Causality And Cointegration Relation Of Bitcoin Prices And Borsa Istanbul 100 Index

Year 2022, , 615 - 624, 24.05.2022

Yunus Gülcü , Mehmet Anıl Kıtkıt

https://doi.org/10.18069/firatsbed.1032053

Cited By: 1

Abstract

Recently, interest in digital currencies has been increasing, one of the innovations brought by technology in money markets. Its popularity is increasing day by day due to its ability to perform leveraged transactions, its promise of profit in a short time, and its ease of buying and selling. In this study, it is aimed to determine the relationship between Bitcoin and the BIST100 index, which is one of the financial variables, since it has the highest volume among cryptocurrencies. In this direction, this relationship was analyzed in the Eviews11 package program using daily data between 15.04.2011 and 25.06.2021. For this purpose, in the first stage of the analysis, whether the variables contain a unit root was tested with traditional unit root tests. Then, to test the cointegration relationship between the series, Engel-Granger Cointegration Analysis and as causality tests, the Engel-Granger Causality Test and Toda-Yamamoto Causality Tests were used. In the light of these analyzes, according to the results of the cointegration test, it has been determined that the relationship between the Bitcoin-BIST100 index is cointegrated. While the Engel-Granger Causality test confirmed that there was a two-way causality relationship from BIST100 index to Bitcoin prices, according to the results of the Toda-Yamamoto Causality test, it was significant at the 5% significance level from BIST100 index to Bitcoin prices, and a one-way Toda-Yamamoto causality relationship was observed. Finally, in the conclusion part of the study, all these findings were evaluated together with the recommendations.

Keywords

BIST 100, Cryptocurrency, Bitcoin, Causality, Cointegration

BITCOİN FİYATLARI İLE BORSA İSTANBUL 100 ENDEKSİ NEDENSELLİK VE EŞ BÜTÜNLEŞME İLİŞKİSİ

Abstract

Son dönemde para piyasalarında teknolojinin beraberinde getirdiği yeniliklerden dijital paralara ilgi artmaktadır. Gerek kaldıraçlı işlem yapılabilmesi gerek kısa sürede kazancı vadediyor oluşu, gerekse de alım-satım kolaylığı sebebiyle popülaritesi giderek artmaktadır. Bu çalışmada kripto paralar arasında en yüksek hacime sahip olması hasebiyle Bitcoin ve finansal değişkenlerden BIST100 endeksi arasındaki ilişkinin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda 15.04.2011 ile 25.06.2021 tarihleri arası günlük veriler kullanılarak bu ilişki Eviews11 paket programında analiz edilmiştir. Bu amaçla analizin ilk aşamasında değişkenlerin birim kök içerip içermediği geleneksel birim kök testleri ile sınanmıştır. Daha sonra seriler arasında eşbütünleşme ilişkisini test etmek için Engel-Granger Eş Bütünleşme Analizi ve nedensellik testleri olarak Engel-Granger Nedensellik Testi, Toda-Yamamoto Nedensellik Testleri kullanılmıştır. Yapılan bu analizler ışığında eş bütünleşme testinin sonucuna göre Bitcoin-Bıst100 endeksi arasındaki ilişkinin eş bütünleşik olduğu tespit edilmiştir Engel-Granger Nedensellik testi BIST100 endeksinden Bitcoin fiyatlarına doğru iki yönlü nedensellik ilişkisi olduğunu doğrularken Toda-Yamamoto Nedensellik testi sonuçlarına göre ise Bıst100 endeksinden Bitcoin fiyatlarına doğru %5 anlamlılık düzeyinde anlamlı olduğu ve tek yönlü Toda-Yamamoto nedensellik ilişkisi görülmüştür. Son olarak çalışmanın sonuç bölümünde bütün bu bulgular önerilerle birlikte değerlendirilmiştir.

Keywords

BIST100, Kripto Para, Bitcoin, Nedensellik, Eş Bütünleşme

References

• Abdioğlu, Z. & Değirmenci, N. (2014). Petrol fiyatları-hisse senedi fiyatları ilişkisi: BIST sektörel analiz. Kafkas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(8), 1-24.
• Atik, M., Köse, Y., Yılmaz, B. & Sağlam, F. (2015). Kripto para: Bitcoin ve döviz kurları üzerine etkileri. Bartın Üniversitesi İİ BF Dergisi, 6(11), 247-261.
• Baek, Chung; Elbeck, Matt (2015), Bitcoins as an investment or speculative vehicle? A first look, Applied Economics Letters, 22 (1), 30-34.
• Briere, M., Oosterlinck, K. & Szafarz, A. (2015). Virtual currency, tangible return: Portfolio diversification with bitcoin. Journal of Asset Management, 16(6), 365-373.
• Dickey, D. A. & Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica: journal of the Econometric Society, 1057-1072.
• Dikmen, N. (2012). Ekonometri Temel Kavramlar ve Uygulamalar. Bursa: Dora Basım Yayım Dağıtım, 2. Baskı.
• Dirican, C. & Canoz, I. (2017). The cointegration relationship between Bitcoin prices and major world stock indices: An analysis with ARDL model approach. Journal of Economics Finance and Accounting, 4(4), 377-392.
• Dyhrberg, A. H. (2016). Hedging capabilities of bitcoin. Is it the virtual gold? Finance Research Letters, 16, 139-144.
• Georgoula, I, Pournarakis, D., Bilanakos, C., Sotiropoulos, Daonisios N.; Giaglis, G. M. (2015). Using Time-Series and Sentiment Analysis to Detect the Determinants of Bitcoin Prices. Mediterranean Conference on Information Systems, Samos, Greece, 1-12.
• Granger, C. (1969). Investigating Causal Relations By Economic Models And Cross Spectral Models. Econometrica(37), 424-438.
• Güleç, Ö. F., Çevik, E., & Bahadır, N. (2018). Bitcoin ile Finansal Göstergeler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), 18- 37.
• Houben, R. ve Snyers, A. (2018). Cryptocurrencies and Blockchain: Legal Context and Implications for Financial Crime, Money Laundering and Tax Evasion. Strasbourg: European Parliament-Policy Department for Economic, Scientific and Quality of Life Policies. Erişim Tarihi: 15 Kasım 2020. https://www.europarl.europa.eu/cmsdata/150761/TAX3%20Study%20on%20cryptocurrencies%2 0and%20blockchain.pdf
• Kanat, E., & Öget, E. (2018). Bitcoin İle Türkiye Ve G7 Ülke Borsaları Arasındaki Uzun ve Kısa Dönemli İlişkilerin İncelenmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(3), 601-614.
• Kılıç, Y., & Çütcü, İ. (2018). Bitcoin fiyatları ile borsa istanbul endeksi arasındaki eşbütünleşme ve nedensellik ilişkisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 13(3), 235-250.
• Kızılgöl, Özlem; Erbaykal, Erman (2008), Türkiye’de Turizm Gelirleri İle Ekonomik Büyüme İlişkisi: Bir Nedensellik Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13 (2), 351-360.
• Koçoğlu, Ş., Çevik, Y. E., & Tanrıöven, C. (2016). Bitcoin Piyasalarının Etkinliği, Likiditesi ve Oynaklığı. İşletme Araştırmaları Dergisi, 8(2), ss.77-97
• Kutlar, A. (2000). Ekonometrik Zaman Serileri Teori ve Uygulama. Ankara: Gazi Kitabevi, 1. Baskı.
• Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. (www.bitcoin.org adresinden alındı.)
• Phillips, P. C., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335-346.
• Şentürk, M., & Akbaş, Y. E. (2014). İşsizlik-Enflasyon ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Karşılıklı İlişkinin Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği. Journal of Yasar University, 9(34), 5820-5832.
• Toda, Hiro Y.; Yamamoto, Taku (1995). Statistical Inference in Vector Autoregressions With Possibly Integrated Process. Journal Of Econometrics, 66, 225–250.
• Özmerdivanlı, Arzu. 2014. Petrol Fiyatları ile BIST 100 Endeksi Kapanış Fiyatları Arasındaki İlişki. Akademik Bakış, 43, 7-9.