Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2015 Cilt: 52 Sayı: 603
11
normal dağılıma sahip oldukları varsayımına kar-
şı çıkmış ve modelde bazı uyarlamalar yaparak 21
farklı sermaye piyasasındaki sürü davranışını araş-
tırmıştır. Ocak 1985-Aralık 2005 dönemindeki dü-
zeltilmiş aylık getirilerle yaptıkları çalışmaların-
da ülke sermaye piyasalarını gelişmiş, gelişen La-
tin Amerika ve gelişen sermaye piyasaları olarak
üç farklı grupta incelemiştir. Araştırmacının dik-
kat ettiği bir diğer nokta da örneklem olarak be-
lirledikleri dönemin çeşitli finansal krizleri (1997
Asya Krizi, 1998 Rusya Krizi), boğa ve ayı piya-
salarını içeriyor olmasıdır. Yapılan analizler so-
nucunda özellikle gelişmekte olan ülkelerde sürü
davranışının daha fazla gözlemlendiği, sürü davra-
nışı ölçütünün bazı makroekonomik verilerde ol-
duğu gibi bir döngüyü takip ettiği ve kriz gibi ani
olayların bu döngülerde dönüş noktasını teşkil et-
tiği bulgulanmıştır. Bunun yanında ülke grupları-
nın içsel sürü davranışlarının yüksek korelasyona
sahip oldukları da rapor edilmiştir.
Amirat ve Bouri (2009) Toronto Borsası’nda
Ocak-2000 ile Aralık 2006 arasında yaptıkları ça-
lışmalarında Hwang ve Salmon’un (2004) yönte-
mini uygulamışlar ve sürü davranışını destekleyen
sonuçlara ulaşmışlardır.
Demirer, Kutan ve Chen (2010) gelişmekte olan
piyasalardan Tayvan sermaye piyasasında sürü
davranışını araştırdıkları çalışmalarında Hwang ve
Salmon’un (2004) yöntemini uygulamışlar ve sürü
davranışını destekleyen sonuçlara ulaşmışlardır.
Hachicha (2010), Hwang ve Salmon’un (2004)
sürü davranışı ölçüm yönteminde yaptığı bazı
uyarlamalarla Toronto Borsa’sında sürü davranı-
şını araştırmıştır. Bu yöntemde hisse senedi geti-
rileri yerine bunların işlem hacimleri kullanılmış-
tır. Araştırmacıya göre sürü davranışı üç temel bi-
leşeni barındırabilmektedir. Bunlardan ilki piyasa
koşulları ne olursa olsun var olan sabit sürü dav-
ranışı, ikincisi kasıtlı sürü davranışı ve sonuncusu
geri-besleme sürü davranışıdır.
Lucey ve Handley (2011), 2001 ve 2011 aralığın-
daki dönemde Avrupa’daki finansal sektör ve ban-
ka hisse senetlerinin gösterdikleri sürü davranışı-
nı ortaya koyabilmek için Hwang ve Salmon’un
(2004) betaların yatay kesit değişkenliğine daya-
lı yöntemini kullanmışlar ve sürü davranışı tespit
etmişlerdir. Ancak yazarlara göre tespit edilen bu
sürü davranışı özellikle de banka hisse senetlerin-
de oldukça düşüktür.
Konuyla ilgili Türkiye’de yapılan çalışmalar ince-
lendiğinde Hwang ve Salmon’un (2004) yöntemiy-
le yapılan çalışmaların diğer yöntemlere göre sayı-
ca az olduğu ileri sürülebilir. Christie ve Huang’ın
(1995) yöntemi doğrultusunda yapılan bazı ça-
lışmalara Altay (2008), Çoban (2009), Doğukan-
lı ve Ergün (2011) ve Kapusuzoğlu (2011) örnek
olarak verilebilirken Altay (2008) ve Kapusuzoğ-
lu (2011) çalışmalarında ayrıca Chang, Cheng ve
Khorana’nın (2000) yöntemini de kullanmışlardır.
Türkiye’de Hwang ve Solmon’un (2004) yönte-
miyle yapılmış olan çalışmaya örnek olarak yine
Altay’ın (2008) çalışması verilebilir. Yazar Bor-
sa İstanbul’da sürü davranışını araştırdığı çalışma-
sında, hisse senedi betalarının yatay kesit değiş-
kenliklerinin incelenmesine dayalı test metodolo-
jisini uygulamış ve 02.01.1997-29.02.2008 döne-
mi için piyasa yönünde sürü davranışının varlığına
ilişkin kanıtlara ulaşmıştır.
4. HWANG VE SALMON’UN (2004)
YÖNTEMİ İLE BORSA İSTANBUL’DA
SÜRÜ DAVRANIŞININ ARAŞTIRILMASI
Borsa İstanbul’da sürü davranışını araştırmaya yö-
nelik olan çalışmanın bu bölümünde daha önce
ayrıntılı olarak açıklanan Hwang ve Salmon’un
(2004) geliştirdikleri yöntem kullanılmıştır.
4.1. Araştırma Yöntemi ve Veri
Çalışmanın bu bölümünde temel olarak Hwang ve
Salmon’un (2004) geliştirdikleri yöntem kullanıl-
mış, buna ek olarak Caparrelli, D’Arcangelis ve
Cassuto’nun (2004) bahsedilen yöntemle ilgili çı-
karımlarından da faydalanılmıştır.
Düzeltilmiş hisse senedi fiyatları Finnet Elektro-
nik Yayıncılık Data İletişim Ltd. Şti. (Finnet Ana-
liz Excel Modülü) aracılığıyla elde edilmiştir ve
araştırma için belirlenen veri periyodu 4/1/2000
ve 30/11/2011 arasındaki dönemdir. Borsada hala
işlem görmekte olan şirketlerinin verilerinin ya-
nında geçici kapalı hisseler ve kottan çıkarılmış
veya devrolmuş hisse senetlerinin işlem gördük-
leri tarihlerdeki verileri de kullanılmıştır. Çalışma-
da hisse senetlerinin sektörel olarak farklı gruplar-
da incelenmesinin yanında günlük, haftalık ve ay-
lık gibi farklı frekanslar kullanılmıştır. Finans lite-
ratüründe daha çok tercih edilmesinden dolayı bu
çalışmada logaritmik getiri hesaplaması kullanıl-
mıştır (Brooks, 2008, s. 8).
H. DOĞUKANLI - B. ERGÜN
12
Diğer taraftan hangi sektörün inceleneceğine o
sektör için t zamanında işlem gören minimum his-
se senedi sayısına göre karar verilmektedir. Bu
sayı Christie ve Huang’ın (1995) ABD’de yaptığı
çalışmasında 25 olarak belirtilmiştir. Ancak 25 sa-
yısı baz alındığında Borsa İstanbul’da incelenecek
sektör sayısı yetersiz kalmış ve işlem gören mini-
mum hisse senedi sayısının 10 olmasına karar ve-
rilmiştir. Seçilen sektörler ve bu sektörlerde işlem
görmüş hisse senedi sayılarının minimum ve mak-
simum değerleri Tablo 1’de görülebilmektedir.
Tablo 1: Seçilen Sektörlerde İşlem Gören Maksimum ve Minimum Hisse Senedi Sayıları
minimum maksimum
Tüm Hisse Senetleri
283
422
Sanayi Hisse Senetleri
260
379
İmalat Sanayi Sektörü
136
182
Gıda Sektörü
16
28
Kimya Sektörü
22
27
Metal Ana Sektörü
14
17
Metal Eşya Sektörü
22
28
Taş ve Toprak Sektörü
26
29
Tekstil Sektörü
20
27
Ticaret Sektörü
11
31
Holding ve Yatırım Sektörü
21
37
Mali Kuruluşlar Sektörü
44
75
Banka Sektörü
12
18
Yatırım Ortaklıkları Sektörü
13
18
Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları Sektörü
12
25
Bu doğrultuda öncelikle hisse senedi ve piyasa ge-
tirilerinin hesaplanmasında logaritmik getiri he-
saplaması kullanılmıştır. Borsa İstanbul’da işlem
gören hisse senetlerinin günlük, haftalık ve aylık
düzeltilmiş kapsanış fiyatları ile aşağıdaki formül
kullanılarak getiri oranları elde edilmiştir:
Burada, hisse senedi getirisini, hisse senedi-
nin t dönemindeki kapanış fiyatını ve
ise t-1
dönemindeki kapanış fiyatını göstermektedir.
Hisse senedi ve piyasa getirilerinin hesaplanma-
sının ardından aşırı getirilerin hesaplanabilmesi
için günlük, haftalık ve aylık risksiz faiz oranla-
rı “Hazine İskontolu İhaleleri Yıllık Bileşik Faiz
Oranları”ndan türetilmiştir. Aşırı getirilerin hesap-
lanmasının ardından Sermaye Varlıklarını Fiyatla-
ma Modeli bağlamında aşağıdaki regresyon yardı-
mıyla hisse senetlerinin beta (β) katsayıları hesap-
lanmıştır:
hisse senedinin belirlenen dönem ara-
lığındaki her bir t zamanındaki aşırı getirisini,
ise aynı şekilde piyasanın belirlenen dö-
nem aralığındaki her bir t zamanındaki aşırı getiri-
sini ifade etmektedir. Çalışmada aylık, haftalık ve
aylık veriler kullanılmasından dolayı β katsayıla-
rının hesaplanması için belirlenen süreler farklılık
göstermiştir. Bu süre aylık veriler için 36 ay olarak
belirlenmiştir. Daha açık bir ifadeyle ilk β katsayı-
sı Ocak 2000 ile Aralık 2002 arasındaki 36 ay kul-
lanılarak hesaplanmıştır. Sonraki β katsayıları ise
birer ay sonraki veriler yardımıyla ve yine 36 ay-
lık veri sabit tutularak hesaplanmıştır. Haftalık ve-
rilerde ise 2000 yılının ilk haftası ile 2002 yılının
son haftasına ait veriler kullanılarak toplamda 152
haftalık veri yardımıyla ilk β hesaplaması yapılmış
ve sonraki β katsayıları ise birer hafta sonraki ve-
riler kullanılarak ve 152 sayısı sabit tutularak he-
saplanmıştır. Son olarak günlük verilerde ise 2000
yılının ilk işlem yapılan günü ile 2002 yılının son
işlem yapılan günü arasındaki 745 veri kullanıla-
BIST’te Sürü Davranışı: Hwang ve Salmon Yöntemi ile Bir Araştırma