SavedAdd your journal

Journals / Maliye Dergisi / 2021 / Sayı: 180

The Relationship between Industrial Production Index and Credit Default Swaps in BRICS+T Countries: Kónya Bootstrap Causality Approach

BRICS+T Ülkelerinde Sanayi Üretim Endeksi ve Kredi Temerrüt Takası Arasındaki İlişki: Kónya Bootstrap Nedensellik Yaklaşımı

Hatice ALTINOK
Ayşegül AKÇA
Pages
252–269
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)

According to the results of the study, there is a causality relationship from credit default swaps to industrial production index for Russia and China.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, we test relationship between monthly industrial production index and credit default swaps for BRICS+T countries (Brazil, Russia, India, China, South Africa+ Turkey) over the period of January, 2016-October, 2020.
📊
Key Findings & Data:In order to test the causality relationship between these two variables, we used the Kónya (2006) bootstrap Granger causality test.
💡
Conclusion & Impact:According to the results of the study, there is a causality relationship from credit default swaps to industrial production index for Russia and China.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2016 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In this study, we test relationship between monthly industrial production index and credit default swaps for BRICS+T countries (Brazil, Russia, India, China, South Africa+ Turkey) over the period of January, 2016-October, 2020. In order to test the causality relationship between these two variables, we used the Kónya (2006) bootstrap Granger causality test. The panel data for this test must provide both cross-sectional dependency and slope heterogeneity. According to the results of the study, there is a causality relationship from credit default swaps to industrial production index for Russia and China. On the other hand, there are causality relationships from industrial production index to credit default swaps for Turkey, Brazil, Russia, India and China

Özet

Bu çalışmada BRICS+T ülkeleri (Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin, GüneyAfrika+ Türkiye) için Ocak 2016-Ekim 2020 dönemini kapsayan aylık sanayiüretim endeksi (IPI) ve kredi temerrüt takası (CDS) arasındaki nedensellikilişkisi test edilmiştir. Bu iki değişken arasındaki nedenselliği test edebilmekiçin Kónya (2006) bootstrap Granger nedensellik testi kullanılmıştır. Butestin uygulanabilmesi için panel verinin hem yatay kesitler arasındabağımlılığı hem de eğim katsayılarının heterojenliği sağlamasıgerekmektedir. Çalışmanın sonucuna göre, Rusya ve Çin için kredi temerrüttakasından sanayi üretim endeksine nedensellik ilişkisi bulunmuştur. Diğertaraftan, sanayi üretim endeksinden kredi temerrüt takasına nedensellikilişkisi Türkiye, Brezilya, Rusya, Hindistan ve Çin için saptanmıştır.

🔖

Cite This Article

ALTINOK, H., AKÇA, A. (2021). The Relationship between Industrial Production Index and Credit Default Swaps in BRICS+T Countries: Kónya Bootstrap Causality Approach. Maliye Dergisi, Sayı: 180, 252–269. https://ajindex.com/articles/357362

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Aizenman, J., Jinjarak, Y. ve Park, D. (2013), “Fundamentals and Sovereign Risk of Emerging Markets”, NBER Working Paper, No:18963. Ajovin-Puente, M. ve Navarro-Sanso, M. (2015), “Granger Causality between Debt and Growth: Evidence OECD Countries”, International Review of Economics and Finance, 35, 66-77.
  2. Akın, T. ve Işıklı, E. (2020), “Kredi Temerrüt Takası, Büyüme ve Cari Açık İlişkisi: Türkiye Örneği”, Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 91-98.
  3. Aksoylu, E. ve Görmüş, Ş. (2018), “Gelişmekte Olan Ülkelerde Ülke Riski Göstergesi Olarak Kredi Temerrüt Swapları: Asimetrik Nedensellik Yöntemi”, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 14(1), 15-33.
  4. Akyol, H. ve Baltacı, N. (2019), “CDS Primlerinin Makroekonomik Belirleyicilerinin İncelenmesi: ARDL Sınır Testi Yaklaşımı”, Global Journal of Economics and Business Studies, 8(16), 33-49.
  5. Altıntaş, N. ve Okuyan, H.A. (2018), “CDS-Büyüme İlişkisi: Yeni Kırılgan Beşli Ülkeler Üzerine Bir Uygulama”, II. International Symposium on Economics, Finance and Econometrics, Bandırma/Balıkesir, 246-252.
  6. Anton, S.G. (2011), “The Local Determinants of Emerging Market Sovereign CDS Spreads in the Context of the Debt Crisis, an Explanatory Study”, Scientific Annals of the Alexandru Ioan Cuza University of IASI: Economic Sciences Series, LVIII, 41-52.
  7. Augustin, P., Subrahmanyam, M.G., Tang, D.Y., Wang, S.Q. (2014), “Credit Default Swaps: A Survey”, Foundations and Trends® in Finance, 9, 1-196.
  8. Ayaydın, H., Çam, A.V., Barut, A. ve Pala, F. (2018), “Kredi Temerrüt Swaplarının Belirleyicileri: Türkiye İçin Ekonometrik Bir Analiz”, TURAN-SAM Dergisi, 10(40), 539-546.
  9. Baltacı, N. ve Akyol, H. (2016), “Examination of the Macroeconomics Variables Affecting Credit Default Swaps”, Journal of Economic Bibliography, 3(4), 610-625.
  10. Bozkurt, İ. (2015), “Finansal İstikrar ile CDS Primleri Arasındaki İlişkinin Bulanık Regresyon Analizi ile Tespiti: Türkiye Örneği”, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 6(13), 64-80.
  11. Danacı, M., Şit, M. ve Şit, A. (2017), “Kredi Temerrüt Swaplarının (CDS’lerin) Büyüme Oranıyla İlişkilendirilmesi: Türkiye Örneği”, Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 67-78.
  12. Gül, Y. (2020), “Kredi Temerrüt Takasları ve Makroekonomik Değişkenler Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği”, Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 659-669.
  13. Huang, Q., Wang, X., Zhang, S. (2020), “The Effects of Exchange Rate Fluctuations on t