Getiri ve volatilitenin etkileşimi: Amerika ve Türkiye tahvil piyasaları örneği

Abstract

Amerika Birleşik Devletleri’nin gelişmiş ve gelişmekte olan finansal piyasalar üzerindeki etkisi ve özellikle ABD ipotek piyasasında meydana gelen kriz nedeniyle tahvil piyasaları arasındaki ilişkideki değişimlerin analizi finansal ve makroekonomik açıdan önemli hale gelmiştir. Bu çalışmada, Amerika ve Türkiye tahvil piyasaları arasındaki getiri ve koşullu varyans serileri arasındaki korelasyon ve nedensellik ilişkilerinin gelişimi parametrik olmayan Wavelet Granger nedensellik yöntemi kullanılarak incelenmiş ve varyans serisindeki kırılmaların dinamik nedensellik örüntüsündeki değişimlerle ilişkisi araştırılmıştır. Çalışma, volatilite ve varyans kırılmalarının modellenmesi konusunda literatürde yapılan ilk çalışmadır. Çalışmada, 2006 - 2019 döneminde ABD ve Türkiye için günlük veriler kullanılmıştır. Analiz sonucunda tahvil piyasaları arasındaki farklı periyoda sahip dalgalanmalar arasındaki nedensellik ve korelasyon testlerinin zamana bağlı değişimlerini içeren frekans – zaman dağılımları tahminlenmiştir. Çalışma sonucunda getiri ve varyans serilerinde nedensellik ve korelasyon ilişkisinin global kriz ve Amerika Birleşik Devletleri para politikasından uzun vadede etkilendiği bulgulanmıştır. FED politika adımlarının atıldığı ve sonrasında düzelme görülen dönemde ise kırılmalar seyrekleşmiş, uzun dönemli varyans nedenselliği ortadan kalkmıştır.

Analysis of the changes in the relationship between the bond markets due to the impact of the United States on developed and developing financial markets and especially the crisis in the US mortgage market has become important financially and macroeconomically. This study investigates the evolution of comovement and causal relationship between USA and Turkey Treasury bond market return and volatility through nonparametric continuous wavelet transformation based Granger causality method also investigates the relationship between breaks in conditional volatility and changes in patterns of dynamic causality. This study is the first of the literature in terms of modelling variance and break interaction in this causality framework. This study uses daily data for the period 2006 - 2019. Estimation process yield frequency – time distribution of time dependent changes in both correlation and causality relationships between oscillations with different periods. Breaks cluster on global crisis period coincide with long run causality in variance. Breaks then become sparse in the FED policy adjustment period and the after crisis period and volatility causality disappears in the long run. Therefore, this study concludes that shocks and news are likely to contribute causality in the long run. Results indicate that direction and time dependent changes in both correlation and causality vary among oscillations with long and short periods.