Impact of Covid-19 Pandemic on Return and Volatilities of Bist100 Index, Exchange Rates and Gold
Bibliographic Data
| ID | 21677093 |
|---|---|
| Authors | Ihsan Erdem Kayral (0000-0002-8335-8619, Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi), Nisa Şansel TANDOĞAN (0000-0002-5633-892X, Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi) |
| Year | 2020 |
| Volume | 19 |
| Issue | COVID-19 Special Issue |
| Pages | 687-701 |
| Publication date | 2020-06-19 |
| Peer Reviewed | Yes |
| Open Access | Yes |
| Type | ARTICLE |
| Venue | Gaziantep University Journal of Social Sciences (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 1303-0094 |
| Publisher | Gaziantep University Journal of Social Sciences (PUBLISHER) |
| DOI | 10.21547/jss.786384 |
| OpenAlex | W3097947235 |
| Language | EN |
| Citations received | 1 |
| References cited | 18 |
Çalışmamızda, Türkiye’de para ve sermaye piyasaları açısından önemli göstergeler arasında yer alan BİST100 endeksi, Dolar, Euro ve altın fiyatlarına ait getiri ve volatilitelerin COVID-19 pandemisinden etkilenme düzeyleri ile söz konusu göstergeler arasındaki volatilite yayılımının araştırıldığı bir ampirik çalışma gerçekleştirilmiştir. 01.01.2015 – 08.07.2020 döneminde CCC-GARCH modeli kullanılarak gerçekleştirilen çalışmada, BİST100 endeksi dışında kalan tüm yatırım araçlarının en az bir farklı yatırım aracının bir dönem gecikmeli getirisinden etkilendiği sonucuna ulaşılmıştır. Aynı zamanda, COVID-19 pandemisinin BİST100 endeksi ve altın getirilerini sınırlı düzeyde de olsa artırıcı etkisinin bulunduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, pandemi sürecinin yatırım araçlarının volatilitelerini artırdığı sonucuna ulaşılmıştır. Dolar ile Euro arasında Dolar’dan Euro’ya doğru pozitif volatilite yayılımı bulunurken, en yüksek yayılımın Türkiye’nin ABD ile politik kriz yaşadığı 2018 yılında görüldüğü tespit edilmiştir. Söz konusu yatırım araçları arasındaki yayılım pandemi sürecinde sınırlı kalmıştır. BİST100 endeksi ile altın arasındaki volatilite yayılımına ilişkin katsayı ise negatif bulunmuş, yatırımcıların endekste volatilitelerin arttığı dönemde yatırım aracı olarak altına yöneldikleri sonucuna ulaşılmıştır. İki yatırım aracı arasındaki en yüksek volatilite yayılımı döviz kurlarına benzer şekilde 2018 yılında görülürken, pandemi sürecinde en yüksek ikinci yayılım düzeyine ulaşıldığı belirlenmiştir
Art · Humanities · Energy, Environment, Economic Growth · Financial Risk and Volatility Modeling · Market Dynamics and Volatility · Medicine · Internal Medicine
Spillover of Covid-19
Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation
Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity
Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root
Testing for a unit root in time series regression
Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China
Modelling the Coherence in Short-Run Nominal Exchange Rates
A Capital Asset Pricing Model with Time-Varying Covariances
| Unique citing works | 1 |
|---|---|
| Citations per year | 0.2 |
| Citation span | 2021 - 2021 (1) |
| Citation velocity | historical |
| Highly cited | No |
| Citation types | Neutral: 1 |