Examining the Relationship between Crypto Fear and Greed Index and Financial Markets Using Fourier-Based Approaches: Evidence from G7 Countries

Öz

Especially in recent years, the formation and prediction of prices, and investors’ behaviors has been one of the most interesting topics in the literature of finance. Cryptocurrency market is one of the markets where the effects of investors’ psychology on investments can be observed most clearly. This study investigates the relationship between the crypto fear and greed index, which is considered one of the leading indicators of investor sentiment in the cryptocurrency market and the financial markets of the G7 countries. In this context, the cointegration and causality relations between the crypto fear and greed index and the stock markets of G7 countries were examined with Fourier Bootstrap ARDL Bound Test and Fourier Toda-Yamamoto Causality Test using weekly data for the period 04.02.2018-15.01.2023. ARDL Bound test results reveal that the situation between variables was degenerate, and the variables are not cointegrated. Causality test results, on the other hand, indicate causal relationships between crypto fear and greed index and various financial markets. Causality test results, reveal that there was bidirectional causality between the crypto fear and greed index and FTSEMIB and TSX. it has also been determined that there is unidirectional causality from S&P 500 and FTSE 100 to the crypto fear and greed index and unidirectional causality from the crypto fear and greed index to NIKKEI225. The causality test results show that cryptocurrency market investors' irrational behaviors, such as fear and greed, which accour a result of the developments in the cryptocurrency market, have important relations with the stock markets.

Anahtar Kelimeler

• Crypto Fear and Greed Index
• Investor Sentiment
• Fourier Cointegration
• Fourier Causality

Kripto Korku ve Açgözlülük Endeksi ile Finansal Piyasalar İlişkisinin Fourier Tabanlı Yaklaşımlarla İncelenmesi: G7 Ülkelerinden Kanıtlar

Öz

Özellikle son yıllarda finansal piyasalarda fiyatların oluşumu, tahmin edilebilirliği ve yatırımcı davranışları finans literatürünün en ilgi çeken konularından biri konumundadır. Yatırımcı psikolojisinin yatırımlar üzerindeki etkilerinin en net gözlemlenebildiği piyasalardan biri de kripto para piyasalarıdır. Bu çalışma, kripto para piyasasında yatırımcı duyarlılığının temel göstergelerinden biri olarak kabul edilen kripto korku ve açgözlülük endeksi ile G7 ülkelerinin finansal piyasaları arasındaki ilişkiyi araştırmaktadır. Bu bağlamda, kripto korku ve açgözlülük endeksi ile G7 ülkelerinin pay piyasaları arasındaki eşbütünleşme ve nedensellik ilişkileri 04.02.2018–15.01.2023 dönemine ait haftalık veriler kullanılarak Fourier Bootstrap ARDL Sınır Testi ve Fourier Toda-Yamamoto Nedensellik Testi ile incelenmiştir. Fourier Bootstrap ARDL Sınır Testi sonucunda, değişkenler arasında dejenere durum olduğu, daha açık bir ifadeyle eşbütünleşme ilişkisinin olmadığı tespit edilirken, Fourier Toda-Yamamoto Nedensellik Testi sonucunda ise kripto korku ve açgözlülük endeksi ile FTSEMIB ve TSX arasında çift yönlü nedensellik olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, S&P 500 ve FTSE 100’den kripto korku ve açgözlülük endeksine doğru tek yönlü, kripto korku ve açgözlülük endeksinden NIKKEI225’e doğru yine tek yönlü nedensellik olduğu tespit edilmiştir. Nedensellik analizi sonuçları, kripto para piyasası yatırımcılarının kripto para piyasasında yaşanan gelişmeler sonucunda sergiledikleri korku ve açgözlülük davranışlarının pay piyasaları ile önemli ilişkilere sahip olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

• Kripto Korku ve Açgözlülük Endeksi
• Yatırımcı Duyarlılığı
• Fourier Eşbütünleşme
• Fourier Nedensellik

Kaynakça

1. Bachelier, L. (1900). Theorie de la speculation. Annales scientifiques de l'École Normale Supérieure, 17, 21-86. doi.org/10.24033/asens.476
2. Bourghelle D., Jawadi, F. J. ve Rozin, P. (2022). Do collective emotions drive bitcoin volatility? A triple regime-switching vector approach. Journal of Economic Behaviour & Organization. 196, 294-306. doi.org/10.1016/j.jebo.2022.01.026
3. Carrion-i-Sylvestre, J. L., Kim, D. ve Perron, P. (2009). GLS-Based unit root tests with multiple structural breaks under both the null and the alternative hypotheses. Econometric Theory, 25(6), 1754-1792. Erişim adresi: https://www.jstor.org/stable/40388611
4. Chen, T., Lau, C. K. M., Cheema, S. ve Koo, C. K. (2021). Economic policy uncertainty in China and bitcoin returns: Evidence from the COVID-19 period. Frontiers in Public Health, 9, 1-7. doi.org/10.3389/fpubh.2021.651051
5. Cheung, A., Roca, E. ve Su, J. J. (2015). Crypto-currency bubbles: An application of the Phillips–Shi–Yu (2013) methodology on Mt. Gox bitcoin prices. Applied Economics, 47(23), 2348-2358. doi.org/10.1080/00036846.2015.1005827 Çizgici Akyüz, G. (2022). Yatırımcı duyarlılığının bitcoin üzerindeki asimetrik etkisi. IX. International Conference of Applied Economics Finance, 9(1), (187-211). Erişim adresi: https://www.icoaef.com/wpcontent/uploads/2023/01/ICOAEF2022FULLPAPER09.01.2023.pdf
6. De Bondt, W. F. M. ve Thaler, R. H. (1985). Does the stock market overreact?. The Journal of Finance, 40(3), 793-805. Erişim adresi: doi/10.1111/j.1540-6261.1985.tb05004.x
7. De Bondt, W. F. M. ve Thaler, R. H. (1987). Further evidence on investor over reaction and stock market seasonality. The Journal of Finance, 42(3), 557-581. Erişim adresi: https://www.jstor.org/stable/2328371
8. Dimson, E. ve Mussavian, M. (1998). A brief history of market efficiency. European Financial Management, 4(1), 91-103. doi/pdf/10.1111/1468-036X.00056

9. Dirican, C. ve Canöz, İ. (2017). Bitcoin fiyatları ile dünyadaki başlıca borsa endeksleri arasındaki eşbütünleşme ilişkisi: ARDL modeli yaklaşımı ile analiz. Journal of Economics, Finance and Accounting, 4(4), 377-392. doi: 10.17261/Pressacademia.2017.748
10. Enders, W. ve Lee, J. (2012). The flexible fourier form and Dickey-Fuller type unit root tests. Economics Letters, 117, 196-199. doi.org/10.1016/j.econlet.2012.04.081
11. Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. Journal of Finance, 25, 383-417. Erişim adresi: http://www.jstor.com/stable/2325486
12. Özdemir Höl, A. (2022). Küresel ekonomi politika belirsizliği, twitter bazlı belirsizlik ve jeopolitik riskin kripto para volatilitesine etkisi. IX. International Conference of Applied Economics Finance, 9(1), (20-38). Erişim adresi: https://www.icoaef.com/wpcontent/uploads/2023/01/ICOAEF2022FULLPAPER09. 01.2023.pdf
13. Kahneman, D. ve Tversky, A. (1973). On the psychology of prediction. Psychological Review, 80(4), 237-251. doi.org/10.1037/h0034747
14. Kahneman, D. ve Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47, 263-291. Erişim adresi: http://links.jstor.org/sici?sici=0012-9682%28197903%2947%3A2%3C263%3APTAAOD%3E2.0.CO%3B2-3
15. Kendall, M. G. (1953). The analysis of economic time-series-part I: Prices. Journal of the Royal Statistical Society. 116(1), 11-34. Erişim adresi: https://www.jstor.org/stable/2980947
16. Kıyılar, M. ve Akkaya, M. (2016). Davranışsal finans. Literatür Yayıncılık. Erişim adresi: https://www.amazon.com.tr/Davran%C4%B1%C5%9Fsal-Finans-Murat-K%C4%B1y%C4%B1lar-Murat-Akkaya/dp/9750407210
17. Korkmaz, T. ve Ceylan, A. (2017). Sermaye piyasası ve menkul değer analizi (8. bs.) Ekin Yayınevi. Erişim adresi: https://www.ekinkitap.com/sermaye-piyasasi-ve-menkul-deger-analizi-turhan-korkmaz
18. Kraaijeveld, O. ve De Smedt, J. (2020). The predictive power of public Twitter sentiment for forecasting cryptocurrency prices. Journal of International Financial Markets, Institutions, and Money, 65, 1-22. doi.org/10.1016/j.intfin.2020.101188
19. Kristoufek, L. (2013). Bitcoin meets google trends and Wikipedia: Quantifying the relationship between phenomena of the internet era. Scientific Reports, 3(1), 1-7. doi:10.1038/srep03415
20. Lee, J. ve Strazicich, M. C. (2003). Minimum lagrange multiplier unit root test with two structural breaks. Review of Economics and Statistics, 85(4), 1082-1089. Erişim adresi: https://www.jstor.org/stable/3211829
21. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peerelectronic cash system. Erişim Adresi: https://bitcoin.org/bitcoin.pdf
22. Nazlıoğlu, S., Gormus A. ve Soytas, U. (2016). Oil prices and real estate investment trusts (REITs): Gradual-shift causality and volatility transmission analysis. Energy Economics, 60, 167-175. doi.org/10.1016/j.eneco.2016.09.009
23. Nie, W. Y., Cheng, H. P. ve Yen, K. C. (2020). Investor sentiment and the cryptocurrency market. The Empirical Economics Letters, 19(11), 1253-1262. Erişim adresi: https://www.researchgate.net/profile/Kuang-Chieh-Yen/publication/346053756_Investor_Sentiment_and_the_Cryptocurrency_Market/links/ 5fcae458a6fdcc697be035af/Investor-Sentiment-and-the-Cryptocurrency-Market.pdf
24. Özer, M. O. (2022). Ekonomik büyüme ve işsizlik oranı arasındaki ilişki: Kesirli frekanslı fourier ARDL sınır testi yaklaşımı. Istanbul Journal of Economics, 72(1), 269-292. doi.org/10.26650/ISTJECON2022-1020006
25. Samuelson, P. A. (1965). Proof that properly anticipated prices fluctuate randomly. Industrial Management Review, 6, 41-49. Erişim adresi: https://investmenttheory.org/uploads/3/4/8/2/34825752/paulsamuelson-proof.pdf
26. Sezal, L. (2023). Dolar Endeksi ve kripto paralar arasındaki ilişkinin incelenmesi: Bitcoin örneği. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(1), 53–65. doi.org/10.25287/ohuiibf.1082473
27. Topaloğlu, E, E. ve Köycü, E. (2021). Kripto para korku ve açgözlülük endeksi ile bitcoin getirisi arasındaki ilişki: Covid-19 pandemi öncesi dönem ve pandemi dönemi karşılaştırmalı ekonometrik bir analiz. S. Gürsoy (Ed.), Kripto para piyasalarında neler oluyor? Ekonometrik analizler ile kanıtlar içinde (s. 1-33). Ankara: Sonçağ akademi.
28. Yilanci, V. ve Gorus, M. S. (2020). Does economic globalization have predictive power for ecological footprint in MENA counties? A panel causality test with a Fourier function. Environmental Science and Pollution Research, 27(32), 40552-40562. doi.org/10.1007/s11356-020-10092-9
29. Zivot, E. ve Andrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business and Economic Statistics, 10(3), 251-270. doi.org/10.1198/073500102753410372