Effects of Covid-19 on the BIST 100 network structure

Şükrüoğlu, Deniz

doi:10.1080/00036846.2022.2108540

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 31 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…This showed that, in the context of monetary interaction, BIST companies followed the banking sectors during the local stress phase. This outcome is in line with findings from other research using the BIST100 index network analysis [70][71][72][73].…”

Section: Discussionsupporting

confidence: 92%

Network-Induced Soft Sets and Stock Market Applications

2022

View full text Add to dashboard Cite

The intricacy of the financial systems reflected in bilateral ties has piqued the interest of many specialists. In this research, we introduce network-induced soft sets, a novel mathematical model for studying the dynamics of a financial stock market with several orders of interaction. To achieve its intelligent parameterization, this model relies on the bilateral connections between economic actors, who are agents in a financial network, rather than relying on any other single feature of the network itself. Our study also introduces recently developed statistical measures for network-induced soft sets and provides an analysis of their application to the study of financial markets. Findings validate the efficacy of this novel method in assessing the effects of various economic stress periods registered in Borsa Istanbul.

show abstract

Section: Discussionsupporting

confidence: 92%

Network-Induced Soft Sets and Stock Market Applications

2022

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Dynamic Network Analysis of the Turkish Stock Market

ÖZDEMİR

2023

Erciyes Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Bu makale, COVID-19'un Borsa İstanbul’da işlem gören ve piyasa değeri 1 milyar doların üzerinde olan 48 firma arasındaki dinamik ağ yapısını incelemektedir. Getiri verileri günlük frekansta olup 1 Ocak 2017 tarihi ile 31 Mayıs 2022 arası dönemi arasında yer almaktadır. Standart VAR modelinden elde edilen net ikili bağlantılılık endeksi sonuçları kullanılarak düğümler arasındaki yönlendirilmiş ağ yapısı ortaya çıkarılmıştır. Modüler kümeleme yöntemi kullanılarak elde edilen ampirik bulgular COVID-19 salgını öncesinde analize konu 48 firma hisse getirisinin üç alt grup altında toplandığını göstermektedir. Pandeminin ortaya çıkmasından sonra söz konusu hisse senedi getirileri arasındaki küme sayısı dörde çıkmaktadır. Faaliyet alanlarına göre 22 farklı sektörde bulunan söz konusu hisse senedi getirilerinin 3 ya da 4 alt grup ile hareket etmesi hisse senetlerinin sektörel etkilerden çok finansal etkiler ile hareket ettiği gerçeğini doğrulamaktadır. Örneğin, otomotiv sektörüne ait şirketlerin her iki dönemde de farklı gruplar altında yer aldığı görülmektedir. Salgın sonrasında birçok hisse senedinin ait olduğu gruplar değişmiştir. Bu da hisse senetleri arasındaki ilişkilerin statik olmayıp dinamik ve değişken bir yapıya sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, bu ağ yapısı içinde, bankacılık sektörünün merkezi bir rol oynadığına ilişkin önemli kanıtlar elde edilmiştir. Son olarak, COVID-19 salgını sonrasında hisse senetleri arasındaki getiri korelasyonunun arttığı gözlemlenmiştir.

show abstract

Path-Based Visibility Graph Kernel and Application for the Borsa Istanbul Stock Network

et al. 2023

View full text Add to dashboard Cite

Using networks to analyze time series has become increasingly popular in recent years. Univariate and multivariate time series can be mapped to networks in order to examine both local and global behaviors. Visibility graph-based time series analysis is proposed herein; in this approach, individual time series are mapped to visibility graphs that characterize relevant states. Companies listed on the emerging market index Borsa Istanbul 100 (BIST 100) had their market visibility graphs collected. To further account for the local extreme values of the underlying time series, we constructed a novel kernel function of the visibility graphs. Via the provided novel measure, sector-level and sector-to-sector analyses are conducted using the kernel function associated with this metric. To examine sectoral trends, the COVID-19 crisis period was included in the study’s data set. The findings indicate that an effective strategy for analyzing financial time series has been devised.

show abstract

Effects of Covid-19 on the BIST 100 network structure

Cited by 3 publications

References 31 publications

Network-Induced Soft Sets and Stock Market Applications

Network-Induced Soft Sets and Stock Market Applications

Dynamic Network Analysis of the Turkish Stock Market

Path-Based Visibility Graph Kernel and Application for the Borsa Istanbul Stock Network

Contact Info

Product

Resources

About