Dergiler / İzmir İktisat Dergisi / 2021 / Cilt: 36 - Sayı: 4

Faiz, Döviz Kuru, Altın Fiyatları ve BIST100 Endeksi İlişkisinin Ekonometrik Analizi: Türkiye Üzerine Bir Uygulama

Econometric Analysis of the Relationship Among Interest Rate, Exchange Rate, Gold Prices and ISE100 Index: An Application on Turkey

Sayfa
928–948
Yayın Tarihi
2021-12-31
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)

Elde edilen bulgulara göre, eşbütünleşme analizi için bağımlı değişkenin BIST100 endeksi getirisi olduğu durumda değişkenler arasında bir uzun dönem ilişki bulunmuş olup; altın fiyatlarının BIST100 üzerinde anlamlı bir etkisi bulunamamıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada BIST100 hisse senedi endeksinin faiz, döviz kuru ve altın fiyatları açısından duyarlılığının belirlenmesi amaçlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu amaçla 4 Ocak 2000-28 Haziran 2021 dönemini kapsayan günlük veriler kullanılarak tüm örneklem dönemine ilişkin değişkenler arasındaki uzun ve kısa dönem ilişkilerinin COVID-19 pandemi dönemi ile kıyaslandığında nasıl seyrettiği Johansen-Juselius eşbütünleşme analizi, Granger nedensellik testi, varyans ayrıştırma ve etki-tepki analizleri uygulanarak araştırılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Elde edilen bulgulara göre, eşbütünleşme analizi için bağımlı değişkenin BIST100 endeksi getirisi olduğu durumda değişkenler arasında bir uzun dönem ilişki bulunmuş olup; altın fiyatlarının BIST100 üzerinde anlamlı bir etkisi bulunamamıştır.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:2000 Verileri
⚙️Değişkenler:BIST100 · Altın Fiyatları · Johansen Eşbütünleşme

Özet

Bu çalışmada BIST100 hisse senedi endeksinin faiz, döviz kuru ve altın fiyatları açısından duyarlılığının belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla 4 Ocak 2000-28 Haziran 2021 dönemini kapsayan günlük veriler kullanılarak tüm örneklem dönemine ilişkin değişkenler arasındaki uzun ve kısa dönem ilişkilerinin COVID-19 pandemi dönemi ile kıyaslandığında nasıl seyrettiği Johansen-Juselius eşbütünleşme analizi, Granger nedensellik testi, varyans ayrıştırma ve etki-tepki analizleri uygulanarak araştırılmıştır. Elde edilen bulgulara göre, eşbütünleşme analizi için bağımlı değişkenin BIST100 endeksi getirisi olduğu durumda değişkenler arasında bir uzun dönem ilişki bulunmuş olup; altın fiyatlarının BIST100 üzerinde anlamlı bir etkisi bulunamamıştır. Granger nedensellik analizi sonuçları ise ele alınan dönem için BIST 100 endeksi ile hem döviz kuru hem de faiz serisi arasında çift yönlü bir nedensellik ilişkisinin varlığını saptarken, BIST100 endeksinden altın fiyatlarına doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi ortaya koymuştur. COVID-19 dönemi ele alındığında %5 anlamlılık düzeyinde seriler arasında bir uzun dönem ilişkisi bulunamamış olup, %10 anlamlılık düzeyinde bulunan bir eşbütünleşik ilişki için ise hata düzeltme mekanizması yalnızca bağımlı değişkenin faiz oranları olduğu durumda çalışmıştır. Ayrıca bu dönemde genel dönemdeki kısa dönem ilişkilerinin tersine BIST100 endeksindeki değişimi serinin kendisinden sonra en çok açıklayan değişkenin altın fiyatları olduğu saptanmış olup, altın fiyatlarından BIST100’e doğru ve BIST100’den faiz oranlarına doğru tek yönlü nedensellik ilişkileri elde edilmiştir.

Abstract

In this study, it has been aimed to determine the sensitivity of the ISE100 stock index in terms of interest rate, exchange rate and gold prices. For this purpose, by applying Johansen-Juselius cointegration analysis, Granger causality test, variance decomposition and impulse-response analysis for daily data covering the period January 4, 2000-June 28, 2021; it has been investigated how the long and short term relationships regarding the entire sample among the variables follow a route when compared to the COVID-19 period. According to the findings, in case the dependent variable for the cointegration analysis is the ISE100 index return, a long-term relationship has been detected among the variables; however, no significant effect of gold prices on ISE100 has been found. Besides, Granger causality analysis reveals a unidirectional causality relationship from ISE100 to gold prices, while detecting the existence of a bidirectional causality relationship between the ISE100 index and both the exchange rate & the interest rate series for the period under consideration. Considering the COVID-19 period, no long-term relationship has been found at the 5% significance level and for a cointegrating relationship detected at 10% level, the error correction mechanism has only worked when the dependent variable is the interest rate. Additionally, in this period, contrary to the short-term relationships in the general period, the variable explaining the change in the ISE100 index the most after the series itself is the gold prices, and unidirectional causality relationships have been obtained from gold prices to ISE100 and from ISE100 to interest rates.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ŞANLI, S., KONAK, T., ÖZMEN, M. (2021). Faiz, Döviz Kuru, Altın Fiyatları ve BIST100 Endeksi İlişkisinin Ekonometrik Analizi: Türkiye Üzerine Bir Uygulama. İzmir İktisat Dergisi, Cilt: 36 - Sayı: 4, 928–948. https://ajindex.com/articles/373151

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Akel, V., Kandır, S. ve Yavuz, Ö. S. (2016). Dynamic relationship between stock prices and exchange rates in emerging markets: Evidence from fragile five economies. International Business: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications, IGI Global, USA, 2257-2273.
  2. Alam, M. D. ve Uddin, G. (2009). Relationship between interest rate and stock price: Empirical evidence from developed and developing countries. International Journal of Business and Management, 4(3), 43-51.
  3. Ansari, S. ve Changle, R. (2015). A study measuring impact of major currencies exchange rates on Nifty. Quality Management Practices for Global Excellence, (Eds. A. Bansal, Y. Phatak & R. K. Sharma), Allied Publishers Pvt. Ltd., New Delhi, 3-8.
  4. Bahmani-Oskooee, M. ve Sohrabian, A. (1992). Stock prices and the effective exchange rate of the dollar. Applied Economics, 24(4), 459-464.
  5. Barut, A., Karaoğlan, S. ve Karabayır, M. E. (2017). Faiz oranı-döviz kuru ve BİST 100 etkileşimi: Maki eşbütünleşme analizi. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(16), 503-523.
  6. Brandt, P. T. ve Williams, J. T. (2007). Multiple time series models (No. 148). Sage. Branson, W. H. (1983). Macroeconomic determinants of real exchange rate risk. Managing Foreign Exchange Risk, (Ed. R. J. Herring), Cambridge University Press.
  7. Brooks, C. (2002). Introductory econometrics for finance. Cambridge University Press,
  8. UK. Chkili, W., Aloui, C. ve Nguyen, D. K. (2012). Asymmetric effects and long memory in dynamic volatility relationships between stock returns and exchange rates. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 22(4), 738-757.
  9. Claessens, S. ve Laeven, L. (Eds.) (2006). A reader in international corporate finance (C.2). Dünya Bankası Yayınları.
  10. Cromwell, J. B., Hannan, M. J., Labys, W. C. ve Terraza, M. (1994). Multivariate tests for time series models (Seri No. 07-100).
  11. Thousand Oaks, CA: Sage. Dimitrova, D. (2005). The relationship between exchange rates and stock prices: Studied in a multivariate model. Issues in Political Economy, 14(1), 3-9.
  12. Dornbusch, R. ve Fischer, S. (1980). Exchange rates and the current account. American Economic Review, 70(5), 960-971.
  13. Engle, R. F. ve Granger, C. W. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 251-276. Gjerde, Ø. ve Sættem, F. (1999). Causal relations among stock returns and macroeconomic variables in a small, open economy. Journal