Microsoft Word ergun bahadir



Yüklə 185,35 Kb.
Pdf görüntüsü
tarix06.05.2018
ölçüsü185,35 Kb.
#42234


- 690 - 

 

 



 

Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi 

The Journal of International Social Research 

Cilt: 8   Sayı: 40          Volume: 8   Issue: 40 

Ekim 2015                     October  2015 

www.sosyalarastirmalar.com     Issn: 1307-9581

 

 



HİSSE SENEDİ PİYASALARINDA SÜRÜ DAVRANIŞI: BİST’TE BİR ARAŞTIRMA 

HERDING IN STOCK MARKETS: A RESEARCH IN BIST 

Bahadır ERGÜN



 



Hatice DOĞUKANLI

∗∗

 



 

Öz 

Hisse senedi piyasalarında sürü davranışı, yatırımcıların kendi kararlarını göz ardı edip, kendi kararlarıyla çelişse dahi piyasa 

ile uyumlu hareket etmeleri olarak tanımlanabilir. Bu olguyu ölçmeye yönelik geliştirilmiş birçok yöntem bulunmaktadır. Christie ve 

Huang’ın  (1995)  yöntemi  kendinden  sonra  geliştirilen  yöntemlere  dayanak  noktası  olması  bakımından  önem  taşımaktadır.  Bu 

çalışmanın amacı bahsedilen yöntem yardımıyla BİST’te (Borsa İstanbul) sürü davranışının test edilmesidir. Bu bağlamda BİST içindeki 

15  farklı  sektöre  ait 4/1/2000  ve 28/9/2012 arasındaki dönemin  günlük  ve  haftalık  hisse  senedi  fiyatları  kullanılmıştır.  Sonuç olarak 

ilgili literürle benzer şekilde sürü davranışı tespit edilmemiştir. 

Anahtar Kelimeler:

 Hisse Senedi Piyasalarında Sürü Davranışı, Christie ve Huang (1995), BİST’te Sürü Davranışı. 



 

Abstract

 

Herding in stock markets is defined as the investor’s ignoring their own decisions and acting parallel with the stock market 



even if there is a contradiction between them. There are numerous methods to measure this phenomenon. The methodology of Christie 

and Huang (1995) matters since it is and anchor point for the subsequent methods. The aim of this study was to test herding in BIST 

(Borsa İstanbul) through the mentioned methodology. In this context daily and weekly share prices of 15 industries in BIST between 

4/1/2000 and 28/9/2012 were used. In conclusion no herding detected, similar to the related literature. 



Keywords:

 Herding in Stock Markets, Christie and Huang (1995), Herding in BIST. 

 

 

Giriş 



Sürü  davranışı  sosyal  psikolojide,  bireylerin  kendi  kararlarını  göz  ardı  ederek  içinde  bulundukları 

grubun kararına göre hareket etmeleri olarak tanımlanmaktadır. Hisse senedi piyasalarında sürü davranışı 

dendiğinde  de  yatırımcıların  hisse  senedi  alım  satım  kararlarında  kendi  fikirlerini  göz  ardı  etmeleri  ve 

piyasa kararı doğrultusunda alım satım yapmaları kastedilmektedir. 

Hisse  senedi  piyasalarında  gösterildiği  ileri  sürülen  sürü  davranışının  birçok  noktada  piyasaların 

bilgisel  etkinliği  (Fama,  1970)  ile  çelişmesi  bakımından  araştırmacılar  için  ilgi  çekici  bir  konu  olmuştur. 

Yatırımcıların sürü davranışlarının finansal krizlerin yayılmasında etkili olduğu düşüncesi ile de bölgesel ve 

küresel  krizlerin  ardından  konuyla  ilgili  birçok  çalışma  yapılmıştır.  Hisse  senedi  piyasaların  sürü 

davranışını  ölçmeye  yönelik  olarak  geliştirilmiş  yöntemlerden  biri  de  Christie  ve  Huang’ın  (1995) 

yöntemidir. 

Christie ve Huang’ın (1995) yapmış oldukları çalışma kendinden sonra gelen birçok çalışma için bir 

başlangıç noktası niteliği taşımaktadır ve ilgili literatürde kendine yer bulmuş önemli bir çalışmadır. Christie 

ve  Huang  (1995)  sürü  davranışını  getirilerin  yatay  kesit  standart  sapmaları  yardımıyla  araştırmışlardır. 

Piyasanın aşırı stresli olduğu günlerde sürü davranışının ortaya çıkmasının daha olası olduğu varsayımıyla 

kukla değişkenli regresyon modeli tahmin ederek sürü davranışının varlığını ortaya koymaya çalışmışlardır.   

Christie  ve  Huang’a  (1995)  göre  sürü  davranışı  yatırımcıların  piyasa  ile  fikir  birliğinde  olması  ve 

dolayısı ile de bireysel  getirilerin piyasa getirisinden  uzaklaşamaması anlamına gelmektedir. Bu bağlamda 

yazarlar hisse senedi fiyatları ile hisse senetlerinin getirilerinin yatay kesit standart sapmalarını ya da diğer 

bir ifadeyle dağılımlarını hesaplamışlardır. Bu dağılım yardımıyla bireysel getirilerin ne ölçüde ortalamaya 

yaklaştıklarını ölçebilmişlerdir. Buna göre tüm hisse senetlerinin piyasa ile ortak hareket etmesi durumunda 

dağılım sıfıra eşit olacak, farklı hareket edenlerin sayısının artması durumunda ise bu değer artacaktır.  

Çalışmaya  göre  sıradan  olmayan  büyük  fiyat  hareketlerinin  olması  durumunda  sürü  davranışının 

ortaya  çıkma  olasılığı  daha  fazladır.  Bu  varsayımdan  yola  çıkılarak  sürü  davranışının  araştırılmasında 

bahsedilen dönemlerde dağılımların ortalamadan anlamlı bir şekilde düşük olup olmadığını araştırılmıştır. 

Diğer  taraftan  sürü  davranışının  irrasyonel  bir  yaklaşım  olduğu  da  göz  önünde  bulundurulduğunda 

                                                            

 

Yrd. Doç. Dr., Adana Bilim ve Teknoloji Üniversitesi, İşletme Fakültesi. 



∗∗

 

Prof. Dr., Çukurova Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi.



 


- 691 - 

 

Rasyonel  Varlık  Fiyatlama  Modellerine  göre  ise  piyasanın  stresli  olduğu  yani  büyük  fiyat  hareketlerinin 



gözlendiği  günlerde,  hisse  senetlerinin  piyasa  getirisine  karşı  duyarlılıklarının  farklı  olmasından  dolayı 

dağılımın  artması  gerekir.  Bu  çerçevede  sürü  davranışı  ve  rasyonel  varlık  fiyatlama  modelleri  dağılım 

konusunda birbiriyle çelişmektedir.  

Christie ve Huang’a (1995) göre özkaynak getirilerinin dağılımı (S) aşağıdaki gibi ölçülür: 

1

)

(



1

2



=



=

n

r

r

S

n

i

i

  

Burada 



i

r

 

i  hisse  senedinin  gözlenen  getirisini, 



r

n  tane  getirinin  yatay  kesit  ortalamasını 

göstermektedir. Sürü davranışının tespiti için tahmin edilen model ise aşağıda verilmiştir. 

 

t



U

t

L

t

t

D

D

S

ε

β



β

α

+



+

+

=



2

1

 



α

  kukla  değişkenler  tarafından  temsil  edilmeyen  ortalama  dağılımı  gösterirken,  piyasanın  alt  uç 

değerlerinde  bulunması  durumunda  1,  bulunmaması  durumunda  0  değerini  alan  kukla  değişken 

L

t

D

piyasanın  üst  uç  değerlerinde  bulunması  durumunda  1,  bulunmaması  durumunda  0  değerini  alan  kukla 



değişken 

U

t

 ve rassal hata terimi ise ε

t

 ile gösterilmektedir.  



S’nin  sürü  davranışı  ölçümü  için  uygun  bir  yöntem  olmasına  karşın  sapan  değerlere  karşı  duyarlı 

olması  sebebiyle  aynı  işlemler  ortalama  mutlak  sapma  (S*)  ile  de  tekrar  edilmiş  ve  aynı  sonuçlara 

ulaşılmıştır. 

n

r

r

S

n

i

i

=



=

1



*

 

Rasyonel  varlık  fiyatlama  modellerine  göre  anlamlı  ve  pozitif 



1

β

ve 



2

β

katsayılarının  bulunmuş 



olması gerekirken sürü davranışı için ise anlamlı ve negatif katsayıların bulunması gerekmektedir. 

Varlık  getirilerinin,  piyasa  getirisinde  gerçekleşen  değişimlere  göre  artma  azalma  eğilimlerinin 

derecelerini  ortaya  koyulması  sürü  davranışının  ortaya  koyulması  açısından  önemlidir.  Sürü  davranışının 

varlığı  durumunda  dağılımın  düşük  çıkması  beklenir.  Ancak  düşük  dağılım  her  zaman  sürü  davranışı 

olduğu  anlamına  gelmez.  Örneğin  bir  işlem  aralığında  yeni  bilgi  eksikliği,  sürü  davranışının  olmadığı 

durumda dahi düşük dağılıma sebep olabilmektedir.  



Literatür  

Christie  ve  Huang  (1995)  yukarıda  açıklanan  yöntem  ile  NYSE  (New  York  Stock  Exchange)  ve 

Amex’te  (American  Stock  Exchange)  işlem  gören  firmaların  günlük  ve  aylık  verileriyle  sürü  davranışını 

araştırmışlardır. Günlük seriler Temmuz 1962 ile Aralık 1988 arasında yer alırken aylık veriler Aralık 1925 ile 

Aralık  1988  arasında  yer  almıştır.  Ayrıca  portföy  getirisinin  hesaplanmasında  hisse  senetleri  eşit  ağırlıkta 

alınmıştır.  İşlemler  hem  tüm  hisse  senetleri  için  hem  de  12  farklı  sektör  için  tekrarlanmıştır.  Buna  göre 

günlük  verilerde  tüm  hisse  senetleri  için  ortalama  dağılım  %0,59’luk  bir  standart  sapma  ile  2,90  olarak 

bulunmuştur. Sektörler arasında ise en düşük dağılım 1,60 ile kamu hizmetleri sektöründeyken en  yüksek 

dağılım  3,24  ile  petrol  sektöründe  gözlenmiştir.  Adı  geçen  sektörler  aynı  şekilde  en  düşük  ve  yüksek 

standart  sapmalara  da  sahiptirler.  Yazarlara  göre  kamu  sektöründeki  düşük  dağılım  sektörle  ilgili 

düzenlemelerin daha sert olmasından kaynaklanabilmektedir. 

Aylık ve günlük verilerle ilgili en dikkat çekici fark, dağılım ölçütünün aylık verilerde kayda değer 

şekilde  büyük  çıkmasıdır  ki  bu  durum  aylık  veriler  için  bireysel  getirilerin  ortalamadan  uzaklaşmak  için 

daha fazla fırsatlarının olmasından kaynaklanmaktadır.  

Çalışmada piyasanın stresli olduğu günler en yüksek-en düşük %1 ve en yüksek-en düşük %5 getiri 

dilimleri ile tanımlanmıştır. Kukla değişkenli regresyonun hem tüm piyasa hem de belirlenen sektörler için 

tahmin  edilmesinin  ardından  istatistiksel  olarak  anlamlı  ve  pozitif 

1

β



ve 

2

β



 

katsayılarına  ulaşılmıştır. 

Tahmin  edilen  regresyonlarda 

1

β



  katsayıları  birbirlerine  yakın  çıkmış  buna  karşın 

2

β



  katsayıları  çeşitlilik 

göstermiştir. Yazarlara göre bu durum piyasanın büyük düşüşler gösterdiği dönemlerdeki dağılımın büyük 

artışlar gösterdiği dönemlerdeki dağılıma göre daha benzer olduğu anlamına gelmektedir. Aynı işlemlerin 

aylık  verilerle  tekrarlanması  durumunda  da  istatistiksel  olarak  anlamlı  ancak  pozitif  beta  katsayılarına 

ulaşılmıştır. Ayrıca hem %1’lik hem de %5’lik kriterlerde 

2

β



,

 

1



β

’den çok daha büyük bulunmuştur. Buna 




- 692 - 

 

göre  yükselen  piyasalardaki  dağılım  artışının  düşen  piyasalardakine  göre  daha  büyük  olduğu  sonucuna 



ulaşılabilmektedir.  

Gleason, Mathur ve Peterson (2004) ABD’de borsa yatırım fonlarındaki sürü davranışını incelemek 

için  Christie  ve  Huang’ın  (1995)  yöntemini  gün  içi  verilerle  uygulamışlardır.  01.04.1999  ile  09.30.2002 

tarihleri  arasındaki  verilerle  yaptıkları  çalışmalarında  araştırmacılar,  aşırı  fiyat  hareketlerinin  olduğu 

dönemlerde sürü davranışı tespit edememişlerdir. Ayrıca piyasanın aşağı yönlü ya da yukarı yönlü olduğu 

durumlardaki piyasa tepkisinin simetrik olmadığını da ileri sürmüşlerdir. 

Caparrelli, D’Arcangelis ve Cassuto (2004) adı geçen yöntemi 01/09/1988 ve 08/01/2001 arasındaki 

dönem için İtalyan Borsasında kullanmışlar ve sürü davranışı tespitinde bulunmuşlardır. 

Demirer,  Gubo,  Kutan  (2007)  yatay  kesit  değişkenliğe  dayalı  metodolojiyi  kendilerinden 

öncekilerden  farklı  olarak  yatırım  araçlarının  getirilerine  değil  borsalara  uygulamışlardır.  Bu  bağlamda 

Afrika,  Asya,  Batı  Avrupa,  Orta  ve  Doğu  Avrupa,  Latin  Amerika  ve  Orta  Doğu’da  bulunan  borsaların, 

piyasa  endeksi  yerine  aldıkları  S&P  500  Endeksi,  MSCI  Dünya  Endeksi  ve  petrol  fiyatlarındaki  aşırı 

hareketlere nasıl tepki verdiklerini araştırmışlardır. Ülke borsalarının Mart 1998 ve Nisan 2004 dönemindeki 

günlük  getirileriyle  yaptıkları  araştırmanın  sonucunda  Asya  ve  Orta  Doğu  borsaları  dışında  sürü 

davranışına  rastlayamamışlar  ve  bu  borsaların  MSCI Dünya  Endeksindeki  hareketlere  göre  sürü  davranışı 

gösterdiklerini belirtmişlerdir. 

Ha  (2007)  yapmış  olduğu  çalışmasında  Christie  ve  Huang’ın  (1995)  yöntemini  bazı  uyarlamalarla 

kullanarak  Ocak  2003  ile  Ağustos  2006  arasındaki  dönemde  Vietnam  sermaye  piyasasındaki  sürü 

davranışını araştırmış ve adı geçen borsada sürü davranışının olduğunu ileri sürmüştür.  

Caporale,  Economou  ve  Philippas  (2008)  Atina  Borsası’nın  aşırı  fiyat  hareketleri  durumunda  sürü 

davranışı  gösterip  göstermediğini  Christie  ve  Huang’ın  (1995)  yöntemi  ile  ortaya  koymayı  amaçlamıştır. 

1998  ve  2007  aralığındaki  günlük,  haftalık  ve  aylık  verilerle  yaptıkları  araştırmalarında  sürü  davranışı 

eğiliminin doğasına uygun olarak özellikle günlük verilerde daha güçlü olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Alt 

dönemlere  bakıldığında  ise  1999’daki  borsa  krizinde  sürü  davranışının  arttığı,  2002’den  itibaren  de 

piyasadaki  düzenlemelerle  paralel  olarak  yatırımcıların  önceki  dönemlere  göre  daha  rasyonel  oldukları 

sonucuna ulaşılmıştır. 

Amirat  ve  Bouri  (2009)  Toronto  Borsası’nda  Ocak-2000  ile  Aralık  2006  arasındaki  aylık  verilerle 

yaptıkları çalışmalarında sürü davranışı tespit edememişlerdir. 

Çoban  (2009)  03.01.1997  ile  17.10.2008  aralığında  BİST’teki  257  hisse  senedinin  günlük  verileriyle 

yapmış olduğu çalışmasında Christie ve Huang’ın (1995) yöntemini kullanmıştır. Yatay kesit değişkenlik ile 

dağılım  arasındaki  ilişkinin  doğrusal  varsayıldığı  bu  yönteme  göre  BİST’te  sürü  davranışına 

rastlanılamamıştır. 

Ohlson  (2010)  İsveç  Stockholm  Borsasında  yatay  kesit  değişkenliğe  dayalı  sürü  davranışı  ölçüm 

yöntemleri  yardımıyla  1998-2009  aralığındaki  günlük  verilere  uygulamış  ve  sürü  davranışı  tespit  etmiştir. 

Daha  spesifik  olarak  incelendiğinde  90’ların  sonunda  sürü  davranışının  olmadığını,  2005  ve  2007 

dönemlerindeki boğa piyasası dönemlerinde ise sürü davranışının arttığını belirtmiştir.  

Demirer,  Kutan  ve  Chen  (2010)  gelişmekte  olan  piyasalardan  Tayvan  sermaye  piyasasında  sürü 

davranışını  araştırdıkları  çalışmalarında  Christie  ve  Huang’ın  (1995)  yöntemine  göre  sürü  davranışı  tespit 

edememişlerdir. 

Kapusuzoğlu  (2011)  Christie  ve  Huang’ın  (1995)  metodunu  BİST  Ulusal  100  Endeksinde  sürü 

davranışının  varlığını  araştırmak  için  kullanmıştır.  04.01.2000  ile  04.01.2010  aralığındaki  günlük  verilerle 

yapmış olduğu çalışmasında metodun varsayımları altında sürü davranışı olmadığı sonucuna ulaşmışlardır. 

Doğukanlı  ve  Ergün  (2011)  ise  BİST’te  sürü  davranışının  varlığına  ilişkin  yapılan  çalışmalarında 

2000-2010  aralığındaki  10  yıllık  süre  için  hisse  senetlerinin  ve  BİST  Tüm  Endeksi’nin  aylık  getiri  oranları 

kullanılmıştır. Piyasanın alt ve üst %1’lik ve %5’lik getiri dilimlerine göre yapılan analizlerin her ikisinde de 

piyasanın düşük olduğu dönemler için hesaplanan beta katsayısı istatistiksel olarak anlamsız çıkmış, yüksek 

olduğu  günler  için  hesaplanan  beta  katsayısı  ise  anlamlı  bulunmasına  karşın  pozitif  hesaplanmıştır.  Bu 

bağlamda belirtilen yönteme ve döneme göre sürü davranışı tespit edilememiştir. 

İlgili  literatür  incelendiğinde  genel  olarak  araştırmacıların  Christie  ve  Huang’ın  (1995)  yöntemi 

yardımıyla sürü davranışı olmadığı sonucuna ulaştıkları görülmektedir. Diğer taraftan yukarıda bahsedilen 

çalışmaların  bir  kısmının  hisse  senedi  getirilerinin  yatay  kesit  standart  sapması  ile  piyasa  getirisi  arasında 

doğrusal  bir  ilişki  olduğunu  varsayan  Christie  ve  Huang’ın  (1995)  yönteminin  yanında  adı  geçen  ilişkinin 

doğrusal  olamayabileceğini  belirten  yöntemler  yardımıyla  sürü  davranışı  tespit  ettikleri  de 

unutulmamalıdır. Bu yöntemler diğer çalışmalarda incelenebilir. 



Veri 

BİST’te  sürü  davranışının  araştırılması  için  düzeltilmiş  hisse  senedi  fiyatları  Finnet  Elektronik 

Yayıncılık  Data  İletişim  Ltd.  Şti.  (Finnet  Analiz  Excel  Modülü)  aracılığıyla  elde  edilmiştir.  Araştırma  için 



- 693 - 

 

belirlenen  veri  periyodu  4/1/2000  ve  28/9/2012  arasındaki  dönemdir.  Bu  dönem  içinde  hala  işlem 



görmekte  olan  şirketlerinin  verilerinin  yanında  geçici  kapalı  hisseler  ve  kottan  çıkarılmış  veya  devrolmuş 

hisse  senetlerinin  işlem  gördükleri  tarihlerdeki  verileri  de  kullanılmıştır.  Çalışmada  hisse  senetlerinin 

sektörel olarak farklı gruplarda incelenmesinin yanında günlük ve haftalık frekanslar da kullanılmıştır.  

 

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 


Diğer taraftan hangi sektörün inceleneceğine o sektör için t zamanında işlem gören minimum hisse 

senedi sayısına göre karar verilmiştir. Bu sayı Christie ve Huang’ın (1995) ABD’de yaptığı çalışmasında 25 

olarak  belirtilmiştir.  Ancak  25  sayısı  temel  alındığında  BİST’te  incelenecek  sektör  sayısı  yetersiz  kalmış  ve 

işlem  gören  minimum  hisse  senedi  sayısının  10  olmasına  karar  verilmiştir.  Seçilen  sektörler  ve  bu 

sektörlerde  işlem  görmüş  hisse  senedi  sayılarının  minimum  ve  maksimum  değerleri  Tablo  1’de 

görülebilmektedir. 

Bu  doğrultuda  Tüm  Hisse  Senetleri,  Sanayi  Hisse  Senetleri,  İmalat  Sanayi  Sektörü,  Gıda  Sanayi 

Sektörü,  Kimya  Sektörü,  Metal  Ana  Sektörü,  Metal  Eşya  Sektörü,  Taş  ve  Toprak  Sektörü,  Tekstil  Sektörü, 

Ticaret Sektörü, Holding ve Yatırım Sektörü, Mali  Kuruluşlar Sektörü, Banka Sektörü,  Yatırım  Ortaklıkları 

Sektörü, Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları Sektörü olmak üzere 15 sektörde farklı frekanslara sahip verilerle 

Christie  ve  Huang’ın  yöntemiyle  sürü  davranışı  araştırılmıştır.  Yukarıda  bahsedilen  sektörlerin  birbirini 

kapsayabildikleri ya da kesişebildikleri unutulmamalıdır. 



Araştırma Yöntemi 

Christie  ve  Huang’ın  (1995)  geliştirdikleri  yönteme  göre  öncelikle  hisse  senetleri  ve  bu  hisse 

senetlerinin dahil oldukları pazarın getirileri hesaplanır. Finans literatüründe daha çok tercih edilmesinden 

dolayı bu çalışmada logaritmik getiri hesaplaması kullanılmıştır (Brooks, 2008, s. 8). Buna göre BİST’te işlem 

gören  hisse  senetlerinin  günlük  ve  haftalık  düzeltilmiş  kapsanış  fiyatları  ile  aşağıdaki  formül  kullanılarak 

getiri oranları elde edilmiştir: 











=

−1

,



ln

t

t

t

i

p

p

r

 

Burada, 



t

i

r

,

 hisse senedi getirisini,  



t

p

 hisse senedinin t dönemindeki kapanış fiyatını ve 

1



t



p

 ise t-1 

dönemindeki kapanış fiyatını göstermektedir. 

 Getiri hesaplamasından sonra aşağıdaki formül kullanılarak, hisse senetlerinin getiri dağılımları (S) 

hesaplanmıştır. 

1

)



(

1

2



=



=

n



r

r

S

n

i

i

 

Burada, 



i

r

, hisse senedi getirisi; 



r

, ilgili sektördeki hisse senetlerinin eşit ağırlıklı ortalaması ve 



n

ise hisse senedi sayısıdır. 

Ardından piyasa endeksinin stresli (en yüksek-en düşük %1 ve %5 getiri dilimleri) olduğu günlere 

kukla değişkenler atanarak aşağıdaki regresyon tahmin edilmiştir.  



t

U

t

L

t

t

D

D

S

+



+

+

=



2

1

β



β

α

 



Burada, 

L

t

D

,  piyasa  getirisinin  alt  uç  değerlerinde  bulunması  durumunda  1,  bulunmaması 

durumunda  0  değerini  alan  kukla  değişken; 

U

t

,  piyasa  getirisinin  üst  uç  değerlerinde  bulunması 

durumunda 1, bulunmaması durumunda 0 değerini alan kukla değişken ve 



t

 ise rassal hata terimini ifade 



etmektedir. 


- 694 - 

 

Teoriye  göre  sürü  davranışının  doğrulanabilmesi  için, 



1

β

 



ve 

2

β



  katsayılarının  istatistiksel  olarak 

anlamlı  ve  negatif  değerler  olmaları  gerekmektedir.  Bir  sonraki  bölümde  araştırmaya  yönelik  bulgular 

üzerinde durulacaktır. 

Bulgular 

 

Bir  önceki  bölümde  açıklandığı  üzere  BİST’te  işlem  gören  hisse  senetleri  sektörel  olarak 

gruplandırılmış  ve  bunlara  ait  günlük  ve  haftalık  düzeltilmiş  kapanış  fiyatları  kullanılarak  Christie  ve 

Huang’ın (1995) yöntemi yardımıyla sürü davranışının varlığı sınanmıştır.  



 

Tablo 2: Getiri Dağılımlarına ait Özet İstatistikler 

 

Günlük Veri 



Haftalık Veri 

 

Getiri Dağılımlarının 



Ortalaması 

Getiri Dağılımlarının 

Standart Sapması 

Getiri Dağılımlarının 

Ortalaması 

Getiri Dağılımlarının 

Standart Sapması 

Tüm Hisse Senetleri 

0.0289 

0.0078 


0.064 

0.0177 


Sanayi Hisse Senetleri 

0.0291 


0.0076 

0.0644 


0.0177 

İmalat Sanayi Sektörü 

0.028 

0.008 


0.0616 

0.0184 


Gıda Sektörü 

0.028 


0.0118 

0.0629 


0.029 

Kimya Sektörü 

0.0252 

0.0098 


0.0534 

0.0232 


Metal Ana Sektörü 

0.0244 


0.0126 

0.0525 


0.0281 

Metal Eşya Sektörü 

0.0264 

0.0125 


0.0586 

0.0277 


Taş ve Toprak Sektörü 

0.0236 


0.0109 

0.0511 


0.0268 

Tekstil Sektörü 

0.0296 

0.0117 


0.064 

0.0281 


Ticaret Sektörü 

0.0269 


0.0115 

0.059 


0.0262 

Holding ve Yatırım Sektörü 

0.0275 

0.0089 


0.0596 

0.0207 


Mali Kuruluşlar Sektörü 

0.0274 


0.0089 

0.0595 


0.0206 

Banka Sektörü 

0.0231 

0.0114 


0.0502 

0.0258 


Yatırım Ortaklıkları Sektörü 

0.0261 


0.0143 

0.056 


0.0358 

Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları 

Sektörü 

0.0274 


0.0133 

0.0584 


0.0295 

Sektörlerine göre ayrılmış hisse senedi gruplarının getiri dağılımı ölçütlerine ait ortalama ve standart 

sapma değerleri Tablo 2’de görülmektedir. Buna göre gerek ortalama gerek de standart sapma bakımından 

aynı sıklıktaki bulguların sektörler arasında çok da farklılık göstermediği söylenebilir. Bununla birlikte tüm 

hisse  senetleri  için  günlük  verilerdeki  getiri  dağılımı  ortalaması  0.0289,  standart  sapması  ise  0.0078’dır.  Bu 

değerler  haftalık  verilerde  0.0640  ve  0.0177  olarak  bulunmuştur.  Sektörel  olarak  incelendiğinde  ise  Banka 

Sektörü  günlük  ve  haftalık  sıklıkların  hepsinde  minimum  getiri  dağılımı  ortalamasına  sahip  sektördür. 

Maksimum  getiri  dağılımı  ortalamasını  ise  günlük  verilerde  Tekstil  Sektörü,  haftalık  verilerde  de  Sanayi 

Hisse Senetleri almıştır.  Günlük ve haftalık sıklıkların hepsinde minimum getiri dağılımı standart sapması 

değerine  sahip  sektör  Sanayi  olurken,  Yatırım  Ortaklıkları  Sektörü  ise  maksimum  getiri  dağılımı  standart 

sapmasına sahip olmuştur.  

İncelenen  dönem  aralığı  uzadıkça  getiri  dağılımlarının  standart  sapmalarının  büyümesi  durumu 

Christie ve Huang’ın (1995) bulgularıyla uyumludur.  Araştırmacılar bu durumun süre uzadıkça getirilerin 

ortalamadan sapma fırsatının daha fazla olmasından kaynaklanabileceğini ileri sürmüşlerdir. 

Açıklandığı üzere regresyonlar tahmin edilmiş ve bu bölümün geri kalan kısımlarında bulgulara yer 

verilmiştir.  Diğer  taraftan  modellerde  karşılaşılan  otokorelasyon  ve  değişen  varyans  problemlerinin 

düzeltilmesinde  Newey-West  (1987)  prosedürü  uygulanarak  geçerli  standart  hatalara  ulaşılması 

amaçlanmıştır.  Christie  ve  Huang’a  (1995)  göre  sürü  davranışının  doğrulanabilmesi  için  tahmin  edilen 

regresyonların  katsayılarının  (

2

1



,

β

β



)  istatistiksel  olarak  anlamlı  ve  negatif  çıkması  gerekmektedir. 

Katsayıların negatif ve anlamlı çıkması, piyasanın stresli dönemlerinde yatırımcıların benzer hareket ettikleri 

anlamına gelecektir. 

 

 



- 695 - 

 

Tablo 3: Sektörlerde Yer Alan Hisse Senetlerinin Getiri Dağılımları ve Sektörün %1’lik Uç Değerlerini Temsil Eden Kukla Değişkenler 



Arasındaki Regresyonun Sonuçları (Günlük Veriler) 

 

α 



β

1

 



β

2

 



Düzeltilmiş R

2

 



F-istatistiği 

Tüm Hisse Senetleri 

0.028547 

0.017705 

0.016314 

0.0984 


175.1322* 

(93.4467)* 

(9.641705)* 

(9.979568)* 

Sanayi Hisse Senetleri 

0.028725 

0.016921 

0.017776 

 0.106730 

 191.6335* 

(97.96253)* 

(8.8953)* 

(7.096378)* 

İmalat Sanayi Sektörü 

0.027664 

0.015756 

0.016594 

 0.084932 

 149.0869* 

(94.52436)* 

(8.787849)* 

(9.627163)* 

Gıda Sektörü 

0.027553 

0.01758 

0.022953 

 0.061360 

 105.3006* 

(136.1629)* 

(10.25171)* 

(6.723769)* 

Kimya Sektörü 

0.024893 

0.014016 

0.01346 

 0.039991 

 67.46311* 

(75.61882)* 

(7.447722)* 

(5.903618)* 

Metal Ana Sektörü 

0.024036 

0.014048 

0.024327 

 0.049858 

 84.72302* 

(58.20788)* 

(6.907117)* 

(10.37633)* 

Metal Eşya Sektörü 

0.025932 

0.017151 

0.029567 

 0.075205 

 130.7481* 

(73.71021)* 

(8.49785)* 

(2.692285)* 

Taş ve Toprak Sektörü 

0.023204 

0.015487 

0.026444 

 0.079756  

 139.2784* 

(73.52272)* 

(10.62089)* 

(2.863931)* 

Tekstil Sektörü 

0.029291 

0.018252 

0.015845 

 0.043757 

 74.00849* 

(71.21002)* 

(6.792632)* 

(8.620907)* 

Ticaret Sektör 

0.026478 

0.020354 

0.022218 

 0.069663 

 120.4704* 

(72.52035)* 

(7.396504)* 

(6.226281)* 

Holding ve Yatırım Sektörü 

0.027106 

0.018066 

0.024179 

 0.059054 

 101.1332* 

(74.72435)* 

(9.584572)* 

(3.197926)* 

Mali Kuruluşlar Sektörü 

0.027086 

0.019056 

0.015783 

0.081126 

141.8635* 

(83.8762)* 

(11.27993)* 

(13.42324)* 

Banka Sektörü 

0.02258 

0.021877 

0.022599 

 0.078376 

 136.6832* 

(59.44564)* 

(8.567089)* 

(12.32429)* 

Yatırım Ortaklıkları Sektörü 

0.025600 

0.019433 

0.033292 

 0.072452 

 125.6272* 

(51.45002)* 

(6.262572)* 

(10.70425)* 

Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları 

Sektörü 

0.02701 


0.013522 

0.026921 

0.051452 

87.54416* 

(67.46947)* 

(6.181471)* 

(3.261405)* 

t-istatistiği değerleri parantez içinde belirtilmiştir. 

*:%1 düzeyinde anlamlı 

 

 



Tablo 3 incelendiğinde günlük verilere  göre adı geçen sektörlerde  yer alan  hisse senetlerinin getiri 

dağılımları ve sektörün %1’lik maksimum ve minimum değerlerini temsil eden kukla değişkenler arasındaki 

regresyonun  sonuçları  görülebilir.  Buna  göre  parametreler  istatistiksel  olarak  anlamlı  bulunmuşlardır. 

Ancak  katsayıların  teorinin  belirttiğinin  aksine  pozitif  değerler  almış  olması,  belirtilen  yönteme  göre  sürü 

davranışının  olmadığı,  aksine  rasyonel  varlık  fiyatlama  hipotezinin  geçerli  olduğu  anlamına 

gelebilmektedir. 



 

 



- 696 - 

 

Tablo 4Sektörlerde Yer Alan Hisse Senetlerinin Getiri Dağılımları ve Sektörün %5’lik Uç Değerlerini Temsil Eden Kukla Değişkenler 



Arasındaki Regresyonun Sonuçları (Günlük Veriler) 

 

α 



β

1

 



β

2

 



Düzeltilmiş R

2

 



F-istatistiği 

Tüm Hisse Senetleri 

0.027801 

0.011202 

0.010731 

0.177928 

346.3266* 

(104.2626) 

(12.35237)* 

(9.812414)* 

Sanayi Hisse Senetleri 

0.028032 

0.010799 

0.010182 

 0.171268 

 330.7302* 

(108.201)* 

(11.97907)* 

(9.311414)* 

İmalat Sanayi Sektörü 

0.026954 

0.01066 


0.010177 

 0.154757 

 293.1239* 

(103.2458)* 

(12.23104)* 

(9.061933)* 

Gıda Sektörü 

0.026814 

0.010254 

0.012842 

 0.088006 

 154.9626* 

(130.2432)* 

(10.8901)* 

(11.26777)* 

Kimya Sektörü 

0.024228 

0.009377 

0.009566 

 0.083358 

 146.0928* 

(77.17733)* 

(9.647614)* 

(9.455429)* 

Metal Ana Sektörü 

0.022922 

0.011265 

0.018776 

 0.137328 

 254.9869* 

(62.3831)* 

(7.75784)* 

(12.39432)* 

Metal Eşya Sektörü 

0.025191 

0.010106 

0.014268 

 0.088414 

 155.7469* 

(77.32622)* 

(8.7901)* 

(5.777192)* 

Taş ve Toprak Sektörü 

0.022532 

0.009619 

0.012378 

 0.093657 

 165.8710* 

(74.64079)* 

(10.54778)* 

(5.921129)* 

Tekstil Sektörü 

0.02839 

0.0118 


0.013127 

 0.103402 

 185.0044* 

(73.84313)* 

(10.0565)* 

(11.78662)* 

Ticaret Sektör 

0.025694 

0.010446 

0.014009 

 0.102998 

 184.2024* 

(73.44738)* 

(8.414825)* 

(10.75164)* 

Holding ve Yatırım Sektörü 

0.026230 

0.000221 

118.6125 

0.104568 

187.3210* 

(80.78131)* 

(9.430759)* 

(5.142233)* 

Mali Kuruluşlar Sektörü 

0.026349 

0.010923 

0.011021 

 0.138066 

 256.5698* 

(90.58092)* 

(11.91644)* 

(11.33478)* 

Banka Sektörü 

0.02163 

0.013622 

0.014522 

 0.137674 

 255.7288* 

(60.65351)* 

(11.20572)* 

(14.6775)* 

Yatırım Ortaklıkları Sektörü 

0.024345 

0.012582 

0.023262 

 0.154299 

 292.0997* 

(55.4113)* 

(7.900834)* 

(13.52913)* 

Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları 

Sektörü 

0.026183 

0.009861 

0.014879 

0.081917 

143.3596* 

(69.99806)* 

(6.925519)* 

(7.313069)* 

t-istatistiği değerleri parantez içinde belirtilmiştir. 

*:%1 düzeyinde anlamlı 

 

 



Tablo 4’teki sonuçlar da Tablo 3’teki sonuçları doğrulamaktadır. Diğer bir deyişle sıradan olmayan 

büyük fiyat hareketlerinin ilk ve son %5’lik getiri dilimlerinde bulunulmasına göre tanımlanan bu analizde 

yine  istatistiksel  olarak  anlamlı  ve  pozitif  katsayılara  ulaşılmıştır.  Bu  doğrultuda  sürü  davranışının  tespit 

edilemediği  ve  piyasanın  rasyonel  varlık  fiyatlama  hipotezine  uygun  şekilde  hareket  ettikleri  ileri 

sürülebilir. 

 

 




- 697 - 

 

Tablo 5: Sektörlerde Yer Alan Hisse Senetlerinin Getiri Dağılımları ve Sektörün %1’lik Uç Değerlerini Temsil Eden Kukla Değişkenler 



Arasındaki Regresyonun Sonuçları (Haftalık Veriler) 

 

α 



β

1

 



β

2

 



Düzeltilmiş R

2

 



F-istatistiği 

Tüm Hisse Senetleri 

0.062857 

0.047268 

0.050429 

0.167055 

66.88391* 

(56.49132)*  

(7.235663)*  

(7.198173)*  

Sanayi Hisse Senetleri 

0.063323 

0.046165 

0.049802 

0.160418 

63.76614* 

(58.03499)*  

(7.688428)*  

(6.79344)*  

İmalat Sanayi Sektörü 

0.060648 

0.044787 

0.0427 

 0.123591 



 47.32513* 

(54.30921)* 

(8.688392)* 

(6.818393)* 

Gıda Sektörü 

0.061479 

0.049774 

0.073422 

 0.099027 

 37.10577* 

(36.21814)* 

(3.760992)* 

(6.29721)* 

Kimya Sektörü 

0.052493 

0.04194 


0.037089 

 0.062804 

 23.01352* 

(38.44927)* 

(4.336408)* 

(3.763562)* 

Metal Ana Sektörü 

0.051455 

0.032669 

0.063789 

 0.066953 

 24.57247* 

(31.63749)* 

(5.210929)* 

(4.782344)* 

Metal Eşya Sektörü 

0.057325 

0.059139 

0.053302 

 0.090233 

 33.58137* 

(39.70658)* 

(5.335264)* 

(4.011268)* 

Taş ve Toprak Sektörü 

0.049799 

0.035943 

0.080125  

 0.112121 

 42.48274* 

(38.87448)* 

(6.443954)* 

(1.630981) 

Tekstil Sektörü 

0.062825 

0.057132 

0.049525 

 0.078901 

 29.13937* 

(37.09008)* 

(5.114574)* 

(8.315015)* 

Ticaret Sektör 

0.057604 

0.055074 

0.069589 

 0.122945 

 47.04899* 

(37.09008)* 

(5.114574)* 

(8.315015)* 

Holding ve Yatırım Sektörü 

0.058927 

0.047339 

0.057633 

0.097304 

36.40980* 

(42.06222)* 

(3.898223)* 

(4.792318)* 

Mali Kuruluşlar Sektörü 

0.058410 

0.051379 

0.051336 

 0.134589 

 52.08843* 

(76.88187)* 

(7.496827)* 

(7.012166)* 

Banka Sektörü 

0.048635 

0.065378 

0.075068 

 0.162417 

 64.70012* 

(34.34319)* 

4(.264089)* 

(4.09739)*8 

Yatırım Ortaklıkları Sektörü 

0.05410 


0.03416 

0.13752 


 0.163308 

 65.11774* 

(25.71673)* 

(3.502518)* 

(6.8351)* 

Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları 

Sektörü 

0.05703 


0.052895 

0.064915 

 0.085659 

 31.77530* 

(36.58514)* 

(4.448749)* 

(4.019172)* 

t-istatistiği değerleri parantez içinde belirtilmiştir. 

*:%1 düzeyinde anlamlı. 

 

 



Haftalık verilere göre belirtilen sektörlerde yer alan hisse senetlerinin getiri dağılımları ve sektörün 

%1’lik  ilk  ve  son  getiri  diliminde  olduğu  değerleri  temsil  eden  kukla  değişkenler  arasındaki  regresyonun 

sonuçlarını  gösteren  Tablo  5’e  göre  parametreler  Taş  ve  Toprak  Sektörü  (

2

β



)  dışında  istatistiksel  olarak 

anlamlıdır. Diğer taraftan aynı günlük verilerdeki gibi haftalık verilerle yapılan analizde de katsayılar pozitif 

bulunmuştur  ve  bu  da  sürü  davranışının  değil  rasyonel  varlık  fiyatlama  hipotezinin  geçerliliğinin  tespit 

edilmesi anlamına gelebilmektedir. 

 

 



- 698 - 

 

Tablo 6: Sektörlerde Yer Alan Hisse Senetlerinin Getiri Dağılımları ve Sektörün %5’lik Uç Değerlerini Temsil Eden Kukla Değişkenler 



Arasındaki Regresyonun Sonuçları (Haftalık Veriler) 

 

α 



β

1

 



β

2

 



Düzeltilmiş R

2

 



F-istatistiği 

Tüm Hisse Senetleri 

0.061438 

0.024591 

0.025107 

0.178222 

72.24278* 

(61.59372)* 

(6.185327)* 

(5.31831)* 

Sanayi Hisse Senetleri 

0.061867 

0.023792 

0.026284 

0.180573 

73.39012* 

(63.33524)* 

(6.177472)* 

(5.854872)* 

İmalat Sanayi Sektörü 

0.059279 

0.024143 

0.022327 

 0.143503 

 56.03884* 

(57.08074)* 

(6.289303)* 

(4.973293)* 

Gıda Sektörü 

0.058865 

0.029661 

0.049211 

 0.177017 

 71.65751* 

(39.34814)* 

(4.736388)* 

(5.40093)* 

Kimya Sektörü 

0.050905 

0.023777 

0.025189 

 0.099515 

 37.30329* 

(39.4190)* 

(4.99315)* 

(5.654699)* 

Metal Ana Sektörü 

0.048983 

0.022144 

0.047928 

 0.159501 

 63.33938* 

(32.43883)* 

(4.176296)* 

(5.628036)* 

Metal Eşya Sektörü 

0.054712 

0.028575 

0.048311 

 0.185952 

 76.03907* 

(45.41732)* 

(5.257948)* 

(4.398141)* 

Taş ve Toprak Sektörü 

0.04789 


0.024539 

0.038507 

 0.130164 

 50.15757* 

(39.51997)* 

(5.621314)* 

(2.870575)* 

Tekstil Sektörü 

0.061571 

0.023068 

0.02558 

 0.066029 

 24.22382* 

(37.01268)* 

(3.526624)* 

(5.100555)* 

Ticaret Sektör 

0.055629 

0.000998 

55.72224 

 0.145009 

 56.71436* 

(37.01268)* 

(3.526624)* 

(5.100555)* 

Holding ve Yatırım Sektörü 

0.056734 

0.027908 

0.03868 

0.16732 


67.00952* 

(43.42589)* 

(4.837629)* 

(7.923687)* 

Mali Kuruluşlar Sektörü 

0.026658 

0.030683 

0.056665 

 0.173635 

 70.02431* 

(73.17482)* 

(8.02911)* 

(9.111899)* 

Banka Sektörü 

0.046672 

0.027351 

0.042746 

 0.174916 

70.64145* 

(33.92893)* 

(4.106882)* 

(5.832497)* 

Yatırım Ortaklıkları Sektörü 

0.05146 


0.02740 

0.06195 


 0.162515 

 64.74563* 

(27.23746)* 

(3.999405)* 

(5.253481)* 

Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları 

Sektörü 

0.054879 

0.024865 

0.043867 

 0.130832 

 50.44771* 

(39.53472)* 

(4.816121)* 

(5.153877)* 

t-istatistiği değerleri parantez içinde belirtilmiştir. 

*:%1 düzeyinde anlamlı. 

Haftalık  verilerle  %5’lik  alt  ve  üst  dilimlere  göre  araştırma  yapıldığında  da  sonucun  değişmediği 

Tablo  6’da  görülebilmektedir.  Tahmin  edilen 

1

β



ve 

2

β



  katsayıları  önceki  bulgularda  olduğu  gibi  anlamlı 

ancak  pozitiftir.  Bu  bağlamda  haftalık  hisse  senedi  verileri  ile  yapılan  ve  sıradan  olmayan  büyük  fiyat 

hareketlerinin ilk ve son %5’lik getiri dilimlerinde bulunulmasına göre tanımlanan bu analizde de rasyonel 

varlık fiyatlama hipotezini doğrulayan, sürü davranışının olmadığını gösteren sonuçlara ulaşılmıştır. 



Sonuç   

 

Tüm  sonuçlar  incelendiğinde 

1

β

  katsayılarının 



2

β

  katsayılarına  oranla  birbirine  yakın  değerler 



olduğu  ve  çok  da  farklılaşmadıkları  görülebilir.  Bu,  piyasanın  büyük  düşüşler  gösterdiği  dönemlerdeki 

getiri  dağılımının  büyük  artışlar  gösterdiği  dönemlerdeki  dağılıma  göre  daha  benzer  olduğu  anlamına 

gelmektedir şeklinde yorumlanabilir ve bu durum Christie ve Huang’ın (1995) çalışmasında da benzerdir. 

Özetlemek  gerekirse  BİST’te  sürü  davranışının  varlığı,  Christie  ve  Huang  (1995)  Yöntemi  ile; 

4/1/2000  ve  28/9/2012  döneminde;  Tüm  Hisse  Senetleri,  Sanayi  Hisse  Senetleri,  İmalat  Sanayi  Sektörü, 

Gıda Sanayi Sektörü, Kimya Sektörü, Metal Ana Sektörü, Metal Eşya Sektörü, Taş ve Toprak Sektörü, Tekstil 

Sektörü,  Ticaret  Sektörü,  Holding  ve  Yatırım  Sektörü,  Mali  Kuruluşlar  Sektörü,  Banka  Sektörü,  Yatırım 

Ortaklıkları  Sektörü  ve  Gayrimenkul  Yatırım  Ortaklıkları  Sektöründe;  günlük  ve  haftalık  getirilerle 

araştırılmıştır.  Yapılan  analiz  sonucunda  BİST’te  ve  sektörlerinde  sürü  davranışının  varlığını  destekleyen 

sonuçlara ulaşılamamıştır. 




- 699 - 

 

Diğer  taraftan  çalışmada  günlük  ve  aylık  getirilerde  dağılımın  büyük  fiyat  hareketlerinin  olduğu 



dönemlerde  arttığının  bulunması  rasyonel  varlık  fiyatlama  modellerini  doğrular  yöndedir.  Buna  ek  olarak 

dağılımın  tüm  piyasa  bazında  değil  de  endüstri  bazında  azalabileceğinden  hareketle  hisse  senetleri  içinde 

bulundukları  sektörlere  göre  gruplanmış  ve  piyasa  ortalamaları  yerine  sektör  ortalamaları  kullanılmıştır. 

Ancak stresli günlerde hiçbir sektörde dağılımın azaldığına dair kanıtlara ulaşılamamıştır. Bunlara ek olarak 

büyük fiyat hareketlerinin yukarı yönlü olduğu durumlarda dağılımın aşağı yönlü olduğu durumlara oranla 

daha fazla arttığı ortaya koyulmuştur. 

Elde edilen sonuçlar Christie ve Huang’ın (1995), Gleason, Mathur ve Peterson’ın (2004), Demirer ve 

Kutan’ın (2006) ve Demirer, Kutan ve Chen’in (2010) dünya piyasalarında yapmış oldukları çalışmalarla ve 

Altay’ın (2008), Çoban’ın (2009), Doğukanlı ve Ergün’ün (2011) ve Kapusuzoğlu’nun (2011) BİST için yapmış 

olduğu  çalışmalarla  paralellik  göstermektedir.  Buna  ek  olarak  Ha  (2007)  yaptığı  analizde  adı  geçen 

yöntemde bazı uyarlamalar yaparak sürü davranışı tespitinde bulunabilmiştir.  

 

 



KAYNAKÇA 

AMIRAT,  AMINA  ve  BOURI,  Abdelfettah  (2009).  “Modeling  Informational  Cascade  Via  Behavior  Biases”.  Global  Economy  &  Finance 



Journal. 

Vol.2. No:2. 81-103. 

CAPORALE, G. Maria, ECONOMOU, Fotini ve PHILIPPAS, Nikolaos (2008). “Herding Behaviour in Extreme Market Conditions: The 

Case of the Athens Stock Exchange”, Economics Bulletin. Vol. 7. No. 17 pp. 1-13 

CAPARRELLI,  Franco,  D’ARCANGELIS,  A.  Maria  ve  CASSUTO,  Alexander  (2004).  “Herding  in  the  Italian  Stock  Market:  A  Case  of 

Behavioral Finance”, The Journal of Behavioral Finance. Vol.5, No.4,:222-230. 

CHRISTIE,  William  G.  ve  HUANG,  Roger  D.  (1995).  “Following  the  Pied  Piper:  Do  Individual  Returns  Herd  around  the  Market?”, 

Financial Analysts Journal.

 July-August: 31-37. 

ÇOBAN,  A.  Türkay  (2009).  İMKB’de  Sürü  Davranışının  Test  Edilmesi.  Yayımlanmamış  Yüksek  Lisans  Tezi,  Adana:  Çukurova 

Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü. 

DEMİRER, Rıza, GUBO, Daigo ve KUTAN, Ali M. (2007). An Analysis of Cross-Country Herd Behavior in Stock Markets: A Regional 

Perspective. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money. 3. 123-142. 

DEMİRER,  Rıza,  KUTAN,  Ali  M.  ve  CHEN  Chun-Da  (2010).  “Do  Investors  Herd  in  emerging  Stock  Markets?:  Evidence  from  the 

Taiwanese Market”, Journal of Economic Behavior&Organization. 76: 283-295. 

DOĞUKANLI,  Hatice  ve  ERGÜN,  Bahadır  (2011).  İMKB’de  Sürü  Davranışı:  Yatay  Kesit  Temelinde  Bir  Araştırma.  10.  Ulusal 

İşletmecilik Kongresi Kitapçığı. 355-358. 

FAMA, Eugine F. (1970). “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Emprical Works”, Journal of Finance, 25, 383-417. 

GLEASON,  Kimberly  C.,  MATHUR,  Ike  ve  PETERSON,  Mark  A.  (2004).  “Analysis  of  intraday  herding  behavior  among  the  sector 

ETFs”, Journal of Empirical Finance. 11, 681-694. 

GÖKDEMİR, Gökhan (2010). Yabancı Yatırımcıların İMKB’deki Fiyat ve Sürü Güdüsü Etkileri. Yayımlanmamış Dokora Tezi, İstanbul: 

Kardir Has Üniversitesi SBE. 

GRINBLATT,  Mark,  TITMAN,  Sheridan  ve  WERMERS,  Russ  (1995).  “AssociationMomentum  Investment  Strategies,  Portfolio 

Performance, and Herding: A Study of MutualFund Behavior”, The American Economic Review, Vol. 85, No. 5, pp. 1088-1105. 

HA, T. Viet (2007). “Price Limit Regulation and Herd Behavior in the Vietnamese Stock Market”, Interfaces for Advanced Econonmic 

Analysis Kyoto University. Discussion Paper No: 139. 

KAPUSUZOĞLU,  Ayhan  (2011).  “Herding  in  the  İstanbul  Stoc  k  Exchange  (ISE):  A  Case  of  Behavioral  Finance”,  African  Journal  of 



Business Management

. Vol.5 (27). pp. 11210-11218. 

OHLSON,  Per  (2010).  Herd  Behavior  on  the  Swedish  Stock  Exchange.  Jönköping  International  Business  School.  Master  Thesis  in 

Finance. 



 

 

Yüklə 185,35 Kb.

Dostları ilə paylaş:




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə