Döviz vadelileri, volatilite ve hisse senedi piyasası ile etkileşimi üzerine üç deneme

Abstract

Döviz piyasalarının farklı yönlerini incelemek için ampirik yöntemler uyguluyoruz. İlk bölüm, başlıca para birimlerinin vadeli işlemleri arasındaki yayılmaların ayrıntılı bir şekilde araştırılmasını gerektirir. Analizimizi Diebold-Yilmaz (DY) ve Baruník-Krehlík (BK) metodolojileri ile genişleterek, zaman ve frekans alanındaki fiyatların daha yüksek anlarında yayılma etkiler kontrol edilmiştir. Ampirik sonuçlar, zaman alanı içinde oynaklık yayılmalarının çarpıklık ve basıklık yayılmalarından daha yüksek olduğunu göstermektedir. Ancak, kısa vadeli zaman ufuklarında (frekans ayrışımıyla ölçülen), çarpıklık yayılımı daha yüksektir. Genel olarak, euro (EUR) vadeli işlemleri, yüksek anlı yayılmalara göre daha fazla etkiye sahiptir. Bu sonuç her iki dönem için, yani mali kriz öncesi ve sonrası için geçerlidir. Bulgularımız, oynaklığın ani sıçramalar konusunda çarpıklık ve basıklığa göre daha hassas olduğunu göstermektedir. İkinci bölümde Türk Lirası'nın (TL) volatilite davranışı. TL'nin varyansını modellemek için çok çeşitli istatistiksel yaklaşımlar uygulanmıştır. Bu amaçla lira kurunun günlük log getirilerini, gün içi ve range bazında getirileri incelenmiştir. Ayrıca, daha fazla içgörü için oynaklı ayrıştırılmıştır. Tahminler daha sonra farklı spesifikasyonlar altında destek vektör regresyon (SVR) algoritması kullanılarak analiz edilmiştir. Bulgularımıza göre, şişman kuyruk dağılımları TL'nin oynaklığını daha iyi modellemektedir. Varyans ayrıştırmasından sonra, kısa vadeli oynaklık, ekonomik belirsizliğin neden olduğu uzun vadeli oynaklığa göre daha az kalıcılık göstermiştir. SVR analizimiz, lineer dışındaki çekirdeklerin daha iyi R-kare (R^2) tahminleri ürettiğini ortaya çıkarmıştır. Ayrıca, tahmin sırasında belirli bir özelliğin ağırlığı büyük ölçüde bağımlı değişken olarak kullanılan vekil değişkene bağlıdır. Son bölüm, 2005'ten 2022'ye Türkiye verilerini kullanarak döviz ve hisse senedi getirileri arasındaki olası bağlantıları analiz etmek için yeni bir yaklaşım kullanmaktadır. Bu amaçla iki aşamalı bir teknik kullanmaktadır. İlk aşama, uyarlanabilir gürültü (CEEMDAN) algoritması ve eksiksiz bir topluluk ampirik mod ayrışımı ile bireysel zaman serisi sinyallerinin ayrı içsel mod fonksiyonlarına (IMF'ler) ayrıştırılmasıyla başlamaktadır. Ardından, inceden kabaya bir algoritma aracılığıyla yüksek ve düşük frekanslı bileşenler oluşturmak için çıkarılan IMF'leri kullanırız. İkinci aşamada, çapraz-kuantilogram (CQ) yönteminin yardımıyla, orijinal getiri serisinin kuantillerindeki bağımlılığı frekans bileşenleriyle birlikte analiz etmektedir. Sonuçlar, aşağıdaki gibidir: (1) ilgili dönem için hisse senedi getirilerinden döviz kuru getirilerine nispeten daha yüksek bir etki uzanır, (2) getiriler kesin olarak bağlantılı olduğundan kuyruk bağımlılığı açıktır, (3) yüksek frekanslı kompozisyon düşük frekanslı bileşenden daha fazlasını verir (1) ve (2) gibi benzer sonuçlar ve (4) bağımlılık yapısı, analiz edilen örneklem boyunca çoğunlukla sabit kalmıştır.

This dissertation consists of three chapters on foreign exchange (FX) rates. We apply empirical methods to study different aspects of currency markets. The first essay entails a detailed exploration of spillovers among futures of major currencies. We checked for spillover effects in higher moments of prices within the time and frequency domain by extending our analysis through Diebold-Yilmaz (DY) and Baruník-Krehlík (BK) methodologies. Empirical results suggest that within the time domain, volatility spillovers are higher than skewness and kurtosis spillovers. However, in short-term time horizons (measured through frequency decomposition), skewness spillover is higher. Overall, the euro (EUR) futures have more effect in relation to high-moment spillovers. This result applies to both periods, i.e., before and after the financial crisis. Our findings indicate that volatility is more sensitive than skewness and kurtosis concerning sudden jumps. In the second essay, we studied the volatility behavior of the Turkish Lira (TRY). We applied a wide range of statistical approaches to model the variance of TRY. For this purpose, we considered daily log returns, intraday, and range-based returns of the lira's exchange rate. Moreover, we decomposed volatility for further insights. Estimates were then analyzed using the support vector regression (SVR) algorithm under different specifications. As per our findings, fat tail distributions were better able to model TRY's volatility. After variance decomposition, short-run volatility showed less persistence than long-run volatility driven by economic uncertainty. Our SVR analysis revealed that kernels other than linear produced better R-square (R^2) estimates. Furthermore, weightage for a given feature during estimation depends highly on the proxy used as a dependent variable. The last essay uses a novel approach to analyze possible connections between FX and stock returns using Turkish financial data from 2005 to 2022. We employ a two-stage technique for this purpose. The first stage begins by decomposing individual time series signals into separate intrinsic mode functions (IMFs) with a complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN) algorithm. Then, we use extracted IMFs to construct high and low-frequency components through a fine-to-coarse algorithm. In the second phase, with the help of the cross-quantilogram (CQ) method, we analyze dependence in quantiles of the original return series along with frequency components obtained in the previous stage. Results provide the following key insights: (1) a relatively higher effect ran from stock returns to exchange rate returns for the pertinent period, (2) tail dependence is apparent, as returns are unequivocally linked, (3) high-frequency composition gives more analogous results as (1) and (2) than the low-frequency component, and (4) the structure of dependence has stayed mostly constant throughout the sample analyzed.