Deniz Taşımacılığındaki Gelişmelerin Üretim Sektörü İşletmelerine Etkileri

Abstract

Baltık Kuru Yük Endeksi (BKYE), uluslararası ticaretin ve küresel denizcilik sektörünün dinamiklerini yansıtan en önemli ekonomik göstergelerden biridir. Endeksteki değişimler, küresel ekonomideki eğilimler hakkında verdiği sinyaller ile şirketlerin maliyet ve karlılıklarında meydana gelebilecek değişimler hakkında bilgi vermektedir. Bu nedenle BKYE’deki değişimlerin izlenmesi özellikle imalat sektöründe faaliyet gösteren firmalar için büyük önem taşımaktadır. Bu bağlamda çalışmanın amacı, BKYE ile Borsa İstanbul'daki üretime dayalı sektör endeksleri arasındaki ilişkilerin zaman boyutu bağlamında belirlenmesidir. Bu amaçla BKYE ile 22 sektör endeksi arasındaki ilişkiler Breitung ve Candelon'un (2006) frekans nedensellik testi ile analiz edilmiştir. Çalışmanın en önemli bulgusu, sektör endekslerinin birçoğunun BKYE ile ilişkili olduğudur. Çalışmanın bir diğer önemli bulgusu ise ilişkilerin kısa ve uzun dönem gibi farklı zaman dilimlerinde değişmesidir. Elde edilen bulgular, imalat sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin ve imalat sektörüne yatırım yapmak isteyen yatırımcıların, deniz taşımacılığındaki dalgalanmaların sektörler üzerindeki etkilerini dikkate alarak karar vermeleri gerektiğini göstermektedir.

Keywords

• Baltık Kuru Yük Endeksi
• Üretim Sektörleri
• Frekans Nedensellik Testi

Effects of Developments in Maritime Transportation on Production Sector Companies

Abstract

The Baltic Dry Index (BDI) is one of the most important economic indicators that reflects the dynamics of international trade and the global shipping industry. Changes in the index provide information about the changes that may occur in the costs and profitability of the companies through the signals that give about trends in the global economy. Therefore, monitoring the changes in the BDI is of great importance, especially for companies operating in the manufacturing sector. In this context, the aim of the study is to determine relationships between the BDI and the production-based sector indices in Borsa Istanbul in the context of the time dimension. For this purpose, the relationships between the BDI and 22 sector indices were analyzed by the frequency causality test of Breitung and Candelon (2006). The most important finding of the study is that many of the sector indices are related to the BDI. Another important finding of the study is that the relationships change in different time periods, such as short-term and long-term. The findings indicate that companies operating in the manufacturing sector and investors willing to invest in the manufacturing sector should make their decisions by taking into account the effects of fluctuations in maritime transportation on the sector.

Keywords

• Baltic Dry Bulk Index
• Production Sectors
• Frequency Causality Test

References

1. Abakah, E.J.A., Abdullah M., Dankwah, B. and Lee, C. (2024). Asymmetric dynamics between the Baltic Dry Index and financial markets during major global economic events. North American Journal of Economics and Finance, 72, 102126. https://doi.org/10.1016/j.najef.2024.102126
2. Açık, A. and Baser, S.O. (2018). Is Baltic Dry Index efficient? Journal of Yasar University, 2018, 13(50), 140-149. https://doi.org/10.19168/jyasar.368149
3. Akkan, M.M. (2024). Ticaret savaşları, koronavirüs salgını ve jeopolitik risklerin denizyolu taşımacılığına ve dünya ticaretine etkisi: Baltık Kuru Yük Endeksi verilerinin incelenmesi. Fivezero, 4(2), 82-101. https://doi.org/10.54486/fivezero.2024.37
4. Apergis, N. and Payne, J.E. (2013). New evidence on the information and predictive content of the Baltic dry index. International Journal of Financial Studies, 1(3), 62–80. https://doi.org/10.3390/ijfs1030062
5. Barut, A., Görgün, M. and Erdoğdu, A. (2020). Baltık kuru Yük Endeksi ve Dow Jones Demir- Çelik Endeksi arasındaki ilişki. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(3), 3019-3033. https://doi.org/10.15869/itobiad.700223
6. Başer, S.Ö. and Açık, A. (2019). The effects of global economic growth on dry bulk freight rates. Uluslararası Ticaret ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 3(1), 1-17. https://doi.org/10.30711/utead.507566
7. Bildirici, M.E., Kayıkçı, F. and Şahin Onat, I. (2015). Baltic Dry Index as a major economic policy indicator: The relationship with economic growth. Procedia – Social and Behavioral Sciences, 210, 416-424. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.11.389
8. Breitung, J. and Candelon, B. (2006). Testing for short and long-run causality: A frequency-domain approach. Journal of Econometrics, 132(2), 363-378. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2005.02.004.

9. Çanakkıran, F., Çelik Keçili M., Esen, E. and Temizel, F. (2020). Açıklanmış karşılaştırmalı üstünlükler endeksinin ve kapasite kullanım oranının hisse senedi fiyatları üzerindeki etkisi: Tekstil sektörü üzerine inceleme. Business & Management Studies: An International Journal, 8(3), 2600-2616. http://dx.doi.org/10.15295/bmij.v8i3.1518
10. Eryüzlü, H. (2019). Dünya deniz ticareti ve Türkiye dış ticareti ilişkileri: Ekonometrik bir analiz. The Journal of Social Sciences, 3(3), 152-162. https://doi.org/10.30520/tjsosci.524826
11. Esen, E., Yıldırım, S., Temizel, F. and Kütükcüler, G. (2020). Makroekonomik değişkenlerin Borsa İstanbul Hizmetler Endeksi (XUHIZ) üzerine etkileri. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 15(2), 15-33. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/girkal/issue/60057/780634
12. Garayev, B., Çelik Keçili, M., Esen, E. and Temizel, F. (2021). CDS primi ve faiz oranının BİST Banka Endeksine etkisi: Türkiye üzerine ampirik bir inceleme. Alanya Akademik Bakış, 5(1), 231-244. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.749032
13. Geman, H. and Smith, W.O. (2012). Shipping markets and freight rates: An analysis of the Baltic dry index. Journal of Alternative Investments, 15(1), 98–109. https://doi.org/10.3905/jai.2012.15.1.098
14. Geweke, J. (1982). Measurement of linear dependence and feedback between multiple time series. Journal of the American Statistical Association, 77, 304-324. https://doi.org/10.1080/01621459.1982.10477803.
15. Hosoya, Y. (1991). The decomposition and measurement of the interdependence between second order stationary processes. Probability Theory and Related Fields, 88(4), 429-444. https://doi.org/10.1007/BF01192551.
16. Işığıçok, E. and Tarkun, S. (2023). Estimation of world maritime trade volatility with day of the week anomaly: Baltic Dry Index application. Dokuz Eylül University Maritime Faculty Journal, 15(2), 166-188. https://doi.org/10.18613/deudfd.1279863
17. Jurun, E., Ratkovic, N. and Moro, F. (2015). The Baltic Dry Index and performance excellence in a crisis environment. Croatian Research Review, 6(2), 335-346. Retrieved from https://ojs.srce.hr/
18. Kamışlı, M. and Temizel, F. (2019). Finansal korku endeksleri arasındaki ilişkilerin analizi. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 14(2), 167-176. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/girkal
19. Kamışlı, M., Kamışlı, S. and Temizel, F. (2019). Globalization and time-varying market efficiency: An innovative approach. In H. Dinçer and S. Yüksel (Eds.), Handbook of research on managerial thinking in global business economics (pp. 480-499). https://doi.org/10.4018/978-1-5225-7180-3.ch027
20. Kılıç, M. and Gürbüz, A. (2025). Baltık Kuru Yük Endeksi ve dolar endeksinin İstanbul Navlun Endeksi üzerindeki etkisi: VAR analizi ile incelenmesi. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 27(Özel Sayı), 227-252. https://doi.org/10.26468/trakyasobed.1515540
21. Li, S., Wei, L. and Wu, H. (2017). Stock market and the Baltic dry index: Volatilities and correlations in China’s business cycle. Papers presented at the European Financial Management Symposium. Retrieved from https://www.efmaefm.org/0EFMSYMPOSIUM/2017/papers/paper%20for%20conference.pdf
22. Lin Y.J. and Wang C.C. (2014). The dynamic analysis of Baltic exchange dry index. International Mathematical Forum, 2014(9), 803-823. https://dx.doi.org/10.12988/imf.2014.4473
23. Lin, F. and Sim, N.C.S. (2013). Trade, income and the Baltic dry index. European Economic Review, 59, 1-18. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2012.12.004
24. Manoharan, M. and Visalakshmi, S. (2019). The interrelation between Baltic Dry Index a practical economic indicator and emerging stock market indices. Afro-Asian J. Finance and Accounting, 9(2), 213-224. http://dx.doi.org/10.1504/AAJFA.2019.099483
25. Meriç, E., Kamışlı, M. and Temizel, F. (2017). Interactions among stock price and financial ratios: The case of Turkish banking sector. Applied Economics and Finance, 4(6), 107-115. http://dx.doi.org/10.11114/aef.v4i6.2755
26. Oğuz, Y.A. (2024). Denizyolu taşımacılığının küresel tedarik zincirlerindeki önemi. Tam Akademi Dergisi, 3(1), 86-103. https://doi.org/10.58239/tamde.2024.01.006.x
27. Özcan Akdağ. N., Kocabıyık, T. and Karaatlı, M. (2023). Determining the casual relationship between Baltic Dry Index (BDI) and macroeconomic variables by Toda-Yamamoto analysis. Journal of Management and Economic Research, 21(1), 59-80. http://dx.doi.org/10.11611/yead.1173114
28. Özdemir Höl, A., Akyıldırım, E., Kılıçaslan, Ş. and Çınar, K. (2022). Baltık Kuru Yük Endeksi, petrol, altın, dolar, MSCI Dünya Endeksi arasındaki volatilite yayılımı. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 7(2), 386-406. https://doi.org/10.30784/epfad.1089836
29. Özdemir, A., Temizel, F. and Esen, E. (2019). Borsa İstanbul Teknoloji Endeksi (XUTEK) işletmelerinin sosyal medya kullanımları ile finansal performanslarının değerlendirilmesi. Business & Management Studies: An International Journal, 7(4), 1173-1187. https://doi.org/10.15295/bmij.v7i4.1132
30. Pepur, P., Peronja, I. and Laca, S. (2022). Global market factors that impact Baltic Dry Index. Multidisciplinary Scientific Journal of Maritime Research, 36(2022), 242-248. https://doi.org/10.31217/p.36.2.8
31. Salar, A. (2022). Asymmetric reflection of shocks in Baltic Dry Index to Istanbul Freight Index. Acta Natura et Scientia, 3(1), 15-23. https://doi.org/10.29329/actanatsci.2022.351.02
32. Sartorius, K., Sartorius, B. and Zuccollo, D. (2018). Does the Baltic Dry Index predict economic activity in South Africa? A review from 1985 to 2016. South African Journal of Economic and Management Sciences, 21(1), 1-9. https://doi.org/10.4102/sajems.v21i1.1457
33. Şahan, D., Memişoğlu, R. and Başer, S.Ö. (2018). Predicting Baltic Dry Index with leading indicators. Dokuz Eylül University Maritime Faculty Journal, 10(2), 233-248. https://doi.org/10.18613/deudfd.495820
34. Yıldız, B. and Bucak, U. (2017). Determinants of freight rates: A study on the Baltic dry index. Istanbul Gelisim University Journal of Social Sciences, 4(2), 17-32. https://doi.org/10.17336/igusbd.317006
35. Yılmaz, T. and Emir, S. (2021). Petrol fiyatları ve Baltık Kuru Yük Endeksinin sermaye piyasaları üzerindeki etkilerinin incelenmesi: Ekonometrik bir araştırma. Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi (IJBEMP), 5(2), 861-876. http://dx.doi.org/10.29228/ijbemp.54935
36. Yurdakul, E.M. and Şipal, Y.Z. (2022). Deniz yoluyla ihracat, Baltık Kuru Yük Endeksi ve ham petrol fiyatları ilişkisi: Türkiye örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 3(44), 351-368. Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/sbe
37. Zeren, F. and Kahramaner, H. (2019). Baltık Kuru Yük Endeksi ile İstanbul Navlun Endeksi arasındaki etkileşimin incelenmesi: Ekonometrik bir uygulama. Journal of International Management, Educational and Economics Perspectives, 7(1), 68-79. Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/jimeep