Kendi verimizde şunu bulduk: BIST’te volatilitesi yüksek hisseler, sonraki ay ortalama olarak daha düşük getiri veriyor. Kesitsel korelasyon eksi 0,082.
Sonra literatüre baktık ve Türkiye üzerine yapılmış çalışmaların tam tersini söylediğini gördük.
Borsa Istanbul Review’da yayınlanan 2024 tarihli bir çalışma, 202 hisse üzerinde idiyosinkratik risk ile getiri arasında pozitif ilişki buluyor. Aynı derginin 2023 tarihli başka bir çalışması, bir ay gecikmeli idiyosinkratik volatilite ile getiri arasında pozitif ilişki buluyor ve bu ilişkinin daha az görünür hisselerde daha güçlü olduğunu söylüyor. Gaziantep Üniversitesi’nde yayınlanan bir çalışma da benzer yönde.
Yani aynı piyasa, zıt sonuçlar. Bu tür durumlarda genelde iki taraftan biri yanlıştır diye düşünülür. Genelde öyle olmuyor.
Farklı şeyler ölçülüyor
İlk ve en önemli fark, hangi volatilitenin ölçüldüğü.
Biz toplam volatilite kullanıyoruz. Yani hissenin günlük getirilerinin standart sapması, hepsi bu. İçinde hem piyasadan gelen hareket var hem şirkete özgü hareket.
Söz konusu çalışmalar idiyosinkratik volatilite kullanıyor. Bu, hissenin hareketinden piyasa etkisi arındırıldıktan sonra kalan kısım. Bir faktör modeli kurup artıkların standart sapmasını alıyorsunuz.
İkisi ilişkili ama aynı değil. Biz kendi tarafımızda idiyosinkratik versiyonu da test ettik. Sonuç toplam volatiliteye çok yakın çıktı, o yüzden basit olanı tuttuk. Ama bu bizim veri setimizde ve bizim tanımımızla böyleydi. Faktör modelini farklı kurarsanız arındırdığınız şey de farklı oluyor.
Yöntem farkı daha büyük
Asıl ayrım burada.
Bu çalışmaların çoğu panel regresyon kuruyor. Getiriyi bağımlı değişken alıp volatiliteyi ve kontrol değişkenlerini sağ tarafa koyuyorlar. Çıkan katsayının işaretine bakıyorlar.
Biz kesitsel sıralama korelasyonu ölçüyoruz. Her ay ayrı ayrı, o ayki tüm hisseleri volatiliteye göre sıralayıp sonraki ay getirisine göre sıralamayla karşılaştırıyoruz. Sonra bu aylık korelasyonların ortalamasını alıyoruz.
Bu ikisi farklı sorulara cevap veriyor.
Panel regresyon şunu soruyor: volatilite arttığında getiri ortalama olarak ne oluyor, tüm gözlemler havuzda.
Kesitsel yöntem şunu soruyor: bu ay elimde 500 hisse var, volatiliteye göre sıralasam gelecek ay kazananları doğru sıralamış olur muyum.
İkinci soru portföy kuran biri için doğru soru. Birinci soru daha çok risk primi sorusu.
Havuzlanmış regresyon zaman etkisini karıştırma riski taşıyor. Piyasanın tamamının oynak ve aynı zamanda yüksek getirili olduğu dönemler varsa, panel bunu “volatilite getiriyi artırıyor” gibi okuyabilir. Halbuki o dönem içinde en oynak hisseler yine de en kötüler olabilir. Kesitsel yöntem bu karışmayı yapısal olarak engelliyor çünkü her ayı kendi içinde değerlendiriyor.
Örneklem farkı
202 hisse ile 567 hisse arasında ciddi fark var.
Küçük örneklem genelde daha büyük ve daha likit hisselere odaklanır. Düşük volatilite anomalisinin en güçlü olduğu yer ise oynak uç, yani küçük ve illikit hisseler. O ucu örneklemden çıkarırsanız etkinin büyük kısmını da çıkarmış olursunuz.
Bizim tarafımızda da bunun tersi bir sorun var. Bizim evrenimizde çok illikit isimler de var ve likidite filtresi uyguladığımızda bazı etkiler belirgin şekilde zayıflıyor. Yani örneklem seçimi her iki tarafta da sonucu değiştiriyor.
Dönem farkı
Türkiye’de dönem seçimi başka piyasalara göre daha belirleyici. 2018 kur şoku, 2020 pandemi, 2021 sonrası hızlı yükseliş ve enflasyon muhasebesine geçiş. Bunların her biri kesiti farklı şekilde bozuyor.
Biz bu yüzden bulgularımızı üç ayrı dönemde birden gösteriyoruz. Bir bulgu üç dönemde de aynı yöne bakmıyorsa bulgu saymıyoruz.
Peki kim haklı
Muhtemelen ikisi de kendi sorusuna doğru cevap veriyor.
Uluslararası literatürde bu tartışmanın uzun bir geçmişi var. Ang, Hodrick, Xing ve Zhang 2006’da yüksek idiyosinkratik volatilitenin düşük getiriyle geldiğini bulmuştu. Sonrasında bu bulgunun yöntem seçimlerine ne kadar duyarlı olduğunu gösteren çok sayıda çalışma yapıldı. Ölçüm penceresi, ağırlıklandırma, örneklem filtresi. Her biri işareti değiştirebiliyor.
Yani “idiyosinkratik volatilite bilmecesi” adının hakkını veriyor. Bilmece olmasının sebebi tam da bu duyarlılık.
Bizim için pratik sonuç
Bulgumuzu değiştirmedik ama nasıl sunduğumuzu değiştirdik.
Artık şunu açıkça söylüyoruz: bu bulgu kesitsel sıralama yöntemiyle, toplam volatiliteyle ve bizim evrenimizde geçerli. Farklı yöntemle farklı sonuç çıkabilir ve çıkıyor da.
Bu, bulgunun değersiz olduğu anlamına gelmiyor. Portföy kurarken kesitsel sıralama zaten yaptığınız iş. Ama “volatilite getiriyi düşürür” gibi genel bir yasa olarak sunmak yanlış olur.
Bir bulguyu kimin hangi soruyla ürettiğini bilmeden o bulguyu kullanmak, en yaygın hatalardan biri.
Kaynaklar
- Idiosyncratic risk and market volatility: Threat or opportunity for returns? A study of Borsa Istanbul stocks
- Idiosyncratic volatility, network centrality, and stock returns
- Investigating the Effect of Unsystematic Risk on Stock Returns: Borsa İstanbul
Bu yazı bilgilendirme amaçlıdır, yatırım tavsiyesi değildir.