SavedAdd your journal

Journals / Bankacılar / 2015 / Cilt: 26 - Sayı: 92

Multivariate analysis approach to risk indicators: A case study of Turkey

Risk göstergelerine çok değişkenli analiz yaklaşımı: Türkiye uygulaması

NURBANU BURSA
Hüseyin TATLIDİL
Pages
71–88
DOI
—
🏛️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)

It is shown that both risk indicator s are affected by İstanbul Stock Exchange 100 index and Dow Jones index.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, multidimensional relationships between dependent variable cluster which consist of eurobond prices and credit default swaps are used as country risk indicator and independent variable cluster which consist of some basic indicators are examined.
📊
Key Findings & Data:To investigate the correlations, linear canonic correlation analysis and multivariate regression analysis which are multivariate analysis techniques are applied and results are interpreted.
💡
Conclusion & Impact:It is shown that both risk indicator s are affected by İstanbul Stock Exchange 100 index and Dow Jones index.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In this study, multidimensional relationships between dependent variable cluster which consist of eurobond prices and credit default swaps are used as country risk indicator and independent variable cluster which consist of some basic indicators are examined. To investigate the correlations, linear canonic correlation analysis and multivariate regression analysis which are multivariate analysis techniques are applied and results are interpreted. It is shown that both risk indicator s are affected by İstanbul Stock Exchange 100 index and Dow Jones index.

Özet

Çalışmada ülke risklerinin göstergesi olarak kullanılan eurobond fiyatları ve kredi temerrüt takası primlerinden oluşan bağımlı d eğişken kümesi ile bazı temel göstergelerden oluşan bağımsız değişken kümesi arasındaki çok boyutlu ilişkiler incelenmiştir. İlişkilerin incelenmesinde çok değişkenli analiz yöntemlerinden doğrusal kanonik korelasyon analizi ve çok değişkenli re gresyon analizi kullanılmış ve elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır. Her iki risk göstergesinin de Borsa İstanbul 100 endeksi ve Dow Jone s endeksinden etkilendiği görülmüştür.

🔖

Cite This Article

BURSA, N., TATLIDİL, H. (2015). Multivariate analysis approach to risk indicators: A case study of Turkey. Bankacılar, Cilt: 26 - Sayı: 92, 71–88. https://ajindex.com/articles/148942

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (8)

  1. Aktuğ, E., Vasconcellos, G. ve Bae, Y. (2008). The Dynamics of Sovereign Credit Default Swap and Bond Markets: Emprical Evidence from the 2001 -2007 Period. Social Science Research Network, 251 -259. Bomfim, A. (2005). Understanding Credit Derivatives and Related Instruments. Academic Press.
  2. Bursa, N. (2013). Kredi Temerrüt Takası Primleri ile Çeşitli Ekonomik Göstergeler Arasındaki İlişkiler. Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
  3. Çankaya, S. (2005). Kanonik Korelasyon Analizi ve Hayvancılıkta Kullanımı. Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Zootekni Anabilim Dalı, Doktora Tezi, Adana. Chan, K., Fung, H., ve Zhang, G. (2009). On the R elationship Between Asian Credit Default Swap and Equity Markets. Journal of Asian Business Studies, 4, 1, 2- 11. Çevik, F. (2007). Kredi Türevleri Piyasası: Kredi Temrrüt Swapları, Türkiye ve Gelişmekte Olan Ülkelerle Karşılaştırmalı Analizi. Marmara Üniversitesi Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul. Das,S. (2000). Credit Derivative and Credit Linked Notes. New York: John Wiley and Sons Press.
  4. Eyssell, T., Fung, H., ve Zhang, G. (2013). Determinants and Price Discovery of China Sovereign Credit Default Swaps. China Economic Review, 24, 1 -15. Fontana, A. ve Scheicher, M. (2010). An Analysis of Euro Area Sovereign CDS and Their Relation with Government B onds. ECB Working Paper. Giray, S. (2011 ). Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi ve Yaşam Memnuniyeti Üzerine Bir Uygulama. Marmara Ü niversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, İstanbul.
  5. Hotelling, H. (1935). The Most Predictable Criterion. Journal of Experimental Psychology. 26, 139 -142. Johnson, R. A. ve Wichern, D. W. ( 2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. Sixth Edition, University of Wisconsin- Madison Press.
  6. Liao, H., Chen, T. ve Chou, T. (2005). Multi -Period Corporate Short- Term Credit Risk Assessment – A State- Dependent Stochastic Liquidity Balance Model, 3 Haziran 2014 tarihinde http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=758245 adresinden erişildi. Mardia, K.V. (1989). Multivariate Analysis. Seventh Edition,
  7. Academic Press.
  8. Liu, Y. ve Morley, B. (2012). Sovereign Credit Default Swaps and the Macroeconomy. Applied Economic Letters. 19, 129 -132. Longstaff, F.A., Pan, J., Pedersen, L.H. ve Singleton, K.J. (2007). How Sover eign is Sovereign Credit Risk? Cambridge National Bureau of Economic Research Working Paper Series. Öz