Borsa İstanbul Endeksi Üzerine Etkili Faktörlerin Belirlenmesinde Bayesci Model Ortalaması Yaklaşımı

Abstract

Bayesci model ortalaması, model belirsizliğini ortadan kaldıran ve çok sayıda açıklayıcı değişkenin bir alt grubunu belirleyen bir yöntemdir. Hisse senetleri ve diğer varlık fiyatları ekonominin mevcut durumuna ve gidişatına dair bilgi sunan göstergelerdir. Bu değerler izlenerek bir ülkenin gelişmişliği, ekonomik gücü ve temel ekonomik göstergeleri hakkında bilgi edinilebilir. Bu çalışmada Türkiye içi ve Türkiye dışında oluşan 18 adet açıklayıcı değişken Borsa İstanbul Ulusal 100 endeksinin açıklanmasında etkili olan değişkenler, Bayesci Model Ortalaması (BMA) yöntemi ve klasik yaklaşım (EKK) kullanılarak karşılaştırmalı olarak belirlenmiştir. BMA yöntemince yüksek sonsal olasılığa sahip olduğu bulunan değişkenler; bileşik öncü göstergeler endeksi, yurtiçi krediler, Londra Borsası 100 endeksi, tüm hammadde fiyatları endeksi, ABD Doları/ TL kuru paritesi ve Standard & Poor's 500 'dür. Daha az önemli bulunan değişkenler ise toptan eşya fiyat endeksi, altın fiyatları ve altın hariç toplam rezervlerdir. Anahtar Kelimeler: Bayesci Model Ortalaması; Borsa İstanbul (BIST); Model Belirsizliği; Model Seçimi.Bayesian Model Averaging (BMA) method eliminates model uncertainty and determines a sub-group of a large number of explanatory variables. Equity securities and other asset prices are the indicators offering information on the current state of an economy and where it's going. By following these values, information about a country's economic development, economic strength and basic economic indicators can be obtained. In this study the effective variables, among 18 explanatory variables created within Turkey and outside of Turkey, accounting for the Borsa Istanbul (BIST) National 100 index are determined by the comparison of the Bayesian Model Averaging methodology and the classical approach (OLS). The variables found to have high posterior probabilites according to the result of Bayesian Model Averaging method are composite leading indicators index, domestic credit, The London Stock Exchange 100 index, all the materials price index, USD/TL exchange rate parity and Standard & Poor's 500. The variables found to have lower posterior probabilites are the wholesale price index, the price of gold and the total reserves except gold. Key Words: Bayesian Model Averaging; Borsa Istanbul (BIST); Model Uncertanity; Model Selection.