A Study on the Relationship of the Covid-19 Outbreak with Bitcoin and Other Financial Markets

Yıl 2020, Cilt: 4 Sayı: 3, 665 - 682, 30.09.2020

Nuri Avşarlıgil

https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.735214

Cited By: 5

Öz

The aim of this study is to examine the breaks and changes in the financial markets, which emerged in the Republic of China in December 2019 and identified as Covid-19 on January 13, 2020. After the cointegration analysis conducted in the pre-epidemic period, it was observed that the variables of West Texas Crude Oil price (WTI), Bitcoin (BTC) and Euro / Dollar parity (EUR) did not have a cointegration relationship between them. In the post-epidemic period, it was observed that there was a significant cointegration movement between the three variables. In other words, before the outbreak, a common behavior between BTC, EUR and WTI, which were not co-integrated among them, developed and co-integrated began to act. It has been observed that the averages have changed significantly in the series before and after the outbreak and that the change in WTI is a reason for the change in BTC. In addition, it was observed that the WTI price caused a change in the change in EUR. In addition, as a result of the Zivot-Andrews unit root test, one of the unit root tests with structural breakage, it was concluded that there was no structural break at the beginning of the covid-19 outbreak for both WTI, BTC and EUR.In the following period, examining the relationship of these variables with each other is very important in order to understand the continuity of the transformation that occurs

Anahtar Kelimeler

Covid-19, Causality, Cointegration, Correlation

Covid-19 Salgının Bitcoin ve Diğer Finansal Piyasalar ile İlişkisi Üzerine Bir İnceleme

Öz

Bu çalışma ile 2019 Aralık ayında Çin Halk Cumhuriyeti’nde ortaya çıkan ve 13 Ocak 2020 tarihinde Covid-19 olarak tanımlanan virüsün tüm Dünya’yı etkilemesi sonucunda, finansal piyasalarda yaşanan kırılma ve değişikliklerin incelenmesi amaçlanmaktadır. Salgın öncesi dönemde yapılan eş bütünleşme analizi sonrası West Texas Ham Petrol fiyatı (WTI), Bitcoin (BTC) ve Euro/Dolar paritesi (EUR) değişkenlerinin aralarında eş bütünleşme ilişkisi olmadığı görülürken, salgın sonrası dönemde ise üç değişken arasında anlamlı bir eş bütünleşme hareketi olduğu belirlenmiştir. Yani, salgın öncesi aralarında eş bütünleşik bir hareket olmayan BTC, EUR ve WTI arasında ortak bir davranış şekli gelişmiş ve eş bütünleşik hareket etmeye başlamışlardır. Salgın öncesi ve sonrası seriler açısından ortalamaların önemli ölçüde değiştiği ve WTI’daki değişimin BTC’de değişimin bir nedeni olduğu, bunun yanı sıra EUR’daki değişiminde WTI fiyatının da bir değişikliğe neden olduğu görülmüştür. Ayrıca yapısal kırılmalı birim kök testlerinden Zivot-Andrews birim kök testi sonucunda, hem WTI hem BTC hem de EUR için covid-19 salgını başlangıcında her hangi bir yapısal kırılma olmadığı sonucuna varılmıştır. İlerleyen dönemde, söz konusu değişkenlerin birbirleriyle olan ilişkilerinin incelenmesi, gerçekleşen dönüşümün devamlılığını anlayabilmek açısından oldukça önemlidir.

Anahtar Kelimeler

Covid-19, Nedensellik, Eşbütünleşme, Korelasyon

Kaynakça

• AKEL, V. (2015), “Kırılgan Beşli Ülkelerinin Hisse Senedi Piyasaları Arasındaki Eşbütünleşme Analizi”, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, Cilt 11, Sayı 24
• BALCILAR, M., BOURI, E., GUPTA, R., ve D. ROUBAUD, (2017), “Can volume predict Bitcoin returns and volatility?” A quantiles-based approach, Econ. Model. 64, 74–81.
• BLAU, B.M. (2017), “Price dynamics and speculative trading in bitcoin”, Res. Int. Bus. Finance 41, 493–499.
• BOURİ, E., GUPTA, R., LAHİANİ A. ve M. SHAHBAZ, (2018), “Testing for Asymmetric Nonlinear Short-and Long-Run Relationships Between Bitcoin, Aggregate Commodity and Gold Prices”, Resources Policy
• BOURİ, E., GUPTA, R., TIWARI, A.K. ve D. ROUBAUD, (2017), “Does Bitcoin hedge global uncertainty? Evidence from wavelet-based quantile-in-quantile regressions”, Finance Res. Lett. 23, 87–95.
• BOURİ, E., JALKH, N., MOLNÁR, P. ve D. ROUBAUD, (2017), “Bitcoin for energy commodities before and after the 2013 crash: diversifier, hedge or safe haven?” Appl. Econ. 49 (50), 5063–5073.
• CHAREMZA, W. ve DEADMAN, D.F. (1993), New Directions in Econometric Practice. England: Edward Elgar Publishing Limitted
• coinmarketcap.com (Erişim tarihi 25 Mart 2020)
• DARNELL, A.C.A. (1994), Dictionary of Econometrics, Printed and Bound in Great Britain by Hartnolls Limited. England: Bodmin-Cornwall.
• DOĞAN, B., EROĞLU, Ö. Ve O. DEĞER, (2016), “Enflasyon ve Faiz Oranı Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği”, Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, http://dx.doi.org/10.18074/cnuiibf.258
• ENDERS, W. (1995), Applied Econometric Time Series. John Wiley & Son, Inc. USA.
• EVGENİDİS, A. (2017), “Do all oil price shocks have the same impact? Evidence from the Euro Area, Finance Research Letters”, doi: 10.1016/j.frl.2017.12.013
• GRANGER, C. W. J. (1969), “Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods” Econometrica, 37(3), 424. doi:10.2307/1912791
• GUJARATİ, D.N. (2004), Basic Econometrics, New York: McGraw-Hill.
• HJALMARSSON E. ve P. ÖSTERHOLM, (2007), “Testing for Cointegration Using the Johansen Methodology when Variables are Near-Integrated”, IMF Working paper, Western Hemisphere Division/07/141
• http://www.ekolar.com/johansen-esbutunlesme-analizi/ Erişim tarihi: 07/05/2020
• http://www.scholarpedia.org/article/Granger_causality Erişim tarihi: 08/05/2020
• JOHANSEN, S. (1988), “Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economics Dynamic and Control”,12(2-3), 231–254
• PATTERSON, K. (2000), An Introduction to Applied Econometrics : A Time Series Approach,Newyork, Great Britain.
• TIWARI, A.K.,. JANA, R.K., DAS, D. ve D. ROUBAUD, (2018) “Informational efficiency of Bitcoin—An extension”, Econom. Lett. 163, 106–109.