Evaluation of panel data models and an application on ISE30

Panel verileri, zaman serileri ve kesit serilerinin kesişimidir. Panel verileri, birimler arasındaki değişimi veya her bir birimin zamanındaki değişimi tanımlar, bu değişkenlikleri başka değişkenler tarafından açıklar ve her bir birimi ilgili değişkenler açısından tahmin eder. Bu çalışmanın amacı, panel veri tipine sahip olunduğunda kullanılabilecek modeller hakkında bilgi vermek ve bunu özgün bir uygulama üzerinde göstermektir. Yaygın olarak bilinen dört panel veri modeli vardır. Bu modeller, havuzlanmış regresyon modeli, sabit etkiler ve rastgele etki modelleri ve karışık etki modelleridir. Havuzlanmış regresyon panel veri modelleri, sabit etkiler, rasgele etkiler ve karışık etki modeli arasında tercih yapmak için çeşitli testler geliştirilmiştir. Bu çalışmada, İMKB 30'un (İstanbul Menkul Kıymetler Borsası-30) 2015-2019 döneminde durumunu borsa paylarındaki getirilerden ve bu getirileri etkileyen değişkenlerden oluşan bir panel regresyon modeli oluşturarak araştırmak amaçlanmıştır. Çalışma sonucunda, 37 değişkenli model, Matrix veri programındaki (finansal sektörle ilgili veri platformudur) yıllık 115 finansal göstergeden eksik olanlarla hesaplanamayanların hariç tutulduğu bir model oluşturmuştur. İlk olarak, 37 bağımsız değişkenden adımsal regresyon ile 5 bağımsız değişken belirlenmiştir. Bu beş bağımsız değişken ve getiri arasındaki ilişki panel veri modelleri ile incelenmiştir. En uygun model çeşitli testler ile karşılaştırılarak seçilmiş ve havuzlanmış regresyon modelinde karar kılınmıştır. Bu modellerin hepsinde, 5 açıklayıcı değişkenin hisselere ait getiriyi açıklama oranı % 64-74 civarındadır. Sonuç olarak, borsadaki bilinen göstergeler dışında sık kullanılmayan göstergelerden, Swing Endeksi, MOM (Momentum), CMO (Chande'nın Momentum Osilatörü), PER(Fiyat Kazanç Oranı) ve Stokastik gibi göstergelerin getiriyi etkilediği görülmüştür.