Journals / Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2019 / Cilt: 9 Sayı: 2

Ülke Kredi Notları ve Temel Makroekonomik Değişkenler Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi: Üst Orta Gelirli Ülkeler Üzerine Bir Uygulama

Atakan Durmaz(BAYBURT ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-0374-9757
Ümit Yıldız(BAYBURT ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-2677-2098
Pages
365–380
Publication Date
2019-12-31
🏛️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)

Öte yandan ilgili dönemde, üst orta gelir grubunda yer alan ülkeler için işsizlik oranı ve döviz kuru ile ülke kredi notları arasında sistematik bir ilişki görülmemiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Ülke kredi notları ile temel makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkinin araştırıldığı çalışmada, Standart and Poors (S&P) tarafından derecelendirilen 32 ülkeye ait ülke kredi notları ve 5 açıklayıcı değişken 2008-2017 dönemi kapsamında incelenmiştir.
📊
Key Findings & Data:Üst orta gelir grubunda yer alan ülkelerde kişi başına düşen gelirde meydana gelen artış, en çok BB- notuna geçme ihtimalini azaltırken, yine en çok BBB düzeyine yükselme ihtimalini arttırmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Öte yandan ilgili dönemde, üst orta gelir grubunda yer alan ülkeler için işsizlik oranı ve döviz kuru ile ülke kredi notları arasında sistematik bir ilişki görülmemiştir.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2008-2017 Verileri
⚙️Variables:Makroekonomik Değişkenler · Ülke Kredi Notları · S&P

Özet

Ülke kredi notları ile temel makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkinin araştırıldığı çalışmada, Standart and Poors (S&P) tarafından derecelendirilen 32 ülkeye ait ülke kredi notları ve 5 açıklayıcı değişken 2008-2017 dönemi kapsamında incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, kişi başına düşen gelir yükseldikçe kredi notlarının BB+ ve altında yer alan düzeylerde olma ihtimali azalırken, yatırım yapılabilir seviye olan BBB- ve üzeri kredi notlarına sahip olma olasılığı artmaktadır. Üst orta gelir grubunda yer alan ülkelerde kişi başına düşen gelirde meydana gelen artış, en çok BB- notuna geçme ihtimalini azaltırken, yine en çok BBB düzeyine yükselme ihtimalini arttırmaktadır. Enflasyon ve faizde ise bu durumun tersi geçerlidir. Fiyatlar genel düzeyi ve faiz oranı yükseldikçe, üst orta gelir grubunda yer alan bir ülkenin yatırım yapılabilir seviyeye yükselme olasılığı azalmakta, spekülatif seviyede kalma olasılığı ise artmaktadır. Fiyatlar genel düzeyinde yaşanan artış çalışmaya konu olan ülkelerin kredi notunun BB- düzeyinde olma ihtimalini kuvvetli şekilde artırırken, BBB gibi yatırım yapılabilir bir düzeyde olma ihtimalini ise kuvvetli derecede azaltmaktadır. Öte yandan ilgili dönemde, üst orta gelir grubunda yer alan ülkeler için işsizlik oranı ve döviz kuru ile ülke kredi notları arasında sistematik bir ilişki görülmemiştir.

🔖

Cite This Article

Durmaz, A., Yıldız, Ü. (2019). Ülke Kredi Notları ve Temel Makroekonomik Değişkenler Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi: Üst Orta Gelirli Ülkeler Üzerine Bir Uygulama. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 9 Sayı: 2, 365–380. https://doi.org/10.18074/ckuiibfd.483192

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (20)

  1. Afonso, A. (2003). Understanding the determinants of sovereign debt ratings: Evidence for the two leading agencies. Journal of Economics and Finance, 27(1), 56–74.
  2. Afonso, A., Gomes, P. & Rother, P. (2007). What hides behind sovereign debt ratings?, European Central Bank Working Paper Series, No:711.
  3. Afonso, A., Gomes, P. & Rother, P. (2009). Ordered response models for sovereign debt ratings. Applied Economics Letters, 16(8), 769–773.
  4. Afonso, A., Gomes, P. & Rother, P. (2011). Short and long-run determinants of sovereign debt credit ratings. International Journal of Finance & Economics, 16(1), 1–15.
  5. Alexe, S., Hammer, P. L., Kogan, A. & Lejeune, M. A. (2003). A nonrecursive regression model for country risk rating. RUTCORRutgers University Research Report RRR, 9, 1–40.
  6. Bissoondoyal-Bheenick, E. (2005). An analysis of the determinants of sovereign ratings. Global Finance Journal, 15(3), 251–280.
  7. Butler, A. W. & Fauver, L. (2006). Institutional environment and sovereign credit ratings. Financial Management, 35(3), 53–79.
  8. Cantor, R. & Packer, F. (1996). Determinants and impact of sovereign credit ratings. Economic Policy Review, 2(2), 37–54.
  9. Canuto, O., Dos Santos, P. F. P. & Porto, P. C. D. S. (2012). Macroeconomics and sovereign risk ratings. Journal of International Commerce, Economics and Policy, 3(2), 1250011–1250025.
  10. Greene, W.H. (2003). Econometric Analysis. New Jersey: Pearson Education
  11. Hill, P., Brooks, R. & Faff, R. (2010). Variations in sovereign credit quality assessments across rating agencies. Journal of Banking & Finance, 34, 1327–1343.
  12. Hu, Y. T., Kiesel, R. & Perraudin, W. (2002). The estimation of transition matrices for sovereign credit ratings. Journal of Banking & Finance, 26(7), 1383–1406.
  13. Iyengar, S. (2012). The credit rating agencies—are they reliable? A study of sovereign ratings. Vikalpa, 37(1), 69–82.
  14. Mellios, C. & Paget-Blanc, E. (2006). Which factors determine sovereign credit ratings? The European Journal of Finance, 12, 361– 377.
  15. Pretorius, M. & Botha, I. (2014). A Panel Ordered Response Model for Sovereign Credit Ratings in Africa, ERSA working paper 464. Retrieved from http://www.econrsa.org/system/files/publications/working_papers/working_paper_464.pdf. (Accessed 22 March 2015).
  16. Teker, D., Pala, A. & Kent, O. (2013). Determination of sovereign rating: Factor based ordered probit models for panel data analysis modelling framework. International Journal of Economic and Financial Issues, 3(1), 122–132.
  17. Wooldridge, J.M. (2002). Econometric analysis of cross section and panel data. London: MIT Press.
  18. Zheng, L. (2012). Are sovereign credit ratings objective? A tale of two agencies. Journal of Applied Finance & Banking, 2(5), 43–61.
  19. http://countryeconomy.com/ratings
  20. http://databank.worldbank.org/