ZITLIK ve MOMENTUM STRATEJİLERİ Teori ve Uygulama

Transkript

ZITLIK ve MOMENTUM STRATEJĐLERĐ
Teori ve Uygulama
Çatı Kitapları / Zıtlık ve Momentum Stratejileri -Teori ve
UygulamaDr. Selçuk Balı
© Çatı Kitapları / Selçuk Balı
Đstanbul
5876 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu gereğince, yazılı
izin alınmaksızın tamamının veya bir kısmının basılması,
yayımlanması, fotokopi edilmesi veya herhangi bir yöntemle
çoğaltılması, başka bir dile çevrilmesi, dağıtılması,
kullanılması yasaktır.
Kaynak gösterilerek alıntı yapılabilir.
Birinci Basım: Kasım 2010 (Titiz Yayıncılık)
Đkinci Basım : Haziran 2011
TC Kültür Bakanlığı Sertifika No: 11803
Dizgi - Đç Düzen: Efendi Ajans
Baskı - Cilt: Barış Matbaası
Davutpaşa Cd. Güven San. Sit.
C Blok No: 291 Topkapı - Đstanbul
Tel: 0212 674 85 28
ISBN: 978-605-4337-49-1
ÇATI KĐTAPLARI
Klodfarer Cd. Dostluk Yurdu Sk. 4/1
Cağaloğlu / Đstanbul
Telefon : 0212 518 79 87
Faks
: 0212 518 79 86
E-Posta : [email protected]
ZITLIK ve MOMENTUM
STRATEJĐLERĐ
Teori ve Uygulama
Dr. Selçuk BALI
2011
Bu kitabın satışından elde edilen tüm gelir Altı Nokta Körler
Derneği’ne bağışlanacaktır.
KÜTÜPHANE BĐLGĐ KARTI
Balı, Selçuk
Zıtlık ve Momentum Stratejileri -Teori ve Uygulama2. Baskı, xxii + 138 s., 16x24 cm.
Kaynakça Var, Dizin Var
1. Zıtlık Stratejisi, 2. Momentum Stratejisi, 3. Fama-French 3
Faktör Modeli, 4. ĐMKB
Bu kitap, Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü’nde
30.10.2009 tarihinde, Prof. Dr. Turan ÖNDEŞ, Prof. Dr. Reşat
KARCIOĞLU, Prof. Dr. M. Suphi ORHAN, Prof. Dr. Hüseyin DAĞLI
ve Doç. Dr. Hüseyin Özer’den oluşan jüri tarafından, Đşletme Ana Bilim
Dalı Muhasebe ve Finansman Bilim Dalı’nda “DOKTORA TEZĐ”
olarak kabul edilmiş olan Zıtlık ve Momentum Stratejileri -ĐMKB
Örneği- isimli çalışmanın bazı bilgileri güncellenerek ve gözden
geçirilerek basılmış halidir.
ĐKĐNCĐ BASKIYA ÖN SÖZ
Bir önceki baskıya göre bu baskıda bazı farklılıklar bulunmakta. Đlk olarak,
ilk baskıda ĐMKB’de Zıtlık ve Momentum Stratejileri adını taşıyan çalışmanın
adı Zıtlık ve Momentum Stratejileri -Teori ve Uygulama- olarak değiştirildi. Bu
ad değişikliğinin çalışmanın içeriğine daha uygun olacağı konusunda görüş
bildiren başta sayın hocalarım olmak üzere herkese teşekkür ederim. Đkinci
olarak, kaynakça bölümünün ardından menkul kıymet borsalarında alım satım
yapmayı düşünenlerin veya yapanların okuması gerekliliğine inanılan kitapların
kısa bir listesi sunuldu. Üçüncü olarak ise çalışmanın sonuna kısa bir dizin
bölümü eklendi.
Bu çalışmanın hem akademik alanda konu ile ilgilenen ve çalışanlara hem
de alım-satım stratejileri hakkında bilgi edinmek isteyenlere ufak da olsa bir
katkısı olması dileğiyle ...
Yrd. Doç. Dr. Selçuk BALI
Mayıs, 2011 Ordu
ÖNSÖZ
Đnsanoğlu, tarih sahnesine çıkmasıyla beraber ürettiği, elde ettiği ve/veya
kazandığı mal ve hizmetleri elinde olmayan; fakat diğer insanların elinde olan
mal ve hizmetlerle takas etmeye başlamıştır. Bugünkü anlamıyla bilinen paranın
icadına kadar geçen süreçte bu işleyiş devam etmiştir. Bu işlem, ilk olarak
insanların bir araya geldiği küçük pazar yerlerinde başlamış, daha sonraki
süreçte şehirlere ve ülke geneline yayılmıştır. Paranın icadıyla takas yerini para
ile ticarete bırakmış, her mal ve hizmetin bedeli olan bir fiyat belirlenmeye
başlamıştır.
Yüzyılların geçmesiyle beraber mal ve hizmet üreten bireysel yapılanmalar
kurumsal yapılanmalara evrilmeye başlamıştır. Sanayi devriminin
gerçekleşmesine kadar ki süreçte yapısal değişim yavaş bir şekilde olmuş, sanayi
devriminin akabinde ise hızlı bir kurumsallaşma sürecine girilmiştir. Đşte, bu
süreçte işletmeler daha hızlı büyümek, rakipleriyle daha kolay bir şekilde
rekabet edebilmek için yeni ürünler üretebilmek ve pazarlara açılmak amacıyla
finansmana ihtiyaç duymuşlar ve kaynak sağlama yollarından biri olarak halka
açılmışlardır. Bu halka açılma esnasında çeşitli menkul kıymetler
kullanmışlardır, bu süreçte kullanılan temel finansal ürün hisse senetleri
olmuştur. Bu noktada hisse senetlerinin ilk halka arz edildiklerindeki fiyatı, daha
sonrasında ise ikincil piyasalardaki alım satım fiyatlarının belirlenmesi çok
önemli bir hale gelmiştir. Hisse senetleri için fiyat, piyasada alım satım
yapanların, ulaşılabilir tüm bilgilere dayalı olarak alım satımı yapılan ürünün
değeriyle ilgili olarak vardıkları görüş birliğini ifade etmektedir.
Hisse senedi fiyatlarının değişimi konusunda etkin piyasalar hipotezinin
ortaya konulmasına kadar geçen süreçte finans literatürü çok fazla bilgiye sahip
değildi. Fiyat oluşumu ile piyasadaki bilgi arasındaki ilişki, hipotez ortaya
atılıncaya kadar geçen süreçte hiçbir ekonomik açıklama veya temele
dayanmayan istatiksel bir ilişki olarak ele alınmaktaydı. Bu hipotez ortaya
atılmasını takip eden 20 yılı aşkın süre boyunca gücünü korumuş, daha sonra
gücünü ve etkinliğini kaybetmeye başlamıştır. 90’larda yapılan çalışmalar ve
bunlardan elde edilen sonuçlar, fiyatların oluşumu ve piyasaların hareketleriyle
ilgili olarak alternatif bir açıklayıcı olan davranışsal finansın ortaya çıkmasına
yol açmıştır. Davranışsal finans, piyasalar ile ilgili olarak hem anormal görülen
kanıtları açıklamakta hem de veri içinde onaylanan yeni tahminleri üretmektedir.
Davranışsal finans, piyasada ortaya çıkan farklı durumları açıklamak için
anomali kavramını kullanmaktadır. Anomali, etkin piyasalar hipotezi (EPH) ile
uyuşmayan bir gözlem ya da realite olarak ifade edilmektedir. Anomaliler, temel
olarak takvimsel anomaliler ve fiyat anomalileri ya da piyasa etkinliğinden
sapma durumları olarak karşımıza çıkmaktadır.
x
v
Zıtlık ve Momentum Stratejileri -Teori ve Uygulama-
Piyasa etkinliğinden sapma olarak da ifade edebileceğimiz fiyat
anomalilerinin belirgin ve tipik iki örneği aşırı tepki ve düşük tepkidir. Halka
arzların ve hisse senetlerine yapılan yatırımların günden güne artmasıyla
birlikte, hisse senedi alım satımlarına ilişkin çeşitli stratejiler geliştirilmeye
başlanmıştır. Geliştirilen stratejilerden bazıları aşırı ve düşük tepkiyi baz alan
alım satım stratejileri olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu stratejiler sırasıyla zıtlık
ve momentum stratejileri olarak ifade edilmektedir. Zıtlık stratejisi aşırı tepki ile,
momentum stratejisi ise düşük tepki ile ilintilidir. Bu stratejilerin gelişmiş ve
gelişmekte olan piyasalardaki getiri düzeyleri ve piyasayı ifade edebilme
yetenekleri araştırılmış, bu araştırmalar neticesinde önemli bulgu ve sonuçlara
ulaşılmıştır.
Önceki çalışmalar göz önünde bulundurularak söz konusu bu iki stratejinin
Türkiye hisse senedi piyasasındaki durumunu irdeleme, tek başlarına ve hibrid
bir şekilde kullanımlarının getiri üretme potansiyellerinin ortaya konulması
amacıyla bu çalışma yapılmıştır. Ayrıca, çalışmada momentum stratejisi
özelinde işlem hacminin, farklı strateji uygulamalarının, kurumsal yatırımcıların
hisse senedi elde tutma oranlarının ve buna bağlı olarak ifade edilen hareket
stratejilerinin getiri üretme potansiyellerinin de ortaya konulması hedeflenmiştir.
Bu aşamada, ileride yapılacak olan çalışmalar için bazı öneriler olarak
şunlar sayılabilir: Đşlem hacmi yüksek, fakat piyasa değeri düşük şirketler için de
ayrı bir seri ile endeks hesaplanarak bir çalışma yapılması yararlı olabilir, bunun
sebebi, Đstanbul Menkul Kıymetler Borsası (ĐMKB) endekslerinin piyasa değeri
ağırlıklı olarak hesaplanması nedeniyle piyasa değeri yüksek olan şirketlerin
endeks üzerindeki ağırlıklarının fazla olmasıdır. Ayrıca, ĐMKB bünyesinde
bulunan diğer endeksler kullanılarak aşırı ve düşük tepki ayrı bir çalışmada
kapsamlı bir şekilde araştırılabilir. Ek olarak; daha önce belirtilen diğer anomali
olan takvimsel anomalileri kapsayan, özelliklerini ve hesaplamalara yöntemlerini
irdeleyen, söz konusu anomalileri ĐMKB bağlamında değerlendiren güncel bir
çalışmanın literatür açısından önemli bir katkı olacağı düşünülmektedir.
Bu çalışma ortaya konulurken elbette birçok kişinin bu sürece doğrudan
veya dolaylı olarak katkısı olmuştur. Bu noktada katkı sağlayanları anmak
anlamlı olacaktır.
Çalışma alanının ve konusunun belirlenmesi ile başlayan süreçten
sonlandırılmasına kadar geçen her aşamada değerli katkılarını esirgemeyen
değerli hocam Prof. Dr. Turan ÖNDEŞ’e teşekkür ederim.
Çalışmanın çeşitli aşamalarında değerli katkıları yadsınamaz olan Prof. Dr.
Reşat KARCIOĞLU, Prof. Dr. M. Suphi ORHAN, Prof. Dr. Hüseyin DAĞLI ve
Doç. Dr. Hüseyin ÖZER’e;
Çalışma sırasındaki desteklerini esirgemeyen Prof Dr. Hasan ÖZYURT ve
Prof Dr. Turan KARADENĐZ’e;
xi
Çalışmanın verilerinin elde edilmesi ve analizlerinin yapılmasındaki
desteklerinden ötürü Hakan BALKAN, Kadir KAYA ve Ahmet GENÇTÜRK’e;
Eğitim hayatımın her aşamasında maddi ve manevi desteklerini hiçbir
zaman esirgemeyen aileme;
Çalışma sırasında hep destek olan, anlayış gösteren ve gerekli çalışma
ortamını hazırlayan eşim Filiz’e;
Kitabın hazırlanması sırasında verdiği katkılardan dolayı Yrd. Doç. Dr. M.
Kemal SEVGĐSUNAR’a, yayınlanması sırasındaki katkılarından dolayı Yrd.
Doç. Dr. Abdullah EREN, Öğr. Gör. Özer ŞENYURT ve Öğr. Gör. M. Selim
ÇAKIROĞLU’na;
Bütün bu katkılarından dolayı yukarıda isimlerini andığım, anamadığım,
unuttuğum, ancak çalışmaya bir biçimde katkısı olan herkese teşekkürü bir borç
bilirim.
Dr. Selçuk BALI
ĐÇĐNDEKĐLER
ĐKĐNCĐ BASKIYA ÖN SÖZ ................................................................... vii
ÖN SÖZ ...................................................................................................... ix
ĐÇĐNDEKĐLER ........................................................................................ xiii
KISALTMALAR ...................................................................................... xv
ÇĐZELGELER LĐSTESĐ ....................................................................... xvii
ŞEKĐLLER LĐSTESĐ .............................................................................. xix
GĐRĐŞ.................................................................................................................... 1
BĐRĐNCĐ BÖLÜM................................................................................................ 5
1. ETKĐN PĐYASALAR HĐPOTEZĐ ……………………………………..…. 5
1.1. Etkin Piyasalar Hipotezi’nin Teorik ve Pratik Bulguları ……………... 6
1.2. Sermaye Piyasalarında Etkinlik Türleri ve Formları ……………….… 8
1.2.1. Sermaye Piyasalarında Etkinlik Türleri …………………………. 8
1.2.2. Sermaye Piyasalarında Etkinlik Formları ……………………….. 8
1.2.3. ĐMKB’nin Etkinliği Üzerine Yapılan Çeşitli Çalışmalar ………. 9
1.3. Rassal Yürüyüş Teorisi ……………………………………………… 11
1.3.1. Hisse Senedi Fiyatlarında Rassal Bir Yürüyüş ............................12
1.3.2. Wall Street’te Rassal Olmayan Bir Yürüyüş ...............................14
1.4. Etkin Piyasalar Hipotezi’ne Karşı Teorik ve Pratik Đddialar ………... 14
1.5. Davranışsal Finans Yaklaşımı ………………………………………. 18
1.6. Problemin Tanımı ………………………………………………….... 22
1.7. Terimlerin Tanımı …………………………………………………... 24
1.8. Çalışma Hakkında …………………………………………………... 26
1.8.1. Çalışmanın Önemi ……………………………………………... 26
1.8.2. Çalışmanın Amacı ......................................................................27
1.8.3. Çalışmanın Kapsamı...................................................................28
1.8.4. Çalışmanın Mantığı ....................................................................29
1.8.5. ĐMKB’ye Kısa Bir Bakış ............................................................29
ĐKĐNCĐ BÖLÜM ................................................................................................ 33
2. LĐTERATÜRÜN GÖZDEN GEÇĐRĐMĐ........................................................33
2.1. SVFM ve AFM …………………………………………………….... 34
2.1.1. Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modeli .........................................34
2.1.2. Arbitraj Fiyatlandırma Modeli ....................................................38
2.2. Piyasanın Aşırı Tepkisi ve Düşük Tepkisi ………………………….. 38
xiv
Zıtlık ve Momentum Stratejileri -Teori ve Uygulama2.3. Zıtlık ve Momentum Ѕtratejileri …………………………………….. 43
2.3.1. Zıtlık Stratejisi ...........................................................................45
2.3.2. Momentum Stratejisi ..................................................................45
2.3.3. Alım Satım Stratejisi ..................................................................46
2.3.4. Uluslararası Piyasalarda Zıtlık ve Momentum Stratejileri............52
2.3.5. Zıtlık Stratejisinin Karlılığı.........................................................54
2.3.5.1. Zıtlık Karları ve Şirket Özellikleri........................................56
2.3.5.2. Zıtlık Karları ve Şirket Bazlı Olmayan Özellikler .................58
2.3.6. Momentum Göstergelerini Kullanarak Değer Arttırma................59
2.3.7. Momentum ve Đşlem Hacmi........................................................60
2.4. Kurumsal Yatırımcılar ...................................................................... 65
2.5. ĐMKB Üzerine Yapılan Bazı Araştırmalar......................................... 68
ÜÇÜNCÜ BÖLÜM............................................................................................. 71
3. METODOLOJĐ ...............................................................................................71
3.1. Veri Tabanı ve Verinin Toplanışı ...................................................... 71
3.2. Çalışmanın Sınırlamaları................................................................... 72
3.3. Yöntem ve Momentum Stratejisi....................................................... 72
3.4. Fama-French 3 Faktör Modeli........................................................... 74
3.5. Hipotezler ......................................................................................... 76
3.5.1. Hipotez 1....................................................................................76
3.5.2. Hipotez 2....................................................................................77
3.5.3. Hipotez 3....................................................................................78
3.5.4. Hipotez 4....................................................................................79
3.5.5. Hipotez 5....................................................................................79
3.5.6. Hipotez 6....................................................................................79
3.5.7. Hipotez 7....................................................................................80
3.5.8. Hipotez 8....................................................................................80
3.5.9. Hipotez 9....................................................................................81
3.5.10. Hipotez 10................................................................................82
3.5.11. Hipotez 11................................................................................82
3.5.12. Hipotez 12................................................................................83
3.5.13. Hipotez 13................................................................................83
3.5.14. Hipotez 14................................................................................83
3.5.15. Hipotez 15................................................................................84
xv
3.6. Veri Analizi ...................................................................................... 85
DÖRDÜNCÜ BÖLÜM....................................................................................... 87
4. ANALĐZ ve TARTIŞMA.................................................................................87
4.1. Momentum Stratejisinin Getiri Tahmin Edilebilirliği......................... 87
4.2. Hibrid Alım Satım Stratejileri ........................................................... 90
4.3. Đşlem Hacmi ..................................................................................... 91
4.4. Momentum Hayat Döngüsü .............................................................. 96
4.5. Kurumsal Yatırımcılar .................................................................... 103
4.6. Hareket Stratejileri.......................................................................... 108
4.7. ĐMKB’de Fama-French 3 Faktör Modeli ......................................... 112
4.8. Araştırma Soruları ve Hipotez Sonuçları ......................................... 115
4.8.1. Araştırma Sorusu 1 ve Hipotez 1 ..............................................115
4.8.2. Araştırma Sorusu 2 ve Hipotez 2 ..............................................116
4.8.3. Araştırma Sorusu 3 ve Hipotez 3 - 8 .........................................117
4.8.3.1. Araştırma Sorusu 3 ve Hipotez 3 - 4...................................118
4.8.3.2. Araştırma Sorusu 3 ve Hipotez 5 - 8...................................118
4.8.4. Araştırma Sorusu 4 ve Hipotez 9 - 14 .......................................119
4.8.4.1. Araştırma Sorusu 4 ve Hipotez 9 - 10.................................119
4.8.4.2. Araştırma Sorusu 4 ve Hipotez 11 - 14...............................120
4.8.5. Araştırma Sorusu 5 ve Hipotez 15 ............................................120
SONUÇ ..............................................................................................................121
KAYNAKÇA .....................................................................................................125
OKUMA ÖNERĐLERĐ ……………………………………………………... .....135
KISALTMALAR
$
: Amerika Birleşik Devletleri Doları
ABD
: Amerika Birleşik Devletleri
AFM
: Arbitraj Fiyatlandırma Modeli
AMEX
: American Stock Exchange
B
: Big (Büyük)
DD/PD
: Defter Değeri / Piyasa Değeri
EFMA
: European Financial Management Association
EM
: Early Momentum (Erken Momentum)
EPH
: Etkin Piyasalar Hipotezi
H
: High (Yüksek)
HML
: High Minus Low (Yüksek Eksi Düşük)
HS
: Hibrid Strateji
HSI
: Hang Seng Index
I
: Kurumsal Yatırımcıların Hisse Senedi Elde Tutma Oranı
IMF
: International Monetary Fund (Uluslararası Para Fonu)
ĐMKB
: Đstanbul Menkul Kıymetler Borsası
J
: Sıralama Periyodu
K
: Elde Tutma Periyodu
K/F
: Kazanç / Fiyat
KLSE
: Kuala Lumpur Stock Exchange
L
: Low (Düşük)
Lo
: Losers (Kaybedenler)
LM
: Late Momentum (Geç Momentum)
LoMW
: Losers Minus Winners (Kaybedenler Eksi Kazananlar)
MPT
: Modern Portföy Teorisi
MsExcel
: Microsoft Excel
NASDAQ
: National Association of Securities Dealers Automated
Quotations
NBER
: The National Bureau of Economic Research
NY
: New York
NYSE
: New York Stock Exchange
S
: Small (Küçük)
xvi
S&P 500
: Standard and Poor`s 500 Index
SMB
: Small Minus Big (Küçük Eksi Büyük)
SPK
: Sermaye Piyasası Kurulu
SPSS
: Statistical Package for the Social Sciences
SSRN
: The Social Science Research Network
SVFM
: Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modeli
TAIEX
: Technical Assistance and Information Exchange
UK
: United Kingdom (Birleşik Krallık)
USA
: United States of America (Amerika Birleşik Devletleri)
vd.
: ve diğerleri
W
: Winners (Kazananlar)
WMLo
: Winners Minus Losers (Kazananlar Eksi Kaybedenler)
ÇĐZELGELER DĐZĐNĐ
Çizelge 1.1. Zıtlık ve Momentum Stratejisi Çalışmalarından Bazıları........ 22
Çizelge 3.1 Şirket Büyüklüğü ve DD/PD Oranı Portföyleri ....................... 75
Çizelge 3.2. Đşlem Hacmi ve Portföy Oluşumu.......................................... 78
Çizelge 3.3 Kurumsal Yatırımcı Elde Tutma Oranı ve Portföy Oluşumu ... 81
Çizelge 4.1 Farklı Sıralama (J) ve Elde Tutma (K) Periyotları Altında FamaFrench 3 Faktör Modeli’nde Alpha (α) ve t-testi Değerleri ............................. 114
ŞEKĐLLER DĐZĐNĐ
Şekil 1.1. Momentum Hayat Döngüsü ...................................................... 24
Şekil 2.1. Aşırı ve Düşük Tepki ................................................................ 38
Şekil 2.2 Aşırı (Erken) ve Düşük (Ertelenen) Tepki .................................. 39
Şekil 4.1. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotlarında WMLo
Portföylerinin Getirilerinin Tahmin Edilebilirliği ............................................. 89
Şekil 4.2 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Hibrid Strateji Momentum Stratejisi Getirilerinin Tahmin Edilebilirliği .................................. 91
Şekil 4.3 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Hibrid Strateji Zıtlık Stratejisi Getirilerinin Tahmin Edilebilirliği ........................................... 91
Şekil 4.4 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Düşük Đşlem
Hacmini (V1) Baz Alan Momentum Etkisi ....................................................... 93
Şekil 4.5 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Orta Đşlem
Şekil 4.6 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Yüksek Đşlem
Şekil 4.7 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Kazananlar
Portföyleri (R5) Đçin Đşlem Hacmi Etkisi .......................................................... 95
Şekil 4.8 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Kaybedenler
Portföyleri (R1) Đçin Đşlem Hacmi Etkisi .......................................................... 96
Şekil 4.9 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Momentum
Hayat Döngüsünün Erken Evresi ..................................................................... 98
Hayat Döngüsünün Geç Evresi ........................................................................ 98
Hayat Döngüsünün Erken Evresi Đle Tek Safhalı Momentum Stratejisi Farkı . 100
Hayat Döngüsünün Geç Evresi Đle Tek Safhalı Momentum Stratejisi Farkı .... 101
Şekil 4.13 Momentum Hayat Döngüsünün Trendi................................... 102
Şekil 4.14 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Düşük Hisse
Senedi Elde Tutma Oranı (I1) Đçin Momentum Etkisi ..................................... 104
Şekil 4.15 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Orta Hisse
Şekil 4.16 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Yüksek Hisse
xix
Şekil 4.17 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Kazananlar
Portföyü (R5) Đçin Hisse Senedi Elde Tutma Oraı Etkisi................................. 107
Şekil 4.18 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Kaybedenler
Portföyü (R1) Đçin Hisse Senedi Elde Tutma Oranı Etkisi.............................. 107
Şekil 4.19 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Erken Evre
Hareket Momentum Stratejisi ........................................................................ 109
Şekil 4.20 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Geç Evre
Hareket Momentum Stratejisi ........................................................................ 110
Şekil 4.21 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Erken Evre
Hareket Momentum Stratejisi Đle Tek Safhalı Momentum Stratejisi Farkı ...... 111
Şekil 4.22 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Geç Evre
Hareket Momentum Stratejisi Đle Tek Safhalı Momentum Stratejisi Farkı ...... 112
Şekil 4.23 Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Fama-French 3
Faktör Modeli’nde Alpha (α) Değeri.............................................................. 115
GĐRĐŞ
Strateji, karar verme sürecindeki belirsizliği ve riski azaltma yolu olarak
işlev gösteren önceden tanımlanmış kurallar dizinini kapsamaktadır. Alım satım
stratejisi, basit bir ifade ile, hisse senedi alım ve satımlarına sistematik bir
yaklaşım olarak tanımlanabilir. Sistematik yaklaşım; genel olarak, veri bir
portföyün hedef ve amaçlarıyla, piyasanın davranışı ve bireysel yatırımların
kazanç ve fiyatlarını etkileyen şirkete özel değişkenlerle ilgili varsayımlara
dayanmaktadır. Fiyat, piyasada alım satım yapanların, ulaşılabilir tüm bilgilere
dayalı olarak alım satımı yapılan ürünün veya hizmetin değeriyle ilgili olarak
vardıkları görüş birliğini ifade etmektedir. Alım satım stratejileri, zamanlama ve
belirlenmiş kurallara göre alım satım konusunu etkilemektedirler. Alım satım
stratejilerini etkileyen çok sayıda değişken olmasına bağlı olarak, birçok strateji
tipi bulunmaktadır. Bununla birlikte; strateji tiplerinin geniş kategoriler altında
toplanması da mümkündür; böylece, her bir kategorinin etkinliği
karşılaştırılabilmekte ve değerlendirilebilmektedir.
Alım satım stratejilerinin tamamı piyasaların davranış biçimiyle ilgili olan
temel bir teorik varsayımla başlar. Alım satım stratejileriyle ilgili olan teorik
yaklaşım rasyonel piyasa teorisi temeline dayanmaktadır. Bu yaklaşım, ilk
olarak varsayımsal bir piyasa oluşturur; şöyle ki, bu piyasada birçok bireysel ve
kurumsal yatırımcı fiyatları belirlemek için bir araya gelirler ve finansal
enstrümanları tüm katılımcılar için önemli zorluklar veya kırılımlar olmayan bir
çerçevede transfer ederler. Teorik yaklaşım, yatırımcıların bilgiye ulaşımının
tamamen şeffaf olduğu alanlarda doğru seçimler yapan mantıklı (rasyonel)
aktörler olduklarını farz eder. Bilgiye ulaşımı sağlayan bu şeffaflık yatırımcıların
mantıklı davranmalarına izin vermektedir. Teoriye göre yatırımcılar devamlı
olarak yatırımın getirisini optimize etmeye çalışırlar ve bunu da bilgi asimetrisi*
olmadığında başarırlar. Portföy teorisi ve bu teoriyi destekleyen alım satım
stratejileri bu mantıklılığın farzedilebilirliği üzerine kurulmuştur. Mantıklılık
varsayımı hisse senedi piyasalarındaki kamusal düzenlemeleri desteklemektedir.
Kamusal düzenlemeler yatırımcıların mantıklı karar alımlarını kolaylaştırmak
amacıyla şirket bilgisinin piyasada en yükesek düzeyde bulunacağını kabul
ettirmeye çabalamaktadırlar (Lintner, 1965: 13-37.).
Rasyonel piyasa teorisi, bir varlığın fiyatının arz ve talep tarafından
belirleneceğini varsayar ve bunu varlık fiyatının belirlenmesinde görülen tüm
bireysel ve muhtemelen mantıksız kararları yutan piyasayla birlikte yapar
(Fromlet, 2001: 63-74). Bu teorinin temel varsayımı, bireysel olarak yatırımcılar
bazen mantıksız (irrasyonel) davranmalarına rağmen, bu mantıksız davranışlar
*
Bilgi Asimetrisi: Piyasalarda bazı ekonomik birimlerin diğerlerine göre daha fazla bilgiye sahip olmasıdır. Bu
durum, piyasanın yapısını ve dolayısıyla piyasada faaliyet gösteren yatırımcıların karar ve davranışlarını
etkileyerek, ekonomik anlamda dengenin etkin bir düzeyde oluşumunu engellemektedir.
2
bütününde birbirlerini dengelerler ve piyasa dengesi korunur şeklinde ifade
edilebilir. Teori; aynı zamanda, yatırımcı mantıksızlığıyla fiyatlar üzerindeki
sistematik etkiyi kaldıran mantıklı arbitrajcıların da olduklarını farzetmektedir
(Shleifer, 2003: 25-60). Pratikte, fiyat dalgalanmalarının genişlediği durumlarda
arbitrajcıların pozisyonlarını finanse edebilmeleri ve korumaları için görece
olarak sınırlı arbitraj fırsatları çıkmaktadır. Sonuç olarak, mantıklı arbitrajcılar
bireysel yatırımcıların mantıksız davranışlarını karşılayabilmektedirler (Fromlet,
2001: 63-74). Portföy geliştirme ve yönetimi için mantıklı bir taban oluşturma
kabiliyetini önemsemeyen rasyonel piyasa teorisi, Modern Portföy Teorisi
(MPT)’ni desteklemektedir.
MPT, bir portföydeki bireysel menkul kıymetlere bağlı risk ve ödül
değerlendirmelerini kapsamaktadır. Teori, iyi çeşitlendirme yapan bir
yatırımcının yaklaşık olarak piyasa portföyü kadar getiri elde edebileceğini
belirtmektedir. Pratikte bu süreç, bir yandan portföyün bir bütün olarak riskini
düşürmek bir yandan da portföyün tüm kazancını maksimize etmek için
portföydeki bireysel menkul kıymetlerin risk ve ödül profillerini eşleştirmeyi
içermektedir. Her portföy, risk toleransı ve ödül objeleri için oluşturulan
parametrelerle bağlantılı bir takım kurallara sahiptir. Bu kurallar zamanlama ve
ticaretin doğasını belirleyebilmek için çalışırlar. Bu modelde; portföy riski,
menkul kıymetlere ait birçok ölçü tarafından belirlenen sınıflandırma yoluyla
azaltılır. Riski ve risk değişkenlerini tahmin etme yolları portföyün korunumu ve
gelişimi için kuralların bir kısmını oluşturmaktadır. Rasyonel piyasa teorisi
temelinde bir alım satım, portföydeki risk ve ödül faktörlerini yeniden
dengeleme ihtiyacı oluştuğunda gerçekleşir. Diğer bir ifade ile; MPT,
yatırımcıların ve piyasaların gerçek davranışlarını yakından modellemeye çalışır.
Aslında; MPT, karar verme mekanizmasının bireysel davranış bileşimlerinin
çoğunu finansal piyasaların davranışları için psikolojik olarak bilgilendiren
tahminlerle birleştirir (Fromlet, 2001: 63-74). MPT’nin alım satım stratejisini
geliştiren bu yaklaşımın özellikle belirtilen varsayımı, bireysel yatırımcıların
bilgiyi topladığı ve işlediği yolların benzerliklerinin varlığıdır. Bu yaklaşıma
göre, tüm davranışlar üzerindeki etkiler finansal piyasaların yönünü de
etkilemektedir ve bütün bu davranışları anlayarak alım satım stratejisinin
arkasındaki model tahmin edilerek netleştirilebilir ve bunun sonucu olarak daha
doğru bir değerlendirme yapılabilir (Lo, MacKinlay, 1990: 175-205). Sonuç
olarak; söz konusu olan bu teori, iyi çeşitlendirme yapan bir yatırımcının
yaklaşık olarak piyasa portföyü kadar getiri elde edebileceğini belirtmektedir.
Alım satım için özel bir strateji portföy objelerine bağlıdır. Rasyonel piyasa
prensiplerini baz alan uygulayıcı portföy teorisinde, mantıksızlıktan dolayı
tahmin edilemeyecek şekilde piyasa değişimlerinin oluştuğu durumlar vardır
(Malkiel, 2003: 59-82). Mantıksız piyasa hareketlerine örnek olarak sırasıyla
3
şunlar sayılabilir: Đlk olarak, aşırı şişmeler (piyasa balonu), menkul veya menkul
olmayan kıymetler için olağandışı yüksek fiyatlar; ikinci olarak, aşırı
kötümserlikten kaynaklanan kur artışları veya durgunluklar gibi dışsal ekonomik
olaylarla da giderek derinleşen olağandışı düşük değerler. Bu durumlarda,
yatırımcılar grup olarak ulaşılabilir bilgilere mantıksız tepkiler verirler ve
arbitrajcılar bunu düzeltmek için yeterli etkiyi gösteremezler.
Dalgalı piyasalar tarafından sergilenen söz konusu mantıksızlık, rasyonel
piyasa teorisine ek olarak faaliyet gösteren ve ileride üzerinde durulacak olan
davranışsal teorinin gelişmesine yol açmıştır. Bu yaklaşım, rasyonel piyasa
teorisindeki yatırımcıların hareketleriyle ilgili varsayımlardan bazılarını
değiştirerek piyasa davranış perspektifini genişletmek için çaba sarfetmektedir.
Çalışmanın ilk bölümünde EPH, rassal yürüyüş ve davranışsal finans
yaklaşımı üzerinde durulmuş, sonraki bölümlerde kullanılacak olan genel
terimlerin tanımları yapılarak, Đstanbul Menkul Kıymetler Borsası (ĐMKB)
hakkında kısa bir bilgi verilmiştir. Đkinci bölüm, zıtlık ve momentum
stratejilerinin kapsamlı bir incelemesini içermektedir. Bu bölümde zıtlık ve
momentum stratejilerinin özellikleri vurgulanarak, söz konusu stratejilerinin
gelişimini konu edinen önceki çalışmalar ele alınmıştır. Üçüncü bölümde ise
çeşitli zaman periyotlarındaki kazançlar üzerine yapılan ampirik (görgül)
analizler belirtilerek çalışmada kullanılan metodoloji ve test edilecek hipotezler
sunulmuştur. Dördüncü bölümde, analizler sonucunda elde edilen bulgular
sunulmuş, devamında sonuç ve ilerideki araştırmalara yönelik bazı öneriler
ortaya konulmuştur.
5
BĐRĐNCĐ BÖLÜM
1. ETKĐN PĐYASALAR HĐPOTEZĐ
Hipotez geliştirilmeden önce, finans literatürü hisse senedi fiyatlarının nasıl
değiştiği konusunda çok fazla bilgiye sahip değildi. Literatürde fiyatlar ve
piyasadaki bilgi arasındaki ilişki, hiçbir ekonomik açıklama veya temele
dayanmayan, istatiksel bir ilişki olarak ele alınmaktaydı (Kondak, 1997: 34).
EPH, 35-40 yıldan bu yana finansal çalışmalar açısından önemli bir öneri
olmuştur. Hipotezin klasik cümlesinde; Fama (1970: 383-417), hisse senedi
fiyatlarının ulaşılabilir bilgileri devamlı bir şekilde tam olarak yansıttığı etkin bir
finansal piyasayı tanımlamaktadır. Nofsinger ve Sias (1999: 2263-2295)
çalışmalarında Amerika Birleşik Devletleri (ABD) bono ve hisse senedi piyasası
gibi gerçek dünyada yer alan finansal piyasaları örnek göstererek, bu piyasalar
tanımlamaya göre etkindir demektedirler.
Ortaya konulmasını takip eden 10 yıl içinde EPH büyük bir teorik ve pratik
başarıya ulaşmış, akademisyen ve araştırmacılar hipotezin neden tutulduğuna
dair güçlü teorik nedenler geliştirmişlerdir. Michael Jenѕen (1978: 95-101)
“Ekonomide EPH’den daha fazla kendini destekleyen sağlam ve pratik kanıtları
olan başka bir öneri bulunmamaktadır” açıklamasında bulunmuştur. Bu güçlü
ifade EPH ile ilgili olumsuz iddiaları yok etmiş ve takip eden 20 yılda EPH ile
ilgili olarak teorik bulgular ve destekleyici pratik kanıtlar gittikçe güçlenmiştir.
Takip eden süreçte EPH, MPT ve Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modeli
(SVFM)’nin temellerini oluşturmuştur (Taner, Kayalıdere, 2002: 1-2.).
Bir piyasanın etkin olarak tanımlanabilmesi için temel olarak şu unsurları
içermesi gerektiği belirtilmektedir (Civelek, Durukan, 2003: 376-377):
1. Mantıklı, kar peşinde koşan, riskten kaçınan ve herhangi bir
sınırlandırma olmadan menkul kıymetlerin değerlemesinde birbirleriyle yarışan
çok sayıda yatırımcı,
2. Sektörler ile karlı yatırım fırsatlarını anomali*ler yoluyla arayan yeterli
sayıda araştırmacı ve bilgili analizciler,
3. Yatırımcıların beklentilerini etkileyebilecek bilgilerin hızlı ve tam
yayılımı,
4. Düşük işlem maliyetleri,
5. Devamlı ve geniş işlem hacmi.
Menkul kıymetlerin piyasa fiyatlarıyla gerçek değerleri arasında fark olması
etkin bir piyasada oldukça nadir ve kısa süreli görülen bir durumdur. Bunun
*
Anomali (Aykırılık): Ampirik (görgül) bir gözlem teorik anlamda ifade edilemiyorsa ya da ancak makul
olmayan varsayımlar yapılarak açıklanabiliyorsa bu bir anomalidir. Diğer bir ifade ile teori ile uyuşmayan bir
gözlem ya da realitedir. Burada teori EPH’yi ifade etmektedir.
6
sebebi, böyle bir fark gözlendiği anda bu farklılığın avantajlarından yararlanmak
isteyen yatırımcıların buna göre pozisyon alarak, piyasa fiyatıyla gerçek değer
arasındaki farkın kısa sürede ortadan kalkmasına yolaçmalarıdır. Kısacası,
piyasada gerçek değerinin altnda fiyatlanmış bir menkul kıymet fiyatının
yükseleceği beklentisiyle satın alınarak kar elde edilmeye çalışılır. Bu, talebin ve
dolayısıyla da fiyatın artmasına sebep olur. Böylece gerçek değer ile piyasa
fiyatı arasındaki fark yok olur. Piyasada gerçek değerinin üstünde bir fiyatlanma
durumunda da fiyatın düşeceği beklentisiyle eldeki menkul kıymetler satılmaya
çalışılır bu da fiyatı düşürerek aradaki farkı yok eder.
Sermaye piyasalarının etkin olması çeşitli sebeplerden dolayı önemlidir. Bu
sebepler kısaca şöyle özetlenebilir:
i. Sermaye piyasalarının etkin olması yatırımcıları hisse senedi alımına
teşvik etmektedir,
ii. Sermaye piyasalarının etkin olması sayesinde şirket yöneticilerine
önemli sinyaller verilmektedir,
iii. Hisse senedi fiyatları, yatırımcıların belli bir risk sınıfındaki hisse
senetlerinden talep ettikleri getiri oranına işaret eder. Piyasaların etkin olmaması
durumunda, risk ve getiri arasındaki ilişki de güvenilir olmaz,
iv. Sermaye piyasalarının etkin olması kıt kaynakların etkin dağıtımına
yardım etmektedir (Arnold, 1998: 599),
v. Sermaye piyasalarının etkin olması,
fiyatlanmasını sağlar (McLaney, 2003: 250).
hisse
senetlerinin
doğru
1.1. Etkin Piyasalar Hipotezi’nin Teorik ve Pratik Bulguları
EPH için temel teorik durum, zayıf varsayımlara güvenen üç argüman
üzerine kurulmuştur. Đlkin, yatırımcıların mantıklı oldukları ve bu yüzden hisse
senetlerini mantıklı değerledikleri varsayılır. Đkinci olarak, bazı yatırımcıların
mantıksız davranması halinde, bunların alım satımlarının rassal olacağı ve bu
yüzden birbirlerini fiyatlara etki etmeden bozacakları, üçüncü olarak ise
yatırımcıların benzer yollarla mantıksız davranmaları halinde bu yatırımcıların
fiyatlar üzerindeki etkilerini ortadan kaldıran mantıklı arbitrajcılar tarafından
karşılanacağı varsayılmaktadır.
Yatırımcılar mantıklı ise her hisse senedini gerçek değerinde değerlerler,
hisselerin gerçek değerleri hakkında birşeyler öğrendiklerinde, yeni bilgiye
hemen bir tepki göstererek, iyi haberlerde fiyatları yukarı çekerler, kötü
haberlerde ise aşağı çekerler. Sonuç olarak, hisse senedi fiyatları anlık olarak
ulaşılabilir bütün bilgilerle birlikte çalışırlar ve fiyatlar yeni değerlerine tekabül
eden yeni kademelere çekilirler.
Bazı yatırımcıların tam olarak mantıklı olmadıkları çeşitli durumlarda,
piyasaların etkin olduğu varsayılır. Yaygın olarak tartışılan durumda piyasadaki
7
mantıksız yatırımcılar rastgele alıp satarlar. Bu tip yatırımcıların sayısı çok
olduğunda ve alım satım stratejileri de birbirleriyle uyumsuz olduğunda, onların
alım satımları muhtemelen birbirlerininkini etkisiz hale getirir. Böyle bir
piyasada, mantıksız yatırımcılar hisse senetlerini alıp sattıkça, büyük işlem
hacimleri oluşacak; fakat fiyatlar gerçek değerlerine yakın olacaklardır.
Farzedelim ki bir yatırım aracı, örneğin hisse senedi, tecrübesiz ve/veya
mantıksız yatırımcılar tarafından yapılan alımların bir sonucu olarak gerçek
değerine göre aşırı fiyatlı olacak, fiyat gereği gibi risk düzeltilmiş nakit akımını
veya kar paylarının net rayiç bedelini geçince, bu yatırım aracı artık kötü alımı
temsil edecektir. Đkame yatırım araçları bulunursa ve arbitrajcılar bunları
satabilirlerse kar elde edebilirler; çünkü onlar pahalı hisse senetlerinde kısa ve
aynı ya da daha ucuz olan benzerlerinde uzun vadelidirler. Arbitrajcılar
tarafından yapılan bu satışın etkisi ile aşırı fiyatlı hisse senedinin fiyatı gerçek
değerine geriler. Gerçekte, arbitrajcı hızlı ve yeteri kadar etkili ise ikame yatırım
araçlarını hemen bulmakta ve de arbitrajcılar kar elde etmek için birbirleriyle
yarışmaktadırlar; böylece, bir hisse senedinin fiyatı hiçbir zaman gerçek
değerinden çok uzaklara gidemeyecektir ve bunun doğal sonucu olarak da
arbitrajcıların normalüstü (anormal) bir getiri elde etme imkanları ortadan
kalkacaktır. Arbitraj işlemi; yatırımcıların bazıları mantıklı ve bu yatırımcıların
talepleri birbirleri ile uyumlu olduğu sürece, ayrıca piyasadaki hisse senetlerinin
yakın ikameleri bulundukça hisse senedi fiyatlarını gerçek değerleriyle paralel
çizgiye getirir (Reinganum, 1983: 89-104).
Etkin piyasalar için teorik tartışmaların etkisi ve tam anlamıyla baskısı
altında kalmamak çok zordur. Bazı yatırımcılar mantıksız olduklarında, alım
satımlarının çoğunu veya tümünü birbirleriyle yaparlar ve böylece mantıklı
yatırımcıların karşılayıcı alım satımları gerçekleşmediği için bu alım satımların
fiyatlar üzerinde etkisi görülür. Ancak, karşılayıcı alım satımlar görüldüğünde
piyasalar gerçek değerlerine gelmeye çalışırlar. Daha yüksek getiriler için
arbitrajcılar arasında rekabet baş gösterir ve bunun sonucu olarak fiyatların
gerçek değerleri için düzeltmeler çok hızlı bir şekilde gerçekleşir. Son olarak,
mantıksız yatırımcılar gerçek değerlerinden farklı olan fiyatlar ile işlem
gerçekleştirdikleri sürece sadece kendilerine zarar verirler ve bu onların
sonlarına neden olur.
EPH’nin ortaya atılmasını takip eden yıllarda elde edilen pratik kanıtlar,
1970’lerde teorik açıdan gittikçe güçlenen hipotezin durumunu daha da
reddedilemez hale getirmiştir. Genel ifade ve başlıklar altında toplanacak olursa
EPH’nin pratik varsayımları iki geniş kategoriye ayrılabilir. Đlk olarak, hisse
senedinin değeriyle ilgili haberlerin piyasaya yansıdığı ilk zamanda, fiyatlar bu
haberlerle koordineli bir şekilde hızlı ve doğru hareket etmektedirler. “Hızlı”
kısmının anlamı şudur; örneğin, haberleri gazetelerde veya şirket raporlarında
8
okuyanlar haberleri geç alanlardır ve bu bilgiden kar edemezler. “Doğru”
kısmının anlamı ise, haberlere tepki olarak verilen fiyat düzeltmeleri ortalamada
doğru olmalı ve fiyatlar haber yayınlarına ne düşük ne de aşırı tepki
vermelidirler. Haberlerin ilk etkisinden sonra, ne bir fiyat devamlılığı ne de fiyat
dönüşleri olmalıdır. Đkinci olarak, bir hisse senedinin fiyatının hisse senedinin
değerine eşit olması gerektiği için, fiyatlar hisse senedinin değeriyle ilgili
herhangi bir haber gelmedikçe hareket etmemelidirler. Diğer bir ifade ile fiyatlar
kendi gerçek değerleriyle ilgili haberlerle desteklenmeyen, talepteki veya
arzdaki değişimlere tepki göstermemelidirler.
1.2. Sermaye Piyasalarında Etkinlik Türleri ve Formları
1.2.1. Sermaye Piyasalarında Etkinlik Türleri
Sermaye piyasalarında etkinlik
alınmaktadır. Bunlar sırasıyla şunlardır:
kavramı
3
farklı
boyutta
ele
i. Bilgisel Etkinlik: Sermaye piyasalarında bilgisel etkinlik mevcut ise,
menkul kıymetler ile ilgili tüm bilgiler, ortaya çıktıkları anda menkul
kıymetlerin fiyatlarına yansırlar. Bundan ötürü menkul kıymetlere ilişkin bilgiler
kullanılarak gelecekteki fiyatlar tahmin edilemez. Bu durumda, sadece meydana
gelecek öngörülemeyen olaylar ve bilgiler menkul kıymetin değerini
değiştirebilecektir (Başoğlu, Ceylan, Parasız, 2001: 50).
ii. Fonksiyonel Etkinlik: Sermaye piyasalarının ekonomik fonksiyonlarıyla
ilişkilidir. Bir piyasada eğer fonksiyonel etkinlik var ise bu durumda menkul
kıymet alım ve satım işlemleri mümkün olan en düşük maliyetle gerçekleşecektir
(Özçam, 1996: 115).
iii. Dağıtımsal Etkinlik: Ülkedeki kıt kaynakların sermaye piyasaları ve
piyasadaki menkul kıymetler aracılığıyla optimal dağıtılması olarak ifade
edilebilir.
Dağıtımsal etkinlik, bilgisel ve fonksiyonel etkinliğin her ikisine de
dayalıdır. Bunların herhangi birinin yokluğunda dağıtımsal etkinlikten söz
edilemez.
1.2.2. Sermaye Piyasalarında Etkinlik Formları
EPH’deki etkinlik kavramıyla ifade edilen etkinlik türü bilgisel
etkinliktir. Piyasalarda bilgisel etkinlik mevcut ise, herhangi bir yatırımcı
herhangi bir bilgiyi kullanarak normalüstü getiri elde edemez. Bunun sebebi
fiyatların zaten mevcut tüm bilgileri içeriyor olmasıdır (Karan, 2004: 272).
Finans literatüründe bilgisel etkinlik kendi içerisinde üç formda incelenmektedir.
Bu etkinlik formları; zayıf formda, yarı güçlü formda ve güçlü formda piyasa
etkinliğidir.
9
Zayıf etkin piyasa formu, önceki hisse senedi fiyatlarını baz alarak, fazla
miktarda karın elde edilemediği
piyasaları ihtiva etmektedir. Bu çeşit
piyasalarda hisse senetlerinin fiyatlarının hareketleri zaman içerisinde
birbirinden bağımsızdır (Dağlı, 2004: 310). Diğer bir ifade ile hisse senetlerinin
geçmiş değerleri hisse senetlerinin gelecekteki değerleri için bir öngörü
vermemektedir. Yarı güçlü form etkinliğinin söz konusu olduğu bir piyasada,
hisse senedi sahipleri kamuya açık bütün bilgilere sahiptirler ve hisse senedi
fiyatları bu şekilde oluşmuştur. Diğer bir ifadeyle, kamuya yansıyan bilgilerin
kullanılmış olması nedeniyle kar normalleşmesinin üzerini toplamak
imkansızdır. Bu durum, hisse senedi fiyatları tarafından da yansıtılmaktadır.
Güçlü form etkinliğinin söz konusu olduğu bir piyasada, önceki veya şu
anki periyotta, fiyatlar şirketlerdeki içerden bilgi aktarımını, içerdekilerin alım
satımını veya kamusal bilgilerin tamamını içermektedir.
EPH, neo-klasik iktisat okulunun rasyonel beklentiler hipotezinin finansal
piyasalara bir yansıması olarak değerlendirilebilir. Rasyonel beklentiler
hipotezine benzer şekilde, ekonomik birimler ulaşabildikleri tüm bilgileri analiz
ederler ve ekonomik bir unsur olarak bir ekonomi politikası uygularken, bilgiyi
kullanır ve sonuçlarını tahmin ederler. Bireyler, beklenmeyen politikalar
uygulanarak sadece çok kısa bir süre için yanlış yönlendirilebilirler ki uzun
vadede bu mümkün değildir. Bunun doğal sonucu olarak bu tip politikalar uzun
vadede etkili olamayacaklardır.
1.2.3. ĐMKB’nin Etkinliği Üzerine Yapılan Çeşitli Çalışmalar
Türkiye’deki menkul kıymet piyasasının zayıf formda etkin olduğu çeşitli
çalışmalar ile ortaya konulmuştur. Türkiye sermaye piyasasına ilişkin etkinlik
araştırması sonuçları, sermaye piyasasının tam olarak gelişmediğini, diğer
gelişmekte olan ülkelerdeki piyasalara benzer özellikler taşıdığını
göstermektedir. Türkiye’de hisse senedi fiyatlarının tesadüfi olarak
değişmediğini, hisse senedi fiyat değişmelerinin belli bir düzene göre oluştuğunu
ortaya koyan çalışmalar da mevcuttur (Ceylan, Korkmaz, 1998: 255). Türkiye
hisse senedi piyasasının etkinliği üzerine yapılan çalışmalardan bazıları şunlardır
(Canbaş, Doğukanlı, 2007: 584-586):
• Bekçioğlu ve Ada (1985)’ın çalışması, Türkiye sermaye piyasalarında
zayıf formda etkinliğe dair yapılan ilk çalışmadır. Bu çalışmada, Türkiye’de
hisse senedi fiyatlarındaki değişimin zamandan bağımsız olarak gerçekleşmediği
belirlenmiştir.
• Cankurtaran (1989), 1986-1988 yılları arasında ĐMKB’de işlem
görmekte olan hisse senetlerine ait verileri incelemiş ve bu çalışmada geçmiş
fiyat değişimlerinin gelecekteki fiyat değişimlerini açıklayamadığını tespit
etmiştir.
10
• Alparslan (1989), 1986–1988 yılları arasında ĐMKB’de işlem görmekte
olan hisse senetlerine ait verileri incelemiş ve bu çalışmada haftalık fiyat
serilerine, seri kolerasyon ve filtre testi uygulanarak zayıf formda piyasa
etkinliğini test etmiştir. Sonuçta, hissse senetlerinin 1 haftadan 24 haftaya kadar
gecikmeli fiyatları arasında korelasyon olmadığı belirlenmiştir.
• Başcı (1989), ĐMKB’de işlem görmekte olan hisse senetlerinin
getirilerinin dağıtımsal ve zaman serisi özelliklerinin gelişmiş piyasalardakine
oldukça benzer olduğunu belirlemiştir.
• Muradoğlu ve Önkal (1992), maliye ve para politikaları ile hisse senedi
getirileri arasında gecikmeli bir ilişki olduğunu belirlemişler; fakat Türkiye’deki
hisse senedi piyasasının genelde etkin olmadığını ve buna ek olarak özellikle
maliye ve para politikaları açısından da etkin olmadığını belirtmişlerdir.
• Muradoğlu ve Oktay (1993), gelişmiş piyasaların birçoğunda görülen
haftasonu ve yılbaşı etkisinin Türkiye sermaye piyasasında da görüldüğünü
belirtmişle; fakat bu anomalilerin yatırımcılar tarafından fark edilip
yatırımcıların bu anomalilere göre stratejiler oluşturabilecekleri ve bunun
sonucunda kısa zamanda normalüstü getiri elde etme imkanlarının ortadan
kalkacağı, bu yüzden de piyasanın zayıf formda etkin bir hal alacağını ifade
etmişlerdir.
• Balaban, Candemir ve Kunter (1995), ĐMKB’de yarı güçlü formda
piyasa etkinliğinin bankalararası para piyasası gecelik faiz oranları, serbest
piyasa döviz kurları ile parasal büyüklüklerden bankalar serbest imkanı,
emisyon, M1 ve para arzı tanımları, rezerv para, parasal taban ve Merkez
Bankası Parası açısından reddedildiğini belirtmişlerdir.
• Muradoğlu ve Metin (1995), hisse senedi getirileri ile makroekonomik
verilerden oluşan bir veri seti arasında ilişki kurmuşlar ve böylece parasal ve
mali politikalar açısından yarı güçlü formda etkinliği test etmişlerdir. Yapılan
testler sonucunda hisse senedi getirilerinin bütçe açıkları, faiz oranları ve para
arzı gibi makroekonomik değişkenler kullanılarak tahmin edilebileceğini
belirlemişlerdir.
• Kılıç (1997), ĐMKB’de işlem gören hisse senetlerine ilişkin tarihsel fiyat
serileri kullanılarak geleceğe ilişkin tahminlerde bulunmanın yanıltıcı
olabileceğini göstererek, Türkiye sermaye piyasasının zayıf formda etkin
olduğunu belirlemiştir.
• Özün (1999), ĐMKB-100 endeksinde çalışma yapmış ve piyasanın zayıf
formda etkin olduğu yönünde bulgular elde etmiştir.
• Çevik ve Yalçın (2003), ĐMKB-100 Endeksi’nde rassal yürüyüş hipotezini
test etmişler ve piyasanın zayıf formda etkin olmadığı sonucuna ulaşmışlardır.
11
• Zengin ve Kurt (2004), 1987-2002 arasında endeks ile çeşitli makro
ekonomik değişkenler arasındaki ilişkiyi test etmişler ve ĐMKB’nin zayıf
formda etkin olduğu; ancak yarı güçlü formda etkin olmadığı yönünde tespitte
bulunmuşlardır.
• Atan vd. (2006), tarihli çalışmalarında 2003-2005 arasındaki dakikalık
fiyat verilerini kullanmışlar ve ĐMKB’nin zayıf formda etkin olduğunu
belirtmişlerdir.
Yapılan çalışmalardan bir kısmı ĐMKB’nin zayıf formda etkin olduğunu
savunurken, diğer bir kısmı ise ĐMKB’nin zayıf formda etkin olmadığını
savunmaktadırlar.
Türkiye gibi gelişmekte olan hisse senedi piyasalarında zayıf formda piyasa
etkinliğinden bahsedilirken; ABD gibi gelişmiş hisse senedi piyasalarında ise
yarı güçlü formda piyasa etkinliğinin varlığından söz edilmektedir. Güçlü
formda piyasa etkinliği ise ulaşılması imkansız bir ideal olarak görülmektedir
(Dağlı, 2004:312).
1.3. Rassal Yürüyüş Teorisi
Maurice Kendall (1953: 11-25) tarafından ortaya atılan ve EPH’nin özel bir
hali olarak düşünülebilecek olan rassal yürüyüş teorisi Fama (1970: 383-417)
tarafından geliştirilmiştir. Aslında, fikir Kendall’ın ortaya attığı tarihte neredeyse
unutulmaya yüz tutmuş olan Louis Bachelier’in 1900 yılında savunduğu Théorie
de la Spéculation (21-86) adındaki doktora tezinde temel olarak ortaya
konulmuştur. Rassal yürüyüş teorisi, hisse senetlerinin piyasadaki fiyatlarını
kararsız, amaçsız veya tesadüfî bir yürüyüşe benzetir. Teori, etkin bir sermaye
piyasasında, fiyat ve kazançlardaki ardışık değişimlerin bağımsız olduklarını
kabul eder (Kanalıcı, 1997: 25). Eğer ardışık fiyatlar bağımsız ise; hisse
senedinin ortalama piyasa fiyatı, gerçek değerine eşit ya da yakın olmalıdır.
Farklı yatırımcıların aynı bilgileri değişik yorumlamaları sonucunda gerçek
değerden sapmalar oluşabilir. Yine de zaman içerisinde fiyatlar denge durumuna
gelmelidir. Buna ek olarak; hisse senedinin geçmişteki fiyat seviyelerinin
gelecekteki fiyat performansını etkilemeyeceğine de inanılır (Karaşin, 1987).
Teoriye göre; fiyatların hafızası yoktur, bu yüzden de önceki veya şu anki
fiyatlar gelecekte oluşacak fiyatları tahmin etmek için kullanılamaz. Fiyatlar
rassal hareket ederler ve ulaşılabilir oldukça yeni bilgiye göre düzeltilirler. Bu
yeni bilgiye göre düzeltme o kadar hızlıdır ki bundan kar elde etmek mümkün
değildir. Ek olarak, haberler ve olaylar da rassaldır ve bunları tahmin etmeye
çalışmak faydasız bir çabadan ibarettir.
Wall Street’te Rassal Bir Yürüyüş ismi ile 1973’de Burtоn Malkiel
tarafından yazılan eser finans literatüründe bir klasik olmuştur. Çalışmada,
teknik ve temel analiz birlikte test edilmiş ve iki analizinde aynı sonuca ulaştığı
12
ifade edilmiştir. Bu sonuç, piyasanın yarı güçlü formda etkin olmasının temel
sebebinin büyük oranda zaman kaybından başka bir şey olmadığı şeklinde
belirtilmiştir. Söz konusu çalışmada herhangi bir yatırımcının piyasada yüksek
etkinlik gösterebileceğini tutarlı olarak iddia edebilecek bir ispat olmadığını
göstermek için büyük yatırım aralıkları alınmış ve bireylerin piyasayı yenmek
için uğraşmamaları gerektiği savunularak teknik, temel veya herhangi bir başka
analizin de faydasız olduğu belirtilmiştir.
Kurumsal yatırımcıların piyasaya baskınlık kurdukları 35 yılı aşkın bir süre
önce ifade edilmiş ve rassal yürüyüş teorisi de bu şekilde finansal hayata
girmiştir. Kurumsal yatırımcılar bilgi kaynaklarına daha kolay ve etkili ulaşım
imkanlarına sahiptirler, bireyler ise kaliteli ve doğru araştırma sonuçları için
aracı kurumların ofislerinin insafına terk edilmişlerdir. Son 10 yılda ise
yatırımcılar kaynaklara kolay ve ucuz şekilde ulaşılabilmektedir, hatta
kaynakların bir kısmı ücretsizdir. Bireysel yatırımcılar, anlık verilere gerçek
zamanlı olarak ulaşabilmekte ve sistem üzerinde kurumsal yatırımcılar gibi alım
satım yapabilmektedirler. Günümüzde, gerçek zamanlı verilere ulaşılabilirliğinin
sağlanması ve anlık uygulamalar sayesinde, bireysel yatırımcılar hiç olmadığı
kadar kolay bir şekilde bilgilere ulaşabilmekte ve bunları kullanarak piyasada
oynayabilmektedirler. Ayrıca, internet ortamında yapılabilen alım satım
işlemlerinin sağladığı avantajla güç ve etki kurumsal yatırımcılardan bireysel
yatırımcılara doğru kaymaya başlamıştır. Yine, çok uzak değil bundan sadece 10
yıl öncesine kadar, komisyon masrafları çok yüksekti ve bu herhangi bir yatırım
veya alım satım stratejisinde dikkate alınan bir unsurdu. Günümüzdeyse internet
üzerinden yapılan alım satımların sağladığı avantajla, komisyon masrafları
minimum düzeye gelmiştir. Bu sayede işlem hacmi ve olası dalgalanma
dereceleri artmıştır. Bunun sonucunda da yüksek dalgalanma anormalliklerin
ortaya çıkma ihtimali artmıştır (Shleifer, 2003: 25-60). Daha iyi alım satım
kaynaklarının ve düşük komisyonların ortaya çıkması ile daha çok yatırımcı
potansiyel anormallikleri dikkate alarak işlem gerçekleştirebilmektedir. .
1.3.1. Hisse Senedi Fiyatlarında Rassal Bir Yürüyüş
Bir rassal yürüyüş modeli, verilen bilgi yapısına bağımlı getiri dağılımıyla
bağımsız getiri dağılımı arasında fark olmadığını iddia etmektedir. Diğer bir
ifade ile rassal yürüyüş teorisi, hisse senedi getirilerinin zamandan bağımsız ve
normal dağılımla karakterize olması gerektiğini ima etmektedir.
Hisse senedi fiyatları rassal yürüyüş gelişimini takip ediyorlarsa, sermaye
piyasası zayıf etkinlik formundadır demektir. Bu durumda, tarihi hisse senedi
fiyatlarının içerisinde olan tüm bilgiler tamamen şu anki hisse senedi fiyatlarına
yansımaktadır ve bunun sonucunda hisse senedi getirileri tahmin edilebilir
olmayacaktır. Gelecek getirilerin önceki getirilerle tahmin edilememesi
nedeniyle, önceki fiyatlar düzeyinin incelenmesini baz alan alım satım kuralları
13
anlamsız ve değersizdir. Bu yüzden, geçmiş bilgiler bugünün getirilerinin
beklenen getirilerden sapma büyüklüğü
hakkında hiçbir bilgiyi
içermemektedirler.
Birçok çalışma geçmişe bakarak hisse senedi getirilerinin tahmin edilebilir
olup olmadığını araştırmaktadır. Genişce test edilmiş hipotez şudur, hisse senedi
fiyatları rassal yürüyüşü takip ederler ki bu başarılı getirilerin bağımsız olduğunu
ima etmektedir. Rassal yürüyüşün derecesini araştırmak için, geleneksel testleri
veya günümüz testlerini kullanabiliriz. Zayıf form etkinliğinin geleneksel testi
otokorelasyon testidir ki bu fiyat değişimlerinin bağımsızlığının bir testidir. Lo
ve MacKinlay (1990: 175-205)’in çalışmasından bu yana, sapma oranı testi
rassal yürüyüş hipotezi için yaygın olarak kullanılan bir test olmuştur. Bunun
temel nedeni sapma oranı testinin geleneksel testlerden daha güçlü olmasıdır.
Çalışmalarında birçok frekans derecelerinde sapma oranı testini kullanmışlar ve
New York Stock Exchange (NYSE) ile American Stock Exchange
(AMEX)’deki hisse senetlerinin 1962-1985 zaman aralığını almışlardır. Rassal
yürüyüş hipotezinin, hisse senedi fiyatlarındaki haftalık getiriler bazında - hem
tüm örnek periyotları hem de tüm alt periyotlar için bütün getiri endeks çeşitleri
ve çeşitli büyüklükteki portföyler tarafından reddedildiğini ortaya koymuşlardır.
Aynı zamanda portföy getirilerinin pozitif ilk sıra otokorelasyonunun veya
ortalama sapmasının önemli olduğunu göstermişlerdir. Endeks getirileri için
ortalama sapma mevcudiyetinin; aslında, büyük hisse senetlerinden daha büyük
oranda ortalama sapma gösteren küçük hisse senetlerinin mevcudiyetinden
kaynaklandığını ortaya koymuşlardır. Fakat; aylık getiriler için, rassal yürüyüş
hipotezine karşı hiçbir kanıt bulamamışlardır (Seasholes, 2000).
Poterba ve Ѕummers (1988: 27-59), hisse senedi endeks getirilerinin eğer
endeksteki bazı hisse senetleri az sıklıkta alınıp satılıyorsa, pozitif otokorelasyon
gösterebileceğini ortaya koymuşlardır. Ayrıca, küçük hisse senetlerinin büyük
hisse senetlerine nazaran daha az alınıp satıldığını göstermişlerdir. Bu sebeble
yeni bilgiler ilk olarak büyük hisse senetlerinin fiyatlarına daha sonra da
gecikmeli olarak daha küçük hisse senetlerinin fiyatlarına dahil edilirler. Bu
gecikme pozitif bir seri korelasyona sebep olmaktadır. Sapma oranı testinin
aylık fiyatlarla beraber kullanıldığı çalışmada Latin Amerika ülkelerine ait
gelişmekte olan piyasaların hisse senedi getirilerinin normal bir dağılım
göstermediği iddia edilmektedir. Sonuçlar rassal yürüyüş teorisinin reddinin de,
otokorealasyon ve endeks getirilerindeki ortalama sapma desteğindeki
kanıtlardan kaynaklandığını göstermektedir. Latin Amerika piyasaları için elde
edilen sonuçlar, ABD hisse senetlerinin fiyatları için ortalama sapmayı bulan Lo
ve MacKinlay (1990: 175-205) tarafından yapılan ABD hisse senedi rassal
yürüyüş testleriyle tutarlıdır. Endeksler ve bireysel şirketler için haftalık hisse
senedi getirileri üzerindeki sapma oranı testini kullanarak Brezilya ve
14
Meksika’daki hisse senedi fiyatlarındaki rassal yürüyüşün mevcudiyeti
incelendiğinde Meksika’daki bireysel hisse senedi getirilerinin pozitif
korelasyon ve ortalama sapma davranışından daha fazla etkilendiği ortaya
çıkmıştır (Seasholes, 2000).
1.3.2. Wall Street’te Rassal Olmayan Bir Yürüyüş
Piyasaların etkinliliğinin tahmin edilebilirliği üzerine diğer bir düşünce
okulu daha vardır. Andrew Lo bu okulun savunucularının başındakilerden bir
tanesidir. Wall Street’te Rassal Olmayan Bir Yürüyüş adlı Lo ve MacKinlay
(1990: 175-205)’in kitabı, 1973’de basılan ve bir klasik olan Malkiel’in aynı
isimli kitabının ve onun çevresinde geliştirilerek ortaya atılan birçok teorinin
kirli çamaşırını ortaya çıkarmıştır. Araştırmaları şu şekilde sonuçlanmıştır:
Finansal piyasalar bir dereceye kadar tahmin edilebilirdir; fakat bu tahmin
edilebilirlik etkisizlik veya mantıksızlık sebebiyle olmaktan uzaktır, tahmin
edilebilirlik kapitalizmin dişlilerini yağlayan bir yağdır. Piyasaların etkin olması
tek başına inandırıcı değildir, buna ek olarak katılımcılar da etkin piyasalar da
kar elde edebileceklerdir. Fakat, çalışmada piyasaların daha yüksek performans
göstermesinin mümkün olduğu bunun için de araştırmalara devam edilmesi
gerektiği ve yeniliklere ihtiyaç duyulduğu iddia edilmektedir. Ne piyasayı
yenmek ne de mevcut durumu korumak kolay değildir ve ortalama üstü
getirilerin devam edebilmesi rekabetçi avantajını korumak için çabalayan bir
şirkete benzemektedir. Yeni bir ürünü tanıttıktan sonra, bir şirket yerine tekrar
geri dönemez ve para içinde yüzmek için de bekleyemez. Rekabetin üzerinde
kalabilmek için yönetim esnek olmalı, devamlı gelişmek ve yenilikler
oluşturmak için yollar aramalıdır, aksi halde rekabet onları alta alacaktır.
Piyasalardan daha yüksek perfomans göstermek için yollar bulan para
yöneticileri, alım satımcılar ve yatırımcılar esnek ve yenilikçi kalmalıdırlar.
Bugün için bir yöntemin işlemesi aynı yöntemin yarın da mutlaka işleyeceği
anlamına gelmez.
1.4. Etkin Piyasalar Hipotezi’ne Karşı Teorik ve Pratik
Đddialar
Bu aşamada uzun bir süre ekonomideki en iyi kurulu düzen olduğu ifade
edilen EPH’ye karşı Jensen (1978: 95-101)’in ortaya attığı iddia ve bu iddiadan
sonraki gelişmelere kısaca değinilecektir. Onun EPH ile ilgili beyanından kısa
bir süre sonra, EPH’ye teorik ve pratik olarak meydan okunmuştur. Đddianın
başlangıcı pratik olmakla beraber EPH ile ilgili bazı potansiyel zorluklar kontrol
edilirken ortaya çıkan teorik durumlarla başlamak daha basit olmuş ve bunlar
kanıta dönüşmüştür.
15
Đnsanların genelinin ve yatırımcıların bir kısmının tamamıyla mantıklı
oldukları bir durumu sürdürebilmek oldukça zordur. Basitçe ifade etmek
gerekirse çoğu yatırımcı ilişkisiz bilgiye tepkiyi hisse senedi için taleplerini
oluşturarak gösterirler, Black’in (1986: 529-543) ifade ettiği gibi, onlar bilgiden
ziyade kuru gürültüye ya da diğer bir ifade ile şamataya oynarlar. Yatırımcılar
finans liderlerinin tavsiyelerini takip ederler, portföylerini çeşitlendirmezler,
portföyleriyle adeta arkadaş olurlar, kazanan hisse senetlerini satarlar,
kaybedenleri ise tutarlar, pahalı yönetilen yatırım fonlarını alıp satarlar. Kısaca,
yatırımcılar EPH tarafından bilgilendirilmemiş piyasa paylaşımcılarının
beklentisi olan pasif stratejileri takip ederler. Yatırımcıların gerçekte ne
yaptıklarının kanıtı buzdağının sadece görünen kısmıdır.
Yatırımcıların ekonomik mantıklılığın kurallarından sapması, yaygın ve
sistematik olarak ortaya çıkar. Kahneman ve Riepe (1998: 52-65) tarafından
özetlendiği gibi, insanlar standart karar verme modelinden birçok temel alanda
sapma gösterirler. Bu alanlar bir dereceye kadar basitçe üç geniş kategoride
gruplandırılabilir: Riske meyilli tutumlar, Bayes kuralı* dışı beklenti formasyonu
ve karar vermenin problemlerin çerçevesine olan duyarlılığı.
Đlk olarak, bireyler Neumann-Morgenѕtern mantıklılığı*nın kurallarını takip
ederek, riskli kumarları doğru değerlendirmezler. Đnsanlar bu kumarları
değerlendirirken elde ettikleri zenginliğin en yüksek derecesine bakmazlar, bazı
referans noktalarıyla kıyaslanan kazanç ve kayıplarına bakarlar, ki bu referans
noktaları durumdan duruma değişir ve yatırımcının zarara karşı duyduğu nefreti
gösterir, bu durum kazanç fonksiyonundan daha dik olan bir kayıp
fonksiyonunun ortaya çıkmasına neden olur.
Đkinci olarak, bireyler sistematik olarak Bayes kuralını ve belirsiz çıkarım
varsayımlarındaki olasılık teorisinin diğer kurallarını ihlal ederler (Kahneman,
Tversky, 1979: 263-291). Örnek olarak; insanlar gelecekteki belirsiz olayları, sık
sık kısa bir veri dönemi alarak ve bu veri döneminin temsil ettiği geniş
fotoğrafın ne olduğunu anlamaya çalışarak tahmin ederler. Bu temsiliyet üzerine
odaklanma sebebiyle bireyler yakın tarihin kendilerinin kurduğu modelden
ziyade şans eseri olarak oluşmuş olma ihtimalinin daha yüksek olduğuna dikkat
etmezler. Bayesian mantıklılığından ziyade deneye dayalı olan inanışlar bazen
de “yatırımcı sezgisi” olarak adlandırılmaktadır. Bu bizi, arbitraj tabanlı etkin
piyasalar için son teorik tartışma noktasına getirmiştir. Sezgi doğal yatırımcılarla
ilişkilidir; arbitrajcılar doğal talebin diğer tarafını almalı ve fiyatları gerçek
değerlerine geri çevirmelidir. Sonuç olarak, etkin piyasalar için teorik durum bu
arbitrajın etkinliğine bağlıdır (Richards, 1997: 182).
*
Bayes Kuralı: Bir stokastik süreç sırasında ortaya çıkan bir rassal olay A ile bir diğer rassal olay B için
koşullu olasılıkları ve marjinal olasılıkları arasındaki ilişkidir.
*
Neumann-Morgenѕtern Mantıklılığı: Oyun teorisinin gelişim sürecindeki önemli noktalardan biridir.
16
Arbitraj etkisi, şamatacı tüccarlar tarafından potansiyel olarak etkilenen
fiyatlara sahip hisse senetlerinin yakın ikamelerinin bulunabilirliğini ifade etmek
için kullanılır. Riskleri savmak için, aşırı fiyatlı hisse senetlerini satan
arbitrajcılar düşük fiyatlı “aynı olan ya da büyük oranda benzer” hisse senetlerini
almak zorundadırlar. Bazı türev yatırım araçları için yakın ikameler bulunabilir;
ancak arbitraj bazen oldukça fazla işlem hacmine ihtiyaç duyabilir. Örneğin,
vadeli Ѕ&P 500 Endeksi, tipik olarak hisse senedi sepetinin değerine yakın bir
fiyattan satılır; çünkü vadeli sepetten farklı bir fiyata satılırsa, bir arbitrajcı her
zaman kendisine göre ucuz olanı alır ve pahalı olanı satar, bu sayede de güvenli
bir kara kilitlenir. Birçok örnekte, yatırım araçlarının açık ikameleri henüz
bulunmamaktadır. Bu sebeple arbitraj, hisse senetleri ve bonoların fiyat
seviyelerini bir bütün olarak belirleyemez (Figlewski, 1979: 75-88; Campbell,
Kyle, 1993: 1-34). Bu geniş yatırım aracı sınıfları ikame portföylere sahip
değildirler ve bazı nedenler yüzünden yanlış fiyatlandırılırlarsa, arbitrajcı için
risksiz bir tedbir yoktur. Hisse senetlerinin bir bütün olarak aşırı fiyatlandığını
düşünen bir arbitrajcı fiyatları düşen hisse senetlerini satamaz ve ikame bir
portföy oluşturamaz, ta ki böyle bir portföy buluncaya kadar. Arbitrajcı, yüksekpiyasa getirisi düşüncesiyle, hisse senetlerini kolaylıkla satar veya hisse
senetlerinin ortaya çıkışını azaltır; fakat özellikle de hisse senetlerinin beklenen
ortalama getirisi yüksek ve pozitifse bu arbitraj daha az riskli değildir (Siegel,
1998).
Kronolojik olarak, EPH’ye yapılan pratik meydan okumalar teorik
olanlardan önce gelmektedir. Erken ve tarihi açıdan önemli bir meydan okuma
olan Ѕhiller’in (1981: 421-436) çalışması, hisse senedi piyasasının oynaklığı
üzerinedir, bu çalışma hisse senedi piyasasındaki fiyatların, bu fiyatların vadeli
kar paylarının beklenen net rayiç bedellerine eşit olduğu basit bir modelle
düzeltilmiş fiyatlardan çok daha oynak olduğunu belirtir. Çalışmada net rayiç
bedel, sabit bir iskonto oranı ve kar payıyla alakalı bazı belirli varsayımlar
kullanılarak hesaplanmış ve bu çalışmada gerçek değerin yanlış belirlendiğine
dair itirazların odak noktası olmuştur.
De Bondt ve Thaler (1985: 793-808) çalışmalarında aşırı kaybedenler ve
kazananlar olarak iki şirket grubunun performanslarını karşılaştırmışlar ve
1933’den bu yana her yıl, önceki 3 yıl boyunca, en iyi ve en kötü performans
gösteren hisse senetlerinin portföylerini oluşturarak bu portföyler üzerindeki
getiriyi 5 yıllık sıralama periyodunu takiben hesaplamışlardır. Bu kaybeden ve
kazananların ortalama performanslarının sonuçları, aşırı kaybedenlerin
oluşturma sonrası yüksek getirileri ile aşırı kazananların nispeten kötü
getirilerine işaret etmektedir. Bu kanıtın alternatif açıklaması yine De Bondt ve
Thaler (1985: 793-808) tarafından geliştirilmiş ve bu açıklama hisse senedi
fiyatlarının aşırı tepki gösterdiği şeklinde olmuştur. Aşırı kaybedenler çok
17
ucuzladılar ve geriye sıçramaktadırlar, oysa önceki sıralama (oluşturma)
periyodu boyunca aşırı kazananlar çok pahalılaştılar ve sonraki zamanlarda daha
düşük getiriler elde edeceklerdir (Ritter, 1988: 701-717). Bu açıklama
davranışsal teoriye iyi uymaktadır. Aşırı kaybedenler birkaç yıl sıradan veya
kötü haberleri olan şirketlerdir, bu sebeple geleceğe verileri kullanarak ulaşan
yatırımcılar bu şirketlere az değer biçerler; aşırı kazananlar ise birkaç yıl iyi
haberleri gelen şirketlerdir ve aşırı değerlenmeye davet ederler. Söz konusu
bulgulardan sonra; araştırmacılar, yatırım araçlarının getirilerini başarılı olarak
tahmin edebilmek için özellikle hisse senetleriyle ilgili önceki getirileri baz
alarak daha başka yolları tanıtmışlardır. Bu bulgular arasında, belki de en
önemlisi momentumdur (Jegadeeѕh, Titman, 1993: 65-91), momentum bireysel
hisse senedi fiyatlarının 6 aydan 12 aya kadar ki periyotlar boyunca
hareketlerinin, aynı yöndeki gelecek hareketlerini tahmin etmeye meyilini
göstermektedir.
Fama (1991: 1575-1617), hisse senedi getirilerinin önceki getirilerinden
tahmin edilebileceğini kabul eder ve bu önceki çalışmalarda ulaşılan sonuçlardan
bir ayrılığı temsil eder. Daha yakın tarihlerde yapılan araştırmalar gelecek
getirileri tahmin eden diğer değişkenleri ortaya çıkarmıştır. Varsayalım ki, bir
yatırımcı portföyünü defter değeri/piyasa değeri (DD/PD) oranını kullanarak
seçecektir. DD/PD oranı bir hisse senedinin ucuzluğunun bir ölçümü olarak
düşünülebilir. En yüksek DD/PD oranına sahip şirketler nispeten en ucuz
şirketlerdir, halbuki en düşük DD/PD oranına sahip şirketler nispeten en pahalı
şirketlerdir. Bu sebeble, yüksek DD/PD oranına sahip şirketlere yatırım yapmak
bazen değer yatırımı olarak adlandırılır. De Bondt ve Thaler’in (1987: 557-581)
mantığını takiben, düşük DD/PD oranları, önceki iyi haberlere aşırı tepkiler
sonucunda şirketlerin gelecek karlılıklarıyla ilgili aşırı piyasa iyimserliğini
yansıtmaktadır. Aşırı tepkiyle tutarlı olarak, De Bondt ve Thaler (1987: 557581), Fama ve French (1992: 427-465) ve Lakoniѕhok (1994: 1541-1578),
tarihsel olarak yüksek DD/PD oranına sahip şirketlerin portföylerinin düşük
DD/PD oranına sahip şirketlerin getirilerine nazaran daha yüksek kazanç
sağladığı sonucuna varmışlardır.
Richard Roll (1984: 861-880) tarafından yapılan iki çarpıcı çalışmada şu
sonuçlara ulaşılmıştır: Đlk çalışmada, hava durumu hakkındaki haberlerin
portakal suyu fiyatının üzerindeki etkisini incelemiş ve “ABD’de portakal suyu
için üretilen portakalın coğrafi etkenlere oldukça bağımlı olması ve portakal
suyu damak tadının kişiden kişiye pek de değişken olmaması nedeniyle portakal
fiyatlarının geleceği ile ilgili olarak hava durumu hakkındaki haberlerin birçok
varyasyonu hesaba katılmalıdır” konusunu iddia ederek hava durumuyla ilgili
haberlerin gelecek fiyat hareketlerini belirlemede yardımcı olmasına rağmen,
bunların hareketlerin nispeten küçük bir kısmını açıklayabileceğini bulmuştur.
18
Roll (1988: 541-566), daha sonra bu fikri bireysel hisse senetlerine genişletmiş
ve yapmış olduğu hesaplamalarda; ortalama düzeltilmiş R2’leri aylık olarak 0.35,
günlük olarak ise 0.2 bulmuş ve bunlara dayanarak bireysel hisse senedi
fiyatlarındaki hareketlerin, kamu haberleri ya da potansiyel ikamelerin
hareketleri tarafından büyük oranda hesaplanamayacağını öne sürmüştür.
Çalışmalarının sonucunda haberlerden başka şokların da hisse senedi fiyatlarını
hareket ettirebileceğini ifade etmiştir ki bu EPH’ye ters düşmektedir.
Daha önceki çalışmalarda açıklanan sonuçların çoğu; verileri, alım satım
masraflarını, örnek seçilen önyargıları, en uygunsuz risk düzeltmelerini içeren
birçok alanda ses getirmiştir. Buna rağmen, elde edilen sonuçların
araştırmacıların 1970’lerde bulduklarından çok farklı olduğunu reddetmek
oldukça zordur ve bu durum da EPH için pek uygun değildir. Bir ilginç soru da
neden araştırmacılar, 1980’lere dek, piyasa etkinliğine meydan okuyan daha çok
kanıt raporlayamamışlardır? Akademik yayınlarda EPH’ye yapılan itirazları
içeren çalışmaların yayınlanmasının zor olmasının ötesinde, akla daha yatkın ve
bilimsel olan açıklama Summers (1986: 591-601) tarafından sağlanan aksi
kanıtlarda yer alan hatadır. Şu iddia edilmektedir: Piyasa etkinliğinin birçok
testi, verimsizlik formlarını ayırmada pek güçlü değildir. Bu gözlem hisse senedi
endeks değeri gibi bazı zaman serilerinin, tesadüfi hareket veya alternatif olarak
bir ortalamaya geri dönme teorisini takip edip etmediğini pratik olarak
açıklamanın zaman zaman zor olduğunu göstererek tasvir etmiştir.
Araştırmacılar ikna edici kanıtlar bulmadan önce, birçok veri tutmaktadırlar ve
bu verilere belki de daha iyi bir teorik fikir için de bakılabilir. Bunu
uygulamanın uzun sürmesinin sebebi ne olursa olsun, ortaya atılan teorinin ve
elde edilen kanıtların toplam etkisi EPH’nin hegemonyasını zayıflatmış ve yeni
bir araştırma alanı ortaya çıkmasına sebep olmuştur. Hisse senedi fiyatları ile
ilgili olarak yeni yapılan çeşitli çalışmalar, önceden bulunan ve EPH’yi gözde
yapan bazı kanıtları ortadan kaldırmışlardır. Yeni çalışma ve kanıtlar, yeni bir
çalışma bakışı kazandırmış ve davranışsal finans finansal piyasaların alternatif
bir açıklayıcısı olarak ortaya çıkmıştır. Davranışsal finans, etkin piyasalar
perspektifinden bakıldığında hem anormal görülen kanıtları açıklamakta hem de
veri içinde onaylanan yeni tahminleri üretmektedir.
1.5. Davranışsal Finans Yaklaşımı
Araştırmacılar 90’lı yılların başından itibaren fiyatları, kar payları ve
kazançlardaki ekonometrik zaman serileri araştırmalarını bırakıp yatırımcı
psikolojisi ve finansal piyasalar arasında bağlar kuran modeller geliştirmeye
başlamışlar (Shiller, 2003: 83-104) ve böylece davranışsal finans yaklaşımı
ortaya çıkmıştır. Söz konusu yaklaşım, psikolojik nedenlerle yatırımcıların her
zaman mantıklı olamayacaklarını bu sebeple de piyasalarda düşük ya da aşırı
tepkinin gözlemlenebileceğini savunmaktadır. Davranışsal finansa göre piyasalar
19
etkin değildir ve bunun en büyük kanıtı düşük ve aşırı tepkidir. Davranışsal
finans yaklaşımı, ağırlıklı olarak bilişsel önyargı* konusunu ele almaktadır.
Finansal piyasalar çerçevesinde, bu konu insanların mevcut inanç ve
farkındalıkları ile şu anki görüşleriyle ters düşen bilgiler arasındaki tutarsızlığa
işaret etmektedir. Sonuç olarak, insanlar şu anki bilgi ve inanışlarını
onaylamayan bilginin geçerliliğini önemsemeyebilmektedirler. Yüksek derecede
bir bilişsel önyargı, insanların bir önceki yaptıklarının yanlış olduğunu
destekleyen bilgilerle yüzyüze geldiklerinde ortaya çıkar. Bu bireyler
yaptıklarının yanlış olduğunu gösteren bilgileri önemsemezler, bu tepkilerine de
seçici algılama denilmektedir. Bilişsel uyumsuzluk kayıptan kaçınmayla da
ilgilidir; ki bu durumda bireysel yatırımcılar, riske veya hisse senedi
hareketlerinden kaynaklanan sermaye kayıplarına karşı elde ettiklerinden ya da
hisse senedi hareketlerinden kaynaklanan sermaye kazançlarından daha fazla
duyarlıdırlar (Gilfoyle, 2000: 76-78).
Kayıptan kaçınma, yatırımcıların sanki ilk kararlarının doğruluğunu
ispatlarcasına bir tavır takınmaları durumunda seçici ve mantıksız karar
almalarını cesaretlendirmektedir. Örnekler değer yitiren bir varlığın ileride tekrar
değer kazanacağı düşüncesiyle yatırıma devam edilmesi durumunu içermektedir
(Miller, 2000: 26). Bu faktörler, mantıksız taşkınlık ve aşırı kötümserliği
destekleyerek finansal piyasaları etkilemektedir; bununla birlikte, hisse senedi
alım ya da satımı hakkında almış oldukları önceki kararları hakkında çeşitli
sorular oluşturmaktadır.
Mantıksız davranış, portföy yönetiminde zararları sınırlamak için kullanılan
mantık yönergelerinin varlığına rağmen sık sık oluşmaktadır. Bu yönergeler
önceden belirlenen stop-loss seviyelerinde veya risk faktörleri oldukça
arttığında; örneğin, olağandışı yüksek fiyat/kazanç oranlarında hisse senedi
satışını tavsiye edebilir. Mantıksız davranış, hatalı varsayımlar veya
tamamlanmamış bilgiler temelli mantık yönergeleri, portföy yönetimi
düzenlemelerinde bir değişimi haklı çıkarmaktadır (Malkiel, 2003: 59-82).
Zıtlık stratejisi yaklaşımı, yatırımcıların davranışlarına odaklanır ve “bir
hisse senedine, sektöre ya da piyasaya karşı olan olumlu ya da olumsuz hisler
zamanla tersine dönmektedir” düşüncesini temel almaktadır. Sonuç olarak,
strateji hisler zamanla tersine döner beklentisiyle aslında favori olmayan hisse
senetlerinin alımını ve favori olanların ise satımını öngörmektedir. Strateji, uzun
vadeli değerin altındaki anormalliklerin farkedilerek uzun vadeli kaybedenlerin
kritik bir noktadadan başlayarak uzun vadeli kazananlara üstünlük kuracağı
şeklindedir (DeBondt, Thaler, 1985:793-808; Chopra, Lakonishok, Ritter, 1992:
*
Bilişsel Önyargı: Bilişsel psikologlar ve davranışsal araştırmacıların yaptıkları çalışmalar, insanların karar
verirken sistematik bir şekilde irrasyonel davranma eğiliminde olduklarını ortaya koymaktadır. Đrrasyonalite
durumu, bilişsel anomali olarak da adlandırılmıştır.
20
235-268; Fama, French, 1996: 55-84; Richards, 1997: 182). Bu perspektiften
bakıldığında, negatif hislerle fiyatı oldukça düşmüş ya da bastırılmış olmakla
beraber kazanç yapısı iyi olan bir hisse senedinin değeri, yatırımcılar düşük hisse
değerini farkettikçe yükselecektir. Bunun tersine, temeli zayıf ama fiyatı yüksek
olan bir hisse senedinin değeri yatırımcılar tarafından fiyattaki fazlalık
farkedildikçe düşecektir. Piyasa fiyatı ile hisse senedinin gerçek değerinin
arasındaki fark piyasadaki yatırımcı psikolojisi ve bilgi asimetrisi gibi
faktörlerden kaynaklanmaktadır. Zıtlık stratejisi, değerinin altındaki ve
üstündeki hisse senetlerini farkeden bir arbitraj yaklaşımıdır. Yatırımcıların
büyük bir bölümünde, zıtlık stratejisinin etkin bir şekilde çalıştığı nispeten uzun
vade görüşü bulunmamaktadır (DeLong vd., 1990: 379-395).
Momentum stratejisi yaklaşımı, portföyü oluşturan şirketlerin
momentumunun değerlendirilmesini baz almaktadır (Bogle, 1999). Bu strateji;
piyasanın kazançların genel yönüne, hisse senedi fiyatlarını yükselterek ya da en
uygun fiyattan satışını onaylayarak cevap vereceğini varsayar. Ayrıca; tarihsel
kazanç trendinin de gelecekte devam edeceğini varsaymaktadır. Bu alım satım
stratejisi, güçlü momentum tarafından desteklenen hisse senedi alımlarını
göstermektedir. Momentumu değiştiren anormal bir olay hisse senedinin alım ya
da satımı için bir sinyal olarak algılanır. Pratikte, bu model geçmiş dönemdeki
güçlü hisse senetlerinin alımını ve zayıf hisse senetlerinin satımını içermektedir
(Jegadeeѕh, Titman; 1993: 65-91). Bu strateji ile ilgili olarak yapılan önemli
çalışmalar olarak şunlar sayılabilir: Chan, Jegadeeѕh ve Lakoniѕhok (1996:
1681-1713), Rouwenhorѕt (1998: 267-284), Chan, Hameed ve Tоng (2000: 153172), Grinblatt ve Keloharju (2000: 43-67), Grundy ve Martin (2001: 29-78),
Jegadeeѕh ve Titman (2001: 699-721). Strateji, tüm ulaşılabilir bilgilerin hisse
senedinin fiyatını etkileyebileceğini varsayar. Strateji; bir teknik alım satım
yaklaşımını içermektedir, kazanç bilgilerine karşı piyasanın gösterdiği
reaksiyonun analizi hisse senedi alım satımına temel olmaktadır. Bunun tersine;
strateji, hisse senedinin alım satımının şirkete özel değişkenlerin analizinin temel
alındığı bir yaklaşım da alabilir.
Aktif portföy yönetimine göre, söz konusu olan bu iki strateji de
birbirinden oldukça farklı çalışmaktadır. Zıtlık stratejisi, değerinde gerekli
yükseliş veya düşüşler olacaktır varsayımı ile değerinin altındaki ya da üstündeki
hisseleri alır ya da satar. Strateji, yatırımcının bilgiye gösterdiği aşırı tepkiyi
içeren bir davranışa bağlıdır (Menkhoff, 2002: 907-931). Momentum
stratejisinde ise gerek bireysel olarak gerekse bir bütün olarak ya yükselen ya da
düşen kazanç ve fiyat hareketlerini baz alarak hisse senedi işlemi yapılmaktadır.
Alım satım stratejilerine ilişkin iki temel yaklaşımın etkinliği üzerine
yapılan ampirik değerlendirmeler göstermektedir ki bir portföyün amaçlanan
hedeflere ulaşmasında eşit başarı ihtimaline sahip bu stratejilerin sonuçlarında
21
istatistiki olarak önemli farklılıklar bulunmamaktadır (Conrad, Kaul, 1998: 489519). Ancak, karlılıkla ilintili zaman aralıklarında farklılıklar bulunmakta, kısa
vadeden orta vadeye doğru momentum stratejisi karlı olmakta, zıtlık stratejisi ise
uzun vadede karlı olmaktadır. Karlılık momentumu uzun vadede
korunamamakta; fakat kısa vadede kazançların tahmininde oldukça etkili
olmaktadır. Tersine, nispeten daha uzun vadede zıtlık stratejisindeki döngüsel
varsayım geçerliliğini ispatlayabilmektedir (Forner, Marhuenda, 2003: 67-88).
Bütün bunlardan hareketle çalışmanın ilerleyen aşamasında momentum hayat
döngüsü ifade edilecek ve momentum stratejisi özelinde yoğunlaşılacaktır.
Alım satıma ilişkin iki temel yaklaşımın olabilirliğini etkileyen bir diğer
değişken de stratejilerin uygulandıkları borsadaki dalgalanma derecesidir.
Borsaların dalgalanma dereceleri arasında önemli farklılıklar bulunmaktadır.
Düzenleyici yapının borsaları desteklemesi gibi faktörler, borsalardaki yatırımcı
ilgisinin düzeyi ve paylaşımı, yerel ekonomilerde ise borsaların vadesi
sermayeleşme için bir araçtır. Bir piyasadaki toplam sermayeleşme nispeten
düşükse, dalgalanma derecesi artmaya meyillidir, piyasada gerçekleşen tek
büyük işlem bile büyük fiyat dalgalanmalarına yol açmaktadır. Yüksek derecede
dalgalanmanın temel alım satım stratejileri üzerindeki etkisi, beklenen fiyat
hareketlerinin görüldüğü zaman aralıklarını kısaltma ve daha yüksek miktarlarda
alım satımı destekleyerek borsanın dalgalanma derecesini arttırma şeklindedir
(Miller, 2000: 26).
22
1.6. Problemin Tanımı
Önceki birçok araştırmacı zıtlık ve momentum stratejilerini ayrı ayrı
incelemişlerdir; böylelikle, bu stratejilerin normalüstü veya ortalama üzeri
yatırım getirilerini açıklamada ya da oluşturmada tek olarak etkinliklerini
belirleyebileceklerini gözönünde bulundurmuşlardır (Çizelge 1.1).
Çizelge 1.1. Zıtlık ve Momentum Stratejisi Çalışmalarından Bazıları
Araştırmacı
Araştırma Piyasası
Sonuçlar
Zıtlık Stratejisi
De Bondt ve Thaler
(1985, 1987)
Bowman ve Iverson (1998)
Baytaş ve Çakıcı (1999)
NYЅE 1926 ~ 1982
Yeni Zelanda hisse senedi piyasası
1967 ~ 1986
7 sanayileşmiş ülke
1982 ~ 1991
Uzun vadeli fiyat dönüşümü, uzun
vadede kaybeden yatırımcılar uzun vade
kazananlardan daha yüksek performans
gösterdiklerinde ortaya çıkar.
Kısa vadeli bir aşırı tepki Yeni
Zellanda hisse senedi piyasasında
görülmüştür.
Uzun vadeli zıtlık stratejileri ABD
hisse senedi piyasası dışında önemlidir.
Momentum Ѕtratejisi
Jegadeeѕh ve Titman (1993)
Chan, Jegadeeѕh ve
Lakonishok (1996)
Rouwenhorѕt (1997)
Cleary (1998)
NYЅE & AMEX
1965 ~ 1989
NYЅE, AMEX & NASDAQ 1977
~ 1996
12 Avrupa piyasası
1980 ~ 1995
Kanada hisse senedi piyasası
1979 ~ 1990
20 adet gelişmekte olan piyasa
Rouwenhorѕt (1999)
(Türkiye dahil)
1982~1997
Moѕkowitz ve Grinblatt
(1999)
Jegadeeѕh ve Titman (2001)
Fong, Wong ve Lean (2005)
NYЅE, AMEX & NASDAQ 1963
~ 1995
NYЅE & AMEX
1965 ~ 1998
24 ülkede (ABD, Japonya ve
Đngiltere dahil)
1989 ~ 2001
Marѕhall ve Cahan (2005)
Avustralya hisse senedi piyasası
1995 ~ 2004
Momentum ѕtratejisi 3 ~ 12 aylık
periyot boyunca görülmüştür.
Momentum ѕtratejisinin etkinliği
görülmüştür.
Momentum ѕtratejilerinin 12
Avrupa piyasasındaki menkul kıymetler
için karlı olduğu görülmüştür.
Momentum ѕtratejileri Kanada hisse
senedi piyasası için normalüstü kazançlar
elde edebilmektedir.
Momentum stratejisi gelişmekte
olan hisse senedi piyasalarında
bulunmuştur.
Güçlü ve yaygın bir momentum
etkisi söz konusudur.
Hisse senedi getirilerinin sanayi
komponentleri arasında görülmüştür.
Momentum ѕtratejilerinin karlılığı
1990’larda da devam etmiştir.
Momentum global olarak
görülmektedir.
52 haftalık yüksek momentum
ѕtratejisinin Avustralya hisse senedi
piyasasında oldukça karlı olduğu
görülmüştür.
23
Portföy yönetimi perspektifinden bakıldığında, normalüstü veya ortalama
üzeri getiri piyasa ortalamasının devamlı olarak üzerinde olan getiridir ve bu
geçici veya raslantısal değişkenler nedeniyle değildir.
Bu durum tartışılabilir olsa da zıtlık ve momentum etkileri birlikte de
oluşabilirler, hatta bazen aynı konu sebebiyle bile oluşabilirler. Balverѕ ve Wu
(2006: 24-48), zıtlık ve momentumun aynı varlıklarla aynı anda görülebileceğini
bulmuşlardır ve bu iki olgu arasındaki ilişkiyi incelemek giderek daha da önem
kazanmıştır. Kim (2003: 413-455), bu aykırılığı bir trend sıçraması stratejisini
kabul ederek çözmüş, zıtlık ve momentum stratejilerini ayrı ayrı stratejiler
uygulandığında elde edilenlerden daha yüksek kazanç elde etmek için biraraya
getirmiştir.
Önceki alım satımlara ilişkin işlem hacmi verileri gelecekteki hisse senedi
fiyat hareketlerini takip etmekte faydalı bulunmaktadır (Lee, Swaminathan,
2000: 2017-2077). Sonuç olarak, bir yatırımcının teorik olarak alım satım kararı
için gerekli gördüğü bazı bilgileri işlem hacminden sağlayabilmesi mümkündür.
Blume, Eaѕley ve O'Hara (1994: 153-181), yatırımcıların bir hisse senedinin
önceki fiyat ve işlem hacmi bilgilerine birlikte bakarak değerli bilgiler
edinebileceği bir model hazırlamışlardır. Campbell, Groѕѕman ve Wang (1993:
905-939), işlem hacmi ve getiri arasındaki ilişkiyi piyasa yapıcısı gibi etkili rol
oynayan fayda makzimazyoncularının arasındaki ilişkileri modelleyerek ortaya
koymuşlardır. Lee ve Ѕwaminathan (2000: 2017-2077), momentumun 5 yıllık
periyotta ters etki gösterdiğini, yüksek işlem hacimli kazananların ve düşük
işlem hacimli kaybedenlerin daha hızlı dönüşlere sahip olduklarını bularak, bir
momentum hayat döngüsü tanımlamışlardır. Aynı araştırmacılar önceki işlem
hacminin orta vadeli düşük tepki ile uzun vadeli aşırı tepkilerin etkilerini
uzlaştırmaya yardımcı olacağını da bulmuşlardır (Moser, 1994: 19-24).
Momentum hayat döngüsü (Şekil 1.1.) olarak ifade edilen kavram zaman
içerisinde piyasa davranışlarının araştırılması için genel bir çerçeve
oluşturmuştur. Momentum hayat döngüsü, momentumun bir döngüsel hareket ile
ilişkili olduğunu varsaymaktadır. Döngü, momentumunu kaybeden hisse
senetlerinin yüksek bir işlem hacmine sahip olduğu geri dönüş zamanında
başlamaktadır. Bu olay, kaybedenlerin görece olarak düşük bir işlem hacmi ile
takip edilmektedir. Bu durum, kaybedenlerin momentumu yeniden kazanacakları
varsayımını temel alan ve kaybedenleri elde tutan zıtlık yaklaşımına
dayandırılabilir. Döngünün sonraki aşaması, önceki kaybedenler kazananların
karakteristik özelliklerine adapte olmaya başladıklarında meydana gelmektedir.
Momentum arttıkça, kazananlar daha yüksek bir işlem hacmi yaşamaktadırlar.
Döngü, kazananlar arasında bir momentum geri dönüşü gerçekleştiğinde kendini
tekrar etmektedir. Momentum hayat döngüsü temelinde erken ve geç evre
24
momentum stratejileri
oluşturulabilmektedir.
baz
alınarak
alternatif
alım
satım
stratejileri
Yüksek Đşlem Hacmi
Kazananların
Kaybedenlerin
Kaybedenler
Kazananlar
Kazananların
Düşük Đşlem Hacmi
Kaybedenlerin
Şekil 1.1. Momentum Hayat Döngüsü (Bernstein, 1995: 36)
1.7. Terimlerin Tanımı
Elde Tutma (Test) Periyodu (K): Bir portföyde yer alan hisse senetlerinin ne
kadarlık bir zaman diliminde elde tutulduklarını ifade eder.
Sıralama (Oluşturma) Periyodu (J): Bir portföyde yer alan hisse senetlerinin
hangi zaman ufkunda ele alındığını ifade eder.
Yüksek (H): Örnek bir gruptaki şirketlerin DD/PD oranları sıralamasında en
yüksek %30’luk DD/PD sahip olan şirketlerdir.
Düşük (L): Örnek bir gruptaki şirketlerin DD/PD oranları sıralamasında en
düşük %30’luk DD/PD sahip olan şirketlerdir.
Yüksek-Düşük (HML): Yüksek DD/PD değerine sahip şirketler ile düşük
DD/PD değerine sahip şirketler arasındaki fark olarak belirlenen bir değişkendir.
Küçük (S): Örnek bir grup içerindeki şirketler PD’lerine göre küçükten
büyüğe doğru sıralandıklarında medyan değerinin altında PD’ye sahip olan
şirketlerdir.
Büyük (B): Örnek bir grup içerindeki şirketler PD’lerine göre küçükten
büyüğe doğru sıralandıklarında medyan değerinin üstünde PD’ye sahip olan
şirketlerdir.
Küçük-Büyük (ЅMB): Piyasa sermayesi bazında hesaplanan [küçük boyutlu
şirketler - büyük boyutlu şirketler] olarak ifade edilebilen, küçük boyutlu
şirketlere ait olan hisse senetlerinden oluşan portföyün getirisi ile büyük boyutlu
şirketlere ait olan hisse senetlerinden oluşan portföyün getirisi arasındaki farkı
ölçme potansiyeline sahip bir değişkendir.
Kazananlar (W): Örnek bir gruptaki hisse senetlerinin aylık getirileri
sıralandığında, en yüksek getiriye sahip %30’luk dilimdeki hisse senetleridir.
25
Kaybedenler (Lo): Örnek bir gruptaki hisse senetlerinin aylık getirileri
sıralandığında, en düşük getiriye sahip %30’luk dilimdeki hisse senetleridir.
Kazananlar-Kaybedenler (WMLo): Önceki görece performansların gelecek
görece performansları tahmin etme etkisi olarak ifade edilmektedir ve bu etkiye
momentum etkisi de denilmektedir.
Tek Safhalı Momentum Stratejisi: Jegadeeѕh ve Titman’ın (1993: 65-91)
momentum portföy stratejisi oluşturma metodunu ifade eder ve sıralama ve elde
tutma periyotları bazında hisse senedi getirileri arasındaki ilişkileri
incelemektedir. Bu strateji basit momentum stratejisi olarak da ifade
edilmektedir.
Đki Safhalı Momentum Stratejisi: Lee ve Ѕwaminathan’ın (2000: 20172077) momentum hayat döngüsüne dayanarak portföy oluşturma stratejisini
ifade eder ve önceki getiri, işlem hacmi ve kurumsal hisse senedi elde tutma
oranları ile farklı sıralama ve elde tutma periyotları bazında gelecek getirilerin
tahmin edilmesi arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Đşlem hacmi baz alındığında
söz konusu olan bu strateji erken ve geç evre momentum stratejileri olarak ifade
edilmektedir. Kurumsal hisse senedi elde tutma oranları baz alındığında ise söz
konusu olan bu strateji erken ve geç evre hareket momentum stratejileri olarak
ifade edilmektedir.
Erken Evre Momentum Stratejisi: Düşük işlem hacmine sahip kazananların
alımını ve yüksek işlem hacmine sahip kaybedenlerin satımını içeren bir portföy
oluşturma stratejisini ifade eder.
Geç Evre Momentum Stratejisi: Yüksek işlem hacmine sahip kazananların
alımını ve düşük işlem hacmine sahip kaybedenlerin satımını içeren bir portföy
oluşturma stratejisini ifade eder.
Erken Evre Hareket Momentum Stratejisi: Düşük elde tutma oranına sahip
kazananların alımını ve yüksek elde tutma oranına sahip kaybedenlerin satımını
içeren bir portföy oluşturma stratejisini ifade eder.
Geç Evre Hareket Momentum Stratejisi: Yüksek elde tutma oranına sahip
kazananların alımını ve düşük elde tutma oranına sahip kaybedenlerin satımını
içeren bir portföy oluşturma stratejisini ifade eder.
26
1.8. Çalışma Hakkında
Bu noktada, sırasıyla çalışmanın önemi, amacı, kapsamı ve mantığı
üzerinde durulmuş, akabinde ĐMKB hakkında kısa bir bilgi verilerek bölüm
sonlandırılmıştır.
1.8.1. Çalışmanın Önemi
Çalışmanın ĐMKB’deki kurumsal ve bireysel yatırımcılar için az da olsa
dikkate değer bir öneme sahip olması umulmaktadır. Çalışmada etkili bir alım
satım stratejisinin ĐMKB’de nasıl çalıştığının analizlerini destekleyen bazı
değişkenler tanıtılarak, zıtlık veya momentum stratejilerinin tek başlarına
kullanımlarının mı yoksa bu iki stratejinin hibrid bir şekilde kullanımının mı
yatırımcılara daha yüksek getiri sağlayacağının belirlenmesi amaçlanmaktadır.
Sonuç olarak, çalışmanın bulguları ĐMKB’deki alım satımlara potansiyel olarak
etki edebilme çabası gütmektedir. Aslında, en yüksek getiriyi sağlayan alım
satım stratejisi çeşitlerinin belirlenmesi piyasa algılamasının beklenmedik ve ani
değişimlerinin etkisini azaltmaya yönelik işlemlerin yapılabilmesi için
mekanizmalar oluşturmak amacıyla kullanılmaktadır.
Bu çalışma, ĐMKB ve Türkiye finansal piyasalarının düzenlenmesi
açısından bir öneme sahip olma amacını da taşımaktadır. ĐMKB, günden güne
artan bir şekilde uluslararası kurumsal yatırımcıların dikkatini ve ilgisini de
çekmektedir. Çalışma, yatırımcıların ĐMKB’deki alım satım stratejilerini
geliştirebilecekleri yolun daha iyi anlaşılması, alım satım kurallarındaki
değişimler ve dalgalanma derecesini etkileyen diğer faktörler için de katkı
sağlama çabasındadır. Çalışma bulguları, alım satım stratejilerini kabul edip,
farklı strateji tiplerinin görece değerleriyle kullanıldığı yöntemle ilgili bilgiyi
içermektedir. Bu bilgi çeşidi, ĐMKB hisse senedi piyasasında yer almanın etkili
metotları hakkında yatırımcıları eğitmek ve bilgilendirmek amacıyla yapılacak
bir girişim için taban oluşturabilecektir. Ayrıca, çalışmada Türkiye hisse senedi
piyasasının genel durumunun teorik olarak gelişmesi ve bu durumun yatırımcılar
tarafından da anlaşılması için az da olsa kolaylaştırıcı bir katkı yapılması
hedeflenmiştir.
Çalışmanın bulgularının hisse senedi piyasaları nasıl işler ve hangi yatırımcı
stratejileri daha etkilidir hakkındaki akademik bilgiye genel bakış ve
değerlendirme için küçük de olsa bir öneme sahip olacağı umulmaktadır. Hisse
senedi piyasalarının davranışları ve alım satım stratejilerinin geliştirildiği
yöntemlerle ilgili araştırmaların bir kısmı problemli sonuçlar üretmektedir. Ek
olarak, önceki araştırmalar gelişmekte olan ülkelerin piyasalarının işleyişi ile
ilgili birçok soru ortaya çıkartmıştır. Bu noktada ülkeden ülkeye farklılaşan
düzenlemeler ve sermaye piyasalarındaki bireysel yatırımcıların doğrudan
katılımıyla ilgili farklı uygulamalar söz konusu olmaktadır.
27
1.8.2. Çalışmanın Amacı
Bu çalışmada hibrid bir şekilde zıtlık ve momentum stratejilerinin
kullanımının bu stratejilerin tek başlarına kullanımlarından daha yüksek getiri
üretip üretemeyeceğinin ortaya çıkarılması amacıyla ĐMKB’deki işlemlerle ilgili
olan ulaşılabilir geçmiş veriler kullanılmıştır. Amaç, zıtlık ve momentum
stratejilerinin birlikte kullanımının ĐMKB’de bu stratejilerin ayrı ayrı
kullanımlarından daha yüksek getiri sağlayıp sağlayamayacağının
belirlenmesidir. Çalışmada, temel varsayımlar sırasıyla şunlardır: Đlk olarak,
ĐMKB’deki alım satımlara ilişkin istatistiki veriler piyasadaki yatırımcıların
görüşlerini ve davranışlarını yansıtmaktadır. Đkinci olarak, global trendin
finansal piyasaları birbirlerine yaklaştırma eğilimi olsa da Türkiye’deki yerel
piyasa koşulları ĐMKB ile diğer uluslararası piyasalar arasındaki farklılıkları
meydana getirmektedirler. Söz konusu olan bu konuyu araştırmak için
çalışmanın temel amacıyla ilintili bir grup ikincil araştırma sorusunun
incelenmesi gerekliliğine inanılmaktadır. Sonuç olarak, çalışmada ĐMKB’deki
alım satım stratejilerinin kullanımıyla ilintili birçok hipotez önerilmiş ve bu
hipotezler test edilmiştir.
Çalışma genel olarak aşağıdaki aşamalardan meydana gelmektedir:
i. Piyasadaki getirilerle ilgili olarak geliştirilmiş olan açıklayıcı modellerin
kısaca incelenmesi ile zıtlık ve momentum alım satım stratejileri ile ilgili
literatürün geniş bir şekilde belirtilmesi,
ii. Çalışmanın amaçları doğrultusunda araştırmacıların önceki çalışmalarda
kullandıkları modellerin adapte edilmesi ve teori ile açıklayıcı modelleri baz
alan hipotezlerin önerilmesi,
iii. ĐMKB’deki ulaşılabilir geçmiş veriler kullanılarak hipotezlerin test
edilmesi,
iv. Hipotez testlerini baz alarak araştırma sorularının cevaplanması.
Çalışmada ampirik bir araştırma metodu izlenerek önceki araştırmacılar
tarafından kullanılan modellerden türevlenen modeller geliştirilmiş, ĐMKB’deki
veriler kullanılarak söz konusu modellerin geçerliliği test edilmeye çalışılmıştır.
Çalışma, farklı zaman aralıklarındaki alım satım stratejilerinin karşılaştırması
üzerine kurulmaya odaklanmıştır. Ek olarak, çalışma zıtlık ve momentum
stratejilerinin kombinasyonun fizibilitesinin bileşik bir alım satım stratejisi
içinde sağlanabilmesi imkânını da belirlemek istemektedir. Sonuç olarak,
çalışma farklı adım veya aşamalar içerecek biçimde tasarlanmıştır. Bu adım veya
aşamalar çalışma ile ilgili olan çeşitli hipotezlerin teorik dayanaklarının
geliştirilmesi için kullanılmakta ve ardından hipotezler test edilmektedir.
Hipotezlerin ĐMKB’nin özel yapılanması içinde zıtlık ve momentum alım
satım stratejileriyle ilgili çeşitli durumları araştırması istenmektedir. Çalışmanın
28
tasarlanışı şu teorik varsayımı baz almaktadır: Bir hisse senedi piyasasındaki
geçmiş alım satım bilgileri gelecekteki hareketlere bağlı olan değerin tahmin
edilebilmesi için genel bir model oluşturulmasında kullanılabilir.
Çalışma önceki araştırmacılar tarafından geliştirilen bazı modellerin
adaptasyonlarını kullanmasına rağmen, ĐMKB’deki alım satım stratejileri
fenomen(görüngü)ini incelemek için modellerin entegre edildiği orijinal bir yolu
izleme çabasındadır. Çalışmanın ürettiği verinin bütünleşmiş bir model ve
tahmin edilebilir bir değere sahip teorik bir perspektif gelişimine destek sağlayıcı
umulmaktadır.
Bu noktada, aşağıda belirtilen araştırma sorularının cevaplarının elde
edilmesi hedeflenmektedir:
1. Zıtlık ve momentum stratejileri, farklı sıralama ve elde tutma
periyotlarında önemli getiriler üretebilirler mi?
2. Zıtlık ve momentum stratejileri arasındaki bağın etkisiyle, zıtlık ve
momentum stratejilerinden daha yüksek getiri sağlayabilecek başka bir alım
satım stratejisi oluşturulabilir mi?
3. Đşlem hacmi Türkiye hisse senedi piyasasındaki çeşitli momentum
portföylerinin getirilerini tahmin etmede işe yaramakta mıdır?
4. ĐMKB’deki zıtlık ve/veya momentum trendleri ile kurumsal
yatırımcıların davranışları arasında bir ilişki var mıdır? ĐMKB’deki kurumsal
yatırımcılar olumlu bir geri bildirimi takiben geçmiş kazanan hisse senetlerini
almakta ve kaybedenleri satmakta mıdırlar?
5. Hisse senetlerinin getirilerinin piyasa, şirket büyüklüğü ve DD/PD oranı
faktörleri ile ilintili olduğunu ifade eden Fama-French 3 Faktör Modeli
ĐMKB’deki getiri dönüşlerini açıklayabilir mi?
1.8.3. Çalışmanın Kapsamı
Çalışmanın kapsamı, zıtlık ve momentum stratejilerinin 1990-2008 yılları
arasında farklı sıralama ve elde tutma periyotları altında incelenmesi ile
sınırlandırılmıştır. Kapsamı belirli bir zaman aralığında, sadece ĐMKB’nin
incelenmesi ile sınırlandırılmış olmasına rağmen, çalışmada diğer hisse senedi
piyasalarında ve zaman aralıklarındaki alım satım stratejileri hakkında yapılan
önceki çalışmalara da kısaca değinilmiştir. Bu çalışmaların kapsam içine
alınması hisse senedi yatırımcılarının davranışlarının değerlendirilmesi amacıyla
genel bir çerçevenin oluşturulabilmesi için gerekli olup, önceki çalışmalardan
elde edilen bulguların ĐMKB’ye göre değerlendirilebileceği düşünülmektedir.
29
1.8.4. Çalışmanın Mantığı
Çalışmanın belirli noktalarında, zıtlık ve momentum stratejileriyle ilgili bazı
bulguların diğer hisse senedi piyasalarında da yaygın olduğunu belirten önceki
araştırmacıların bulguları temel alınmıştır. Araştırma soruları, piyasa ve
yatırımcıların çeşitli davranış ve görüşlerini tanımlayabilmek için çalışan önceki
araştırmaların detaylarından çıkartılmıştır.
Kim (2003: 413-455), zıtlık ve momentum stratejilerinin stratejiler arası
etkileşimin karar verme sistemini etkilemesiyle, yatırımcılar arasında aynı varlık
elemanlarıyla aynı anda görülebileceğini belirlemiştir. Bu durum, zıtlık ve
momentum stratejilerinin elemanlarını birleştiren hibrid bir alım satım
stratejisinin potansiyel olarak bu stratejilerin yeknesak getirilerinden daha
yüksek getiri sağlayacağı ihtimalini arttırmaktadır.
Lee ve Ѕwaminathan (2000: 2017-2077), işlem hacminin, zıtlık ve
momentum stratejilerini birbirine bağlayan bir faktör olabileceğini öne
sürmüşlerdir. Onlara göre momentum dönüşleri daha çok görülmektedir bunun
nedeni yüksek işlem hacimli hisse senetlerinde kamuya sunulan bilgiler ve
kollektif yatırımcı davranışlarıdır. Aynı zamanda; momentum, işlem hacmi
tarafından belirlenen döngüsel bir özelliğe sahiptir; şöyle ki, nispeten düşük
momentumlu hisse senetlerinde sık sık momentum artışı periyodu takip
edilmekte daha sonra ise tekrar düşüş görülmektedir. Hisse senedi işlem hacmi
düzeyi hisse senedinin momentum döngüsünde bulunduğu safhayı
göstermektedir. Bu, işlem hacmi portföyü oluşturucularının, zıtlık ve momentum
yaklaşımlarını dengeleyen bir alım satım stratejisi geliştirebileceğini
öngörmektedir.
1.8.5. ĐMKB’ye Kısa Bir Bakış
Türkiye finans piyasasının geçmişine bakacak olursak; günümüzdeki
düzenlemesine 1986’da kavuşmuş olmakla birlikte, ĐMKB 1962 yılında borsanın
üyeleri tarafından kontrol edilen bağımsız bir yapılanma olarak kurulmuştur.
Buradaki amaç hisse senetlerinin düzenli bir şekilde alım satımı için bir piyasa
oluşturulmasıdır. ĐMKB, 1986 yılının başında aktif olarak faaliyete geçirilmiş bir
menkul kıymet borsası olmakla beraber hızlı bir gelişme göstermiştir. ĐMKB’nin
gelişimci altyapısı ve dinamizmi, gelişmekte olan piyasalar içinde önde gelen bir
piyasa olarak, uluslarası ilgiyi artan bir biçimde üzerine çekmiştir. ĐMKB, Nisan
2011 itibarı ile toplam piyasa değeri yaklaşık olarak 319 Milyar $, ortalama
günlük işlem hacmi 1.650 milyon $ ve bütün pazarlar gözönünde
bulundurulduğunda 360 şirketin işlem gördüğü aktif bir piyasadır
(www.imkb.gov.tr).
30
ĐMKB verilen emirler doğrultusunda, çoklu fiyat ve devamlı müzayede
özellikleri gösteren, uzmanların ve piyasa yapıcılarının bulunmadığı bir
piyasadır. Alım satımlar bilgisayarlaştırılmış alım satım sistemiyle
yapılmaktadır. Piyasa, Pazartesi gününden Cuma gününe kadar açıktır, seanslar
ise 1. seans olarak 9.30’dan 12.30’a kadar 2. seans olarak 14.00’dan 17.30’a
kadardır. Piyasa endeksleri piyasa değeri ağırlıklı olarak ĐMKB tarafından
hesaplanmaktadır. Bu şekilde hesaplanan endekslerde tek bir hisse senedinin
fiyatı değil, şirketin dolanımda bulunan hisse senetlerinin toplam değeri önem
taşımaktadır. Dolayısıyla, piyasa değerleri fazla olan şirketlerin endeks
üzerindeki etkileri daha fazla olmaktadır. Ulusal 100 Endeksi (ĐMKB 100)
ĐMKB’deki temel piyasa göstergesidir, bu endeks ĐMKB ilk faaliyete
başladığında “borsa endeksi”, daha sonra ise sırasıyla “bileşik endeks” ve “100
endeksi” adını alan endeksin bir devamı niteliğindedir. Menkul kıymet yatırım
ortaklıkları hariç ulusal pazarda işlem gören hisselerden aktivite durumlarına
göre belirlenen 100 adedinden oluşmaktadır (Dağlı, 2009: 118). ĐMKB’de
listelenmiş şirketlerin karlılıklarıyla uzun vadede karlılığa bakarak değişen hisse
senedi fiyatı hareketlerinin arasında yüksek bir korelasyon bulunmaktadır. Kısa
vadede ise kazançlarla fiyat hareketleri arasındaki ilişkinin zayıfladığı zamanlar
olmakta ve bu durum aşırı yukarı yönlü hareketlere veya keskin düşüşlere yol
açmaktadır. Bu, Türkiye finansal piyasalarında kullanılan alım satım
stratejilerinin çeşitliliğinin çok az farklılık gösterdiği anlamına gelmektedir ve
bunlar dışsal olaylara tepki olarak değişen alım satım stratejileridir.
ĐMKB’de piyasanın dalgalanma derecesini düzenleyen iç kontroller
kurulmuş olup, günlük fiyat limitleri belirlenmiştir. Şu anda; herhangi bir günde,
hisse senedi fiyatının açılıştaki fiyatının en fazla %10 altına ya da üstüne
dalgalanmasına izin verilmektedir. Açılış öncesi emirler elektronik olarak
toplanmakta ve verilen ile istenilen emirler tarafından açılış fiyatı
belirlenmektedir. Açılıştan sonra sistem neredeyse her dakikada gerçekleşen bir
döngüyle telefonlara açılır, eşleştirilmiş işlem hacmiyle fiyatlar yeniden
belirlenir.
ĐMKB diğer gelişmekte olan ülke borsalarıyla karşılaştırıldığında oldukça
yüksek oynaklığa sahip olmakla birlikte, ĐMKB ile ilgili asıl kanıt yüksek devir
hızı oranındaki alışılmadıklığı göstermektedir. Yüksek devir hızı oranı kısmen
ĐMKB’nin dalgalanmasını desteklemekte ve piyasa nispeten kısa vadeli
periyotlar için hisse senedi alan yatırımcı perspektifi ile karakterize edilmektedir.
ĐMKB, devalüasyon gibi bir bilgi asimetrisi ve aşırı olaylara karşı dalgalanmalar
tecrübe ederken, fiyat hareketlerinin sebep olduğu dalgalanma derecesi benzer
hisse senedi piyasalarında görülenlerden daha fazla değildir (Huang, Yang,
2001: 55–77).
31
Finansal aktivitelerin artışı, finansal yeniliklerin ortaya çıkışı ve finansal
sektöre yeni girişlerin olması ile birlikte finansal yapılanma düzensizleşmiş ve
bunu takiben finansal piyasaların hızlı gelişmesiyle birlikte finans piyasasının
yeniden düzenlenmesine ihtiyaç duyulmuş ve yapılan yeni finansal
düzenlemelerle ĐMKB’nin işleyişi güçlendirilerek, global finansal çevrelerdeki
değişimlere cevaben denetim arttırılmıştır.
ĐKĐNCĐ BÖLÜM
2. LĐTERATÜRÜN GÖZDEN GEÇĐRĐMĐ
Literatür; ilk olarak, piyasada yatırımcılar tarafından sergilenen mantıklı ve
mantıksız davranışlar için bileşik bir piyasa getiri modeli geliştirmek için yapılan
çeşitli çabalar üstünde yoğunlaşmaktadır. Alım satım stratejilerinin birçoğu
tarafından temel alınan geleneksel modeller, piyasa aktörlerinin mantıklı bir
şekilde ilgilerini ilerletmek için hareket ettiği varsayılan mantıklı piyasa
tahminlerinden elde edilmektedir. Geleneksel modeller, Arbitraj Fiyatlandırma
Modeli (AFM) ve SVFM’yi içermektedirler. Hisse senedi getirileri ve gerçek
piyasa davranışları bireysel ve kurumsal yatırımcıların karar alma
mekanizmasına katkıda bulunmaktadırlar; fakat mantıksız değişkenlerin
birçoğunun da karar alma mekanizmasını etkilediği iddia edilmektedir. Sonuç
olarak, piyasa getirilerine ait birçok uygulamalı araştırma bulunmakta ve bunlar
çeşitli alım satım stratejilerindeki aşırı ve düşük tepki gibi fenomenleri
araştırmaktadır.
Piyasa gerçekliği ve alım satım stratejilerinin uygulamalı araştırmalarında
görülen asıl zorluk, yatırımcıların ve piyasanın davranışlarını açıklamakta genel
kabul görmüş bir modelin olmayışıdır. Sonuç olarak; literatürün çoğu, piyasaları
geleneksel mantık perspektifinin mantıksız davranışlar tarafından etkilendiği
gelişmekte olan piyasalara entegre eden bir model gelişimine odaklanmıştır.
Geliştirilmiş
modeller,
geliştiricileri tarafından uygulamalı
olarak
değerlendirilmiştir. Ancak; bu modeller de çeşitli piyasalardan elde edilen veri
setleri ile test edildiklerinde geçerliliklerini devam ettirememektedirler. Sonuç
olarak, şu anda tamamıyla zıtlık ve momentum alım satım stratejilerini tüm
piyasalarda bulunan gerçek davranışlarla ilişkilendirebilen bileşik bir model
bulunmamaktadır. Bu yüzdendir ki gelişmiş ve gelişmekte olan ülke piyasaları
arasında büyük farklılıklar olabileceği iddia edilmektedir.
Konu hakkında yapılan çeşitli ve kapsamlı çalışmalar nedeniyle geniş bir
literatür ortaya çıkmıştır. Çalışmada, daha önce yapılan pratik çalışmalar ve
gözlem raporları tekrar gözden geçirilerek organize bir şekilde ortaya konulmaya
çalışılmıştır. Piyasa aşırı ve düşük tepkisi üzerine yapılan çalışmaları ortaya
koymayı amaçlayan bölüm, kazanç haberleri ve bunların momentum üzerindeki
etkilerine cevap olan yatırımcı davranışlarıyla ilgili çalışmaları ve araştırmaları
da içermektedir. Alım satım stratejileri ile ilgili olan bölümde ise zıtlık ve
momentum stratejileri ile bu stratejiler üzerinde etkili olan yatırımcı
karakterlerini inceleyen çalışmalar hakkında bilgi verilmeye çalışılacaktır.
Kurumsal yatırımcılar ve onların karakteristik davranışları üzerine olan bölüm
ise kurumsal yatırımcıların piyasa üzerindeki etkisi ile yatırım kararlarının
alınma yollarıyla ilgilidir. Đşlem hacmi ve alım satım stratejisi bölümü ise işlem
34
hacmi ile yatırımcı davranışları arasındaki ilişki ve bunun alım satım stratejileri
üzerindeki etkisini araştıran çalışmaları içermektedir. Son bölümde ise ĐMKB
üzerine yapılan çalışmalara yoğunlaşılmıştır. Çalışmaların piyasa davranışını ve
geniş materyal çeşitliliğini oluşturan alım satım stratejilerini araştırmasından
dolayı, her bölümün içerdiği materyallerde örtüşmeler olacaktır.
Bir bütün olarak bakıldığında; literatür, piyasa davranışının birbiriyle
iletişimde bulunan çok sayıda değişken tarafından etkilendiğini ifade etmektedir.
Zıtlık ve momentum stratejileri ile ilgili verilerin toplandığı ve değerlendirildiği
zaman aralığı getirilerle ilgili çeşitli araştırmalar için bir anahtar değişkendir.
Kısa, orta ve uzun dönem olarak ifade edilen dönemlere bağlı olan portföy
getirilerinin arasında önemli farklılıklar bulunmaktadır. Ek olarak; çeşitli
araştırmaların bulguları çalışmanın temelinde yatan teorik model tarafından
etkilenmiştir. Piyasa fenomenini araştırmak için portföy getirilerini etkileyen tek
veya küçük bir grup değişkene bağlı varsayımları baz alan bir model kurulması
gerekliliği vardır. Bu yaklaşım ampirik çalışmalar için gerekli olsa da, söz
konusu yaklaşım çalışma yöntemi tarafından giderilemeyen dışsal çeldiricilerin
tümünü hesaba katmamaktadır. Sonuç olarak; dizayn ve çeldirici değişkenler
hesaba katıldığında özel çalışma modeliyle uyumlu çalışmalardan elde edilen
bulgular arasında önemli farklılıklar bulunmaktadır. Bu bağlamda, model
kullanımı takip edilecek yol için bir kılavuz ortaya çıkarmaktadır.
2.1. SVFM ve AFM
2.1.1. Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modeli
Sermaye piyasalarında işlem yapan yatırımcılar, seçebilecekleri birçok
yatırım alternatifine sahiptirler. Yatırımcılara ilişkin iki önemli varsayım
mevcuttur. Bunlardan ilki, riskten kaçındıklarıdır. Diğeri ise menkul kıymetler
ile ilgili yaptıkları tercihlerde maksimum beklenen faydaya dayalı olarak hareket
ettikleridir (Fama, MacBeth, 1973: 607-636). Piyasa davranışına olan rasyonel
piyasa yaklaşımı, portföyün uygun bileşimlerini tanımak için bir yol olarak,
Ѕharpe (1964: 425-442), Lintner (1965: 13-37) ve Black (1972: 444-455)’in
ortaya koyduğu SVFM’nin gelişimine yol açmıştır. SVFM bütün riskli
varlıkların fiyatlandırılmasında kullanılmaktadır (Canbaş, Doğukanlı, 2001:
375). Modelin temel varsayımları olarak şunlar sayılabilir:
• Piyasadahem bireysel hem de kurumsal yatırımcıların isterlerse borç
alabilecekleri isterlerse de borç verebilecekleri, diğer bir ifade ile yatırım
yapabilecekleri risksiz bir faiz oranı mevcuttur. Bütün yatırımcılar, yatırım
kararlarını getirilerin olasılık dağılımına dayanarak alırlar ki bu dağılımın
normal dağılıma yaklaştığı varsayılır (Ceylan, Korkmaz, 1998: 225).
• Varlıklar tamamen pazarlanabilir ve bölünebilir niteliktedir (Karan, 2004:
272).
35
• Bütün yatırımcılar, menkul kıymetleri ellerinde tutacakları aynı ve tek
dönemlik yatırım ufkuna sahiptir. Sermaye piyasasının içinde bulunduğu
ekonomide enflasyon yoktur. Menkul kıymetin getirisi işlem giderlerine ve
vergilere bağlıdır. Modelin varsayımlarına göre sermaye piyasasında yapılan
alım ve satım işlemleri işlem maliyetine konu olmamaktadır. Sermaye
piyasasında çok sayıda alıcı ve satıcı mevcuttur. Bütün varlıkların risk
seviyelerine göre doğru fiyatlanmış oldukları varsayılır (Dağlı, 2009: 343).
• Bütün yatırımcılar bekledikleri faydayı maksimum yapmaya çalışırlar ve
riskten kaçınırlar. Yatırımcılar, yatırım seçeneklerini bütün yatırım
seçeneklerinin beklenen getirilerine ve getirilerinin varyanslarına bakarak
değerlendirirler (Unvan, 1989: 4-5).
• Bütün yatırımcılar piyasadaki bilgilere kolayca ve hiçbir maliyete
katlanmadan ulaşabilmektedirler (Konuralp, 2005: 76).
•
Sermaye piyasalarında yatırımcıların açığa satış yapabilmeleri serbesttir.
Momentum alım satım stratejilerinin varlığı ile ilgili hiçbir şüphe
olmamasına rağmen, stratejiyi yönlendiren değişkenlerle ilgili olarak
birbirleriyle çelişen farklılıklar söz konusudur. Genel olarak, bu değişkenleri
açıklayıcı yaklaşımlar sistematik riske ve yatırımcı davranışına göre kategorilere
ayrılabilir. Sistematik risk, geleneksel SVFM’den çıkartılmaktadır ve bu
modelde risk beta katsayısı ile ifade edilmektedir. Beta katsayısı, sermaye
piyasalarında piyasa portföyünün getiri oranında meydana gelen değişimler ile
bu değişimlere bağlı olarak tek başına hisse senedi getirilerinde meydana gelen
değişiklikler arasındaki ilişkiyi göstermektedir. Beta değerleri genellikle tarihi
getiri verilerinden hareketle hesaplanmaktadır. Eğer hisse senedini ihraç eden
şirketin beta katsayısı 1’e eşit ise piyasa portföyünün getirisinde 1 birim değişim
olduğunda menkul kıymetin getirisinde de 1 birim değişim olur. Beta katsayısı
1’den küçük ise, piyasa portföyünün getirisinde meydana gelecek değişim
menkul kıymetin getirisine oransal olarak daha az yansır. Beta katsayısının
1’den büyük olduğu durumda ise, piyasa portföyünün getirisindeki değişim
menkul kıymetin getirisine oransal olarak daha fazla yansır (Canbaş, Doğukanlı,
2007: 584-586). Beta, farklı alım satım stratejileriyle ilintilidir. Görece olarak
yüksek beta momentum stratejisiyle ve nispeten düşük beta zıtlık stratejisiyle
bağlantılıdır. DeBondt ve Thaler (1987: 557-581) piyasaya zıt olarak karakterize
edilmiş portföylerdeki beta değişimlerini tahmin etmeye çalışmışlar ve piyasa bir
bütün olarak yükseldiğinde betada bir artış görüldüğünü, düşüş yaşayan
piyasalarda ise betada bir düşüş yaşandığını ifade etmişlerdir. Elde edilen bu
bulgu baz alındığında, betanın kullanımının zıtlık portföyleri için uygun
olabilmesine rağmen momentum portföylerindeki riski düzeltmek için söz
konusu betanın pek de kullanışlı olmadığını ifade etmişlerdir. Aslında, SVFM
beta temelli normal dağılım gösteren varsayımla ilişkilidir ve anormal dağılım
36
üreten faktörleri birbirleriyle fonksiyonel olarak ilişkilendirememektedir (Liao,
2005: 81-100).
Jegadeeѕh ve Titman (1995: 116-132), kazanan portföylere ait beta
tahmininin kaybeden portföylerin beta tahmininden daha düşük olduğunu
bulmuşlardır. Burada, kazanan portföy ile kastedilen 12 aylık momentuma bağlı
olarak kaybedenlere göre daha üstün performans gösteren portföy yapısıdır.
Fama ve French’in (1996: 55-84) momentum modeli, momentum oluşumu ile
ilgili olarak DD/PD oranı ve şirket büyüklüğü dışındaki diğer faktörleri pek de
önemsememektedir ve beta da buna dâhildir. Bu çalışmalardan çıkan sonuç,
SVFM’nin ne zıtlık ne de momentum portföylerinin davranışlarını açıklamada
yeterli olmadığı yönündedir. Momentum portföylerinin SVFM kullanılarak
başarılı bir açıklamasının yapılamamasına bağlı olarak; momentum
portföylerinin başarı ya da başarısızlığının sistematik riske bağlı olmadığı iddia
edilmiştir. Aynı zamanda; Barberiѕ, Ѕhleifer ve Viѕhny (1998: 307-343), Daniel,
Hirѕhleifer ve Ѕubrahmanyam (1998: 1839-1886) ile Hong ve Ѕtein (1999: 21432184) tarafından ortaya konulan teoriler de yatırımcı bilgi gelişimindeki
etkilenmenin ve mantıksızlığın momentum portföylerinin performansında
önemli bir rol oynadığını belirtmektedir. Conrad ve Kaul (1998: 485-519)
momentum portföylerinin risk faktörleri tarafından yönlendirildiğini
tartışmaktadırlar; ancak betanın da en uygun risk faktörü olamayabileceğini
kabul etmektedirler.
Fletcher (2000: 235-245) tarafından yapılan çalışmada, zıtlık ile ilgili
bulgular kullanılarak beta ile piyasa getirileri arasındaki ilişki ortaya
konulmuştur. Çalışmada birçok hisse senedi piyasasıyla ilgili olarak elde edilen
getiriler ve betalar incelenmiştir. Genel olarak, beta ile portföy getirileri arasında
bir ilişki yoktur; diğer bir ifadeyle, betası yüksek portföylerin getirileri ile betası
düşük portföylerinin getirileri arasında istatistiki olarak önemli bir fark yoktur.
Bu durum, Fama ve French (1996: 55-84) ile Conrad ve Kaul (1998: 489519)’un bulgularıyla uyumludur. Bununla birlikte; Fletcher (2000: 235-245) özel
piyasa koşulları altında beta ile yüksek getiri arasında pozitif bir ilişki olduğunu
bulmuştur. Piyasanın bir bütün olarak yukarı yönde hareket ettiği periyotlarda,
yüksek betalı hisse senetlerinden oluşmuş portföyler düşük betalı hisse
senetlerinden oluşmuş portföylere göre daha yüksek getiri elde etme
eğilimindedirler. Piyasanın bir bütün olarak aşağı yönde hareket ettiği
periyotlarda bu durumun tersi söz konusudur. Bu bulgu, SVFM temelindeki
teorik prensiplerle uyum içindedir. SVFM, yüksek beta değerine sahip hisse
senetlerinin bütün piyasalara nazaran daha hızlı aşağı veya yukarıya hareket
edeceğini varsaymaktadır. Fakat gerçek piyasa davranışında, beta katsayısı
normal fiyat dalgalanmalarına sahip bir portföydeki gerçek riski temsil
etmemektedir. Sezonsal satışlara bağlı olarak piyasa fiyatlarında aşağı doğru bir
37
hareket söz konusu olduğunda düşük betaya sahip bir portföy yüksek getiriler
üretememektedir. Çalışmanın bulguları, beta ile hisse senetlerinin getirileri
arasında bir ilişkinin varlığını ifade etmekte; ancak bu ilişkinin lineer olmadığını
göstermektedir. Ek olarak; bazı durumlarda, hisse senetlerinin getirilerini
etkileyen değişkenler ortaya çıkabilmekte ve bunun sonucunda betanın getiriler
üzerindeki etkisi azalmakta ya da ortadan kalkmaktadır.
Hong Kong hisse senedi piyasasıyla ilgili yapılan bir çalışmada, söz konusu
piyasada aşırı ve düşük tepkinin birlikte görüldüğü bulunmuştur (Fung, 1999:
223-230). Bu özel çalışmada Hang Seng Index (HSI)’de düşük performans
gösteren şirketlerin yer aldığı uzun vadeli bir portföyün ve güçlü performans
gösteren şirketlerin yer aldığı kısa vadeli bir portföyün oluşturulması
öngörülmüştür. Oluşturulan portföy bir yıl izlendikten sonra, bulgular zıtlık
yaklaşımının temsili bir momentum portföyüne nazaran %9.9 daha üstün
performans gösterdiğini ortaya çıkarmıştır. Bu bulgular, zıtlık portföyünün
portföy oluşumundan sonraki 4. aydan itibaren momentum portföyüne göre daha
üstün bir performans ortaya koymaya başladığını göstermektedir. Bu Mun,
Vaѕconcelloѕ ve Kiѕh (1999: 215-235)’in bulgularını doğrulamaktadır yani zıtlık
portföyleri görece olarak kısa vadede de pozitif getiriler elde edebilmektedir.
Çalışmada; aynı zamanda, zıtlık ve momentum portföylerinin betaları arasında
önemli bir farklılığın olmadığı bulunmuştur. Bu bulgu, Conrad ve Kaul (1998:
489-519)’un bulgularıyla uyumludur. Onlar, betanın risk faktörlerini temsil
etmede belki de en iyi yöntem olamayabileceğini iddia etmişlerdir.
SVFM modelinin gelişiminden bu yana; birçok araştırmacı, hisse
senetlerinin ortalama getirisinin piyasa betalarıyla ya az bir bağlantı içerdiğini ya
da hiç bir bağlantı içermediğini tespit etmişlerdir. Modelin en zayıf yönü, beta
katsayısının zaman içerisinde mevcut piyasa koşullarında meydana gelen
değişiklikleri yansıtacak şekilde pek fazla değişmiyor olmasıdır. Bunun yanı sıra
model bir varlık ile piyasa arasındaki ilişkinin zaman içerisinde sabit kalacağını
varsayar ki sürekli değişen piyasa ortamında bu şekilde sabit bir ilişki, modelin
diğer bir zayıf yönünü oluşturur. SVFM modelinin açıklayıcı zayıflığı,
kendisinin fiyat veya kar payı verilerindeki birçok başka anomaliyi
açıklayamadığı şeklinde ortaya çıkmıştır. Aslında, Fama ve French (1992: 427465) piyasa betasının hisse senedi getirilerindeki sapmayı çok az açıkladığı ya da
hiç açıklayamadığını raporlamışlardır. Sonuç olarak, bireysel ve kurumsal
yatırımcıların gerçek davranışları farklı tipteki alım satım stratejilerinin
gelişimesine neden olmaktadır. Farklı alım satım stratejileri; yatırımcının risk
toleransı, yatırımın vadesi ve alım satımın yapıldığı piyasaya ait özellikler gibi
değişkenleri baz almaktadırlar.
38
2.1.2. Arbitraj Fiyatlandırma Modeli
Model, SVFM’ye alternatif olarak ortaya atılmıştır. Modelde, varlıkların
getirisi üzerinde bir değil birden fazla sistematik risk unsurunun etkili olduğu
ileri sürülmektedir. Model, aynı varlığın iki farklı fiyattan satılamayacağı
anlamına gelen tek fiyat kanununa dayanır. Söz konusu kanuna göre, aynı risk
düzeyindeki varlıklar birbirlerine denk yatırımlardır. Dolayısıyla bu varlıkların
beklenen getirilerinin de aynı olması gerekir. AFM’ye göre, yatırımcılar
ellerinde bulundurdukları portföylerin risklerini artırmadan beklenen getirilerini
artırabilecekleri fırsatlar ortaya çıkarsa bu fırsatları hemen değerlendirirler; yani,
arbitraj portföyü oluşturabilirler. Arbitraj portföyü, arbitrajcıların yatırım
yapmadan sahip olabilecekleri ve beklenen getirisi pozitif olan bir portföydür.
Dolayısıyla bu portföy, yatırım gerektirmemesi ve risk içermemesi gibi iki temel
özelliğe sahiptir. Çoğu modelde olduğu gibi AFM de belli varsayımlara dayanır.
Modelin temel varsayımları esas itibarı ile şunlardır (Dağlı, 2009: 343-344, 352):
•
Sermaye piyasaları dengelidir,
• Yatırımcılar aynı risk seviyesinde daha yüksek kazancı daha düşük kazanca
tercih ederler,
•
Varlıkların getirileri belirlenirken faktör modelinden yararlanılır.
2.2. Piyasanın Aşırı Tepkisi ve Düşük Tepkisi
Modellerin tahminlerindeki doğruluk payını yükseltmek için yapılan çeşitli
çalışmalarda, EPH’den çıkartılan piyasaların mantıklı olduğunu varsayan
modeller bir tarafa bırakılarak, görece risk ve yatırımcı önyargısından
kaynaklanan yanlış fiyatlamayı dikkate alan modellerin geliştirilmesine yönelme
olmuştur. Daha yeni yaklaşımlar ise davranışsal veya zihinsel tabana sahiptir;
burada, yatırımcıların haberlere mantıksız tepkiler verdiği tasarlanmıştır ki
haberler hem aşırı tepkiye hem de düşük tepkiye neden olabilmektedir. Bu iki
tepki türü aşağıda iki farklı şekil yardımıyla açıklanmaya çalışılmıştır:
Fiyat
Đyi Haber
Fiyat
PB
PB
PA
PA
t0
(a)
t1
Kötü Haber
t0
Zaman
t1
Zaman
(b)
Şekil 2.1. Aşırı ve Düşük Tepki (Öncü, S., H. Aktaş, S. Kargın, R. Aktaş, N. Kayalı, 2006: 5)
39
Şekil 2.1 (a)’da hisse senedi fiyatı gelen iyi bir haber sebebiyle P A’dan
PB’ye yükselmiştir. Aslında gelen bilgi fiyatları bu kadar yükseltebilecek bir
bilgi değildir. Diğer bir ifade ile, yatırımcılar gelen iyi habere karşı aşırı tepki
göstermişlerdir. Ardından yaptıkları hatanın farkına varan yatırımcılar yavaş
yavaş fiyatları olması gereken yere çekmişlerdir. Aynı durum, piyasaya kötü
haber geldiğinde de söz konusudur. Burada da gelen kötü habere yatırımcılar
olması gerekenden daha fazla tepki göstermiş ardından da hata yaptıklarını
anlayınca yavaş yavaş fiyatı olması gereken noktaya yükseltmişlerdir. Söz
konusu durum Şekil 2.1 (b)’de gösterilmiştir.
Şekil 2.2’de ise aşırı (erken) ve düşük (ertelenen) tepki başka bir biçimde
açıklanmaya çalışılmıştır. Söz konusu şekilde düz çizgi etkin bir piyasada hisse
senedi fiyatının takip edeceği yolu göstermektedir. Söz konusu piyasada hisse
senedi fiyatları, yeni bilgiye anında tepki vermektedir. Böylece hisse senedinin
fiyatında takip eden dönemlerde bu habere dayalı olarak bir değişiklik
gerçekleşmemektedir. Düşük tepki ifadesi ile gösterilen durumda ise piyasanın
haberi tamamen özümseyip tepki vermesi zaman almaktadır. Kırık çizgi
kullanılarak aşırı tepki ve geri dönme ifadesi ile gösterilen durumdaysa piyasada
ilk başta aşırı bir tepki meydana gelmektedir. Bunu takiben, yeni bilgiyi içeren
olması gereken fiyata doğru düzeltme görülmektedir. Erken tepki durumunda ise
açıklama yapılmadan önce piyasaya bilgi sızmıştır. Fiyatlar bilginin
açıklanmasından önce değişmeye başlamıştır. Hisse senedi fiyatlarının yeni
bilgiyi içeren fiyata gelmesi belli bir süre gerektireceğinden, bilgi fiyata
yansımadan hisse senedini alan ve bilgiyi içeren fiyatlar oluştuğu zaman hisse
senetlerini satan yatırımcılar kar elde edecektir (Buckley vd., 1998: 323).
Hisse Senedi
Fiyatı
Aşırı (Erken)
Tepki ve Geri
Dönme
Düşük
(Ertelenen)
Tepki
Etkin Piyasanın
Tepkisi
Günler
Kamuya Açıklama Tarihi
Şekil 2.2. Aşırı (Erken) ve Düşük (Ertelenen) Tepki (Arıoğlu, 2007: 7)
40
Bu noktada aşırı ve düşük tepki üzerine yapılan çalışmaların bir kısmına
kısaca bakılacak olursa; DeBondt ve Thaler (1985: 793-808), ilk
araştırmalarında piyasaların tamamıyla mantıklı olamayacağını ve yatırımcılar
arasındaki psikolojik faktörlerin bireysel ve bütünsel davranışlarını
etkileyeceğini belirterek bu durumun bireysel hisse senetlerinin ve piyasaların
bütün hareketlerine etki edeceğini ifade etmişlerdir. Araştırmaların şartları
durumdan duruma oldukça fazla değişmesine rağmen, yatırımcıların kazanç
haberlerine karşı ilk tepkileri incelenmekte ve piyasadaki aşırı tepki
ispatlanmaktadır (Titman, Wei, 1999: 41-66).Yazarlar şunu tartışmaktadırlar,
fiyatların zayıflamasına neden olan aşırı tepkiye ve sermayenin kazançlarını baz
alan görece değer düşüklüğüne rağmen en çok kaybedenlerden oluşturulan bir
portföy kayıplarını tamamıyla telafi edemeyecektir. Ek olarak, araştırma
sonucunda piyasa tarafından gösterilen aşırı tepki oranının düşük tepki oranıyla
yaklaşık olarak aynı olduğu bulunmuştur. Aşırı tepki ve düşük tepki üzerine
yapılan öncül araştırmalardan biri olan bu çalışma yönteminden dolayı çeşitli
eleştirilere uğramıştır.
Chopra, Lakonishok ve Ritter (1992: 235-268), aşırı ve düşük tepki üzerine
DeBondt ve Thaler (1985: 793-808) tarafından yapılan araştırmayı kabul
etmişlerdir. Kazanç bilgisi ve performansı arasındaki ilişkiyle ilgili yapılan
pratik çalışmada, aşırı tepki dönemini yaşayan hisse senetlerinin bir düzeltme
hareketinden sonra düşük tepkiyle karşı karşıya kalacağı bulunmuştur. Aslında,
kazançla ilgili pozitif veya negatif haberler, psikolojik faktörlerin yatırımcıları
etkilemesi nedeniyle, anormal olarak yüksek artış veya düşüş oranıyla
sonuçlanacaktır. Aşırı tepki periyodu boyunca, şirketin kazançları ile hisse
senedinin momentumu arasında kuvvetli bir ilişki söz konusu olacaktır. Bir
düzeltme hareketinin akabinde ise en uygun değerlere geri dönüşle birlikte düşük
tepki periyodu boyunca düşük momentum oluşacaktır. Gerçekte; iyi kazanç
haberleri önemli yukarı hareketlerle sonuçlanmayacak, kötü kazanç haberleri ise
güçlü bir hisse senedi satışına neden olmayacaktır. Ancak; zaman geçtikçe söz
konusu olan bu durum piyasa karlılık haberlerine karşı cevap verdikçe kendisini
terse çevirme eğilimindedir. Bu bakış bazı seviyelere kadar kısa vade için
momentum bazlı alım satım stratejilerinin kullanımına, uzun vade içinse zıtlık
stratejisinin kullanımına destek vermektedir.
Barberis, Shleifer ve Vishny (1998: 307-343), temsili yatırımcı modeli
olarak ifade edilen bir analiz modeli geliştirmişlerdir, bu model hisse senedi
piyasasındaki düzenli davranışların iki geniş alanını tanımlamaktadır. Söz
konusu olan alanlardan ilki hisse senedi fiyatlarının kazanç açıklamalarına olan
düşük tepkisi, ikincisi ise hisse senedi fiyatlarının kazanç açıklamalarına olan
aşırı tepkisidir. Psikolojik bulgular üzerine kurulu temsili yatırımcı modeline
göre yatırımcılar rasyonel değildirler. Yatırımcıların düştükleri iki yargı hatası
41
vardır. Bu yargı hatalarından ilki muhafazakârlık (konservatizm) önyargısıdır.
Buna göre; yatırımcılar yeni bilgilerle karşılaştıklarında önceki inanç ve
tutumlarını değiştirmemek için direnç gösterirler. Gösterdikleri bu direnç de
hisse senedi fiyatlarında düşük tepkiye neden olur. Yargı hatalarından ikincisiyse
temsil edilebilirlik yanlılığıdır. Yatırımcıların yargıya varırken en son ve en göze
çarpan bilgilere aşırı ağırlık vermesi ve dağılım popülasyonlarının istatistiklerini
dikkate almamaları anlamına gelmektedir. Bu sebeple de temsil edilebilirlik
yanlılığı aşırı tepkiye neden olmaktadır. Kazanç haberlerine olan düşük tepkiler
ortalamaya doğru bir geri dönüşün göstergesidir ki bu durumda piyasada bilgi
yatırım kararları ile ilgili ve bu kararları destekleyici düzeyde yeterli bilginin
olmadığı düşünülmektedir. Kazanç haberlerine aşırı tepki ise trend davranışının
bir göstergesi olarak görülmekte ve bu noktada yatırımcılar, hisse senedi
fiyatının yükselmesi ya da güç kaybetmesi için grup olarak operasyonlarda
bulunulduğunu düşünmektedirler. Bu model, yatırımcıların kararlarını genişçe
bir bilgi çeşitliliği içinde bir şirketten gelen tek tip bilgiyi kullanarak aldıklarını
varsaymaktadır. Model; aynı zamanda, işlem hacminin yatırımcıların aşırı ve
düşük tepkisi üzerindeki etkisini göz önünde bulundurmamakta ve işlem
hacminin yatırımcı kararlarını etkileyen bilgisel kaynaklardan bir tanesi
olduğunu göz ardı etmektedir.
Daniel, Hirshleifer ve Ѕubrahmanyam (1998: 1839-1886) tarafından da
yatırımcıların kazançlara olan aşırı ve düşük tepkisini içine alan bir model
geliştirilmiştir. Bu model, aşırı güven ve yanlı kendine atfetme modeli olarak
ifade edilmektedir. Geliştirilen model Barberiѕ, Ѕhleifer ve Viѕhny’in (1998:
307-343) modelinden farklıdır; şöyle ki, bu modelde, alınan yatırım kararında
bilginin kaynağı kontrol eden değişken olarak ele alınmıştır. Bu model, özel
bilginin yatırımcının bilgiye olan aşırı tepkisinin nedeni olduğunu
öngörmektedir, şirket ile ilgili kamuya açıklanan bilgi ortaya çıktıkça bir
düzeltme görülecektir. Düzeltme safhası boyunca, piyasa fiyatı ile şirketin
finansal pozisyonu arasında bir sapma olduğunu iddia eden ve bunun sonucu
olarak bilgiden kaynaklanan ve süregelen kazançlar olmasına rağmen, uzun
vadeli bir dönüş olma ihtimali hayli yüksektir. Yazarlar aynı zamanda şunu ifade
etmektedirler: Bu fenomen yatırımcıların kendilerine atfetme önyargılarından
kaynaklanmaktadır ve bu durumda yatırımcılar bilgilerin kendilerinin gelecek
kazançlarını ve söz konusu hisse senedinin piyasa değeriyle ilgili ilk inanışlarını
doğrulayacağını varsayarlar. Kazanç haberlerine karşı piyasanın genel tepkisi
yatırımcıların ilk hisse senedi değer tahminlerinin piyasa tarafından da
onaylandığı şeklindedir ve bu yatırımcılarda aşırı güvene yol açmaktadır. Sonuç
olarak, piyasalarda bireysel aşırı güven ile piyasanın tümünde görülen aşırı
güven arasında bir ilişki bulunmaktadır. Yüksek miktarda kamuya açıklanan
bilgi ilk inanışın yanlış olabileceğini iddia ettiğinde bile şirketle ilgili olarak
42
piyasalar ile paylaşılan ek bilgiler trendi değiştirememekte ve bu süreç uzayan
bir trend dönüş periyoduyla sonuçlanmaktadır.
Hong ve Ѕtein (1999: 2143-2184), sınırlandırılmış mantıklılığı baz alan ve
iki çeşit yatırımcı içeren bir piyasa modeli ortaya koymuşlardır. Bu model,
heterojen yatırımcılar arasındaki interaktif ilişki modeli olarak ifade
edilmektedir. Söz konusu modeldeki yatırımcılar; momentum yatırımcıları ile
kazanç haberlerini baz alarak alım satım yapan haber avcıları olmak üzere ikiye
ayrılmaktadır. Bu model, Barberiѕ, Ѕhleifer ile Viѕhny’in (1998: 307-343) ve
Daniel, Hirѕhleifer ile Ѕubrahmanyam’ın (1998: 1839-1886) modellerinden
farklıdır; şöyle ki, bu model bir piyasada iki yatırımcının çalıştığını ve bunların
her birinin farklı tip bilgilerle yönlendirildiğini varsayar. Önceki modellerde ise
piyasaların sadece tek tip yatırımcı içerdiği; fakat bu yatırımcının farklı tip
bilgilerle yönlendirilebildiği varsayılmaktadır. Hong ve Ѕtein (1999: 2143-2184)
yaklaşımında, her değişken piyasada bulunan sadece tek tip bilgi işleme
kabiliyetine sahiptir, momentum değişkeniyle gelecek getirileri tahmin etmekte,
önceki getirilere odaklanmaktadır ve bilgi değişkeni önceki ya da sonraki
kazançları baz almadan, sadece son kazanç haberlerine odaklanmaktadır. Bu
model, bir grup yatırımcının arasında özel bilgiye karşı düşük tepki gösteren bir
eğilim olduğunu öngörür. Đkinci grup yatırımcının hareketi, bir düşük tepki
hareketinin etkisinin kısmi olarak azaltılması sonucunu doğurmakta ve yüksek
derece momentumu desteklemektedir. Momentum, haberlere karşı aşırı bir tepki
gelinceye kadar daha fazla sayıda momentum yatırımcısını piyasaya
çekmektedir. Bu perspektiften bakıldığında hem aşırı tepki hem de düşük tepki
tek bir şokun sonucunda olabilir, bu şok hızla yayılan kazanç haberleri ve
şirketin temelleri ile ilgilidir.
Womack (1996: 137-167), brokerlık şirketlerinde çalışan analizcilerin
yaptıkları önerilerle hisse senetlerinin fiyat hareketleri ve bu öneriler sonucunda
ortaya çıkan kazançlar arasındaki ilişki üzerine çalışmıştır. Analizci tarafından
yapılan öneriler tüm piyasa oyuncularının ulaşabileceği bilgilerin
yorumlanmasından ibarettir ki bu bazı piyasa oyuncularının özel olarak
ulaşabildikleri bilgileri kullanarak yaptıkları önerilerden ayrılmaktadır.
Analizciler çoğunlukla ABD hisse senedi piyasasındaki endeksleri baz
almaktadırlar. Ünlü bir analizci tarafından sunulan bir öneriye ilk piyasa tepkisi
önerinin tipine bağlı olarak ya bir artış ya da bir düşüş şeklinde olacaktır.
Öneriler, genelde özel haber tiplerini veya şirketle ilgili özel bilgileri baz
almazlar, analizciler önerilerinin şirketin temel yapısı ve genel piyasa
koşullarının bir değerlendirmesi olduğunu söylerler. Genel olarak, piyasalarda al
önerilerinin sat önerilerine nispeten daha az etkiye sahip olduğu ifade
edilmektedir. Bu durum, bir sat önerisinin yatırımcılar tarafından söz konusu
hisse senedi riskinin yüksek seviyelere gelmesi olarak algılandığını
43
göstermektedir. Gerçekte, öneri ortaya konulmuş bir bilgi ile
desteklenmemektedir. Ancak; bu öneri piyasalarda aşırı ya da düşük tepki gibi
rasyonel olmayan davranışlara neden olmaktadır. Ek olarak, söz konusu olan
durum bu öneriyi destekleyen kanıtların bulunmamasına rağmen brokerlik
bürolarındaki analizcilerin piyasadaki oyuncular tarafından bilgili olarak
algılandıklarını göstermektedir.
Bartholdy (1998: 237-252), çalışmasında diğer çalışmalardan farklı olarak
kazanç/fiyat (K/F) oranını kullanarak Toronto hisse senedi piyasasındaki
getirileri incelemiş ve yatırımcıların bilgiye karşı aşırı tepkisini takiben K/F
oranının gelecek getirileri tahmin etmede kullanılabilir bir ölçü olduğunu
bulmuştur. Çalışmasını DeBondt ve Thaler’in (1987: 557-581) teklifini baz
alarak geliştirmiş olup, yatırımcıların bir şirketin getirisiyle ilgili bilgilere tepki
gösterirken ortalama getiri dönüşlerini hesaba katmadıklarını belirtmiştir.
Çalışma tarafından geliştirilen K/F oranı ölçümü, yatırımcının bilgiye olan aşırı
tepkisinin bir göstergesidir. Yatırımcılar bir kazanç duyurusuna uygun bir
şekilde tepki gösterirlerse, kazançların ve fiyatın düşüp yükselmesinden
bağımsız olarak K/F oranı değişmeden kalacaktır. Eğer bir aşırı tepki söz konusu
ise, haberler yatırımcıların hisse senetlerine yoğun bir talepte bulunmasına ve
fiyatların zıplamasına neden olduğu zaman oran düşecek, bunun tersine
yatırımcıların hisse senetlerini satmasına neden olduğu durumda ise oran
yükselecektir. Oranın değişim yüzdesi, yatırımcıların haberlere ne kadar hassas
olduklarının ve fiyatın bir aşırı tepkiden sonra getiri ortalamasına ne kadar
zamanda döneceğinin bir göstergesidir. Çalışmanın bulguları, K/F’nin özel
olarak bir hisse senedinin veya portföyün aşırı tepkiden sonraki zaman diliminde
çok fazla getiri sağlayıp sağlamayacağının ihtimalini belirlemek için
kullanılabileceğini göstermektedir.
2.3. Zıtlık ve Momentum Ѕtratejileri
Basit alım satım stratejileri hisse senedi alım satımlarının başladığı ilk
günden bu yana çok fazla ilgi çekmişlerdir. En basit alım satım stratejileri, hisse
senetlerinin önceki dönemlerdeki getirilerini ele alan modelleri baz
almaktadırlar. Son yıllarda yayınlanan birçok çalışmada, geçmiş hisse senedi
hareketlerini baz alan görece olarak basit bazı alım satım stratejilerinin önemli
miktarda normalüstü getiriler elde ettiği ortaya konulmuştur. Zıtlık ve
momentum stratejileri bu basit alım satım stratejisi modellerinin iki zıt
örnekleridir. Yapılan çalışmalarda hem getiri dönüşleriyle ilintili zıtlık
stratejilerinin hem de getiri devamlılığını baz alan momentum stratejilerinin her
ikisinin de sürpriz bir biçimde karlı olduğu görülmüştür.
44
Zıtlık veya momentum yatırım karları hisse senedi getirilerinde beklenilen
farklılıklarla veya hisse senedi getirilerinin zaman serileri tahmin
edilebilirlikleriyle açıklanabilir. Aslında, literatür zaman serileri tahmin
edilebilirlikleri üzerinde yoğunlaşmış olmakla beraber günümüzde yeni modeller
de giderek daha fazla dikkat çekmektedirler (Lo, McKinlay, 1990: 175-205).
Önemli bir not olarak, stratejinin zıtlık ya da momentumla ilgisi olmayarak,
herhangi bir stratejinin başarısı varlık fiyatlarının zaman serileri davranışına
dayanmaktadır denilebilir. Daha kesin ifade etmek gerekirse, bazı kriterler göz
önünde bulundurulduğunda bir hisse senedinin önceki performansına
dayanmaktadır şeklinde bir sonuç ortaya çıkmaktadır. Söz konusu durum, rassal
yürüyüş modeline ve piyasa etkinliğine ters düşmektedir. Bu sebeple, çalışmada
etkili-etkisiz, mantıklı-mantıksız ya da güçlü olup-olmamasına bakılmaksızın
zıtlık ve momentum karlarının arkasındaki nedenler ve gerçekler bulunmaya
çalışılacaktır. Zıtlık ve momentum stratejileri arasındaki temel farklılık, bunların
araştırıldığı veya pratikte kullanıldıkları zaman aralıklarıdır (Lewellen, 1999: 543).
Günümüzde artık bir klasik haline gelmiş olan DeBondt ve Thaler (1985:
793-803, 1987: 557-581) çalışmalarında, ABD hisse senedi piyasasında uzun
vadede getiri dönüşlerinin olacağı yönünde güçlü kanıtlar ortaya koymuşlardır.
Onlar çalışmalarında geçmiş 3 ila 5 yıllık dönem içinde zayıf performans
gösteren hisse senetlerinin diğer bir ifade ile geçmiş kaybedenlerin, güçlü
performans gösteren hisse senetlerinden diğer bir ifade ile geçmiş kazananlardan
daha yüksek performans ortaya koyma eğiliminde olduklarını bulmuşlardır.
Onlar bu tip bir yatırımı zıtlık stratejisi olarak adlandırmışlardır. Tersine,
Jegadeeѕh ve Titman (1993: 64-91, 2001: 699-721) ABD hisse senedi
piyasasında 3 ila 12 aylık bir zaman dilimi için geçmiş kazananların geçmiş
kaybedenlere göre daha üstün performans göstereceği ortalamanın devam
edeceğini belirtmişlerdir. Onlar bunu momentum stratejisi olarak
adlandırmışlardır. Onların ortaya koyduğu çerçevede, Conrad ve Kaul (1998:
489-519) getiri bazlı alım satım stratejilerinden kaynaklanan karları
incelemişlerdir. Buldukları sonuçlara göre, zıtlık stratejisi çok kısa vadelerde
(haftalık, aylık) veya uzun vadelerde (2 yıldan 5 yıla kadar) önemli karlar elde
ederken, momentum stratejisi genellikle orta vadede (3 aydan 12 aya kadar) karlı
olmaktadır.
45
2.3.1. Zıtlık Stratejisi
Zıtlık stratejisinin elde ettiği başarıların incelenmesi 1980’lerin ortasından
bu yana aktif olarak çalışmalara konu olmuştur. Bu strateji ile ilgili olarak elde
edilen bulgular davranışsal psikolojinin bir sonucudur ve bulgular ifade
etmektedir ki, insanlar karar alırken mantıklı bir şekilde davranmazlar; çünkü
beklenmeyen ve/veya önemli olduğunu düşündükleri haber ve olaylara karşı
aşırı tepki vermeye meyillidirler. Buna bağlı olarak hisse senedi piyasaları ile
ilgili olarak aşırı tepki hipotezi ortaya çıkmıştır. Bu durum şu şekilde ifade
edilebilir: Bir hisse senedi fiyatının düşüşü hisse senediyle ilgili en son alınan
kötü haberlerden dolayıdır; fakat nihayetinde yatırımcılar getirilerini realize
etmede aşırı tepki göstermektedirler ve bu durum sonuç olarak getiri
dönüşümlerine neden olmaktadır. Bu inanç bazında, zıtlık stratejisinin
normalüstü getiriler elde edebileceği görülmüştür. DeBondt ve Thaler’ın (1985:
793-808) yaptıkları çalışma hisse senedi piyasalarındaki getiri dönüşlerini ifade
eden ve inceleyen öncül çalışmalardandır. Onlar, çalışmalarında aşırı tepki
hipotezini formüle ederek bu tip davranışların hisse senedi fiyatlarını etkileyip
etkilemediğini araştırarak, zıtlık stratejisinin uzun vadeli karlılık deneylerini
yapmışlardır. Çalışmalarında kullandıkları sıralama periyodu 3 yıldan 5 yıla
kadar değişmektedir ve elde tutma periyodu da 3 yıl sürelidir. Bu çalışma
sonraki çalışmalar için bir yol gösterici olmuştur. 1990’lardan bu yana zıtlık
stratejisi çok kısa vadeli belki de 1 haftalık ya da 1 aylık, sıralama ve elde tutma
periyotlarında da araştırılmaktadır. Đlk olarak, hisse senedi fiyatlarının negatif
otokorelasyonu getiri dönüşleri için temel şarttır. Bu zayıf piyasa etkinliğine
karşı güçlü bir meydan okuyuştur; çünkü burada ifade edilen negatif korelasyon
şu anlama gelmektedir. Söz konusu hisse senetlerinin gelecekteki getirileri
geçmişteki getirilerinden tahmin edilebilmektedir. En sık rastlanılan zıtlık
stratejisi, fiyatları veya diğer temel değerleri değil de geçmiş getirileri baz alan
bir stratejidir.
2.3.2. Momentum Stratejisi
Piyasa etkinliği ile ilgili olan ilk dönem literatür, önceki kazananların alınıp
kaybedenlerin ise satıldığı, görece güç stratejileri olarak da adlandırılan
momentum stratejilerine odaklanmıştır. Levy’nin (1967: 595-610) çalışması
momentum stratejisi hakkında yapılan ilk çalışmalardan bir tanesidir; fakat bu
çalışmanın sonuçları tartışmalıdır. Đlerleyen süreçte, zıtlık stratejisi ile
momentum stratejisi arasındaki tartışmalar Jegadeeѕh ve Titman’ın (1993: 6591) momentum etkisini daha dikkatli çalışmaya başlamalarına ilham vermiş ve
yaptıkları çalışma momentum stratejisinin ekonomik açıdan ve istatistiksel
olarak önemli düzeyde normalüstü getiriler ortaya çıkarabileceğinin açık bir
şekilde kanıtını gösteren öncül çalışmalardan bir tanesi olmuştur. Çalışmaları
hisse senedi momentumu ve bunun hesaplanma metotlarıyla ilgili olarak
46
günümüzde yapılan araştırmalara referans olmuş ve çalışmada kullanılan zaman
aralıkları yapıldıklarından bu yana aktif olarak kullanılmıştır. 1990’lardan bu
yana bu alandaki araştırma ve çalışmalar gözle görülür şekilde artmış ve
momentum stratejisi bir yatırım stratejisi olarak özellikle de kurumsal
yatırımcılar arasında oldukça popüler hale gelmiştir (2001: 699-721).
Literatürde, momentum etkisi seçilen bir grup hisse senedi örneğinin başarılı
getirilerinin kovaryansı şeklinde ifade edilmektedir. Momentum stratejisi orta
vadeli sıralama ve 3 aydan 12 aya kadar ki elde tutma periyotlarında daha çok
telaffuz edilmekte ve araştırılmaktadır (Jegadeeѕh, Titman, 1993: 65-91).
2.3.3. Alım Satım Stratejisi
DeBondt ve Thaler’in (1985: 793-808) bulguları sadece piyasa davranışıyla
ilgili olan aşırı tepki hipotezinin gelişiminin değil zıtlık ve momentum alım
satım stratejileri perspektiflerinin de temeli olmuştur.
Zıtlık stratejisi, hisse senedinin fiyatlarını yükselten ya da düşüren aşırı
tepki üreten bir momentum dönüşümünü henüz yaşayan hisse senetlerini
içermektedir. Bu stratejideki temel varsayım, portföy oluşumundaki nispeten
düşük momentum seviyeleri hisse senetleri kazanç seviyeleriyle uyumlu bir fiyat
ortalamasına dönmedikçe, nihayetinde fiyatların yükseleceğidir. Momentum
stratejisi ise momentum yönünü çeviren bir olay oluncaya kadar momentumun
verilen yönde devam edeceği varsayımını temel alarak oluşturulmaktadır. Bu
yaklaşımda, momentumun derecesi, belirli bir şirketteki pozisyonun korunmasını
veya kapatılmasını belirlemede anahtar göstergedir. Teorik olarak, momentum
alım satım stratejisi kısa vadede zıtlık stratejisine göre çok daha etkilidir; ancak
Mun, Vaѕconcelloѕ, Kiѕh’in (1999: 215-235) araştırmasında zıtlık stratejisinin de
kısa vadede etkili olabileceği iddia edilmektedir. Sonuç olarak, zaman
aralıklarının çeşitli alım satım stratejileri üzerindeki etkisiyle ilgili bir mutabakat
bulunmamakta ve zıtlık ile momentum portföyleri farklı hisse senedi
endekslerine göre çeşitlenmektedirler.
Grinblatt ve Keloharju (2000: 43-67), Finlandiya menkul kıymetler borsası
üzerine bir araştırma yapmış olup, bu araştırmada yabancı yatırımcıların yerli
yatırımcılardan daha yüksek performans gösterdiklerini ve yabancı yatırımcıların
momentum stratejisini takip ettiklerini belirlemişlerdir. Bu çalışma, Finlandiya
hisse senedi piyasasından toplanan ve hem bireysel hem de kurumsal
yatırımcıların iki yıllık periyotta alım, elde tutma ve satım kararları araştırmasını
destekleyen veri setinin kullanımını baz almaktadır. Çalışmanın bulguları
yabancı yatırımcıların genelde momentum stratejisini takip ettiklerini
göstermektedir ki bu stratejide kararlar genelde genel piyasanın ve ilgili hisse
senedinin hareket yönünde olmaktadır. Yerli yatırımcılar ise kayıpları realize
etmekte ilgisizdirler ve hisse senetlerinin değerlerinin sonuç olarak tekrar eski
seviyelerine döneceğini varsaymaktadırlar. Bununla birlikte, zaman geçtikçe
47
yerli yatırımcıların hisse senetlerinin fiyatlarının eski seviyelerine döneceğine
olan inançları erozyona uğramakta ve söz konusu bu duruma vergiyle ilgili olan
bazı etkenlerin de katılmasıyla beraber bu yatırımcılar yılın belirli dönemlerinde
satışa geçmektedirler. Elde edilen bulgular, momentum hayat döngüsünün de
piyasa da rol oynadığını göstermektedir; fakat bunun yatırımcı kararlarını hangi
derecede etkilediği belirsizdir.
Lee ve Ѕwaminathan (2000: 2017-2077), momentum hayat döngüsü
konusunu piyasa davranışının genel araştırmasına dâhil etmişlerdir. Bu konu;
momentumun bir döngüsel hareket karakterine sahip olduğunu iddia etmektedir.
Bir dönüş akabinde, momentum nispeten sakin bir durum alarak azalmaktadır.
Zamanla, momentum tekrar artmakta ve hisse senedi fiyatlarının tekrar
yükselmesiyle başka yatırımcılar da piyasaya çekilmektedir. Bilgi, kendini
yenileyen bir döngüyle bir momentum dönüşüne neden olmaktadır.
Fama ve French (1993: 3-56), piyasa, şirket büyüklüğü ve DD/PD oranı
faktörleri baz alınarak kurulan üç faktörlü bir modelle ABD hisse senedi
portföylerinden
elde
edilen
ortalama
getirilerin
bulunabileceğini
varsaymaktadırlar. Yazarlar, bu modeli uzun vadeli getiri dönüşlerinin
açıklanabilmesine katkı sağlaması için konularına dâhil etmektedirler. Bu model,
DD/PD oranı ve şirket büyüklüğünün portföylerdeki risk ve bir şirketin güç
kaybedebileceği ihtimali için bir yol gösterici olduğu varsayımını baz
almaktadır.
Đyi performans gösteren şirketler arasındaki genel trend, şirketin piyasa
değerinin şirket varlıklarının defter değerlerini aşması şeklindedir; bunun temel
nedeni şirket varlıkların kullanımıyla hissedarlara olması gerekenden daha
yüksek değer üretilmesidir.
Fama-French 3 Faktör Modeli zıtlık stratejisi için bazı teorik destekler
sağlamaktadır; şöyle ki, şirketlerin temel karakteristik özelliği yüksek
potansiyele sahip uzun vadeli getiriler şeklinde değerlendirilmiştir. Bununla
birlikte; model, momentum etkilerini açıklayamamaktadır. Lakonishok, Ѕhleifer
ve Viѕhny (1994: 1541-1578), üç faktör modelinin görünen geçerliliğinin
yatırımcıların hisse senetlerini yanlış fiyatlamalarından kaynaklandığı
görüşündedirler. Temelde yüksek DD/PD oranına sahip şirketlerden oluşan bir
portföyün daha yüksek getiri üretebileceğini iddia etmektedirler; çünkü bu
durum yatırımcıların genelinin beklentilerine ters bir durumdur. Bu yatırımcılar
şirketlerin geçmiş dönemdeki kazançlarını göz önünde bulundurarak iyimser
varsayımlarda bulunarak şirketin gelecek dönemdeki kazançlarını tahmin etmeye
çalışırlar. Sonuç olarak; bu tip yatırımcılar, negatif kazanç trendlerinin
olduğundan daha büyük olacağını ve daha uzun süreceğini varsayarak, kötü
performans gösteren hisse senetlerini elden çıkarma yönünde çok daha fazla
meyillidirler. Tam tersine; bu tip yatırımcılar, normalüstü bir büyüme oranı
48
gösteren hisse senetlerinin gelecek dönemde de bu şekilde devam edeceğini
varsayarlar ve bu hisse senetlerinde aşırı alıma giderler.
Jegadeeѕh ve Titman (1993: 65-91), hisse senedi getirilerinin 3 aydan 12
aya kadar olan zaman aralıklarında şartsız seri korelasyon gösterdiklerini
belirlemişlerdir. Bu bulgular şunu ima etmektedir: Momentumu tetikleyen ve
destekleyen bilgi ilkin özeldir, daha sonra ise hızlı bir şekilde piyasaya
yayılmaktadır. Bilgi, hem momentuma hem de bilgiye duyarlı yatırımcıları
harekete geçirmekte ve momentum trendi zamanla devam etmektedir.
Çalışmada, 6 aylık zaman aralığı diliminde kurulan kısa vadeli momentum
portföylerinin performansı incelenmekte ve gösterdikleri performans orta vadeli
momentum stratejilerinin gösterdikleri performansla karşılaştırılmaktadır.
Momentum stratejisi hisse senetlerinin önceki performanslarını baz almakta ve
bunu ondalık derecelere göre bölümlendirilmiş şekilde farklı momentum
kategorilerini kullanarak yapmaktadır. Bu çalışmanın bulguları, momentum
stratejisinin kısa vadeli zaman aralıklarıyla uyumlu olduğunu iddia etmektedir.
Jegadeeѕh ve Titman (1993: 65-91) ABD hisse senedi piyasası tabanlı bir
çalışma yapmış olmakla beraber, Rouwenhorѕt (1998: 267–284) uluslararası
çeşitlendirilmiş portföylerde de benzer sonuçların görüldüğünü bulmuştur. Onun
yaptığı çalışma piyasaların nerede bulunduklarından bağımsız olarak piyasalarda
kısa vadeli devamlılıkların olduğunu göstermektedir.
Hong, Lim ve Ѕtein’in (2000: 265-295) momentum portföylerinin
karlılıkları hakkında yaptıkları çalışmada momentum portföylerinin
karlılıklarının şirket büyüklükleriyle orantılı olarak önemli derecede azaldığı
sonucu elde edilmiştir. Bu çalışmanın amacı, özel bilgilerin piyasaya yayılım
oranını baz alan Hong ve Ѕtein (1999: 2143-2184)’in yatırımcı düşük tepkisi
modelini test etmektir. Bu modelin bulguları şunlardır: Şirket bazlı bilgiler
piyasaya yavaşça sızarlar ve yatırımcılar sadece piyasadaki hisse senedi fiyatına
bakarak gerçekçi bilgi çıkartamazlar. Çalışma sonucunda, momentum
portföylerinin analizci yayılımının düşük olduğu şirketlerde en iyi çalışan
portföy yapısı olduğu bulunmuştur. Bu durum, hisse senetlerinin fiyatlarının
geriye dönmesinin daha zor olduğu göreli olarak daha uzun vadeli momentumu
göstermektedir. Analizci yayılımı, asıl olarak şirket büyüklüğü ile ilgilidir;
çünkü analizciler büyük şirketlere yoğunlaşma eğilimindedirler. Bunun sonucu
olarak, momentum alım satım stratejisinin karlılığı ile şirket büyüklüğü arasında
zıt yönlü bir ilişki olduğu ifade edilebilir. Bu bulgu; sadece, modelin
geçerliliğini desteklemekle kalmaz, aynı zamanda analizci yayılımının yüksek
olmasının bilginin piyasaya yayılımını hızlandırdığını, yatırımcı hareketlerini
etkilediğini ve dalgalanma derecesini arttırdığını göstermektedir. Ek olarak
çalışmada, analizci yayılımının momentum üzerindeki etkisinin geçmiş dönemde
kaybeden hisse senetlerinde, kazanan hisse senetlerinden fazla olduğu
49
belirlenmiştir. Bununla ilgili olarak yazarların tercih ettiği açıklama şudur: Hisse
senedi fiyatları önceki kötü haberlerden dolayı hâlihazırda zayıflamış olduğu
için şirketlerin yönetimleri başka kötü haberlerin çıkmasına izin
vermeyeceklerdir. Sonuç olarak, analizciler yatırımcılara yönetimin yatırımcılara
sunduklarından daha kötü bilgiler sunmaktadırlar ve bu da analizcilerin
yatırımcıların davranışları üzerindeki etkisini artırmaktadır. Tam tersine, yüksek
bir piyasa değerine sahip şirketler ile ilgili iyi haberler söz konusu olduğunda
şirket yönetimi büyük ihtimalle analizcilerden önce piyasaları bilgilendirir.
Klibanoff, Lamont ve Wizman (1996) ABD’de, ülkelere özel fonlara
yatırım yapan yatırımcıların bu ülkeler hakkında çıkan haberlere olan tepkilerini
incelemişlerdir. Çalışma, bir ülkeyle ilgili haberlerin özel olarak ülkenin finansal
veya ekonomik durum ile ilgisi olmamasına rağmen, bu haberlerin ülkeye özel
fonlara yatırımı doğrudan olmasa bile dolaylı yollardan etkileyebileceğini ortaya
koymuştur.
Aynı zamanda; piyasada haberlerin görece olarak yavaş yayılması nedeniyle
yatırımcılar da haberlere tepki göstermede görece olarak yavaş kalmaktadırlar.
Bunun en önemli kanıtı, haberin piyasaya düşmesinden bir hafta sonra fiyatlarda
küçük bir hareketlilik olmakta, bunu takiben bilginin içeriğine göre fiyat
değişimleri daha büyük bir hareketlilikle devam etmektedir. Elde edilen veriler,
bilginin piyasaya yavaş yayılmasının analizci yayılımına bağlılığını gösteren
Hong ve Ѕtein’ın (1999: 2143-2184) modelini destekleme eğilimindedir. Ek
olarak; bu çalışma, uluslararası sermaye hareketleri için de bazı detayları
barındırmaktadır. Şöyle ki; ülke ile ilgili haberler genel olarak ulusal hisse
senedi piyasasındaki momentumu azaltıp arttırma potansiyeline sahiptir.
Mun, Vaѕconcelloѕ ve Kiѕh (1999: 215-235), zıtlık stratejisinin Fransa ve
Almanya hisse senedi piyasalarındaki kullanımını incelemişler ve bu stratejinin
kısa vadede en iyi getiriyi sağladığını bulmuşlardır. Bu bulgu, DeBondt ve
Thaler (1985: 793-808)’in varsayımıyla bir çelişki içindedir. Elde edilen
bulgular bu piyasalardaki getiri dönüşlerinin portföy oluşumundan sonra
nispeten hızlı görüldüğü şeklindedir. Yönün dönüşünü takiben; portföy,
fonksiyonel olarak bireysel hisse senetleri tarafından getirilen momentum
derecesinden bağımsız getirilerle bir momentum portföyü haline gelmektedir.
Portföyün zaman aralığı arttıkça, zaman aralığıyla getiriler arasındaki ters ilişki
için hesaba katılan momentumun bir kısmı dağılmaktadır. Ek olarak, portföyün
bileşenlerinden olan bireysel hisse senetlerinin bazılarının momentumunda bir
artış yaşanmakta ve bu durum portföyün genel performansında bir düşüşe neden
olmaktadır. Aynı zamanda, çalışmada tanımlanan risk bileşenleri ile zıtlık
portföylerinin gerçekleşen hareketleri arasında bir ilişki bulunmamaktadır. Bu
bulgular aşırı tepki hipotezini desteklemektedir. Bu çalışma, Fransa ve Almanya
hisse senedi piyasalarında elde edilen normalüstü getirilerin arasında farklılıklar
50
bulunduğunu tespit ederek, yatırımcı davranışının farklı uluslararası piyasalarda
çeşitlilik gösterebileceğini ifade etmektedir (Malkiel, 2003: 59-82).
Alım satım stratejileri ile ilgili çalışmaların çoğu bireysel hisse senetlerini
içeren portföyler üzerinde yoğunlaşırken, Moѕkowitz ve Grinblatt (1999: 12491290) sanayi momentumunun portföy performansı üzerindeki etkisini
incelemişlerdir. Çalışmada, endüstri momentumunun kullanılmasıyla hisse
senetlerinin bireysel momentumunun büyük bir kısmının hesaplanabileceği ifade
edilmekte ve buna ek olarak, aynı endüstride faaliyet gösteren şirketlerin
çoğunun benzer momentum seviyelerine sahip olduğu belirtilmektedir. Đlaveten,
bir momentum alım satım stratejisinde sanayi içeriğinin kullanımı getirileri
önemli düzeyde arttırabilmektedir. Bir momentum stratejisinde en yüksek getiri
seviyeleri bir endüstriye ait hisse senetlerinin alım satım stratejisinin
kullanımından gelmekte ve en yüksek momentuma sahip endüstri kolundan
gelen şirketlerden oluşmaktadır. Söz konusu portföy, bireysel şirketlerden ziyade
endüstri kolunun kendisi bir momentum kaybına uğradığında elden
çıkarılmaktadır. Daha yüksek getiri elde edilmesi kısmen hisse senedinin satış
zamanlamasına bağlıdır ve bu durum şirketin bir momentum dönüşümünü
yaşamasından hemen önce ortaya çıkmaktadır.
Zıtlık portföylerinin karlılığıyla ilgili bir çalışmada kısa dönem
portföylerinin oluşturulduğu ay ile getirileri arasında önemli bir ilişki olduğu
bulunmuştur, bunun nedeni büyük oranda Ocak Ayı etkisidir (Li, 1998: 3-26).
Yapılan çalışmalarda zıtlık portföylerinin karlılığına piyasa aşırı tepkisinin mi
neden olduğu yoksa bunun hatalı ölçümden mi kaynaklandığı sorusuna cevap
aranmıştır. Conrad ve Kaul (1998: 489-519) piyasanın aşırı tepkisi sonucunda
önemli miktarda zıtlık portföyü karı elde edilemeyeceğini ve görülen karlılığın
yanlış ölçümden kaynaklandığını belirtirlerken, DeBondt ve Thaler (1985: 793808) ise piyasanın aşırı tepkisinin sonucu olarak zıtlık karlarının ortaya çıktığını
iddia etmektedirler. Li (1998: 3-26), çalışmasında zıtlık teorisiyle uyumlu
kriterler içeren zıtlık portföyleri üretmiştir, söz konusu olan portföyler 1 yıl
içindeki her bir ay için ayrı ayrı oluşturulmuştur. Her bir portföy için elde tutma
periyodu 6 aydır ve bu kısa dönem periyodu olarak ifade edilmektedir. Kısa
vadenin hedefi, uzun vadede piyasalarda genel yükseliş görüleceği şeklindeki
önyargıyı bertaraf etmektir. Conrad ve Kaul (1998: 489-519), zıtlık
portföyleriyle bağlantılı olarak getirileri belirlediklerinde, bu önyargıyı hatanın
potansiyel kaynağı olarak ifade etmişlerdir. Çalışmanın bulguları Temmuz ve
Eylül ayları arasında oluşturulan ve 6 aylık bir zaman dilimine sahip olan zıtlık
portföylerinin yılın diğer zamanlarında oluşturulan portföyler düzeyinde
performans göstermediğini ortaya koymuştur. Getiriler üzerindeki Ocak Ayı
etkisine, getiriler Ocak ayında veya Ocak ayından çok kısa bir süre sonra
açıklanıldığında atıfta bulunulmuştur. Ocak Ayı etkisi, piyasalarda hisse
51
senetlerinin fiyatlarında genel olarak bir düşüşün olması şeklinde olmakla
birlikte bazen zıtlık portföylerini oluşturan hisse senetleri üzerinde farklı bir
şekilde de görülebilmektedir. Hisse senetlerinin fiyatları momentum geri
dönüşlerinden kaynaklanan sebeplerle bazen düşmektedir ve bunlar Aralık
ayının sonundaki bir hareket için öncüldürler, bunun sebebi vergileri azaltmak
için bu hisse senetlerinin en güçlü satış adayları olmasıdır. Sonuç olarak, hisse
senetlerinin fiyatlarında meydana gelebilecek herhangi bir yukarı yönlü hareket
yılsonunda gerçekleşen satışlar nedeniyle gerçekleşememektedir.
Ѕilvapulle (2004: 93-109), gelişmekte olan ekonomilerdeki hisse senedi
piyasalarında ortaya çıkan getiriler üzerinde sezonsal bir etki keşfetmiştir. Bu
ekonomiler genel olarak farklı vergi düzenlemelerine tabidirler ve bunun doğal
sonucu olarak da farklı sezonsal hisse senedi satışı hareketleri görülmektedir.
Sonuç olarak, satışların olduğu aylar piyasalara göre farklılık göstermektedir. Bu
analizin temel hedefi birçok farklı gelişmekte olan ülke piyasaları arasında
sezonsallığın daimi mi yoksa geçici mi olduğunu belirlemektedir. Devamlı
sezonsallık modeli, piyasadaki getirilerin incelenmesine ilişkin olarak önemli bir
bilgi sağlamakta ve portföy oluşumunun zamanlamasını baz alan getirilerle ilgili
tahminselliği arttırmaktadır. Bulgular, piyasaların hepsinde olmamakla beraber
çoğu piyasada bunun devamlı olduğunu göstermektedir.
Hum ve Pavlov (2003: 141-146), momentum etkisinin piyasadaki varlığını
ve momentum alım satım stratejisinden beklenen getirinin tespit edilmesini
belirlemek için Avustralya hisse senedi piyasası ile ilgili bir çalışma
yapmışlardır. Çalışmada, diğer hisse senedi piyasalarıyla ilgili olarak daha
önceden kurulan ve momentum stratejilerinin geçerliliğini test eden modeller
kullanılmıştır. Elde ettikleri bulgular, Moѕkowitz ve Grinblatt’ın (1999: 12491290) da daha önceki çalışmalarında belirttikleri gibi, momentum üzerinde bir
sanayi etkisinin olduğunu göstermiştir; ancak bu etki altı aydan daha kısa olan
zaman aralıklarında görülmektedir. Sanayi etkisi, uzun vade olarak elde tutulan
portföyler içerisinde yok olmaktadır. Ek olarak, Hong, Lim ve Ѕtein’ın (2000:
265-295) bulgularının tersine, portföylerin performanslarıyla ilgili olarak portföy
büyüklüğü veya hisse senetlerinin piyasa değerleri bazında farklılıklar
bulunmamaktadır. Bununla birlikte; çalışma, Conrad ve Kaul (1998: 489519)’un aşırı tepkiyi yaşayan hisse senetlerinin fiyatlarının ortalamasıyla ilgili
olarak bir tersine dönüşün yaşanacağına dair görüşlerini desteklemekte ve bu
tersine dönüşün büyük oranda aşırı tepkiyi takip eden ilk altı ay içinde
yaşanacağını ifade etmektedir.
52
Zıtlık ve Momentum Stratejileri -Teori ve Uygulama2.3.4. Uluslararası Piyasalarda Zıtlık ve Momentum Stratejileri
Son yıllarda, araştırmacı ve akademisyenler geçmiş dönemlere ait hisse
senedi getirilerini baz alarak nispeten basit bazı alım satım stratejilerinin
normalüstü karlar oluşturduğunu bulmuşlardır. Araştırmacılar, bu stratejileri iki
ana kategoriye ayırmışlardır: Fiyat dönüşlerini baz alan zıtlık stratejisi ve fiyat
devamlılığını baz alan momentum stratejisi. De Bondt ve Thaler (1985: 793808), ABD hisse senedi piyasası için, genişletilmiş zaman aralıkları üzerindeki
getirileri araştırmış ve zıtlık stratejilerinin 3-5 yıllık aralıklarda oluştuğunu
bulmuşlardır. Jegadeeѕh ve Titman (1993: 65-91), kazanan hisse senetlerini alıp
kaybedenleri satan stratejilerin 3 ay ya da 12 aylık elde tutma periyotlarında çok
önemli getiriler oluşturdurduğunu bulmuşlardır (aylık ortalama %1). Kapsamlı
bir araştırmada; Conrad ve Kaul (1998: 489-519), araştırmaların baz aldığı
zaman aralıklarına bağlı olarak, ABD hisse senedi piyasasındaki zıtlık ve
momentum karlarını bulmuşlardır. Özellikle, zıtlık stratejisi kısa vadede
(haftalık, aylık olarak) ve uzun vadede (2 yıldan 5 yıla kadar ya da daha uzun)
karlı iken, momentum stratejisi orta vadede karlıdır (3 aydan 12 aya kadar).
Momentum stratejilerinin uluslararası piyasalarda çalışabileceği de tespit
edilmiştir. Rouwenhorѕt (1998: 267-284), 12 Avrupa ülkesinin hisse senedi
piyasalarının 1980-1995 yılları arasındaki hisse senedi getirilerini incelemiş ve
uluslararası çeşitlendirilmiş bir portföy söz konusu olduğunda orta vadeli
kazananlar portföyünün orta vadeli kaybedenler portföyüne göre her ay ortalama
%1 daha yüksek performans gösterdiğini bulmuştur. Avrupa ve ABD hisse
senedi piyasalarındaki, momentum stratejilerinin ortak bir yanı olduğunu
belirtmiş ve bu sayede ABD ve Avrupa piyasalarındaki momentum
stratejilerinin karlılığına yön verilebileceğini iddia etmiştir. Chui, Titman ve Wei
(2000), momentum stratejisi karlarının Japonya ve Güney Kore piyasaları
dışındaki belli başlı Asya piyasalarında elde edildiğini göstermişlerdir. Chan,
Hameed ve Tоng (2000: 153-172), piyasalar arasındaki momentum karlılığını
keşfetmek için uluslararası hisse senedi endekslerini kullanmışlar ve
çalışmalarında üç farklı olguyu incelemişlerdir: Ülke bazlı momentum karlılığı,
momentum karlılığı ile faiz oranı ve kur hareketleri arasındaki ilişki ve
momentum karlılığı ile işlem hacmi arasındaki ilişki. Momentum karları, faiz
oranı veya kur hareketlerinden ziyade, temelde hisse senedi piyasası
endekslerindeki zaman serileri tahminlerinden oluşmaktadır. Momentum
karlarında genellikle 3 ayı aşkın elde tutma periyotlarına ihtiyaç duyulan ABD
hisse senedi piyasasının aksine, çoğu uluslararası piyasada kısa vadeli elde tutma
periyotları için (4 haftadan az) önemli pozitif karlar bulmuşlardır.
53
Zıtlık ve/veya momentum karlarının nedenleri önemli bir tartışmanın
konusu olmuştur. Temel tartışma, momentum karlarının piyasa etkinliğiyle
uzlaşıp uzlaşamayacağının üzerine kurulmuştur. Bazıları gözlenen momentum
karlarının kullanılan veri setinin bir ürünü olabileceğini ve/veya momentum
karlarının risk için basitçe bir adil telafisi olduğu üzerinde durabilecek
uzlaşmaları tartışmaktadır. Kullanılan veri setinden kaynaklanan anormallikler
her zaman için bir olasılık iken, momentum anormalliği için bunun önemli bir
açıklayıcı olması imkansızdır, global ayar çeşitliliğinde çalışmak için aşağı
yukarı benzer stratejiler görülmektedir ve bu stratejiler Conrad ve Kaul (1998:
489-519) tarafından da ifade edildiği gibi ABD’deki farklı alt periyotlar içindir.
Ek olarak; Jegadeeѕh ve Titman’ın (2001: 699-721) 2001 tarihli çalışmalarında
ortaya koydukları üzere ABD hisse senedi piyasalarında 1990-1998 örnek
aralığında momentum stratejileri karlı olmaya devam etmektedir ve önceki
kazananlar önceki kaybedenlerden önceki periyotlarda olduğu gibi daha yüksek
performans göstermektedirler.
Conrad ve Kaul (1998: 489-519), bireysel hisse senetlerinin ortalama
getirilerindeki sapmanın karlılıkta önemli bir rol oynadığını ve bu sapmanın
momentum stratejilerinin karlılığının da potansiyel olarak hesabını
verebileceğini belirtmişlerdir. Fakat, Jegadeeѕh ve Titman (2001: 699-721)
tarafından raporlanan son bulgular Conrad ve Kaul’un (1998: 489-519) ortaya
attıkları hipoteze büyük bir gölge düşürmüştür. Eğer momentum karları esasen
ortalama getirilerdeki farklardan oluşuyorsa, önceki kazananların gelecekte de
daha yüksek performans göstermeye devam edeceği öngörülmektedir; fakat
Jegadeeѕh ve Titman (2001: 699-721), portföy oluşumundan sonraki sadece 12
aylık süreç boyunca, momentum portföyü getirilerinin pozitif olduğunu
bulmuşlar, 12 aylık dönemden sonra ise momentum portföy getirisinin negatife
döndüğünü hesaplamışlardır.
Ek olarak, diğer çalışmalar da davranışsal modellerle tutarlı olan sonuçlar
vermişlerdir (örn. Barberiѕ, Ѕhleifer ve Viѕhny (307-343), Daniel, Hirѕhleifer ve
Ѕubrahmanyam (1998: 1839-1866), Hong ve Ѕtein (1999: 2143-2184) ki bunlar
yatırımcıların ilk olarak yeni bir bilgiye düşük tepki, daha sonra ise söz konusu
bilgiye aşırı tepki gösterdiklerini iddia etmektedirler. Chan, Jegadeeѕh ve
Lakoniѕhok (1996: 1681-1713), hisse senedi fiyatlarının kazanç haberlerine karşı
düşük tepki gösterdiklerini ve momentum karlarının sonraki kazanç duyurularına
konsantre olduklarını göstermektedirler. Hatta; onlar, yatırımcıların sürü
davranışı psikolojisine kapıldıklarını iddia etmektedirler. Lakoniѕhok, Ѕhleifer
ve Viѕhny (1992: 23-43) emeklilik fonu yöneticilerinin düşük tepki
gösterdiklerinin kanıtını yakalamışlar, öte yandan da Grinblatt, Titman ve
Wermerѕ (1995: 1088-1105) yatırım fonlarında da benzer bir davranışın
olduğunu raporlamışlardır.
54
Finans literatüründe büyük dikkatler toplayan bir diğer anormallik de değer
(çekicilik) anormalliğidir. Bir çok çalışma, değer hisse senetlerine yatırım yapma
stratejisinin hem ABD piyasalarında hem de uluslararası piyasalarda, gelişmiş
hisse senetlerine yatırım yapmaktan daha yüksek getiri sağlayabileceğini
bulmuşlardır. Bu performans farklılığı için araştırmacılar birçok farklı neden
ortaya koymuşlardır. Fama ve French’e (1993: 3-56) göre; değer hisse
senetlerindeki yüksek ortalama getiri, sadece onların dayanabileceği daha
yüksek riski savabilmektedir, değer hisse senetleri görece zorunlulukla ilgili
olarak pozitif yüklere sahiptir. Diğer yandan, Lakoniѕhok, Ѕhleifer ve Viѕhny
(23-43) değer stratejilerinin daha yüksek getiriler elde ettiğini tartışmaktadırlar;
çünkü tüm bu stratejiler yatırımcının optimal davranışını gözardı etmektedir.
Yatırımcılar geçmiş dönemlere ait getiri büyümelerini irrasyonel bir şekilde
tahmin etmektedirler ve bu yüzden de geçmişte iyi performans gösteren şirketler
aşırı değerlenirken, vasat veya kötü performans gösterenler ise az değerlenmekte
veya değer kaybetmektedirler. Son olarak, varlık fiyatlama literatürünün diğer
bir kolu (Kothari, Ѕhanken, Ѕloan, 1995: 185-224) ise, değer hisse senetlerinin
göstermiş oldukları nispeten daha yüksek geçmiş performanslarının büyük bir
ihtimalle tarihsel verilerde tekrarlanması mümkün olmayan sebeplerle
gerçekleştiğini gösteren kaza modellerini oluşturan ve veri hafiyeliği peşinde
koşan çalışmalar sonucunda ortaya çıkmıştır. Aѕnesѕ (1997: 29-36), direkt olarak
ABD piyasalarında 1963-1994 yılları arasındaki dönem boyunca değer ve
momentum stratejilerinin iletişimi üzerinde çalışmış, değer ve momentum
ölçümlerinin zıt ilişkili olmalarına rağmen, hem değer hem de momentum
stratejilerinin etkili olduğu sonucuna varmıştır.
2.3.5. Zıtlık Stratejisinin Karlılığı
Finansal araştırmacılar ve akademisyenler, hisse senetlerinin ortalama
getirilerinin söz konusu hisse senetlerinin önceki dönem performanslarıyla
ilişkili olduğunu farketmişlerdir. Örneğin, De Bondt ve Thaler (1985: 793-808)
geçmiş uzun vadeli kaybedenlerin -önceki 3 yıldan 5 yıla kadar- geçmiş uzun
vadeli kazananlardan daha yüksek performans gösterdiklerini raporlamışlardır.
Onlar kaybedenlerin ve kazananların arbitraj portföylerinin 3 yıllık periyot
boyunca, ortalama %25’lik bir getiri elde ettiğini göstermişlerdir. Bu zıtlık
stratejisi -önceki kaybedenleri alan ve kazananları satan bu görüş- kazananlarkaybedenler etkisi (WMLo) olarak da ifade edilir. Onların uzun vadede hisse
senetlerinin getiri dönüşleri göstereceğini belirten bulgularından başka,
Jegadeeѕh ve Titman (1993: 65-91) “getiri devamlılığını” göstererek bu konuya
yeni bir bakış eklemişlerdir; onlara göre, 3-12 aylık zaman aralığında, önceki
kazananlar önceki kaybedenlerden daha yüksek performans göstermeye devam
etmektedir, Jegadeeѕh ve Titman (2001: 699-721) hisse senedi fiyatlarındaki
momentumu iddia ederek bunu ispatlamaktadırlar. Momentum stratejisi son 10
55
yılda -ABD ve diğer uluslararası sermaye piyasalarında- kurumsal yatırımcılar
arasında çok daha popüler hale gelmiştir. Zıtlık ve momentum stratejileri
tarafından meydana getirilmiş karlar; sadece ABD hisse senedi piyasalarında
değil uluslararası hisse senedi piyasalarında da görülmektedir (Richardѕ, 1997:
182; Rouwenhorѕt, 1999: 1439-1464); Baytaş ve Çakıcı, 1999:1121-1144; Chui,
Titman ve Wei, 2000). Zıtlık veya momentum stratejileri, aşırı ve düşük tepki
avantajını kullanarak ilave bir risk taşımadan, EPH’ye karşı tahmin edilebilirlik
perspektifini kullanarak meydan okumaktadırlar (1991: 1575-1617). Bu
anormalliklerin piyasa etkinliği ve optimal yatırım politikası için daha düşük
riske sahip olan daha mantıklı yatırımcıların davranışlarından kaynaklanıp
kaynaklanmadığı, piyasa etkinliği ve optimal yatırım politikası için derin
çıkarımlar ortaya konulduğunda belirlenebilir. Zıtlık veya momentum
normalüstü getirileri, hem büyüklük hem de zaman aralıkları açısından piyasada
görülen anormalliklerin en karmaşıklarından biri olarak süregelmektedir. Zıtlık
ve momentum anormallikleri için ortaya atılan sebeplerin birçoğu riske,
davranışsal modellere, şirket büyüklüğüne, Ocak Ayı etkisine, sanayi etkisine,
işlem hacmine, analizci kapsamına, sahiplik yapısına, teklifle alış fiyatı
arasındaki farklara, ölçüm hatalarına veya veri seçimi önyargıları (Kothari,
Shanken, Sloan: 185-224) gibi bazı diğer faktörler nedeniyle bilgiye verilen
uygunsuz cevaplara atıfta bulunmaktadır. Fakat, bunlar büyük çoğunlukla
sonuçsuz ve tartışmalıdırlar, bu yüzden de orta vadeli momentumun ve uzun
vadeli zıtlık karlarının birlikte oluşumu için henüz yaygın bir açıklama
bulunmamaktadır (Silvapulle: 93-109).
Psikologlar, ekonomistler ve analizciler yatırımcıların bilgiye karşı aşırı
tepki göstermeye eğilimli olduklarını ortaya koymuşlardır. De Bondt ve Thaler
(1985: 793-808), bu görüşü daha kapsamlı olarak kullanarak, hisse senedi
fiyatlarının aşırı tepki gösteren yatırımcıların davranışları nedeniyle bilgiye karşı
aşırı tepki gösterdiğini iddia etmişlerdir. Onlardan sonra, Jegadeeѕh (1992: 337351) ve Lehmann (1990: 1-28) da fiyat dönüşlerine yol açan yatırımcı aşırı
tepkisine ve bunun sebep olduğu yatırım zamanlarındaki birçok getiri
dönüşlerine atıfta bulunmuşlardır. Lo ve MacKinlay (1990: 175-205);
normalüstü momentum getirilerinin büyük bir kısmına, aşırı tepkiden ziyade
yaygın bir faktörün sebep olduğu geç kalınmış bir hisse senedi fiyatı tepkisinin
yol açabileceğine atıfta bulunmuşlar ve bunu tartışmışlardır. Zıtlık veya
momentum anormalliğinin devamı gözönünde bulundurulduğunda, bunun
nedenini anlamak önemlidir. Bununla beraber; risk, şirket büyüklüğü ve Ocak
Ayı etkisi -kanıtları ihtilaflı olmakla birlikte- zıtlık ve momentum etkilerini
açıklamak için kullanılmaktadırlar. Đlk olarak; De Bondt ve Thaler (1987: 557581), kazanan kaybeden etkisinin risk ve şirket büyüklüğü etkisindeki
değişimlere atfedilemeyeceğini belirtmişlerdir. Zarowin (1990: 113-125),
kaybedenlerin kazananlardan tüm aylar boyunca önemli düzeyde yüksek
56
performans gösterdiğini ve buradaki kısa vade aşırı tepkisinin şirket büyüklüğü
etkisinden farklı olduğunu ortaya koymuştur. Chopra, Lakonishok ve Ritter
(1992: 235-268), aşırı tepkinin küçük şirketler için büyük şirketlere göre önemli
düzeyde daha güçlü olduğunu ve Ocak Ayı etkisinin bulunduğunu
göstermişlerdir. Ayrıca, Jegadeeѕh ve Titman (65-91) ile Rouwenhorѕt (1998:
267-284), getiri devamlılığının küçük şirketler için büyük şirketlerden daha
güçlü olduğunu göstermişlerdir. Jegadeeѕh ve Titman (65-91) da, kazananların
kaybedenlere nazaran - Ocak ayı dışında - tüm aylarda çok daha yüksek
performans gösterdiğini belirtmişlerdir. Etkin piyasaların kanıtını açıklamak için
en önemli gayreti ve risk perspektifini Fama ve French (1993: 3-56)
göstermişlerdir. Onların üç faktör modeli aşırı tepki kanıtını açıklayabilmekte;
ancak söz konusu model kısa vadeli getirilerin devamlılığı için geçerli
olmamaktadır. Conrad ve Kaul (1998: 489-519), Ahn, Conrad ve Dittmar
(2001), Clearly ve Ingliѕ (1998: 279-291) risk açıklamasını desteklemektedirler.
Bunun tersine; Jegadeeѕh ve Titman (1993: 65-91, 2001: 699-721), Grundy ve
Martin (29-78) momentumun riskle yönetilemeceğini ifade etmişlerdir. Bu
yüzden tartışmalı olan aşırı tepki kanıtı, momentum stratejisinin performansının
tamamıyla risk faktörleriyle açıklanamayacağını göstermektedir. DeLong vd.
(1990: 379-395), Barberiѕ, Shleifer ve Vishny (1998: 307-343), Daniel,
Hirshleifer ve Subrahmanyam (1998: 1839-1886), Hong ve Ѕtein (1999: 21432184) davranışsal finans ile ilgili hipotezleri kullanarak, orta vadeli momentum
ile uzun vadeli zıtlık karlarının birlikte oluşumunu açıklamak ve yeni bilgilere
cevaben tekrar şekillenen yatırımcı beklentileri ile mükemmel olmayan
formasyonlar üzerine yoğunlaşarak finansal piyasaların daha iyi şekilde
anlaşılabilmesi için çeşitli ve farklı modeller tasarlamışlardır. Jegadeeѕh ve
Titman (2001: 699-721), bu teorilerin karmaşık etkilerini test etmiş ve
davranışsal modelleri ihtiyatlı olarak desteklemişlerdir.
2.3.5.1. Zıtlık Karları ve Şirket Özellikleri
Zarowin (1990: 113-125), zıtlık karlarının aşırı tepki hipotezi nedeniyle
değil şirket büyüklüğü nedeniyle oluştuğunu belirtmiştir. Çalışmasında kaybeden
şirketlerin, fiyatlarının daha da düşmesi nedeniyle, 3 yıllık sıralama periyodunun
sonunda daha da küçüleceğini iddia etmektedir. Aynı zamanda, kaybedenlerin
kazananlardan daha küçük olduğu ve kazananların kaybedenlerden daha küçük
oldukları periyotları analiz etmiştir. Sonuç, kaybedenler kazananlara göre daha
küçük oldukları zaman kazananlara göre daha yüksek performans gösterdikleri
şeklindedir. Bunun tersi de doğrudur. Sonuç olarak; 3 yıllık elde tutma periyodu
boyunca kaybedenlerin kazananlara göre daha yüksek performans göstermesinin
aşırı tepkiden kaynaklanmadığı; fakat şirket büyüklüğü farklılığından
kaynaklandığı sonucuna varmıştır. Clare ve Thomaѕ (1995: 961-973), Đngiltere
sermaye piyasası verilerini kullanarak kazanan ve kaybeden portföyler
57
arasındaki performans farklılığının muhtemelen şirket büyüklüğü etkisine bağlı
olduğu sonucunu bulmuşlardır ve bu sonuç Zarowin’in (1990: 113-125) sonucu
ile de uyumludur. Bununla birlikte, Chopra, Lakoniѕhok ve Ritter (1992: 235268), DeBondt ve Thaler’ın (1985: 793-808) bulgularını tekrar inceleyerek
1926’dan 1986’ya kadar olan dönemde NYЅE’deki hisse senedi getirileri ile
oluşturdukları çoklu regresyon modeline şirket büyüklüğü ve betayı katmışlardır.
Bulguları aşırı tepki hipotezi üzerinde durmaktadır; önceki 5 yıllık getiriler baz
alınarak oluşturulan bir kaybedenler portföyünün takip eden 5 yıl boyunca
kazananlar portföyüne göre ortalama olarak yıllık %5 daha yüksek performans
gösterdiğini bulmuşlardır.
Aѕѕoe ve Sy (2003: 311-319), Ocak 1964-Aralık 1998 dönemi için Kanada
hisse senedi piyasasında kısa vadeli zıtlık stratejisinin karlılığını incelemişler ve
ABD piyasasındakine benzer sonuçlar bulmuşlardır. Ek olarak, zıtlık stratejisi
yatırımlarının küçük şirket gruplarına yoğunlaştığını tespit etmişlerdir. Bowman
ve Iverѕon (1998: 475-491), kısa vadeli zıtlık stratejisinin karlılığı ile ilgili
olarak sırasıyla Japonya ve Yeni Zelanda hisse senedi piyasasında ampirik
kanıtlar bulmuşlardır ve bu kanıtlar şirket büyüklüğü kontrol edildikten sonra
bile zıtlık stratejisinin karlılığının devam ettiğini göstermektedir. Kang, Liu ve
Ni (2002: 243-265), Çin Halk Cumhuriyeti hisse senedi piyasasını analiz
etmişler ve önemli zıtlık karları bulmuşlar ve bunun tek kaynağının şirket bazlı
olan özel bilgiye gösterilen aşırı tepki olduğu sonucuna varmışlardır.
Brouwer, Put ve Velѕ (1997: 306-386), birçok finansal oranı baz alarak
Đngiltere, Fransa ve Almanya hisse senedi piyasaları için aşırı tepki hipotezini
incelemişler ve yüksek DD/PD oranına sahip geçmiş kaybedenlerin geçmiş
kazananlara göre daha yüksek performans gösterdiklerini bulmuşlardır. Bu,
Bildik ve Gülay’ın (2002) sonuçlarıyla aynı çizgidedir, onlar Ocak 1991-Aralık
2000 periyodu için ĐMKB’de aşırı tepkiyi gözlemişlerdir. Capaul, Rowley ve
Ѕharpe (1993: 27-36), DD/PD oranına dayanan stratejileri ABD, Japonya ve
Avrupa’daki 4 ülke (Fransa, Almanya, Đsviçre ve Đngiltere) için araştırmışlardır.
Söz konusu olan altı ülke için de yüksek DD/PD oranına sahip hisse senetlerinin
düşük DD/PD oranına sahip hisse senetlerine nazaran daha yüksek getiriler elde
ettiklerini bulmuşlardır. Bununla birlikte; getirilerdeki farklılık sadece küresel
seviyede önemli olabilecek duruma dönüşmüştür. Çoğu durum için çalışmaların
en önemli sonucu, yüksek DD/PD oranına sahip hisse senetlerinin düşük DD/PD
oranına sahip hisse senetlerine nazaran daha düşük beta değerlerine sahip
olmaları şeklindedir. Lakoniѕhok, Ѕhleifer ve Viѕhny (1992: 23-43), yüksek
DD/PD oranına sahip olan değer hisse senetlerinin düşük DD/PD oranına sahip
olan sahte cazibeli hisse senetlerinden daha yüksek performans gösterdikleri
şeklinde ABD hisse senedi piyasaları için kanıt sağlamışlardır. Onlar,
yatırımcıların değer ve sahte cazibeli hisse senetleri arasındaki gelecek getiri
58
büyümesindeki farkı gerçekleşen farktan daha fazla tahmin ettiklerini
belirtmişlerdir. Yüksek DD/PD oranına sahip hisse senetlerinin düşük DD/PD
oranına sahip olan hisse senetlerinden daha yüksek performans gösterdikleri
ABD hisse senedi piyasası dışındaki hisse senedi piyasalarında da bulunmuştur.
Bauman, Conover ve Miller (2001: 95-108), uluslararası hisse senedi
piyasalarının 21’inde 10 yıllık verileri incelemişler ve yüksek DD/PD oranı ile
düşük DD/PD oranı arasındaki farkın yatırımcı davranışı ve hisse senedi başına
getiri hesaplaması arasındaki farkların yansıması olabileceğini açığa
çıkarmışlardır.
Aynı zamanda; kısa vadeli zıtlık karları ile işlem hacmi arasında bir ilişki
olabilir. Örneğin, Conrad, Hameed ve Niden (1994: 1305-1330) zıtlık
stratejisinin sadece ağır bir şekilde işlem gören hisse senetleri için karlı
olduğunu açıklamışlardır. Chordia ve Ѕwaminathan (1999: 913-935), günlük ve
haftalık hisse senedi fiyatlarını kullanarak, yüksek işlem hacmine sahip hisse
senetlerini içeren portföylerin getirilerinin düşük işlem hacmine sahip hisse
senetlerinden oluşan portföylerin getirilerini yönlendirdiğini bulmuşlardır. Bu
etkinin piyasadaki bilgiye karşı yüksek işlem hacmine sahip hisse senetlerinin
daha hızlı tepki verme ve düşük işlem hacmine sahip hisse senetlerinin daha
düşük tepki verme eğiliminde olmaları ile ilişkisi olduğunu göstermişlerdir.
2.3.5.2. Zıtlık Karları ve Şirket Bazlı Olmayan Özellikler
Kısa vadeli zıtlık stratejisinden elde edilen karlar için mümkün olan en iyi
açıklama risk ile stratejinin bağlantılı olduğu şeklindedir. Örneğin; Chan (1988:
147-163), çalışmasında aşırı tepki hipotezi için sadece zayıf bir destek
bulmuştur. Negatif normalüstü getirilere sahip hisse senetlerinin sermaye
betasında bir artış yaşanacağını ve bunun da beklenen getirileri arttıracağını
söylemektedir. Bunun nedeni sermaye betasının bir faiz getirisi fonksiyonu
olmasıdır. Diğer değişkenlerin sabit olmasıyla, hisse senedi fiyatlarındaki bir
düşüş faiz getirisinde bir artışa yol açacak ve bu sebep ile sermaye riski
yükselecektir. Ayrıca, pozitif normalüstü getirilere sahip olan kazanan hisse
senetlerinin betaları azalacak ve sonucunda beklenen getirilerde düşme olacaktır.
Sonuç olarak; sıralama periyodunda negatif getirilere sahip olan kaybeden hisse
senetlerinin betaları artacak ve bunun sonucu olarak beklenen getiriler
yükselecektir. Chan (1988: 147-163), kazanan ve kaybeden portföylerin
oluşturulması için getirilerin aritmetik ortalamasını kullanan DeBondt ve
Thaler’in (1985: 793-808) çalışmasını da eleştirmektedir.
DeBondt ve Thaler (1987: 557-581) zamanla değişen risk katsayısını
yakalamak için regresyon modellerine bir kukla değişken ekleyerek ilk
çalışmalarını genişletmişler, Ocak Ayı etkisinin önemli olduğunu ve fiyat
değişimleri ile Ocak ayı arasında güçlü bir ilişkinin var olduğunu bulmuşlardır.
Aynı zamanda, ne kazanan ve kaybeden portföyler arasındaki risk farklarının ne
59
de kazanan ve kaybeden portföyleri oluşturan şirketlerin büyüklük farklarının
dönüşsel davranış için hesaba katıldığını belirtmişlerdir.
Bowman ve Iverѕon (1998: 475-491), 1967’den 1986’ya kadar olan dönem
için haftalık getiri verilerini kullanarak, büyük haftalık değişimlerden sonra,
Yeni Zelanda hisse senedi piyasasındaki hisse senedi fiyatlarının davranışlarını
incelemişler ve hisse senedi piyasasının özellikle kısa vadede aşırı tepki
gösterdiğini bulmuşlardır. Sonucun risk, sezonsallık ve teklif-cevap
sıçramalarından etkilendiğini bulmuşlardır. Bu kısa vadeli zıtlık stratejilerinin
fiyat dönüşlerinin birçoğunun işlem fiyatlarındaki teklif-cevap sıçraması ile
açıklanabileceğini bulan Conrad, Hameed ve Niden’nin (1994: 1305–1330)
sonucuyla aynı çizgidedir.
Ahmad ve Huѕѕain (2001: 63-105), 1986-1996 dönemi için Kuala Lumpur
Stock Exchange (KLSE)’de fazla getiri üreten uzun vade aşırı tepkiyi
araştırmışlar, aynı zamanda aşırı tepki etkisi ile bağlantılı çeşitli faktörleri de
incelemişlerdir. Bu faktörler, şirket büyüklüğü, zaman-çeşitleme riski ve Çin
Yeni Yılı Etkisi ile ilgili sezonsallıklar olarak sayılabilir. Araştırmalarının
neticesinde en iyi ve en kötü performans gösteren hisse senetlerinin takip eden
üç yılda getiri dönüşü yaşadıklarını bulmuşlardır ve bu zıtlık hipotezi ile
uyumludur.
2.3.6. Momentum Göstergelerini Kullanarak Değer Arttırma
Birçok çalışma, basit değerleme çarpanlarını baz alan stratejilerin
normalüstü yüksek performanslarını hem dokümante etmekte hem de
açıklamaya çalışmaktadır. Son 30 yılda yapılan çalışmalardan elde edilen
bulgular genel olarak şunlardır: Basit stratejiler yüksek derecede çarpanlarla,
aynı çarpanlı (kazanç/fiyat (Basu, 1977: 663-682), defter/piyasa (Fama, French,
1992: 427-465), nakit/fiyat (Lakoniѕhok, Shleifer, Vishny, 1994: 1541-1578))
düşük değerli büyük hisse senetlerinden daha yüksek performans gösteren değer
hisse senetlerini belirlemektedirler. Aslında, birçok piyasada değer primi
görülmektedir ve bu durumu birçok yazar açıklamaya çalışmıştır. Fama ve
French (1993: 3-56) tarafından ortaya atılan bir fikir şudur; değer primi,
yatırımcıları değer hisse senetlerinin Ѕharpe (425-442) ve Lintner’in (13-37)
ortaya koyduğu SVFM tarafından kuşatılmış gelişmiş hisse senetlerine nazaran
risk doğasını tazmin edebilmek için bulunmaktadırlar. Đkinci bir fikir ise bir
değer priminin gerçekte bulunmadığı, bunun basitçe bir ifadeyle veri meraklılığı
veya veri seçimi önyargılarının bir ürünü olduğu şeklindedir.
Đlk iki açıklama, EPH ile pratik bulguları uzlaştırmaya çalışırken, üçüncü
açıklama ise piyasa etkinliğindeki sapma ile ilintili olarak Lakoniѕhok, Shleifer
ve Vishny (1992: 23-43) tarafından ortaya atılmıştır ve değer priminin şirket
değerlemesinde yatırımcılar tarafından yapılan yargısal hataların bir sonucu
olduğunu iddia etmektedir. Lakoniѕhok, Shleifer ve Vishny (1994: 1541-1578)
60
hisse senetlerinin önceki performanslarından direkt bir sonuç çıkarılacak olursa,
hisse senetlerinin her iki yönde de limitleri aşmakta olduğunu ifade
etmektedirler. Değer göstergelerinin hisse senetlerinin gelecekteki getirilerini
tahmin etme gücüne sahip oldukları görülmektedir; çünkü değer göstergeleri
yatırımcılar tarafından yapılan sistematik tahmin etme hataları için fikir
vericidirler.
Momentum yatırımı, geçmiş trendlerin baz alındığı hisse senetleri
arasındaki farklılaşmayı içermektedir. Jegadeeѕh ve Titman’ın (1993: 65-91)
bulgularından bu yana 3 aydan 12 aya kadar değişebilen bir vadede hem iyi
performans gösteren hisse senetleri hem de kötü performans gösteren hisse
senetleri için getirilerde süregelen bir anormalliği kanıtlamış birçok çalışma,
momentum bulmacasını açıklamak için çaba göstermişler ve çeşitli açıklamalar
bulmuşlardır. Momentum alım satımının karlılığı ile ilgili olan kanıtlar zamanla
ve piyasalarla katlanmıştır; fakat elde edilen kanıtlar orta vadeli momentum ile
uzun vadeli zıtlık bulgularının uyuşmasını sağlayamamaktadırlar. En umut verici
açıklama davranışsal faktörleri baz alan çeşitli modellerde yatmaktadır ki
davranışsal faktörler fiyat çarpıklıklarına neden olur ve/veya arbitrajı
sınırlandırır. Söz konusu bu durum davranışsal faktörlerin genişlemiş zaman
aralıklarında süregeleceği anlamına gelmektedir.
Bu modellerin en eskilerinden bir tanesi de DeLong vd. (1990: 379-395)
tarafından geliştirilmiştir. Benzer bir model çerçevesi Hong ve Ѕtein (1999:
2143-2184) tarafından sunulmuştur, onlara göre gerçek fiyat etrafındaki verimsiz
fiyat dalgalanması, haber izleyicilerinin ve erken ya da geç momentum
yatırımcılarının karşılıklı etkileşiminden kaynaklanmaktadır. Barberiѕ, Shleifer
ve Vishny (1998: 307-343) tarafından da geliştirilen davranışsal bir model
bulunmaktadır; bu modele göre, yatırımcılar Bayeѕian modeliyle tutarlı
davranmamaktadırlar, yatırımcıların tahminlerindeki hatalar tek bir bilgi akımına
karşı düşük tepkilidir ve daha sonra gerçekleşen seri bir bilgi akımı fiyatlarda
aşırı bir tepki oluşumuna yol açmaktadır.
2.3.7. Momentum ve Đşlem Hacmi
Momentum ile ilgili olarak farklı ülke ve zamanlarda yapılan çalışmalardan
sorunsuz ve verimli sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmaların bazılarına kısaca
değinilecek olursa; Jegadeeѕh ve Titman (2001: 699-721) 1990-1998 aralığını
alarak ABD hisse senedi piyasası ile ilgili yaptıkları çalışmada, momentum
stratejilerinin geçmiş dönemlerle aynı düzeyde karlı olmaya devam ettiği
sonucunu elde etmişlerdir. Çalışmanın sonuçlarına göre alım satım masrafları
hesaba katılmadan aylık bazda yaklaşık olarak %1 düzeyinde normalüstü
getiriler elde edilmektedir. Rouwenhorѕt (1998: 267-284), 1980–1995 yılları
arasındaki dönem için 12 Avrupa piyasasındaki hisse senedi getirileriyle ilgili bir
çalışma yapmış ve söz konusu olan bütün örnek piyasalarda orta vade getiri
61
devamlılığının gerçekleştiğine dair kanıtlar sağlamıştır. Aynı zamanda,
uluslararası momentum getirileriyle ABD piyasaları arasındaki ilişki nedeniyle
momentum stratejilerinin karlılığını etkileyen ortak bir faktörün olabileceğini
ifade etmiştir. Chui, Titman ve Wei -Japonya ve Kore istisnaları dışındamomentum karlarının Doğu Asya’daki bütün büyük piyasalarda elde edildiğini
belirtmişlerdir. Chan, Hameed ve Tоng (2000: 153-172) ise momentum karları
ile uluslararası hisse senedi piyasası endeksleri arasında bir ilişki olduğu
yönünde istatistikî açıdan önemli kanıtlar bulmuşlar ve ek olarak işlem hacminin
rolünü ve getiri devamlılığını incelemişlerdir. Onlar, yüksek momentum karı
sağlayan portföyler ile geçmiş dönemdeki yüksek işlem hacmi arasındaki ilişkiyi
bulmuşlardır. Sonuç olarak, bir momentum stratejisi uygulanırken işlem
hacminin bilgisel bir rol oynadığına inanmaktadırlar (Miller, 2000: 26).
Đşlem hacmi tarafından sağlanan destekleyici bilgiler, Lee ve
Ѕwaminathan’ın (2000: 2017-2077) momentum ve ABD sermaye piyasasındaki
işlem hacmi ile ilgili olarak yaptıkları geniş çaplı araştırmalar ile doğrulanmıştır.
Elde ettikleri sonuçlar, uzun vadede (3 yıldan 5 yıla kadar) başlangıçta kazanan
portföylerin gösterdikleri performansların başlangıçta kaybeden portföylere göre
önemli düzeyde geride olduğunu ve başlangıçtaki momentum kazancının en az
bir miktarının aşırı tepkiden kaynaklandığını ortaya koymuştur. Đşlem hacmi
bilgisinin momentum stratejisine eklenmesiyle beraber geçmiş dönemdeki işlem
hacminin gelecekteki momentumun hem devamlılığı hem de büyüklüğünü
tahmin etmede kullanılabileceği bulunmuştur. Özellikle, yüksek işlem hacmine
sahip kazananların ve düşük işlem hacmine sahip kaybedenlerin daha hızlı
momentum dönüşleri yaşadıkları görülmüştür. Sonuç olarak, geçmiş dönemdeki
işlem hacmini içeren bilgiler kısa ve orta vade için düşük tepkinin, uzun vadede
ise aşırı tepkinin etkilerinin açıklanmasında kullanılabilirler.
Gelecek hisse senedi fiyatlamasını etkileyebileceği düşünülen hisse senedi
işlem hacmi bilgisiyle ilgili literatür gün geçtikçe daha çok ilgi çekmektedir.
Campbell, Groѕѕman ve Wang (1993: 905-939), işlem hacmiyle ilintili olarak
hisse senedi piyasasının kısa dönem davranışı üzerinde çalışmışlar ve işlem
hacminin likidite alım satımcılarının toplam talebini temsil ettiğini bulmuşlardır.
Blume, Eaѕley ve O'Hara (1994: 153-181), yatırımcıların hem geçmiş fiyat hem
de işlem hacmi bilgilerini inceleyerek bir hisse senedi hakkında çeşitli bilgiler
elde edebileceklerini göstermişlerdir.
Conrad, Hameed ve Niden (1994: 1305-1330) yüksek işlem hacmine sahip
hisse senetlerinde fiyat dönüşleri yaşanırken, düşük işlem hacmine sahip hisse
senetlerinde fiyat devamlılığının yaşandığını bulmuşlardır. Gervaiѕ, Kaniel ve
Mingelgrin (1998), işlem hacimleri geçmiştekilere nazaran alışılmadık şekilde
yüksek olan bireysel hisse senetlerinin yüksek getiriler elde edeceğini ve bunun
tersinin de doğru olduğunu göstermişlerdir.
62
Momentum karlarının sorunsuz ve devamlı bir halde olması sonucunda
şunun iddia edilmesi mümkündür: Piyasa fiyatları rasyonel olmayan aracılar
tarafından yönlendirilmektedir. Đlk olarak; Jegadeeѕh ve Titman (1993: 65-91),
bireysel hisse senedi momentumunun yatırımcının şirkete özel olan bir bilgiye
karşı düşük tepki göstermesi nedeniyle yönlendirilebileceğini iddia etmişlerdir.
Ek olarak, Chan, Jegadeeѕh ve Lakoniѕhok (1996: 1681-1713), hisse senedi
fiyatlarının kazanç haberlerine düşük tepki verdiğini ve momentum karlarının
sonraki getiri duyuruları üzerine yoğunlaştığını göstermişlerdir. Daniel,
Hirѕhleifer ve Ѕubrahmanyam (1998: 1839-1886), yatırımcı aşırı güveni ve
yatırım sonuçlarının önyargılı atıfları sonucunda ortaya çıkan güven
değişimlerini baz alan bir teori geliştirmişlerdir. Teori, yatırımcıların özel sektör
bilgi sinyallerine karşı aşırı tepkili, kamu haberlerine karşı ise düşük tepkili
olduklarını söylemektedir. Barberiѕ, Ѕhlefier ve Viѕhny (1998: 307-343),
psikolojik kanıtları baz alan ve aşırı ve düşük tepki değerlerinin geniş kapsamını
üretmekte olan bir model hazırlamışlardır. Hong, Lim ve Ѕtein (2000: 265-295),
momentum stratejilerinin, şirket büyüklüğü sabit tutulduğunda, analizci kapsamı
az olan hisse senetleri arasında daha iyi çalıştığını bulmuşlardır. Ek olarak;
analizci kapsamının etkisi, geçmişte kaybeden hisse senetleri için geçmişte
kazanan hisse senetlerinden daha büyüktür.
Momentum karları için söz konusu olan bir diğer yaygın açıklama ise risk
ilişkili faktörlere bağlı olabilecekleri şeklindedir. Fama ve French (1992: 427465), şirket büyüklüğü ve DD/PD oranının beklenen getirilerdeki farklılıklarının
açıklanmasında baskın bir rol oynadığını belirtmişlerdir. Fakat Grundy ve Martin
(29-78) momentum stratejisinin ortalama karlılığının dinamik açıklamalara
dayanan Fama-French 3 Faktör Modeli’nin bir ödülüymüş gibi
açıklanamayacağını göstermişlerdir.
Conrad ve Kaul (1998: 489-519), bireysel hisse senetlerinin ortalama
getirilerindeki sapmanın bu hisse senetlerinin karlılığında önemli bir rol
oynadığını ve bunun momentum stratejilerinin karlılığı için potansiyel olarak
hesaba katılmasını tartışmaya açmışlardır. Diğer taraftan ise Chordia ve
Ѕwaminathan (1999: 913-935), momentum stratejilerinin karlarının bir takım
gecikmeli
makroekonomik
değişkenlerle
açıklanabildiğini
ve
bu
makroekonomik değişkenlerin tahmin edilebilirliğini temel alan bir düzeltme söz
konusu olduğunda momentum stratejilerinin getirileri ile ilgili olan ödemelerin
görülemeyeceğini ortaya koymuşlardır. Bu bulgular, momentum karlılığına
yatırımcıların gerçekdışı davranışlarından ziyade hisse senetleriyle ilgili özel
sebeplerin neden olduğunu göstermekte ve Conrad ile Kaul’un (1998: 489-519)
delillerini desteklemektedir.
63
Öte yandan; Jegadeeѕh ve Titman (2001: 699-721) tarafından raporlanan
bulgular, Conrad ve Kaul’un (1998: 489-519) ortaya koydukları hipotez
hakkında bazı şüpheler oluşmasına sebep olmuştur. Onlar, momentum karları
ortalama getirilerdeki farklılıklardan kaynaklanmakta ise önceki dönemde
kazananların gelecek dönemde de üstün performans göstermeye devam etmesi
gerektiğini ifade etmektedirler; ancak bunun yerine momentum portföy
getirilerinin sadece portföy oluşumunu takip eden ilk 12 ayı boyunca pozitif
olduğunu bulmuşlardır.
Moser (1994: 19-24), ABD hisse senedi piyasalarındaki programlanmış alım
satımın işlem hacmi üzerindeki etkisini araştırmış ve programlanmış alım
satımın herhangi bir aşırı tepki üretmediğini bulmuştur. Programlanmış alım
satım, kurumsal yatırımcılar özel bir işlem hacmi belirlediğinde ve fiyat
değişikliği bir hisse senedinin alımını veya satımını tetiklediğinde meydana
gelmektedir. Çalışmasında programlanmış alım satımların işlem hacmini
arttırmasına bağlı olarak aşırı tepkinin oluştuğu ve aşırı tepkinin diğer alım
satımcılar için bir bilgi sinyali meydana getirdiği varsayılarak bu sayede
piyasadaki dalgalanma derecesinin artıp artmadığı araştırılmıştır. Piyasada çok
sayıda kurumsal yatırımcı bulunmakta ise, programlanmış alım satım çoğu
zaman bu etkiye sahiptir. Çalışmanın bulguları, alım satım gerçekleştiğinde
programlanmış alım satımın işlem hacminde ani bir artışa yol açacağını; ancak
işlem hacmindeki bu artışın görece olarak kısa süreli olacağını ortaya
koymuştur. Ek olarak; bireysel yatırımcılar kurumsal yatırımcıların
programlanmış alım satım aktivitelerine kuru gürültü olarak bakmakta ve
piyasada bunun ortaya çıkardığı veriler bir bilgi sinyali olarak
algılanmamaktadır. Ayrıca; programlanmış alım satım ile aşırı tepki arasında bir
korelasyon bulunmamaktadır. Aşırı tepkinin programlanmış alım satımlara sebep
olduğu; ancak programlanmış alım satımların aşırı tepki üretmedikleri
belirlenmiştir. Çalışmanın bulguları, programlanmış alım satımların işlem
hacmindeki bir artışta tek başına bir etken olmadığını iddia etmektedir.
Lee ve Swaminathan (2000: 2017-2077), alım satım stratejileri ile değer
stratejisi arasındaki ilişkiyi araştırmışlar ve değer stratejisinin geleneksel zıtlık
stratejisinin bir çıkarımı olduğunu ifade etmişlerdir. Çalışmalarında, bireysel
hisse senetlerinin geçmiş dönemdeki işlem hacmi ile getirileri arasındaki ilişkiyi
inceleyerek, işlem hacminin çok kısa ve uzun elde tutma dönemlerindeki gelecek
getiriler için bir gösterge olup olmadığını araştırmışlardır. Çalışma verileri
ABD’deki NYSE ve AMEX’den alınmıştır, söz konusu olan bu iki hisse senedi
piyasası da kurumsal yatırımcı oranının çok yüksek olduğu piyasalardır.
Çalışmanın bulguları, portföy oluşumundan sonraki ilk 3 ila 5 yıl için
momentum dönüşünün düşük bir ihtimal olduğunu; ancak uzun vadede
momentumda önemli bir düşüş yaşanacağını ortaya koymuştur. Ek olarak;
64
bulgular, işlem hacminin gelecek momentumun devamlılığının ve büyüklüğünün
bir tahmincisi olduğunu iddia etmektedir. Yüksek işlem hacimli hisse senetleri
fiyat değişimlerini daha hızlı yaşarlarken, düşük işlem hacmine sahip hisse
senetleri uzun vadede daha fazla bir fiyat devamlılığına sahiptirler. Aslında;
bulgular, işlem hacminin momentum azalımının ve dönüşünün bir tahmincisi
olabileceğini ifade etmektedir. Momentum hayat döngüsünde yukarıda
kazananların yüksek işlem hacmi ve aşağıda kaybedenlerin düşük işlem hacmi
gösterilmektedir. Her iki portföyde gelecekte getiri geri dönüşüne meyillidirler;
kazananların portföyleri düşecek ve kaybedenlerin portföyleri yükselecektir
(Mun, Vasconcellos, Kish, 1999: 215-235). Bununla birlikte; hayat döngüsünün
altında yer alan düşük işlem hacimli kazananlar ve yukarıda yer alan yüksek
hacimli kaybedenler mevcut olan momentumu koruma eğilimine sahiptirler.
Uzun vadeli düşük işlem hacmine sahip kazananlar ve kısa vadeli yüksek
işlem hacmine sahip kaybedenlerden oluşturulan bir portföy erken evre
momentum stratejisi olarak adlandırılmaktadır. Bu, momentum portföyünün geç
evre stratejisi ile ters düşmektedir, bu strateji kazananların uzun vadeli ve yüksek
hacimli olanları ile kaybedenlerin kısa vadeli ve düşük hacimli olanlarından
oluşmaktadır. Bu konsept, zıtlık ve momentum stratejilerinin entegre olabileceği
bir modeli desteklemektedir; bu model, düşük derecede momentuma sahip hisse
senetlerinin piyasanın bilgiye aşırı tepki göstermesi sonucunda momentum
kazanacakları varsayımını baz almaktadır.
Chan, Hameed ve Tong’un (2000: 153-172) yapmış oldukları momentum
alım satımı ile ilgili olan uluslararası genel araştırmada işlem hacmi
çalışmalarının önemli bir parçası olmuştur. Araştırmalarında momentum alım
satımının uluslararası bağlamda mümkün olup olmadığını ortaya koymaya
çalışmışlardır. Yaptıkları çalışma, portföyün bireysel hisse senetlerinden
oluşmaması; fakat global piyasa endekslerini oluşturan portföylerde yer alan
uluslararası bireysel hisse senedi piyasasındaki momentumu baz alması
açısından farklıdır. Bulgular gecikmiş işlem hacmi arttıkça momentumun
devamlılığının daha uzun süreceğini göstermektedirler. Sonuç olarak; devamlılık
işlem hacmindeki bir artışı takip etme eğilimindedir. Fakat bu bulgu, momentum
karlarının piyasadaki bilgiye gösterilen düşük tepkiden kaynaklandığı yönündeki
görüşle tutarlı değildir. Artan işlem hacmi, artan alım satım aktivitesinin bilgiye
karşı bir tepki gösterdiğini işaret etmektedir. Bununla birlikte; bu çalışmada elde
edilen bulgular önceki çalışmalarda elde edilenlerle çelişki içindedir. Campbell,
Grossman ve Wang (1993: 905-939), momentum alım satımı için işlem hacmi ve
kazancın yönü arasında bir korelasyon olduğunu ifade etmektedirler.
65
2.4. Kurumsal Yatırımcılar
Menkhoff (2002: 907-931), kurumsal yatırımcılarla ilgili çalışma yapmış ve
kurumsal yatırımcıların konulara karşı bireysel yatırımcılarla aynı düzeyde
irrasyonel davranışlar sergilediklerini ortaya koymuştur. Hatta, bu davranış
mantıklı bir portföy yönetimi yaklaşımı söz konusu olduğunda bile görülmüştür.
Aracı kurumlarda portföy araştırması ve yönetimiyle ilgili olan karar vericiler
kendilerine aşırı güvenmektedirler, bu davranış biçimi bireysel yatırımcılar
arasında da yaygındır. Ek olarak; kurumsal yatırımcıların uzun vadeye
odaklanan yatırım kararlarının olduğu şeklindeki genel varsayıma karşın
kurumsal yatırımcıların kısa vadeli performanslar elde etme eğilimi vardır. Bu
kısa vadeli performansa verilen organizasyonel önem nedeniyledir ve bu durum
hızlı ve normalüstü getiriler elde edilmesi için fon yöneticileri üzerindeki baskıyı
artırmaktadır. Sonuç olarak; portföylerin risk seviyeleri giderek artmakta ve
momentum alım satımında bulunmak için daha büyük bir istek ortaya
çıkmaktadır. Sonuç olarak; kurumsal yatırımcılar bireysel yatırımcılara göre
daha uzun vadeye sahip olabilirler; fakat onların bu yaklaşımı kısa vade olarak
da karakterize edilebilir. Çalışmada; aynı zamanda, kurumsal yatırımcıların
komisyon artırıcı sahte işlemler yaptıklarına veya yüksek seviyede devir hızına
sahip portföyler idare ettiklerine dair kanıtlar bulmuştur.
Kurumsal yatırımcılar tarafından domine edilen piyasalarda kurumsal
yatırımcıların davranışı momentumun süresini ve genişliğini etkileyebilmektedir.
Genel olarak; kurumsal yatırımcıların profesyonel oldukları, piyasaya daha
rasyonel yaklaştıkları, aşırı ve düşük tepki göstermeye karşı bireysel
yatırımcılara nazaran daha az meyilli oldukları varsayılmaktadır. Walther (1997:
157-159), kurumsal yatırımcıların kısa vadeli davranışlarıyla ilgili bir araştırma
yürütmüş ve elde ettiği bulgulara göre kurumsal yatırımcıların yatırım
kararlarıyla ilgili olarak gerekli bilgileri toplamak ve analiz etmek için
profesyonel yeteneklere ve bilgiye sahip olduklarını ifade etmiştir. Kurumsal
yatırımcıların büyük bir çoğunluğunun orta vadeden uzun vadeye doğru
portföyler yönetmeleri sebebiyle, kurumsal yatırımcılar hedefleriyle ve portföy
amaçlarıyla ilintili olmayan kısa vadeli bilgiyi elde ettiklerinde bu bilgilere göre
bir tepki göstermezler.
Bushee’nin (2001: 207-246) çalışması, kurumsal yatırımcıların kısa ve uzun
vade şirket değeri tercihlerini doğrudan analiz eden ilk ampirik çalışmalardan
biridir ve bulguları Walther’ın (1997: 157-159) buldukları ile çelişmektedir.
Analizci kazançlarından elde edilen fiyat öngörülerinin kullanılması ile bir
tahmin oluşturulmuş ve çalışmada, kurumsal yatırımcılar tarafından baz alınan
ve kısa vadeli bilgiye yönelik bir tercih olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bireysel
yatırımcıların tercih ettiği hisse senetlerinde kısa vadeli yüksek getiri beklentisi
oluştuğunda, söz konusu hisse senetlerine kurumsal yatırımcılar yüksek düzeyde
66
yatırım yapacaklar ve bu hisse senetlerinde uzun vadeli pozisyon alacaklardır,
piyasa tarafından bunun farkına varıldığında momentum zayıflamaya başlayacak
ve söz konusu hisse senetlerinden çıkılacaktır. Bu durum, mevcut performans
sonuçları için kurumsal yatırımcıların organizasyonel beklentileriyle
yöneticilerin kısa vadeli perspektifinin uyumlu olmasına bağlıdır. Piyasadaki
kurumsal sahiplik yüzdesi yüksek olduğunda, yanlış fiyatlama kurumsal
yatırımcıların kısa dönem uyumuna bağlı olarak ortaya çıkmaktadır. Bu çalışma,
kurumsal yatırımcıların kamusal bilgileri kullanmaları üzerine odaklanmış olup,
özel bilginin kurumsal davranış üzerindeki etkisinin incelenmesi için hiçbir çaba
harcamamıştır.
Chan ve Lakonishok (1993: 173-200) yaptıkları çalışmada kurumsal
yatırımcıların piyasadaki fiyatları etkilemede yüksek oranda bir güce sahip
olduklarını bulmuşlardır. Elde edilen bulgular, momentum stratejisini baz alarak
kurumsal yatırımcılar tarafından gerçekleştirilen alım satımların hisse senedi
fiyatları üzerinde geçici bir etkisinin olacağını göstermektedir. Ek olarak;
kurumsal yatırımcılar bir zıtlık stratejisini takip ettiklerinde ki burada kurumsal
yatırımcılar piyasada gözde olmayan hisse senedinde uzun dönem pozisyonu
almaktadırlar, fiyatlar üzerinde bir uzun dönem etkisine sahip olabilirler.
Seasholes (2000) uluslararası alım satımla ilgili bir çalışma yapmış ve
çalışmasında gelişmekte olan piyasalardaki yabancı yatırımcıların yerel
yatırımcılara göre daha iyi bilgilendiğini bulmuştur.
Jones ve Winter (1999: 21-43), NYSE ve AMEX’te bulunan kurumsal
yatırımcıların kullandıkları stratejileri incelemişler ve kurumsal yatırımcıların
normalüstü getirileri geciktirme eğiliminde olduklarını bulmuşlardır. Bu çalışma,
birçok karakteristik özelliği baz alan hem içsel hem de dışsal faktörleri içeren bir
hisse senedi değerleme modeline adapte edilmiştir. Model, kurumsal
yatırımcıların çok sayıda içsel ve dışsal faktörün desteklemesi ile fiyatlarında
yukarı yönlü momentumun devam ettiği hisse senetlerine yatırım yapacağını
varsaymaktadır. Araştırmacıların beklentilerinin aksine çalışmada karar alımında
kurumsal yatırımcıların çoğu zaman sadece dışsal faktörleri baz aldıkları ve
hisse senedinin momentumunu azaltan veya artıran faktörlere yavaş cevap
verdikleri bulunmuştur. Görece olarak az sayıda analizcinin hisse senedini takip
etmesiyle yüksek risk algılaması belirsizliğe ve görünürlük eksikliğine bağlı
olarak ortaya çıkabilir. Bununla birlikte, bir hisse senedinin fiyatındaki artış
bireysel yatırımcı ilgisine bağlıdır ve bu sayede konunun görünürlüğü
artmaktadır, buna bağlı olarak da kurumsal yatırımcıların risk algılaması
azalmaktadır. Artan yatırımcı ilgisine bağlı olarak hisse senedini takip eden
analizcilere yenileri eklenmeye başlar. Görünürlük arttığında, hisse senedi için
piyasaya kurumsal yatırımcılar girer ve devam eden momentuma destek verirler.
Uygulamada, riskin daha fazla kabul edilebilir olduğu noktada fiyat yükselişi
67
potansiyeli veya ödül beklentisi artmakta ve bu kurumsal yatırımcıların riskin
ötesine bakmasına yol açmaktadır. Çalışmanın sonucu, Chan ve Lakonishok’un
(1993: 173-200) çalışmasına zıttır. Şöyle ki; bu çalışmaya göre momentumun
kurulmasında ve momentum geri dönüşlerinde bireysel yatırımcılar kurumsal
yatırımcılardan daha fazla etkilidirler. Bununla birlikte; kurumsal yatırımcılar,
momentumun orta vadeden uzun vadeye devam edebilmesi için önemlidirler.
Nofsinger ve Sias (1999: 2263-2295), kurumsal yatırımcıların aynı anda
benzer davranışlar sergileme eğilimine sahip olduklarını bulmuşlardır, bu
davranış biçimi sürü psikolojisi davranışı olarak da bilinmektedir. Orta vadeli
elde tutma periyotlarında getiriler ile kurumsal sahiplik pozitif yönde ilişkilidir,
yüksek yüzdeli kurumsal sahiplik yüksek getiriler ile sonuçlanır. Sürü etkisine
atfedilen bir şekilde hisse senedinden kaynaklanan yüksek getiriler sayesinde
hisse senedinin momentumu arttıkça kurumsal sahipliğe doğru büyük bir eğilim
gerçekleşmektedir. Bununla birlikte; bu çalışma ağırlıklı olarak hisse
senetlerinde devam etmekte olan momentumun bağlantılarını belirlemeye
odaklanmış ve kurumsal yatırımcıların momentum dönüşlerindeki rolü ile ilgili
olarak çalışmamıştır. Çalışmada; aynı zamanda, kurumsal yatırımcıların alım
satımla ilgili olarak daha üstün ve bilgili oldukları varsayımına bağlı olarak,
bireysel yatırımcılar bir ölçüt olarak kurumsal yatırımcıların alım satım
hareketlerini kullanabilmektedirler. Sonuç olarak; kurumsal yatırımcıların
nispeten yüksek oranda olduğu piyasalarda, bireysel yatırımcılar çoğu zaman
kurumsal yatırımcıların davranışlarını taklit ederler.
Bu durum, gelişmiş piyasalara nazaran gelişmekte olan piyasalarda daha
yaygın olarak görülmektedir. Ancak; nispeten daha yüksek kurumsal yatırımcı
yüzdesine ihtiyaç duyulmaktadır (Newey, West, 1987: 703-708). Global hisse
senedi piyasalarını baz alan genişletilmiş bir çalışmada, Borensztein ve Gelas
(2003: 43-52) gelişmekte olan piyasalardaki kurumsal yatırımcıların çoğunlukla
sürü psikolojisi davranışı sergileme eğiliminde olduklarını ifade etmişlerdir. Söz
konusu piyasalarda sadece diğer yatırımcıların alım satım aktivitelerini izleyerek
aynı şekilde davranan yatırımcılar bulunmaktadır. Söz konusu sürü psikolojisi
davranışının olağan bir sebebi bilginin kısmen özel olduğu bir bilgisel yoğunluk
ve kurumdaki karar vericilerin diğer kurumsal yatırımcıların özel bilgiye göre
hareket ettiklerini varsaymalarıdır. Sonuç olarak; özel bilgi pozisyon giriş ve
çıkışlarını yönlendiren kaynak olduğu için kurumsal yatırımcılar çoğu zaman
incelemelere güvenmektedirler. Gelişmekte olan piyasalardaki görece olarak
düşük şeffaflık derecesi ve bilgi yayılım mekanizmasının zayıf olması bu tip bir
olayın meydana gelmesine yol açmaktadır. Kurumsal yatırımcıların sürü
psikolojisi davranışını açıklamada tercih edilen diğer bir sebep ise fon
yöneticilerinin performansları değerlendirilirken performanslarının diğer fonlar
ile görece olarak karşılaştırılmasıdır. Bu uygulama konuyu temel alan diğer
68
kurumsal yatırımcılarda bir kılavuz seti takip etme arzusu ortaya çıkarır; ancak
bunun başarısızlıkla sonuçlanması durumunda görece olarak düşük bir
performansla karşılaşılacaktır. Aynı zamanda; sürü psikolojisi davranışının
kurumsal yatırımcılardan ortaya çıktığına dair bazı kanıtlar bulunmuştur ve bu
kurumsal yatırımcılar momentum stratejisini kullanmaktadırlar. Çalışmanın
bulguları, kurumsal yatırımcıların büyüklüğü ile momentum stratejisinin
kullanımı arasında bir ilişki olduğunu, zıtlık stratejisini ise en büyük ve en küçük
fonların tercih ettiğini ortaya koymuştur. Ek olarak; momentum stratejisi tercihi
likit piyasalardaki en dikkat çekici olgulardan biridir. Bu durum, kurumsal
yatırımcıların likit olmayan piyasalardaki güçlü etkisine bağlı olabilir. Likit
olmayan piyasalarda, kurumsal yatırımcıların büyük miktardaki hisse senetlerini
birdenbire alım veya satımları çok büyük dalgalanmaları üretebilmektedir.
Çalışmanın ortaya koyduğu diğer bir durum ise; kriz periyotları sırasında
kurumsal yatırımcıların genel eğiliminin geçmiş kazananları almak yönünde
olduğu şeklindedir ve söz konusu durum geçmiş kaybedenleri satma
konusundaki tereddütle birlikte görülür. Önceki kaybedenleri satma konusundaki
başarısızlık kayıp sevmemeye veya düşük performans gösteren hisse senetlerinin
satılması sonucu sermaye kaybıyla karşı karşıya kalmak istemeyen fon
yöneticilerine bağlı olabilmektedir. Genel olarak; sürü psikolojisi davranışı
büyük bloklar halinde giriş ve çıkışlar sayesinde uluslararası sermaye
akımlarında etkili olabilmektedir, bunun temel sebebi bireysel hisse senedi
piyasalarının taklitçi davranışı baz almalarıdır. Alım satımın zayıf olduğu
piyasalarda, yabancıların pozisyonlara giriş ve çıkışları ile işlem hacmi artmakta
ve sürü davranışı psikolojisi dalgalanma derecesini önemli bir şekilde
etkileyebilmektedir.
2.5. ĐMKB Üzerine Yapılan Bazı Araştırmalar
Huang, Fu ve Ke (2001: 263-288), ĐMKB’deki fiyat limitlerinin hisse
senetleri üzerindeki etkisini belirlemek için araştırma yapmışlar, bilgi ve aşırı
tepki hipotezlerinin geçerliliğini test etmişlerdir. Bilgi hipotezi, fiyat limitlerinin
hisse senedinin fiyatının içsel değerine ulaşma sürecini yavaşlattığını ifade
etmektedir. Hipotez esas olarak alım satım seansları arasında fiyat
devamlılığının gerçekleşeceğini ve takip eden alım satım periyodunda da fiyat
değişiminin gerçekleşmeyeceğini tahmin etmektedir. Bu sonunda alım satım
aralığına doğru büyük bir hareketle sonuçlanacaktır, bu aralık içsel değeri
yansıtmaktadır. Bununla birlikte; aşırı tepki hipotezi fiyat limitlerinin hisse
senedinin içsel değere hareketini geciktirdiği gibi aşırı tepkiyi de geciktirdiğini
ifade etmektedir. Aşırı tepki hipotezine göre; bir fiyat limiti söz konusu olduğu
zaman seanslar arasındaki sakinleşme periyodunda önceki eğilim ne olursa olsun
hisse senetlerinin fiyatları dönüş yaşayabilecek ve içsel değerine doğru hareket
edebilecektir. ĐMKB’deki gibi fiyat limitlerinin olduğu bir piyasa söz konusu
69
olduğu zaman, seanslar arasındaki gün batımı periyodunda hiçbir alım satım
hareketi olmayacaktır. Diğer bir ifade ile yeni seansın açılış fiyatı ile önceki
seansın kapanış fiyatı aynı olacaktır. Sonuç olarak; büyük bir ihtimalle belirli bir
fiyat limitine ulaşıldıktan sonraki alım satım seansında bir aşırı tepki
gerçekleşecektir. Çalışmada bir hisse senedinin alt ve üst kapanma limitine
ulaşmasını takip eden üç günlük periyot içindeki hareketleri örneklenmiştir.
Çalışmanın bulguları aşırı tepki hipotezini destekleme eğilimindedir.
Huang ve Yang (2001: 55-77), ĐMKB’deki işlem hacmi ve getiri
dalgalanma derecesi arasındaki ilişkiye dair bir araştırma yapmışlardır. Bu
çalışma, günlük işlem hacmini yatırımcılar arasındaki bilgi aktarımı için bir ölçü
olarak ortaya koymuştur. Haberlerle beraber işlem hacmi de artmaktadır.
Çalışmanın bulguları, bilginin ulaşım zamanının işlem hacmi üzerinde önemli
bir etkiye sahip olduğunu ve ĐMKB’deki dalgalanma derecesini etkileyen önemli
faktörlerden bir tanesi olduğunu ortaya koymuştur. Yazarlar, her şeyden önce
ĐMKB’deki bireysel yatırımcıların şirketler hakkındaki haberlere aşırı tepki
gösteren bir yapıya sahip olduklarını belirtmişlerdir. Bu durum, hisse senedinin
içsel değerini destekleyen temellerin anlaşılmasındaki eksikliğe bağlıdır. Bilgi
akışındaki yüksek dereceli yoğunluk ve bilgiye atfedilen önem dalgalanma
derecesini etkileyebilmektedir. Büyük miktarda bir bilgi akışının gerçekleştiği
periyotlarda, bireysel yatırımcılar büyük bir ihtimalle spekülatif davranışlarda
bulunacaklar ve piyasadaki dalgalanma derecesi artacaktır. Yazarlar, çalışmanın
bulgularından, fiyat limitlerinin ĐMKB’deki dalgalanma derecesini etkilediği
sonucuna varmışlardır. Teklif ettikleri modelde, kendi fiyat limitine doğru
hareket eden bir hisse senedi bilgisel bir faktör haline gelmekte ve gelecek
seanstaki alım satımları etkilemektedir. Söz konusu olan bu bilgisel faktörün
etkisi bireysel yatırımcılar tarafından yapılan yoruma bağlı olup, önceki alım
satım seansındaki trend dönüşü ile trendin devamlılığı eşit bir şekilde
görülebilmektedir. Ek olarak; çalışmanın bulguları, fiyat işlem hacmi ilişkisi
hesaba katıldığında ĐMKB’nin diğer piyasalardan daha yüksek bir dalgalanma
derecesine sahip olduğu sonucunu desteklemektedir.
Liao (2005: 81-100), ĐMKB’de şirket büyüklüğü ile realize edilmiş getiriler
arasındaki ilişki üzerinde çalışmış ve küçük sermayeli şirketlerin hisse
senetlerinden ve büyük sermayeli şirketlerin hisse senetlerinden oluşan bir
portföyün piyasanın üstünde bir performans gösterdiğini bulmuştur. Bu bulgu,
şirketin kendine özgü özelliklerinin getirileri etkilemeye meyilli olduğunu ifade
eden Fama-French 3 Faktör Modeli’ni bir noktaya kadar destekleme
eğilimindedir. Bununla birlikte; bu bulgular ĐMKB’nin bazı karakteristik
özelliklerine bağlıdır ve sadece yatırımcılara yatırımların alınmasını desteklemek
için risksiz faiz oranlarında borç alma ve verme izni verildiğinde geçerlidir.
Yatırımcıların yüksek faiz oranlarıyla borç alıp verme durumları ortaya
70
çıktığında çok geleneksel bir durum olan ortak sermayeleşmiş portföylerin diğer
portföylere göre daha üstün performans göstermesi durumu ile karşılaşılır. Bu
geleneksel durum genel olarak diğer hisse senedi piyasalarında görülür,
ĐMKB’nin özel karakteristiklerinin yatırımcıların davranışları üzerinde bir
etkisinin olduğu belirtilmektedir. Bu çalışmanın temel çıkarımı, varlık
fiyatlaması için şirket büyüklüğünün kullanımının ĐMKB için uygun olmadığı ve
diğer gelişmekte olan ülke hisse senedi piyasalarında da mantıklı
olamayabileceği şeklindedir.
Chang ve Seasholes (2003), analizci tavsiyeleri ve raporlar ile ilgili olan
haber sızıntısının kurumsal alım satımlar üzerindeki etkisini incelemişler ve
sızıntının kurumsal yatırımcıların alım satım kararları üzerinde önemli bir etkiye
sahip olduğunu bulmuşlardır. Etki daha çok yabancı kurumsal yatırımcılar
arasında görülmekte ve negatif bir analizci raporunun yayınlanmasından hemen
önce hisse senetlerini satmakta, pozitif bir analizci raporunun yayınlanmasından
hemen önce ise hisse senetlerini almaktadırlar. Bulgular, özel bilgi kamuya
yayınlanmadan önce bu bilgiyi öğrenen ve hareket eden yabancı kurumsal
yatırımcıların ĐMKB’de hisse senedi fiyatlarını manipüle edebileceklerini ifade
etmektedirler. Ek olarak; gizli anlaşmaları kontrol eden ve araştıran düzenleyici
kurulların olmaması nedeniyle analizcilerin tavsiyelerinin tarafsız olduğuna ve
normalüstü getiriler elde etmek için momentum oluşturmadıklarına dair kesin
bilgiler elde edilememektedir. ĐMKB’deki yerel yatırımcıların bilgi avantajına
sahip oldukları varsayılmasına rağmen analizci raporlarının ve tavsiyelerinin
kamuya açıklanmadan önce sızmasıyla yabancı yatırımcılar da ĐMKB’de kar
elde etmektedirler.
Seasholes (2004), çalışmasını ĐMKB’deki yerel yatırımcıların yabancı
yatırımcılara göre ciddi bir biçimde bilgi avantajına sahip oldukları duruma göre
genişletmiş ve elde ettiği bulgularla yerel ve yabancı yatırımcılar tarafından
ulaşılabilecek olan bilgi arasında çok da büyük bir fark olmadığını bulmuştur.
Buna rağmen; yabancı yatırımcılar genellikle bilginin kamuya açıklanmasından
hemen önce pozisyon almakta veya pozisyondan çıkmaktadırlar. Çalışmada
bilgiye ulaşımın incelenmesi için kullanılan yöntem, bilgi kamuya açıklanmadan
önce özel bilgiyi baz alan yatırımcıların hisse senedini almak ve satmak için
sergiledikleri davranışlardır. Bulgular; aynı zamanda, ĐMKB’deki yabancı
yatırımcıların sadece bildikleri ve güvendikleri hisse senetlerini değil aynı
zamanda önemli anlamda karlılık beklentisine sahip oldukları hisse senetlerini
de ellerinde tuttuklarını göstermektedirler.
ÜÇÜNCÜ BÖLÜM
3. METODOLOJĐ
Bu bölümde, çalışmada kullanılan veritabanı ve verilerin toplanışı ile
çalışmanın sınırlamaları belirtildikten sonra yöntemle momentum stratejisi
arasındaki ilişki üzerinde durulmuştur. Bu noktadan sonraki analizlerde
momentum stratejisinin karlılığının üzerine yoğunlaşılacak olmasının temel
nedeni zıtlık stratejilerinin momentum stratejilerine ters olarak hareket
etmelerinden dolayı, biri için yapılan testin eş zamanlı olarak diğerinin de testi
olmasıdır.
ĐMKB’den gelen verilerin analiz edilmesinde ampirik bir yaklaşım
kullanılmakta ve zıtlık ile momentum stratejilerinin kullanımından elde edilen
getiriler belirlenmeye çalışılmaktadır. Çalışmada önceki araştırmacılar
tarafından geliştirilmiş olan teorik modellerden türevlenerek üretilen 15 hipotez
önerilmiştir. Modeller, her bir hipotez tarafından açıklanan dayanak noktalarına
göre verilerin test edilmesi için bir çerçeve sağlamaktadırlar. Görece olarak çok
fazla sayıda hipotez olmasına rağmen, bu hipotezler ĐMKB kapsamındaki alım
satım stratejilerinin fonksiyonlarının anlaşılmasında genel bir yol çizmeyi
amaçlamaktadırlar. Her bir hipotez zıtlık ve momentum stratejilerinin kullanımı
ile bağlantılı olarak farklı bir bakış açısını irdelemekte ve bu iki stratejinin
bileşik olarak kullanıldıklarındaki getirileriyle ilgili bilgi üretmeye
çalışmaktadır.
3.1. Veri Tabanı ve Verinin Toplanışı
Çalışmanın veritabanı Ocak 1990-Aralık 2008 arasındaki ĐMKB getirilerden
oluşmaktadır. Veriler, ĐMKB’den elde edilen aylık hisse senedi getirilerini,
şirketlerin muhasebe verilerini ve makroekonomik verileri içermektedir.
Veritabanı, Ağustos 2000 tarihine kadar olan periyot için kurumsal yatırımcıların
tamamı ile ilgili olarak bilgileri içermemektedir. Bunun sonucunda; çalışmada
kurumsal yatırımcılar ile ilgili veriler Ağustos 2000-Aralık 2008 arasındaki
periyotla sınırlandırılmıştır. Piyasa ile ilgili olan verilerin tamamı Technical
Assistance and Information Exchange (TAIEX)’den alınmış olup, bu veriler
ĐMKB tarafından derlenmişlerdir. TAIEX, yeni girenler ve finansal olarak
negatif DD/PD oranına sahip olanlar dışındaki tüm listelenmiş adi hisse
senetlerini içeren sermaye ağırlıklı bir endekstir.
72
3.2. Çalışmanın Sınırlamaları
Çalışmanın önde gelen sınırlandırmalarından bir tanesi, araştırma
sorularının ve hipotezlerin gelişimini destekleyen teorik modellerin
geçerliliğidir. Teorik modeller özel şartlar altında hisse senedi piyasalarındaki
getirileri baz alarak geçerlilik kazanırken, farklı piyasa koşulları altında modelin
tahmin edilebilirliği devam etmemektedir. Bu durum, modellerin mükemmel
olmadıklarını ve yatırımcı davranışları ile piyasanın kapsamını tam olarak
yansıtamadıklarını göstermektedir. Bununla birlikte, modeller piyasaların en iyi
temsilcileri olmakta ve aynı zamanda farklı tipteki alım satım stratejilerine
ulaşılabilirliği artırmaktadırlar.
Çalışmanın bir diğer sınırlaması da potansiyel araştırmacı önyargısıdır, bu
önyargı farklı yollarla kendini gösterebilmektedir. Çalışma doğası gereği
ampirik olmasına rağmen, hipotezlerin geliştirilmesi, açıklanması ve çalışmanın
bulgularının hipotezlerin doğrulanması veya reddedilmesi yolunda
yorumlanmasında araştırmacı önyargısı ortaya çıkabilmektedir. Çalışmanın
sonuçlarının çeşitli hipotezleri desteklemesi veya reddetmesi için kesin ve katı
ölçütler konularak araştırmacı önyargısının ortaya çıkma olasılığının önüne bir
nebzeye kadar geçilebilir.
3.3. Yöntem ve Momentum Stratejisi
Momentum stratejisi için olan genel yaklaşım Jegadeeѕh ve Titman (1993:
699-721) tarafından ortaya konulan metodu temel almaktadır. Yaklaşım,
kullanılan farklı alım satım stratejilerinin getirilerinin portföyün elde tutulma
zamanının uzunluğuna ve oluşturulma şekline bağlı olarak farklılık göstereceğini
varsaymaktadır. Portföyün oluşturulma tarihinden önceki sıralanan aylar için J
ve elde tutma periyodu için K dizayn edilmiş olan değişkenlerdir. Strateji, J=3,
6, 9, 12, 24, 36, 60 aylık sıralama periyotları ile K=3, 6, 9, 12, 24, 36, 60 aylık
elde tutma periyotlarında incelenmiştir. Kullanılan metot aşağıdaki adımları
içermektedir:
1. Hisse senetleri geçmiş J aylarındaki toplam getirileri baz alınarak
sıralanmaktadır. Burada, Microsoft Excel (MsExcel) programı kullanılmıştır.
0
Ri ,t , j =
∏( (1) + r τ ) − 1
i , −t
(1)
t = − J −1
τ
: Oluşturulma tarihi
J
: Ayın sıralama periyodu
ri, τ –t
: i şirketi için τ -t ayındaki hisse senedi getirisi
Ri, τ –t
: i şirketi için J sıralama periyodu baz alındığındaki toplam getiri
73
2. Sıralanan hisse senetleri her birinde eşit sayıda hisse senedi olmak üzere 5
gruba bölünmüştür. En iyi performansa sahip grup kazananlar (R5) olarak dizayn
edilirken, en kötü performansa sahip grup kaybedenler (R1) olarak dizayn
edilmiştir.
3. En iyi performans gösteren hisse senetleri grubunun alınması ile t zamanı
için eşit ağırlıklı bir arbitraj portföyü oluşturulmuştur.
4. Oluşturulmasından sonra K (3-60) ay için elde tutulan, belirli
kompozisyona sahip bir arbitraj portföyü için getiri hesaplaması şöyledir:
Np
r p ,τ + t =
∑
i =1
1
ri ,τ + t
Np
(2)
Đlk olarak, veriler MsExcel’e aktarılarak rp,τ +t hesaplatılmış, daha sonra ise
elde edilen rp,τ +t değeri kullanılarak ve Rp,τ,K değeri MsExcel kullanılarak elde
edilmiştir.
R
p ,τ , K
rp, τ +t
 k

=  ∏ (1 + r p ,τ + t ) − 1  / K
 t =1

(3)
: τ +t ayında kazananlar veya kaybedenler portföyünün getirisi
Rp,τ,K
: K elde tutma periyodu ve τ oluşturulma tarihinde kazananlar
veya kaybedenler portföyünün ortalama getirisi
Np : Kazananlar veya kaybedenler portföyündeki şirketlerin sayısı
5. Birden dörde kadar olan adımlar J ve K olarak temsil edilen her bir zaman
periyodu için tekrarlanmıştır.
Bu prosedür (izlek) kullanılarak, çalışmanın ilk aşaması sıralama ve elde
tutma periyotlarının uzunluklarını göz önünde bulundurarak gelişmekte olan
alım satım stratejilerine odaklanmaktadır. Bu modelde, momentum stratejisi
kazananlar portföyünün alımından ve kaybedenler portföyünün satımından
oluşmaktadır.
RW, J, K: Kazananlar portföyü ve RLo, J, K: Kaybedenler
portföyü olmak üzere; söz konusu durum şu şekilde formüle edilebilir:
WMLoJ, K = RW, J, K - RLo, J, K
(4)
Diğer model olarak da ifade edilebilecek olan zıtlık stratejisi, kaybedenler
portföyünün alımından ve kazananlar portföyünün satımından oluşmaktadır. Söz
konusu bu durum şu şekilde formüle edilebilir:
LoMWJ, K = RLo, J, K - RW, J, K
(5)
WMLoJ,K ve LoMWJ, K’nin hesaplanabilmesi için de MsExcel kullanılmıştır.
74
3.4. Fama-French 3 Faktör Modeli
SVFM’nin hisse senedi getirilerindeki değişkenliği açıklama konusundaki
yeterliliği birçok ampirik çalışmayla sınanmıştır. Bulgular, betaya ek olarak bazı
diğer değişkenlerin de hisse senedi getirilerindeki değişkenliği açıklayıcı gücü
olduğunu ortaya koymuştur. Fama ve French (1992: 427-465) ortalama hisse
senedi getirilerinin piyasa betası, şirket büyüklüğü ve DD/PD oranlarının
fonksiyonu olduğunu belirtmişlerdir. Çalışmalarında bu 3 değişkenin söz konusu
olan çalışma periyodunda NYSE ve AMEX’te işlem gören hisse senedi
getirilerindeki değişkenliği tam olarak açıkladığını ortaya koymuşlardır.
Çalışmadan elde ettikleri bulgulardan hareket eden Fama ve French, 1993
yılındaki çalışmalarında hisse senedi getirilerindeki değişkenliği tam olarak
kapsadığını ileri sürdükleri 3 faktörlü bir model geliştirmişlerdir. Söz konusu
model, hisse senedi getirileri konusundaki çalışmalara yeni bir boyut
kazandırmış ve konuyla yakından ilgilenen birçok uzmanın ilgisini çekmiştir.
Birçok çalışma ile model; sektör, bölge ve ülkeler bazında test edilmiştir.
Çalışmaların büyük bir bölümü, hisse senedi getirilerindeki değişkenliği
açıklamada Fama-French 3 Faktör Modeli’nin SVFM’nden daha başarılı
olduğunu ortaya koymuşlardır.
Çalışmada Fama ve French’in (1993: 3-56) yöntemi takip edilmiştir. Onlar
piyasa betası, şirket büyüklüğü ve DD/PD oranı faktörleri ile hisse senetlerinin
getirileri arasında güçlü bir kovaryans olduğunu bulmuşlar ve şirketleri PD’ye
göre 2 gruba, DD/PD oranına göre de 3 gruba ayırmışlardır (Çizelge 3.1.). Böyle
bir ayrımı tercih etmelerinin sebebi, çalışmalarında DD/PD oranının hisse senedi
getirilerindeki değişkenliği açıklamada PD’ye göre daha yüksek açıklayıcı güce
sahip olduğunu tespit etmiş olmalarıdır.
Đlk olarak hipotezlerde kullanılacak olan gruplandırmalara esas teşkil eden
öğelere değinilecek olursa;
i. Örnek grup içerisinde bulunan şirketler piyasa değeri ile ifade edilen
şirket büyüklüklerine göre 2 gruba ayrılırlar. Gruplara ayırma işlemi için tüm
örnek gruptaki şirketlerin PD’leri küçükten büyüğe doğru sıralanır. Daha sonra
tüm şirketlerin medyan PD baz alınarak ayrım gerçekleştirilir. Medyan değerinin
üstünde PD’ye sahip olan şirketler “büyük (B)” şirketler grubunu, medyan
değerinin altında PD’ye sahip şirketler da “küçük (S)” şirketler grubunu
oluştururlar.
ii. Daha sonra örnek grup içinde bulunan aynı şirketler, DD/PD oranlarına
göre küçükten büyüğe doğru sıralanırlar. Bu sıralama sonrasında şirketler 3
gruba ayrılırlar. Bu gruplama işleminde tüm örnek gruptaki şirketlerin DD/PD
oranları sıralamasında en düşük % 30’luk DD/PD oranına sahip şirketler “düşük
(L)” şirketler grubunu oluştururlar. Sıralamada en yüksek % 30’luk DD/PD
oranına sahip şirketler “yüksek (H)” şirketler grubunu oluştururlar. DD/PD oranı
75
açısından bu iki grubun ortasında kalan %40’lık grup ise “orta (M)” şirket
grubunu oluştururlar.
iii. Şirketlerin hisse senetleri aylık getirilerine göre sıralanırlar, bu
sıralamadan sonra en yüksek getiriye sahip %30’luk dilimdeki hisse senetleri
kazananlar (W) ve en düşük getiriye sahip %30’luk dilimdeki hisse senetleri
kaybedenler (Lo) grubunu oluştururlar (Fama, French, 1995: 131-155).
Örnek gruptaki şirketler PD’ye göre 2 gruba ve DD/PD oranına göre
bağımsız olarak 3 gruba ayrıldıktan sonra, bu grupların kesişimleri kullanılarak 6
adet portföy elde edilir. Sonuçta, örnek gruptaki şirketlerin her biri bu 6
portföyden birisine yerleştirilirler. Bu aşamada, dikkat edilmesi gereken husus;
negatif DD/PD oranına sahip olan şirketlerin örnek grup dışında bırakılmış
olmasıdır.
Çizelge 3.1. Şirket Büyüklüğü ve DD/PD Oranı Portföyleri
Düşük DD/PD
(L)
Orta DD/PD
(M)
Yüksek DD/PD (H)
Küçük
Şirketler (Ѕ)
RSL
RSM
RSH
Büyük
Şirketler (B)
RBL
RBM
RBH
Đlerleyen aşamalarda kullanılacak olan SMBt ve HMLt’nin hesaplanabilmesi
için aşağıdaki işlemler gerçekleştirilir:
SMBt = ( RSL + RSM + RSH − RBL − RBM − RBH ) / 3
(6)
Böylece, SMB faktörü DD/PD oranının etkisinden arınıp sadece küçük ve
büyük şirketlerin hisse senedi getirilerinin farklılıklarını yansıtır.
HMLt = ( RSH + RBH − RSL − RBL ) / 2
(7)
Böylece, HML faktörü PD etkisinden arınıp sadece yüksek ve düşük DD/PD
oranına sahip şirketlerin hisse senedi getirilerinin farklılıklarını yansıtır.
Fama-French 3 Faktör Modeli şu şekilde ifade edilebilir:
E(Ri)-Rf=βp[E(Rm)-Rf] + γpE(SMB) + δpE(HML)
E(Ri) : i hisse senedinin beklenen getiri oranı
Rf
: Risksiz faiz oranı
E(Rm) : Piyasa faktörünün beklenen getiri oranı
[E(Rm)-RF]
: Piyasa faktörü
E(SMB)
: Şirket büyüklüğü faktörü
E(HML)
: DD/PD oranı faktörü
βp, γp, δp
: Faktör katsayıları
(8)
76
3.5. Hipotezler
Çalışmada, bir grup araştırmacı tarafından önceki çalışmalarda kullanılan ve
ĐMKB’ye uygulanabilen modeller baz alınarak 15 hipotez önerilmiş, hipotezlerin
test edilmesiyle elde edilen sonuçlar kullanılarak birinci bölümde geliştirilmiş
olan 5 araştırma sorusunun cevaplanması amaçlanmıştır. Bu noktada,
hipotezlerin bir kısmı doğrudan araştırma sorularına ilişkin, bazıları ise
ĐMKB’deki alım satım stratejilerinin daha kapsamlı anlaşılmasına katkıda
bulunabilecek bilgiler sağlamayı amaçlamaktadır. Hipotezlerde, J portföyün
oluşturulma tarihinden önceki sıralama aylarını ve K elde tutma periyodunu
ifade etmek için dizayn edilmiş olan değişkenlerdir. Kullanılan notasyonlarda
J=3, 6, 9, 12, 24, 36, 60 aylık sıralama ve K=3, 6, 9, 12, 24, 36, 60 aylık elde
tutma periyotlarını ifade etmektedir; ayrıca x ve y için x=1, 2, 3 ve y=1, 3, 5
değerleri söz konusudur.
3.5.1. Hipotez 1
Çalışmanın ilk hipotezi, ĐMKB’deki zıtlık ve momentum stratejilerini
içermektedir. Amacı, ĐMKB’deki zıtlık ve momentum stratejilerinin yaygınlığını
belirlemek ve bu stratejilerin ĐMKB’nin ortalama karlılığından farklı normalüstü
getiriler üretip üretemeyeceklerini değerlendirmektir. Hipotez; çalışmanın, zıtlık
ve momentum stratejilerinin farklı sıralama ve elde tutma periyotlarında önemli
karlar oluşturup oluşturamayacağını belirlemeye çalışan ilk araştırma sorusuyla
ilintilidir. Ek olarak, bu hipotez farklı alım satım stratejilerinin getirilerinin
vadenin uzunluğuna ve strateji oluşturma yoluna göre değişebileceği varsayımını
baz almaktadır. Model görece olarak basittir ve bir alım satım stratejisinin
getirisinin kazananlar ve kaybedenler portföyü arasındaki farkı baz aldığını
varsaymaktadır. Hipotez 1’in sıfır hali şu şekilde ifade edilebilir:
Ho1: ĐMKB’de portföyün oluşturulmasından sonra hiçbir momentum
stratejisi görülmemektedir.
H0: E(WMLoJ,K) ≤ 0
ve
H1: E(WMLoJ,K) > 0
(9)
MsExcel kullanılarak elde edilen WMLoJ,K sonuçları Statistical Package for
the Social Sciences (SPSS) programında işlenerek ortalama ile t-testi değerleri
hesaplanabilmekte ve hipotez test edilebilmektedir. Çalışmanın bulguları Ho’ın
reddiyle sonuçlanırsa, momentum stratejisinin piyasada kullanımının karlı
olabileceği iddia edilir. Bulgular Ho’ı desteklerse, bu momentum stratejisinin
piyasada karlı olarak kullanılamayacağını gösterir.
Hipotezin gelişimi piyasadaki bir düşük tepkinin varlığının momentum
stratejisinin kullanımı için bir yol gösterici olduğu varsayımını baz almaktadır.
Bu yaklaşımda; piyasadaki düşük tepki, piyasanın temellerine nazaran daha
düşük bir fiyatta portföy oluşumu için bir fırsat ortaya çıkarmaktadır. Piyasa,
hisselerin içsel değerine göre bilgiye tepki göstermeye başladığında, momentum
77
yükselmekte ve momentum stratejisini baz alan portföyler için daha yüksek bir
getiri üretmektedir.
3.5.2. Hipotez 2
Bu hipotez ikinci soruyla bağlantılıdır ve hibrid bir zıtlık ve momentum
portföyünün gelişimini içermektedir ve Kim’in (2003: 413-455) modelinde
temel alınan hibrid bir stratejiye odaklanmıştır. Model, zıtlık ve momentum
stratejilerini bu stratejilerin toplam getirilerinden daha yüksek getiri üretebilmek
için birleştiren hibrid bir strateji geliştirmiştir. Temel varsayım önceki
çalışmalara uymakta, uzun vadeli getiri dönüşleri ve orta vadeli getiri
momentumunun varlığını doğrulamaktadır (Moskowitz, Grinblatt, 1999: 12491290). Araştırmada öne sürülen teorik olasılık şöyledir: Bir momentum stratejisi
orta vadede yüksek getiri üretmektedir. Bu iki olgunun oluşumu zıtlık ve
momentum stratejilerinin üstün yönlerini bir araya getiren bileşik bir yaklaşım
geliştirmenin mümkün olabileceğini öne sürmektedir. Diğer bir ifade ile
WMLoJ,K olarak ifade edilen kazananların portföyünün alımı ve kaybedenlerin
portföyünün satımından geliştirilen portföy ile LoMWJ,K olarak ifade edilen
kaybedenler portföyünün alımı ve kazananlar portföyünün satımından
geliştirilmiş olan portföyler, hibrid bir portföyle karşılaştırılmışlardır. Hipotez
2’nin sıfır hali şu şekilde ifade edilebilir:
Ho2: Portföy oluşturulmasından sonra hiçbir hibrid alım satım stratejisi, tek
başına zıtlık veya tek başına momentum stratejisinden daha yüksek getiri elde
edememiştir.
Hibrid strateji aşağıdaki şekilde tanımlanabilir:
HS: L60,KW3,K – W60L3,K
(10)
H0A: (Lo60,KW3,K-W60,KLo3,K)-(WMLo)J,K ≤ 0
H1A: (Lo60,KW3,K-W60,KLo3,K)-(WMLo)J,K > 0
ve
H0B: (Lo60,KW3,K-W60,KLo3,K)-(LoMW)J,K ≤ 0
H1B: (Lo60,KW3,K-W60,KLo3,K)-(LoMW)J,K > 0
Gerekli hesaplamalar MsExcel’de yapılmış olup, sonuçlar SPSS’de
işlenerek ortalama ve t-testi değerleri elde edilmiştir. Çalışmanın bulguları H0
hipotezini reddediyorsa, bu sonuç hibrid bir alım satım stratejisinin zıtlık veya
momentum stratejisinin tek başlarına kullanımlarından daha yüksek getiri elde
ettiği öngörüsünü desteklemektedir. Elde edilen bulgular H0 hipotezini
destekliyorsa, bileşik veya hibrid alım satım stratejisinin zıtlık veya momentum
stratejisinin tek başlarına kullanımlarından daha yüksek getiri elde ettikleri
öngörüsü desteklenmemiş olacaktır.
78
3.5.3. Hipotez 3
Hipotez üçüncü soru ile ilişkilidir ve tek safhalı momentum stratejisi ile bu
stratejinin getiri üzerindeki etkisini incelemektedir. Hipotezi test etmek için;
hisse senedi getirisi ile işlem hacmi arasındaki ilişkiyi değerlendirme yolları
hesaba katılmıştır. Bu noktada, Lee ve Ѕwaminathan’ın (2000: 2017-2077)
işlem hacmi hakkında yaptıkları çalışmaya uyarlanmıştır. Hipotez 3 ile işlem
hacminin kontrol edilmesi ve momentum stratejisinin test edilmesi
amaçlanmakta, J ve K değişkenleri tarafından temsil edilen her bir periyot için
söz konusu test yapılmaktadır. Hipotez 3’ün sıfır hali şu şekilde ifade edilebilir:
Ho3: Portföy oluşturulmasından sonraki süreçte ĐMKB’de işlem hacminin
kontrolünü temel alan hiçbir momentum stratejisi oluşmamıştır.
H0: E(R5Vx-R1Vx)J,K ≤ 0
ve
H1: E(R5Vx-R1Vx) J,K > 0
(11)
Đşlem hacmi ve getiri konularında momentum stratejisinin iki safhasının
belirlenebilmesi amacıyla bir model geliştirilmiş olup, V işlem hacmini ve R
portföy getirisini belirten değişkenlerdir. Teorik varsayım, bu iki değişken
arasında bir ilişkinin var olduğu şeklindedir. Đşlem hacmindeki bir artış portföy
getirisini etkilemekte ve portföy getirisindeki bir değişim de işlem hacmi
seviyesini etkilemektedir.
Đşlem hacmi ve portföyün oluşumu arasındaki ilişkilerin geniş kategorileri
Çizelge 3.2’de sunulmuştur.
Çizelge 3. 2. Đşlem Hacmi ve Portföy Oluşumu
V1
V2
(Düşük Đşlem
Hacmi)
R1
(Kaybedenler)
R3
R5
(Kazananlar)
Momentum
Etkisi
V3
Hacim
(Yüksek Đşlem
Hacmi)
Etkisi
R1 V1
R1 V2
R1 V3
R1 V3-R1
V1
R3 V1
R3 V2
R3 V3
R3 V3-R3
V1
R5 V1
R5 V2
R5 V3
R5 V3-R5
V1
R5 V1 – R1 V1
R5 V2 R1 V2
R5 V3 - R1 V3
Bu hipotez E(R5Vx-R1Vx)J,K sonuçlarının SPSS’ye girilmesi ve ortalama ile
t-testi değerlerinin bulunmasıyla test edilmektedir. Bulgular, H0’ı reddederse, bu
aynı işlem hacmi baz alındığında kazananlar portföyünün kaybedenler
portföyünden daha yüksek getiri elde edeceğini ifade eder.
79
3.5.4. Hipotez 4
Hipotez 4 momentum stratejisinin kontrolü ve işlem hacminin test edilmesi
amacıyla geliştirilmiş olup, aynı zamanda üçüncü soruyla da ilişkilidir. Hipotez J
ve K tarafından temsil edilen her bir periyot için test edilmiştir. Hipotez 4’ün
sıfır hali şu şekilde ifade edilebilir:
Ho4: Veri bir sıralama periyodunda, yüksek işlem hacimli hisse senetlerinin
getirileri, düşük işlem hacimli hisse senetlerinin getirilerine nazaran düşüktür.
H0: E(RYV3-RYV1)J,K ≤ 0
ve
H1: E(RYV3-RYV1)J,K > 0
(12)
Hipotez, (RyV3-RyV1)J,K sonuçlarının SPSS’ye girilmesi ve ortalama ile
t-testi değerlerinin bulunmasıyla test edilmektedir. Eğer bulgular H0’ı redderse,
bu aynı portföyde yüksek işlem hacminin düşük işlem hacmine nazaran daha
yüksek getiri elde edeceğini gösterir.
3.5.5. Hipotez 5
Beşinci hipotez, Lee ve Ѕwaminathan’nın (2000: 2017-2077) momentum
hayat döngüsü modelini temel almaktadır. Bu hipotez aynı zamanda üçüncü
araştırma sorusuyla da ilgilidir. Kullanılan model, yatırımcıların düşük işlem
hacimli kazananları almasını ve yüksek işlem hacimli kaybedenleri satmasını
öngörmektedir. Erken evre momentum stratejisi EMJ,K: (R5V1-R1V3)J,K
şeklindedir ve Hipotez 5’in sıfır hali şu şekilde ifade edilebilir:
Ho5: Düşük işlem hacimli kazananların alımını ve yüksek işlem hacimli
kaybedenlerin satımını içeren erken evre momentum stratejileri, portföy
oluşturulmasından sonra düşük tepki etkisine dayanan yüksek getiriler
üretememektedirler.
H0: E(R5V1-R1V3)J,K ≤ 0
ve
H1: E(R5V1-R1V3)J,K > 0
(13)
Hipotez, (R5V1-R1V3)J,K sonuçlarının SPSS’ye girilmesi ve ortalama ile
t-testi değerlerinin bulunmasıyla test edilmektedir. Bulgular H0’ı reddediyorsa
bu erken evre momentum stratejisine bir düşük tepkinin neden olduğunu
göstermektedir.
3.5.6. Hipotez 6
Beşinci hipotezin aksine yüksek işlem hacimli kazananların alımının ve
düşük işlem hacimli kaybedenlerin satımının olabilirliğini, geç evre momentum
hisse senetlerinin sonraki hareketinin büyük ihtimalle yakın gelecekte tersine
döneceği anlayışı altında bu hipotez test edilmektedir. Geç evre momentum
stratejisi LMJ,K: (R5V3-R1V1)J,K şeklinde ifade edilebilir. Aslında, bu hisse
senetlerinin momentumu nispeten ilk momentumu düşük derecede olan ve
zamanla oldukça artan momentum hayat döngüsünün erken evrelerine maruz
kalmıştır. Sonradan, momentum dönüşü ve hızlı düşüş görülmeye başlar ve bu
hisse senetlerinin hayat döngüsünün sonunu işaret etmektedir. Sonuç olarak,
80
nispeten yüksek derecede momentum gösteren hisse senetleri hayat döngüsünün
sonuna yaklaşmaktadırlar. Bu hipotez üçüncü soruyla ilintilidir. Hipotez 6’nın
sıfır hali şu şekilde ifade edilebilir:
Ho6: Yüksek işlem hacimli kazananların alımını ve düşük işlem hacimli
kaybedenlerin satımını içeren geç evre momentum stratejileri, portföy
oluşturulmasından sonra aşırı tepki etkisini temel alan yüksek getiriler
üretmektedirler.
H0: E(R5V3-R1V1)J,K ≥ 0
ve
H1: E(R5V3-R1V1)J,K < 0
(14)
Hipotez, (R5V3-R1V1)J,K sonuçlarının SPSS’ye girilmesi ve ortalama ile
t-testi değerlerinin bulunmasıyla test edilmektedir. Çalışmanın bulguları H0’ın
reddini destekliyorsa, bu geç evre momentum stratejisine bir aşırı tepkinin neden
olduğunu göstermektedir. Eğer çalışmanın bulguları, H0’ın kabulünü desteklerse,
bu geç evre momentum stratejisine aşırı tepkinin neden olmadığını
göstermektedir.
3.5.7. Hipotez 7
Bu hipotez ile belirli bir işlem hacminde tek safhalı momentum stratejisinin
(R5VX-R1VX)J,K mi yoksa erken evre (EMJ,K) momentum stratejisinin mi daha
yüksek getiriler ürettiği sorgulanmaktadır. Çalışmanın bu aşaması aynı zamanda
3. araştırma sorusunu irdelemeye yöneliktir. Hipotez 7’nin sıfır hali şu şekilde
ifade edilebilir:
Ho7: Erken evre
momentum stratejileri tek safhalı momentum
stratejilerinden daha yüksek getiri üretmemektedirler.
H0: E (EMJ,K - (R5VX-R1VX)) J,K ≤ 0 ve H1: E (EMJ,K - (R5VX-R1VX)) J,K > 0
(15)
Hipotez, (EMJ,K - (R5VX-R1VX)J,K) sonuçlarının SPSS’ye girilmesi ve
ortalama ile t-testi değerlerinin bulunmasıyla test edilmektedir. Çalışmanın
bulguları H0’ın reddini destekliyorsa, bu erken evre momentum stratejisinin tek
safhalı momentum stratejisine göre daha yüksek getiri üreteceğini
göstermektedir. Tersine, bulgular H0’ın kabulünü destekliyorsa, bu tek safhalı
momentum stratejisinin erken evre momentum stratejisinden daha yüksek getiri
üreteceğini göstermektedir.
3.5.8. Hipotez 8
Hipotez 8, hipotez 7 ile yakından ilişkilidir ve benzer teorik alt yapıdan
çıkartılmaktadır. Bu hipotez ile belirli bir işlem hacminde tek safhalı momentum
stratejisinin mi yoksa geç evre (LMJ,K) momentum stratejisinin mi daha yüksek
getiri ürettiği sorgulanmaktadır. Bu hipotez de 3. araştırma sorusunu belirlemeyi
amaçlamaktadır. Hipotez 8’in sıfır hali şu şekilde ifade edilebilir:
Ho8: Geç evre momentum stratejileri tek safhalı momentum stratejilerinden
daha yüksek getiri üretmektedirler.
81
H0: E (LMJ,K - (R5VX-R1VX)) J,K ≥ 0 ve H1: E (LMJ,K - (R5VX-R1VX)) J,K < 0 (16)
Hipotez, (EMJ,K - (R5VX-R1VX)J,K) sonuçlarının SPSS’ye girilmesi ve
ortalama ile t-testi değerlerinin bulunmasıyla test edilmektedir. Çalışmanın
bulguları H0’ın reddini destekliyorsa, bu geç evre momentum stratejisinin tek
safhalı momentum stratejisine nazaran daha düşük getiri ürettiğini
göstermektedir. Diğer yandan, çalışma bulguları eğer H0’ın kabulünü
destekliyorsa, bu tek safhalı momentum stratejisinin geç evre momentum
stratejisinden daha az getiri ürettiğini göstermektedir.
3.5.9. Hipotez 9
Çalışmanın bu kısmı, hisse senedi getirileri ile kurumsal yatırımcıların hisse
senedi elde tutma oranları arasındaki ilişkinin belirlenebilmesi için iki safhalı
momentum stratejisinin incelenmesini içermektedir. Bu hipotez ile ĐMKB’deki
momentum dönüş trendleri ile kurumsal yatırımcı davranışları arasındaki
ilişkinin var olup olmadığını inceleyen dördüncü araştırma sorusunun yanıtının
ortaya çıkarılması amaçlanmaktadır. Hipotez 9’un sıfır hali şu şekilde ifade
edilebilir:
Ho9: ĐMKB’de portföy oluşturulmasından sonra hiçbir momentum stratejisi
hisse senedi elde tutma oranının kontrolünü temel almamaktadır.
H0: E (R5IX-R1IX)J,K ≤ 0
ve
H1: E (R5IX-R1IX)J,K > 0
(17)
Kullanılan modelde, R1 kaybedenler ve R5 kazananlar portföyünü ve I
kurumsal yatırımcıların hisse senedi elde tutma oranını temsil etmektedir.
Çizelge 3.3., iki safhalı momentum stratejisi için çalışmada kurulan genel
kategorileri temsil etmektedir:
Çizelge 3.3. Kurumsal Yatırımcı Elde Tutma Oranı ve Portföy Oluşumu
I1
I2
(Düşük Elde
Tutma Oranı)
R1
(Kaybedenler)
R3
R5
(Kazananlar)
Momentum
Etkisi
I3
(Yüksek Elde
Tutma Oranı)
Elde Tutma
Oranı Etkisi
R1 I1
R1 I2
R1 I3
R1 I3-R1 I1
R3 I1
R3 I2
R3 I3
R3 I3-R3 I1
R5 I1
R5 I2
R5 I3
R5 I3-R5 I1
R5 I1-R1 I1
R5 I2 R1 I2
R5 I3 - R1 I3
Bu aşamada oluşan veriye yaklaşım ilk olarak hisse senedi elde tutma
oranlarının kontrolü ve ardından momentum etkisinin testidir.
82
Hipotez, (R5IX-R1IX)J,K sonuçlarının SPSS’ye girilmesi ve ortalama ile
t-testi değerlerinin bulunmasıyla test edilmektedir. Çalışmanın bulguları H0’ın
reddini destekliyorsa, bu hisse senedi için veri bir elde tutma oranında, kazanan
portföyün kaybeden portföyden daha yüksek getiri üreteceğini göstermektedir.
3.5.10. Hipotez 10
Bu hipotez de dördüncü araştırma sorusuyla ilintilidir. Eğer momentum
stratejisi kontrol edilebiliyor ve hisse senedi elde tutma oranı testi
yapılabiliyorsa, Hipotez 10’un sıfır hali şu şekilde ifade edilebilir:
Ho10: Kurumsal yatırımcının yüksek işlem hacmine sahip hisse senedi payı
getirileri aynı sıralama periyodu bazındaki düşük işlem hacmine sahip hisse
senedi payı getirilerinden görece olarak daha düşüktür.
H0: E (RyI3-RyI1)J,K ≤ 0
ve
H1: E (RyI3-RyI1)J,K > 0
(18)
Hipotez, (RyI3-RyI1)J,K’nin sonuçlarının SPSS’ye girilmesi ve ortalama ile
t-testi değerlerinin bulunmasıyla test edilmektedir.
3.5.11. Hipotez 11
Çalışmanın bu safhasında da dördüncü araştırma sorusunun yanıtının
belirlenebilmesi amaçlanmıştır. Bu hipotez, farklı hareket momentum
stratejilerinin oluşumunu destekleyen Lee ve Ѕwaminathan (2000: 2017-2077)
modelinin momentum hayat döngüsünü takip etmektedir. Söz konusu
hareketlerden bir tanesi, düşük elde tutma oranı bazlı kazananlar portföyünün
alımı ve yüksek elde tutma oranı bazlı kaybedenlerin portföyünün satımıdır.
Çalışmanın amaçları için bu durum erken evre hareket momentum stratejisi
olarak belirtilmiştir. Hipotez 11’in sıfır hali şu şekilde ifade edilebilir:
Ho11: Daha yüksek getiriler erken evre hareket momentum stratejileri
tarafından üretilmemektedir, portföy oluşturulmasından sonra düşük tepki etkisi
bazlı, düşük hisse senedi elde tutma oranı bazlı kazananların portföyünü almayı
ve yüksek hisse senedi elde tutma oranı bazlı kaybedenlerin portföyünü de
satmayı önermektedir.
H0: E (R5I1-R1I3)J,K ≤ 0
ve
H1: E (R5I1-R1I3)J,K > 0
(19)
Hipotez, (R5I1-R1I3)J,K’nin sonuçlarının SPSS’ye girilmesi ve ortalama ile
t-testi değerlerinin bulunmasıyla test edilmektedir. Çalışmanın bulguları H0’ı
desteklemede başarısızsa, bu erken evre hareketin düşük tepki etkisinden
getiriler üretebileceğini göstermektedir.
83
3.5.12. Hipotez 12
Bu hipotez diğer tipteki hareket stratejisini baz almaktadır ve dördüncü
soruyla ilintilidir. Bu yaklaşım, yüksek bir hisse senedi elde tutma oranını baz
alan kazananlar portföyünün alınması ve düşük bir hisse senedi elde tutma
oranını baz alan kaybedenler portföyünün satılmasını içermektedir. Çalışmanın
amaçları açısından, bu strateji geç evre hareket momentum stratejisi olarak (R5I3R1I1)J,K adlandırılmıştır. Hipotez 12’nin sıfır hali şu şekilde ifade edilebilir:
Ho12: Portföy oluşumunu takip eden aşırı tepkiye borçlu olarak, yüksek
getiriler kazananların pay olarak yüksek oranda elde tutulmasını baz alarak satın
alındığı ve düşük pay oranında elde tutulmasını baz alarak da kaybedenlerin
satıldığı geç evre hareket momentum stratejileri tarafından yapılmaktadır.
H0: E (R5I3-R1I1)J,K ≥ 0
ve
H1: E (R5I3-R1I1)J,K < 0
(20)
Hipotez, (R5I1-R1I3)J,K’nin sonuçlarının SPSS’ye girilmesi ve ortalama ile ttesti değerlerinin bulunmasıyla test edilmektedir. Çalışmanın bulguları H0’ı
reddediyorsa, bu geç evre hareketin aşırı tepki etkisiyle oluştuğunu
göstermektedir.
3.5.13. Hipotez 13
Çalışmanın bundan sonraki aşaması kurumsal yatırımcıların hisse senedi
elde tutma oranı baz alınarak, tek safhalı momentum stratejisinin (R5Ix-R1Ix) mi
yoksa erken evre (R5I1-R1I3)J,K hareket momentum stratejisinin mi daha yüksek
getiri üreteceğini belirlemeyi amaçlamaktadır. Bu hipotez de dördüncü araştırma
sorusu ile bağlantılıdır. Hipotez 13’ün sıfır hali şu şekilde ifade edilebilir:
Ho13: Tek safhalı momentum stratejilerinin kullanılması ile erken evre
hareket momentum stratejilerinden daha yüksek getiri elde edilmektedir.
H0: E ((R5I1-R1I3)-(R5Ix-R1Ix))J,K ≤ 0 ve H1: E ((R5I1-R1I3)-(R5Ix-R1Ix))J,K > 0 (21)
Hipotez, ((R5I1-R1I3)-(R5Ix-R1Ix))J,K’nin sonuçlarının SPSS’ye girilmesi ve
ortalama ile t-testi değerlerinin hesaplanmasıyla test edilir. Çalışmanın bulguları
H0’ı reddediyorsa, bu erken evre hareket momentum stratejisinin tek safhalı
momentum stratejisinden daha yüksek getiri ürettiğini göstermektedir.
3.5.14. Hipotez 14
Hipotez 14 ise geç evre hareket momentum stratejisi ile tek safhalı
momentum stratejisinin (R5Ix-R1Ix)J,K arasındaki ilişkiyi incelemekte ve hangi
stratejinin daha sık görüldüğünü belirlemeye çalışmaktadır. Bu hipotezin de
dördüncü soruya cevap vermesi beklenmektedir. Hipotez 14’ün sıfır hali şu
şekilde ifade edilebilir:
Ho14: Geç evre hareket momentum stratejilerine nazaran daha az sayıda tek
safhalı momentum stratejisi bulunmaktadır.
84
H0: E ((R5I3-R1I1)-(R5Ix-R1Ix))J,K ≥ 0 ve H1: E ((R5I3-R1I1)-(R5Ix-R1Ix))J,K < 0 (22)
Hipotez, ((R5I3-R1I1)-(R5Ix-R1Ix))J,K’nin sonuçlarının SPSS’ye girilmesi ve
ortalama ile t-testi değerlerinin hesaplanmasıyla test edilir. Sonuçlar H0’ı
reddediyorsa, bu geç evre hareket momentum stratejisinin tek safhalı momentum
stratejisine göre daha düşük getiri ürettiğini göstermektedir.
3.5.15. Hipotez 15
Çalışmanın bu aşaması Fama ve French’in (1993: 3-56) yöntemi
kullanılarak adapte edilmiştir. Onlar tarafından hisse senetlerinin yaygınlığı ve
risk faktörü desteklenerek, piyasa betası, şirket büyüklüğü ve DD/PD oranı
faktörlerine göre hisse senetlerinin getirileri arasında güçlü kovaryanslar
bulunmuştur. Model, orta vadeli getirinin devamı dışında ABD hisse senedi
piyasasında oluşan çoğu anomaliyi başarıyla açıklamıştır. Bu çalışmada, FamaFrench 3 Faktör Modeli’nin ĐMKB’deki getiri dönüşlerini açıklama gücünün
olup olmadığı, eğer varsa hangi noktaya kadar var olduğu belirlenmeye
çalışılmıştır. Bu sebeple, belirli bir portföyün beklenen getirisi ile piyasa, şirket
büyüklüğü ve DD/PD oranı faktörleri arasındaki ilişkinin bulunması üzerinde
durulmuştur. Hipotez 15 ile üç faktör modelinin ĐMKB’ye uygulanabilirliğiyle
ilgili beşinci araştırma sorusu cevaplanmak istenmektedir. Hipotez 15’in sıfır
hali şu şekilde ifade edilebilir:
Ho15: Fama-French 3 Faktör Modeli, Türkiye hisse senedi piyasasındaki
getiri dönüşleri için açıklayıcı bir güce sahiptir.
H0: αp=0
ve
H1: αp ≠ 0
(23)
Fama-French 3 Faktör Modeli’nin test edilebilmesi için yürütülen regresyon
şu şekildedir:
Rpt-Rft=αp + βp (Rmt-Rft) + γpSMBt + δpHMLt + εpt
(24)
R pt
: t ayında portföyün hisse senedinin beklenen getiri oranı
R ft
: t ayında risksiz bir varlığın getiri oranı
Rmt
: t ayında piyasa portföyünün beklenen getiri oranı
(Rmt-Rft)
: t ayındaki piyasa faktörü
SMBt
: t ayındaki şirket büyüklüğü faktörü
HMLt
: t ayındaki DD/PD oranı faktörü
βp, γp, δp
: Regresyondaki faktörlerin eğim katsayıları
εpt
: Hata terimi
Eventus (Software for Event Studies & Financial Market Research) 8.0
programı kullanılarak piyasa betası, şirket büyüklüğü ve DD/PD oranı faktörleri
hesaplanmış ve αp ile βp, γp ve δp katsayılarının değerleri bulunmuştur.
85
Çalışmada; sadece, Fama-French 3 Faktör Modeli’nin ĐMKB’deki getiri
dönüşlerini açıklayıp açıklamadığının araştırılması sebebi ile βp, γp ve δp
katsayılarının değerleri belirtilmemiştir.
α’nın istatiksel olarak sıfırdan farklı olmaması, Fama-French 3 Faktör
Modeli’nin ĐMKB’deki getiri dönüşlerini açıklayabildiğini göstermektedir.
3.6. Veri Analizi
Çalışmada verilerin istatistiksel analizlerinin yapılması için 3 adım
bulunmaktadır. Đlkin, ortalama, maksimum, minimum ve standart sapmaları elde
etmek için betimleyici istatistikler kabul edilmiştir. Đkinci olarak; değişkenler
üzerinde bir t testi uygulanmıştır. Uygulanan testler için .01, .05 ve .10
anlamlılık düzeylerinde istatistiksel farklılıklar tutarlı bir şekilde ölçülmüştür.
Birden dörde kadar olan araştırma soruları, t-testinden ve uygulamalı alım satım
stratejilerinden elde edilen verileri kullanmaktadırlar. Beşinci araştırma sorusu ttesti ile üç faktör modelinin test edilebilmesi için yürütülen çoklu regresyondan
elde edilen verileri kullanmaktadır. Verilerin derlenmesi, işlenmesi, sonuçların
elde edilmesi, çizelge ve şekillerin oluşturulmasında MsExcel, SPSS 16.0 ve
Eventus 8.0 programları kullanılmıştır.
87
DÖRDÜNCÜ BÖLÜM
4. ANALĐZ ve TARTIŞMA
Çalışmada zıtlık ve momentum stratejilerinin hibrid bir şekilde
kullanılmasının bu stratejilerin tek başlarına kullanımlarından daha yüksek
getiriler üretip üretemeyeceğinin belirlenmesi üzerinde durulmuş ve farklı
portföylerin getirilerinin tahmin edilebilmesi amacıyla işlem hacmi ve kurumsal
yatırımcıların hisse senedi elde tutma oranı şeklinde iki faktör kullanılmıştır. Ek
olarak, Fama-French 3 Faktör Modeli de araştırılmıştır.
4.1. Momentum Stratejisinin Getiri Tahmin Edilebilirliği
Momentum stratejisi getirilerinin tahmin edilebilirliğinin belirlenmesi
amacıyla J=3, 6, 9, 12, 24, 36, 60 aylık sıralama ve K=3, 6, 9, 12, 24, 36, 60
aylık elde tutma periyotlarını kapsayan portföyler oluşturulmuştur. Her bir
sıralama ve elde tutma periyodu bir kaybeden ve bir de kazanan portföyü
içermektedir. Bu yaklaşım, farklı sıralama ve elde tutma periyotları altında
oluşturulan momentum stratejilerinin kullanımını ifade eden Jegadeeѕh ve
Titman’ın (1993: 65-91) yaklaşımı ile benzeşmektedir. Elde tutma periyodunun
tamamında ĐMKB’deki ortalama getiri ile her bir portföyün ortalama getirisinin
karşılaştırılması için t-testi kullanılmaktadır. Ek olarak; kullanılan t-testi
süresince kazanan portföyün ortalama getirisi ile kaybeden portföyün ortalama
getirisi karşılaştırılmaktadır.
Portföy stratejisine göre kısa satışta olan hisse senetlerinden oluşan
kaybedenler portföyü için ortalama getiriler sıralama ve elde tutma periyotlarının
büyük bir çoğunluğu için piyasanın getirilerinden istatiksel olarak önemli
farklılıklar göstermektedir. Benzer bir şekilde, güçlü momentum gösteren ve
portföy stratejisine göre satın alınan hisse senetlerinden oluşan kazananlar
portföyü için ortalama getiriler sıralama periyotlarının büyük bir çoğunluğu için
piyasanın getirilerinden istatiksel olarak önemli farklılıklar göstermektedir.
Genel olarak; veriler göstermektedir ki, hem kaybeden portföyün kısa satım
stratejisi hem de kazanan portföy tarafından kurulan uzun pozisyonlar bir bütün
olarak pozitif ve negatif getiriler üretmede piyasadan çok farklı bir yeteneğe
sahiptirler. Eğer WMLo portföyleri istatiksel olarak önemli pozitif farklar
üretebilme kabiliyetine sahipse, bu hisse senedi piyasasında momentum
stratejilerinin etkin bir rol oynadığını gösterir. Tersine; WMLo portföyleri
istatiksel olarak önemli negatif farklılıklar üretiyorsa, bu da hisse senedi
piyasasında zıtlık stratejilerinin etkin bir rol oynadığını göstermektedir.
Bununla birlikte; bazı anomaliler 60 aylık sıralama periyotları için 3 ay gibi
çok kısa ve 60 ay gibi çok uzun elde tutma periyotlarında görülmektedir. Bu çok
kısa ve çok uzun olan elde tutma periyotları boyunca hem kazananlar hem de
kaybedenler portföyleri piyasanın tamamının ürettiğine yakın getiriler
88
üretmektedirler. Ancak; bu bulgu merkezi veri eğilimini bertaraf etmek için
yeterli değildir; çünkü görece de olsa bu iki portföy yine de piyasanın bütününe
nazaran daha yüksek bir getiri üretmektedirler.
Aynı zamanda, verideki genel trend portföylerdeki farkların büyüklüğünün
elde tutma periyodunun uzunluğu ile orantılı olarak artma eğiliminde olduğu
şeklindedir. Bu nedenle uzun elde tutma periyotlarında, kazanan ve kaybeden
portföy tarafından üretilen getirilerin bir bütün olarak piyasa tarafından üretilen
getirilerden farklılık göstereceği üzerine büyük bir olasılık bulunmaktadır. Bu
durum her iki portföy için de geçerlidir ve zaman periyodu uzadıkça istatiksel
farklılık seviyesinde bir yükselme olacağını ifade etmektedir. Üç aydan 60 aya
kadar olan bütün sıralama periyotlarında bu trend görülmektedir, bu konudaki
istisna iki portföy için de en uzun elde tutma periyodu olan 60 aylık periyotta
farklar arasında bir düşüşün ortaya çıkması şeklindedir.
Kazananlar portföyünün uzun alımı ve kaybedenler portföyünün kısa
satımından oluşan bileşik bir strateji incelendiğinde, strateji tarafından üretilen
getirilerde önemli derecede farklılıklar olduğu görülmektedir. Bazı sıralama ve
elde tutma periyotlarında, kazanan ve kaybeden portföylerin getirileri arasında
istatistiki olarak önemli farklar bulunmamakta, her iki portföy de benzer
derecede getiriler üretmektedirler. Bununla birlikte, bir diğer sıralama ve elde
tutma periyodunda bu iki portföy tarafından üretilen getirilerde istatiksel olarak
önemli farklılıklar görülmektedir. J=6 aydan J=60 aya kadar olan sıralama
periyotlarında, en uzun elde tutma periyodu olan K=60 ay için bu iki portföyün
ürettiği getirilerde istatiksel olarak önemli düzeyde pozitif farklılık
görülmektedir. Burada, sıralama periyodundaki artış ile farklılığın büyüklüğü de
artmaktadır. Bu süreç aynı zamanda diğer elde tutma periyotları için de bir
gösterge olmaktadır. Şöyle ki;
a) K=3 aylık elde tutma periyodunda J=3 ve J=6 aylık sıralama
periyotlarında önemli negatif farklılık bulunmaktadır,
b) K=12 aylık elde tutma periyodunda J=9, 12 ve 36 aylık sıralama
periyotlarında önemli negatif farklılık bulunmaktadır,
c) K=24 aylık elde tutma periyodunda J=3 aydan J=60 aya kadar olan
sıralama periyotlarında önemli negatif faklılık bulunmaktadır,
d) Ek olarak; J=36 aylık sıralama periyodunda sadece K=6 ve K=9 aylık
elde tutma periyotlarında önemli farklılık bulunmaktadır,
e) Diğer bir sıralama periyodu olan J=3 ayda aynı zamanda K=36 aylık elde
tutma periyodunda önemli negatif farklılık bulunmaktadır.
Bunun yanında; veriler, momentum stratejisinin her bir bileşeni farklı elde tutma
periyotları ve zaman dilimlerinde karşılaştırıldıklarında kazanan ve kaybeden
portföyün getiri oranlarının yüksek derecede çeşitlilik gösterdiğini ifade
89
Ortalama
Aylık Getirilerin Ortalaması
etmektedir. Bazı periyotlar için, iki portföyün getirileri arasında istatistiki olarak
önemli farklılıklar olmamasına rağmen diğer periyotlarda istatistiki olarak
önemli farklılıklar gerçekleşmektedir. Bulgular; aynı zamanda, ortalama aylık
getirilerin ortalamalarının çoğunun (49 portföyün 39’unda) kazanan ve kaybeden
portföylerden negatif farklılıklar ortaya çıkardığını göstermektedir (Şekil 4.1).
0,006
0,004
0,002
0,000
-0,002
-0,004
-0,006
-0,008
-0,010
-0,012
-0,014
-0,016
K=3
K=6
K=9
K = 12
K = 24
K = 36
K = 60
Elde T ut ma Periyodu (K)
J=3
J=6
J=9
J = 12
J = 24
J = 36
J = 60
Şekil 4.1. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotlarında WMLo Portföylerinin Getirilerinin
Tahmin Edilebilirliği
Bütün sıralama periyotları için, en uzun elde tutma periyodu olan K=60
ayda ortalama getirilerin en yüksek pozitif ortalaması söz konusudur. Diğer bir
pozitif getiri ortalaması J=3,6 ve 9 aylık sıralama periyotlarında K=9 aylık elde
tutma periyodunda görülmektedir.
Bulgular göstermektedir ki, farklı sıralama ve elde tutma periyotları altında
49 portföyden 21’inde istatiksel olarak önemli farklılıklar meydana gelmektedir.
Oluşan bu 21 önemli farklılıktan 6’sı pozitif olmakla birlikte önemli
farklılıkların 15’i negatif olarak ortaya çıkmaktadır. Sonuç olarak; ĐMKB’de
zıtlık stratejisi görülme sıklığı momentum stratejisinin görülme sıklığından daha
yüksektir. Bulgular; aynı zamanda, K=3 aydan K=36 aya kadar olan elde tutma
periyotlarının istatiksel olarak önemli negatif farklılıklar ürettiğini ve sadece
K=60 aylık elde tutma periyodunun istatiksel olarak önemli pozitif farklılıklar
ürettiğini göstermektedir. Veriler göstermektedir ki, ĐMKB’de en uzun elde
tutma periyodu olan K=60 ayda momentum stratejileri görülmesine karşın daha
kısa olan K=3 aydan K=36 aya kadar olan elde tutma periyotlarında zıtlık
stratejileri görülmektedir. Diğer uluslararası piyasalarla ilgili olarak yapılan
önceki çalışmalarda elde edilen sonuçlar ile bu çalışmada elde edilen sonuçlar
arasında çelişki bulunmaktadır. Önceki çalışmalar, kısa ve orta vadeli zaman
diliminin bir momentum etkisine sahip olmasına rağmen, uzun vadeli zaman
diliminin bir zıtlık etkisine yol açacağını ifade etmektedirler (Chui, Titman, Wei,
2000; Chan, Hameed, Tong, 2000; Chan, Jegadeesh, Lakonishok, 1996; Chopra,
Lakonishok, Ritter, 1992; DeBondt, Thaler, 1985; Fama, French, 1996;
90
Grinblatt, Keloharju, 2000; Grundy, Martin, 2001; Jegadeesh, Titman, 1993;
Jegadeesh, Titman, 2001; Richards, 1997; Rouwenhorst, 1998).
4.2. Hibrid Alım Satım Stratejileri
Çalışmanın bu aşamasında söz konusu olan hibrid alım satım stratejileri
Kim’in (2003: 413-455) hibrid strateji modeli ile ilişkilidir. Model, yüksek
normalüstü getiriler elde etmek için zıtlık ve momentum stratejilerinin
elemanlarını birleştirmektedir. Hibrid portföy, kaybedenlerin uzun vadeli geri
dönüşleri tarafından karakterize edilen hisse senetlerinin uzun pozisyonlarından
oluşmakta ve kazananların orta vade zaman diliminde görülmektedir. Aslında,
kaybeden hisse senetlerinden oluşan uzun pozisyon, bu hisse senetleri portföye
katıldıkları zamanda momentumu kazanım sürecindedirler. Hibrid portföy; aynı
zamanda, kazananların uzun vade geri dönüşleri tarafından karakterize edilen
hisse senetlerinin kısa pozisyonlarını içermekte ve kaybedenlerin orta vade
zaman diliminde görülmektedir. Bu hisse senetleri momentumdaki bir terse
dönüş tarafından takip edilen ve kaybedici bir eğilime doğru giden pozitif bir
momentum periyodu yaşamışlardır.
Bulgular; sadece K=3 ile K=12 arasındaki elde tutma periyodunda hibrid
portföy ile zıtlık veya momentum portföyü arasında önemli istatiksel farklılıklar
olduğunu belirtmekte ve genel olarak hipotez 2’nin sıfır halini reddetmektedir.
Ek olarak; iki portföy arasındaki istatiksel olarak önemli farklılıklar sıralama
periyodu arttıkça azalmaktadır (Şekil 4.2 ve 4.3). Veriler; özellikle K=12 aylık
noktaya kadar, sıralama ve elde tutma periyotları için hibrid alım satım
stratejisinin tek başına kullanılan zıtlık veya momentum stratejilerinden daha
yüksek bir getiri üreteceğini göstermektedir. Uzun vadede, hibrid strateji
tarafından elde edilen getiri tek başına zıtlık veya momentum stratejisi tarafından
elde edilen getiri ile karşılaştırıldığında zaman aralığı önceline göre daha az
farklılık meydana gelmektedir. K=12 aylık zaman periyodundan sonra, hibrid
portföyün getirilerinde tek başına kullanılan zıtlık veya momentum stratejisi
tarafından elde edilen getiriden daha düşük oluncaya kadar ciddi düşüşler
görülmektedir. Uzun vadede bu bulgu, hibrid stratejinin tek başına kullanılan
zıtlık veya momentum stratejisi ile eşitliğe doğru bir eğilimi olduğunu
göstermektedir. Kısa vadede hibrid stratejinin kullanımı ile normalüstü getiriler
elde etmek mümkün olmakla birlikte, uzun vadede normalüstü getirilerin elde
edilmesi çok daha zordur. Bu bulgu, zaman aralığının ve sıralama periyodunun
kritik bileşenler olduğunu göstermektedir.
Ortalamasıi
Ortalama Aylık Getirlerin
0,025
0,020
0,015
0,010
0,005
0,000
-0,005
-0,010
-0,015
-0,020
-0,025
K=3
K=6
K=9
K = 12
91
K = 24
K = 36
K = 60
J=3
J=6
J=9
J = 12
J = 24
J = 36
J = 60
Ortalaması
Ortalama Aylık Getirilerin
Şekil 4.2. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Hibrid Strateji - Momentum
Stratejisi Getirilerinin Tahmin Edilebilirliği
0,035
0,030
0,025
0,020
0,015
0,010
0,005
0,000
-0,005
-0,010
-0,015
-0,020
-0,025
K=3
K=6
K=9
K = 12
K = 24
K = 36
K = 60
J=3
J=6
J=9
J = 12
J = 24
J = 36
J = 60
Şekil 4.3. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Hibrid Strateji - Zıtlık Stratejisi
Getirilerinin Tahmin Edilebilirliği
4.3. Đşlem Hacmi
Üçüncü araştırma sorusu, işlem hacminin momentum portföylerinin
getirilerinin tahmin edilebilmesi için kullanışlı olup olmadığını araştırmaktadır.
Hem hipotez 3 hem de hipotez 4 bu araştırma sorusu ile bağlantılıdır.
Hipotez 3 şu şekilde tanımlanabilir: Portföy oluşumundan sonra, işlem
hacminin kontrolünü baz alan bir momentum stratejisi ĐMKB’de mevcut
değildir.
Hipotez 4 ise şu şekilde ifade edilebilir: Aynı sıralama periyodunu baz alan
yüksek işlem hacmine sahip hisse senetleri düşük işlem hacmine sahip olanlara
nazaran daha düşük getirilere sahiptirler.
Bu iki hipotez için de, ĐMKB’de bir model oluşturulmasına ihtiyaç vardır;
bu modelde yatırımcı davranışlarının işlem hacmi ile birlikte momentumu
92
etkileme potansiyeline sahip olmaları gerekmektedir. Aslında; bu yaklaşım
ĐMKB’de işlem hacminin araştırılmasının momentum portföylerinin getirilerinin
tahmin edilebilmesi için yararlı olup olmadığının belirlenebilmesi için
yapılmıştır. Bu genel yaklaşım; Lee ve Swaminathan’ın (2000: 2017-2077) farklı
sıralama ve elde tutma periyotları altında zıtlık ve momentum etkilerini
oluşturmak için kullandıkları yaklaşımla benzerlik göstermektedir. Esasında;
model, aynı işlem hacminde kazananlar portföyünün kaybedenler portföyünden
daha yüksek getiri sağlayıp sağlamayacağını ve kazananlar portföyü ya da
kaybedenler portföyünden hangisinin daha yüksek bir işlem hacmi sağlayacağını
belirlemek amacıyla yapılmıştır.
Çalışmanın bulguları, işlem hacmi portföylerindeki kazananlar veya
kaybedenler portföy getirileri arasındaki momentum etkisinde istatistiksel olarak
önemli bir farklılık olduğunu göstermektedir. Farklılıklar, kısa vadeden uzun
vadeye olan sıralama periyotları için .01, .05 ve .10 önemlilik seviyelerinde
ölçülmüştür. Düşük işlem hacmine sahip portföy (V1) ve orta işlem hacmine
sahip portföy (V2) için momentum etkisi görülmüştür.
a) K=3 aydan K=36 aya kadar olan elde tutma periyotlarını baz alan bütün
sıralama periyotlarında istatiksel olarak önemli negatif farklılıklar
görülmektedir,
b) Đstatiksel olarak önemli pozitif farklılıklar sadece K=60 aylık elde tutma
periyodu baz alındığında J=9, 12, 24, 36 ve 60 aylık sıralama periyotlarında
görülmektedir.
Ek olarak; yüksek işlem hacmine sahip portföyün (V3) sonuçları düşük veya
orta işlem hacimli portföylerinkinden farklıdır. Yüksek işlem hacmine sahip
portföy şunları göstermektedir:
a) K=6 ay ve K=9 aylık elde tutma periyotlarını baz alan J=9 aylık sıralama
periyodunda istatiksel olarak önemli pozitif farklılıklar görülmektedir,
b) K=60 aylık elde tutma periyodunu baz alan J=36 ay ve J=60 aylık
sıralama periyotlarında istatiksel olarak önemli pozitif farklılıklar görülmektedir,
c) Sadece, K=3 aylık elde tutma periyodu ve J=3 aylık sıralama periyodunda
önemli negatif farklılık gerçekleşmektedir.
Momentum etkisi, portföydeki hisse senetlerindeki işlem hacmi ile
portföyün getirisi arasındaki ilişki tarafından belirlenmektedir. Aylık getirilerin
ortalamasından elde edilen bulgular, K=3 aydan K=36 aya kadar olan elde tutma
periyotlarında düşük (V1) ve orta (V2) işlem hacimlerinde negatif getirilerin
görüldüğünü, pozitif getirilerin ise sıralama periyotlarının tamamı için sadece
K=60 aylık elde tutma periyodunda söz konusu olduğunu göstermektedir (Şekil
4.4 ve Şekil 4.5).
93
0,01
0,005
0
-0,005
K=3
K=6
K=9
K=12
K=24
K=36
K=60
-0,01
-0,015
-0,02
Elde T utma P eriyodu (K)
J=3
J=6
J=9
J=12
J=24
J=36
J=60
Şekil 4.4. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Düşük Đşlem Hacmini (V1) Baz Alan
Momentum Etkisi
0,01
0,008
0,006
0,004
0,002
0
-0,002
-0,004
-0,006
-0,008
-0,01
K=3
K=6
K=9
K=12
K=24
K=36
K=60
J=3
J=6
J=9
J=12
J=24
J=36
J=60
Şekil 4.5. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Orta Đşlem Hacmini (V2) Baz Alan
Momentum Etkisi
94
Bununla birlikte; yüksek işlem hacimli portföylerde genel olarak (V3) -49
farklı portföyün 36’sında aylık- getirilerin ortalaması pozitif olarak
görülmektedir (Şekil 4.6).
0,006
0,004
0,002
0
-0,002
K=3
K=6
K=9
K=12
K=24
K=36
K=60
-0,004
-0,006
-0,008
J=3
J=6
J=9
J=12
J=24
J=36
J=60
Şekil 4.6. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Yüksek Đşlem Hacmini (V3) Baz Alan
Momentum Etkisi
Sonuçlar aynı zamanda, kısa vadeden (K=3 ay) uzun vadeye (K=36 ay)
kadar olan aralıktaki elde tutma periyotlarını baz alan düşük veya orta işlem
hacimli portföylerde momentum etkisinin gözlenmediğini göstermektedir.
Bunun tek istisnası, en uzun elde tutma periyodu olan K=60 ayda görülmüştür.
Bununla birlikte; yüksek işlem hacminde (V3) kazananlar portföyünün
getirilerinin piyasa portföy getirilerinden daha yüksek olduğu momentum etkisi
ortaya konulmuştur. Hipotez 1’in test edilmesinden elde edilen bulgulara tekrar
bakılacak olursa, momentum stratejilerinin en uzun elde tutma periyodu olan
K=60 ayda görülürken, ĐMKB’de K=3 aydan K=36 aya kadar olan elde tutma
periyotlarında zıtlık stratejilerinin varlığı görülmektedir. Bu durumda, hipotez
3’den elde edilen bulguların hipotez 1’den elde edilenlerle uyuştuğu
görülmektedir. Şöyle ki; düşük ve orta işlem hacimli portföyler zıtlık etkisi
üretme eğilimindedirler; momentum etkisi ise sadece yüksek işlem hacimli
portföylerde görülmektedir. Bazı sıralama ve elde tutma periyotlarının istatiksel
olarak önemli farklar üretmesiyle beraber portföylerin ortalama işlem
hacimlerindeki çeşitlilikte bir artış görülmüştür. Benzer bir biçimde, çeşitlilik
yüksek işlem hacimli portföylerde de görülmektedir. Bununla birlikte; aynı işlem
hacmini baz alan kazananlar portföyü kaybedenler portföyünden daha yüksek
getiriler elde etmesine rağmen veriler hipotez 3’ün sıfır halinin reddini yeterli
derecede desteklemektedir. Bununla birlikte; istatiksel olarak önemli
farklılıkların en büyükleri düşük ve orta işlem hacmine sahip olan portföylerde
görülmektedir. Ek olarak; yüksek işlem hacmi momentum etkisi üretmekle
birlikte portföy oluşumlarının çoğunun önemsiz farklılıklar sergilediği
görülmüştür. Sonuçlar göstermektedir ki; farklı zaman aralıklarındaki zıtlık veya
95
momentum alım satım stratejileri için işlem hacmi belki de etkili bir tahmin
edilebilir değişkendir.
Hipotez 4 ile ilgili olarak, bulgular hipotezin sıfır hali için güçlü destek
sağlamaktadırlar. Şöyle ki; kazananlar ve kaybedenler portföyleri yüksek bir
işlem hacmi gerçekleştirmişlerdir, bu sıralama veya elde tutma periyotlarının
birçoğu boyunca .01, .05 ve .10 önemlilik seviyeleri için önemli derecede
negatiftir. Bunun tek istisnası, J=60 aylık sıralama periyodu için K=3 aydan K=9
aya kadar olan elde tutma periyotlarıdır. Bu bulgu, portföylerdeki işlem hacmi
etkisini öne sürmekte, ĐMKB’de momentum ve işlem hacmi arasında bir
ilişkinin varlığı için ek kanıt sunmaktadır. Đşlem hacmi etkisi, kazananlar ve
kaybedenlerin her ikisinde de portföy işlem hacimlerinde önemli bir farkın
varlığını öne sürmektedir. Sonuçların gösterdiği üzere kazananlar portföyleri
şöyledir:
a) Bütün elde tutma periyotları baz alındığında J=3 aydan J=12 aya kadar
olan sıralama periyotları için istatiksel olarak önemli negatif farklılıklar,
b) K=12 aydan K=60 aya kadar olan elde tutma periyotları baz alındığında
J=24 aylık sıralama periyodu için istatiksel olarak önemli negatif farklılıklar,
c) K=3 aydan K=9 aya kadar olan elde tutma periyotları baz alındığında
J=60 aylık sıralama periyodu için istatiksel olarak tek bir pozitif işlem hacmi
etkisi söz konusudur.
Aylık getirilerin ortalaması incelendiğinde kazananlar portföyleri pozitif
getirileri sadece;
a) K=3 aylık elde tutma periyodunda J=36 aylık sıralama periyodunda,
b) K=3 aydan K=36 aya kadar olan elde tutma periyotlarında J=60 aylık
sıralama periyodunda üretebilmektedirler (Şekil 4.7).
0,01
0,008
0,006
0,004
0,002
0
-0,002
-0,004
-0,006
-0,008
K=3
K=6
K=9
K=12
K=24
K=36
K=60
J=3
J=6
J=9
J=12
J=24
J=36
J=60
Şekil 4.7. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Kazananlar Portföyleri (R5) Đçin
Đşlem Hacmi Etkisi
96
Benzer şekilde; kaybedenler portföyleri istatiksel olarak önemli negatif
işlem hacmi etkilerini sergileyen oluşumların tamamını göstermektedirler. Buna
göre; kaybedenler portföylerinde düşük işlem hacmi yüksek işlem hacmine göre
daha yüksek getiriler üretmektedir (Şekil 4.8).
0
-0,002
-0,004
-0,006
-0,008
K=3
K=6
K=9
K=12
K=24
K=36
K=60
-0,01
-0,012
-0,014
-0,016
-0,018
Elde T ut ma P eriyodu
J=3
J=6
J=9
J=12
J=24
J=36
J=60
Şekil 4.8. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Kaybedenler Portföyleri (R1) Đçin
Đşlem Hacmi Etkisi
Elde edilen bulgular işlem hacmi ve portföy getirisi arasında bir ilişkinin
varlığını göstermektedir. Şöyle ki;
a) Kazananların ve kaybedenlerin işlem hacmi etkileri işlem hacmi düşük
portföylerin işlem hacmi yüksek portföylere nazaran daha yüksek getiriler
üretmesiyle uyumludur,
b) Sadece, K=60 aylık elde tutma periyodu esnasında kazananların işlem
hacmi etkileri kaybedenlerin işlem hacmi etkilerinden daha büyük olarak ortaya
çıkmıştır.
Çalışmanın sonuçları, portföylerin düşük işlem hacminin portföylerin
yüksek işlem hacmine nazaran daha yüksek normalüstü getirilere sahip olduğunu
belirten Datar, Naik ve Radcliffe’in (1998: 203–220) bulguları ile uyumludur.
4.4. Momentum Hayat Döngüsü
Düşük işlem hacmine sahip kazananların alımı ve yüksek işlem hacmine
sahip kaybedenlerin satımı olarak da ifade edilebilen erken evre momentum
stratejileri portföy oluşturulmasından sonra düşük tepki etkisine sahip
değillerdir.
Bu nedenle, portföy oluşturulması sırasındaki düşük tepki, bir yatırımcının
normalde portföy yapısında bir değişiklik veya bir hisse senedinin alınmasını ya
da satılmasını öneren haberlere karşılık olarak portföy yapısını değiştirmediği
zaman gerçekleşmektedir. Gerçekte; bu hipotez, portföyler bir erken evre
momentum stratejisinin kullanılması ile oluşturulduğu zaman en azından elde
97
tutma periyodunun ilk evreleri boyunca işlem hacminin daha düşük olabildiğini
ve portföy yapısının aynı kaldığını ileri sürmektedir. Erken evre momentum
stratejisi; aynı zamanda, işlem hacminin kullanımını momentum düzeyinin bir
göstergesi olarak baz almaktadır. Dahası, söz konusu olan strateji kazananlar
arasındaki düşük işlem hacminin düşük tepkinin bir göstergesi olduğunu
varsaymaktadır.
Bulgular, J=3 aydan J=24 aya kadar olan sıralama periyotlarının birçoğunda
Hipotez 5’in sıfır halinin reddi için güçlü destek sağlamaktadır. Bunun
istisnaları;
a) K=3 aylık elde tutma periyodunda J=3, 6 ve 24 aylık sıralama
periyotları,
b) K=6 aylık elde tutma periyodunda J=3 aylık sıralama periyodudur.
Bu sıralama ve elde tutma periyotlarında, erken evre momentum stratejisi
getiri karları üretebilme ve düşük tepki etkisine sahip olma fırsatına sahiptir.
Bununla birlikte; J=36 ve J=60 aylık sıralama periyotlarında hipotezin sıfır hali
[E(R5V1-R1V3)J,K≤0] gerçekleşmekte ve bu elde tutma periyotları için hipotezin
sıfır halinin kabul edilmesini göstermektedir. Bundan dolayı; veri, uzun sıralama
periyotları için erken evre momentum stratejisinin düşük tepki etkisini
yakalayamadığını göstermektedir. Bununla birlikte; 36 aylık sıralama
periyodundaki 60 aylık elde tutma periyodunda getiriler ile erken evre
momentum arasında istatiksel olarak önemli bir korelasyonun var olduğu da
belirtilmelidir. Bu bulgu, çalışma tarafından üretilen verinin genel eğiliminin
yansıması değildir ve istatiksel bir anomali olarak değerlendirilebilir.
Genel olarak; bulgular, görece olarak kısa olan 3 aylık bir elde tutma
periyodu esnasında bir düşük tepki etkisinin portföy tarafından telafi edilme
ihtimalinin pek de olmadığını göstermektedir. Sonuç olarak; erken evre
momentum stratejisi birçok sıralama ve elde tutma periyodunda düşük tepki
etkisinin yakalanmasında uygulanabilir bir metot sağlamış olmakla beraber bu
durum çok kısa elde tutma periyotları için geçerli değildir. Elde edilen bulgular,
momentumda bir değişikliği takiben piyasaların öncül tepkileri ile ilgili
araştırmalar yapan önceki araştırmacıların bulguları ile belli bir dereceye kadar
uyumludur. Momentum hayat döngüsünün erken evresinde, grup eğilimlerine
dayalı karar verme ile bağlantılı davranışsal fenomen nedeniyle bilginin
yatırımcılar arasında değerlendirilmesinde daha az rasyonellik mevcut
bulunmaktadır. Gerçekte, piyasadaki davranışların mantıksızlığı nedeniyle kısa
vadede hisse senedinin işlem hacminde anormallik olabilmektedir (Şekil 4.9).
98
0,012
0,01
0,008
0,006
0,004
0,002
0
-0,002
-0,004
-0,006
-0,008
K=3
K=6
K=9
K = 12
K = 24
K = 36
K = 60
Elde T utma P eriyodu
J=3
J=6
J=9
J = 12
J = 24
J = 36
J = 60
Şekil 4.9. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Momentum Hayat Döngüsünün
Erken Evresi
Momentum hayat döngüsü; aynı zamanda, altıncı hipotez ile de ilişkilidir.
Hipotez, yüksek işlem hacmine sahip kazananların alınmasını ve düşük işlem
hacmine sahip kaybedenlerin satılmasını geç evre momentum stratejisi olarak
ifade etmekte ve bu stratejinin portföy oluşumundan sonra aşırı tepki etkisi
göstermeyeceğini ifade etmektedir.
Bu hipotezi sınamak için, çalışmada işlem hacmine bağlı olarak geç evre
momentum stratejileri incelenilmeye çalışılmıştır. Veriler, hipotezin sıfır halinin
reddi için güçlü destek sağlamaktadır. Ek olarak; (R5V3-R1V1) farkının pozitif
bir değere sahip olduğu sadece iki sıralama ve bir elde tutma periyodu
bulunmaktadır. Bunlar; en uzun elde tutma periyodu olan K=60 aylık periyotta
J=36 ve J=60 aylık sıralama periyotlarıdır (Şekil 4.10).
0,005
0
K=3
K=6
K=9
K = 12
K = 24
K = 36
K = 60
-0,005
-0,01
-0,015
-0,02
J=3
J=6
J=9
J = 12
J = 24
J = 36
J = 60
Şekil 4.10. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Momentum Hayat Döngüsünün Geç
Evresi
99
Bu bulgu, bir geç evre momentum stratejisinin ĐMKB kapsamındaki aşırı
tepki etkisini gösterebileceğini öne sürmektedir. Bulgular; aynı zamanda,
özellikle uzun elde tutma ve sıralama periyotlarında aşırı tepki etkisinin
yakalanmasında bir geç evre momentum stratejisinin daha etkili olabileceğini
öne sürmektedir.
Hipotez 7 ise momentum döngüsünün erken evresinde momentum
stratejilerine özel bir odaklanma ile tek safhalı momentum stratejisinin mi
[(R5Vx-R1Vx)] yoksa erken evre momentum stratejisinin mi [(EMJ,K)] daha
yüksek bir getiri üreteceğini araştırmaktadır. Tek safhalı momentum stratejisi
farklı sıralama ve elde tutma periyotlarında oluşturulan portföy ile geçmiş aylık
kazancı baz alarak hisse senetlerinin alımının veya satımının tek bir evresini
takip etmektedir. Erken evre momentum stratejisi, farklı sıralama ve elde tutma
periyotlarındaki gelecek kazançları tahmin etmekte geçmiş kazançların ve
geçmiş işlem hacminin etkileşimini içeren iki safhalı bir yol takip etmektedir.
Hipotez 7’in sıfır hali, bir erken evre momentum stratejisinin tek safhalı
momentum stratejisinden daha yüksek bir getiri üretemeyeceğini ifade
etmektedir.
Farklı sıralama ve elde tutma periyotlarında oluşturulmuş erken evre
momentum stratejilerinin tek safhalı momentum stratejilerinden daha yüksek
getirilere sahip olduklarını göstermektedir. Erken evre momentum stratejisi J=36
aylık sıralama periyodunda K=60 aylık elde tutma periyodu hariç olmak üzere;
J=3 aydan 36 aya kadar olan sıralama periyotlarında elde tutma periyotlarının
birçoğu için E(EMJ,K-(R5Vx-R1Vx))J,K > 0 olduğu şeklindedir.
Veriler, portföylerin sıralama ve elde tutma periyotları için erken evre
momentum stratejisinin getirilerinin tek safhalı momentum stratejisinin
getirilerinden daha yüksek olduğunu göstermektedir. Bu sıralama ve elde tutma
periyotlarında, momentum stratejilerinin iki tipi arasında istatiksel olarak önemli
farklılıkların varlığını t-testi değeri göstermektedir. Bununla birlikte; J=60 aylık
en uzun sıralama periyodunda K=60 aylık elde tutma periyodunda istatiksel
olarak önemli bir farklılık gerçekleşmiştir. Oluşturulan 49 farklı portföy için
aylık getirilerin bazıları negatif ortalamalar sergilemekle beraber (örneğin K=6,
9 ve 36 aylık elde tutma periyotları için J=60 aylık sıralama periyodu)
oluşturulan portföyler arasında istatiksel olarak önemli farklılıklar
görülmemektedir (Şekil 4.11).
100
0,025
0,02
0,015
0,01
0,005
0
-0,005
K=3
K=6
K=9
K = 12
K = 24
K = 36
K = 60
J=3
J=6
J=9
J = 12
J = 24
J = 36
J = 60
Şekil 4.11. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Momentum Hayat Döngüsünün
Erken Evresi ile Tek Safhalı Momentum Stratejisi Farkı
Sonuç olarak; farklı sıralama ve elde tutma periyotları baz alındığında erken
evre momentum stratejisinin tek safhalı momentum stratejisinden daha yüksek
getiriler ürettiği görülmektedir.
Hipotez 8, geç evre momentum stratejisi [(LMJ,K)] ile tek safhalı momentum
stratejisini incelemekte ve tek safhalı momentum stratejilerinden daha yüksek
getirilere sahip olan geç evre momentum stratejilerinin var olduğunu ifade
etmektedir .
Bulgular, değişik elde tutma ve sıralama periyotlarında oluşturulan
portföyler için tek safhalı momentum stratejilerinin geç evre momentum
stratejilerinden daha yüksek getiriler ürettiklerini belirten alternatif hipotezin
kabulünü desteklemektedir. Sonuçlar, geç evre momentum stratejisi
portföylerinin aşağıdaki istisnalar dışında J=3 aydan J=24 aya kadar olan
sıralama periyotlarında istatiksel olarak önemli negatif farklılıklar sergilediğini
göstermektedir. Söz konusu olan istisnalar şunlardır;
a) K=36 aylık elde tutma periyodunda J=3, 9 ve 12 aylık sıralama
periyotları,
b) K=24 aylık elde tutma periyodunda J=12 aylık sıralama periyodu.
Ek olarak; 36 aylık sıralama periyodunda en uzun elde tutma periyodu olan
60 aylık periyot istisna olmak kaydıyla, elde tutma periyotlarının birçoğunda
istatiksel olarak önemli farklılıklar bulunmamaktadır. Aylık getirilerin
ortalamaları, elde tutma periyotlarının çoğu için J=3 aydan 24 aya kadar olan
sıralama periyotlarında geç evre momentum stratejilerinin söz konusu olduğunu
göstermektedir. Bunun istisnası; J=12 aylık sıralama periyodunda K=24 ve 60
aylık elde tutma periyotlarıdır (Şekil 4.12).
0,006
0,004
0,002
0
-0,002
K=3
K=6
K=9
K = 12
101
K = 24
K = 36
K = 60
-0,004
-0,006
-0,008
-0,01
-0,012
J=3
J=6
J=9
J = 12
J = 24
J = 36
J = 60
Şekil 4.12. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Momentum Hayat Döngüsünün Geç
Evresi ile Tek Safhalı Momentum Stratejisi Farkı
Bulgular; söz konusu sıralama ve elde tutma periyotları için geç evre
momentum stratejisinin getirilerinin tek safhalı momentum stratejilerinden daha
düşük olduğunu göstermektedir. t-testi söz konusu sıralama ve elde tutma
periyotlarındaki momentum stratejilerinin iki tipi arasında istatiksel olarak
önemli farklılıklar olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte; J=36 ve J=60
aylık daha uzun sıralama periyotlarında sıfır hipotezinin kabulü ve alternatif
hipotezin reddedilmesi için destek bulunmaktadır ve oluşumların çoğu istatiksel
olarak önemli farklılıklardan yoksundur. Bu iki sıralama periyodundaki elde
tutma periyotlarının çoğunda meydana gelen farklılıklar istatiksel olarak önemli
değildir. Sonuç olarak, sıralama periyodunun yükseldiği zaman diliminde, geç
evre momentum stratejisi tek safhalı momentum stratejisinden daha yüksek
getiriler üretmemektedir.
Sıralama periyotlarının oluşturulması için kullanılan metot önceki ve
sonraki sıralama periyotları arasındaki iki safhalı momentum stratejisinin
etkinliğinde bulunan farklılığı açıklayabilir. Sıralama periyotları, ilgili
periyotlarda hisse senetlerinin aylık ortalama getirilerini baz almaktadır. Daha
uzun bir zaman periyodunda, hisselerin aylık ortalama getirileri, hisselerin uzun
vadede piyasa ortalaması ile dengeye doğru hareket etme eğilimine bağlı olarak
daha az dalgalanma sergileyebilirler. Gerçekte; daha az dalgalanma, 60 aylık bir
zaman periyodunda hisse senetlerinin ortalama aylık getirilerini baz alan bir
portföyde olasıdır. Daha kısa olan sıralama ve elde tutma periyodunda bu tip bir
portföy kurulduğu zaman, portföydeki yüksek dalgalanma derecesine bağlı
olarak iki safhalı momentum stratejisinin kullanımı belki de daha etkin
olabilmektedir. Bununla birlikte; portföy, daha uzun sıralama ve elde tutma
periyotları için oluşturulduğunda dengeye doğru olan trendin etkisinde belli bir
dereceye kadar azalma ortaya çıkmaktadır. Böyle bir durumda, dalgalanma
derecesindeki bir azalma büyük bir ihtimalle momentumdaki bir düşüşten
102
kaynaklanmaktadır. Sonuç olarak; en azından kısa vadede portföyde var olan
yüksek dalgalanma derecesi potansiyel olarak normalüstü getiriler üretmektedir.
Burada; J=3 aydan J=24 aya kadar olan sıralama periyotlarını baz alan portföyler
ile iki safhalı momentum stratejisi yaklaşımı daha yüksek getiriler üretmek için
kullanılabilir. Gerçekte; hisse senetleri 36 aylık bir getiri zaman dilimi baz
alınarak sıralandıklarında bile daha kısa sıralama periyotlarına sahip portföylerde
gerçekleşen momentumdaki artış gerekli dalgalanma derecesinin sağlanması için
yeterlidir. Bununla birlikte; momentum hayat döngüsünün erken ve geç
evresinde oluşturulan portföylerin her ikisinde de 60 aylık sıralama diliminin tek
veya iki safhalı portföy stratejileri arasında istatiksel olarak önemli bir farkın
oluşması için çok uzun olduğu ortaya çıkmıştır.
Aynı zamanda; elde edilen bulgular ĐMKB’deki momentum hayat
döngüsünün yaklaşık olarak 36 ay süreli olduğunu göstermektedir (Şekil 4.13).
0,02
Getirilerin Ortalaması
0,01
0
K= 3
K =6
K =9
K = 12
K = 24
K = 36
K = 60
-0,01
-0,02
-0,03
-0,04
Elde T ut ma P eriyodu
J = 3 Erken
J = 3 Geç
J = 6 Erken
J = 6 Geç
J = 9 Erken
J = 9 Geç
J = 12 Erken
J = 12 Geç
J = 24 Erken
J = 24 Geç
J = 36 Erken
J = 36 Geç
J = 60 Erken
J = 60 Geç
Şekil 4.13. Momentum Hayat Döngüsünün Trendi
Hem erken evre hem de geç evre momentum stratejileri 36 aydan daha kısa
olan sıralama periyotlarında hisse senedi seçimi yapıldığı zaman düşük ve aşırı
tepki etkilerini telafi edebilmektedirler. Bulgular; hisse senetlerinin 36 aylık bir
periyottaki performansını baz alan bir sıralama periyodunun momentum hayat
döngüsünün dört aşamasını da kapsama ihtimalinin yüksek olduğunu
göstermektedirler. Ek olarak; ĐMKB’deki hisse senetleri için ortalama
performans oranı ile dengeye doğru olan trendin bütün momentum hayat
döngüsünün yaklaşık olarak yarı zamanını aldığını ortaya koymaktadırlar.
Döngünün erken aşamasında, hisse senedi düşük performans sergilemekte ve
piyasanın ortalama getirisine doğru derece derece yukarı doğru hareket etme
eğilimi göstermektedir. Döngünün daha sonraki aşamasında ise, bazı noktalarda
momentumun geri dönme ihtimali bulunmasına rağmen, hisse senedi üstün
performans sergilemiş ve piyasanın getirilerinden daha yüksek bir getiri
üretmiştir. Bu perspektiften bakıldığında; bir portföydeki hisse senetlerinin
103
pozisyonu momentum hayat döngüsüne göre tanımlandığında potansiyel olarak
piyasanın ortalamasından daha yüksek getiriler üretebilmektedir. Bulgular, 36
aylık veya daha kısa olan bir sıralama periyodu için bu sonucu
desteklemektedirler.
4.5. Kurumsal Yatırımcılar
Kurumsal yatırımcılar teorik olarak yaklaşık aynı zamanda aynı veya benzer
hisse senetlerini yüksek işlem hacminde alıp sattıkları zaman bir bütün olarak
piyasayı ve bireysel yatırımcıların hisse senedi hareketlerini ciddi şekilde
etkileyebilmektedirler. Sonuç olarak; kurumsal yatırımcılar, hisse senetlerini
alarak pozitif momentum ve satarak momentumda bir terse dönüş
göstermektedirler ve bu bir geribildirim stratejisinin potansiyel olarak
oluşmasına yol açmaktadır. Bu tip bir strateji, bir bütün olarak piyasada ve
özelde bireysel yatırımcıların ellerlinde tuttukları hisse senetlerinde var olan
momentum trendlerini hızlandırabilir. Bununla birlikte; bir piyasadaki kurumsal
yatırımcıların etkisinin derecesi, piyasaya katılan yatırımcıların sayısının,
yatırımcıların alım satımını yaptıkları hisse senetlerinin ve izledikleri stratejilerin
türlerinin bir bileşkesidir. Araştırma sorusu 4, ĐMKB’deki kurumsal
yatırımcıların bir geri bildirim stratejisi kullanıp kullanmadıklarını ve veri bir
hisse senedi elde tutma oranı için, kurumsal yatırımcıların davranışlarının hisse
senedi elde tutma oranlarının kazanan portföy için kaybeden portföyden daha
yüksek bir getiri üretip üretmediğini incelemektedir. Kurumsal yatırımcılarla
ilintili olan ilk hipotez dokuzuncu hipotezdir ve sıfır hali şöyle ifade edilebilir:
ĐMKB’de, portföy oluşumundan sonra hisse senedi elde tutma oranının
kontrolünü baz alan hiçbir momentum stratejisi yoktur.
Bu modelde I olarak ifade edilen değişken kurumsal yatırımcıların elde
tuttuğu bir hisse senedinin yüzdesi tarafından belirlenen kurumsal yatırımcıların
elde tutma oranını göstermektedir. Bir hisse senedi için düşük bir kurumsal elde
tutma oranı piyasadaki kurumsal yatırımcıların elde tutma oranlarının medyanın
altında kalması iken, yüksek bir kurumsal elde tutma oranı piyasa medyanının
üstünü ifade etmektedir.
Kurumsal yatırımcılarla ilgili olarak çalışmada kullanılan test periyodu
Ağustos 2000-Aralık 2008 periyodudur. Bu araştırma periyodu, diğer araştırma
sorularında kullanılan periyot ile farklıdır; bunun sebebi ĐMKB veritabanının
Ağustos 2000’den itibaren tam olarak bütün kurumsal yatırımcıları içermeye
başlamış olmasıdır. Söz konusu periyot baz alındığında; bulgular, genel olarak
sıralama ve elde tutma periyotlarının birçoğunda sıfır hipotezinin kabulü için
destek sağlamaktadırlar. Bununla birlikte; bazı elde tutma ve sıralama
periyotlarındaki negatif farklılıklar istatiksel olarak önemli değildir. Veriler,
düşük hisse senedi elde tutma oranlarında -49 portföyün 38’inde- ve orta hisse
senedi elde tutma oranlarında -49 portföyün 35’inde- negatif istatiksel önemlilik
104
göstermektedirler. Dahası çoğu J=9 aylık sıralama periyodundan sonra meydana
gelen yüksek hisse senedi elde tutma oranlarının 20’sinde negatif istatiksel
önemlilik göstermektedir. Aylık getirilerin ortalamasına göre; düşük ve orta
hisse senedi elde tutma oranlarını baz alan oluşumların tamamı negatif
momentum getirileri üretmişlerdir (Şekil 4.14 ve Şekil 4.15).
0
-0,005
-0,01
-0,015
-0,02
K=3
K=6
K=9
K=12
K=24
K=36
K=60
-0,025
-0,03
-0,035
-0,04
-0,045
J=3
J=6
J=9
J=12
J=24
J=36
J=60
Şekil 4.14. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Düşük Hisse Senedi Elde Tutma
Oranı (I1) Đçin Momentum Etkisi
0
-0,005
K=3
K=6
K=9
K=12
K=24
K=36
K=60
-0,01
-0,015
-0,02
-0,025
-0,03
J=3
J=6
J=9
J=12
J=24
J=36
J=60
Şekil 4.15. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Orta Hisse Senedi Elde Tutma
105
Yüksek hisse senedi elde tutma oranıyla momentum etkisinin daha yüksek
elde edilme ihtimali pozitif momentum getirilerine sahip olan az sayıda portföy
oluşumuna yol açmıştır (Şekil 4.16).
0,005
0
-0,005
K=3
K=6
K=9
K=12
K=24
K=36
K=60
-0,01
-0,015
-0,02
-0,025
-0,03
J=3
J=6
J=9
J=12
J=24
J=36
J=60
Şekil 4.16. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Yüksek Hisse Senedi Elde Tutma
Bulgular, aynı kurumsal elde tutma oranları baz alındığında kazanan
portföyün kaybeden portföye göre daha yüksek getiri ürettiğini göstermektedir.
Kurumsal yatırımcıların ellerinde tuttukları hisse senetleri için dengelenme
olduğu zaman, kurumsal yatırımcıların davranışları ve ĐMKB’deki zıtlık
trendleri arasında bir ilişki görülmektedir. Aslında, hisse senedi için düşük bir
kurumsal yatırımcı elde tutma oranı ve yüksek bir kurumsal yatırımcı elde tutma
oranı getiriler açısından benzer sonuçlar ortaya koymuştur; bu da, kurumsal
yatırımcılarının davranışlarının hisse senedinin hareketini temelde
değiştirmediğini göstermektedir. Bununla birlikte; bulgular, yüksek kurumsal
yatırımcı elde tutma oranının düşük kurumsal yatırımcı elde tutma oranına göre
daha büyük bir momentum etkisi olduğunu göstermektedir. Böylece, yüksek
kurumsal yatırımcı elde tutma oranının momentum etkisi oluşturmada düşük ve
orta elde tutma oranlarına nazaran daha fazla imkâna sahip olduğu
görülmektedir. Bu sonuç, işlem hacmi ile ilgili olan hipotezlerle benzeşmektedir.
Bulgular, hisse senedi elde tutma oranına bağlı olarak kurumsal yatırımcıların
momentum etkisine bir nebzede olsa etki ettiklerini göstermektedir.
Onuncu hipotez, ĐMKB’deki kurumsal yatırımcılara bağlı olarak hisse
senedi elde tutma oranının etkisini incelemektedir. Elde tutma oranı etkisi,
bilginin açığa çıkmasını takip eden görece kısa bir zaman periyodu için büyük
alım ve satım hareketlerinin gerçekleşmesi ile piyasanın bu bilgiye olan tepkisi
olarak ifade edilebilir. Yüksek bir hisse senedi elde tutma oranı; aynı zamanda,
yukarı yönlü momentumun devam edeceği yönünde veya bir momentum
dönüşünün gerçekleşebileceğini gösteren bir işaret olarak algılanabilir. Kurumsal
yatırımcılara bağlı olarak; kurumların bilgiye olan aşırı tepkisi potansiyel olarak
106
piyasadaki hisse senedi elde tutma oranının zirveye çıkmasına neden olabilir. Bu
durum, kurumların benzer bir trend takip etmesi ve alıcı veya satıcıların yaklaşık
olarak aynı zamanda hareket etmesi ile görülebilir. Bu bağlamda; bir hisse
senedi için yüksek bir kurumsal hisse senedi elde tutma oranı, alım satım için
uygun olan hisse senetlerinin sayısını azaltarak piyasayı etkileyebilmektedir.
Sonuç olarak; yüksek bir kurumsal elde tutma oranı arzın azalmasına bağlı
olarak hisse senetleri için yüksek bir fiyatla sonuçlanabilir. Aksine, kurumsal
yatırımcılar eşanlı olarak yüksek miktarda aynı veya benzer hisse senetlerini
satmaya çalışırlarsa yüksek bir kurumsal elde tutma oranı arz fazlasına neden
olmak suretiyle hisse senedi fiyatında bir düşüşe yol açabilir. Sonuç olarak;
yüksek bir kurumsal elde tutma oranı hisse senetlerinin alım ve satımındaki
kurumsal aktiviteden kaynaklanan elde tutma oranlarındaki bir artış tarafından
açıklanabilir. Hipotez 10’un sıfır hali şöyle ifade edilebilir: Aynı sıralama ve
elde tutma periyotları baz alındığında, yüksek kurumsal hisse senedi elde tutma
oranlarının getirileri düşük hisse senedi elde tutma oranlarınınkinden daha
düşüktür.
Bu modelde, R kazananlar ve kaybedenler portföyü ve I kurumsal elde
tutma oranını temsil etmektedir. Kurumsal hisse senedi elde tutma oranı etkisi
tarafından belirlenen I3 yüksek bir kurumsal elde tutma oranıyken I1 düşük bir
kurumsal elde tutma oranıdır.
Bulgular, birçok sıralama ve elde tutma periyodunda E(RYI3-RYI1)J,K ≤ 0
olduğunu göstermektedir ve bu da hipotezin sıfır halinin kabulü için destek
sağlamaktadır. Bununla birlikte; çok az sayıdaki sıralama ve elde tutma
periyodunda E(RYI3-RYI1)J,K > 0 olduğu görülmektedir. Veri, kaybedenler
portföyünün (R1) sıralama ve elde tutma periyotlarının birçoğunda istatiksel
olarak önemli negatif değerler sergilediklerini göstermektedir. Ek olarak;
kazananlar portföyü (R5) için 49 farklı sıralama ve elde tutma periyodu
bileşiminde daha küçük negatif istatiksel önem sergilendiğini göstermektedir ve
bunların birçoğu da genel olarak J=3 aydan J=12 aya kadar olan sıralama
periyotlarında görülmektedir. E(RYI3-RYI1)J,K > 0 olan durumlarda, t-testi değeri
istatiksel olarak önemli bulunamamıştır. Aynı zamanda, kazananlar ve
kaybedenler portföyleri için aylık getirilerinin ortalaması benzer davranışlar
sergilemektedirler. Kazananların oluşumlarının birçoğu negatif portföylere
sahiptir, bunun pozitif getirilere neden olan çok az sayıda elde tutma ve sıralama
periyodu istisnası bulunmaktadır (Şekil 4.17).
0,006
0,004
0,002
0
-0,002
K=3
K=6
K=9
K=12
107
K=24
K=36
K=60
-0,004
-0,006
-0,008
-0,01
-0,012
J=3
J=6
J=9
J=12
J=24
J=36
J=60
Şekil 4.17. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Kazananlar Portföyü (R5) Đçin Hisse
Senedi Elde Tutma Oranı Etkisi
Kaybedenler için hisse senedi elde tutma oranı etkisi bütün portföyler için
tamamen negatif portföyler oluştururlar (Şekil 4.18).
0
-0,005
K=3
K=6
K=9
K=12
K=24
K=36
K=60
-0,01
-0,015
-0,02
-0,025
-0,03
J=3
J=6
J=9
J=12
J=24
J=36
J=60
Şekil 4.18. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Kaybedenler Portföyü (R1) Đçin
Hisse Senedi Elde Tutma Oranı Etkisi
Bulgular; genel olarak, kurumsal yatırımcılar açısından elde tutma
oranlarının kaybedenler portföyleri ile karşılaştırıldığı zaman kazananlar
portföyleri için daha yüksek olmadığını göstermektedir. Elde tutma oranı etkisi
hem kazananlar hem de kaybedenler portföylerinin her ikisinde de aynı değildir.
Sonuç olarak; kaybedenler portföyleri kazananlar portföylerine nazaran istatiksel
olarak daha fazla önem arz etmektedirler.
108
4.6. Hareket Stratejileri
Momentum hayat döngüsü modeli piyasalar için bir hisse senedinin
döngüdeki konumu kadar piyasa bilgisini baz alan farklı tipteki hareket
stratejilerinin gelişimini de desteklemektedir. Anahtar hareket stratejilerinden bir
tanesi de hisse senedi elde tutma oranlarının kullanımını portföyde meydana
gelen hareketin bir belirleyicisi olarak içermektedir. Bu yaklaşımda; hisse senedi
elde tutma oranının düşük olması kazananlar portföyünün oluşturulması
esnasında satılması gereken hisse senetleri için bir işaret olarak görülebilir. Bu
varsayım; hisse senetleri için talepte bir artışın momentum artışıyla beraber
meydana geleceğini öngörmektedir. Yüksek elde tutma oranları kaybedenler
portföyünü oluşturan hisse senetlerinin satışı için bir sinyal olarak görülebilir,
buradaki varsayım hisse senedi elde tutma oranının yüksek olmasının portföyü
oluşturan hisse senetleri için momentumda bir kayba neden olacağı şeklindedir.
Bir hareket momentum stratejisi, yatırımcıların hisse senedi elde tutma oranını
baz almakta ve ĐMKB’deki yatırımcıların piyasadaki momentum trendleriyle
ilgili olarak aldıkları geri beslemenin bir sonucu olarak hisse senetlerini
alacaklarını ve satacaklarını varsaymaktadır. Ek olarak; tek safhalı momentum
stratejisi bir momentum portföyü oluşturmak için geleneksel yaklaşımı
benimsemekte ve sadece momentumu baz alan bir portföy stratejisi
geliştirmektedir. Aksine; iki safhalı hareket momentum stratejisi hisse senedi
elde tutma düzeyini baz alan bir portföy geliştirmektedir. Bununla ilgili olarak
hipotez 11 önerilmiştir ve şu şekildedir: Düşük hisse senedi elde tutma oranını
baz alan kazananlar portföyünün alımını ve yüksek hisse senedi elde tutma
oranını baz alan kaybedenler portföyünün satımını öngören erken evre hareket
momentum stratejileri, portföy oluşumundan sonra düşük tepki etkisine sahip
değillerdir.
Hipotez, portföy gelişimi için zıtlık stratejisi yaklaşımı ile ilişkili olan
hareket stratejisinin uygulanabilirliğini test etmeyi amaçlamaktadır. Bulgular,
erken evre hareket momentum stratejilerinin uygulanabilirliği için karışık destek
sağlamaktadırlar. J=3 aydan J=12 aya kadar olan sıralama periyotları sırasında
bulgular hipotez 11’in sıfır halinin desteklenmesinde başarısızdır. Bu durum,
erken evre hareket momentum stratejisinin düşük tepki etkisi gösteren getiriler
üretebileceğini göstermektedir. Sıralama periyotlarındaki elde tutma
periyotlarının birçoğu için E(R5I1-R1I3)J,K pozitif bir değere sahiptir ve bu
portföylerin düşük tepki etkisine sahip olduğunu göstermektedir. Genel olarak;
J=3 aydan J=12 aya kadar olan sıralama periyotlarındaki istatiksel önemlilik
uzun elde tutma periyotlarında görülmekte ve erken evre hareket momentum
stratejilerinin kısa bir sıralama ve uzun bir elde tutma periyodunu baz alan
portföyler için belki de daha fazla etkili olduğunu göstermektedir. Bunun aksine,
24 aylık sıralama periyotları karışık sonuçlar üretmektedir. 36 ve 60 aylık
109
sıralama periyotlarında ise E(R5I1-R1I3)J,K ≤ 0 olduğu görülmüştür. Bu da söz
konusu olan bu iki uzun sıralama periyodu için hipotezin sıfır halinin kabul
edilebileceğini ortaya koymaktadır.
Daha kısa sıralama periyotları için erken evre hareket momentum
stratejisinin yüksek verimliliği görülmekte ve ĐMKB’de 36 aydan daha kısa olan
bir momentum hayat döngüsü bulunmaktadır. 24 aydan daha kısa olan periyotlar
için sıralanan hisse senetlerinin mevcut durumunun momentum hayat döngüsü
içerisinde oluştuğu görülmektedir (Şekil 4.19).
0,015
0,01
0,005
0
-0,005
K=3
K=6
K=9
K = 12
K = 24
K = 36
K = 60
-0,01
-0,015
-0,02
-0,025
-0,03
J=3
J=6
J=9
J = 12
J = 24
J = 36
J = 60
Şekil 4.19. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Erken Evre Hareket Momentum
Stratejisi
Sonuç olarak; daha kısa bir sıralama periyoduna sahip olan bir erken evre
hareket momentum stratejisi, momentum hayat döngüsündeki hisse senetlerinin
durumunu baz alarak hisse senetlerini alma veya satmada yatırımcılara daha
fazla yardımcı olacaktır.
Geç evre hareket momentum stratejisinde, yatırımcılar yüksek hisse senedi
elde tutma oranını baz alan kazananları alarak ve düşük hisse senedi elde tutma
oranını baz alan kaybedenleri satarak portföylerini oluştururlar. Aslında, bu tip
bir strateji, erken evre hareket momentum stratejisinin tersidir. Bu strateji,
portföydeki hisse senetlerinin momentum hayat döngüsünün geç evresinde
olduğunu varsaymakta ve bu hisse senetlerinin bir momentum döngüsü yaşama
ihtimali olduğunu ifade etmektedir. Geç evre hareket momentum stratejisi, temel
olarak hisse senedi elde tutma oranını baz alarak geliştirilen bir momentum
stratejisi olarak karakterize edilebilir. Hipotez 12, geç evre hareket momentum
stratejilerinin portföy oluşumunu takip eden düşük tepki etkisini sergileyip
sergilemediğini incelemektedir. Hipotez 12’nin sıfır hali şu şekilde ifade
edilebilir: Yüksek elde tutma oranını baz alan kazananlar portföyünün alımı ve
düşük elde tutma oranını baz alan kaybedenler portföyünün satımını ifade eden
110
geç evre hareket momentum stratejileri portföy oluşumundan sonra aşırı tepki
etkisi göstermemektedirler.
Bulgular, hipotezin sıfır halinin reddedilmesi ve alternatif hipotezin kabul
edilmesi için güçlü destek sağlamaktadırlar. Diğer bir ifade ile geç evre hareket
momentum stratejileri, portföy oluşumundan sonra aşırı tepki göstermektedirler.
Bütün sıralama ve elde tutma periyotları için E(R5I3-R1I3)J,K ≥ 0 olduğu
görülmüştür. Sıralama ve elde tutma periyotlarının birçoğunda istatiksel önem
bulunmasına rağmen, çok az sayıdaki sıralama ve elde tutma periyodunda elde
edilen bulgular istatiksel önem göstermede başarısızdırlar (örn. 3 ve 6 aylık elde
tutma periyotları ile 24 aylık sıralama periyodunda). Bulgular, geç evre hareket
momentum yaklaşımının belki de ĐMKB’de kullanılabilir bir strateji olmadığını
göstermektedirler (Şekil 4.20).
0
-0,005
K=3
K=6
K=9
K = 12
K = 24
K = 36
K = 60
-0,01
-0,015
-0,02
-0,025
-0,03
-0,035
-0,04
J=3
J=6
J=9
J = 12
J = 24
J = 36
J = 60
Şekil 4.20. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Geç Evre Hareket Momentum
Stratejisi
Hipotez 13, ĐMKB bağlamında getiri üretmede tek safhalı momentum
stratejisinin iki safhalı hareket momentum stratejilerine göre daha etkili olup
olmadığını incelemektedir. Hipotez 13’ün sıfır hali şöyledir: Tek safhalı
momentum stratejileri düşük elde tutma oranını baz alan kazananlar portföyünün
satın alımını ve yüksek elde tutma oranını baz alan kaybedenler portföyünün
satımını içeren erken evre hareket momentum stratejilerinden daha yüksek getiri
üretmektedirler.
Bu yaklaşım, erken evre hareket momentum stratejisi portföylerinin
getirisinin tek safhalı momentum stratejisi portföylerinin getirisinden daha
yüksek olup olmadığını incelemektedir. Bu hipotezde, tek safhalı [(R5Ix-R1Ix)] ve
iki safhalı [(R5I1-R1I3)] momentum stratejileri için çalışma periyodu Ağustos
2000-Aralık 2008 arasındaki dönemdir. Bulgular, hipotezin sıfır halinin
reddedilmesi ve alternatif hipotezin kabul edilmesi için güçlü destek
sağlamaktadırlar. Alternatif hipotez, bir erken evre hareket momentum
111
stratejisinin getirilerinin tek safhalı momentum stratejisinin getirilerinden daha
yüksek olacağı şeklindedir ve bu bütün sıralama ve elde tutma periyotları içindir
(Şekil 4.21).
0,05
0,045
0,04
0,035
0,03
0,025
0,02
0,015
0,01
0,005
0
K=3
K=6
K=9
K = 12
K = 24
K = 36
K = 60
Elde T ut ma Periyodu
J=3
J=6
J=9
J = 12
J = 24
J = 36
J = 60
Şekil 4.21. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Erken Evre Hareket Momentum
Stratejisi ile Tek Safhalı Momentum Stratejisi Farkı
Erken evre hareket momentum stratejisinin tek safhalı momentum
stratejisine göre daha yüksek bir getiri elde etme özelliği, en azından momentum
hayat döngüsünün ilk evresinde, kurumsal yatırımcıların elde tutma oranının
daha fazla kullanılabilir bir momentum göstergesi olduğunu göstermektedir.
Hipotez 14, geç evre hareket momentum stratejisinin ve tek safhalı
momentum stratejisinin performansını incelemektedir. Sıfır hali şöyledir: Geç
evre hareket momentum stratejilerine nazaran daha az sayıda tek safhalı
momentum stratejisi bulunmaktadır.
112
Bulgular; hipotezin sıfır halinin reddedilmesi ve alternatif hipotezin kabulü
için orta seviyede destek sağlamaktadırlar. Sonuç olarak; ĐMKB’de geç evre
hareket momentum stratejisinin [(R5I3-R1I1)] tek safhalı momentum stratejisine
[(R5Ix-R1Ix)] nazaran daha az etkili olduğu görülmüştür (Şekil 4.22).
0,015
0,01
0,005
0
-0,005
K=3
K=6
K=9
K = 12
K = 24
K = 36
K = 60
-0,01
-0,015
-0,02
J=3
J=6
J=9
J = 12
J = 24
J = 36
J = 60
Şekil 4.22. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Geç Evre Hareket Momentum
Stratejisi ile Tek Safhalı Momentum Stratejisi Farkı
Genel olarak; hareket momentum stratejileri ile bağlantılı bulgular erken ve
geç evre hareket momentum stratejilerinin tek safhalı momentum stratejilerine
göre daha yüksek veya düşük getiriler sağlayacağını göstermektedir. Bulgular;
aynı zamanda, erken evre hareket stratejisinin düşük tepki etkisini
gösterebileceğini ifade ederken, bu durum geç evre hareket momentum
stratejisinde görülmemektedir. Çalışmanın bu noktasında elde edilen sonuçların
her ikisi de araştırma sorusu 3 ile ilintili olan ve daha önce test edilmiş olan
hipotez 7 ve hipotez 8’den elde edilen sonuçları doğrulamaktadır. Söz konusu
hipotezler, erken evre momentum stratejisinin tek safhalı momentum stratejisine
nazaran daha yüksek getiri üreteceğini ve geç evre momentum stratejisinin tek
safhalı momentum stratejisinden daha düşük getiri üreteceğini ifade
etmektedirler.
4.7. ĐMKB’de Fama-French 3 Faktör Modeli
Fama-French 3 Faktör Modeli, bir portföyün performansının beklenenden
daha yüksek olup olmadığının belirlenmesi amacıyla bir metot ortaya
koymaktadır. Modelde yer alan α’nın pozitif bir değer alması, portföyün
piyasanın bütününden daha yüksek performans gösterdiğini ifade etmektedir.
Aksine, α değeri negatif ise, bu portföyün piyasanın bütününe göre daha kötü
performans gösterdiğini ifade etmektedir. Bununla birlikte, α’nın sıfır olması ise
Fama-French 3 Faktör Modeli’nin piyasayı açıklama gücüne sahip olduğunu
gösterir. Esasında; model, sistematik riski dengelemede portföyün etkinlik
derecesini belirlemektedir. Model; aynı zamanda, hisse senetlerinin getirilerinin
113
şirket büyüklüğü ve DD/PD oranı ile ilişkisini belirlemek için bir temel ortaya
koymaktadır. Bu, ĐMKB’deki getiri dönüşlerinin bir anlamda açıklanmasında
kullanılabilir. Fama ve French’in 3 Faktör Modeli için geliştirilen regresyon
Eşitlik (24)’de aşağıdaki gibi ifade edilmişti:
Rpt –Rft=αp + βp (Rmt-Rft) + γpSMBt + δpHMLt + εpt
Bu perspektiften bakıldığında, bir momentum stratejisi sistematik riski
yansıtma eğilimine sahiptir ve yüksek piyasa sermayeleşmesi ve düşük DD/PD
oranı ile bir hisse senedi portföyü için çağrı yapmaktadır. Aksine, bir zıtlık
stratejisi düşük piyasa sermayeleşmesi ve yüksek DD/PD oranına sahip hisse
senetleri içeren bir portföy için çağrı yapmaktadır (Hong, Lim, Stein, 2000: 265295).
α değerinin sıfırdan küçük olduğu şeklindeki bir bulgu, portföyün piyasanın
bütününden daha düşük bir getiri ürettiğini ve portföyün sistematik riskin
dengelenmesinde daha az başarılı olduğunu ifade etmektedir. Aksine; bulgu söz
konusu α değerinin 0’dan büyük olduğunu gösteriyorsa, bu portföyün piyasanın
bütününden daha yüksek bir getiri ürettiğini ve sistematik riski dengelemede
başarılı olduğunu ifade etmektedir. Ek olarak; α’nın değeri sıfıra eşit ise bu
durum portföyün model tarafından açıklanabildiğini ve portföyün normalüstü
getiriler üretmediğini ifade etmektedir.
Hipotezin sıfır hali, modelin Türkiye hisse senedi piyasasındaki getiri
dönüşleri için açıklayıcı bir güce sahip olduğu şeklindedir. Bulgular 3,6, 9, 36 ve
60 aylık elde tutma periyotları için hipotezin sıfır halinin, 12 ve 24 aylık elde
tutma periyotlarında elde edilen veriler ise alternatif hipotezin kabulü için destek
sağlamaktadırlar. Kazanan kaybeden portföyü tutarlı olarak negatif bir α değeri
üretmektedir, bu da kazanan ve kaybeden portföylerindeki hisse senetlerinin
piyasa, şirket büyüklüğü ve DD/PD oranı faktörlerinin ĐMKB’deki getiri
dönüşlerinde bir dereceye kadar etkisi olduğunu göstermektedir (Çizelge 4.1).
114
Çizelge 4.1. Farklı Sıralama (J) ve Elde Tutma (K) Periyotları Altında Fama-French 3 Faktör
Modeli’nde Alpha (α) ve t-testi Değerleri
J
K
K=3
K=6
K=9
K=12
K=24
K=36
K=60
alpha
-0.012
-0.005
-0.003
-0.004
-0.007
-0.011
-0.004
t-test
-2.061**
-1.287
-1.130
-1.730*
-2.445**
-2.019**
-2.261**
alpha
-0.012
-0.007
-0.004
-0.005
-0.009
-0.008
-0.003
t-test
-1.996**
-1.454
-1.362
-2.271**
-2.529**
-1.951*
-2.870***
alpha
-0.006
-0.004
-0.004
-0.007
-0.010
-0.011
-0.003
t-test
-1.047
-0.952
-1.467
-2.898***
-1.779*
-2.351**
-1323
alpha
-0.006
-0.005
-0.006
-0.007
-0.020
-0.008
-0.002
t-test
-1.037
-1.100
-2.009**
-2.837***
-1.467
-1.075
-0.979
alpha
-0.005
-0.005
-0.005
-0.006
-0.008
-0.005
-0.001
t-test
-0.872
-0.871
-1.195
-1.530
-2.248**
-1.115
-0.476
alpha
-0.011
-0.010
-0.009
-0.009
-0.008
-0.006
0.001
t-test
-1.558
-1.579
-1.784*
-1.988**
-1.894*
-1.517
0.363
alpha
-0.008
-0.007
-0.006
-0.006
-0.009
-0.005
-0.001
t-test
-0.998
-0.999
-1.119
-1.276
-1.745*
-0.952
-0.365
J=3
J=6
J=9
J=12
J=24
J=36
J=60
***, **, *: .01, .05 ve .10 anlamlılık düzeyi
115
Bununla birlikte; portföy ve bir bütün olarak piyasa getirilerinin istatiksel
olarak önemli bir farklılık ürettikleri durumu içeren sıralama ve elde tutma
periyotlarına bağlı olan belirgin bir üç faktör modeli yaklaşımı bulunmaktadır.
Bulguların da ifade ettiği gibi, istatiksel öneme sahip α’ların varlığından
bağımsız olarak oluşumların birçoğu negatif α değerlerine sahiptir, bunun tek
istisnası 36 aylık sıralama ve 60 aylık en uzun elde tutma periyodunda
gerçekleşmektedir (Şekil 4.23).
0,005
J=3
0
K=3
K=6
K=9
K=12
K=24
K=36
Alpha
-0,005
K=60
J=6
J=9
-0,01
J=12
J=24
-0,015
J=36
-0,02
J=60
-0,025
El de Tu tm a Pe ri yodu
Şekil 4.23. Farklı Sıralama ve Elde Tutma Periyotları Altında Fama-French 3 Faktör Modeli’nde
Alpha (α) Değeri
4.8. Araştırma Soruları ve Hipotez Sonuçları
4.8.1. Araştırma Sorusu 1 ve Hipotez 1
Đlk araştırma sorusu, farklı elde tutma ve sıralama periyotları altında
momentum ve zıtlık stratejileri önemli karlar meydana getirebilirler mi?
şeklindedir ve Hipotez 1 ile ilintilidir. Çalışmada elde edilen ilk sonuç, ĐMKB’de
en uzun elde tutma periyodunda (K=60 ay) momentum stratejisinin kullanımı
zıtlık stratejisine nazaran daha yüksek getiriler üretebilmektedir. Bununla
birlikte; daha kısa olan elde tutma periyotlarında (K=3 aydan K=36 aya kadar
olan) zıtlık stratejisi momentum stratejisine nazaran daha yüksek getiriler
üretmektedir. Diğer bir ifade ile bulgular, hem momentum hem de zıtlık
stratejilerinin farklı elde tutma ve sıralama periyotları altında kar üretme
potansiyeline sahip olduklarını ortaya koymuşlardır. Kanıtlar momentum
stratejilerinin bazen daha yüksek bir getiri üretebileceğini göstermekle birlikte,
ĐMKB momentum stratejileri oluşturmaktan çok zıtlık stratejileri oluşturma
konusunda daha yüksek bir eğilime sahiptir. Bu olgu, diğer hisse senedi
piyasalarındaki hareketlere karşı ĐMKB’nin aşırı tepki göstermesine bağlı
olabilir ve bu durum hem aşağı hem de yukarı yönlü olan oynaklığı da
arttırmaktadır (Chopra, Lakonishok, Ritter, 1992: 235-268).
116
Sonuç olarak; ĐMKB’de söz konusu olan durumlar ile zıtlık stratejilerinin
kullanımının oldukça uyumlu olduğu söylenebilir. ĐMKB’de momentum
stratejisi kullanımının etkinliği ile ilgili olarak elde edilen sonuçlar önceki
araştırmacıların piyasaların bilgiye olan aşırı ve düşük tepki gösterme yolları ile
ilgili olarak geliştirmiş oldukları modellere uyum göstermektedir. Daniel,
Hirshleifer ve Subrahmanyan (1998: 1839-1886) tarafından geliştirilmiş olan
modelde, bilgi asimetrisi başlangıçta piyasada bir aşırı tepki meydana getirmekte
ve bu genellikle bir momentum dönüşü ile sonuçlanmaktadır. Dönüşü takip eden
periyot görece olarak durgunluk periyodudur ve bundan sonra momentum
tekrardan oluşmaya ve bununla beraber olarak hisse senedi değeri temel değere
göre yükselmeye başlar. Aynı zamanda; yatırımcılar hisse senedinin ortalama
fiyatına doğru ters yönlü hareketi ve baskın trendi izleme arzusu arasında gidip
gelerek karları toplamaya ve kayıptan kaçınmaya çalışırlar (Barberis, Shleifer,
Vishny, 1998: 307–343). Sonuç olarak; bir momentum stratejisinin piyasa
tarafından üretilebilecek olan ortalama getiriden daha yüksek bir getiri üretme
yeteneği, portföyün piyasadaki momentumun en olası yönünü hesaplama
yeteneğine bağlıdır. Bununla birlikte; bu çalışmada elde edilen sonuç gelişmiş
uluslararası piyasalarla ilgili olarak yapılan önceki çalışmalarda (Jegadeesh,
Titman, 2001: 699-721) elde edilen sonuçlarla çelişmektedir.
Araştırma sorusu 1 ile ilgili olarak elde edilen bulgular başka bir şekilde
ifade edilecek olursa; ĐMKB bağlamında portföy oluşumu için sıralama ve elde
tutma periyotlarının kritik öğeler olduğu ortaya çıkmıştır. Kısa vadedeki yüksek
dalgalanma sıralama metotlarının etkililiğini azaltmakta ve hisse senetlerinin
kısa vadeli trendlerini maskeleyen bir zıtlık etkisi oluşturmaktadır. Benzer
şekilde, kısa vadedeki dalgalanma; aynı zamanda, hisse senetlerinin
hareketlerinin yönünün tahmin edilememesine bağlı olarak getirileri
etkileyebilmektedir. Bununla birlikte; sıralama ve elde tutma periyotları
uzadıkça piyasaların kısa vadedeki oynaklığı daha az etkiye sahip olmakta,
momentum ve zıtlık portföyleri yüksek bir getiri üretmektedirler. Yine de, çok
uzun olan sıralama ve elde tutma periyotlarında, zıtlık ve momentum portföyleri
istatiksel olarak farklı karlar üretememektedirler. Bu etkiye belki de piyasada
gerçekleşen momentum hayat döngüsü neden olmaktadır.
Đkinci araştırma sorusu, eşanlı zıtlık ve momentum etkileri arasındaki ilişki,
zıtlık veya momentum stratejilerinin tek başlarına kullanımından daha yüksek
getiri üretilmesine yol açan hibrid bir alım satım stratejisi oluşturabilir mi?
şeklindedir ve Hipotez 2 bu soru ile ilişkilidir. ĐMKB’de momentum
stratejilerinin varlığı ile ilgili olan ilk araştırma sorusunun bulguları ile ilişkili
olarak, bir hibrid stratejinin tek başlarına kullanılan zıtlık veya momentum
stratejilerine nazaran daha yüksek bir portföy getirisi üretebileceğine dair
117
bulgular elde edilmiştir. Diğer bir ifade ile bulgular, ĐMKB’deki zıtlık ve
momentum etkileri arasındaki ilişkinin kısadan orta vadeye doğru olan periyotta
zıtlık veya momentum alım satım stratejilerinin tek başlarına kullanımından
daha yüksek getiri sağlayan bir alım satım stratejisi üretebileceğini
göstermektedirler. Hibrid yaklaşım, momentum ve zıtlık yapılanmalarının her
ikisini de baz alacak bir portföy oluşturulması şeklindedir. Zıtlık ve momentum
stratejileri portföy yaşamının farklı noktalarında kullanılmaktadır. Bununla
birlikte; hibrid yaklaşımı sadece kısadan vadeden ortaya vadeye doğru olan bir
zaman diliminde yüksek getiriler üretebilmektedir. Sonuç olarak; hibrid
stratejinin portföy oluşumunda kullanılan sıralama periyodundan bağımsız
olarak, 12 ay ve daha az olan portföy elde tutma periyotları için daha etkin
olduğu belirtilebilir. Kısa vadede, ĐMKB’deki doğal oynaklık genellikle hem
momentum hem de zıtlık yaklaşımları tarafından tahmin edilenlerin aksine fiyat
hareketlerine yol açmaktadır. Hibrid strateji yaklaşımı piyasalardaki
beklenmeyen hareketlere karşılık vermek amacıyla yüksek derecede esnekliğe
sahip olan bir portföy oluşturma eğilimindedir. Uzun vadede piyasanın
momentum dengesine doğru olan hareketi, hibrid portföyün zıtlık ve momentum
nedeniyle elde ettiği getirileri düzeltme eğilimi göstermektedir. Sonuç olarak;
zıtlık veya momentum stratejilerinin tek başlarına kullanımı uzun elde tutma
periyotları söz konusu olduğunda hibrid stratejiden daha yüksek getiriler
üretmektedir.
Hibrid yaklaşımın bazı elde tutma periyotlarında daha yüksek bir getiri
sağlama becerisine sahip olması şeklindeki sonuç önceki araştırmacıların zıtlık
ve momentum etkilerinin eşanlı olarak aynı varlık setinde meydana gelebileceği
(Balvers, Wu, 2006: 24–48) şeklindeki bulgularını desteklemektedir. ĐMKB’de
yüksek bir getiri elde etmek için kısa ve orta vadede zıtlık ve momentum
yaklaşımlarının her ikisini de birleştiren bir portföy yönetimi yaklaşımı
geliştirilmesi mümkündür. Aslında; çalışmanın bulguları, hibrid portföy
stratejisinin portföy geliştirme ve yönetmede en azından kısa ve orta vadede
daha üstün bir yaklaşım olduğu şeklindeki diğer araştırmacıların teorik
pozisyonunu desteklemektedir.
4.8.3. Araştırma Sorusu 3 ve Hipotez 3 - 8
Üçüncü araştırma sorusu; işlem hacmi, Türkiye hisse senedi piyasası
ortamında momentum portföylerinin getirilerinin tahmininde kullanışlı mıdır?
şeklindedir ve üçten sekize kadar olan hipotezler bu araştırma sorusu ile
ilintilidir.
118
Zıtlık ve Momentum Stratejileri -Teori ve Uygulama4.8.3.1. Araştırma Sorusu 3 ve Hipotez 3 - 4
Bu aşamada ilk olarak hipotez 3 ve hipotez 4 ile ilgili olan sonuçlar
değerlendirilecek, diğer hipotezlerle olan ilişki takip eden aşamada
belirtilecektir. Çalışmanın diğer bir sonucu, işlem hacminin ĐMKB’de hem
getirilerin hem de portföy stratejilerinin çeşitli tiplerinin etkinliğinin bir
tahmincisi şeklinde fonksiyon gösterebileceğidir. Bununla birlikte; işlem
hacminin bu şekilde fonksiyon gösterme yeteneği portföy oluşturmada kullanılan
momentum stratejisinin tipine bağlı olarak değişmektedir. Düşük ve orta hacimli
momentum portföylerini baz alan portföyler için getirilerin tahmininde etkili
değillerdir. Veriler aşikâr bir momentum etkisinin sadece yüksek işlem
hacminde var olduğunu göstermektedir, bu muhtemelen kurumsal yatırımcıların
hisse senetlerine yüksek bir işlem hacminde yatırımı tercih etmelerinden
kaynaklanmaktadır. Lee ve Swaminathan (2000: 2017-2077) çalışmalarında
yüksek işlem hacminin düşük işlem hacmine nazaran daha büyük bir momentum
etkisi açığa çıkardığı şeklinde benzer sonuçlar bulmuşlardır. Dahası, kazananlar
ve kaybedenler portföyleri aşikâr bir biçimde negatif işlem hacmi etkilerine
sahiptirler; bunun anlamı, düşük işlem hacmine sahip portföylerin farklı sıralama
ve elde tutma periyotları altında yüksek işlem hacmine sahip portföylerden daha
yüksek getiriler elde edeceği şeklindedir. Bu bulgular, düşük işlem hacmine
sahip bir portföyün yüksek işlem hacmine sahip bir portföyden daha yüksek
getiriler üreteceği şeklindeki önceki çalışmanın (Lee, Swaminathan, 2000: 20172077) sonuçlarıyla uyumludur. Bu sonuç; aynı zamanda, Huang ve Yang’ın
(2001: 55-77) ĐMKB’deki bilgi yayılımı ve işlem hacmi ilişkisi ile ilgili olan
önceki araştırmaları ile de ilgilidir, onlara göre bilginin yayılması işlem
hacminde önemli bir yükselişe yol açmamaktadır.
4.8.3.2. Araştırma Sorusu 3 ve Hipotez 5 - 8
Çalışmanın bulguları, ĐMKB’de yaklaşık olarak 36 ay olan ortalama bir
momentum hayat döngüsünün var olduğu sonucunu söz konusu zaman diliminde
işlem hacminin portföylerin getirilerinin tahmininde etkin bir rol oynamaları ile
desteklemiştir. Momentum hayat döngüsünün erken aşamasında, kazananların
görece düşük bir işlem hacmi yatırımcıların bilgiye düşük tepki göstermesinden
dolayı kaybedenlerin yüksek bir işlem hacmi ile beraber meydana gelmiştir.
Momentum hayat döngüsünün geç aşamasında ise yatırımcıların bilgiye aşırı
tepki göstermesinden dolayı kaybedenler için düşük bir işlem hacmi
gerçekleşirken, kazananlar için yüksek bir işlem hacmi gerçekleşmiştir. Bu
sebep ile momentum hayat döngüsünün evrelerinin göz önünde bulundurulması
ĐMKB’deki portföylerin performansını geliştirebilir. Portföydeki ayarlamalar bir
bütün olarak piyasanın ve bireysel hisse senetlerinin momentum hayat
döngüsündeki durumunu baz almalıdır. Bulgular, J=60 aylık bir sıralama
periyodu ile K=6, 9 ve 36 aylık elde tutma periyotları istisna olmak üzere erken
119
evre momentum stratejisinin tek safhalı momentum stratejisine nazaran daha
yüksek getirilere sahip olduğunu göstermektedir. Diğer sonuçlar, J=12 aylık
sıralama periyodu ile K=24 ve K=60 aylık elde tutma periyotları ve J=60 aylık
sıralama periyodu ile K=6, 9 ve 12 aylık elde tutma periyotları istisna olmak
üzere, geç evre momentum stratejisinin tek safhalı bir momentum stratejisine
nazaran daha kötü sonuçlara sahip olduğunu göstermektedir.
4.8.4. Araştırma Sorusu 4 ve Hipotez 9 - 14
Dördüncü araştırma sorusu, kurumsal yatırımcıların davranışları ile
ĐMKB’deki zıtlık/momentum trendleri arasında bir ilişki var mıdır? şeklindedir
ve hipotez 9’dan 14’e kadar olan hipotezler dördüncü araştırma sorusu ile
ilintilidir. Bu hipotezler için çalışma periyodu Ağustos 2000-Aralık 2008’dir;
bunun sebebi, ĐMKB’deki kurumsal yatırımcılara ait olan verilere tam olarak
Ağustos 2000’den itibaren ulaşılabilmesidir.
Çalışmanın bu aşamasında hipotez 9 ve hipotez 10’un sonuçları üzerinde
durulacak ve diğer hipotezlerle ilişkili sonuçlar bir sonraki aşamada
belirtilecektir. Bu noktada çalışmadan elde edilen diğer bir sonuç, piyasa
üzerindeki doğrudan kurumsal yatırımcı etkisinin göz ardı edilebilir olduğu
şeklindedir. ĐMKB’ye katılan kurumsal yatırımcılar satın alma ve satma
kararlarını verirken görece bir birliktelik içinde hareket etmektedirler; ek olarak,
kurumsal yatırımcıların hareketlerinin piyasada momentum düzeyinde doğrudan
herhangi bir etkisinin olmadığı ortaya çıkmıştır. Çalışmanın momentum etkisi ile
ilgili olan kısımları düşük ve orta hisse senedi elde tutma oranlarının yüksek
hisse senedi elde tutma oranına nazaran istatiksel olarak daha önemli olduğunu
göstermektedir. Ek olarak; farklı elde tutma ve sıralama periyotları altında
momentum etkisi istatistiksel olarak önemli farklılıklar göstermiştir. Hisse
senedi elde tutma oranı işlem hacmi ile aynı rolü oynamaktadır. Şöyle ki; genel
olarak, düşük bir oran yüksek bir orana nazaran daha yüksek getiri üretmektedir.
Çalışmada Ağustos 2000’den Aralık 2008’e kadar olan periyotta kurumsal
yatırımcılar izlenmiş olmakla birlikte, çalışmanın sonuçları negatif önemlilik de
60 aylık en uzun elde tutma periyodundakiler ile eşleşmektedir. Sonuç olarak;
portföyleri oluşturan hisse senetleri için kurumsal yatırımcıların elde tutma
oranının portföyler tarafından üretilen getiriler üzerinde doğrudan hiçbir etkisi
bulunmamaktadır. Bununla birlikte; bu sonuç, kurumsal yatırımcıların
momentum üzerinde doğrudan olmayan bir etkisinin olabileceği ihtimalini
ortadan kaldırmamaktadır. Şöyle ki; ĐMKB’deki bireysel yatırımcılar için bir
bilgi kaynağı olarak fonksiyon göstermektedir. Bu bireysel yatırımcıların
kurumsal yatırımcıları hisse senetlerinin alımı ve satımında takip etmeleriyle
gerçekleşmektedir. Bu perspektiften bakıldığında; kurumsal yatırımcıların
davranışları potansiyel olarak, bireysel yatırımcılar için bir hisse senedinin
120
gelecekteki durumuyla ilgili olarak analistlerin görüşlerinin teyidi olarak
fonksiyon göstermektedir ve bunu sürü davranışını özel bir hisse senedine doğru
yönlendirerek yapmaktadır (Chang, Seasholes , 2003).
Đşlem hacmine ve hisse senetlerinin momentum hayat döngüsündeki
pozisyonlarına bağlı olarak, ĐMKB’de portföy oluşumundan sonra düşük tepki
etkisini gösteren erken evre hareket momentum stratejileri kullanılarak
portföyler geliştirilmesi mümkündür. Ek olarak; geç evre hareket momentum
stratejileri ĐMKB’de portföy oluşumundan sonra aşırı tepki etkisi gösterebilirler.
Chang ve Seasholes’un araştırması aynı zamanda ĐMKB’deki kurumsal
yatırımcıların alım satımları hakkındaki analizci önerilerinin etkileri ile ilgili
olan sonucu desteklemektedir. Bilginin yayılımını takiben ĐMKB’de meydana
gelen yüksek derecedeki dalgalanmadan dolayı diğer bir kriteri tercih
etmektense hareketi baz alan bir portföyün, portföyü oluşturan hisse senetlerinin
momentumundaki değişikliklerle uyumlu olarak ayarlanması daha olasıdır.
Sonuç olarak; hareket yaklaşımının erken evresi genellikle tek safhalı
momentum yaklaşımına nazaran daha yüksek bir getiri üretmektedir, bu özellikle
ĐMKB’de büyük dalgalanmaların olduğu periyotlar esnasında olmaktadır. Aynı
zamanda; hareket yaklaşımının geç evresi genel olarak tek safhalı momentum
stratejisi yaklaşımına nazaran daha düşük bir getiri üretmektedir.
Çalışmanın başka bir sonucu, Fama-French 3 Faktör Modeli’nin ĐMKB’deki
getiri dönüşlerini tam olarak yakalayamadığı şeklindedir. Modelin temel
varsayımı şöyledir: Piyasa betası, şirket büyüklüğü ve DD/PD oranı faktörleri bir
piyasadaki momentum dönüşlerinin eğiliminin tahmin edicisi olarak fonksiyon
gösterebilmektedirler. Portföyün amaçları için piyasa, şirket büyüklüğü ve
DD/PD oranı faktörlerine göre şirketlerin seçimi sistematik riskin azaltılması ve
normalüstü kazançların sağlanması için gereklidir (Fama, French, 1993: 3-56).
Çalışmanın bulguları, α’nın t-testi değerlerinin ortadan uzun vadeye olan elde
tutma periyotlarında negatif ve önemli farklılık gösterdiğini ifade etmektedir. Bu
durum, portföylerin ĐMKB’de negatif normalüstü getiriler oluşturabildiğini
göstermektedir. Bulgu, ĐMKB’de bir üç faktör modelinin getiri dönüşlerini
açıklayabileceğini belirtmesine rağmen, bu sonuç modelin sadece uzun dönem
dönüşü açıklayabileceğini; fakat kısadan orta vadeye doğru getiri dönüşünü
açıklayamadığını belirten önceki çalışmalarla (Fama, French, 1996; Grundy,
Martin, 2001; Lee, Swaminathan, 2000) çelişmektedir.
SONUÇ
Çalışmada ĐMKB’de hangi alım satım stratejisinin daha yüksek getiri
üretme potansiyeline sahip olduğunun belirlenebilmesi amacıyla zıtlık ve
momentum stratejileri ile bu iki stratejinin hibrid bir şekilde kullanımından
oluşan bir stratejinin incelenilmesine çalışılmıştır. Ayrıca, hibrid bir stratejinin
tek başlarına kullanılan zıtlık veya momentum stratejilerinden daha yüksek
getiriler üretebilme ihtimalinin ortaya konulması amaçlanmıştır. Ek olarak; işlem
hacminin ĐMKB bağlamında momentum geri dönüşünün bir belirtisiyle
yatırımcılara bilgisel bir uyarı olarak fonksiyon gösterip göstermediği
araştırılmıştır. Ayrıca; ĐMKB fiyat hareketlerini baz alan fiyat limitlerine sahiptir
ve dünya genelindeki diğer uluslararası hisse senedi piyasaları ile
karşılaştırıldığında; genel olarak, uluslararası menkul kıymet piyasalarında
yaşanan gelişmelere ve trendlere karşı daha duyarlıdır ve bunun bir sonucu
olarak da yüksek bir oynaklığa sahiptir. Çalışmanın kapsamı, ĐMKB’de
kullanılan alım satım stratejileri ile zıtlık ve momentum portföylerinin
gelişimlerinin incelenmesiyle sınırlıdır. Çalışmanın önemi, ĐMKB’deki bireysel
ve kurumsal yatırımcılar için etkin bir alım satım stratejisini destekleyebilecek
faktörlerden bazılarının ortaya konulabilmesi için bir potansiyele sahip
olmasıdır. Çalışmanın literatür incelemesi bölümünde, diğer uluslararası hisse
senedi piyasaları ile ilgili olarak yapılan çeşitli çalışmalarda önceki
araştırmacıların bulgularının ortaya konulması hedeflenmiştir.
Zıtlık ve momentum stratejileri, aşırı ve düşük tepki ile ilintili olan
stratejilerdir. Piyasanın aşırı ve düşük tepkisi, yatırımcıların mantıksızlığının bir
sonucu olarak ortaya çıkmaktadır, yatırımcılar hisse senetleri ile ilgili olan
haberlere duygusal olarak tepki vermekte ve piyasadaki farklı aktörler bilgiyi
farklı şekilde işlemektedirler. Piyasa davranışının mantıksızlığı, piyasanın özel
bir konuya karşı olan cevap verme yoluna bağlı olarak zıtlık ve momentum alım
satım stratejilerinin gerçekleşmesine yol açmaktadır. Bununla birlikte; zıtlık ve
momentum stratejilerini yönlendiren faktörlerle ilgili olarak, diğer bazı
çalışmalarda SVFM’de ifade edilen betanın bir faktör olduğu belirtilirken, çeşitli
çalışmalarda ise piyasa betası, şirket büyüklüğü ve DD/PD oranı faktörlerinin
momentum üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu ifade edilmektedir. Ek
olarak, hisse senetleri için bir momentum hayat döngüsünün varlığı ile ilgili
olarak kanıtlar bulunmaktadır. Kurumsal yatırımcıların piyasadaki etki derecesi,
kurumsal yatırımcıların bir piyasada temsil ettikleri işlem hacminin derecesi ile
ilgilidir. Kurumsal yatırımcılar; aynı zamanda, benzer alım ve satım davranışları
sergileme eğilimindedirler, bu davranışlar belki de momentumu veya işlem
hacmini baz alan alım satım sinyallerinin varlığının eş anlı olarak onaylanmasını
baz almaktadır.
122
Çalışmada diğer hisse senedi piyasalarında yürütülen önceki araştırmalar
baz alınarak 15 hipotez önerilmiştir. Çalışma Ocak 1990-Aralık 2008 dönemini
kapsamaktadır. Not olarak; kurumsal yatırımcılar hakkındaki tüm veriler
Ağustos 2000’den itibaren toplu bir şekilde yayınlanmıştır; bu nedenle
çalışmada sadece Ağustos 2000-Aralık 2008 arasında yayınlanan kurumsal
yatırımcı verileri sınanmıştır. Çalışmada, her bir hipotez için veriler farklı bir
şekilde bir araya getirilmiş olmasına rağmen her bir hipotez verinin ampirik
testinin desteklenmesi şeklinde geliştirilmiştir.
Çalışmada zıtlık ve momentum stratejilerinin kullanımından kaynaklanan
getirilerin belirlenebilmesi için ĐMKB’den elde edilen verilerin analizinde
ampirik bir yaklaşım kullanılmış olup, 5 araştırma sorusu ve önceki
araştırmacılar tarafından geliştirilen teorik durumlar ile modellerden türevlenen
15 hipotez önerilmiştir. Çalışmada ifade edilen araştırma sorusu 1 ve 4 ile ilgili
olarak elde edilen bulgular önceki çalışmalarla uyumsuzluk içindeyken,
araştırma sorusu 3 ile ilgili olarak elde edilen bulgular önceki çalışmalarla
uyumludur. Ayrıca, araştırma sorusu 2 ve 5 ile ilgili olarak elde edilen bulgular
önceki çalışmalar ile belirli noktalarda örtüşürken belirli noktalarda da
farklılıklar göstermektedirler. Bu aşamada elde edilen sonuçları ve önceki
çalışmalarla olan ilişkilerini değerlendirecek olursak; araştırma sorusu 1 ile ilgili
olarak önceki çalışmaların birçoğu momentum stratejisinin 3-12 aylık elde tutma
periyodunda var olduğunun ve uzun vade fiyat dönüşlerinin 3-5 yıllık elde tutma
periyodunda görüldüğünü belirtmişlerdir. Bu çalışmada ise momentum
stratejisinin ĐMKB’de geçerli olmadığı ve bunun tek istisnasının 60 aylık elde
tutma periyodu için mevcut olduğu bulunmuştur. Araştırma sorusu 2 ile ilgili
olarak, önceki çalışmalar, zıtlık ve momentum stratejisinin bir kombinasyonunun
zıtlık veya momentum stratejilerinin tek başlarına kullanımından daha yüksek
getiriler üretebileceğini belirtmişlerdir. Bu çalışmada, kısadan ortaya doğru bir
zaman periyodu baz alındığında hibrid bir stratejinin daha yüksek karlar
üretebileceği; ancak ortadan uzuna doğru bir zaman periyodunda bunun söz
konusu olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Araştırma sorusu 3 ile ilgili olarak,
önceki çalışmalar, işlem hacminin hisse senedi piyasalarında getirilerin tahmin
edilmesinde bir güce sahip olabileceğini belirtmişlerdir. Çalışmanın bulguları,
farklı sıralama ve elde tutma periyotları ile portföyler için, işlem hacminin
getirilerinin tahmin edilmesi için yararlı olduğunu belirtmişlerdir. Araştırma
sorusu 4 ile ilgili olarak, önceki çalışmalar, momentumun kurumsal yatırımcılar
tarafından daha çok geri beslemeye dayalı alım satımların sergilendiği
piyasalarda daha güçlü olduğunu belirtmişlerdir. Çalışmanın bulguları, ĐMKB’de
kurumsal yatırımcılar tarafından geri beslemeye dayalı bir alım satımın açıkça
adapte edilmediğini göstermektedir. Araştırma sorusu 5 ile ilgili olarak, önceki
çalışmalar bir Fama-French 3 Faktör Modeli’nin kısadan ortaya doğru olan bir
dönemin momentum dönüşlerini açıklayamadığını sadece uzun vade dönüşleri
123
açıklayabildiğini bulmuşlardır. Bu çalışma ise, üç faktör modelinin sadece uzun
vade getirilerini değil aynı zamanda orta vade getirilerini de açıklayabildiğini
göstermektedir.
Araştırma bulguları, momentum stratejilerinin ĐMKB’de geçerli olmadığını
ve hibrid stratejilerin kullanımının farklı sıralama ve elde tutma periyotlarında
bazı portföyler için normalüstü bir getiri üretebileceğini göstermiştir.
ĐMKB’deki kurumsal yatırımcılar, momentum veya zıtlık stratejilerinin
kullanımı üzerinde belli bir dereceye kadar etki göstermektedirler. Ayrıca;
bulgular, Fama-French 3 Faktör Modeli’nin ĐMKB’deki getiri dönüşlerini
tamamen yakalayamamakla birlikte yine de α’nın bazı t-testi değerlerinin
istatiksel olarak önemli olmayan derecede sıfırdan farklı olduğunu
göstermektedirler. Diğer bir ifade ile 3 Faktör Modeli bir noktaya kadar
ĐMKB’deki getiri dönüşlerini açıklayabilmektedir.
Bu bağlamda, ileride yapılacak olan çalışmalar için bazı öneriler olarak
şunlar sayılabilir: Đlkin; yaklaşık 36 aylık bir geçmişe dönük zaman dilimiyle
yakın dönemde kurumsal yatırımcıların ĐMKB üzerindeki etkisi araştırılmalıdır.
Çünkü bazı sektelere uğramakla birlikte ĐMKB yıldan yıla büyümekte, küresel
yatırımcıların daha yoğun olarak ilgisini çekmekte ve gittikçe artan bir sayıda
kurumsal yatırımcı piyasaya katılım göstermektedirler. Yaklaşık olarak 36 aylık
bir momentum hayat döngüsü periyodu için piyasanın yakın zaman davranışını
inceleyen bir yöntemi kullanan bir araştırma, kurumsal yatırımcıların ĐMKB
üzerindeki etkisinin artıp artmadığını ya da tarihsel ortalama ile tutarlı kalıp
kalmadığını bulabilecektir. Đkinci olarak, ileride yapılacak olan bir diğer çalışma
ĐMKB’de hangi kurumsal yatırımcıların geri besleme etkisi gösterebileceğini
belirleyebilir. Farklı kurumsal yatırımcılar farklı yöntemlerle karar verirler.
Yapılacak olan çalışma, kurumsal yatırımcıların kendi alım satım stratejilerini
tartışmak ve incelemek için onları ayırmanın en açık ve kolay yoludur. Diğer bir
öneri, sıralama periyodu ile portföy tarafından üretilen getiriler arasındaki ilişki
üzerine de derinlemesine bir araştırma yapılabilir. Ayrıca, ĐMKB endekslerinin
piyasa değeri ağırlıklı olarak hesaplanması nedeniyle piyasa değeri yüksek olan
şirketlerin endeks üzerindeki ağırlıkları fazladır. Đşlem hacmi yüksek; fakat
piyasa değeri düşük şirketler için de ayrı bir seri ile endeks hesaplanarak ayrı bir
çalışma yapılması yararlı olabilir. Son olarak, ĐMKB bünyesinde bulunan diğer
endeksler kullanılarak aşırı ve düşük tepki ayrı bir çalışmada kapsamlı bir
şekilde araştırılabilir. Endekste bulunan şirket sayısı azaldıkça aşırı tepkinin de
azalması beklenen bir olgudur.
KAYNAKÇA
Ahmad, Z.; Hussain, S. (2001); “KLSE Long Run Overreaction and the
Chinese New Year Effect”, Journal of Business Finance and Accounting, Vol.
28,
s.63-105.
Ahn¸ D.; Conrad, J.S.; Dittmar, R.F. (2001); “Risk Adjustment and Trading
Strategies”, Working Paper, SSRN Electronic Library, Chapel Hill: University of
North Carolina.
Arıoğlu, E. (2007); Firma Büyüklüğü ile Hisse Senedi Getirileri Arasındaki
Đlişkinin Farklı Yöntemlerle Đncelenmesi: Đstanbul Menkul Kıymetler Borsasında
Uygulamalı Bir Analiz, Basılmamış Yüksek Lisans Tezi.
Arnold, G. (1998); Corporate Financial Management, Englewood: Prentice
Hall.
Asness, C. (1997); “The Interaction of Value and Momentum Strategies”,
Financial Analysts Journal, Vol. 53, s.29-36.
Assoe, K.; Sy, O. (2003); “Profitability of the Short-Run Contrarian
Strategy in Canadian Stock Markets”, Canadian Journal of Administrative
Sciences,
Vol. 20/4, s.311-319.
Bachelier, L. (1900); “Théorie de la Spéculation", Annales Scientifiques de
l’École Normale Supérieure, 3 (17), s.21-86.
Balvers, R.J.; Wu, Y. (2006); “Momentum and Mean Reversion Across
National Equity Markets”, Journal of Empirical Finance, Vol. 13, s.24-48.
Barberis, N.; Shleifer, A.; Vishny, R. (1998); “A Model of Investor
Sentiment”, Journal of Financial Economics, Vol. 49, s.307-343.
Bartholdy, J. (1998); “Changes in Earnings-Price Ratios and Excess
Returns: A Case of Investor Overreaction”, International Review of Financial
Analysis,
Vol. 7/3, s.237-252.
Basu, S. (1977); “Investment Performance of Common Stocks in Relation to
Their Price-Earnings Ratios: A Test of the Efficient Market Hypothesis”, The
Journal of Finance, Vol. 32/3, 1977, s.663-682.
Başoğlu U.; Ceylan, A.; Parasız, Đ. (2001); Finans-Kurum Teori Uygulama,
Bursa: Ekin Kitabevi.
Bauman, W.; Conover, C.; Miller, R. (2001); “The Performance of Growth
Stocks and Value Stocks in the Pacific Basin”, Review of Pacific Basin
Financial Markets and Policies, Vol. 4/2, s. 95-108.
Baytaş, A.; Çakıcı, N. (1999); “Do Markets Overreact: International
Evidence”, Journal of Banking and Finance, Vol. 23/7, s.1121-1144.
126
Bernstein, R. (1995); Style Investing: Unique Insight into Equity
Management,
NY: John Wiley&Sons.
Bildik, R.; Gülay, G. (2002); “Profitability of Contrarian vs Momentum
Strategies: Evidence from the Istanbul Stock Exchange”, EFMA London
Meetings.
Black, F. (1972); “Capital Market Equilibrium and Restricted Borrowing”,
Journal of Business, Vol. 45, s.444-455.
----------- (1986); “Noise”, Journal of Finance, Vol. 41, s.529-543.
----------- (1993); “Beta and Return”, Journal of Portfolio Management,
Vol. 20,
s.8-18.
Blume, L.; Easley, D.; O'Hara, M. (1994); “Market Statistics and Technical
Analysis: The Role of Volume”, Journal of Finance, Vol. 49, s.153-181.
Bogle, J. (1999); Common Sense on Mutual Funds, NY: John Wiley&Sons,
Inc.
Borensztein, E.; Gelos, G. (2003); “A Panic Prone Pack? The Behavior of
Emerging Market Mutual Funds”, IMF Staff Papers, Vol. 50/1, s.43-52.
Bowman R.G.; Iverson, D. (1998); “Short Run Overreaction in the New
Zealand Stock Market”, Pacific Basin Finance Journal, Vol. 6/5, s.475-491.
Brouwer, I.; Put, J. van der; Veld, C. (1997); “Contrarian Investment
Strategies in a European Context”, Journal of Business Finance & Accounting,
Vol. 24,
s. 306-386.
Buckley, A.; Ross, S.A.; Westerfield, R.W.; Jaffee, J. (1998); Corporate
Finance Europe, NY: McGraw-Hill.
Bushee, B. (2001); “Do Institutional Investors Prefer Near Term Earnings
Over Long Run Value?”, Contemporary Accounting Research, Vol. 18, s.207246.
Campbell, J.; Kyle, A. (1993); “Smart Money, Noise Trading, and Stock
Price Behavior”, Review of Economic Studies, Vol. 60, s.1-34.
Campbell, J.; Grossman, S.; Wang, J. (1993); “Trading Volume and Serial
Correlations in Stock Returns”, Quarterly Journal of Economics, Vol. 108/4,
s. 905-939.
Canbaş, S.; Doğukanlı, H. (2001); Finansal Pazarlar-Finansal Kurumlar ve
Sermaye Pazarı Analizleri, 3.Baskı, Đstanbul: Beta Basım Yayın.
---------------------------------- (2007); Finansal Pazarlar-Finansal Kurumlar
ve Sermaye Piyasası Analizleri, 4.Basım, Adana: Karahan Kitabevi.
Capaul, C.; Rowley, I.; Sharpe, W. (1993); “International Value and Growth
Stock Returns”, Financial Analysts Journal, Vol. 49/1 (July/August), s. 27-36.
127
Ceylan, A.; Korkmaz, T. (1998); Borsa’da Uygulamalı Portföy Yönetimi,
3.Baskı, Bursa: Ekin Kitabevi.
Chan, K. (1988); “On Contrarian Investment Strategy”, Journal of Business,
Vol. 61, s. 147-163
Chan, K.; Lakonishok, J. (1993); “Institutional Trades and Intra Day Stock
Price Behavior”, Journal of Financial Economics, Vol. 33, s.173-200.
Chan, K.; Hameed, A.; Tong, W. (2000); “Profitability of Momentum
Strategies in the International Equity Markets”, Journal of Financial and
Quantitative Analysis, Vol. 35, s.153-172.
Chan, K.; Jegadeesh, N.; Lakonishok, J. (1996); “Momentum Strategies”,
Journal of Finance, Vol. 51, s.1681-1713.
Chang, C.; Seasholes, M. (2003); “Leaking of Analysts’ Reports in An
Emerging Stock Market”.
Chopra, N.; Lakonishok, J.; Ritter, J. (1992); “Measuring Abnormal
Returns: Do Stocks Overreact?”, Journal of Financial Economics, Vol. 31,
s.235-268.
Chordia, T.; Swaminathan, B. (1999); “Trading Volume and Cross
Autocorrelation in Stock Returns” Journal of Finance, Vol. 55, s.913-935.
Chui, A.; Titman, S.; Wei, J. (2000); “Momentum, Ownership Structure,
and Financial Crises: An Analysis of European Stock Markets”, Working Paper,
Austin: University of Texas.
Civelek M.A.; Durukan, M.B. (2003); Investments, 2.Basım, Đzmir: Dokuz
Eylül Yayınları.
Clare, A.; Thomas, S. (1995); “The Overreaction Hypothesis and the UK
Stock Market”, Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 22, s. 961973.
Cleary, S., M. Inglis (1998); “Momentum in Canadian Stock Returns”,
Canadian Journal of Administrative Sciences, Vol. 15/3, s.279-291.
Conrad, J.; Hameed, A.; Niden, C. (1994); “Volume and Autocovariances in
Short Horizon Individual Security Returns”, Journal of Finance, Vol. 49,
s.1305-1330.
Conrad, J.; Kaul, G. (1998); “An Anatomy of Trading Strategies”, Review of
Financial Studies, Vol. 11, s.489-519.
Dağlı, H. (2004); Sermaye Piyasası ve Portföy Analizi, 2. Baskı, Trabzon:
Derya Kitabevi.
----------- (2009); Sermaye Piyasası ve Portföy Analizi, 3. Baskı, Trabzon:
Derya Kitabevi.
128
Daniel, K.; Hirshleifer, D.; Subrahmanyam, A. (1998); “Investor
Psychology and Security Market Under and Overreactions”, Journal of Finance,
Vol. 53, s.1839-1886.
Datar, V.; Naik, N.; Radcliffe, R. (1998); “Liquidity and Asset Returns: An
Alternative Test”, Journal of Financial Markets, Vol. 1, s.203-220.
DeBondt, W.; Thaler, R. (1985); “Does the Stock Market Overreact?”,
---------------------------- (1987); “Further Evidence of Investor Overreaction
and Stock Market Seasonality”, Journal of Finance, Vol. 42, s.557-581.
DeLong, J.; Shleifer, A.; Summers, L.H.; Waldmann, R. (1990); “Positive
Feedback Investment Strategies and Destabilizing Rational Speculation”,
Fama, E.F. (1970); “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and
Empirical Work”, Journal of Finance, Vol. 25, s.383-417.
---------- (1991); “Efficient Capital Markets: II” Journal of Finance, Vol. 46,
s.1575-1617.
Fama, E.F.; French, K.R. (1992); “The Cross Section of Expected Stock
Returns”, Journal of Finance, Vol. 47/2, s.427-465.
------------------------ (1993); “Common Risk Factors in The Returns on
Stocks and Bonds”, Journal of Financial Economics, Vol. 33, s.3-56.
------------------------ (1995); “Size and Book-to-Market Factors in Earnins
and Returns”, Journal of Finance, Vol. 50/1, s.131-155.
------------------------ (1996); “Multifactor Explanations of Asset Pricing
Anomalies”, Journal of Finance, Vol. 51, s.55-84.
Fama, E.F.; MacBeth, J.D. (1973); “Risk, Return and Equilibrium:
Empirical Tests”, Journal of Political Economy, Vol. 81/3, s. 607-636.
Figlewski, S. (1979); “Subjective Information and Market Efficiency in a
Betting Market”, Journal of Political Economy, Vol. 87, s.75-88.
Fletcher, J. (2000); “On the Conditional Relationship Between Beta and
Return in International Stock Returns”, International Review of Financial
Analysis,Vol. 9/3, s.235-245.
Forner, C.; Marhuenda, J. (2003); “Contrarian and Momentum Strategies in
the Spanish Stock Market”, European Financial Management, Vol. 9/1, s.67-88.
Fromlet, H. (2001); “Behavioral Finance-Theory and Applications”,
Business Economics, Vol. 36/3, s.63-74.
Fung, A.K. (1999); “Overreaction in the Hong Kong Stock Market”, Global
Finance Journal, Vol. 10/2, s.223-230.
129
Gervais, S.; Kaniel, R.; Mingelgrin, D. (1998), “The High Volume Return
Premium”, Working Paper, Philadelphia: University of Pennsylvania.
Gilfoyle, J. (2000); “Behavioral Finance”, Benefits Canada, Vol. 24/12,
s.76-78.
Grinblatt, M.; Titman, S.; Wermers, R. (1995), “Momentum Strategies,
Portfolio Performance, and Herding: A Study of Mutual Fund Behavior”,
American Economic Review, Vol. 85, s. 1088-1105.
Grinblatt, M.; Keloharju, M. (2000); “The Investment Behavior and
Performance of Various Investor Types: A Study of Finland's Unique Data Set”,
Journal of Financial Economics, Vol. 55/1, s.43-67.
Grundy, D.; Martin, S. (2001); “Understanding the Nature of Risks and the
Sources of Rewards to Momentum Investing”, Review of Financial Studies, Vol.
14, s.29-78.
Hong, H.; Lim, T.; Stein, J. (2000); “Bad News Travels Slowly: Size,
Analyst Coverage, and the Profitability of Momentum Strategies”, Journal of
Finance, Vol. 55, s.265-295.
Hong, H.; Stein, J. (1999); “A Unified Theory of Underreaction:
Momentum Trading and Overreaction in Asset Markets”, Journal of Finance,
Vol. 54,
s.2143-2184.
http://taiex.ec.europa.eu/ExpertStockExchange, ET: 30.05.2011
Huang, Y.; Fu, T.; Ke, M. (2001); “Daily Limits and Stock Price Behavior:
Evidence from the Turkey Stock Exchange”, International Review of Economics
& Finance, Vol. 10/3, s.263-288.
Huang, Y.; Yang, C. (2001); “An Empirical Investigation of Trading
Volume and Return Volatility of the Turkey Stock Market”, Global Finance
Journal, Vol. 12/1, s.55-77.
Hum, S.; Pavlov, V. (2003); “Momentum in Australian Stock Returns”,
Australian Journal of Management, Vol. 28/2, s.141-146.
Jegadeesh, N.; Titman, S. (1993); “Returns to Buying Winners and Selling
Losers: Implications for Stock Market Efficiency”, Journal of Finance, Vol. 48,
s.65-91.
Jegadeesh, N.; Titman, S. (1995); “Short Horizon Return Reversals and the
Bid-Ask Spread”, Journal of Financial Intermediation, Vol. 4, s.116-132.
---------------------------- (2001); “Profitability of Momentum Strategies: An
Evaluation of Alternative Explanations”, Journal of Finance, Vol. 56, s.699-721.
Jensen, M. (1978); "Some Anomalous Evidence Regarding Market
Efficiency", Journal of Financial Economic, Vol. 6, s.95-101.
130
Jones, S.L.; Winters, D.B. (1999); “Delayed Reaction in Stocks with the
Characteristics of Past Winners”, Quarterly Journal of Business and Economics,
Vol. 38/3, s.21-43.
Kahneman, D.; Tversky, A. (1979); “Prospect Theory: An Analysis of
Decision Under Risk” , Econometrica, Vol. 47, s.263-291.
Kahneman, D.; Riepe, M. (1998); “Aspects of Investor Psychology”,
Journal of Portfolio Management, Vol. 24, s.52-65.
Kanalıcı, H. (1997); Hisse Senedi Fiyatlarının Tespiti ve Tesir Eden
Faktörler, Ankara: SPK Yayınları, Yayın No:77.
Kang, J.; Liu, M.; Ni, S. (2002); “Contrarian and Momentum Strategies in
the China Stock Market: 1993-2000”, Pacific Basin Finance Journal, Vol.10,
s.243-265.
Karan, M.B. (2004); Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi, Ankara: Gazi
Kitabevi.
Karaşin, A.G. (1987); Sermaye Piyasası Analizleri, 2. Baskı, Ankara: SPK
Yayınları, Yayın No:4.
Kendall, M. (1953); “The Analysis of Economic Time Series”, Journal of
the Royal Statistical Society, Vol. 96, s.11-25.
Kim, Y.H. (2003); “Production and Asset Pricing: A Duality Approach”,
Oxford Economic Papers, Vol. 55, s.413-455.
Klibanoff, P.; Lamont, O.; Wizman, T. (1996); “Investor Reaction to Salient
News in Closed End Mutual Fund”, Working Paper, No. W5588, NBER.
Kondak, N. (1997); The Efficient Market Hypothesis Revisited: Some
Evidence From The Istanbul Stock Exchange, Ankara: SPK Yayınları: Yayın
No:83.
Konuralp, G. (2005); Sermaye Piyasası Analizler Kuramlar ve Portföy
Yönetimi, 2. Baskı, Đstanbul: Alfa Yayınları.
Kothari, S.; Shanken, J.; Sloan, R. (1995); “Another Look at the Cross
Section of Expected Stock Returns”, Journal of Finance, Vol. 50, s.185-224.
Lakonishok, J.; Shleifer, A.; Vishny, R. (1992); “The Impact of Institutional
Trading on Stock Prices", Journal of Financial Economics, Vol. 32, s.23-43.
------------------------------------------------- (1994); “Contrarian Investment,
Extrapolation, and Risk”, Journal of Finance, Vol. 49, s.1541-1578.
Lee, C.; Swaminathan, B. (2000); “Price Momentum and Trading Volume”,
Lehmann, B. (1990); “Fads, Martingales and Market Efficiency”, Quarterly
Journal of Economics, Vol. 105, s.1-28.
131
Levy, R. (1967); “Relative Strength as A Criterion for Investment
Selection”, The Journal of Finance, Vol. 22, s. 595-610.
Lewellen, J. (1999); “The Time Series Relations Among Expected Return,
Risk and Book-to-Market”, Journal of Financial Economics, Vol. 54, s. 5-43.
Li, J. (1998); “The Controversial Contrarian Profits: A Study on Differential
Returns Across Months”, Quarterly Journal of Business & Economics, Vol.
37/4,
s.3-26.
Liao, T.L. (2005); “Size Anomaly on the Turkey Stock Exchange: An
Alternative Test”, Journal of Emerging Market Finance, Vol. 4/1, s.81-100.
Lintner, J. (1965); “The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky
Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets”, Review of Economics and
Statistics, Vol. 47, s.13-37.
Lo, A.; MacKinlay, A.C. (1990); “When Are Contrarian Profits Due to
Stock MarketOverreaction?”, Review of Financial Studies, Vol.3, s.175-205.
Malkiel, B. (1973); A Random Walk Down Wall Street: The Time Tested
Strategy for Successful Investing, NY: W.W. Norton & Company, Inc.
------------ (2003); “The Efficient Market Hypothesis and Its Critics”,
Journal of Economic Perspectives, Vol. 17/1, s.59-82.
McLaney, E. (2003); Business Finance-Theory and Practice, 6th Ed.,
Englewood: Prentice Hall.
Menkhoff, L. (2002); “Institutional Investors: The External Costs of A
Successful Innovation”, Journal of Economic Issues, Vol. 36/4, s.907-931.
Miller, R. (2000); “Behavioral Finance Entertains the Possibility That Some
Investors Are Less Than Rational”, Investment News, Vol. 4/49, s.26.
Moser, J.T. (1994); “Does Programmed Trading Cause Stock Prices to Over
React?”, Economic Perspectives, Vol. 18/4, s.19-24.
Moskowitz, T.; Grinblatt, M. (1999); “Do Industries Explain Momentum?”,
Journal of Finance, Vol.54, s.1249-1290.
Mun, J.C.; Vasconcellos, G.M.; Kish, R. (1999); “Tests of the Contrarian
Investment Strategy: Evidence Form the French and German Stock Markets”,
International Review of Financial Analysis, Vol. 8/3, s.215-235.
Newey, W.; West, K. (1987); “A Simple Positive Definite,
Heteroscedastocity and Autocorrelation Consistent Covariance Matrix”,
Econometrica, Vol.55,
s.703-708.
Nofsinger, J.R.; Sias, R.W. (1999); “Herding and Feedback Trading by
Institutional and Individual Investors”, Journal of Finance, Vol. 54/6, s.22632295.
132
Öncü, S.; Aktaş, H.; Kargın, S.; Aktaş, R.; Kayalı, N. (2006); Yatırımcıların
Anormal Fiyat Değişimlerine Tepkisi: Gün Đçi Verilerle ĐMKB Üzerine Bir
Çalışma, Dokuz Eylül Üniversitesi, Đ.Đ.B.F. 10. Ulusal Finans Sempozyumu
Bildirisi, s.5.
Özçam, F. (1996); Teknik Analiz ve Đstanbul Menkul Kıymetler Borsası,
Ankara: SPK Yayınları, Yayın No: 32.
Poterba, J.M.; Summers, L.H. (1988); “Mean Reversion in Stock Prices:
Evidence and Implications”, Journal of Financial Economics, Vol. 22, s.27-59.
Reinganum, M.R. (1983); “The Anomalous Stock Market Behavior of
Small Firms in January: Empirical Tests for Tax Loss Effects”, Journal of
Financial Economics, Vol. 12, s.89-104.
Richards, A.J. (1997); “Winner Loser Reversals in National Stock Market
Indices - Can They Be Explained?”, Working Papers,IMF, s.182.
Ritter, J. (1988); “The Buying and Selling Behavior of Individual Investors
at the Tum of The Year”, The Journal of Finance, Vol. 43, s.701-717.
Roll, R. (1984); “Orange Juice and Weather”, American Economic Review,
Vol. 74, s.861-880.
--------- (1988); “R2”, Journal of Finance, Vol. 43, s.541-566.
Rouwenhorst, G. (1998); “International Momentum Strategies”, Journal of
Finance, Vol. 53, s.267-284.
-------------------- (1999); “Local Return Factors and Turnover in Emerging
Stock Markets”, Journal of Finance, s.1439-1464.
Seasholes, M.S. (2000); “Smart Foreign Traders in Emerging Markets”,
Manuscript Submitted for Publication , Berkeley: University of California.
------------------- (2004); “Re-Examining Information Asymmetries in
Emerging Markets”, Manuscript Submitted for Publication, Berkeley: University
of California.
Sharpe, W.F. (1964); “Capital Asset Prices: A Theory of Market
Equilibrium Under Conditions of Risk”, Journal of Finance, Vol. 19/3, s.425442.
Shiller, R.J. (1981); “Do Stock Prices Move Too Much To Be Justified by
Subsequent Changes in Dividends”, American Economic Review, Vol.71, s.421436.
-------------- (2003); “From Efficient Markets Theory to Behavioral
Finance”, Journal of Economic Perspectives, Vol.17, s. 83-104.
Shleifer, A. (2003); Inefficient Market: An Introduction to Behavioral
Finance, 3rd ed., Oxford: Oxford University Press, s.25-60.
133
Siegel, J. (1998); Stocks for the Long Run, NY: McGraw Hill.
Silvapulle, P. (2004); “Testing for Seasonal Behavior of Monthly Stock
Returns: Evidence From International Markets”, Quarterly Journal of Business
& Economics, Vol. 43/1-2, s.93-109.
Summers, L. (1986); “Does the Stock Market Rationally Reflect
Fundamental Values?”, Journal of Finance, Vol. 41, s.591-601.
Taner, A.T.; Kayalıdere, K. (2002); “1995-2000 Döneminde ĐMKB’de
Anomali Araştırması”, Celal Bayar Üniversitesi Đ.Đ.B.F. Yönetim ve Ekonomi
Dergisi, Vol. 9, s.1-2.
Titman, S.; Wei, J.S. (1999); “Understanding Stock Market Volatility: The
Case of Korea and Turkey”, Pacific Basin Financial Journal, Vol. 7/1, s.41-66.
Unvan, H. (1989); Finansal Varlıkların Fiyatlandırma Modeli ve Türkiye
Üzerine Bir Deneme 1978- 1986, Ankara: SPK Yayınları, Yayın No:11.
Walther, B. (1997); “Sophistication and Market Earnings Expectations”,
Journal of Accounting Research, Vol. 35, s.157-159.
Womack, K. (1996); “Do Brokerage Analysts’ Recommendations Have
Investment Value?”, Journal of Finance, Vol. 51, s.137-167.
www.imkb.gov.tr/Data/Consolidated.aspx - ET: 30.05.2011.
Zarowin, P. (1990); “Size, Seasonality, and Stock Market Overreaction”,
Journal of Quantitative Analysis, March, s. 113-125.
135
OKUMA ÖNERĐLERĐ
Bu noktada zıtlık ve momentum stratejilerinin özelinde stratejilerin daha
iyi anlaşılabilmesi ile söz konusu iki stratejiyi izleyenlerin davranışlarının
yakından tanınabilmesi ve anlaşılabilmesi için okunulması gerekliliğine inanılan
kitaplar olarak aşağıdakiler sayılabilir:
• New Contrarian Investment Strategy, David Dreman, NY: Random
House, 1982.
• Security Analysis, Benjamin Graham ve David Dodd, NY: McGrawHill, 1988.
• Design, Testing, and Optimization of Trading Systems, Robert Pardo,
NY: John Wiley&Sons, Inc., 1992.
• Market Wizards: Interviews with Top Traders, Jack D. Schwager, NY:
Harper Collins, 1993.
• The New Market Wizards: Conversations with America’s Top Traders,
Jack D. Schwager, NY: Harper Collins, 1994.
• What Works on Wall Street, James O’Shaughnessy, NY: McGraw-Hill,
1996.
• Contrarian Investment Strategies in the Next Generation, David Dreman,
NY: Simon & Schuster, 1998.
• Karşıt Yatırım, Anthony M. Gallea, William Patalon III, Đstanbul: Scala
Yayıncılık, 1998.
• Olağanüstü Kitlesel Yanılgılar ve Kalabalıkların Çılgınlığı &
Karışıklığın Karmaşası, Charles MacKay & Joseph de la Vega, Đstanbul: Scala
• Borsada Sistematik Alım-Satım Đçin Rehber, Alpaslan Güney, Đstanbul:
Scala Yayıncılık, 2003.
• Cinnet, Panik ve Çöküş / Mali Krizler Tarihi, Charles P. Kingleberger,
Đstanbul: Đstanbul Bilgi Üniversitesi, 2008.
• Piyasalar Çarpışınca, Mohamed A. El-Erian, Đstanbul: Scala Yayıncılık,
2008.
• Bir Borsa Spekülatörünün Anıları, Edvin Lefevre, Đstanbul: Scala
• Büyük Kriz 1929, John K. Galbraith, Đstanbul: Pegasus Yayınları, 2009.
• Trend Takipçisi, Michael C. Owen, Đstanbul: Scala Yayıncılık, 2009.
• Akıllı Yatırımcı, Benjamin Graham, Đstanbul: Scala Yayıncılık, 2010.
• Şeytan Sofrası / Finansal Spekülasyonlar Tarihi, Edvard Chancellor,
Đstanbul: Scala Yayıncılık, 2. Baskı, 2010
DĐZĐN
Alım Satım Stratejisi 1, 2, 12, 20, 26,
27, 28, 29, 32, 43, 45, 48, 49, 50, 77, 78, 91,
116, 122
Alpha 114, 115
Anomali ix, x, 5,10, 36, 84, 88, 98
Arbitraj Fiyatlandırma Modeli (AFM)
32, 37,
Aşırı Güven 40, 41, 61, 64
Geç Evre Hareket
Stratejisi 25, 83-84, 110-113
Momentum
Geç Evre Momentum Stratejisi 25, 8081, 99-102, 113, 118
Güçlü Formda Etkin 8
Aşırı Tepki x, 8, 16-20, 22-23,37-45,
49, 50-51, 53, 55-58, 61-64, 68-69, 80-81,
83, 99-100, 103, 107, 110, 111, 115, 118119, 124
Bachelier, Louis 11
Hang Seng Index (HSI) 36
Hareket Stratejileri x, 108
Hibrid Strateji 78, 91-92, 116-117, 124
Hibrid Yaklaşım 116-117
Đki Safhalı Momentum Stratejisi 25,
81-82, 102-103
Bayes Kuralı 15
Bayeѕian Modeli 60
Beta 34-36, 56-58, 74-75, 84-85, 120,
122
Bilgi Asimetrisi 1, 20, 30, 115
Bilgisel Etkinlik 8
Dağıtımsal Etkinlik 8
Davranışsal Finans ix, 3, 18-19, 55
Defter Değeri/Piyasa Değeri (DD/PD)
17, 24, 28, 35, 46-47, 57, 62, 72, 74-76, 8485, 113-114, 120,122
Düşük Tepki x, 23, 32, 36-42, 48, 5354, 58, 60-61, 64-65, 77, 80, 83, 97-98, 109110, 113, 115, 118-119, 122, 124
Elde Tutma Oranı 25, 82-84, 88, 104112, 119
Elde Tutma Periyodu 44, 50, 56, 7374, 77, 88-91, 93, 95-102, 107, 109, 111,
114-115, 119
Momentum
Erken Evre Momentum Stratejisi 25,
63, 80-81, 97-98, 100-101, 113, 118
Erken Tepki 38
Ertelenen Tepki 38, 39
Etkin Piyasalar Hipotezi (EPH) ix, 3,
5-6, 8-9, 11, 14-16, 18, 37, 54, 59
Etkinlik 8-9, 12, 22, 113
Fama-French 3 Faktör Modeli 28, 47,
62, 69, 74-76, 84-85, 88, 113-115, 120, 124
Fonksiyonel Etkinlik 8
AMEX 13, 22, 63, 66, 74
Erken Evre Hareket
Stratejisi 25, 83-84, 109-112
Eventus 85-86
Đnteraktif Đlişki Modeli 41
Đstanbul Menkul Kıymetler Borsası
(ĐMKB) 3, 9-11, 25-30, 33, 57, 68-70, 72,
76-77, 79, 81-82, 84-84, 88, 90, 92-93, 9596, 100, 103-104, 106, 109-120, 122-124
Đşlem Hacmi x, 5, 12, 16, 23, 25, 2830, 33, 40, 52, 54, 57, 60-64, 68-69, 78-82,
88, 92-100, 104, 106, 117-119, 122-124
Kaybedenler 15-17, 19, 23, 25, 28, 35,
39, 43-45, 51-52, 54-57, 61, 63-64, 67-68,
73-75, 77-80, 82-83, 88-89, 91-93, 95-97,
99, 107-111, 118
Kazananlar 16-17, 19, 22-23, 25, 43,
45, 51-52, 54-57, 61-64, 67, 73-75, 77-80,
82-83, 88-89, 91, 93, 95-99, 107-111, 118
Kazananlar-Kaybedenler (WML0) 25,
54, 74, 77-78, 88
Kazanç/Fiyat (K/F) 42, 59,
Kendall, Maurice 11
Kurumsal Yatırımcı x, 1, 12, 26, 28,
32-33, 36, 45-46, 54,62-67, 69-70, 72, 8182, 84, 88, 104, 106-108, 112, 117-119,
122-124
Küçük-Büyük (SMB) 24, 76, 85, 113
Lo, Andrew 14
Malkiel, Burtоn 11, 14
Modern Portföy Teorisi (MPT) 2, 5
138
Momentum Dönüşleri 29, 61, 67, 120,
124
Momentum Etkisi 22, 25, 45, 50, 79,
82, 91, 93-95, 105-106, 117-119
Momentum Hayat Döngüsü 21, 23-25,
46, 63, 80, 83, 97-99, 101-103, 108, 110,
112, 116, 118-119, 122, 124
Momentum Stratejisi x, 20-22, 25, 34,
44-47, 49, 51-52, 54-55, 60-63, 65, 67, 7274, 77-84, 88, 90-92, 97-104, 109-113, 115118, 120, 123
Sıralama Periyodu 16, 44, 56, 58, 73,
79, 82, 89-93, 96, 98, 100-105, 107, 109111, 117-118, 124
Sistematik Yaklaşım 1
SPSS 77-84, 86
Tek Safhalı Momentum Stratejisi 25,
78, 81, 84, 100-102, 109, 111-113, 118, 120
Temsili Yatırımcı Modeli 40
Yanlı Kendine Atfetme 40
Yarı Güçlü Formda Etkin 8-11,
MsExcel 73-74, 77-78, 86
Yüksek-Düşük (HML) 24, 76, 85, 113
Muhafazakârlık 40
Zayıf Formda Etkin 8-11
Neumann-Morgenѕtern Mantıklılığı 15
New York Stock Exchange (NYSE)
13, 63, 66, 74
Ocak Ayı Etkisi 49-50, 54-58, 72, 123
Portföy Oluşumu 36, 45, 49-50, 52,
62-63, 77, 79, 82-83, 92, 99, 104, 106, 109 111, 116-117, 119
Rassal Yürüyüş 3, 10-14, 43
Rasyonel Piyasa Teorisi 1-3
Sermaye Varlıkları Fiyatlama Modeli
(SVFM) 5, 32-37, 59, 74-75, 122
Zıtlık Stratejisi x, 19-22, 34, 40, 4345, 47, 49, 51, 54, 56-58, 63, 65, 67, 74, 90,
92, 109, 113, 115

ZITLIK ve MOMENTUM STRATEJİLERİ Teori ve Uygulama

Transkript

Benzer belgeler

Parçacığın Kinetiği: İmpuls ve Momentum

Yöneticiler ve Insider Trading

Java Matriks Tanıtım Dökümanı - Matriks Bilgi Dağıtım Hizmetleri

Hisse Senedi ile Finansman Alternatifleri… E

PDF

2014 Strateji Raporu Güncelleme

Ortaklığın Adresi : Orta Mahalle Topkapı Maltepe Caddesi

Bölüm 9: Doğrusal Momentum