Sağlık İşletmelerinde Pay Senedi Oynaklık Modellemesi: İnsan Sağlığı ve Sosyal Hizmetler Sektörü Üzerine Ekonometrik Bir Araştırma

Abstract

Çalışmada, Borsa İstanbul insan sağlığı ve sosyal hizmetler sektöründe faaliyet gösteren Lokman Hekim ve MLP Sağlık Hizmetleri firmalarının 14.02.2018- 6.03.2020 dönemine ilişkin günlük verileri kullanılarak pay senedi getiri oynaklığının tahminlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada pay senedi getiri oynaklığının tahminlenmesi için simetrik ve asimetrik değişen varyans modelleri kullanılmıştır. Bu doğrultuda Lokman Hekim serisi için en uygun model TGARCH(1,1), MLP Sağlık Hizmetleri serisi için ise GARCH(1,1) olarak tespit edilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, MPL Sağlık Hizmetleri serisine etki eden şokların yaklaşık %18’nin geçmiş dönem şoklarından kaynaklandığı, %55’inin bir önceki dönem şoklarından kaynaklandığı ortaya çıkarılmıştır. Diğer taraftan, Lokman Hekim serisine etki eden şokların yaklaşık %10’unun geçmiş dönem şoklardan, mevcut dönem şokların %21’inin bir önceki dönem şoklarından kaynaklandığı tespit edilmiştir. Ayrıca, Lokman Hekim serisinde, olumsuz haberlerin oynaklık üzerindeki etkisi olumlu haberlerden daha fazla olduğu söylenebilir. Olumlu haberlerin oynaklık üzerindeki etkisinin yaklaşık %10, olumsuz haberlerin oynaklık üzerindeki etkisinin ise yaklaşık %32 olduğu tespit edilmiştir. Ek olarak HL (halflife) ölçüsü hesaplamaları sonucunda MPL Sağlık Hizmetleri serisine gelen bir şokun etkisi yaklaşık 2 gün, Lokman Hekim serisine gelen bir şokun etkisinin ise bir günden daha kısa sürdüğü tespit edilmiştir.

The aim of the study is to estimate the volatility of the share return by using daily data of Lokman Hekim and MLP health services companies operating in Borsa Istanbul human health and social services sector for the period 14.02.2018 - 6.03.2020. In the study, symmetric and asymmetric varying variance models have been used to estimate share return volatility. Accordingly, the most suitable model for the Lokman Hekim series have been identified as TGARCH(1,1) and for the MLP health services series as GARCH(1,1). According to the analysis results, approximately 18% of shocks affecting the MPL health services series have been caused by past period shocks, while 55% have been caused by previous period shocks. On the other hand, it has been determined that approximately 10% of the shocks affecting the Lokman Hekim series have been caused by past period shocks and 21% of the current period shocks have been caused by previous period shocks. Furthermore, in the Lokman Hekim series, the effect of negative news on volatility can be said to be more than positive news. It has been found that the effect of positive news on volatility has approximately 10% and the effect of negative news on volatility has approximately 32%. In addition, HL (halflife) measure calculations have been showed that the effect of a shock to MPL health services series lasted approximately 2 days, while the effect of a shock to Lokman Hekim series lasted less than one day.