KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Doğuş Üniversitesi Dergisi / 2026 / Cilt: 27 Sayı: 1

JEOPOLİTİK RİSKLERİN FİNANSAL STRESE ETKİLERİ: MARKOV REJİM DEĞİŞİMİ MODELLERİYLE TÜRKİYE ÜZERİNE BİR ANALİZ

THE EFFECTS OF GEOPOLITICAL RISKS ON FINANCIAL STRESS: AN ANALYSIS ON TÜRKİYE WITH MARKOV REGIME SWITCHING MODELS

K. Batu Tunay(Marmara Üniversitesi Finansal Bilimler Fakültesi)0000-0002-9040-5831
Sayfa
294–315
Yayın Tarihi
2026-02-02
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Elde edilen bulgular, jeopolitik risklerin Türkiye’de finansal piyasaların stresini önemli oranda yükselttiğini, ama bu etkinin kalıcı olmadığını göstermiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Jeopolitik risklerin genelde finansal sisteme ve spesifik olarak da finansal piyasalara önemli etkileri olmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu etkiler, genellikle önemli finansal şoklara ve kimi zaman da finansal krizlere yol açmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgular, jeopolitik risklerin Türkiye’de finansal piyasaların stresini önemli oranda yükselttiğini, ama bu etkinin kalıcı olmadığını göstermiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2022 Verileri
⚙️Değişkenler:Finansal stres · jeopolitik riskler · finansal stres endeksi

Özet

Jeopolitik risklerin genelde finansal sisteme ve spesifik olarak da finansal piyasalara önemli etkileri olmaktadır. Bu etkiler, genellikle önemli finansal şoklara ve kimi zaman da finansal krizlere yol açmaktadır. Dolayısıyla, jeopolitik gerginlik ve belirsizlikler, finansal sistemin istikrarı üzerinde dramatik etkilere neden olabilir. Bu çalışmada, jeopolitik risklerin Türkiye’de finansal piyasaların stresine olan etkileri ekonometrik olarak analiz edilmektedir. Önce finansal piyasalardaki stres düzeyini temsil eden kapsamlı bir veri seti kullanılarak bir faktör modeli yardımıyla finansal stres endeksi hesaplanmıştır. Bunun ardından, Caldara ve Iacoviello (2022) tarafından geliştirilen jeopolitik risk endeksinin finansal stres endeksine etkileri, ardışık bağlanımlı bir Markov rejim değişimi modeli ile analiz edilmiştir. Analizler, 2003:1 – 2025:3 dönemini kapsayan aylık verilerle icra edilmiştir. Elde edilen bulgular, jeopolitik risklerin Türkiye’de finansal piyasaların stresini önemli oranda yükselttiğini, ama bu etkinin kalıcı olmadığını göstermiştir. Diğer yandan, finansal sistemin düşük stres dönemleri, yüksek stres dönemlerine oranla daha fazladır. Finans sisteminin bir şoka veya finansal krize girme olasılığı düşüktür. Bununla beraber, böyle bir sürece girildiğinde, finansal sistemdeki stresin kalıcılık göstereceği de belirlenmiştir.

Abstract

Geopolitical risks generally have significant impacts on the financial system in general, and on financial markets in particular. These effects often lead to major financial shocks and, in some cases, financial crises. Therefore, geopolitical tensions and uncertainties can have dramatic consequences for the stability of the financial system. In this study, the effects of geopolitical risks on financial market stress in Turkey are analyzed econometrically. First, a financial stress index is constructed using a factor model based on a comprehensive dataset that represents the level of stress in financial markets. Following this, the impact of the geopolitical risk index developed by Caldara and Iacoviello (2022) on the financial stress index is examined using a Markov regime-switching model with sequential dependencies. The analyses are conducted using monthly data covering the period from January 2003 to March 2025. The findings indicate that geopolitical risks significantly increase financial market stress in Turkey, although this effect is not persistent. On the other hand, low-stress periods in the financial system are more frequent than high-stress periods. The probability of the financial system entering a shock or crisis is relatively low. However, once such a process begins, the stress in the financial system tends to be persistent.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Tunay, K. B. (2026). JEOPOLİTİK RİSKLERİN FİNANSAL STRESE ETKİLERİ: MARKOV REJİM DEĞİŞİMİ MODELLERİYLE TÜRKİYE ÜZERİNE BİR ANALİZ. Doğuş Üniversitesi Dergisi, Cilt: 27 Sayı: 1, 294–315. https://doi.org/10.31671/doujournal.1677659

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (39)

  1. Abid, I., Dhaoui, A., Kaabia, O., ve Tarchella, S. (2023). Geopolitical risk on energy, agriculture, livestock, precious and industrial metals: New insights from a Markov switching model. Resources Policy, 85(Part A), Article 103925. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.103925
  2. Aiba, D. (2023). Bank dependency on foreign funding and global liquidity shocks: The importance of US monetary policy for a developing country. Journal of Asian Economics, 84, Article 101553. https://doi.org/10.1016/j.asieco.2022.101553
  3. Alvarado, M. ve Rodriguez, G. (2025). Time-varying effects of financial uncertainty shocks on macroeconomic fluctuations in Peru. Journal of International Money and Finance, 152, Article 103276. https://doi.org/10.1016/j.jimofin.2025.103276
  4. Ang, A. ve Bekaert, G. (2002). International asset allocation with regime shifts. Review of Financial Studies, 15(4), 1137–1187. https://doi.org/10.1093/rfs/15.4.1137
  5. Balli, E., Çatık, A. N. ve Nugent, J. B. (2021). Time-varying impact of oil shocks on trade balances: Evidence using the TVP-VAR model. Energy, 217, Article 119377. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.119377
  6. Brock, W. A., Dechert, W. D. ve Scheinkman, J. A. (1986). A test for independence based on the correlation dimension (Working Paper). Economics Department, University of Wisconsin–Madison.
  7. Brock, W. A., Dechert, W. D. ve Scheinkman, J. A. (1996). A test for independence based on the correlation dimension. Econometric Reviews, 15(3), 197–235. https://doi.org/10.1080/07474939608800353
  8. Buthelezi, E. M. (2024). Navigating global uncertainty: Examining the effect of geopolitical risks on cryptocurrency prices and volatility in a Markov-switching vector autoregressive model. International Economic Journal, 38(4), 564–590. https://doi.org/10.1080/10168737.2024.2393589
  9. Bülbül, H. ve Akgül, I. (2018). Türkiye finansal stres endeksi ve Markov rejim değişim modeli ile yüksek stres dönemlerinin belirlenmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 13(3), 125–140.
  10. Caldara, D. ve Iacoviello, M. (2022). Measuring geopolitical risk. American Economic Review, 112(4), 1194–1225. https://doi.org/10.1257/aer.20191823
  11. Choi, S. Y. ve Hadad, E. (2025). The dynamic relationship among economic and monetary policy, geopolitical risk, sentiment, and risk aversion: A TVP-VAR approach. Finance Research Letters, 72, Article 106532. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.106532
  12. Demirel, S. (2024). Küresel ekonomik, politik ve jeopolitik risklerin bireysel ve kurumsal finansal işlemlere etkisi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 23(90), 645–667.
  13. Doğan, E. ve Afşar, A. (2021). Politik ve jeopolitik riskler hisse senedi piyasalarını nasıl etkiler: Yükselen piyasa ekonomilerinden ampirik kanıtlar. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 16(3), 688–704. https://doi.org/10.17153/oguiibf.952112
  14. Elliot, D., Meisenzahl, R. R. ve Peydro, J. L. (2024). Nonbank lenders as global shock absorbers: Evidence from US monetary policy spillovers. Journal of International Economics, 149, Article 103908. https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2024.103908
  15. Guevara, C. ve Rodriguez, G. (2020). The role of credit supply shocks in pacific alliance countries: A TVP-VAR-SV approach. North American Journal of Economics and Finance, 52, Article 101140. https://doi.org/10.1016/j.najef.2019.101140
  16. Gungor, S. (2024). Time-varying connectedness between green markets and cable news-based economic policy uncertainty: Evidence from a TVP-VAR connectedness approach. Journal of Business, Economics and Finance (JBEF), 13(2), 88–98. http://doi.org/10.17261/Pressacademia.2024.1943
  17. Hadad, E., Malhotra, D. ve Vasileiou, E. (2024). Risk spillovers and optimal hedging in commodity ETFs: A TVP-VAR approach. Finance Research Letters, 70, Article 106372. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.106372
  18. Hamilton, J. D. (1989). A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle. Econometrica, 57(2), 357–384. https://doi.org/10.2307/1912559
  19. Hollo, D., Kremer, M. ve Lo Duca, M. (2012). CISS – A composite indicator of systemic stress in the financial system (Working Paper No. 1426). European Central Bank.
  20. Hubrich, K. ve Tetlow, R. J. (2015). Financial stress and economic dynamics: The transmission of crises. Journal of Monetary Economics, 70, 100–115. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2014.09.005
  21. Jebabli, I., Arouri, M. ve Teulon, F. (2014). On the effects of world stock market and oil price shocks on food prices: An empirical investigation based on TVP-VAR models with stochastic volatility. Energy Economics, 45, 66–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2014.06.008
  22. Jia, Y., Liu, Y. ve Taghizadeh-Hesary, F. (2025). The nexus among geopolitical risk, metal prices, and global supply chain pressure: Evidence from the TVP-SV-VAR approach. Economic Analysis and Policy, 85, 1776–1789. https://doi.org/10.1016/j.eap.2025.02.003
  23. Jimenez, A., Rodriguez, G. ve Arellano, M. A. (2023). Time-varying impact of fiscal shocks over GDP growth in Peru: An empirical application using hybrid TVP-VAR-SV models. Structural Change and Economic Dynamics, 64, 314–332. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2023.01.005
  24. Kang, W., Ratti, R. A. ve Vespignani, J. (2016). The impact of oil price shocks on the U.S. stock market: A note on the roles of U.S. and non-U.S. oil production. Economics Letters, 145, 176–181. http://dx.doi.org/10.1016/j.econlet.2016.06.008
  25. Kang, W., Ratti, R. A. ve Yoon, K. H. (2015). Time-varying effect of oil market shocks on the stock market. Journal of Banking & Finance, 61, S150–S163. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbankfin.2015.08.027
  26. Lastauskas, P. ve Nguyen, A. D. M. (2023). Global impacts of US monetary policy uncertainty shocks. Journal of International Economics, 145, Article 103830. https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2023.103830
  27. Lim, S. Y. ve Choi, S. Y. (2024). Dynamic credit risk transmissions among global major industries: Evidence from the TVP-VAR spillover approach. North American Journal of Economics and Finance, 74, Article 102251. https://doi.org/10.1016/j.najef.2024.102251
  28. Lo Duca, M. ve Peltonen, T. A. (2011). Macro-financial vulnerabilities and future financial stress – Assessing systemic risks and predicting systemic events (Working Paper No. 1311). European Central Bank.
  29. Pan, C., Huang, Y. ve Lee, C. C. (2024). The dynamic effects of oil supply shock on China: Evidence from the TVP-proxy-VAR approach. Socio-Economic Planning Sciences, 95, Article 102026. https://doi.org/10.1016/j.seps.2024.102026
  30. Qian, L., Zeng, Q. ve Li, T. (2022). Geopolitical risk and oil price volatility: Evidence from Markov-switching model. International Review of Economics and Finance, 81, 29–38. https://doi.org/10.1016/j.iref.2022.05.002
  31. Rohit, A., Dash, P. ve Rao, D. T. (2020). A comparative assessment of the spillovers of US monetary policy shocks and its mitigation. Economics Letters, 197, Article 109623. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2020.109623
  32. Tiwari, A. K., Dam, M. M., Altıntaş, H. ve Bekun, F. V. (2025). The dynamic connectedness between oil price shocks and emerging market economies stock markets: Evidence from new approaches. Energy Economics, 141, Article 108101. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2024.108101
  33. Tunçel, M. B. (2024). Jeopolitik risklerin ve CDS primlerinin borsalardaki yerli ve yabancı yatırımcı sayısı üzerindeki etkisinin incelenmesi: Borsa İstanbul’dan kanıtlar. İşletme Araştırmaları Dergisi, 16(2), 1056–1066. https://doi.org/10.20491/isarder.2024.1842
  34. Üçler, G. ve Özşahin, Ş. (2020). Jeopolitik risk ve borsa endeksinin nedensellik analizi: Gelişmekte olan ülkeler üzerine bootstrap panel nedensellik testi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (87), 167–180. https://doi.org/10.25095/mufad.756266
  35. Wang, F., Zhang, W. ve Zhang, D. (2024). The time-varying impact of geopolitical risks on financial stress in China: A TVP-VAR analysis. Finance Research Letters, 69, Article 106134. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.106134
  36. Wei, Y., Yu, B., Guo, X. ve Zhang, C. (2023). The impact of oil price shocks on the U.S. and Chinese stock markets: A quantitative structural analysis. Energy Reports, 10, 15–28. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.05.268
  37. Willems, T. (2013). Analyzing the effects of US monetary policy shocks in dollarized countries. European Economic Review, 61, 101–115. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2013.03.005
  38. Yang, C., Niu, Z. ve Gao, W. (2022). The time-varying effects of trade policy uncertainty and geopolitical risks shocks on the commodity market prices: Evidence from the TVP-VAR-SV approach. Resources Policy, 76, Article 102600. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102600
  39. Yang, T., Dong, Q., Du, M. ve Du, Q. (2023). Geopolitical risks, oil price shocks and inflation: Evidence from a TVP–SV–VAR approach. Energy Economics, 139 (veya makale no bilgisi kontrol edilmeli), Article 107099. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2023.107099