Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

THE RELATIONSHIP BETWEEN ALTERNATIVE FINANCIAL ASSETS AND STOCK MARKETS: BRICS-T EXAMPLE

Yıl 2022, Cilt: 9 Sayı: 19, 393 - 414, 30.08.2022

Melih Sefa Yavuz Gözde Bozkurt Murad Kayacan İsmail Erkan Çelik

Öz

BRICS-T (Brazil, Russia, India, China, South Africa, and Turkey) countries have become an important part of the global economy with their impressive economic growth performance since the 1990s. The group, which has achieved an average of over 3% economic growth in the last 30 years, also has an important share in world trade. Although BRICS-T was created for a common purpose, it is a heterogeneous group of countries with different characteristics. It is seen as an important alternative for many investors due to its natural resources, low-cost production power, and rapid growth potential. In this study, the relationship between the stock markets of the BRICS-T countries, which have an important place among the group of developing countries, the returns on country bonds, and the returns on the values of local currencies in US dollars and Euros were investigated. The data examined within the scope of the study were analyzed by heterogeneous panel causality analysis and panel VAR analysis methods, using monthly frequency data from 2010:6 to 2022:3. According to the findings obtained as a result of the study, a causality relationship was determined from the returns of the local currencies of the BRICS-T countries in Euro and US dollars and the bond returns of these countries to the stock markets. In addition, since the causality relationship between the returns of the local currencies in the stock markets in Euro and US dollars and the bond returns of the mentioned countries was determined, it was concluded that there was a bidirectional causality relationship between the discussed variables. In addition, according to the findings, it was observed that a shock that occurred in one of the variables subject to the study had an effect on other variables in the short-medium term (average 1-2 years), while the effects of the shocks disappeared in the long term.

Anahtar Kelimeler

BRICS-T Stock markets Financial instruments PVAR.

Kaynakça

  • Aşçı, M. E. (2019). BRICS Ülkelerinin Küresel Güç Olma Potansiyelleri ve Türkiye. Uluslararası Hukuk ve Sosyal Bilim Araştırmaları Dergisi, 1(1), ss.39-60.
  • Ayvaz, Ö. (2006). Döviz Kuru ve Hisse Senetleri Fiyatları Arasındaki Nedensellik İlişkisi. Gazi Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(2), ss.1-14.
  • Bai, J. ve Ng, S. (2004). A Panic Attack On Unit Roots And Cointegration. Econometrica, 72(4), ss.1127-1177.
  • Balı, S. ve Cinel, M. (2011). Altın Fiyatlarının İMKB 100 Endeksi’ne Etkisi ve Bu Etkinin Ölçümlenmesi. Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, 25(3-4), ss.45-63.
  • Belen, M. ve Karamelikli, H. (2016). Türkiye’de Hisse Senedi Getirileri İle Döviz Kuru Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Ardl Yaklaşımı, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 45(1), ss.34-42.
  • Bragoudakis, Z. ve Voulgarakis, R. (2021). Modelling The Volatility of Stock Indices and Foreign Exchange Rates in BRICS: Empirical Evidence from GARCH Models. Review of Economics and Finance, 19(1), ss. 1-12.
  • Breitung, J. (2000). The Local Power Of Some Unit Root Tests For Panel Data, In Advances In Econometrics. Vol. 15: Nonstationarity Panels, and Dynamic Panels, Baltagi, B.H. (ed.), ss.161-177, JAI Press.
  • Breusch, T.S. ve Pagan, A.R. (1980). The Lagrange Multiplier Test And Its Applications To Modelspecification Tests İn Econometrics. Review of Economic Studies, 47(1), ss.239-253.
  • Canova, F. ve Ciccarelli, M. (2013). Panel Vector Autoregressive Models: A Survey: The views expressed in this article are those of the authors and do not necessarily reflect those of the ECB or the Eurosystem. In VAR models in macroeconomics–new developments and applications: Essays in honor of Christopher A. Sims. Emerald Group Publishing Limited.
  • Ceylan, S. ve Yılmaz Şahin, B. (2015). Hisse Senedi Fiyatları ve Döviz Kuru İlişkisi. International Jounal of Social Science, 37, ss.399-408.
  • Chkili, W. (2016). Dynamic Correlations and Hedging Effectiveness Between Gold and Stock Markets: Evidence for BRICS Countries. Research in International Business and Finance, 38, ss.22-34.
  • Cihangir, M., Polat, M. A., Çalışkan, U. (2020). Türkiye’de Alternatif Finansal Yatırım Araçları Arasındaki Dinamik Etkileşim: Uygulamalı Bir Analiz. Journal of Yaşar University, 15(60), ss.920-940.
  • Corbet, S., Meegan, A., Larkin, C., Lucey, B., Yarovaya, L. (2018). Exploring The Dynamic Relationships Between Cryptocurrencies and Other Financial Assets. Economics Letters, 165, ss.28-34.
  • Dahir, A. M., Mahat, F., Ab Razak, N. H., Bany-Ariffin, A. N. (2018). Revisiting The Dynamic Relationship Between Exchange Rates and Stock Prices in BRICS Countries: A Wavelet Analysis. Borsa Istanbul Review, 18(2), ss.101-113.
  • Das, D., Bhowmik, P., Jana, R. K. (2018). A Multiscale Analysis of Stock Return Co-Movements and Spillovers: Evidence from Pacific Developed Markets. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 502, ss.379-393.
  • Doğan, E., Ulucak, R., Kocak, E., Işık, C. (2020). The Use of Ecological Footprint in Estimating The Environmental Kuznets Curve Hypothesis for BRICST By Considering Cross-Section Dependence And Heterogeneity. Science of the Total Environment, 723, 138063.
  • Dumitrescu, E. I. ve Hurlin, C. (2012), Testing for Granger Noncausality in Heterogeneous Panels. Economic Modelling, 29(4), ss.1450-1460.
  • Elmas, B. ve Esen, Ö. (2011). Hisse Senedi Fiyatları ile Döviz Kuru Arasındaki Dinamik Ilişkinin Belirlenmesi: Farklı Ülke Piyasaları Için Bir Araştırma. Muhasebe ve Fiansman Dergisi, ss.153-170.
  • Gazel, S. (2020). BRICS Ülkelerinde Döviz Kuru, Enflasyon Ve Hisse Senedi Piyasası Ilişkisi: Asimetrik Panel Nedensellik Testi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 21(1), ss.21-34.
  • Güler, S. ve Özçalık, M. (2018). Hisse Getirisi, Faiz Orani ve Dolar Kuru İlişkisi: BIST'te Bir Uygulama. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(4).
  • Güney, S. ve Ilgın, K. S. (2019). Yatırım araçlarının BİST-100 endeksi üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 53, ss.226-245.
  • Hadri, K. (2000). Testing For Stationarity in Heterogeneous Panel Data. The Econometrics Journal, 3(2), ss.148-161.
  • Hadri, K. ve Kurozumi, E. (2012). A Simple Panel Stationarity Test in The Presence Of Serial Correlation and A Common Factor. Economics Letter, 115, ss.31-34.
  • Im, K.S., Pesaran, M.H. ve Shin, Y. (2003). Testing For Unit Roots in Heterogeneous Panels. Journal of Econometrics, 115(1), ss.53-74.
  • Ji, Q. Liu, B., Zhao, W., Fan, Y. (2020). Modelling Dynamic Dependence and Risk Spillover Between All Oil Price Shocks and Stock Market Returns in The BRICS. International Review of Financial Analysis, 68, ss.101-238.
  • Karhan, G. ve Aydın, H. İ. (2018). Petrol Fiyatları, Kur ve Hisse Senedi Getirileri Üzerine Bir Araştırma. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 10(19), ss.405-413.
  • Keskin, H. İ. ve Aksoy, E. (2019). OECD ve Gelişmekte Olan Ülkelerde Gelir Artışı ve İşgücüne Katılım Arasındaki İlişki: Panel Eşbütünleşme Analizi. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 54(1), ss.1-20.
  • Levin, A., Lin, C.F., Chu, C.S.J. (2002). Unit Root Tests in Panel Data: Asymptotic and Finite-Sample Properties. Journal of Econometrics, 108(1), ss.1- 24.
  • Li, Y., Huang, J., Gao, W., Zhang, H. (2021). Analyzing The Time-Frequency Connectedness Among Oil, Gold Prices and BRICS Geopolitical Risks. Resources Policy, 73, ss.102-134.
  • Liu, X., An, H., Li, H., Chen, Z., Feng, S., Wen, S. (2017). Features of Spillover Networks in International Financial Markets: Evidence from The G20 Countries. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 479, ss.265-278.
  • Love, I. ve Zicchino, L. (2006). Financial Development and Dynamic Investment Behavior: Evidence from Panel VAR. The Quarterly Review of Economics and Finance, 46(2), ss.190-210.
  • Masood, O., Tvaronavičienė, M., Javaria, K. (2019). Impact of Oil Prices On Stock Return: Evidence from G7 Countries. Insights into Regional Development, 1(2), ss.129-137.
  • Mroua, M. ve Trabelsi, L. (2020). Causality and Dynamic Relationships Between Exchange Rate and Stock Market Indices in BRICS Countries: Panel/GMM and ARDL analyses. Journal of Economics, Finance and Administrative Science.
  • Özdemir, L. (2020, October). Asymmetric causality relationship between the stock market and the exchange rate in BRICS-T. In IV. International Applied Social Sciences Congress 22nd-24th October (pp. 310-322).
  • Pesaran, M. H. (2004). General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels. Cambridge Working Papers in Economics, 435, ss.1-42.
  • Pesaran, M. H. (2007). A Simple Panel Unit Root Test in The Presence of Cross Section Dependence. Journal of Applied Econometrics, 22, ss.312-365.
  • Pesaran, M. H. ve Yamagata, T. (2008). Testing Slope Homogeneity in Large Panels. Journal of Econometrics, 142, ss.50-93.
  • Seddighi, H., Lawler, K. A., Lawler, K., Katos, A. V. (2000). Econometrics: A practical approach. Psychology Press.
  • Siddiqui, S., Zehra, S., Majeed, S., & Butt, M. S. (2008). Export-Led Growth Hypothesis in Pakistan: A Reinvestigation Using The Bounds Test. The Lahore Journal of Economics, 13(2), 59-80.
  • Swamy, P. A. (1970). Efficient İnference in a Random Coefficient Regression Model. Econometrica, 38, ss.311-323.
  • Tatoğlu, F. Y. (2012). İleri Panel Veri Analizi Stata Uygulamalı. Beta Yayıncılık.
  • Temurlenk, M. S. ve Lögün, A. (2021). BRICS Ülkelerinde Hisse Senetleri Fiyatlari Ve Döviz Kuru Arasindaki Ilişki: Eşikli Eşbütünleşme ve Eşikli Granger Nedensellik. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(78), ss.488-497.
  • Topaloğlu, E. E. ve Karakozak, Ö. (2018). Makroekonomik Faktörler Ve Pay Senedi Getirisi: BİST Banka Endeksi Firmaları Üzerine Panel Veri Analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, ss.199-215.
  • Tursoy, T. ve Faisal F. (2017). The Impact of Gold And Crude Oil Prices on Stock Market in Turkey: Empirical Evidences from ARDL Bounds Test And Combined Cointegration, Resources Policy, 55, ss.49-54.
  • Waithe, K., Lorde, T., Francis, B. (2010). Export-Led Growth: A Case Study of Mexico. International Journal of Business, Humanities and Technology, 1(1), ss.33-44.
  • Yıldız, A. (2014). BIST 100 Endeksi ile Alternatif Yatırım Araçlarının İlişkisi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2), ss.39-56.
  • Zhou, X., Zhang, W., & Zhang, J. (2012). Volatility Spillovers Between the Chinese and World Equity Markets. Pacific-Basin Finance Journal, 20(2), ss.247-270.
  • https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators.

ALTERNATİF FİNANSAL VARLIKLAR İLE HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ: BRICS-T ÖRNEĞİ

Yıl 2022, Cilt: 9 Sayı: 19, 393 - 414, 30.08.2022

Melih Sefa Yavuz Gözde Bozkurt Murad Kayacan İsmail Erkan Çelik

Öz

BRICS-T (Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin, Güney Afrika ve Türkiye) ülkeleri 1990’lı yıllardan bu yana gösterdikleri etkileyici ekonomik büyüme performanslarıyla küresel ekonominin önemli bir parçası haline gelmişlerdir. Son 30 yılda ortalama %3’ün üzerinde ekonomik büyüme rakamına ulaşmış olan grup, dünya ticaretinde de önemli bir paya sahiptir. BRICS ortak bir amaç için oluşturulmuş olmasına rağmen birbirinden farklı özelliklere sahip heterojen bir ülkeler grubudur. Sahip oldukları doğal kaynaklar, düşük maliyetli üretim güçleri ve hızlı büyüme potansiyeline sahip olmaları nedeniyle birçok yatırımcı için önemli bir yatırım alternatifi olarak görülmektedir. Bu çalışmada, gelişmekte ülkeler grubu arasında önemli bir yere sahip olan BRICS-T ülkelerinin hisse senedi piyasaları ile ülke tahvillerinin getirileri, yerel para birimlerinin ABD doları ve Euro cinsinden değerlerinin getirileri arasındaki ilişki araştırılmıştır. Çalışma kapsamında, 2010:6 ile 2022:3 dönemine ait aylık frekansta veriler, heterojen panel nedensellik analizi ve panel VAR analizi yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırma sonucunda elde edilen bulgulara göre BRICS-T ülkelerinin yerel paralarının Euro, ABD doları cinsinden getirileri ve tahvil getirilerinden hisse senedi piyasalarına doğru nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Ayrıca hisse senedi piyasalarından yerel paralarının Euro ve ABD doları cinsinden getirileri ve tahvil getirilerine doğru nedensellik ilişkisi tespit edildiğinden ele alınan değişkenler arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca elde edilen bulgulara göre, araştırmaya konu olan değişkenlerin birinde meydana gelen bir şokun diğer değişkenler üzerinde kısa ve orta vadede (ortalama 1-2 yıl) etkili olduğu, uzun dönemde ise şokların etkilerinin ortadan kalktığı görülmüştür.

Anahtar Kelimeler

BRICS-T Hisse senedi piyasaları Finansal araçlar PVAR

Kaynakça

  • Aşçı, M. E. (2019). BRICS Ülkelerinin Küresel Güç Olma Potansiyelleri ve Türkiye. Uluslararası Hukuk ve Sosyal Bilim Araştırmaları Dergisi, 1(1), ss.39-60.
  • Ayvaz, Ö. (2006). Döviz Kuru ve Hisse Senetleri Fiyatları Arasındaki Nedensellik İlişkisi. Gazi Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(2), ss.1-14.
  • Bai, J. ve Ng, S. (2004). A Panic Attack On Unit Roots And Cointegration. Econometrica, 72(4), ss.1127-1177.
  • Balı, S. ve Cinel, M. (2011). Altın Fiyatlarının İMKB 100 Endeksi’ne Etkisi ve Bu Etkinin Ölçümlenmesi. Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, 25(3-4), ss.45-63.
  • Belen, M. ve Karamelikli, H. (2016). Türkiye’de Hisse Senedi Getirileri İle Döviz Kuru Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Ardl Yaklaşımı, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 45(1), ss.34-42.
  • Bragoudakis, Z. ve Voulgarakis, R. (2021). Modelling The Volatility of Stock Indices and Foreign Exchange Rates in BRICS: Empirical Evidence from GARCH Models. Review of Economics and Finance, 19(1), ss. 1-12.
  • Breitung, J. (2000). The Local Power Of Some Unit Root Tests For Panel Data, In Advances In Econometrics. Vol. 15: Nonstationarity Panels, and Dynamic Panels, Baltagi, B.H. (ed.), ss.161-177, JAI Press.
  • Breusch, T.S. ve Pagan, A.R. (1980). The Lagrange Multiplier Test And Its Applications To Modelspecification Tests İn Econometrics. Review of Economic Studies, 47(1), ss.239-253.
  • Canova, F. ve Ciccarelli, M. (2013). Panel Vector Autoregressive Models: A Survey: The views expressed in this article are those of the authors and do not necessarily reflect those of the ECB or the Eurosystem. In VAR models in macroeconomics–new developments and applications: Essays in honor of Christopher A. Sims. Emerald Group Publishing Limited.
  • Ceylan, S. ve Yılmaz Şahin, B. (2015). Hisse Senedi Fiyatları ve Döviz Kuru İlişkisi. International Jounal of Social Science, 37, ss.399-408.
  • Chkili, W. (2016). Dynamic Correlations and Hedging Effectiveness Between Gold and Stock Markets: Evidence for BRICS Countries. Research in International Business and Finance, 38, ss.22-34.
  • Cihangir, M., Polat, M. A., Çalışkan, U. (2020). Türkiye’de Alternatif Finansal Yatırım Araçları Arasındaki Dinamik Etkileşim: Uygulamalı Bir Analiz. Journal of Yaşar University, 15(60), ss.920-940.
  • Corbet, S., Meegan, A., Larkin, C., Lucey, B., Yarovaya, L. (2018). Exploring The Dynamic Relationships Between Cryptocurrencies and Other Financial Assets. Economics Letters, 165, ss.28-34.
  • Dahir, A. M., Mahat, F., Ab Razak, N. H., Bany-Ariffin, A. N. (2018). Revisiting The Dynamic Relationship Between Exchange Rates and Stock Prices in BRICS Countries: A Wavelet Analysis. Borsa Istanbul Review, 18(2), ss.101-113.
  • Das, D., Bhowmik, P., Jana, R. K. (2018). A Multiscale Analysis of Stock Return Co-Movements and Spillovers: Evidence from Pacific Developed Markets. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 502, ss.379-393.
  • Doğan, E., Ulucak, R., Kocak, E., Işık, C. (2020). The Use of Ecological Footprint in Estimating The Environmental Kuznets Curve Hypothesis for BRICST By Considering Cross-Section Dependence And Heterogeneity. Science of the Total Environment, 723, 138063.
  • Dumitrescu, E. I. ve Hurlin, C. (2012), Testing for Granger Noncausality in Heterogeneous Panels. Economic Modelling, 29(4), ss.1450-1460.
  • Elmas, B. ve Esen, Ö. (2011). Hisse Senedi Fiyatları ile Döviz Kuru Arasındaki Dinamik Ilişkinin Belirlenmesi: Farklı Ülke Piyasaları Için Bir Araştırma. Muhasebe ve Fiansman Dergisi, ss.153-170.
  • Gazel, S. (2020). BRICS Ülkelerinde Döviz Kuru, Enflasyon Ve Hisse Senedi Piyasası Ilişkisi: Asimetrik Panel Nedensellik Testi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 21(1), ss.21-34.
  • Güler, S. ve Özçalık, M. (2018). Hisse Getirisi, Faiz Orani ve Dolar Kuru İlişkisi: BIST'te Bir Uygulama. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16(4).
  • Güney, S. ve Ilgın, K. S. (2019). Yatırım araçlarının BİST-100 endeksi üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 53, ss.226-245.
  • Hadri, K. (2000). Testing For Stationarity in Heterogeneous Panel Data. The Econometrics Journal, 3(2), ss.148-161.
  • Hadri, K. ve Kurozumi, E. (2012). A Simple Panel Stationarity Test in The Presence Of Serial Correlation and A Common Factor. Economics Letter, 115, ss.31-34.
  • Im, K.S., Pesaran, M.H. ve Shin, Y. (2003). Testing For Unit Roots in Heterogeneous Panels. Journal of Econometrics, 115(1), ss.53-74.
  • Ji, Q. Liu, B., Zhao, W., Fan, Y. (2020). Modelling Dynamic Dependence and Risk Spillover Between All Oil Price Shocks and Stock Market Returns in The BRICS. International Review of Financial Analysis, 68, ss.101-238.
  • Karhan, G. ve Aydın, H. İ. (2018). Petrol Fiyatları, Kur ve Hisse Senedi Getirileri Üzerine Bir Araştırma. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 10(19), ss.405-413.
  • Keskin, H. İ. ve Aksoy, E. (2019). OECD ve Gelişmekte Olan Ülkelerde Gelir Artışı ve İşgücüne Katılım Arasındaki İlişki: Panel Eşbütünleşme Analizi. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 54(1), ss.1-20.
  • Levin, A., Lin, C.F., Chu, C.S.J. (2002). Unit Root Tests in Panel Data: Asymptotic and Finite-Sample Properties. Journal of Econometrics, 108(1), ss.1- 24.
  • Li, Y., Huang, J., Gao, W., Zhang, H. (2021). Analyzing The Time-Frequency Connectedness Among Oil, Gold Prices and BRICS Geopolitical Risks. Resources Policy, 73, ss.102-134.
  • Liu, X., An, H., Li, H., Chen, Z., Feng, S., Wen, S. (2017). Features of Spillover Networks in International Financial Markets: Evidence from The G20 Countries. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 479, ss.265-278.
  • Love, I. ve Zicchino, L. (2006). Financial Development and Dynamic Investment Behavior: Evidence from Panel VAR. The Quarterly Review of Economics and Finance, 46(2), ss.190-210.
  • Masood, O., Tvaronavičienė, M., Javaria, K. (2019). Impact of Oil Prices On Stock Return: Evidence from G7 Countries. Insights into Regional Development, 1(2), ss.129-137.
  • Mroua, M. ve Trabelsi, L. (2020). Causality and Dynamic Relationships Between Exchange Rate and Stock Market Indices in BRICS Countries: Panel/GMM and ARDL analyses. Journal of Economics, Finance and Administrative Science.
  • Özdemir, L. (2020, October). Asymmetric causality relationship between the stock market and the exchange rate in BRICS-T. In IV. International Applied Social Sciences Congress 22nd-24th October (pp. 310-322).
  • Pesaran, M. H. (2004). General Diagnostic Tests for Cross Section Dependence in Panels. Cambridge Working Papers in Economics, 435, ss.1-42.
  • Pesaran, M. H. (2007). A Simple Panel Unit Root Test in The Presence of Cross Section Dependence. Journal of Applied Econometrics, 22, ss.312-365.
  • Pesaran, M. H. ve Yamagata, T. (2008). Testing Slope Homogeneity in Large Panels. Journal of Econometrics, 142, ss.50-93.
  • Seddighi, H., Lawler, K. A., Lawler, K., Katos, A. V. (2000). Econometrics: A practical approach. Psychology Press.
  • Siddiqui, S., Zehra, S., Majeed, S., & Butt, M. S. (2008). Export-Led Growth Hypothesis in Pakistan: A Reinvestigation Using The Bounds Test. The Lahore Journal of Economics, 13(2), 59-80.
  • Swamy, P. A. (1970). Efficient İnference in a Random Coefficient Regression Model. Econometrica, 38, ss.311-323.
  • Tatoğlu, F. Y. (2012). İleri Panel Veri Analizi Stata Uygulamalı. Beta Yayıncılık.
  • Temurlenk, M. S. ve Lögün, A. (2021). BRICS Ülkelerinde Hisse Senetleri Fiyatlari Ve Döviz Kuru Arasindaki Ilişki: Eşikli Eşbütünleşme ve Eşikli Granger Nedensellik. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(78), ss.488-497.
  • Topaloğlu, E. E. ve Karakozak, Ö. (2018). Makroekonomik Faktörler Ve Pay Senedi Getirisi: BİST Banka Endeksi Firmaları Üzerine Panel Veri Analizi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, ss.199-215.
  • Tursoy, T. ve Faisal F. (2017). The Impact of Gold And Crude Oil Prices on Stock Market in Turkey: Empirical Evidences from ARDL Bounds Test And Combined Cointegration, Resources Policy, 55, ss.49-54.
  • Waithe, K., Lorde, T., Francis, B. (2010). Export-Led Growth: A Case Study of Mexico. International Journal of Business, Humanities and Technology, 1(1), ss.33-44.
  • Yıldız, A. (2014). BIST 100 Endeksi ile Alternatif Yatırım Araçlarının İlişkisi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2), ss.39-56.
  • Zhou, X., Zhang, W., & Zhang, J. (2012). Volatility Spillovers Between the Chinese and World Equity Markets. Pacific-Basin Finance Journal, 20(2), ss.247-270.
  • https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators.
Toplam 48 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Tüm Sayı
Yazarlar

Melih Sefa Yavuz 0000-0003-1085-5304

Gözde Bozkurt 0000-0001-8413-1099

Murad Kayacan 0000-0002-7606-6183

İsmail Erkan Çelik 0000-0002-2274-0750

Yayımlanma Tarihi 30 Ağustos 2022
Gönderilme Tarihi 30 Mayıs 2022
Yayımlandığı Sayı Yıl 2022 Cilt: 9 Sayı: 19

Kaynak Göster

APA Yavuz, M. S., Bozkurt, G., Kayacan, M., Çelik, İ. E. (2022). ALTERNATİF FİNANSAL VARLIKLAR İLE HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ: BRICS-T ÖRNEĞİ. Akademik Hassasiyetler, 9(19), 393-414.
AMA Yavuz MS, Bozkurt G, Kayacan M, Çelik İE. ALTERNATİF FİNANSAL VARLIKLAR İLE HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ: BRICS-T ÖRNEĞİ. Akademik Hassasiyetler. Ağustos 2022;9(19):393-414.
Chicago Yavuz, Melih Sefa, Gözde Bozkurt, Murad Kayacan, ve İsmail Erkan Çelik. “ALTERNATİF FİNANSAL VARLIKLAR İLE HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ: BRICS-T ÖRNEĞİ”. Akademik Hassasiyetler 9, sy. 19 (Ağustos 2022): 393-414.
EndNote Yavuz MS, Bozkurt G, Kayacan M, Çelik İE (01 Ağustos 2022) ALTERNATİF FİNANSAL VARLIKLAR İLE HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ: BRICS-T ÖRNEĞİ. Akademik Hassasiyetler 9 19 393–414.
IEEE M. S. Yavuz, G. Bozkurt, M. Kayacan, ve İ. E. Çelik, “ALTERNATİF FİNANSAL VARLIKLAR İLE HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ: BRICS-T ÖRNEĞİ”, Akademik Hassasiyetler, c. 9, sy. 19, ss. 393–414, 2022.
ISNAD Yavuz, Melih Sefa vd. “ALTERNATİF FİNANSAL VARLIKLAR İLE HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ: BRICS-T ÖRNEĞİ”. Akademik Hassasiyetler 9/19 (Ağustos 2022), 393-414.
JAMA Yavuz MS, Bozkurt G, Kayacan M, Çelik İE. ALTERNATİF FİNANSAL VARLIKLAR İLE HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ: BRICS-T ÖRNEĞİ. Akademik Hassasiyetler. 2022;9:393–414.
MLA Yavuz, Melih Sefa vd. “ALTERNATİF FİNANSAL VARLIKLAR İLE HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ: BRICS-T ÖRNEĞİ”. Akademik Hassasiyetler, c. 9, sy. 19, 2022, ss. 393-14.
Vancouver Yavuz MS, Bozkurt G, Kayacan M, Çelik İE. ALTERNATİF FİNANSAL VARLIKLAR İLE HİSSE SENEDİ PİYASALARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN İNCELENMESİ: BRICS-T ÖRNEĞİ. Akademik Hassasiyetler. 2022;9(19):393-414.
 Kapak Resmi İndir

MAKALE DEĞERLENDİRME SÜRECİ

Yazar tarafından gönderilen bir makale, gönderim tarihinden itibaren 10 gün içinde dergi sekreteri tarafından makalenin, telif sözleşmesinin ve benzerlik raporunun (Turnitin programı) eksiksiz ve düzgün bir şekilde gönderilip gönderilmediği yönünden incelenir. İstenilen bu dosyalar eksiksiz ve düzgün bir şekilde gönderilmiş ise makale; ikinci aşamada derginin yayın çizgisine uygun olup olmadığı yönünden değerlendirilir. Bu süreçte makale yayın çizgisine uygun değilse yazara iade edilir. Makale yayın çizgisine uygun ise şablona uygun bir şekilde gönderilip gönderilmediği yönünden değerlendirilir. Şayet makale şablona uyarlanıp gönderilmemiş ise değerlendirme sürecine alınmaz. Bu süreçte yazarın derginin belirlediği şartlara uygun bir şekilde sisteme makale yüklemesi beklenir. Makale şablona uygun bir şekilde hazırlanıp gönderilmiş ise son aşamada makale derginin yayın ilkeleri, yazım kuralları, öz, abstract, extented abstract, kaynakça gösterimi vb. yönlerden incelenir. Bu ayrıntılarda makalede bir sorun varsa yazarın bu hususları tamamlaması istenir ve verilen süre içerisinde eksiksiz bir şekilde yeniden makaleyi göndermesi istenir.
Tüm bu aşamaları geçen makale, editör tarafından bilimsel yeterliliğinin denetlenmesi amacıyla ikinci 7 günlük süre içerisinde çalışmaya uygun iki hakeme değerlendirmeleri için gönderilir. Hakemlerin değerlendirme süreleri 15 gündür. Bu süre zarfında hakemlik görevini tamamlamayan bir hakem olursa ilgili hakeme değerlendirmeyi tamamlaması için 7 günlük ek süre verilebilir. Bu süre zarfında hakem görevini yerine getirmezse yerine yeni bir hakem ataması yapılır. En az iki hakemden gelen raporlar olumlu ise makale yayın aşamasına alınır. Hakem raporlarından birisi olumlu diğeri olumsuz ise makale üçüncü bir hakeme gönderilir. Üçüncü hakem raporu da olumsuz ise makale ret edilir. Üçüncü hakemin değerlendirmesi olumlu ise makaleyle ilgili hakem raporları dergi alan editörlerinden oluşan Editörler Kurulu tarafından incelenir. Makalenin yayınlanmasıyla ilgili nihai karar alan editörlerinden oluşan Editörler Kurulu tarafından verilir. Hakem raporlarının yetersiz ve tatmin etmekten uzak olması veya İngilizce editör tarafından abstract ve extented abstract’ın yetersiz görülmesi hallerinde de yine makaleyle ilgili son karar Editörler Kurulu tarafından verilir. Tüm bu aşamalardan geçen bir makale en yakın sayıya yayınlanmak üzere eklenir. İlgili sayıda yer kalmaması halinde makalenin yayımı bir sonraki sayıya kaydırılır. Bu durumda ve tüm değerlendirme sürecinde yazar isterse makalesini geri çekme hakkına sahiptir. Ancak bu durumu dergiye bildirmesi gerekir. Makale gönderim tarihinden makalenin yayına kabul tarihine kadar tüm bu işlemler için ortalama 3 aylık bir süre öngörülmektedir.