BİST100 Endeksinde Ocak-Ekim ve Haftanın Günleri Anomalilerinin Volatiliteye Etkilerinin Belirlenmesi

Abstract

Finansal piyasalarda takvim anomalilerinin volatilite üzerindeki etkisi etkin piyasa hipotezi çerçevesinde ele alınmaktadır. Etkin piyasa hipotezine göre hisse senetlerinin gelecekteki fiyatlarını geçmiş fiyatlardan hareketle tahmin etmek mümkün değildir. Ancak etkin piyasa hipotezi geçerli değilse fiyat ve volatilite öngörüsü yapmak mümkün hale gelmektedir. Bu çalışmanın amacı, takvim anomalilerinin BİST100 endeksi getiri serisi volatilitesi üzerindeki etkilerini araştırmaktır. Çalışmada veri seti olarak 21/05/2007-01/12/2023 arasındaki BİST100 günlük endeks kapanış değerleri kullanılmıştır. Yöntem olarak koşullu değişen varyans modelleri kullanılmış ve takvim anomalileri koşullu değişen varyans modellerinin ortalama ve varyans denklemlerine ilave edilmiştir. Çalışmanın sonuçlarına göre gerek Ocak-Ekim ayı anomalileri gerekse haftanın günleri anomalilerinin belirlenmesinde en uygun modelin EGARCH (2,2) modeli olduğu belirlenmiştir. Endeks getiri serisine gelen negatif şokların volatilite üzerindeki etkisinin pozitif şoklara göre daha fazla olduğu bulunmuştur. Takvim anomalisi sonuçlarına göre volatilite üzerinde Ocak ayı etkisi bulunmuştur. Söz konusu etki pozitiftir. Ayrıca volatilite üzerinde Pazartesi, Çarşamba ve Perşembe günleri etkili bulunmuştur. Çarşamba etkisi negatif, Pazartesi ve Perşembe etkisi ise pozitif bulunmuştur.

The impact of calendar anomalies on volatility in financial markets is analyzed within the framework of the efficient market hypothesis. According to the efficient market hypothesis, it is not possible to predict the future prices of stocks based on past prices. However, if the efficient market hypothesis is not valid, price and volatility forecasting becomes possible. The aim of this study is to investigate the effects of calendar anomalies on the volatility of BIST100 index return series. In the study, BIST100 daily index closing values between 21/05/2007- 01/12/2023 are used as the data set. Conditional variance models are used as the methodology and calendar anomalies are added to the mean and variance equations of the conditional variance models. According to the results of the study, the EGARCH (2,2) model is found to be the most appropriate model for both January-October anomalies and days of the week anomalies. It is found that negative shocks to the index return series have a greater impact on volatility than positive shocks. According to the calendar anomaly results, January effect on volatility is found. This effect is positive. In addition, Monday, Wednesday and Thursday are found to have an effect on volatility. The effect of Wednesday is negative, while the effect of Monday and Thursday is positive.