Hisse Senedi ve Kripto Para Piyasalarının Volatilite Dinamiklerinin Karşılaştırmalı Analizi: Bıst100 ve Bitcoin Üzerine Bir Uygulama

Akar, C. (2007). “Volatilite Modellerinin Öngörü Performansları: ARCH, GARCH ve SWARCH Karşılaştırması”, İşletme Fakültesi Dergisi, 8 (2), 201-217

Akkaya, M. (2021). The determinants of the volatility in cryptocurrency markets: the bitcoin case. Bogazici Journal: Review of Social, Economic and Administrative Studies 35(1). https://doi.org/10.21773/boun.35.1.5

Akkaya, M.; Küçükpınar M.A. (2023). “Volatilite ve Asimetrik Fiyat Hareketleri Üzerine Bir İnceleme: BİST100 Örneği”, Beykoz Akademi Dergisi, 11 (2), 110-132

Altunöz, U. (2023). “Kripto Paraların Volatilite Dinamiklerinin ve Spekülatif Balon Varlığının Analizi: Bitcoin, Ethereum ve Ripple Örneği”, İstanbul İktisat Dergisi, 73, 615-643

Atasoy, A.B.; Tuna, G. (2021). “Bitcoin İçin Volatilite Tahmini: Simetrik ve Asimetrik Garch Modelleri İçin Amprik Bir uygulama”, İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(4), 3346-3359

Aydın, A. (2024). Bi̇st100 endeksinde ocak-ekim ve haftanın günleri anomalilerinin volatiliteye etkilerinin belirlenmesi. İstatistik Araştırma Dergisi . https://doi.org/dergipark.org.tr/tr/pub/jsstr/issue/84888/1456888

Aydoğan, E. (2023). Bitcoin ve geleneksel finansal varlıklar arasında volatilite yayılımı: türkiye örneği. Bursa Uludağ Üniversitesi . https://doi.org/hdl.handle.net/11452/32108

Barjašić, I., & Antulov-Fantulin, N. (2021). Time-varying volatility in bitcoin market and information flow at minute-level frequency. Frontiers in Physics, 9, 644102.

Bayık, N. & Yaman, S. (2023). Ri̇skli̇ yatirim araçlarinda volati̇li̇te modellemesi̇. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 24(3). https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1209648

Bayram, V. & Ünlü, U. (2024). Analysis of bitcoin volatility during the covid-19 pandemic: an examination using arch and garch models. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi 9(4). https://doi.org/10.30784/epfad.1588310

Bergsli, L. Ø., Lind, A. F., Molnár, P., & Polasik, M. (2022). Forecasting volatility of bitcoin. Research in International Business and Finance 59. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2021.101540

Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327.

Bulut, E. (2024). Sectoral volatility in borsa istanbul: a garch-based comparative analysis. Ahi Evran Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi . https://doi.org/10.31592/aeusbed.1355079

Caporale, G.M.; Zekokh, T.(2019). “Modelling volatility of cryptocurrencies using Markov-Switching GARCH models”, Research in International Business and Finance, 48, 143-155

Demireli, E. & Çelebi, O. (2024). Accurate conditional variance models for predicting asymmetric volatility in cryptocurrency markets. İzmir İktisat Dergisi . https://doi.org/10.24988/ije.1434189

Ding, Z., Granger, C. W. J., & Engle, R. F. (1993). A long memory property of stock market returns and a new model. Journal of Empirical Finance, 1(1), 83–106.

Dyhrberg, A.H. (2016). “Bitcoin, gold and the dollar –A GARCH volatility analysis”, Finance Research Letters, 16, 85-92

Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007.

Engle, R. F., & Lee, G. J. (1999). A long-run and short-run component model of stock return volatility. In Cointegration, Causality, and Forecasting (pp. 475–497). Oxford University Press.

Ercan, A. B., Kazova, F., Kazova, F., Ercan, A. B., & Kazova, F. (2021). Kripto para birimlerinin volatilite yapılarının karşılaştırmalı analizi. EKOIST Journal of Econometrics and Statistics 0(35). https://doi.org/10.26650/ekoist.2021.36.984568

Erek, M. & Eren, B. S. (2020). The interdependence of bitcoin and financial markets: a copula-garch approach. Liberal Düşünce Dergisi 25(98). https://doi.org/10.36484/liberal.662625

Gençyürek, A.G. (2024). “Volatility Modeling and Spillover: The Turkish and Russian Stock Markets”, Istanbul Business Research, 53 (1), 81-101

Glosten, L. R., Jagannathan, R., & Runkle, D. E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. The Journal of Finance, 48(5), 1779–1801.

Hudaverdi, B. & Bulut, C. (2022). Hybrid approaches in financial time series forecasting: a stock market application. EKOIST Journal of Econometrics and Statistics 0(37). https://doi.org/10.26650/ekoist.2022.37.1108411

İmre, S. (2022). Bitcoin ve euro arasındaki volatilite etkileşiminin analizi. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi .

Kakinaka, S. & Umeno, K. (2021). Exploring asymmetric multifractal cross-correlations of price–volatility and asymmetric volatility dynamics in cryptocurrency markets. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 581. https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.126237

Katsiampa, P. (2017). “Volatility estimation for Bitcoin: A comparison of GARCH models”, Economics Letters, 158, 3-6

Kaya, A. & Yarbaşı, İ. Y. (2021). Forecasting of volatility in stock exchange markets by ms-garch approach: an application of borsa istanbul. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi . https://doi.org/10.30784/epfad.740815

Kayahan, C. & Gokgoz, H. (2023). Bitcoin i̇le gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler arasındaki volatilite yayılım etkisinin tvp-var i̇le analizi. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 41(1). https://doi.org/10.17065/huniibf.1098448

Kılıç, E. (2022). Bitcoin ile vadeli i̇şlemler piyasası arasındaki i̇lişkinin analizi. Gaziantep University Journal of Social Sciences 21(3). https://doi.org/10.21547/jss.1079462

Kim, J.m; Jun, C; Lee, J. (2021). “Forecasting the Volatility of the Cryptocurrency Market by GARCH and Stochastic Volatility”, Mathematics, 9, 1614

Köchling, G., Schmidtke, P., & Posch, P. N. (2020). Volatility forecasting accuracy for Bitcoin. Economics Letters, 191, 108836.

Kurtkaya, G.M.; Özçelik, Ö. (2024). “Finansal Piyasalarda Volatilite: Türleri, Risk Yönetimi ve Yatırım Kararlarına Etkileri”, İktisadi Araştırmalar Dergisi, 2 (1), 11-26

Nelson, D. B. (1991). Conditional heteroskedasticity in asset returns: A new approach. Econometrica, 59(2), 347–370.

Nelson, Daniel, B. (1996). “Modelling Stock Market Volatility Changes”, Modelling Stock Market Volatility Bridging the Gap to Continuous Time, Edited By Peter Rossi, Academic Press, USA

Özdemir, L. (2025). “Kripto Paraların Volatilite Düzeylerinin Asimetrik GARCH Modeli İle Karşılaştırılması”, Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 18 (1), 493-509

Özkan, O. (2020). Volatility jump: The effect of COVID-19 on Turkey stock market. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 19 (COVID-19 Special Issue), 386-397.

Pabuçcu, H.; Değirmenci, N. (2018). “Volatilitenin Modellenmesi Ve Anfıs Model İle BIST100 Getiri Tahmini”, Adam Akademi, 8/2, 325-345

Sajeev, K.C.; Afjal, M. (2022). “Contagion effect of cryptocurrency on the securities market: a study of Bitcoin volatility using diagonal BEKK and DCC GARCH models”, SN Business & Economics, 2-57

Sevinç, D. E., & Akıncı, G. Y. (2021). Modeling the volatility of Bitcoin returns using EGARCH method. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 16(62), 787-800.

Söylemez, M. (2020). Bitcoin fiyat oynaklığının GARCH modelleriyle analizi, Finansal Araştırmalar Dergisi, 12(2), 45–63.

Söylemez, Y. (2020). Genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans modelleri i̇le bitcoin volatilitesinin analizi (analysis of bitcoin volatility with generalized autoregressive conditional heteroskedastic models). İşletme Araştırmaları Dergisi 12(2). https://doi.org/10.20491/isarder.2020.914

Şanlısoy, S. & Ustalar, S. A. (2021). Covid-19 küresel salgınının hisse senedi piyasası oynaklığı üzerindeki etkisi: bist100 uygulaması. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 14(4). https://doi.org/10.25287/ohuiibf.827464

Şanlısoy, S., Ayar, E., & Ustalar, S. A. (2022). The volatility transmission between cryptocurrency and global stock market indices: case of covid-19 period. İzmir İktisat Dergisi 37(2). https://doi.org/10.24988/ije.1034580

Şenol, Z., Çakan, O., & Gülcemal, T. (2022). Kripto paralarla borsalar arasındaki volatilite yayılımı. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi 7(4). https://doi.org/10.30784/epfad.1200423

Troster, V.;Tiwari, A.K.; Shahbaz, M.; Macedo, D.N. (2019). “Bitcoin returns and risk: A general GARCH and GAS analysis”, Finance Research Letters, 30, 187-193

Tuna, G. & Atasoy, A. B. (2021). Bitcoin i̇çin volatilite tahmini: simetrik ve asimetrik garch modelleri i̇çin ampirik bir uygulama. İşletme Araştırmaları Dergisi 4(13). https://doi.org/10.20491/isarder.2021.1326

Tuna, K.; İsabetli, İ. (2014). “Finansal Piyasalarda Volatilite ve BİST-100 Örneği”, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 27, 21-32

Tunçel, M. B., Alptürk, Y., Altunay, M. A., & Bekci, İ. (2022). Kripto paralar ile BIST100 endeksi arasındaki nedensellik ilişkisi: Bitcoin örneği. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 22(1), 367-374.

Turnacıgil, S. (2021). Bist100 endeks volatilitesinin covid-19 ve 2008 küresel finansal kriz dönemleri karşılaştırmalı analizi. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 13(2). https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.878079

Ustalar, S. A., & Şanlısoy, S. (2021). Covid-19 Küresel Salgınının hisse senedi piyasası oynaklığı üzerindeki etkisi: BIST100 uygulaması. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(4), 1143-1158.

Ustaoglu, E. (2022). Return and volatility spillover between cryptocurrency and stock markets: evidence from turkey. Muhasebe ve Finansman Dergisi (93). https://doi.org/10.25095/mufad.1024160

Wang, C. (2021). “Different GARCH models analysis on return and volatility in Bitcoin”, Data Science in Finance and Economics, 1 (1), 37-59

Yaman, S.; Bayık, N. (2023). “Riskli Yatırım Araçlarında Volatilite Modellemesi”, Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi (AÜİİBFD), 24 (3), 515-549

Yarbaşı, İ. Y. & Kaya, A. (2021). Forecasting of volatility in stock exchange markets by ms-garch approach: an application of borsa istanbul. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi . https://doi.org/10.30784/epfad.740815

Yildirim, H. H. & Akusta, A. (2025). Key drivers of volatility in bist100 firms using machine learning segmentation. An International Journal of Optimization and Control: Theories & Applications (IJOCTA) 15(1). https://doi.org/10.36922/ijocta.1707

Yurttagüler, İ.M. (2024). “Analysis of Istanbul Stock Market Returns Volatility with ARCH and GARCH Models”, İstanbul İktisat Dergisi, 74, 2024/1, 37-58

Ze, S., Wan, Q., & Leatham, D. J. (2021). Bitcoin return volatility forecasting: A comparative study between GARCH and RNN. Journal of Risk and Financial Management, 14(7), 337.