The Relationship Between Liquidity and Return in Turkish Stock Market

Abstract

Bu çalışmada Türkiye hisse senedi piyasalarında likiditenin getiri üzerindeki etkisi 265 şirketin 2/01/2002-2/02/2017 arası döneme ait verisi kullanılarak incelenmiştir. Likidite değişkenleri olarak Corwin-Schultz alım-satım farkı tahmincisi, en yüksek-en düşük oranı ve Amihud likidite yetersizliği ölçüsü kullanılmıştır. Likidite değişkeni ilave edilmiş ve risksiz faiz oranının sıfır olduğu basit bir CAPM modeline panel veri en küçük kareler uygulanmıştır. Likidite yetersizliğinin hem günlük hem de aylık getirilere negatif etkisi olduğu bulunmuştur. Bu etki ayrıca dört farklı büyüklük grubunda incelenmiştir. Daha büyük şirketlerdeki anlamsız ve pozitif katsayıya sahip olan Amihud likidite yetersizliği ölçüsü dışında negatif etkinin alt örneklemlerde de olduğu görülmüştür. Negatif etkinin daha küçük şirketlerde daha güçlü olduğu bulunmuştur. Sonuçlar gelişmiş piyasalarda likidite primini destekleyen pek çok çalışmanın aksinedir. Bu durum Türkiye gibi gelişen piyasalar üzerine daha fazla analiz önermektedir.

An Analysis of the Stock Market Volatility Spread in Emerging Countries

“…The determination of volatility spread and testing of volatility models in indices within Borsa Istanbul have become widespread especially since the 2000s, and Borsa Istanbul 100 Index volatility has an ARCH effect (Doğanay, 2003;Duran & Şahin, 2006;Akgün & Sayyan (2007); Sevüktekin & Nargeleçekenler, 2006;Atakan, 2009). After the 2008 financial crisis, studies testing the effects of volatility on Borsa Istanbul Stock Exchange with the help of GARCH models have increased significantly (Tülin, 2009, Çağıl & Okur, 2010Yorulmaz & Ekici, 2010;Güriş & Saçıldı, 2011;Demir & Çene, 2012;Evlimoğlu & Çondur, 2012;Çukur et al 2012;Kutlar & Torun, 2013;Er & Fidan, 2013;Samırkaş & Düzakın, 2013;Demirhan, 2013;Demirgil & Gök, 2014;Karabacak et al 2014;Gürsoy & Balaban, 2014;Gökbulut & Pekkaya, 2014;Eryılmaz, 2015, McMillan et al 2016Kırkulak & Ezzat, 2017, Baykut & Kula, 2018Kocabaş, 2019,). In addition to GARCH models, the EGARCH model can estimate volatility, taking into account the asymmetry of the shocks.…”