KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi / 2019 / Cilt: 33 - Sayı: 2

Kırılgan Beşli Ekonomilerinin Döviz Kuru Hareketleri: Dolar Endeksini Takip Ediyorlar mı?

Foreign Exchange Rate Movements of Fragile Five Economies: Do They Follow the U.S. Dollar Index?

Efe Çağlar ÇAĞLI
Fatma Dilvin TAŞKIN
Sayfa
479–494
Yayın Tarihi
2019-03-29
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)

Sonuçlar, döviz kurlarının, ana ticaret ortakları ağırlıklı dolar endeksiyle uzun vadeli ilişkiye sahip olmadığını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, dolar endeksi ile ‘Kırılgan Beşli’ ülkeleri döviz kurları arasındaki uzun dönemli ilişki incelenmektedir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ocak 2002 – Haziran 2018 dönemini kapsayan haftalık verilere doğrusal olmayan eşbütünleşme sistemi ve Granger nedensellik testleri uygulanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar, döviz kurlarının, ana ticaret ortakları ağırlıklı dolar endeksiyle uzun vadeli ilişkiye sahip olmadığını göstermektedir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:2002 Verileri
⚙️Değişkenler:Kırılgan Beşli · Dolar Endeksi · Doğrusal Olmayan Eşbütünleşme

Özet

Bu çalışmada, dolar endeksi ile ‘Kırılgan Beşli’ ülkeleri döviz kurları arasındaki uzun dönemli ilişki incelenmektedir. Türkiye, Endonezya, Brezilya, Güney Afrika ve Hindistan’ın döviz kurları ile birlikte ana ticaret ortakları ve başlıca para birimleri ağırlıklı dolar endeksleri analiz edilmiştir. Ocak 2002 – Haziran 2018 dönemini kapsayan haftalık verilere doğrusal olmayan eşbütünleşme sistemi ve Granger nedensellik testleri uygulanmıştır. Sonuçlar, döviz kurlarının, ana ticaret ortakları ağırlıklı dolar endeksiyle uzun vadeli ilişkiye sahip olmadığını göstermektedir. Bununla birlikte, dolar endeksinin, kısa vadede Kırılgan Beşli döviz kurları üzerinde anlamlı etkisinin olduğu görülmektedir.

Abstract

In this paper, we examine the long-run relationship between Dollar Index and foreign exchange rates of ‘Fragile Five’ economies, respectively. We analyze foreign exchange rates of Turkey, Indonesia, Brazil, South Africa, India, and weighted average of the foreign exchange value of the US dollar against the currencies of both the broad group of major U.S. trading partners and group of the major currencies. We employ nonlinear cointegration framework and Granger causality tests on the weekly data covering January 2002 – June 2018. The empirical results that the foreign exchange rates do not have significant long-run relationship with the trade weighted US Dollar index. However, the dollar index does have significant impact on the foreign exchange rates of Fragile Five, respectively, in the short-run.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇAĞLI, E. Ç., TAŞKIN, F. D. (2019). Kırılgan Beşli Ekonomilerinin Döviz Kuru Hareketleri: Dolar Endeksini Takip Ediyorlar mı?. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 33 - Sayı: 2, 479–494. https://ajindex.com/articles/18743

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Antonakakis, N. (2012) “Exchange return co-movements and volatility spillovers before and after the introduction of euro”, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 22(5), p. 1091–1109.
  2. AuYong, H. H., Gan, C., and Treepongkaruna, S. (2004) “Cointegration and causality in the Asian and emerging foreign exchange markets: Evidence from the 1990s financial crises”, International Review of Financial Analysis, 13(4), p. 479–515.
  3. Baig, T., and Goldfajn, I. (1999) “Financial Market Contagion in the Asian Crisis” IMF Staff Papers, 46(2), p. 167–195.
  4. BIS (2016) “Triennial Central Bank Survey of foreign exchange and OTC derivatives markets in 2016”, Bank of International Settlements. Boero, G., Silvapulle, P., and Tursunalieva, A. (2011) “Modelling the bivariate dependence structure of exchange rates before and after the introduction of the euro: a semi-parametric approach”, International Journal of Finance & Economics, 16(4), p. 357–374.
  5. Chung, C. H. (2006) “Characterizing co-movement of the won with the yen before and after the currency crisis”, Korea Review of International Studies, 9(2), p. 3–18.
  6. Copeland, L. S. (1991) “Cointegration tests with daily exchange rate data”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 53(2), p. 185–198.
  7. Chou, R. Y. (1988) “Volatility persistence and stock valuations: Some empirical evidence using GARCH”. Journal of Applied Econometrics, 3(4), p. 279–294.
  8. Diks, C., and Panchenko, V. (2006) “A new statistic and practical guidelines for nonparametric Granger causality testing”, Journal of Economic Dynamics and Control, 30(9–10), p. 1647–1669.
  9. Engle, R. (2002) “Dynamic conditional correlation: A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticity models”, Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), p. 339–350.
  10. Engle, R. F., Ito, T., and Lin, W.-L. (1990) “Meteor Showers or Heat Waves? Heteroskedastic Intra-Daily Volatility in the Foreign Exchange Market”, Econometrica, 58(3), p. 525-542. Ferré, M., and Hall, S. G. (2002) “Foreign exchange market efficiency and cointegration”, Applied Financial Economics, 12(2), p. 131–139.
  11. Hakkio, C. S., and Rush, M. (1989) “Market efficiency and cointegration: an application to the sterling and deutschemark exchange markets”, Journal of International Money and Finance, 8(1), p. 75–88.
  12. Granger, C. W. J. (1969). “Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods”, Econometrica, 37(3), p.424–438.
  13. Granger, C. W