KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2021 / Cilt: 23 - Sayı: 1

Döviz Piyasası Baskı Endeksi ve Kriz Göstergelerinin Tahmini: Türkiye Uygulaması

Murat AKKAYA
Sayfa
67–92
Yayın Tarihi
2021-04-18
DOI
—
🏛️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)

Modelde yer alan değişkenlerden Borsa İstanbul 100 Getiri Endeksi (BIST), İç Borç Stoku (İBS) ve Yurtdışı Yerleşiklerin Hisse Senedi Portföyü (YYHSP) ile Döviz Piyasası Baskı Endeksi arasında anlamlı bir ilişki bulunmaktadır

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Döviz piyasası, bir ülke parasının başka bir ülke parası ile işlem gördüğü piyasa olarak tanımlanmaktadır ve bu piyasa farklı ülkelerin para birimlerinin değiştirildiği küresel pazar haline gelmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Döviz krizi, döviz kurunun kısa bir süre boyunca önemli ölçüde değer kaybettiği bir durumdur.
💡
Sonuç & Katkı:Modelde yer alan değişkenlerden Borsa İstanbul 100 Getiri Endeksi (BIST), İç Borç Stoku (İBS) ve Yurtdışı Yerleşiklerin Hisse Senedi Portföyü (YYHSP) ile Döviz Piyasası Baskı Endeksi arasında anlamlı bir ilişki bulunmaktadır
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:2019 Verileri
⚙️Değişkenler:Döviz Piyasası Baskı Endeksi · Öncü Göstergeler · Logit Model

Özet

Döviz piyasası, bir ülke parasının başka bir ülke parası ile işlem gördüğü piyasa olarak tanımlanmaktadır ve bu piyasa farklı ülkelerin para birimlerinin değiştirildiği küresel pazar haline gelmiştir. Döviz krizi, döviz kurunun kısa bir süre boyunca önemli ölçüde değer kaybettiği bir durumdur. Döviz krizleri hem teorik hem de ampirik olarak kapsamlı bir ekonomik literatüre konu olmuştur. Bu nedenle, finansal piyasalar üzerindeki baskı derecesini ölçmek ve krizleri öngörmek için sinyal yaklaşımına göre endeksler oluşturulmuştur. Sinyal yaklaşımında, bir değişkenin bir krizden önceki dönemde belirli bir eşik değerinin ötesine geçmesi durumunda krizin meydana gelebileceği konusunda bir erken uyarı sinyali verdiği düşünülmektedir. Bu çalışmanın ana amacı Kaminsky ve Reinhart, (1999) tarafından geliştirilen Döviz Piyasası Baskı Endeksi’nin Ocak 1999 – Aralık 2019 döneminde Türkiye için geçerliliğinin araştırılmasıdır. Ayrıca, Döviz Piyasası Baskı Endeksi kullanılarak finansal krizlere neden olabilecek öncü göstergelerin Logit model ile belirlenmesidir. Model 7 istatistiki olarak anlamlı çıkmıştır ve de açıklama gücü istendiği gibi yüksek olmuştur. Modelde yer alan değişkenlerden Borsa İstanbul 100 Getiri Endeksi (BIST), İç Borç Stoku (İBS) ve Yurtdışı Yerleşiklerin Hisse Senedi Portföyü (YYHSP) ile Döviz Piyasası Baskı Endeksi arasında anlamlı bir ilişki bulunmaktadır

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AKKAYA, M. (2021). Döviz Piyasası Baskı Endeksi ve Kriz Göstergelerinin Tahmini: Türkiye Uygulaması. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 23 - Sayı: 1, 67–92. https://ajindex.com/articles/136047

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Akkaya, M., & Kantar, L. (2018). Finansal Krizlerin Tahmininde Öncü Göstergelerin Logit-Probit Model ile Analizi: Türkiye Uygulaması. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 575-590. doi:http://dx.doi.org/10.17130/ijmeb.2018343111.
  2. Akkaya, M. & Kantar, L. (2019). Bankacılık Kırılganlık Endeksinin Logit-Probit Model ile Analizi: Türkiye Uygulaması, Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 650, 131-145.
  3. Almahmood, H., Munyif, M. A., & Willett, T. D. (2018). Most speculative attacks do not succeed: Currency crises and currency crashes. Journal of International Commerce, Economics and Policy, 9(01n02), 1850001. Altıntaş, H., & Öz, B. (2007). Para krizlerinin sinyal yaklaşımı ile öngörülebilirliği: Türkiye uygulaması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(2), 19-77. Avcı M.A. & Altay N.O. (2014), Finansal Krizlerin Öngörüsünde Regresyon Ağaçları Modeli: Gelişmekte Olan Ülkelere Yönelik Bir Analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 6(12), 191-212. Arı A. & Cergibozan, R. (2016). The twin crises: Determinants of banking and currency crises in the Turkish economy. Emerging markets Finance and Trade, 52(1), 123-135.
  4. Beckmann, D., Menkhoff, L., & Sawischlewski, K. (2006). Robust lessons about practical early warning systems. Journal of Policy Modeling, 28(2), 163-193.
  5. Berg, A and C Pattillo (1998). Are Currency Crises Predictable? A Test. IMF Working Paper, 98/154. Bozkurt, H., & Dursun, G. (2006). TÜRKİYE'DE PARA KRİZİNİN ÖNCÜ GÖSTERGELERİ: ERKEN UYARI SİSTEMİ. Marmara Üniversitesi Avrupa Topluluğu Enstitüsü Avrupa Araştırmaları Dergisi, 14(1), 259-284.
  6. Bucevska, V. (2015). Currency crises in EU candidate countries: An early warning system approach. Panoeconomicus, 62(4), 493-510.
  7. Burnside, C. (2008), Does Capital Control Policy Affect Real Exchange Rate Volatility?. Doctoral dissertation, Duke University Durham). Burnside, C., Eichenbaum, M. and Rebelo, S. (2004). Government guarantees and self-fulfilling speculative attacks. Journal of Economic Theory, 119, 31-63.
  8. Burnside, C., Eichenbaum, M. & Sergio Rebelo (2008). Currency crisis models. New Palgrave Dictionary of Economics, 2nd ed. Bussiere, M., & Fratzscher, M. (2006). Towards a new early warning system of financial crises. journal of International Money and Finance, 25(6), 953-973.
  9. Candelon, B., Dumitrescu, E. I., & Hurlin, C. (2014). Currency crisis early warning systems: Why they should be dynamic. International Journal of Forecasting, 30(4), 1016-1029.
  10. Comelli, F. (2014).