Jeopolitik Risklerin ve Ekonomik Büyümenin Hayat Sigortacılığına Etkisi: Türkiye İçin Bir ARDL Sınır Testi Yaklaşımı

Abstract

Bu çalışmada, jeopolitik risklerin ve ekonomik büyümenin Türkiye’de kişi başına düşen hayat sigortası primleri üzerindeki etkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca, Türkiye’de hayat sigortacılığının hem küresel düzeyde hem de diğer branşlar arasındaki durumu ortaya konmaya çalışılmıştır. Kişi başına düşen hayat sigortası priminin bağımlı değişken, jeopolitik risklerin ve ekonomik büyümenin bağımsız değişken olarak değerlendirildiği çalışmada, değişkenler arasındaki eş bütünleşme ilişkisi ARDL (Autoregressive Distributed Lag) Sınır Testi Yaklaşımı ile araştırılmıştır. Çalışmada 1987-2019 yıllarına ait yıllık veriler kullanılmıştır. Çalışmanın ampirik sonuçlarına göre, uzun dönemde bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkiye sahip olduğu görülmüştür. Türkiye’ye ait jeopolitik risklerdeki yükselme uzun dönemde Türkiye’de kişi başına düşen hayat sigortası primlerinde düşüşe sebep olmaktadır. Jeopolitik risklerdeki artışın hayat sigortaları üzerindeki bu negatif etkisi, Türkiye’de hayat sigortalarının ikincil ihtiyaç olarak görüldüğünü de göstermektedir. Bunun yanında çalışmanın bir diğer ampirik sonucuna göre, ekonomik büyüme, kişi başına düşen hayat sigorta primlerini pozitif yönde etkilemektedir. Bu bağlamda ekonomik büyüme göstergesi olarak değerlendirilen Türkiye’ye ait gayri safi yurt içi hasıladaki (GSYİH) büyümenin uzun dönemde kişi başına düşen hayat sigortası primlerini arttırdığı sonucuna ulaşılmıştır.

Keywords

• Hayat Sigortası
• Jeopolitik Risk
• Ekonomik Büyüme
• Türkiye
• ARDL

The Effects of Geopolitical Risks and Economic Growth on Life Insurance: An ARDL Bound Testing Approach for Turkey

Abstract

This study, it is aimed to examine the effects of geopolitical risks and economic growth on life insurance premiums per capita in Turkey. In addition, the situation of life insurance in Turkey both at the global level and among other branches has been tried to be revealed. The study evaluated the life insurance premium per capita as the dependent variable, geopolitical risks, and economic growth as the independent variables. The cointegration relationship between the variables was investigated with the ARDL (Autoregressive Distributed Lag) Bound Testing Approach. Annual data for the years 1987-2019 were used in the study. According to the study’s empirical results, it was seen that the independent variables had a statistically significant effect on the dependent variable in the long run. Therefore, the rise in Turkey’s geopolitical risks causes a decrease in Turkey’s per capita life insurance premiums in the long run. This negative effect of the increase in geopolitical risks on life insurance can indicate that life insurance is seen as a secondary need in Turkey. In addition, according to another empirical result of the study, economic growth positively affects per capita life insurance premiums. In this context, it has been concluded that the growth in Turkey’s GDP, which is considered an indicator of economic growth, increases the per capita life insurance premiums in the long run.

Keywords

• Life Insurance
• Geopolitical Risk
• Real Output
• Turkey
• ARDL

References

1. Akadiri, S. S., Eluwole, K. K., Akadiri, A. C. and Avci, T. (2020). Does causality between geopolitical risk, tourism and economic growth matter? Evidence from Turkey. Journal of Hospitality and Tourism Management, 43, 273-277. https://doi.org/10.1016/j.jhtm.2019.09.002
2. Alakbarov, N., Özkaya, M. H., Gündüz, M. ve Şaşmaz, M. Ü. (2018). Türkiye’nin ithalat talep fonksiyonunun yapısal kırılmalı eşbütünleşme analizi ile tahmini. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 18(4), 67-84. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/asbi
3. Allianz. (2020). Allianz insurance report 2020. Retrieved from https://www.allianz.com/content/dam/onemarketing/azcom/Allianz_com/economic-research/pub lications/specials/en/2020/june/GlobalInsuranceReport_2020.pdf
4. Bahmani-Oskooee, M. and Ng, R. C. W. (2002). Long-run demand for money in Hong Kong: An application of the ARDL model. International Journal of Business and Economics, 1(2), 147. Retrieved from http://citeseerx.ist.psu.edu/
5. Bayrakdaroğlu, A. (2018). Finansal varlıkları fiyatlama modeli. A. Gündoğdu (Ed.), Finansın temel teorileri içinde (s. 113-135). İstanbul: Beta Yayıncılık.
6. Beck, T. and Webb, I. (2003). Economic, demographic and institutional determinants of life insurance consumption across countries. The World Bank Economic Review, 17(1), 51-88. https://doi.org/10.1093/wber/lhg011
7. Brown, R. L., Durbin, J. and Evans, J. M. (1975). Techniques for testing the constancy of regression relationships over time. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 37(2), 149-163. Retrieved from https://www.jstor.org/
8. Büyükakın, F., Bozkurt, H. ve Cengiz, V. (2009). Türkiye’de parasal aktarımın faiz kanalının Granger nedensellik ve Toda-Yamamota yöntemleri ile analizi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33, 101-118. Erişim adresi. https://dergipark.org.tr/tr/pub/erciyesiibd

9. Caldara, D. and Iacoviello, M. (2018). Measuring geopolitical risk (International Finance Discussion Paper No. 1222). Retrieved from https://www.federalreserve.gov/econres/ifdp/files/ifdp1222.pdf
10. Çetin, M. ve Seker, F. (2014). Ekonomik büyüme ve dış ticaretin çevre kirliliği üzerindeki etkisi: Türkiye için bir ARDL sınır testi yaklaşımı. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 21(2), 213-230. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/yonveek
11. Contuk, F. Y. (2021). Covid-19'un Borsa İstanbul üzerindeki etkisi: Bir ARDL sınır testi modeli. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (89), 101-112. https://doi.org/10.25095/mufad.852088
12. Deloitte. (2017). CFO signals, what North America’s top finance executives are thinking and doing (Publication No. 2017 Q3). Retrieved from https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ us/Documents/finance/us-cfo-signals-3q17-high-level-report.pdf
13. Demirci, Ş. D. and Zeren, F. (2017). Insurance premium and economic growth: Evidence from OECD countries. İşletme Bilimi Dergisi, 5(1), 1-11. https://doi.org/10.22139/jobs.286819
14. Dickey, D. A. and Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427-431. https://doi.org/10.2307/2286348
15. Dickey, D. A. and Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio, statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, 49(4), 1057-1072. https://doi.org/10.2307/1912517
16. Dineri, E. ve Işık, N. (2021). İthalat bağımlılığı ve Türkiye ekonomisinde imalat sanayi: Hatemi-J asimetrik nedensellik testi. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 7(1), 68-82. https://doi.org/10.30855/gjeb.2021.7.1.005
17. Doru, Ö. ve Düşünceli, F. (2021). Türkiye’de ticari dışa açıklık ve enflasyon ilişkisi: ARDL sınır testi ve nedensellik analizi. KAÜİİBFD, 12(23), 37-54. https://doi.org/10.36543/kauiibfd.2021.003
18. Ege, İ. and Saraç, T. B. (2011). The relationship between insurance sector and economic growth: An econometric analysis. International Journal Economics Research, 2(2), 1-9. Retrieved from http://www.ijeronline.com/
19. Eğilmez, M. (2019). Ekonominin temelleri (1. bs.). İstanbul: Remzi Kitapevi.
20. Engle, R. F. and Granger, C.W. J. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), 251-276. https://doi.org/10.2307/1913236
21. Ernst and Young. (2021). 2021 global insurance outlook, transforming the business to be more agile, digital and customer-centric (Publication No. 001872-21Gbl). Retrieved from https://assets.ey.com/content/dam/ey-sites/ey-com/en_gl/topics/insurance/insurance-pdfs/ey-2021-global-insurance-outlook.pdf
22. Flint, C. (2016). Introduction to geopolitics (1. ed.). New York: Taylor & Francis.
23. Geopolitics Risk Index. (2019). Economic policy uncertainty [Dataset]. Retrieved from https://www.policyuncertainty.com/gpr.html
24. Gujarati, D. N. (1995). Basic econometrics (3. ed). New York: McGraw-Hill.
25. Hemrit, W. (2021). Does insurance demand react to economic policy uncertainty and geopolitical risk? Evidence from Saudi Arabia. The Geneva Papers on Risk and Insurance-Issues and Practice, 1-33. https://doi.org/10.1057/s41288-021-00229-3
26. Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2-3), 231-254. https://doi.org/10.1016/0165-1889(88)90041-3
27. Johansen, S. and Juselius, K. (1990). Maximum likelihood estimation and inference on cointegration with applications to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52(2), 169-210. https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.1990.mp52002003.x
28. Karagöl, E., Erbaykal, E. ve Ertuğrul, H. M. (2007). Türkiye'de ekonomik büyüme ile elektrik tüketimi ilişkisi: Sınır testi yaklaşımı. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 8(1), 72-80. Erişim adresi: http://journal.dogus.edu.tr/
29. Karaman, D. (2014). Sigortanın işlevleri. F. Kaya (Ed.), Sigortacılık içinde (s. 49-55). İstanbul: Beta Yayınları.
30. Kartal, G. ve Öztürk, S. (2018). Arap baharı olaylarının orta doğu ekonomilerine etkileri. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 4(4), 29-36. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/ead
31. Kızılkaya, O., Sofuğlu, E. ve Karaçor, Z. (2016). Türkiye’de turizm gelirleri-ekonomik büyüme ilişkisi: ARDL sınır testi yaklaşımı. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, Celal Bayar Üniversitesi İİBF, 23(1), 203-2015. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/yonveek
32. Lee, C. C. and Chiu, Y. B. (2012). The impact of real income on insurance premiums: Evidence from panel data. International Review of Economics & Finance, 21(1), 246-260. https://doi.org/10.1016/j.iref.2011.07.003
33. Lee, C. C. and Lee, C. C. (2020). Insurance activity, real output, and geopolitical risk: Fresh evidence from BRICS. Economic Modelling, 92, 207-215. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.01.001
34. Lee, C. C. Chiu, Y. B. and Chang, C. H. (2013). Insurance demand and country risks: A nonlinear panel data analysis. Journal of International Money and Finance, 36, 68-85. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2013.03.009
35. Marsh. (2021). The global risk report 2021 (Publication No. 16). Retrieved from https://www.marshmclennan.com/insights/publications/2021/january/global-risks-report.html
36. Olasehinde‐Williams, G. O. and Balcilar, M. (2020). The effect of geopolitical risks on insurance premiums. Journal of Public Affairs, e2387. doi:10.1002/pa.2387
37. Pata, U. K., Yurtkuran, S. ve Kalça, A. (2016). Türkiye’de enerji tüketimi ve ekonomik büyüme: ARDL sınır testi yaklaşımı. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 38(2), 255-271. https://doi.org/10.14780/muiibd.281411
38. Pesaran, M. H., Shin, Y. and Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. https://doi.org/10.1002/jae.616
39. Phillips, P. C. B. and Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regressions. Biometrika, 75, 335-346. https://doi.org/10.2307/2336182
40. Polat, M. A. (2017). Yapısal kırılmalar altında Türkiye’de enerji tüketiminin ekonomik büyüme üzerindeki etkileri. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(2), 299-313. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/anemon
41. Pradhan, R. P., Arvin, M. B., Bahmani, S., Bennett, S. E. and Hall, J. H. (2017). Insurance–growth nexus and macroeconomic determinants: Evidence from middle-income countries. Empirical Economics, 52(4), 1337-1366. https://doi.org/10.1007/s00181-016-1111-7
42. Şahin, C. (2018). Sigorta branşları. F. Akın (Ed.), Sigortacılığa giriş içinde (s. 166-190). Bursa: Ekin Yayıncılık.
43. Şanlısoy, S. ve Kök, R. (2010). Politik istikrarsızlık-ekonomik büyüme ilişkisi: Türkiye örneği (1987–2006). Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 101-125. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/ije
44. Savi, F. D. (2014). Türk sigortacılık sektöründe bulunan kurum ve kuruluşlar. F. Kaya (Ed.), Sigortacılık içinde (s. 111-133). İstanbul: Beta Yayıncılık.
45. Shahbaz, M., Olasehinde-Williams, G. and Balcilar, M. (2018). The long-run effect of geopolitical risks on insurance premiums (Discussion Paper No. 15-44). Retrieved from http://repec.economics.emu.edu.tr/RePEc/emu/wpaper/15-44.pdf
46. Sigma. (2020). World insurance: Riding out the 2020 pandemic storm (Publication No. sigma 4/2020). Retrieved from https://www.swissre.com/institute/research.html
47. Sigma. (2021). Sigma explorer [Dataset]. Retrieved from https://www.sigma-explorer.com/
48. Turgut, E., Uçan, O. ve Başaran, N. (2021). Turizm sektörünün Türkiye ekonomisine etkisi: ARDL sınır testi yaklaşımı. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (45), 144-159. https://doi.org/10.52642/susbed.898754
49. Türkiye İstatistik Kurumu. (2021). Adrese dayalı nüfus kayıt sistemi sonuçları [Dataset]. Erişim adresi: https://data.tuik.gov.tr
50. Türkiye Sigorta Birliği. (2020). Strateji raporu 2020-2024. Erişim adresi: https://tsb.org.tr/media/attachments/20200604_TSB_STRATEJI_TR_19.pdf
51. Türkiye Sigorta Birliği. (2021). Mali tablolar ve istatistikler [Dataset]. Erişim adresi: https://www.tsb.org.tr/tr/istatistikler
52. Wang, X., Wu, Y. and Xu, W. (2019). Geopolitical risk and investment (SSRN Paper No. 330573). https://doi.org/10.2139/ssrn.3305739
53. Ward, D. and Zurbrueg, R. (2002). Law, politics and life insurance consumption in Asia. Geneva Papers on Risk and Insurance - Issues and Practice, 27(3), 395–412. https://doi.org/10.1111/1468-0440.00181
54. Ward, D. and Zurbruegg, R. (2000). Does insurance promote economic growth? Evidence from OECD countries. Journal of Risk and Insurance, 67(4), 489-506. Retrieved from https://www.jstor.org/
55. World Bank. (2019) The world bank [Dataset]. Retrieved from https://data.worldbank.org/indicator
56. Yenisu, E. (2019). Sigortacılık sektörü ve ekonomik büyüme ilişkisi: Türkiye örneği. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(2), 206-217. https://doi.org/10.29106/fesa.553242
57. Zivot, E. and Andrews, D. W. K. (1992). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of Business & Economic Statistics, 20(1), 25-44. https://doi.org/10.1198/073500102753410372