Araştırma Makalesi

Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Ülkelerin Borsa Endeksleri Arasında Volatilite Yayılımı

Cilt: 7 Sayı: 2 31 Aralık 2024
PDF İndir
EN TR

Volatility Spillover Between Stock Market Indices of Developed and Developing Countries

Abstract

In recent years, it is seen that both volatility and volatility spillover have increased with the increase in the mobility of capital. This study aims to determine the volatility spillover between the stock market indices of developed countries and developing countries. America (S&P500), Germany (DAX30) and Japan (TOPIX) indices for developed countries, Turkey (BIST30), Australia (ASX200), Malaysia (KLCI), South Korea (KOSPI200) and India (NIFTY50) indices for developing countries were selected. The daily closing prices of the indices between 01.01.2006 - 21.06.2021 are used. Analysis with DCC GARCH method showed that there was no net volatility spillover between stock market indices of developed countries and stock market indices of developing countries. On the other hand, in the study, reciprocal and positive volatility spillovers were detected between Malaysia (KLCI), South Korea (KOSPI200), India (NIFTY50) and Japan (TOPIX) indices in the nearby geography.

Keywords

Kaynakça

  1. Al-Hajieh, H. (2023). Predictive directional measurement volatility spillovers between the US and selected Asian Pacific countries. Cogent Economics & Finance, 11: 1-38.
  2. Büberkökü, Ö., Kızıldere, C. & Yiğenoğlu, K. (2021). BRICS ülkeleri ile TÜRKİYE hisse senedi piyasaları arasındaki volatilite yayılımının incelenmesi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(11): 101-117.
  3. Chırılă, V. & Chırılă, C. (2022). Volatility spillover between Germany, France, and CEE stock markets. Journal of Business Economics and Management, 23(6): 1280–1298.
  4. Choi, S.Y. (2022). Volatility spillovers among Northeast Asia and the US: Evidence from the global financial crisis and the COVID-19 pandemic. Economic Analysis and Policy, 73: 179–193.
  5. Demirel, E. (2023). BİST 100 ve seçilmiş ülke endeksleri arasındaki volatilite yayılım etkisi: Diyagonal VECH GARCH modeli. Uluslararası Ekonomi, İşletme ve Politika Dergisi, 7 (1): 104-117.
  6. Doğru, E. & Medetoğlu, B. (2023). BIST banka endeksi (XBANK) ile gelişmiş ülke bankacılık endeksleri arasındaki volatilite etkileşiminin DCC-GARCH modeli ile analizi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(1): 75-90.
  7. Engle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models. Journal of Business & Economic Statistics, 20 (3): 339-350.
  8. İmre, S. (2021). Analysıs of volatility spillover between Turkey exchange and developed and developıng country exchanges. Eurasian Econometrics, Statistics & Empirical Economics Journal. 19: 52-66.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Finans ve Yatırım (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

1 Ocak 2025

Yayımlanma Tarihi

31 Aralık 2024

Gönderilme Tarihi

25 Mayıs 2024

Kabul Tarihi

28 Aralık 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 1970 Cilt: 7 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Eraslan, M., Bulut, H., & Koç, S. (2025). Gelişmiş ve Gelişmekte Olan Ülkelerin Borsa Endeksleri Arasında Volatilite Yayılımı. Turkish Research Journal of Academic Social Science, 7(2), 138-146. https://doi.org/10.59372/turajas.1489630

ISSN: 2667-4491

20120

Bu ürün Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence tarafından lisanslanmıştır.

20119