Journals / Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi / 2022 / Cilt: 7 Sayı: 4

Volatility Spillover between Cryptocurrencies and Stock Markets

Kripto Paralarla Borsalar Arasındaki Volatilite Yayılımı

Zekai Şenol(SİVAS CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-8818-0752
Tuba Gülcemal(SİVAS CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ, İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ, FİNANS VE BANKACILIK BÖLÜMÜ)0000-0003-4806-8568
Oğuz Çakan(Adalet Bakanlığı Sivas Adliyesi)0000-0001-7892-1270
Pages
925–943
Publication Date
2022-12-31
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In the study, it was also understood that the volatility spillover index increased significantly during the COVID-19 epidemic period, and that the volatility spillover index started to decrease again with the COVID-19 vaccination process.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Cryptocurrencies are digital currencies.
📊
Key Findings & Data:In the study, bitcoin, etherium, litecoin and ripple were used to represent cryptocurrencies, while S&P500 (USA), DAX (Germany), Shanghai (China) and BIST100 (Turkey) indices were used to represent stock markets.
💡
Conclusion & Impact:In the study, it was also understood that the volatility spillover index increased significantly during the COVID-19 epidemic period, and that the volatility spillover index started to decrease again with the COVID-19 vaccination process.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2016 Verileri
⚙️Variables:Kripto Paralar · Borsalar · Volatilite

Abstract

Cryptocurrencies are digital currencies. It is an algorithm that maintains and confirms data without the use of a central database in the blockchain system. Cryptocurrencies have emerged as an alternative to the existing money market for purposes such as decentralized money, low transaction costs and fast fund transfer. Over time, it has been seen that the crypto market also exhibits alternative features to the capital markets. In this study, the volatility spillover between cryptocurrencies and stock exchanges is examined. In the study, bitcoin, etherium, litecoin and ripple were used to represent cryptocurrencies, while S&P500 (USA), DAX (Germany), Shanghai (China) and BIST100 (Turkey) indices were used to represent stock markets. The study period was formed as 24 August 2016 – 18 November 2021 and the volatility spillover was investigated with the Diebold and Yılmaz (2012) spillover index. In the study, it was observed that there is a bidirectional volatility spillover between stock market index and cryptocurrency returns. Looking at the net volatility spillover, it is understood that the S&P500 index is a volatility emitter in the sample, followed by etherium and bitcoin. On the other hand, it has been determined that Shanghai, BIST100 and DAX indices are volatility receivers, followed by litecoin and ripple. In the study, it was also understood that the volatility spillover index increased significantly during the COVID-19 epidemic period, and that the volatility spillover index started to decrease again with the COVID-19 vaccination process.

Özet

Kripto paralar, dijital para birimleridir. Merkezi veri tabanı olmayan verileri blok zincir sistemi ile muhafaza ve teyit eden bir algoritmadır. Kripto paralar merkeziyetsiz para, düşük işlem maliyeti ve hızlı fon transferi gibi amaçlarla mevcut para piyasasına alternatif olarak ortaya çıkarken zamanla kripto piyasasının sermaye piyasalarına da alternatif özellikler sergilediği görülmüştür. Bu çalışmada kripto paralarla menkul kıymet borsaları arasındaki volatilite yayılımı incelenmiştir. Çalışmada kripto paraları temsilen bitcoin, etherium, litecoin ve ripple kullanılırken borsaları temsilen S&P500 (ABD), DAX (Almanya), Shanghai (Çin) ve BİST100 (Türkiye) endeksleri kullanılmıştır. Çalışma dönemi 24 Ağustos 2016 – 18 Kasım 2021 şeklinde oluşturulmuş ve volatilite yayılımı Diebold ve Yılmaz (2012) yayılım endeksiyle araştırılmıştır. Çalışmada borsa endeksleriyle kripto para getirileri arasında karşılıklı volatilite yayılımı olduğu görülmüştür. Net volatilite yayılımlarına bakıldığında, S&P500 endeksinin örneklem içinde volatilite yayıcısı olduğu bu özelliği etherium ve bitcoinin izlediği buna karşın Shanghai, BİST100 ve DAX endekslerinin volatilite alıcısı oldukları, bu endeksleri litecoin ve ripplenin izlediği belirlenmiştir. Çalışmada ayrıca COVID-19 salgın döneminde volatilite yayılım endeksinin önemli derecede arttığı, COVID-19 aşılama süreciyle birlikte volatilite yayılım endeksinin tekrar azalmaya başladığı anlaşılmıştır.

🔖

Cite This Article

Şenol, Z., Gülcemal, T., Çakan, O. (2022). Volatility Spillover between Cryptocurrencies and Stock Markets. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, Cilt: 7 Sayı: 4, 925–943. https://doi.org/10.30784/epfad.1200423

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (41)

  1. Ağan, B. ve Aydın, Ü. (2018). Kripto para birimlerinin küresel etkileri: Asimetrik nedensellik analizi. T. Korkmaz (Ed.), Uluslararası Katılımlı 22. Finans Sempozyumu Bildiriler Kitabı içinde (s. 797-816). 22. Finans Sempozyumu’nda sunulan bildiri, Mersin.
  2. Aghalıbaylı, N. (2019). Bitcoin as a cryptocurrency and its relationship with gold, crude oil and Euro exchange rate (Unpublished doctoral dissertation). Marmara University, Social Sciences Institute, İstanbul.
  3. Ajmi, H., Arfaoui, N. and Saci, K. (2021). Volatility transmission across international markets amid COVID-19 pandemic. Studies in Economics and Finance, 38(5), 926-945. https://dx.doi.org/10.1108/SEF-11-2020-0449
  4. Alexander, C., Heck, D.F. and Kaeck, A. (2021). The role of Binance in bitcoin volatility transmission (SSRN Working Paper No. 3877949). Retrieved from https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3877949
  5. Aydoğan, B., Vardar, G. and Taçoğlu, C. (2022). Volatility spillovers among G7, E7 stock markets and cryptocurrencies. Journal of Economic and Administrative Sciences, Advance online publication. doi:10.1108/JEAS-09-2021-0190
  6. Balcılar, M., Ozdemir, H. and Agan, B. (2022). Effects of COVID-19 on cryptocurrency and emerging market connectedness: Empirical evidence from quantile, frequency, and lasso networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 604, 127885. https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127885
  7. Baur, D.G., Hong, K. and Lee, A.D. (2018). Bitcoin: Medium of exchange or speculative assets? Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 54, 177-189. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2017.12.004
  8. Beneki, C., Koulis, A., Kyriazis, N.A. and Papadamou, S. (2019). Investigating volatility transmission and hedging properties between bitcoin and Ethereum. Research in International Business and Finance, 48, 219-227. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2019.01.001
  9. Bergsli, L.Ø., Lind, A.F., Molnár, P. and Polasik, M. (2022). Forecasting volatility of bitcoin. Research in International Business and Finance, 59, 101540. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2021.101540
  10. Bouoiyour, J. and Selmi, R. (2015). Bitcoin price: Is it really that new round of volatility can be on way? (MPRA Working Paper No. 65580). Retrieved from https://mpra.ub.uni-muenchen.de/65580/1/MPRA_paper_65580.pdf
  11. Cahill, D., Baur, D.G., Liu, Z.F. and Yang, J.W. (2020). I am a blockchain too: How does the market respond to companies’ interest in blockchain? Journal of Banking & Finance, 113, 105740. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2020.105740
  12. Çeker, S.M. (2018). Kripto paralar ve ekonomik etkileri (Yayımlanmamış doktora tezi). Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul.
  13. Dahir, A.M., Mahat, F., Noordin, B.A.A. and Ab Razak, N.H. (2020). Dynamic connectedness between Bitcoin and equity market information across BRICS countries: Evidence from TVP-VAR connectedness approach. International Journal of Managerial Finance, 16(3), 357-371. doi:10.1108/IJMF-03-2019-0117
  14. Delfin-Vidal, R. and Romero-Meléndez, G. (2016). The fractal nature of bitcoin: Evidence from wavelet power spectra. In A.A. Pinto, E.A. Gamba, A. N. Yannacopoulos and C.Herves-Belos (Eds.), Trends in mathematical economics (pp. 73-98). Berlin: Springer.
  15. Dere, Y. (2019). Kripto para birimi bitcoin ile ekonomik göstergeler arasındaki ilişkinin ekonometrik bir analizi (Yayımlanmamış doktora tezi). Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İzmir.
  16. Diebold, F. and Yılmaz, K. (2012). Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers. The Predictability of Financial Markets, 28(1), 57-66. doi:10.1016/j.ijforecast.2011.02.006
  17. Dyhrberg, A.H. (2016). Bitcoin, gold and the dollar–A GARCH volatility analysis. Finance Research Letters, 16, 85-92. http://dx.doi.org/10.1016/j.frl.2015.10.008
  18. Frankovic, J., Liu, B. and Suardi, S. (2022). On spillover effects between cryptocurrency-linked stocks and the cryptocurrency market: Evidence from Australia. Global Finance Journal, 54, 100642. https://doi.org/10.1016/j.gfj.2021.100642
  19. Gazel, S. (2021). Twitter bazlı belirsizlik endeksi kripto paraların volatilitesini etkiler mi? Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 6(Özel Sayı), 207-224. doi:10.30784/epfad.1024421
  20. Gemici, E. (2020). Gelişmekte olan piyasalarda finansal bağlantılılık. Uluslararası Toplum Araştırmaları Dergisi, 16(30), 3144-3146. doi:10.26466/opus.778653
  21. Ghorbel, A. and Jeribi, A. (2021). Volatility spillovers and contagion between energy sector and financial assets during COVID-19 crisis period. Eurasian Economic Review, 11, 449-467. https://dx.doi.org/10.1007/s40822-021-00181-6
  22. Gökalp, B.T. (2022). Kripto para piyasasının Borsa İstanbul endeksleri üzerindeki etkisi. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 7(2), 481-499. doi:10.30784/epfad.1081705
  23. Hepkorucu, A. ve Genç, S. (2019). Kripto para değerleri için spekülatif fiyat balonlarının test edilmesi: Bitcoin üzerine bir uygulama. Veri Bilim Dergisi, 2(2), 44-50. Erişim adresi: http://www.dergipark.gov.tr/tr/pub/epfad
  24. İnci S. ve Alpen İ. (2018). Bitcoin devrimi; Değişen dünya ekonomisinde kripto para sistemi, blockchain, altcoinler. İstanbul: Elma Yayınları.
  25. Karabıyık, C. (2020). Türkiye’de borsa, emtia, tahvil ve döviz piyasaları arasındaki etkileşim: Yayılım endeksi yaklaşımı. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 18, 272-273. http://dx.doi.org/10.11611/yead.737638
  26. Kaymak, O. ve Koç, S. (2022) Borsa İstanbul işlem hacimleri ile Bitcoin işlem hacimleri arasındaki ilişkinin Toda Yamamoto yaklaşımı ile incelenmesi 2017:01 – 2021:12. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 8(3), 488-500. https://doi.org/10.30855/gjeb.2022.8.3.007
  27. Kayral, İ.E. (2020). En yüksek piyasa değerine sahip üç kripto paranın volatilitelerinin tahmin edilmesi. Finansal Araştırmalar ve Çalıştırmalar Dergisi, 12(22), 152-168. https://doi.org/10.14784/marufacd.688447
  28. Kılıçi, Y. ve Çütcü, İ. (2018). Bitcoin fiyatları ile Borsa İstanbul endeksi arasındaki eşbütünleşme ve nedensellik ilişkisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 13(3), 235-250. https://doi.org/10.17153/oguiibf.455083
  29. Koop, G., Pesaran, M.H. and Potter, S.M. (1996). Impulse response analysis in nonlinear multivariate models. Journal of Econometrics, 74(1), 119-147. https://doi.org/10.1016/0304-4076(95)01753-4
  30. Kumar, A.S. and Anandarao, S. (2019). Volatility spillover in crypto-currency markets: Some evidences from GARCH and wavelet analysis. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 524, 448-458. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.04.154
  31. Manaserh, A.A.S. (2020). A relationship between Bitcoin and foreign exchange rates: A quantitative research on Bitcoin, and selected foreign exchanges (Unpublished doctoral dissertation). İstanbul Aydın University, İstanbul.
  32. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. Retrieved from http://bitcoin.org/bitcoin.pdf
  33. Özmerdivanlı, A. (2021). COVID-19 pandemisi ile çeşitli finansal göstergeler arasındaki nedensellik ilişkisi: Türkiye örneği. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları, 6(Özel Sayı), 172-191. doi:10.30784/epfad.1022647
  34. Pesaran, H.H. and Shin, Y. (1998). Generalized impulse response analysis in linear multivariate models. Economics Letters, 58(1), 17-29. https://doi.org/10.1016/S0165-1765(97)00214-0
  35. Rotman, S. (2014). Bitcoin versus electronic money (CGAP Brief Working Paper No. 18418). Retrieved from https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/18418/881640BRI0Box30WL EDGENOTES0Jan02014.pdf?sequence=1&isAllowed=y
  36. Şenol, Z. ve Koç, S. (2022). Borsa, faiz, döviz kuru, altın, petrol ve bitcoin arasındaki volatilite yayılımları. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 22, 1-15. doi:10.18092/ulikidince.1036345
  37. Ustalar, S.A., Ayar, E. and Şanlısoy, S. (2022). The volatility transmission between cryptocurrency and global stock market indices: Case of Covid-19 period. İzmir İktisat Dergisi, 37(2), 443-459. https://doi.org/10.24988/ije.1034580
  38. Uzonwanne, G. (2021). Volatility and return spillovers between stock markets and cryptocurrencies. The Quarterly Review of Economics and Finance, 82, 30-36. https://doi.org/10.1016/j.qref.2021.06.018
  39. Wang, J., Bouri, E. and Ma, F. (2022). Which factors drive bitcoin volatility: Macroeconomic, technical, or both? Journal of Forecasting, Advance online publication. https://doi.org/10.1002/for.2930
  40. Yağcılar, G. (2021). Borsa İstanbul’un bölgesel piyasalar ile entegrasyonu: Dinamik koşullu korelasyonlar ve yayılım endeksinden kanıtlar. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 12(3), 947-960. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/gumus/
  41. Yağlı B. ve Kartal C. (2021). Bitcoin ile Türkiye ve BRICS ülkeleri borsa endeksleri arasındaki eşbütünleşme ilişkisi (Yayımlanmamış doktora tezi). Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi, Zonguldak.