 ile GVZ arasında sadece GVZ’den BIST100’e doğru tek yönlü doğrusal olmayan nedensellik olduğu tespit edilmiştir. BIST100 ile OVX arasında ise BIST100’den OVX’e doğru tek yönlü doğrusal olmayan asimetrik nedensellik ilişkisine rastlanılmıştır. Çalışmada ayrıca, BIST100 ile Dolar/TL Kuru, Altın, Ham Petrol ve OVX arasındaki ilişkilerin zamana bağlı dinamik yapı sergilediği, fakat BIST100 ile GVZ arasındaki ilişkinin ise dinamik değil sabit olduğu tespit edilmiştir. In the thesis the bivariate financial market interactions between BIST100 and Dolar/TL Exchange Rate, Gold, Crude Oil, Gold Volatility Index Oil Volatility Index are investigated. For this purpose 2332 daily return series in the period from 01.01.2010 to 01.01.2018 are obtained. In the thesis the interactions are investigated with the help of two different analysis. In the first part linear Granger casuality test, Hiemstra and Jones nonlinear casuality test, Kyrtsou and Labys nonlinear casuality test and Hristu-Varsakelis and Kyrtsou nonlinear asymmetric casuality test are implemented. In the second part the dynamic structure of the bivariate interactions are modelled by DCC-GARCH. Results of the thesis show the existence of the nonlinear and asymmetric one directional or bidirectional casuality between BIST100 and Dolar/TL exchange rate, BIST100 and Gold, BIST100 and Crude Oil, BIST100 and Gold Volatility Index, BIST100 and Oil Volatiliy Index. In addition, the results of the DCC-GARCH show that the inteactions between BIST100 and Dolar/TL exchange rate, BIST100 and Gold, BIST100 and Crude Oil, BIST100 and Oil Volatiliy Index are dynamic. However, the the interaction between BIST100 and Gold Volatility Index is not time varying.

2008 küresel krizi sonrasında Amerika Birleşik Devletleri, İngiltere, Avrupa Birliği ve Japonya’da merkez bankalarınınuyguladıkları programların para tabanını önemli ölçüde arttırdığı bilinmektedir. Bu programlar içerisinde Amerika Federal Merkez Bankasının uyguladığı niceliksel gevşeme programlarının küresel finans üzerinde oldukça etkin olduğu düşünülmektedir. Bu çalışmada üçe ayrılan niceliksel gevşeme dönemlerinin emtia, döviz piyasaları ile hisse senedi piyasalarındaki oynaklığa etkisi ölçülmeye çalışılmıştır. Bu kapsamda altın/ons ve Brent petrol fiyatlarından oluşan iki adet emtia, USD/TL kurundan oluşan bir adet döviz kuru, Bist30 ve S&P500 endeksinden oluşan iki adet hisse senedi endeksi kullanılmıştır. Çalışmada, analiz edilen varlıklar için uygun Genelleştirilmiş Koşullu Değişen Varyans modeli belirlenerek niceliksel gevşeme dönemlerindeki oynaklık etkisi incelenmiştir.

Terör, Türkiye’nin ve Dünya devletlerinin ortak sorunudur. Terör faaliyetlerinin en büyük maliyeti birçok insanın hayatını kaybetmesidir. Aynı zamanda, terörizmin; sosyal, ekonomik, siyasi ve psikolojik anlamda da birçok yıkıcı etkisi bulunmaktadır. Terör eylemlerinden sonra karar verici ve uygulayıcı birimlerin algı ve duygu durumları farklılaşmaktadır. Bu farklılaşmanın sonucunda oluşan olumsuzluklar uluslararası ticaret yoluyla bütün dünyaya yayılmaktadır. Terör eylemleri finansal piyasalar üzerinde de etkili olabilmektedir. Fonlar, piyasayı terk ederken, fiyatlar düşmekte ve faiz oranları yükselme baskısı altında kalmaktadır. Gelişmekte olan ülkelerde bu etkiler daha uzun süreli olabilmektedir. Bu çalışmada ise, terör ile volatilite arasında doğrudan ya da dolaylı olarak herhangi bir ilişki olup olmadığı araştırılmaktadır. Terör ile ortaya çıkan korkunun hisse senetleri getirilerine yansıyıp yansımadığı incelenmektedir. DATASTREAM veri sisteminden elde edilen 312 aylık veriler kullanılarak BİST 100 endeksi piyasa getirilerinin volatilite grafiği Component GARCH yöntemi ile elde edilmiştir., Terror is considered as the common problem of both Turkey and other nations in the world. Terrorism cost loss of many lives. It can also create social, economic, political and psychological destructive effects. Following the terrorist attacks, there could be a change in the perception of the decision and policy makers. The negative outcomes of such changes will later be spread to other countries via international trade. Terrorist activities can also adverse effects on financial markets. Outflow of funds from the countries create a downward pressure on stock prices and upward pressure on interest rates. These effects can create long lasting effects in developing countries than developed. In this study, we investigate the direct and indirect relationship between terrorism and stock market volatility by using component GARCH model for the monthly data extracted from DATASTREAM over the period January 1990 and December of 2015.

Sakarya, Şakir (Balikesir Author), Kurumsal yönetim ilkelerini benimseyen ve uygulayan firmaların hisse senetlerinden oluşan Kurumsal Yönetim Endeksi'nin volatilitesinin ulusal gösterge endeksi olan BİST 100 Endeksinin volatilitesine göre daha düşük olup olmadığını sınamak amacıyla; ARCH, GARCH, EGARCH ve TGARCH modelleri kullanılarak 31.08.2007 - 31.12.2013 tarihleri arasında BİST Kurumsal Yönetim ve BİST 100 Endekslerine ait 1592 adet günlük veri kullanılarak E - Views 8 ekonometri paket programı yardımıyla analizler gerçekleştitilmiştir. Çalışmanın sonuçlarına göre her iki piyasada da volatilite kümelenmeleri gözlemlenmiştir. Piyasada meydana gelen şokların yarılanma süresi BİST 100 Endeksinde göre daha azdır. Hesaplanan volatilitelerde ise XKURY Endeksinin volatilitesi BİST 100 Endeksine göre daha düşük seviyede gerçekleşmiştir. Böylelikle Kurumsal yönetim ilkelerini benimseyen ve uygulayan firmaların hisse senetlerinden oluşan Kurumsal Yönetim Endeksi'nde risk oranı BİST 100 Endeksine nazaran daha düşük olduğu sonucuna ulaşılmıştır, The main hypothesis of this study, which is "The volatility of the ISE Corporate Governance Index that consists of stocks of firms to adopt and implement the principles of corporate governance, is lower than the volatility of ISE 100, ISE 50 and ISE 30 indexes", was analyzed by using ARCH, GARCH, EGARCH and TGARCH model by E-Views. Between 31.08.2007 - 31.12.2013, 1592 daily datas that belong to Corporate Governance and ISE100 indexes were used for analysing. According to results, volatility clustering has been observed in both indexes. Half-life of volatility experienced in ISE 100 Index is lower than Corporate Govarnence Index. As a result; the volatility of the Corporate Governance Index that consists of stocks of firms to adopt and implement the principles of corporate governance, is lower than the volatility of ISE 100 has been reached

Balıkesir Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Ana Bilim Dalı, Dünyanın en çok ilgi gören sporlarından biri olan futbol, günümüzde eğlence ve spor amaçlarından fazla ekonomik yönüyle göze çarpmaktadır. Futbol bu ilgi sayesinde artık bir endüstriye dönmüş, rekabet şartları kulüpleri sportif başarıları ile birlikte ekonomik başarılarda bulunmaya zorlamıştır. Kulüplerin ticari faaliyetlere atılma istekleri ve halka açılma istekleri, onları dernek yapısından şirket yapısına yöneltmiştir. Halka açılan kulüpler için rekabet saha içi karşılaşmalarda kalmamış, ekonomik yönden borsada da aktif hale gelmiştir. Türkiye'de dört futbol kulübü'nün hisseleri borsada işlem görmektedir. Bunlar sırasıyla; Beşiktaş Jimnastik Kulübü, Galatasaray Spor Kulübü, Fenerbahçe Spor Kulübü ve Trabzonspor Kulübü'dür. Çalışmanın amacı, hisseleri borsada işlem gören futbol kulüplerinin müsabaka sonuçlarının, kulüplerin hisse senedi getirisine etkisini incelemektir. Bu amaç doğrultusunda ilk olarak futbolun ve futbol ekonomisinin tarihsel gelişimi incelenmiş, ardından halka arz hakkında tanımlayıcı bilgilerden ve futbol kulüplerinin halka arzından bahsedilmiştir. Çalışmanın uygulama bölümünde ise dört futbol takımının karşılaşma sonuçlarının, kulüplerin hisse senedi getirilerine etkisi GARCH analizi ile incelenmiştir. Araştırma sonuçlarına göre galibiyet halinde hisse senedinde getiri artışı sadece Fenerbahçe Spor Kulübü hisselerinde görülmektedir. Mağlubiyet durumunda ise anlamlı olarak Fenerbahçe Spor Kulübü, Galatasaray Spor Kulübü ve Trabzonspor Kulübü'nde getiride düşüş görülmektedir. Analiz sonuçlarında Galatasaray Spor Kulübü futbol takımı galibiyeti anlamlı sonuç vermemekte ve Trabzonspor Kulübü takımı galibiyetinin ise getiride negatif etkisi görülmektedir. Yapılan kontrol testlerinde olumlu sonuç vermeyen Beşiktaş Jimnastik Kulübü verileri için GARCH analizinin uygun olmadığı anlaşılmıştır. Araştırmanın bulgularına göre; Fenerbahçe Spor Kulübü taraftarlarının, yatırımlarını duygusal olarak futbol takımı performansına göre değiştirdikleri yorumunu yapmak mümkündür. Galatasaray Spor Kulübü mağlubiyetinin taraftarlarını üzerek taraftarlarının hisselerini elden çıkartmalarına yol açtığı söylenebilir. Trabzonspor Kulübü taraftarlarının futbol takımının olumlu ve olumsuz performansında yatırımlarını geri çekmesinin sebebinin futbol takımının lig sıralamasında geri planda kalması olduğu düşünülmektedir., Football is one of the world's most popular sports. Nowadays it is considered in more economical aspects than the entertainment and sports purposes. The attention to football, turned it to an industry and competition has forced clubs to engage in economic success with sporting achievements. The ambition of the clubs to participate in commercial activities led them to structure the companies instead of building societies. The competition for the clubs which are open to the public are not encountered only in playing field but has become more active in stock market. In our country, four football club shares are traded on the stock market. These are; Besiktas Gymnastics Club, Galatasaray Sports Club, Fenerbahce Sports Club and Trabzonspor Club in turn. The purpose of this study is to investigate the effects of the results of the competititon matches on the stock returns of the clubs listed on the stock market. Firstly, the historical development of the soccer and the football economy are studied. Then descriptive information about public offerings and the public offerings of the football clubs are investigated. In the empirical part of this study, the impacts of the football team match results on their stock returns are examined by GARCH analysis. The results show that the increase in stock returns is only seen in Fenerbahce Sports Club in case of victory. In case of defeat of Fenerbahce Sports Club, Galatasaray Sports Club and Trabzonspor Club, a significant decrease is seen on their stock returns. Analysis does not give meaningful results when Galatasaray football team wins. The analysis also shows that when Trabzonspor football team wins, the return of this company decreases. Since the result of the control test gives negative results for Beşiktaş Gymnastics Club, it is unsuitable to use GARCH analysis for Besiktas data. According to the research findings, it is possible to say Fenerbahce Sports Club fans may change investments by emotionally. Galatasaray Sports Club fans may feel bad about defeat and then they may sell out their shares. The reason of sell out their shares of Trabzonspor Club fans when football team wins or loses is Trabzonspor Club at the back seat in standings.

Bu makale Ağustos 2007 tarihinde ortaya çıkan global kriz nedeniyle Japon tahvil endekslerinin kredi marjlarını etkileyen faktörlerde bir değişiklik olup olmadığını günlük veri kullanarak analiz etmektedir. Çalışmada literatürde kredi marjı değişimi ile ilişkili olduğu tespit edilmiş olan hazine tahvili piyasası, hisse senedi piyasası ve likidite faktörlerini içeren bir GARCH modeli kullanılmıştır. Analiz sonuçları kredi marjı değişiminin modelde kullanılan hazine tahvili piyasası değişkenleri olan spot faiz oranındaki değişim ve tahvil getiri eğrisinin eğimindeki değişim ile literatürdeki diğer çalışmaların bulgularıyla tutarlı bir ilişki içinde bulunduğuna işaret etmektedir. Kriz dönemi kriz öncesi ile kıyaslandığında hazine tahvili piyasası faktörlerinin tahmin edilen katsayılarında büyüklük olarak farklılıklar gözlemlense bile işaret olarak dikkat çekici bir değişiklik olmadığı görülmektedir. Öte yandan, hisse senedi piyasası faktörleri olan hisse senedi endeksi getiri oranı ve endeksin zımni (implied) volatilitesindeki değişimin kredi marjı değişimiyle genel olarak hem zayıf, hem de incelenen döneme göre farklılık gösteren bir ilişki sergilediği gözlemlenmiştir. Likidite faktörü için iki dönemde de zayıf bir ilişki tespit edilmiştir. Kullanılan ampirik modelin açıklayıcılık gücünün kriz döneminde önemli miktarda düşmesi dikkat çekicidir. This paper uses credit spread data on Japanese bond indices to examine the possibility of a change in the determinants of daily credit spreads after the outbreak of the global financial crisis of 2007. A set of variables identified by prior research are used in a GARCH setting to explain credit spread changes both before and after the start of the crisis. The findings indicate that, overall, the coefficient estimates of the two bond market factors, namely changes in the spot rate and changes in the slope of the treasury yield curve, are consistent with prior literature. Moreover, the direction of the relationship is the same during the two periods. On the other hand, the relationship between credit spread changes and the two stock market factors, namely stock market index returns and changes in the implied index option volatility, is weak and sensitive to the period examined. Finally, the liquidity factor has a weak impact in both periods. It is also notable that the explanatory power of the empirical model used in the paper falls during the crisis. Publisher's Version