Volatility Spillovers And Dynamic Hedgings: Evidence From Selected Stock Markets, Precious Metalsand Oil Futures

Abstract

This paper investigates the most optimal hedging portfolio for each emerging countries by performing dynamic conditional correlations. Throughout the study, spanning the period from 02/01/2006 to 01/11/2018, we used daily index values of S&P 500 (USA), FTSE-100 (UK), NIKKEI 225 (Japan), Nasdaq(USA), DAX_30 (GERMANY) to represent developed stock markets. Investment instruments in emerging countries are represented by two groups. One of them is exchange rates in terms of U.S. Dollars such as Brazilian Real, Turkish Lira, Malaysian Ringgit, Indian Rupee Another one contains domestic stock market indices such as BOVESPA, BIST_100, FTSE_BURSA, and BSE_SENSEX. Also, we added some precious metals such as gold, silver, platinum, and palladium, as well as some types of oil such as Brent and WTI to the hedging portfolio as a commodity. In this essay, the presence of the long memory property and asymmetry were taken into account. To test for long term memory property, Rescaled Range Statistics (R/S), Geweke and Porter-Hudak (GPH) Model and Gaussian Semi Parametric (GSP) methods were employed.Bu çalışma her gelişmekte olan ülke için dinamik koşullu korelasyonları kullanarak en uygun riskten korunma portfolyolarını araştırır.Bu çalışma boyunca, biz 02/01/2006 tarihinden 01/11/2018 tarihine kadarki dönemi kapsayan, gelişmiş ülkeleri temsil eden S&P 500 (USA), FTSE-100 (UK), NIKKEI 225 (Japan), Nasdaq(USA), DAX_30 (GERMANY) gibi hisse senedi endekslerinin günlük değerlerini kullandık. Gelişmekte olan ülkelerdeki yatırım araçları iki grup tarafından temsil edilir.Bunlardan ilki ABD Doları cinsinden bazı döviz kurlardır.Kullandığımız dövizler ise Real, Lira, Rupi ve Ringgiti, yani Brezilya, Türkiye, Hindistan ve Malezya gibi gelişmekte olan ülkelerin para birimleridir.Diğer grupta ise bu ülkelerin yerel hisse senedi piyasaları, yani BOVESPA(Brezilya), BIST_100(Türkiye), FTSE_BURSA(Malezya) and BSE_SENSEX(Hindistan) bulunmaktadır.Ayrıca, biz emtia olarak, altın,gümüş,pilatinyum ve paladyum gibi değerli metalleri, ve ek olarak Brent ve West Texas Intermediate (WTI) gibi petrol çeşitlerini en optimal portfolyoyu bulmak için kullandık.Bu makalede yukarıda bahsettiğimiz yatırım araçlarının, belirtilen tarih aralığındaki serilerin uzun süreli bellek (long term memory) özelliği ve asimetrisi dikkate alındı. Rescaled Range istatistiği (R/S), Geweke and Porter-Hudak (GPH) Modeli, Gaussian Semi Parametric (GSP) metodları kullanıldı.Bu testlerden elde edilen sonuçlar kullandığımız seçilen yatırım araçlarının kareli getirilerindeki uzun süreli bellek davranışı olduğunu onaylamıştır