Hisse senedi fiyatı hareketlerinin tahmin edilebilmesine yönelik ampirik çalışma

Bu çalışmanın amacı hisse senedi fiyat hareketlerini, 2006: 01-2016-02 tarihlerine ait zaman serileri ve makro ekonomik değişkenleri kullanarak ekonometrik yöntemlerle analiz etmeye çalışmaktır. Çalışmada değişkenlerin durağanlıklarının test edilmesi için Augment Dickey-Fuller ve serilerde görülen yapısal kırılmayı dikkate alan Breakpoint birim kök testi kullanılmıştır. Serilerin durağanlıkları test edildikten sonra değişkenler ile hisse senedi fiyatları arasındaki ilişki En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, Johansen eşbütünleşme analizi, hata düzeltme modeli ve Granger nedensellik analizi tahmin edilmeye çalışılmıştır. En Küçük Kareler yöntemi tahmini sonuçlarına göre Bist100 bağımlı değişkeni ile DLR ve BMUFO arasında istatistiki açıdan negatif yönlü ve anlamlı bir ilişki olduğu gözlemlenmiştir. SUE, TUFE ve M1 ile BİST100 bağımlı değişkeni arasında anlamlı bir ilişkiye rastlanamamıştır. Değişkenler arasında uzun dönemli ilişkinin analizi için Johansen eşbütünleşme analizi yapılmıştır. Johansen eşbütünleşme analizi sonuçlarına göre BİST100 değişkeni ile SUE ve TUFE değişkeni arasında uzun dönemli ilişki tespit edilmiştir. Uzun dönemli ilişki tespit edilen değişkenler hata düzeltme modeline dahil edilmiş ve değişkenlerin nedensellik ilişkileri test edilmiştir. TUFE ve SUE değişkenlerinden BİST100 değişkenine doğru tek taraflı nedensellik tespit edilmiştir. Aralarında uzun dönemli ilişki tespit edilemeyen değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisi Granger nedensellik analiziyle test edilmiştir. BİST100 ve M1 değişkenleri arasında çift yönlü nedensellik olduğu sonucuna varılmıştır. BMUFO, DLR ve BİST100 arasında herhangi bir nedensellik ilişkisi bulunamamıştır.

The purpose of this study stock price movements, 2006: 01-2016-02 dates' using time series and macroeconomic variables try to analyze by econometric methods. To test the stability variables in the study, is used Augmentin Dickey - Fuller unit root test and structural breaks into consideration Breakpoint unit root test. After testing stability of the series, the correlation between the variables and stock prices, is tried to estimate by Least Squares (OLS) Method, Johansen Co-integration Analysis, Error Correction Model and Granger Causality Analysis have tried to estimate the causal analysis. According to the Least Squares Methods estimation results, between BIST 100 dependent variable, DLR and BMUFO have a statistically negative and significant relationship, is observed. Between SUE, CPI, M1 and dependent variable BIST 100 have no significant relationship. Because of the long term relationship analysis between the variables, Johansen Co-integration Analysis is made. According to Johansen Co-integration Analysis result, between Bist100 variable, SUE and CPI is determined a long term relationship. The variables which have long-term relationship are included in Error Correction Model and the causality is searched. The variables CPI and SUE to the Bist100 variables unilateral causal relationship, is observed. The variables can not be determined long-term relationship, the causal relationship is tested by Granger Causality Analysis. It is determined that bidirectional causality between Bist100 and M1. Between BMUFO, DLR and Bist100 can not determined any kind of causality.