KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Istanbul Business Research / 2015 / Cilt: 44 - Sayı: 1

Küresel altın fiyatlarıyla ABD ek beslenme yardımı harcamaları ve baltık kuru yük endeksi arasındaki etkileşim

Mehmet SARAÇ
Feyyaz ZEREN
Remzi BAŞAR
Sayfa
12–20
Yayın Tarihi
2015-04-30
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)

BDI ile altın fiyatları arasında kısa vadedeki aynı yönlü ilişki ise ekonominin canlandığı dönemlerde bollaşan likiditenin altına yöneldiği ve bu nedenle fiyatların arttığı şeklinde açıklanabilir

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makalede küresel altın fiyatlarının değişimiyle Amerika Birleşik Devletleri’ndeki ekonomik durumun bir göstergesi olarak ABD Ek Beslenme Yardımı Programı (SNAP) harcamalarının ve dünyadaki ekonomik canlılığın bir göstergesi olarak Baltık Kuru Yük Taşımacılığı Endeksi’nin (BDI) ilişkisi analiz edilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Çalışmada 1988-2012 yılları arasındaki verilere dayanarak kullanılan ARDL Eşbütünleşme Modeli sonuçları, global altın fiyatlarının SNAP harcamalarıyla hem uzun hem de kısa dönemde anlamlı ve aynı yönlü bir ilişkide olduğunu, BDI ile kısa dönemde anlamlı, aynı yönlü ancak nispeten düşük seviyede bir ilişkide olduğunu ortaya koymaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:BDI ile altın fiyatları arasında kısa vadedeki aynı yönlü ilişki ise ekonominin canlandığı dönemlerde bollaşan likiditenin altına yöneldiği ve bu nedenle fiyatların arttığı şeklinde açıklanabilir
🔬Tür:Laboratuvar & Saha Deneyi
📍Kapsam:2012 Verileri
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu makalede küresel altın fiyatlarının değişimiyle Amerika Birleşik Devletleri’ndeki ekonomik durumun bir göstergesi olarak ABD Ek Beslenme Yardımı Programı (SNAP) harcamalarının ve dünyadaki ekonomik canlılığın bir göstergesi olarak Baltık Kuru Yük Taşımacılığı Endeksi’nin (BDI) ilişkisi analiz edilmiştir. Çalışmada 1988-2012 yılları arasındaki verilere dayanarak kullanılan ARDL Eşbütünleşme Modeli sonuçları, global altın fiyatlarının SNAP harcamalarıyla hem uzun hem de kısa dönemde anlamlı ve aynı yönlü bir ilişkide olduğunu, BDI ile kısa dönemde anlamlı, aynı yönlü ancak nispeten düşük seviyede bir ilişkide olduğunu ortaya koymaktadır. Toda-Yamamoto testi ile SNAP harcamalarından altın fiyatlarına doğru tek yönlü nedensellik bulunmuştur. Bu sonuçlara göre ABD’deki yoksulluk düzeyi arttıkça küresel altın fiyatları da artmaktadır. Bu çalışma, Amerika’nın ekonomik durumunun dünyadaki altın fiyatları ve dolayısıyla küresel ekonominin seyri üzerindeki etkisini bir başka açıdan kanıtlamaktadır. BDI ile altın fiyatları arasında kısa vadedeki aynı yönlü ilişki ise ekonominin canlandığı dönemlerde bollaşan likiditenin altına yöneldiği ve bu nedenle fiyatların arttığı şeklinde açıklanabilir

Abstract

Bu makalede küresel altın fiyatlarının değişimiyle Amerika Birleşik Devletleri’ndeki ekonomik durumun bir göstergesi olarak ABD Ek Beslenme Yardımı Programı (SNAP) harcamalarının ve dünyadaki ekonomik canlılığın bir göstergesi olarak Baltık Kuru Yük Taşımacılığı Endeksi’nin (BDI) ilişkisi analiz edilmiştir. Çalışmada 1988-2012 yılları arasındaki verilere dayanarak kullanılan ARDL Eşbütünleşme Modeli sonuçları, global altın fiyatlarının SNAP harcamalarıyla hem uzun hem de kısa dönemde anlamlı ve aynı yönlü bir ilişkide olduğunu, BDI ile kısa dönemde anlamlı, aynı yönlü ancak nispeten düşük seviyede bir ilişkide olduğunu ortaya koymaktadır. Toda-Yamamoto testi ile SNAP harcamalarından altın fiyatlarına doğru tek yönlü nedensellik bulunmuştur. Bu sonuçlara göre ABD’deki yoksulluk düzeyi arttıkça küresel altın fiyatları da artmaktadır. Bu çalışma, Amerika’nın ekonomik durumunun dünyadaki altın fiyatları ve dolayısıyla küresel ekonominin seyri üzerindeki etkisini bir başka açıdan kanıtlamaktadır. BDI ile altın fiyatları arasında kısa vadedeki aynı yönlü ilişki ise ekonominin canlandığı dönemlerde bollaşan likiditenin altına yöneldiği ve bu nedenle fiyatların arttığı şeklinde açıklanabilir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

SARAÇ, M., ZEREN, F., BAŞAR, R. (2015). Küresel altın fiyatlarıyla ABD ek beslenme yardımı harcamaları ve baltık kuru yük endeksi arasındaki etkileşim. Istanbul Business Research, Cilt: 44 - Sayı: 1, 12–20. https://ajindex.com/articles/65449

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. ABD St. Louis Federal Merkez Bankası FRED finansal veri tabanı, Erişim Tarihi: 02.01.2015.
  2. Aksoy, M. & Topçu, N. (2013). Altın ile hisse senedi ve enflasyon arasındaki ilişki. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 27(1), 59-79.
  3. Alam, I. & Quazi, R. (2003). Determinants of capital flight an econometric case study of Bangladesh. International Review of Applied Economics, 17(1), 85-103.
  4. Bahmani-Oskooee, M. M. & Goswami, G. G. (2003). A disaggregated approach to test the J-Curve phenomenon: Japan versus her major trading partners. Journal of Economics and Finance, 27(1), 102-113.
  5. Bakshi, G., Panayotov, G., & Skoulakis, G. (2011). The Baltic dry index as a predictor of global stock returns, commodity returns, and global economic activity. Working Paper University of Maryland. Bardsen, G. (1989) Estimation of long run coefficients in error correction models. Oxford Bulletin of Economics & Statistics, 51(3), 345-350.
  6. Baur, D. & McDermott, T. K. (2010). Is gold a safe haven? International evidence. Journal of Banking & Finance 34, 1886–1898.
  7. Baur, D. & Löffler, G. (2013). Predicting the equity premium with the demand for gold coins and bars. FIRN Research Paper, 1-10.
  8. Çağlayan, E. (2006). Enflasyon, faiz oranı ve büyümenin tasarruflar üzerindeki etkileri. yurtiçi Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 21(1), 423-438.
  9. Marmara Dunis, C. L. & Nathani, A. (2007). Quantitative trading of gold and silver using nonlinear models. Neural Network World, 17, 93-112.
  10. Eriçok, R. E. & Yılancı, V. (2013). Eğitim harcamaları ve ekonomik büyüme ilişkisi: Sınır testi Yaklaşımı”. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, 8(1). 87-101.
  11. Greene, W. H. (2003). Econometric analysis. 5th Edition,USA: Prentice Hall. Hanson, K., Golan, E.,Vogel, S., & Olmsted, J. (2002). Tracing the impacts of food assistance programs on agriculture and consumers. USDA United States Department of Agriculture Research Report, 18, 1-34.
  12. Hanson, K. (2010). The food assistance national input output multiplier (FANIOM) model and stimulus effects of SNAP. United States Department of Agriculture Research Report Number 103, 1-44.
  13. İsmail, Z.,Yahya, A. & Shabri, A. (2009). Forecasting gold prices using multiple linear regression method. American Journal of Applied Sciences, 6(8), 1509-1514.
  14. Lee, J.& Strazicich, M.C. (2004). Minimum LM unit root test with one structuralbBreak. Appalachian State University Working Paper 0417. 1-15.
  15. Narayan, S. & Narayan, P. K. (2005). Estimating income and price elasticities of