No abstract

No abstract

Korku Endeksi (VIX) ile Kredi Temerrüt Swap (CDS), Dolar Kuru, Euro Kuru, BİST 100 ve Altın Arasındaki İlişkinin Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği Öz Korku Endeksi (VIX) finansal piyasalarda menkul kıymetlerin gelecekte beklenen hareketlerinin tahmini için kullanılan önemli göstergelerden biridir. Bu çalışmada Kredi Temerrüt Swap (CDS), Dolar Kuru, Euro Kuru, BİST 100 ve Altın değişkenlerinin Korku Endeksi (VIX) üzerindeki etkisi ve aralarında eşbütünleşme ilişkisinin varlığı 03.01.2005-31.12.2019 dönemi için incelenmiştir. Çalışmada değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişki ARDL eşbütünleşme yaklaşımı ile incelenmiş olup, ARDL modeli sonucunda ise uzun dönem katsayı tahmini yapılmıştır. Bağımlı değişken olarak Korku Endeksi (VIX), bağımsız değişken olarak CDS, Dolar Kuru, EURO Kuru, BİST 100 ve Altın kurları alınmıştır. Sonuçlara göre bağımlı değişken VIX ile USD değişkeni arasında negatif yönlü bir ilişki var iken diğer bütün değişkenler ile arasında pozitif yönlü bir ilişkinin olduğu görülmektedir. ALTIN, BİST, CDS değişkenlerinde meydana gelen 1 birimlik artış VIX değişkenini sırasıyla 0.007, 0,274 ve 0.102 birim artırmaktadır. EURO değişkeni için elde edilen katsayının ise istatistiki olarak anlamlı olmadığı görülmektedir. Araştırma bulguları sonuç bölümünde ayrıntılı bir şekilde tartışılmıştır.

The aim of this study is to investigate whether the effective market hypothesis is valid in ISE 100 index and sub-indices between 30.06.2000-29.12.2017. For this purpose, the effectiveness of the market in weak form has been examined via unit root tests. At this stage, conventional linear unit root tests and the Fourier adaptation of the Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) test which permits smooth transitions with trigonometric terms were used. The results indicate that the series have a unit root in the related period. This implies that the efficient market hypothesis in weak form in the markets is valid.

In this article, we provide formulae for Lyapunov exponents of position dependent random maps of the interval. We then apply our results to a financial market model with short-lived assets.