Modeling the dependency structure between variables has recently received increasing attention in many disciplines, especially finance and economics. In this study, the dependence between oil prices and stock markets is investigated through the stochastic copula approach, which is a class of time-varying copulas. This model enables to capture whole dependency between variables dynamically. Unlike time-varying copulas, it takes into account the latent process as well as observations in modeling dependency and thus evaluates the dependency structure in a more comprehensive framework. Empirical findings suggest that dependency between oil and stock markets evolve over time. There is a symmetric dependence between oil and the UK stock market, but the relationship between oil and the US stock market is measured by upper tail dependence. This indicates that oil and the US stock market are more likely to move together during periods of market uptrend.
Değişkenler arasındaki bağımlılık yapısının modellenmesi son dönemde öncelikle finans ve ekonomi olmak üzere birçok disiplinde giderek artan bir ilgi kazanmıştır. Bu çalışmada, petrol fiyatları ile hisse senedi piyasaları arasındaki bağımlılık, zamanla değişen kapulaların bir sınıfı olan stokastik kopula yaklaşımıyla araştırılmaktadır. Bu model değişkenler arasındaki tüm bağımlılığı dinamik olarak yakalamayı sağlar. Zamanla değişen kapulalardan farklı olarak bağımlılığı modellemede gözlemlerin yanı sıra gizli süreci de dikkate alır ve böylece bağımlılık yapısını daha kapsamlı bir çerçevede değerlendirir. Deneysel bulgular, petrol ve hisse senedi piyasaları arasındaki bağımlılığın zamanla geliştiğini göstermektedir. Petrol ile Birleşik Krallık borsası arasında simetrik bir bağımlılık vardır ancak petrol ile ABD borsası arasındaki ilişki üst kuyruk bağımlılığı ile ölçülmektedir. Bu, petrol ve ABD borsasının yükseliş trendi dönemlerinde birlikte hareket etme eğiliminin daha yüksek olduğunu göstermektedir.
