Bu çalışmanın amacı global belirsizlik faktörlerinin BIST hisse senedi fiyatlarına olan kısa ve uzun dönem asimetrik etkilerinin NARDL (Nonlineer Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif) yöntemi kullanılarak ortaya konulmasıdır. Global belirsizlik faktörlerini temsilen ekonomik, jeopolitik, enerji ve finansal risklerin ölçüldüğü zımni volatilite endeksleri kullanılmıştır. Ampirik bulgulara göre, incelenen tüm hisse senedi fiyatları ile global belirsizlik faktörleri arasında uzun dönem asimetrik eşbütünleşme ilişkisi saptanmıştır. Hem uzun dönem hem de kısa dönem analizlerde, belirsizlik faktörleri hisse senedi fiyatlarını farklı yön ve ölçüde, asimetrik olarak etkilemektedir. Elde edilen bulgular yatırımcılar açısından varlık dağılımı, çeşitlendirme, risk yönetimi ve alım-satım kararlarının verilmesinde önemli bir rol oynayacaktır.

Bu çalışmanın amacı hisse senedi piyasasıyla kripto varlık piyasası arasındaki finansal risk bağlantılılığını ve risk aktarım mekanizmasını ortaya koymaktır. Böylelikle hem kripto varlık piyasası ve konvansiyonel finansal piyasalar arasındaki ilişkileri inceleyen literatüre yeni ampirik bulgularla katkı sağlanması hem de yatırımcılar ve politika yapıcılar açısından önemli bulguların ortaya konulması hedeflenmiştir. Araştırmada elde edilen bulgulara göre VIX endeksinden kripto para birimlerine doğru olan yayılma daha güçlü olmakla birlikte, kripto para birimlerinden VIX endeksine doğru olan yayılmanın oldukça zayıf olduğu ortaya çıkmıştır. Çalışmada ele alınan ağ yapısında ETH ve BCH’a doğru hisse senedi piyasasından ve diğer kripto para birimlerinden yüksek derecede yayılma gerçekleşmiştir. BTC -bariz şekilde baskın olmak üzere- ve hisse senedi piyasası net verici (transmitter), ETH, BCH, LTC ve XRP net alıcı (receiver) konumundadır. Bağlantılılık endeksi sonuçlarına göre hisse senedi piyasasından kripto varlık piyasalarına doğru olan yayılma, kripto varlık piyasasından hisse senedi piyasasına doğru olan yayılmadan daha yüksektir. Başka bir ifade ile hisse senedi piyasasındaki volatilite belirli bir oranda kripto varlık piyasalarına aktarılırken, kripto varlık piyasasında gözlenen volatilite daha önemsiz bir düzeyde hisse senedi piyasasına aktarılmaktadır. Kripto varlık piyasası açısından asıl risk kaynağının BTC olduğu söylenebilir. İncelenen beş kripto para birimi içinde BTC net verici diğer dört kripto para birimi ise net alıcı konumdadır. Ayrıca kripto varlık piyasasında gözlemlenen yayılma etkisinin büyük ölçüde kendi iç şoklarından kaynaklandığı anlaşılmıştır.

No abstract

Economic developments and the uncertainty in risk factors can change the relationships between asset classes over time. Assuming that the relations between financial markets are of static in nature will result in erroneous investment and policy decisions, even if they are dynamic in reality. Focusing on the causality relationships between bond and stock markets, which has a central point of finance theory, this study aims to reveal whether there is symmetric and asymmetric causality relationship from bond market to the stock market, and if there is, whether this relationship changes over time. Dynamic symmetric and asymmetric causality tests developed by Hatemi-J (2021) are adopted as the analysis method. Dynamic symmetric and asymmetric causality test findings show that the causality relationship from bond market to the stock market changes over time. In conclusion, this study suggest that static models can lead to biased decisions such as hedging, diversification and asset allocation by demonstrating the structural changes and time dependency in the causal relationships between the bond and the stock market.

The predictive power of dividend yield on BIST stock prices is examined in this study, adopting the Campbell and Shiller (1988a) model. Thus, it will be tested whether the dividend yield is a successful factor in predicting stock prices. The study has important implications for theorists, investors, and policymakers. First of all, revealing the effect of dividends on firm value will be decisive in determining dividend policies for managers. Once the predictive power of dividend yield is demonstrated, investors and portfolio managers can use the present value approach to determine whether a particular stock is overvalued or undervalued. In addition, knowing the effects of dividend payouts on market dynamics will guide the policy decisions of regulatory authorities. Toda-Yamamoto (1995) and Hatemi-J (2012) bootstrap asymmetric causality tests were adopted as a research methodology. Dividend yield and monthly closing price series of stocks that show continuity in the BIST 100 index and pay dividends continuously throughout the December 2011 – November 2021 period are used in the research. To the Toda-Yamamoto causality test findings, causal relationships from dividend yield to stock prices were determined in AGHOL, BIMAS, EGEEN, INDES, SARKY, SELEC, and TOASO stocks. Hatemi-J's (2012) bootstrap asymmetric causality test indicates fewer causality relationships compared to the Toda-Yamamoto test. A causal relationship could not be determined between the positive or negative components of dividend yield and price variables in many stocks. In the background of the mixed findings of the predictive power of the dividend yield, the structural breaks in the variables examined, the predictive power of the dividend yield changing over time, the weakening of the predictive power depending on the market conditions, the nonlinear relationship between the dividend yield and the price, the stock-based tests are more disadvantageous than the index-based tests, the estimation power of the dividend yield increases more when the annual frequency observations are used rather than the monthly frequency observations, the changes in the dividend policy of the companies and the share repurchase decisions may be weakened the estimation power of the dividend yield.