Business and Management Studies: An International Journal, cilt.7, ss.2910-2924, 2019 (Diğer Kurumların Hakemli Dergileri)
Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul’da işlem gören İslami hisse
senedi endeksi Katılım 30’un (KATLM) sistematik riskinin Markov Rejim
Değişim Modeli (MS-SVFM) ile farklı oynaklık dönemleri için tahmin
edilerek konvansiyonel hisse senedi endeksi Borsa İstanbul 100 Endeksine
(BIST100) göre risk durumunun belirlenmesidir. Bu doğrultuda çalışmada,
geleneksel doğrusal SVFM ve doğrusal olmayan MS-SVFM modelleri ile
KATLM endeksine ait beta katsayıları tahmin edilmiştir. Daha sonra
doğrusal model ile doğrusal olmayan model arasından en uygun modelin
hangisi olduğuna, olabilirlik oranı testi (LR testi) sonuçlarına göre
karar verilmiştir. Her iki modelden de elde edilen sonuçlara göre
KATLM’nin sistematik riski BIST100’den düşük bulunmuştur. MS-SVFM
sonuçları, doğrusal modelin aksine beta katsayılarının düşük ve yüksek
oynaklık dönemleri arasında zamanla değişme eğiliminde olduğunu
göstermiştir. LR testi sonuçları ise iki aşamalı Markov Rejim Değişim
Modelinin veriyi doğrusal modelden daha iyi temsil ettiğini ortaya
koymuştur.
The purpose of this study is to estimate the systematic risk of the
Participation 30 Islamic Stock Index (KATLM) listed on the Borsa
Istanbul for different volatility regimes with Markov Regime Change
Model (MS-SVFM) and compare the riskiness of KATLM with the conventional
index Borsa Istanbul 100 (BIST100). In the study, beta coefficients of
KATLM index were estimated by using conventional linear SVFM and
nonlinear MS-SVFM models. After that, for testing whether nonlinear
model is superior to linear model, likelihood ratio test was used.
According to the results obtained from both models, the systematic risk
of KATLM was estimated lower than BIST100. MS-SVFM results suggested
that, unlike the linear model, beta coefficients tend to change over
time between low and high volatility regimes. The LR test results showed
that the two-stage Markov Regime Switching model is superior to the
linear model.