Journals / Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi / 2023 / Cilt: 8 - Sayı: 1

The Relationship Between Bitcoin and Carbon Emissions: Nonlinear Cointegration Analysis

Bitcoin ile Karbon Emisyonu İlişkisi: Doğrusal Olmayan Eşbütünleşme Analizi

Pages
141–162
Publication Date
2023-03-31
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)

This finding can be interpreted as policies towards obtaining the energy used in BTC production from environmentally friendly sources should be adopted.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In this study, the relationship between Bitcoin (BTC) and Carbon Emission (CO2) was examined using the data between the periods 2017M1-2022M1.
📊
Key Findings & Data:Therefore, within the framework of this information, the linearity test of the variables is carried out primarily by Luukkonen et al..(1988), Harvey et al..(2008) linearity test, and KSS (2003) nonlinear unit root test.
💡
Conclusion & Impact:This finding can be interpreted as policies towards obtaining the energy used in BTC production from environmentally friendly sources should be adopted.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2008 Verileri
⚙️Variables:Bitcoin · Karbon Emisyonu · Granger Nedensellik Testi.

Abstract

In this study, the relationship between Bitcoin (BTC) and Carbon Emission (CO2) was examined using the data between the periods 2017M1-2022M1. Based on recent studies, it is observed that crypto money and energy markets have a speculative and fragile structure, and therefore the variables may have a non-linear form. Therefore, within the framework of this information, the linearity test of the variables is carried out primarily by Luukkonen et al..(1988), Harvey et al..(2008) linearity test, and KSS (2003) nonlinear unit root test. Afterwards, KSS (2006) Nonlinear Co-integration analysis is used in the study since it is determined that the variables have a nonlinear form. According to the KSS (2006) test findings, it is determined that there is a nonlinear cointegration relationship between BTC and CO2 in the long run. This shows that the relationship between BTC and CO2 converges non-linearly to the long-run equilibrium. According to the result of the Granger causality test performed to determine the direction of this relationship after detecting the nonlinear cointegration relationship between its variables, it is determined that there is one-way causality from Bitcoin to Carbon Emission. This finding can be interpreted as policies towards obtaining the energy used in BTC production from environmentally friendly sources should be adopted.

Özet

Bu çalışmada, 2017M1-2022M1 dönemleri arasındaki veriler kullanılarak Bitcoin (BTC) ile Karbon Emisyonu (CO2) arasındaki ilişki incelenmiştir. Son zamanlarda yapılan çalışmalara istinaden kripto para ve enerji piyasalarının spekülatif ve kırılgan yapıya sahip olduğu ve bundan dolayı değişkenlerin doğrusal olmayan bir forma sahip olabileceği konusuna dikkat çekildiği gözlenmektedir. Dolayısıyla bu bilgiler çerçevesinde çalışmada öncelikle Luukkonen vd. (1988), Harvey vd. (2008) doğrusallık testi ve Kapetanios vd. (2003) doğrusal olmayan birim kök testi ile değişkenlerin doğrusallık sınaması yapılmaktadır. Akabinde değişkenlerin doğrusal olmayan forma sahip olduğu tespit edildiği için çalışmada Kapetanios vd. (2006) Doğrusal Olmayan Eşbütünleşme analizi kullanılmaktadır. Kapetanios vd. (2006) testi bulgularına göre BTC ile CO2 arasında uzun dönemde doğrusal olmayan bir eşbütünleşme ilişkisi olduğu tespit edilmektedir. Bu durum BTC ile CO2 arasındaki ilişkinin uzun dönemde dengeye doğrusal olmayan bir şekilde yakınsadığı sonucunu göstermektedir. Değişkenler arasında doğrusal olmayan eşbütünleşme ilişkisini tespit ettikten sonra bu ilişkinin yönünü belirlemek amacıyla yapılan Granger nedensellik testi sonucuna göre ise Bitcoin’den Karbon Emisyonuna doğru tek yönlü nedensellik olduğu tespit edilmektedir. Bu bulgu, BTC üretiminde kullanılan enerjinin çevre dostu kaynaklardan elde edilmesine yönelik politikaların benimsenmesi gerektiği biçiminde yorumlanabilir.

🔖

Cite This Article

FELEK, Ş., KARADEMİR, C., CEYLAN, R. (2023). The Relationship Between Bitcoin and Carbon Emissions: Nonlinear Cointegration Analysis. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 1, 141–162. https://ajindex.com/articles/885743

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Baur, D.G. and Oll, J. (2022). Bitcoin investments and climate change: A financial and carbon intensity perspective. Finance Research Letters, 47, 102575. https://doi.org/10.1016/j.frl.2021.102575
  2. Bouri, E., Shahzad, S.J.H. and Roubaud, D. (2019). Co-explosivity in the cryptocurrency market. Finance Research Letters, 29, 178-183. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.07.005
  3. Brock, W.A., Dechert, D., Scheinkman, J.A. and LeBaron, B. (1987). A test for independence based on the correlation dimension. Eonometric Reviews, 15(3), 197-235, https://doi.org/10.1080/07474939608800353
  4. Corbet, S., Lucey, B. and Yarovaya, L. (2021). Bitcoin-energy markets interrelationships - New evidence. Resources Policy, 70, 101916. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101916
  5. Cuestas J.C. and Garrant, D. (2011). Is real GDP per capita a stationary process? Smooth transitions, nonlinear trends and unit root testing. Empirical Economics, 41, 555–563. https://doi.org/10.1007/S00181-010-0389-0
  6. Di Febo, E., Ortolano, A., Foglia, M., Leone, M. and Angelini, E. (2021). From Bitcoin to carbon allowances: An asymmetric extreme risk spillover. Journal of Environmental Management, 298, 113384. https://doi.org/10.1016/j.envman.2021.113384
  7. Dogan, E., Majeed, M.T. and Luni, T. (2022). Are clean energy and carbon emission allowances caused by Bitcoin? A novel time-varying method. Journal of Cleaner Production, 347, 131089. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.131089
  8. Engle, R.F. and Granger, C.W.J. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251-276. https://doi.org/10.2307/1913236
  9. Erdogan, S., Ahmed, M.Y. and Sarkodie, S.A. (2022). Analyzing asymmetric effects of cryptocurrency demand on environmental sustainability. Environmental Science and Pollution Research, 29(21), 31723-31733. https://doi.org/10.1007/s11356-021-17998-y
  10. Harvey, D.I. and Leybourne, S.J. (2007). Testing for time series linearity. The Econometrics Journal, 10, 149-165. https://doi.org/10.1111/j.1368-423X.2007.00203.x
  11. Harvey, D.I. Leybourne, S.J. and Xiao, B. (2008). A powerful test for linearity when the order of ıntegration is unknown. Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 12(3), 1-22. https://doi.org/10.2202/1558-3708.1582
  12. Hepsağ, A. ve Akçalı, B.Y. (2015). Zayıf formda piyasa etkinliğinin asimetrik doğrusal olmayan birim kök testi ile analizi: G-7 ve E-7 ülkeleri örneği. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 9(2), 73-90. Erişim adresi: https:/