SEÇİLİ KRİPTO PARA BİRİMLERİ ARASINDAKİ EŞBÜTÜNLEŞME ve NEDENSELLİK İLİŞKİSİNİN ANALİZİ

Yıl 2021, Cilt: 13 Sayı: 2, 138 - 160, 31.12.2021

Murat Kaya

Öz

Kripto paralar önemli bir finansal araç olarak gerek finansal sistemde gerekse finans literatüründeki çalışmalarda her geçen gün daha fazla ilgi çekmektedir. Bu çalışmada, günümüz finansal piyasalarında işlem gören yaklaşık 9.000 farklı kripto para arasından piyasa değeri dikkate alınarak seçilen 4 kripto para arasındaki eşbütünleşme ve nedensellik ilişkisi analiz edilmiştir. Eşbütünleşme ilişkisi, analize dahil edilen BNB, ETH, XRP ve USDT kripto para birimlerinin 01.01.2018 - 03.05.2021 tarihleri arasına ait haftalık kapanış fiyatları kullanılarak ARDL sınır testi ile analiz edilmiş ve analiz sonuçlarına göre kripto para birimleri arasında uzun dönemli eşbütünleşme olduğu belirlenmiştir. Ayrıca kripto para birimleri arasındaki nedensellik ilişkisinin tespiti için Toda Yamamato nedensellik testi yapılmış ve analize dahil edilen tüm kripto paraların BNB’nin nedeni olduğu, BNB ve ETH arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi ayrıca USDT’den ETH’ye ve ETH’den XRP’ye tek yönlü nedensellik olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kripto Para, ARDL Sınır Testi, Toda Yamamato Nedensellik Testi

Kaynakça

• Akçalı, Y. Burçay ve Şişmanoğlu, Elçin, “Kripto Para Birimleri Arasındaki İlişkinin Toda–Yamamoto Nedensellik Testi İle Analizi”, EKEV Akademi Dergisi. 23(78), 2019, 99-122.
• Aksoy, Esra, Teker, Türker, Mazak, Mehmet ve Kocabıyık, Turan, “Kripto Paralar Ve Fiyat İlişkileri Üzerine Bir Analiz: Toda-Yamamoto Nedensellik Analizi İle Bir İnceleme”, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. (37), 2020, 110-129.
• Altıntaş, Halil, “Petrol Fiyatlarının Gıda Fiyatlarına Asimetrik Etkisi: Türkiye İçin NARDL Modeli Uygulaması”, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi. 14(4), 2016, 1-24.
• Arıcan, Erişah ve Yücememiş, Tanınmış, Başak, Bitcoin. Ankara: Nobel Yayınevi, 2018.
• Atabaş, Hakan, Blokzinciri Teknolojisi ve Kripto Paraların Hayatımızdaki Yeri. İstanbul: Ceres Yayınları, 2018.
• Çelik, İsmail ve Kahyaoğlu, Bozkuş, Sezer, Finansal Zaman Serisi Analizi Finansçılar İçin Temel Yaklaşımlar. Ankara: Gazi Kitabevi, 2021.
• Çil, Yavuz, Nilgün, “Türkiye'de Turizm Gelirlerinin Ekonomik Büyümeye Etkisinin Testi: Yapısal Kırılma Ve Nedensellik Analizi”, Doğuş Üniversitesi Dergisi. 7(2), 2006, 162-171.
• Dastgir, Shabbir, Demir, Ender, Downing, Gareth, Gozgor, Giray ve Lau, Chi Keung, Marco, “The Causal Relationship Between Bitcoin Attention And Bitcoin Returns: Evidence From The Copula-Based Granger Causality Test”, Finance Research Letters. 28, 2019, 160-164.
• Demir, Ender, Simonyan, Serdar, García-Gómez, Conrado Diego ve Lau, Chi Keung, Marco, “The Asymmetric Effect Of Bitcoin On Altcoins: Evidence From The Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) Model”, Finance Research Letters. 101754, 2020.
• Demiroğlu, Sinem, “Bitcoin Ve Ethereum Arasındaki İlişki: Toda- Yamamoto Nedensellik Testi”, Journal Of Social, Humanities and Administrative Sciences. 6(33), 2020, 1903-1911.
• Dirican, Cüneyt, Erdoğdu, Aylin ve Akkaya, Murat, Sermaye Piyasasında Değişen Dinamikler. İstanbul: Türkmen Yayınevi, 2018.
• Dirican, Cüneyt, ve Canoz, İsmail , “The Cointegration Relationship Between Bitcoin Prices And Major World Stock İndices: An Analysis With ARDL Model Approach”, Journal Of Economics Finance And Accounting. 4(4), 2017, 377-392.
• Doğan, Buhari, “Ekonomik Küreselleşme Ve Büyüme İlişkisi: Türkiye Örneği Toda-Yamamoto Nedensellik Analizi”, Finans Politik & Ekonomik Yorumlar. 54(628), 2017, 19-27.
• Engeloğlu, Özgür, Meral, İsa, Gürkan ve Genç, Kübra, “Türkiye İçin Yapılan Nedensellik Uygulamaları Üzerine Literatür Araştırması”, Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi. 4(2), 2015, 142-154.
• Engle, Robert F. ve Granger, Clive W. J., “Co-integration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing”, Econometrica. 55 (2), 1987, 251-276.
• Polat, Müslüm ve Gemici, Eray , “Bitcoin ve Altcoinler Arasındaki İlişki”, 22. Finans Sempozyumu Kitabı. 2018, 83-90.
• González, Maria De La O, Jareño, Francisco ve Skinner, Frank S., “Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Approach: An Application on the Connectedness between Bitcoin Returns and the Other Ten Most Relevant Cryptocurrency Returns”, Mathematics. 8(5), 2020, 810.
• Göttfert, Joline, Cointegration Among Cryptocurrencies: A Cointegration Analysis Of Bitcoin, Bitcoin Cash, EOS, Ethereum, Litecoin And Ripple, UMEA Universitet. Master Thesis, 2019.
• Güven, Vedat ve Şahinöz, Erkin, Blokzincir- Kripto Paralar- Bitcoin Satoshi Dünyayı Değiştiriyor. İstanbul: Kronik Kitap, 2018.
• İnal, Veysel ve Aydın, Mücahit, “Altın Fiyatlarını Etkilemesi Beklenen Faktörler Üzerine Bir İnceleme”, In ICPESS (International Congress on Politic, Economic and Social Studies) (No. 1), 2016, 61-70.
• Johansen, Soren, “Statistical Analysis of Cointegrating Vectors”, Journal of Economic Dynamics and Control. 12 (2-3), 1988, 231-254.
• Karaağaç, Adana, Gökben ve Altınırmak, Serpil, “En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi”, Muhasebe ve Finansman Dergisi. (79), 2018, 123-138.
• Kim, Myeong Jun, Canh, Nguyen Phuc ve Park, Sung Y., “Causal relationship among cryptocurrencies: A conditional quantile approach” Finance Research Letters. 101879, 2020.
• Konuşkan, Ayşen, Teker, Türker, Ömürbek, Vesile ve Bekçi, İsmail, “Kripto Paraların Fiyatları Arasındaki İlişkinin Tespitine Yönelik Bir Araştırma”, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 24(2), 2019, 311-318.
• Kutlar, Aziz, Uygulamalı Ekonometri. Ankara: Nobel Yayınevi, 2005.
• Özyeşil, Mustafa, “Relationship Between Popularity and Returns of the Cryptocurrencies: A Panel Data Analysis”, The Empirical Economics Letters. 19(5), 2020, 461-475.
• Pesaran, M. Hashem, Shin, Yongcheol. ve Smith, Richard J., “Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationship”, Journal of Applied Econometrics. 16 (3), 2001, 289-326.
• Sahoo, Pradipta Kumar, Sethi, Dinabandhu ve Acharya, Debanshis, “Is bitcoin a near stock? Linear and non-linear causal evidence from a price–volume relationship”, International Journal of Managerial Finance. 2019.
• Sakarya, Şakir ve Akkuş, Hilmi, Tunahan, “Bist-100 ve BİST Sektör Endeksleri İle VIX Endeksi Arasındaki İlişkisinin Analizi”, Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 21(40), 2018, 351-373.
• Salihoğlu, Esengül ve Han, Ayşegül, “Bitcoin Ve Seçilmiş Kripto Para Birimlerinin Fiyatları Arasındaki İlişki Üzerine Bir İnceleme”, 4. Uluslararası Sosyoloji ve Ekonomi Kongresi, 2019, 616-622.
• Sevüktekin, Mustafa ve Nargeleçekenler, Mehmet, Ekonometrik Zaman Serileri Analizi: Eviews Uygulamalı. Ankara: Nobel Yayınevi. 2010.
• Sifat, Imtıaz, Mohammad, Mohamad, Azhar ve Shariff, Mohammad Syazwan Bin Mohamed, “Lead-Lag Relationship Between Bitcoin And Ethereum: Evidence From Hourly And Daily Data”. Research in International Business and Finance. 50, 2019, 306-321.
• Şak, Nazan, “Kripto Paralar Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Hatemi-J Asimetrik Nedensellik Analizi”, Visionary E-Journal/Vizyoner Dergisi. 11(29), 2021, 149-175.
• Tarı, Recep ve Yıldırım, Durmuş, Çağrı, “Döviz Kuru Belirsizliğinin İhracata Etkisi: Türkiye İçin Bir Uygulama”, Yönetim ve Ekonomi Dergisi. 16(2), 2009, 95-105.
• Toda, Hiro Y., ve Yamamoto, Taku, “Statistical İnference İn Vector Autoregressions With Possibly İntegrated Processes”, Journal Of Econometrics. 66(1-2), 1995, 225-250.
• Turan, Taner ve Karakaş, Mesut, “Devlet Harcamaları ve Gelirleri Arasındaki İlişki: Doğrusal Olmayan Sınır Testi Yaklaşımı (NARDL)”, Sosyoekonomi Dergisi. 26(36), 2018, 33-48.
• Wei, Wang, Chun, “The Impact Of Tether Grants On Bitcoin”, Economics Letters. 171, 2018, 9-22.
• Yenisu, Ersin, “Türkiye’de İhracat, İthalat ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: ARDL Sınır Testi Yaklaşımı”, Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 18(3), 2019, 1175-1193.
• Yılancı, Veli, “Yapısal Kırılmalar Altında Türkiye İçin İşsizlik Histerisinin Sınanması”, Doğuş Üniversitesi Dergisi. 10(2), 2009, 324-335.