Table Of ContentFinans Politik & Ekonomik Yorumlar 2017 Cilt: 54 Sayı: 629 E. Ç. ÇAĞLI - P. EVRİM MANDACI
63
Borsa İstanbul’da Rasyonel Balon
Varlığı: Sektör Endeksleri Üzerine
Bir Analiz
Öz
Bu çalışmada, Borsa İstanbul (BIST) endeksleri için hesaplanan temettü verimi
oranları kullanılarak piyasada rasyonel spekülatif balonların varlığının tespit edil-
mesi amaçlanmıştır. Bloomberg’den elde edilen 21 endeksin dahil edildiği veri
Efe Çağlar ÇAĞLI1 seti, Kasım 2006’dan Mayıs 2016’ya kadar uzanmaktadır. Ele alınan dönem, kü-
Pınar EVRİM MANDACI2 resel finansal kriz ve Avrupa borç krizi gibi önemli gelişmeleri de kapsadığından
özyinelemeli esnek tahminleme aralıkları algoritmasına dayalı ekonometrik yön-
tem uygulanmıştır. Yürütülen analizlerde, BIST endekslerinin çoğunun zaman
içerisinde temel değerlerinden farklı fiyatlandığına ilişkin sonuçlar bulunmuştur.
Sonuç olarak, farklı sektörler ve borsa geneli için hesaplanan çok sayıdaki en-
deks istatistiklerine göre rasyonel spekülatif balonların varlığı konusunda ampirik
kanıtlar elde edilmiştir. Ayrıca, döviz kuru, reel kesim güven endeksi ve sanayi
üretim endeksinin spekülatif balon sayısı üzerinde anlamlı marjinal etkileri oldu-
ğu ortaya konulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Borsa İstanbul, Spekülatif Balon, Temettü Verim Oranı, Özy-
inelemeli Esnek Tahminleme, Sıfır Değer Ağırlıklı Poisson Modeli
The Existence of Speculative Bubble in Istanbul
Stock Exchange: An Analysis on Sector Indices
Abstract
In this study, we aim to detect the presence of the rational speculative bubbles
1 Yrd, Doç. Dr., Dokuz Eylül
by using the calculated dividend yield series for the indices of Borsa Istanbul
Üniversitesi, İşletme Fakültesi,
(BIST). The data containing 21 BIST indices are obtained from the Bloomberg
Finans Anabilim Dalı,
covering the period from November 2006 to May 2016. Since the analyzed data
[email protected]
period includes the important economic developments, such as global financial
ORCID ID: 0000-0002-8250-141X
crisis, and European debt crisis, we apply an econometric method that is based
2 Prof. Dr., Dokuz Eylül
on a recursive flexible window algorithm. The empirical results suggest that most
Üniversitesi, İşletme Fakültesi,
of the BIST indices are priced different than their fundamental values in time.
Fınans Anabilim Dalı,
As a result, according to the test statistics; we find that there are evidences of
[email protected]
speculative bubbles for the BIST broad market indices and many sector/industry
ORCID ID: 0000-0002-9805-9937
indices. We also report that the foreign exchange rate, real sector confidence in-
dex, and industrial production index are found to have significant marginal effects
on the number of speculative bubbles.
Keywords: Borsa Istanbul, Speculative Bubble, Dividend Yield, Recursive Flex-
ible Estimation, Zero-Inflated Poisson Model
Borsa İstanbul’da Rasyonel Balon Varlığı: Sektör Endeksleri Üzerine Bir Analiz
64
1. Giriş ve Teorik Çerçeve incelendiğinde piyasada oluşan balonların tespiti-
ne yardımcı olan doğrudan ve dolaylı yöntemle-
Finansal piyasalarda “balon” bir varlığın “piyasa rin kullanıldığı birçok çalışma bulunmaktadır. Bu
değerinin” “temel değerinden” sürekli ve sistema- konuda yapılan ilk çalışmalardan örneğin Fried-
tik olarak sapması şeklinde tanımlanabilir (Santo- man (1953), Baumol (1957), Kohn (1978), Shiller
ni, 1987). Etkin bir piyasada hisse senedinin fiyatı, (1981) ve Hart ve Kreps (1986) oynaklık üzerin-
değerleme yöntemleri arasında yer alan “İndirgen- de durmuşlar ve eğer hisse senedinin fiyatındaki
miş Nakit Akışları Modeline” göre, başka bir ifade dalgalanmalar temel değerinde oluşan dalgalan-
ile hisse senedinden beklenen temettülerin iskonto malardan fazla ise finansal balonun var olduğunu
edilerek bugünkü değerlerinin toplamı şeklinde belirtmişlerdir. Hardouvelis (1988) ve Rappoport
hesaplanan temel değerine eşittir. Temel değerden ve White (1993) ise finansal balonların belirlen-
bu tür sapmalar, piyasanın etkin olmadığını ve mesinde balon primlerini incelemişler ve rasyonel
rasyonel olmayan balonların varlığını ifade eder. balonların, yatırımcıların temel getirilerin üzerin-
Ancak eğer yatırımcılar hisse senedinin gelecek- de bir getiri talep etmeleri durumunda ortaya çık-
te fiyatının artacağına dair rasyonel beklentilerini tığını belirtmişlerdir. Meese (1986), Campbell ve
hisse senedi değerlemelerinde dikkate alırlarsa, bu Shiller (1987), Diba ve Grossman (1988) ve Hall
tür sapmaların da rasyonel olabileceği yönünde vd. (1999) çalışmalarında gerçekte oluşan fiyatlar-
genel bir görüş bulunmaktadır. Başka bir ifade ile la temel fiyatlar arasında eşbütünleşmeyi incele-
eğer yatırımcının hisse senedinin gelecekte fiya- mişlerdir. Finansal balon, piyasada oluşan değerin
tının artacağına dair rasyonel bir beklentisi varsa temel değerden sapması olduğuna göre bu ikisi
ve bunu hisse senedi değerlemelerinde dikkate arasında uzun dönemli ilişkinin varlığının balonun
alıyorsa fiyatlarda artışı destekleyebilecek temel olmadığına işaret edeceğini belirtmişlerdir.
faktörler olmamasına rağmen rasyonel balonlar
oluşabilmektedir. Sonuçta hisse senedinin piyasa Ayrıca hisse senedinin temel değerinin belirlenme-
fiyatı temel değer ile balondan oluşan fiyat artışını sinde temettüler dikkate alındığına göre gerçekte
içermektedir. oluşan değer ile temettü arasındaki ilişkinin analizi
de bize balonun varlığı hakkında bilgi verecektir.
Chan vd. (1998) “rasyonel balon teorisini” şu Bu bağlamda balonların hisse senedi fiyatları ile
şekilde açıklamaktadır: “Eğer yatırımcılar hisse temettü arasındaki doğrusal ilişkiyi azaltması bek-
senedi fiyatının artacağına, balonun sürekli büyü- lenmektedir. Bu konuda yapılan çalışmalardan bir
yeceğine ve piyasada olası bir kriz sonrası ortaya kısmı hisse senedi ile temettü arasındaki ilişkiyi
çıkabilecek kayıpları kapatacak yüksek getiri elde belirlemede eşbütünleşme yönteminden faydala-
edebileceğine büyük oranda inanıyorlarsa fiyatları nırken diğerleri, temettü verimi oranının durağan
yükselteceklerdir ve bu yükseliş, rasyonel bir yük- olup olmadığını test etmeye çalışmışlardır.
seliş olacaktır.”. Blanchard (1979) rasyonel balon-
ların fiyatlarda, mevcut bilgi ile açıklanamayan West (1987), Horvath ve Watson (1995), Camp-
hızlı bir artışa ve sonra da balonun şişip patlaması bell ve Shiller (1987 ve 1988), Nasseh ve Strauss
veya en azından fiyatların hızla aşağı inmesi şek- (2003), Zhong vd. (2003) çalışmalarında eşbütün-
linde gerçekleştiğini ve balonların fiyat serisinde leşme kullanmışlardır. Bu çalışmalardan Horvath
kendine özgü bir değişime neden olduğunu be- ve Watson’ın (1995) dışındakiler eşbütünleşmenin
lirtmektedir. Santoni (1987) ise finansal balonları olmadığını ileri sürmüşler ve dolayısıyla finansal
fiyatların sürekli ve sistematik bir biçimde temel balonların varlığına işaret etmişlerdir. Diba ve
değerlerinden artarak uzaklaşması olarak tanımla- Grossman (1988), Froot ve Obstfeld (1991) Craine
mıştır. (1993) ve Lamont (1998) temettü verimi oranının
durağanlığının analizinde standart birim-kök test-
Balonların finansal piyasalara olan etkisi tartışı- lerinden yararlanmışlardır. Getiri oranı serisinin
lamaz. Bunların finansal krizlerle yakın ilişkide durağan olmaması finansal balonu işaret etmekte-
olması da dikkate alındığında finansal balonların dir. Bu çalışmalar arasından Diba ve Grossman’ın
tespiti ve analizi gerek yatırımcılar gerek portföy (1988) çalışması hariç diğerleri finansal balonun
yöneticileri gerekse piyasa düzenleyicileri için varlığına işaret etmektedir. Tüm bu testler dolaylı
çok önemlidir. Ancak araştırmacılar için ise bun- ve gerçekleşen verileri işleyen (ex-post) yöntem-
ların tespit edilmesi kolay olmamaktadır. Literatür lerdir ve önemli bir çoğunluğu piyasalarda balo-
Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2017 Cilt: 54 Sayı: 629 E. Ç. ÇAĞLI - P. EVRİM MANDACI
65
nun var olduğunu savunmaktadır. Ancak bu yön- nin sakıncalı taraflarını ortadan kaldırıyor olması
temler, Gürkaynak (2008) ve başka araştırmacılar araştırmacıları balonların tekrar tekrar araştırılma-
tarafından balonların tespitinde yetersiz olduğu ge- sı ve bu konuda daha doğru sonuçlara ulaşılabil-
rekçesiyle eleştirilmiştir. Anderson vd. (2010) do- mesi konusunda motive etmektedir. Bunun yanın-
laylı testlerin, temel değer belirlemede kullanılan da balonların krizlerle önemli bir ilişkisi olduğu
temettülerin bugünkü değerlerinin toplamı yönte- gerçeği göz önüne alındığında bu konunun araştı-
minin geçerli olmadığını bu nedenle bu yöntemle- rılmasının piyasa katılımcıları için önemli olacağı
rin balonlarla ilgili sadece bir ipucu olabileceğini düşünülmüştür.
ama kesin bir kanıt sağlamadığı belirtmişlerdir. Bu
hususları dikkate alan Phillips vd. (2015), speküla- Çalışmada, Borsa İstanbul (BIST) endeksleri
tif balonların tespiti için geliştirdikleri gerçek za- (BIST-100 ve sektör endeksleri) için hesaplanan
manlı algoritma ile dolaylı (ex-post) yöntemlerin temettü verimi oranları kullanılarak piyasada ras-
de ötesinde balonların önceden tahmin edilmesini yonel balonların varlığının tespit edilmesi amaç-
sağlayarak (ex-ante) politika yapıcılar için erken lanmıştır. Phillips vd.’nin (2015) genelleştirilmiş
uyarı sistemi sunmuşlardır. eküs genişletilmiş Dickey Fuller (GSADF) testin-
den yararlanılmıştır. Söz konusu yöntem, dolaylı
Balonların fiyat serilerinde kendine özgü bir de- yöntemlerin aksine dinamik yapısı sayesinde ras-
ğişime neden olmaları (önce hızla temel değerden yonel balonların daha önceden tahminlenebilme-
uzaklaşıp sonra hızla düşmeleri) zamana bağlı sine (ex-ante) olanak sağlamaktadır. Bu yeni yön-
modellerin (zaman süreç, rejim değişimi testleri temin algoritması özyinelemeli esnek tahminleme
ve vb.) kullanılmasının daha doğru olacağını ön- aralıkları üzerinden çalıştığı için daha önceki ça-
görülmüştür. Son yıllarda yapılan çalışmalarda lışmalarda kullanılan standart ekonometrik test-
(örneğin Brooks ve Katsaris, 2003, Capelle-Blan- lere göre daha doğru sonuçlara ulaşmamızı sağla-
card, ve Raymond, 2004; Chen, 2009; Anderson yacaktır. Bununla birlikte Ayrıca, yapılan literatür
vd., 2010; Al-Anaswah ve Wilfling, 2011, Asako araştırmasında Türk hisse senedi piyasasındaki
ve Liu, 2013; Anderson ve Brooks, 2014) dönem- balonlara ilişkin birkaç çalışmaya rastlanmış ve bu
sel olarak oluşan ve piyasanın göçmesiyle sonuç- çalışmaların hiçbirinde sektör ile birlikte endüst-
lanan finansal balonlar üzerine odaklanan doğru- ri endekslerinin ele alınmadığı gözlemlenmiştir.
dan yöntemler kullanılmıştır. Bu bağlamda, çalışmanın gerek kapsam gerekse
de yöntem bakımından literatüre önemli katkılar
Türk hisse senedi piyasasında balonlarla ilgili sağlayacağı düşünülmektedir. Çalışmanın birinci
önemli çalışmalar da bulunmaktadır. Bunlardan bölümünde yer alan giriş bölümünü takiben ikin-
Yu ve Hassan (2010) süre bağımlılığı testini kul- ci bölümde araştırma yöntemi, üçüncü bölümde
lanarak Orta Doğu ve Güney Afrika bölgesinde çalışmada kullanılan veriler, dördüncü bölümde
yer alan ülke hisse senedi piyasalarını incelemiş analiz sonuçları ve son bölümde sonuç ve değer-
ve Türk hisse senedi piyasası için rasyonel balo- lendirmeler yer almaktadır.
na ilişkin bir kanıt elde edememişlerdir. Yanık ve
Aytürk (2011) 2002-2010 dönemi için süre bağım- 2. Araştırma Yöntemi
lılığı yöntemini kullanarak İMKB 100 endeksinde
rasyonel balon olup olmadığını test etmişler ve
Philips vd. (2011), standart genişletilmiş Dic-
sonuç olarak rasyonel bir spekülatif balonun ol-
key-Fuller (ADF) testini geliştirerek spekülatif
madığı sonucuna ulaşmışlardır. Bozoklu ve Zeren
balonların tespiti ve tespit edilirlerse ne zaman
(2013) ise Ocak 1998 - Nisan 2013 dönemi için
oluştuklarını saptama amacıyla eküs ADF (SADF)
saklı eşbütünleşme testi kullanarak Türk hisse se-
testini sunmuşlardır. SADF, esas itibariyle özyine-
nedi piyasasında balonun varlığını araştırmışlar-
lemeli ve sağ kuyruklu bir birim kök testidir ve
dır. Kullandıkları yöntemin geleneksel eşbütünleş-
Homm ve Breitung (2012) bu testin benzer pro-
me testlerine göre daha üstün olduğunu öne süren
sedürler kullanan diğer testler gibi iyi performans
araştırmacılar, finansal balonun olmadığı sonucu-
sergilediğini ortaya koymuşlardır. SADF testinin
na ulaşmışlardır.
literatürde eleştirilen en önemli eksikliklerinden
biri, analiz veri döneminde birden fazla spekü-
Zaman serisi analizlerinde yeni yöntemlerin orta- latif balon olması durumunda istatistiki gücünü
ya çıkması ve bunların önceki analiz yöntemleri- kaybetmesidir. Bu durumu dikkate alan Phillips
Borsa İstanbul’da Rasyonel Balon Varlığı: Sektör Endeksleri Üzerine Bir Analiz
66
vd. (2015) (PSY), SADF testinin genelleştirilmiş ğerler alacaktır. r minimum tahminleme penceresi
0
versiyonunu (GSADF) sunmuşlardır. GSADF testi uzunluğudur. Bu tanımlamalarla birlikte GSADF
hesaplanırken standart ADF testinin elde edildiği istatistiği aşağıdaki gibi hesaplanabilir:
basit regresyon denklemi, özyinelemeli esnek tah-
minleme pencereleri kullanılarak koşturulmakta-
dır. Böylece GSADF, uzun döneme yayılan zaman
serilerinin analizi esnasında karşılaşılan doğrusal
olmayan yapıları ve yapısal kırılmaları dikkate Analiz edilen finansal zaman serisindeki aşırılık
alarak dönem içerisinde birden çok spekülatif ba- dönemlerinin tespit edilebilmesi için örneklem son
lonun karşılaşılabileceği durumlarda daha tutarlı gözlemlerinden ilk gözlemlerine doğru geriye dö-
ve doğru sonuçlar verebilmektedir. Phillips vd. nük SADF (BSADF) istatistik dizisi oluşturulmuş-
(2015), yürüttükleri simülasyonlarla da GSADF tur. BSADF istatistik dizisi, geriye doğru genişle-
testinin esnek yapısından ötürü, özellikle veri dö- yen örneklemler üzerine uygulanan sağ kuyruklu
neminde birden çok spekülatif balon olması du- ADF testleriyle elde edilebilmektedir. Bitiş noktası
rumunda, SADF ve standart birim kök testinden (r ) sabit olmak üzere, başlangıç noktaları 0 nok-
2
daha iyi performans sergilediğini ortaya koymuş-
tasından r -r ’a kadar değişen alt örneklemler için
lardır. Yine aynı çalışmada, S&P500 endeksi üze- 2 0
hesaplanan ADF istatistik dizisi,
rine yapılan ampirik analiz bulguları, simülasyon
olmak üzere, BSADF istatistiği aşağıdaki gibi ya-
sonuçlarını desteklemektedir. Yukarıda bahsedilen
zılabilir:
bilgiler göz önüne alınarak, çalışmamızda spekü-
latif balonların tespiti için
GSADF test istatistiğinden yararlanılmıştır.
GSADF test istatistiğini hesaplamak için özyine-
Elde edilen BSADF istatistikler dizisi daha sonra
lemeli esnek tahminleme pencereleri kullanılarak
Monte Carlo simülasyonuyla hesaplanan her bir
aşağıdaki yinelemeli regresyon denklemi tahmin-
istatistiğe ait sağ kuyruklu kritik değerler dizisiyle
lenmiştir:
karşılaştırılmaktadır. Bu bağlamda, spekülatif ba-
lonların oluşma ve bitiş tarihlerine ilişkin tahmin-
ler aşağıdaki kriterlere göre yapılabilmektedir:
Yukarıdaki denklemde, k gecikme uzunluğunu, r
1
ve r ise sırasıyla yinelemeli regresyon tahminle-
2
meleri için alt örneklem başlangıç ve bitiş noktala-
rını temsil etmektedir. Standart ADF testi aşağıda-
ki gibi y ’in katsayısının (β) standart hatasına (se)
t-1 Denklemde, , r gözlem sayısı için BSADF
bölünmesiyle hesaplanabilir: 2
istatistiğinin %β kritik değerlerini göstermekte-
dir ve T örneklem büyüklüğüdür. Balonun oluşma
tarihi, , BSADF istatistiği kritik değerini aşan
ilk gözlem olarak tahminlenebilirken, balonun bi-
tiş tarihi, , en az gözlem sonra
GSADF testinin hesaplanabilmesi için yukarıda
BSADF istatistiği ilk kez kritik değeri altına düşen
tanımlanan yinelemeli regresyon denklemi birden
gözlem tarihi olarak tahminlenebilir. Bu çalışma-
çok alt örneklem için ileri tarihli koşturulup her bir
da da, elde edilen BASDF istatistikler dizisini ve
koşturma için tekrarlanan sağ kuyruklu ADF test-
bu dizideki her bir BSADF istatistiğine ait %99
leri elde edilecektir. Bu bağlamda, SADF testin-
güven aralığındaki kritik değerler dizisi kullana-
den de farklı olarak alt örneklemlerin sadece bitiş
rak sektör bazında spekülatif balonların oluşma
noktalarının (r ) değil başlangıç noktalarının (r )
2 1 ve bitiş tarihleri belirlenmiştir. Buna göre, her bir
da dinamik bir şekilde değişip sıfır noktasından
sektöre ait spekülatif balonların oluşma ve bitiş ta-
farklılaştığı alt örneklemler oluşturulmuştur. Tüm
rihlerini temsil eden değişken, B , aşağıdaki gibi
örneklem aralığının [0, 1] olduğu düşünülürse alt it
tanımlanmıştır:
örneklemlerin başlangıç noktaları [0, r -r ] aralı-
2 0
ğında; bitiş noktaları [r , 1] aralığında değişen de-
0
Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2017 Cilt: 54 Sayı: 629 E. Ç. ÇAĞLI - P. EVRİM MANDACI
67
tarihlerde spekülatif balon oluşma olasılığı vardır,
ancak etkin olmayan piyasaların her zaman spekü-
latif balon yaratma durumu (BSADF istatistikler
dizisi, kritik değerler dizisinin altında seyrederek)
olmayabilir. SB’nin olasılık yoğunluk fonksiyonu
B değişkeni i sektörü için t tarihindeki BSADF t
it aşağıdaki şekilde yazılabilir:
istatistiğinin %99 güven aralığı için kritik değerini
aştığı durumda 1; diğer durumlarda 0 değerini al-
maktadır. Her bir sektör için ayrı ayrı hesaplanan
Bit değişkenleri kullanılarak Sektör Balon Sayısı
(SBt) değişkeni yaratılmıştır:
fonksiyondaki p olasılığı ifade etmektedir. Tah-
t
minlenen ZIP modeli aşağıdaki gibi gösterilebilir:
denklemde, S sektör sayısını ifade etmektedir. SB
t
değişkeni, analiz edilen sektörlerde aynı tarihlerde
görülebilecek spekülatif balonları dikkate almak-
tadır. Esas itibariyle bir sayma değişkeni olan SB
t
, tüm sektörleri dikkate aldığından ekonomi (sek-
Denklemlerde spekülatif balonu oluşma olası-
tör) genelinde spekülatif balonların oluşma ola-
lığına etki eden faktörleri, ve ise eşdeğişken
sılığına etki edebilecek ortak faktörlerin araştırıl-
vektörlerinin katsayılarıdır. Vuong (1989) tarafın-
ması konusunda kullanılabilecektir. Bu bağlamda,
dan geliştirilen istatistik yardımıyla ZIP modelinin
SB Poisson dağılımı sergilediği varsayımı altında
t
standart Poisson modeline göre veriye daha uygun
Poisson regresyon modelinde bağımlı değişken
bir model olup olmadığı test edilebilir.
olarak yer almaktadır. Ancak, SB yapısı itibariyle
t
çok sayıda “sıfır” değerli gözlem barındırdığından
Lambert (1992) tarafından geliştirilen Sıfır Değer 3. Veri
Ağırlıklı Poisson (ZIP) modelinin kullanılması
daha uygun olacaktır.
BIST endekslerine ait temettü verim oranları, haf-
talık frekansta Bloomberg’den elde edilmiştir. Veri
ZIP modeli, bağımlı değişkende aşırı sayıda göz- seti, temettü verim oranlarının ilk hesaplanma tari-
lenen sıfır problemini çözmekte ve bağımlı de- hi ve verilerin düzenliliği göz önüne alınarak oluş-
ğişkenin (SB) iki farklı veri yaratma sürecinin turulmuştur. Veri seti dönemi, Kasım 2006’dan
t
karışımından geldiğini varsaymaktadır. İlk süreç, Mayıs 2016’ya kadar uzanmaktadır. Veri setini
mutlak sıfır gözlemlerini yaratan süreç iken; ikinci oluşturan BIST endekslerinin temettü verim oran-
süreç hem sıfır hem de sıfırdan farklı gözlemleri larına ait özet istatistikleri Tablo 1’ de sunulmak-
yaratan standart Poisson sürecidir. Finansal piya- tadır. Analize giren endekslerin ikisi borsa geneli
saların bilgisel anlamda etkin olduğu dönemlerde temsil eden BIST-Tüm (XUTUM) ve BIST-100
fiyatlamaların temel değerlere göre yapıldığı ta- (XU100) endeksleridir. Diğer endekslerden dördü
rihlerde mutlak sıfırlar (spekülatif balon olmama sektör, kalan 15’i de incelenen sektörler altındaki
durumu) gözlemlenecektir. Bunun yanında, finan- endüstri endeksleridir.
sal piyasaların etkin olmadığı durumlarda belirli
Borsa İstanbul’da Rasyonel Balon Varlığı: Sektör Endeksleri Üzerine Bir Analiz
68
Tablo 1. Temettü Verim Oranları Tanımlayıcı İstatistikleri (Kasım 2006-Mayıs 2016)
Standart
Endeks Kodu Şirket Kapsamı Ortalama En Düşük En Yüksek
Sapma
Genel Endeksler
XUTUM BIST-Tüm 111,669 31,028 75,420 244,378
XU100 BIST-100 100,393 37,499 56,901 266,576
Sektör Endeksleri
XUMAL Mali 245,034 80,201 81,692 550,965
XUSIN Sınai 100,393 37,499 56,901 266,576
XUHIZ Hizmet 161,944 76,036 58,471 371,011
XUTEK Teknoloji 102,563 59,799 14,460 267,895
Endüstri Endeksleri
Mali Sektör
XBANK Banka 117,973 40,209 40,733 278,934
XHOLD Holding 138,806 40,378 62,673 236,559
XGMYO Gayrimenkul Y.O. 70,339 29,528 7,585 167,659
XSGRT Sigorta 89,998 44,756 41,830 283,796
Sınai Sektörü
XMANA Metal Ana 193,307 155,281 4,241 632,076
XTEKS Tekstil 104,585 105,081 3,336 583,383
XTAST Taş-Toprak 111,608 51,368 60,941 307,508
XMESY Metal Eşya 83,410 39,641 31,417 262,080
XGIDA Gıda 95,111 27,878 41,038 177,725
XKAGT Kağıt-Basım 59,584 29,759 15,679 134,920
XKMYA Kimya 106,915 56,896 15,295 346,749
Hizmet Sektörü
XILTM İletişim 137,248 104,890 23,283 484,616
XTCRT Ticaret 240,773 72,828 84,760 560,238
XULAS Ulaştırma 89,133 100,500 1,926 439,560
Teknoloji Sektörü
XBLSM Bilişim 150,889 106,121 17,284 482,999
Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2017 Cilt: 54 Sayı: 629 E. Ç. ÇAĞLI - P. EVRİM MANDACI
69
Şekil 1. Temettü Verim Oranları (Kasım 2006-Mayıs 2016)
Analiz edilecek tüm endekslerin temettü verim nun yüzdesel dağılımı Tablo 2’de sunulmuştur.
oranlarının zaman içerisindeki hareketleri Şekil SB’ye ait 415 gözlemde yani gözlemlerin yaklaşık
t
1’de gösterilmiştir. %92’sinde spekülatif balona rastlanmamıştır. Bu-
nun yanında 25 farklı tarihte sadece bir sektörde
Araştırma yöntemi bölümünde tanımlanan sektör spekülatif balon gözlemi yapılırken, 12 farklı ta-
genelinde spekülatif balon sayısını temsil eden rihte, farklı iki sektörde aynı anda spekülatif ba-
bağımlı değişkene (SB) ait frekans sayısı ve bu- lonlar gözlemlenmiştir.
t
Tablo 2. Bağımlı Değişken – (SB) Frekans Dağılımı
t
Spekülatif Balon Sayısı Frekans Yüzde
0 415 %91,814
1 25 %5,531
2 12 %2,655
Tablo 3. Faktör Belirleyici İstatistikleri (Kasım 2006-Mayıs 2016)
Değişken Standart En En
Tanım Ortalama
(Kısaltma) Sapma Düşük Yüksek
Bankalararası para piyasasında bir
Faiz Oranı
gecelik işlem için gerçekleşen ağırlıklı 8,062 4,311 1.500 17.450
(ON)
ortalama faiz oranı
Para Arzı
M2 tanımlı geniş para arzı (%Δ) 0,003 0,008 -0.041 0.038
(M2)
Döviz Kuru
Efektif ABD Doları (Satış) 1,857 0,488 1.160 3.047
(USD)
Fiyat Endeksi
Yurtiçi Üretici Fiyatı Endeksi (%Δ) 0,130 0,256 -0.859 0.912
(ÜFE)
Güven
Endeksi Reel Kesim Güven Endeksi (%Δ) -0,005 1,058 -6.515 4.738
(Güven)
Sanayi
Endeksi Toplam Sanayi Üretim Endeksi (%Δ) 0,044 2,097 -6.233 6.190
(Sanayi)
Emtia Endeksi
Bloomberg Emtia Endeksi (%Δ) -0,154 2,544 -14.587 6.279
(Emtia)
Not: %Δ yüzdesel değişimi göstermektedir.
Borsa İstanbul’da Rasyonel Balon Varlığı: Sektör Endeksleri Üzerine Bir Analiz
70
Tablo 3’te spekülatif balon sayısını belirleyebile- ların varlığına ilişkin ampirik kanıtlar ortaya ko-
cek faktörlere ait tanım ve istatistikler yer almakta- yulmuştur.
dır. Bu faktörlerden Bloomberg Emtia endeksi haf-
talık frekansta Bloomberg’den elde edilirken diğer Sektör endeksleri için yapılan incelemede ise, Sı-
faktörler Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası nai (XUSIN), Hizmet (XUHIZ) ve Teknoloji (XU-
(TCMB) Elektronik Veri Dağıtım Sistemi’nden TEK) sektör endeksleri için hesaplanan GSADF
(EVDS) elde edilmiştir. Orijinal gözlemleri düşük test istatistikleri %1 düzeyinde istatistiki olarak
frekansta yayınlanan verilerin haftalık frekansa anlamlı bulunurken Mali (XUMAL) sektör endek-
enterpolasyonu için Pyhton programla dilinde ya- si için hesaplanan GSADF test istatistik değeri,
ratılan SciPy ekosistemindeki paketlerden yararla- %10 anlamlılık düzeyini temsil eden kritik değer-
nılmıştır1. den küçük hesaplanmıştır. Temettü verimleri üze-
rine hesaplanan GSADF test istatistiklerine göre
4. Analiz Bulguları Sınai, Hizmet ve Teknoloji sektörleri genelinde
spekülatif balonların varlığı tespit edilirken Mali
sektör için aynı çıkarıma ulaşılamamıştır.
Çalışmada, ampirik analiz iki aşamada yürütül-
müştür. İlki, Borsa İstanbul’da seçilen endekslerin
temettü oranlarının zaman içerisindeki hareketleri Daha özele inerek analize devam ettiğimizde en-
analiz edilerek spekülatif balonların varlığının test düstrilerin çoğunda spekülatif balonların varlı-
edilmesidir. İkincisi ise spekülatif balonların tespit ğı tespit edilmiştir. Mali sektör altındaki Banka
edildiği sektörler bütünü için balonların varlığına (XBANK) ve Holding (XHOLD), Sınai Sektörü
sebep olabilecek faktörlerin tahminlemesi yapıl- altındaki Gıda (XGIDA) ve Hizmet Sektörü altın-
maya çalışılmıştır. daki Ticaret (XTCRT) endüstrileri için hesaplanan
GSADF istatistikleri, kritik değerler altında kal-
mış olup bu endüstriler için spekülatif balonların
Tablo 4’te analiz edilen endekslerin temettü ve-
varlığına ilişkin yeterli kanıt elde edilememiştir.
rimleri için hesaplanan GSADF test istatistikleri-
Buna karşılık, GSADF istatistikleri, Gayrimen-
ni sunulmaktadır. GSADF test istatistikleri, Borsa
kul Yatırım Ortaklığı (XGMYO) ve Metal Eşya
İstanbul genelini temsil eden iki endeksin (XU100
endüstrileri (XMESY) için %5 düzeyinde, geriye
ve XUTUM) temettü verimleri için istatistiki ola-
kalan 12 endüstri endeksi için %1 düzeyinde ista-
rak %1 düzeyinde anlamlı bulunmuştur. Diğer bir
tistiki olarak anlamlı bulunmuştur. Sonuç olarak,
deyişle, söz konusu iki endekste spekülatif balon-
toplamda 15 tane endüstri arasından 11 tanesi için
spekülatif balonların varlığına işaret eden bulgular
elde edilmiştir.
1 http://www.scipy.org/
Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2017 Cilt: 54 Sayı: 629 E. Ç. ÇAĞLI - P. EVRİM MANDACI
71
Tablo 4. GSADF Test Sonuçları
Genel Mali Sınai Hizmet Teknoloji
Endeks GSADF Endeks GSADF Endeks GSADF Endeks GSADF Endeks GSADF
XUTUM 3,016 a XUMAL 1,106 XUSIN 4,178 a XUHIZ 2,802 a XUTEK 5,755 a
XU100 4,178 a XBANK 0,936 XMANA 3,195 a XILTM 5,041 a XBLSM 3,286 a
XHOLD 1,412 XTEKS 5,172 a XTCRT 1,452
XGMYO 2,664b XTAST 3,801 a XULAS 3,475 a
XSGRT 3,402 a XMESY 2,251b
XGIDA 1,592
XKAGT 6,062 a
XKMYA 4,036 a
Not: Tablodaki sayısal değerler GSADF istatistikleridir. a ve b hesaplanan GSADF test istatistiklerinin sırasıyla %1 ve %5 düzey-
lerinde istatistiki olarak anlamlı olduklarını ifade etmektedir. GSADF istatistikleri için kritik değerler, %10, %5 ve %1 anlamlılık
düzeyleri için sırasıyla 2,0186, 2,2362 ve 2,7585’tir. Bu kritik değerler 495 gözlemlik örneklem için 2.000 tekrarlı Monte Carlo
simülasyonu ile elde edilmiştir.
GSADF istatistikleri hesaplandıktan sonra her bir genelinde ve sektörler bazında genellikle 2008 yı-
endeks için elde edilen BSADF dizileri %99 gü- lının son çeyreğinde gerçekleştiği görülmüştür. Ek
ven aralığında elde edilen kritik değer dizisiyle olarak, Teknoloji endeksinde (XUTEK) %1 kritik
karşılaştırılmıştır. Elde edilen diziler sadece genel değerini aşan aşırılık dönemleri diğer endekslere
endeksler ve sektör endeksleri için Şekil 2’de gös- göre daha fazla gerçekleşmiştir.
terilmektedir. Spekülatif balonların Borsa İstanbul
Borsa İstanbul’da Rasyonel Balon Varlığı: Sektör Endeksleri Üzerine Bir Analiz
72
Şekil 2. Endeks BSADF Dizileri
Not: BIST endeksleri temettü oranları için hesaplanan BSADF ve %99 kritik değer dizileri sol eksende ölçeklendirilmiş olup
sırasıyla kırmızı ve yeşil çizgilerle gösterilmiştir. BIST endeksleri temettü oranları ise sağ eksende ölçeklendirişmiş ve mavi
çizgilerle gösterilmiştir.
Analizin ikinci aşamasında, Borsa İstanbul sek- de istatistiki olarak anlamlı bulunmamıştır. Buna
törler bütünü için spekülatif balonların varlığını karşılık, döviz kuru, üretici fiyat endeksi, reel ke-
belirleyebilecek faktörler tahminlenmiştir. Bu sim güven endeksi ve toplam sanayi endeksi sek-
bağlamda, yöntem bölümünde tanımlanan SB ve törler genelinde spekülatif balonların ortaya çıkma
t
diğer faktörler kullanılarak ZIP modeli tahminlen- olasılıklarını etkileyen faktörler olarak tahminlen-
miştir ve ana model, ağırlıklı model ve marjinal mişlerdir. Üretici fiyat endeksi değişkeni pozitif
etki katsayıları Tablo 5’te raporlanmıştır. Wald işaretli ve %5 düzeyinde anlamlı tahminlenirken
(χ2) istatistiği, modeldeki en az bir değişkenin is- döviz kuru, reel kesim güven endeksi ve toplam
tatistiki olarak sıfırdan farklı tahminlenmiş oldu- sanayi endeksi negatif işaretli ve %1 düzeyinde
ğuna ve modelin genel olarak anlamlı olduğuna anlamlı tahminlenmiştir.
işaret etmektedir. Vuong (1989) istatistiği ise %1
düzeyinde anlamlı bulunarak tahminlenen ZIP Döviz kuru, BIST sektörleri için beklenen spekü-
modelinin standart Poisson modeline göre, veriye latif balon sayısını negatif yönde etkilemektedir.
daha uygun olduğunu önermektedir. Diğer bir deyişle, Türk Lirası’nda görülen değer
kayıpları sektör endekslerinde spekülatif balon
Tablo 5’ün ikinci sütununda sunulan ana model oluşma olasılığını azaltmaktadır. Modelin öner-
sonuçlarına göre, faiz oranı, para arzı, ve Bloom- diği bu sonucun Türkiye’deki durumla tutarlı ol-
berg emtia endeksi standart anlamlılık düzeylerin- duğu söylenebilir. Borsa İstanbul yatırımcılarının
Description:Meese (1986), Campbell ve oluşan değer ile temettü arasındaki ilişkinin analizi de bize balonun . rine yapılan ampirik analiz bulguları, simülasyon.