Türkiye’nin CDS Primlerini Belirleyen Faktörler: Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme ve Asimetrik Nedensellik Analizi

Abstract

Bu çalışma, Türkiye’nin kredi risk primi (CDS) üzerinde etkili olan makroekonomik ve finansal faktörleri incelemeyi amaçlamaktadır. Türkiye, dış borçlanmaya dayalı bir finansman modeli benimsemiş olup, cari açık ve enflasyon gibi makroekonomik değişkenler nedeniyle kredi risk priminde dalgalanmalar yaşanmaktadır. CDS risk priminin belirleyicilerini analiz etmek, ülkenin borçlanma maliyetlerini ve risk algısını yönetebilmesi açısından önem taşımaktadır. Bununla birlikte, mevcut literatürde Türkiye'nin CDS primini etkileyen faktörleri kapsamlı bir şekilde ele alan ve yapısal kırılmaları dikkate alan çalışmalar sınırlıdır. Bu çalışma, bu eksikliği gidermeyi hedefleyerek CDS risk primi ile makroekonomik (dış borç, cari açık, TÜFE, Merkez Bankası rezervleri) ve finansal değişkenler (BIST100 endeksi, 2 yıllık gösterge faizi, USD kuru) arasındaki dinamik ilişkileri incelemektedir. Çalışmada, 2007:Q1-2022:Q2 ve 2005:Q3-2022:Q3 dönemlerini kapsayan veriler kullanılarak yapısal kırılmalı birim kök testleri, Arai-Kurozumi eşbütünleşme testi, FMOLS ve DOLS tahmincileri ile Hatemi-J asimetrik nedensellik testi uygulanmıştır. Bu yöntemler aracılığıyla değişkenler arasındaki uzun ve kısa vadeli ilişkiler detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, dış borç, TÜFE ve cari açık artışlarının CDS primini yükselttiğini, Merkez Bankası rezerv artışının ise risk primini düşürdüğünü göstermektedir. Özellikle, dış borçtaki %1’lik artışın CDS primini yaklaşık %1,7, TÜFE’deki artışın %1,7 ve cari açıktaki artışın 0,042 birim artırdığı tespit edilmiştir. Buna karşılık, rezervlerdeki %1’lik artışın CDS primini %0,98 oranında azalttığı belirlenmiştir. Finansal değişkenler açısından, BIST100 endeksinin uzun vadede CDS üzerinde anlamlı bir etkisi bulunmazken, kısa vadeli negatif şokların risk primini artırdığı gözlemlenmiştir. Ayrıca, faiz oranındaki %1’lik artışın CDS’yi %0,3, döviz kurundaki %1’lik artışın ise %0,4 oranında yükselttiği tespit edilmiştir. Bu sonuçlar, Türkiye’nin kredi risk priminin özellikle dış borç, TÜFE ve cari açık gibi makroekonomik göstergelere duyarlı olduğunu ortaya koymaktadır. Aynı zamanda, Merkez Bankası rezervlerinin güçlendirilmesinin ülkenin risk algısını azaltıcı bir faktör olduğu görülmektedir. Çalışmanın bulguları, politika yapıcılar için önemli çıkarımlar sunmaktadır. CDS priminin düşürülmesi ve borçlanma maliyetlerinin azaltılması amacıyla, dış borçlanma ihtiyacını azaltacak tasarruf politikalarının geliştirilmesi, enflasyonu kontrol altına alacak etkin para politikalarının uygulanması ve Merkez Bankası rezervlerinin artırılması önerilmektedir. Bu bağlamda, çalışma Türkiye’nin kredi risk primini etkileyen makroekonomik ve finansal faktörleri analiz ederek, politika geliştirme sürecine katkı sunmayı hedeflemektedir.

Keywords

• Kredi temerrüt takası
• dış borç
• merkez bankası rezervleri
• asimetrik nedensellik

Determinants of Türkiye's CDS Spreads: Structural Break Cointegration and Asymmetric Causality Analysis

Abstract

This study aims to examine the macroeconomic and financial factors influencing Türkiye’s credit default swap (CDS) risk premium. Türkiye has adopted a financing model based on external borrowing, and due to macroeconomic variables such as the current account deficit and inflation, fluctuations occur in its CDS risk premium. Analyzing the determinants of the CDS risk premium is crucial for managing the country’s borrowing costs and risk perception. However, there are limited studies in the existing literature that comprehensively address the factors affecting Türkiye’s CDS premium while considering structural breaks. This study aims to fill this gap by analyzing the dynamic relationships between the CDS risk premium and macroeconomic variables (external debt, current account deficit, CPI, and central bank reserves) as well as financial variables (BIST100 index, 2-year benchmark interest rate, and USD exchange rate). The study employs data covering the periods 2007:Q1-2022:Q2 and 2005:Q3-2022:Q3 and utilizes structural break unit root tests, the Arai-Kurozumi cointegration test, FMOLS and DOLS estimators, and the Hatemi-J asymmetric causality test. Through these methods, both long- and short-term relationships between the variables are analyzed in detail. The findings indicate that increases in external debt, CPI, and the current account deficit raise the CDS risk premium, while an increase in central bank reserves lowers it. Specifically, a 1% increase in external debt raises the CDS premium by approximately 1.7%, an increase in CPI raises it by 1.7%, and an increase in the current account deficit raises it by 0.042 units. In contrast, a 1% increase in reserves reduces the CDS premium by 0.98%. From a financial perspective, while the BIST100 index does not have a significant long-term effect on CDS, short-term negative shocks increase the risk premium. Additionally, a 1% increase in interest rates raises the CDS premium by 0.3%, while a 1% increase in the exchange rate raises it by 0.4%. These results indicate that Türkiye’s CDS risk premium is particularly sensitive to macroeconomic indicators such as external debt, CPI, and the current account deficit. At the same time, strengthening central bank reserves is found to be a crucial factor in reducing the country’s risk perception. The study's findings provide important implications for policymakers. To lower the CDS premium and borrowing costs, it is recommended to implement savings policies that reduce the need for external borrowing, apply effective monetary policies to control inflation, and strengthen central bank reserves. In this context, this study aims to contribute to the policy-making process by analyzing the macroeconomic and financial factors affecting Türkiye’s CDS risk premium.

Keywords

• Credit default swap
• external debt
• central bank reserves
• asymmetric causality

References

1. Annaert, J., De Ceuster, M., Van Roy, P., & Vespro, C. (2013). What determines Euro area bank CDS spreads?. Journal of International Money and Finance, 32, 444-461. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2012.05.029
2. Akın, T., & Işıklı, E. (2020a). Kredi temerrüt swapı, ekonomik büyüme ve cari açık ilişkisi: Türkiye örneği. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 91-98. http://dx.doi.org/10.18506/anemon.616029
3. Akın, T., & Isikli, E. (2020b). The relationship among sovereign credit risk premium, sovereign bonds and currency rates in fragile three countries. Journal of Business Economics and Finance, 9(3), 262-273. https://doi.org/10.17261/Pressacademia.2020.1302
4. Arai, Y., & Kurozumi, E. (2007). Testing for the null hypothesis of cointegration with a structural break. Econometric Reviews, 26(6), 705-739. https://doi.org/10.1080/07474930701653776 Başarır, Ç., & Keten, M. (2016). Gelişmekte olan ülkelerin cds primleri ile hisse senetleri ve döviz kurları arasındaki kointegrasyon ilişkisi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(15), 369-380. https://doi.org/10.20875/sb.72076
5. Demirel, A. C., Hazar, A., & Babuşçu, Ş. (2024). Cds primi tahmini: Türkiye üzerine bir uygulama. İşletme Araştırmaları Dergisi, 16(1), 512-520. https://doi.org/10.20491/isarder.2024.1807
6. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366a), 427-431. https://doi.org/10.1080/01621459.1979.10482531
7. Engle, R. F., & Granger, C. J. W. (1987). Cointegration and error correction representation, estimation, and testing. Econometrica, 55, 251–276. https://doi.org/10.2307/1913236
8. Eren, M., & Başar, S. (2016). Effects of credit default swaps (cds) on BIST-100 index. Ecoforum, 5(3), 123-129.

9. Enders, W., & Lee, J. (2012). The flexible fourier form and dickey-fuller type unit root tests. Economics Letters, 117(1), 196-99. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2012.04.081
10. Flannery, M. J., Houston, J.F. ve Partnoy, F. (2010). Credit default swap spreads as viable substitutes for credit ratings. University of Pennsylvania Law Review, 158, 2085-2123. Erişim adresi: https://heinonline.org/HOL/LandingPage?handle=hein.journals/pnlr158&div=64&id=&page=
11. Gök, R., & Kara, E. (2021). Testing for causality among cds, ınterest, and exchange rates: new evidence from the granger coherence analysis. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(2), 427- 445. https://doi.org/10.17153/oguiibf.854172
12. Gürel, S. P. (2021). Makroekonomik koşullar ve küresel risk faktörü ülke risk primlerini nasıl etkiler? Türkiye’den yeni kanıtlar. Business & Management Studies: An International Journal, 9(2), 547-560. https://doi.org/10.15295/bmij.v9i2.1800
13. Hatemi-j, A. (2012). Asymmetric causality tests with an application. Empirical Economics, 43, 447- 456. Erişim adresi: https://link.springer.com/article/10.1007/s00181-011-0484-x
14. Ho, S. (2016). Long and short-runs determinants of the sovereign cds spread in emerging countries. Research in International Business and Finance, 36(January), 579-590. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2015.07.001
15. Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegrated vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12, 231–54. https://doi.org/10.1016/0165-1889(88)90041-3
16. Kargı, B. (2014). Credit default swap (CDS) spreads: the analysis of time series for the integration with the interest rates and the growth in Turkish economy. Montenegrin Journal of Economics, 10(1), 59-66. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2467546
17. Karslıoğlu, İ., & Sevim, U. (2022). Hisse senedi fiyatları ve ülke risk primi (CDS) arasındaki ilişki. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 24(3), 576-593. https://doi.org/10.31460/mbdd.945899
18. Kasap, A. (2025). The relationship between cds spreads and macroeconomic variables: an analysis of Türkiye using nonlinear models. Malatya Turgut Ozal University Journal of Business and Management Sciences, 6(1), 19-36. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/mtuiyb/issue/90842/1628500
19. Keten, M., Başarır, Ç., & Kılıç, Y. (2013). Kredi temerrüt takası ile makroekonomik ve finansal değişkenler arasındaki ilişkinin incelenmesi. 17. Finans Sempozyumu Bildiri Kitapçığı, 377-386.
20. Kisgergely, K. (2009). What moved sovereign cds spreads in the period of financial turbulence?, Report on Financial Stability, November 2009, Central Bank of Hungary. Erişim adresi: https://www.mnb.hu/letoltes/stabjel-1-kisgergely-200911-en.pdf
21. Lee, J., & Strazicich, M. C. (2003). Minimum Lagrange multiplier unit root test with two structural breaks. Review of Economics and Statistics, 85(4), 1082–1089. https://doi.org/10.1162/003465303772815961
22. Liu, Y., & Morley, B. (2012). Sovereign credit default swaps and the macroeconomy. Applied Economics Letters, 19(2), 129-132. https://doi.org/10.1080/13504851.2011.568390
23. Longstaff, F. A., Pan, J., Pedersen, L. H., & Singleton, K. J. (2011). How sovereign is sovereign credit risk?. American Economic Journal: Macroeconomics, 3(2), 75-103. https://doi.org/10.1257/mac.3.2.75
24. Mora, N. (2006). Sovereign credit ratings: Guilty beyond reasonable doubt?. Journal of Banking & Finance, 30(7), 2041-2062. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2005.05.023
25. Narayan, P. K., & Popp, S. (2010). A new unit root test with two structural breaks in level and slope at unknown time. Journal of Applied Statistics, 37(9), 1425-1438. https://doi.org/10.1080/02664760903039883
26. Phillips, P. C. B., & Hansen, B. E. (1990). Statistical inference in instrumental variables regression with I (1) processes. The Review of Economic Studies, 57(1), 99-125. https://doi.org/10.2307/2297545
27. Reinhart, C. M., & Rogoff, K. S. (2010). Growth in a time of debt. American Economic Review, 100(2), 573-578. https://doi.org/10.1257/aer.100.2.573
28. Sarı, S. (2024). Ülke ekonomilerinde bir gösterge olarak kredi temerrüt takası (cds) ve makro belirleyicileri: Türkiye örneği. Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 19(1), 10-20. https://doi.org/10.48145/gopsbad.1420335
29. Stock, J. H., & Watson, M. W. (1993). A simple estimator of cointegrating vectors in higher order integrated systems. Econometrica, 61(4), 783-820. https://doi.org/10.2307/2951763
30. Sönmez, M., Baydaş, M., & Kılıç, Y. (2023). CDS primleri ile seçili BIST endeksleri arasındaki volatilite yayılımı. Maliye ve Finans Yazıları, 64, 29–34. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.1173962
31. Şahin, E. E., & Özkan, O. (2018). Kredi temerrüt takası, döviz kuru ve bist100 endeksi ilişkisi. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(3), 1939-1945. https://doi.org/10.17218/hititsosbil.450178
32. Şengül, O. (2020). Türkiye’de döviz kuru dalgalanmaları cds primi ile tahmin edilebilir mi? ampirik bir analiz. In International Congress of Management, Economy and Policy ICOMEP’20. Erişim adresi: https://gavsispanel.gelisim.edu.tr/Document/saykac/20210429114200848_fcffdb75-4d9c-4907-af8f-423e839a1b0a.pdf#page=60
33. Taştemel, G., Karpuz, E., & Koç, Y. D. (2024). Tahvil verimi ile ülke risk primi (cds) arasındaki ilişki. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 6(2), 255-266https://doi.org/10.56574/nohusosbil.1561248
34. Tekin, B. F., & Şenol, Z. (2025). CDS Primleri ile petrol arasındaki bağlantılılık ve portföy stratejileri: asimetrik TVP-VAR yaklaşımdan kanıtlar. Trends in Business and Economics, 39(2), 231-253. https://doi.org/10.16951/trendbusecon.1576540
35. Tunçel, M. B. (2024). Jeopolitik risklerin ve cds primlerinin borsalardaki yerli ve yabancı yatırımcı sayısı üzerindeki etkisinin incelenmesi: Borsa İstanbul’dan kanıtlar. İşletme Araştırmaları Dergisi, 16(2), 1056-1066. https://doi.org/10.20491/isarder.2024.1842
36. Ustaoğlu, E. (2022). Analysis of reletions between CDS, stock matket, and Exchange rate: evidence from covid-19. Journal of Research in Economics, Politics & Finance, 7(2), 301-315. https://doi.org/10.30784/epfad.1085420.
37. Yılmaz A., Ünlü A. (2018). Effect of some macroeconomic variables on risk perception: the Turkish case. Hacettepe University Journal of Economics and Administrative Sciences, 36(4), 117-147. https://doi.org/10.17065/huniibf.320139
38. Zivot, E., & 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