Petrol Fiyatları ve Temiz Enerji Endeksleri Arasındaki İlişkinin NARDL ve DCC Yöntemleri ile İncelenmesi

Year 2024, Volume: 17 Issue: 2, 271 - 282, 31.08.2024

Özge Demirkale

https://doi.org/10.17218/hititsbd.1437138

Abstract

Finansal yatırım aracı olarak da dikkate alındığında petrol fiyatları ile temiz enerji endeksleri arasındaki ilişki, yatırımcılar ve finansal piyasa katılımcıları için büyük önem taşımaktadır. Dünya çevresel zorluklarla başa çıkarken ve sürdürülebilir çözümler ararken, petrol fiyatlarının temiz enerji sektörü üzerindeki etkilerini anlamak stratejik karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Petrol fiyatlarındaki dalgalanmalar, temiz enerji yatırımlarının getirisini ve maliyetini etkileyerek bu sektörün finansal performansını doğrudan etkileyebilir. Yatırımcılar, petrol fiyatlarının sürdürülebilirlik ve temiz enerji endeksleri üzerindeki potansiyel asimetrik etkilerine dair içgörülere ihtiyaç duyarlar; bu da portföy tahsislerini ve risk yönetimi stratejilerini şekillendirebilir. Küresel sürdürülebilirlik endişeleri ve temiz enerjiye doğru kayışlar arasında finansal piyasalar evrimleşmeye devam ettikçe, geleneksel enerji piyasaları ile genişleyen temiz enerji sektörü arasındaki karmaşık ilişki literatürde incelenmeye devam etmektedir. Geleneksel enerji kaynaklarına bağımlılığın azalması ve yenilenebilir enerji kaynaklarına geçişin hızlanması, finansal piyasalar üzerinde önemli yansımalar yaratmaktadır. Bu dönüşüm sürecinde, yatırımcılar için petrol fiyatlarındaki değişimlerin temiz enerji sektörü üzerindeki kısa ve uzun vadeli etkilerini analiz etmek önem arz etmektedir. Geleneksel enerji piyasaları ile genişleyen temiz enerji sektörü arasındaki karmaşık ilişkiyi anlamak, yatırımcıların gelecekteki trendleri öngörmelerine ve sürdürülebilir yatırım stratejileri geliştirmelerine yardımcı olabilir. Bununla birlikte petrol fiyatlarının temiz enerji yatırımları üzerindeki asimetrik etkilerini anlamak, küresel sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmada ve çevresel zorluklarla başa çıkmada hayati bir role sahiptir. Bu bağlamda bu dinamiklerin derinlemesine analiz edilmesi, akademik araştırmaların yanı sıra politika yapıcılar ve yatırımcılar için de değerli içgörüler sunacaktır. Bu makalede, 2014'ten 2023'e kadar uzanan kapsamlı bir veri setini kullanarak petrol fiyatları, sürdürülebilirlik ve temiz enerji endeksleri arasındaki karmaşık ilişki incelenmektedir. Analizin odak noktaları, Batı Teksas Ham Petrol (WTI) vadeli işlem fiyatları, Dow Jones Sürdürülebilirlik Dünya Endeksi (DJSWI) ve S&P Global Temiz Enerji Endeksi (SPGCE) olarak belirlenmiştir. Bu değişkenler, geleneksel enerji kaynakları, sürdürülebilirlik girişimleri ve yükselen temiz enerji sektörü arasındaki dinamikleri yansıtarak finansal sistemin kritik yönlerini temsil etmektedir. Bu bağlamda, çalışmada Batı Teksas Ham Petrol (WTI ) fiyatlarının S&P Küresel Temiz Enerji Endeksi (SPGCE) ve Dow Jones Sürdürülebilirlik Dünya Endeksi (DJSWI) üzerindeki asimetrik etkilerini keşfetmek için NARDL yöntemi kullanılmıştır. NARDL yöntemi, farklı durağan seviyelere sahip değişkenlere uygulanabilir olması ve küçük örneklem boyutlarıyla başa çıkma konusundaki etkinliği nedeniyle avantajlıdır. Çalışmada ayrıca değişkenler arasındaki zamanla değişen ilişkileri değerlendirmek için Dinamik Koşullu Korelasyon (Dynamic Conditional Correlation -DCC) modelini içermektedir. Bu bağlamda çalışma petrol fiyatlarının sürdürülebilirlik ve temiz enerji endeksleri üzerindeki asimetrik etkileri NARDL ve Dinamik Koşullu Korelasyon yöntemleri incelemesi açısından literatürde yer alan çalışmalardan farklıdır. NARDL modelinden elde edilen sonuçlara göre WTI fiyatlarındaki pozitif şokların SPGCE endeksi üzerinde negatif şoklara göre daha etkili olduğu tespit edilmiştir. Dinamik Çarpanlar testine göre WTI değişkenine verilen pozitif ve negatif şoklar, SPGCE üzerinde üçüncü dönemden beşinci döneme kadar zayıf formda negatif etki yaratırken beşinci dönemden itibaren denge değerine doğru yaklaşmaktadır. DCC modelinde elde edilen sonuçlar ise WTI fiyatları ile SPGCE endeksi arasında pozitif ve güçlü bir ilişki olduğunu göstermektedir. WTI fiyatları ile temiz enerji endeksleri arasındaki pozitif ilişkiler, özellikle petrol fiyatlarına yönelik pozitif şok dönemlerinde potansiyel getiri fırsatlarını işaret etmektedir. Ancak, çalışmada vurgulanan dinamik ilişkilerin farkında olunmalı ve yatırımcılar, petrol fiyatlarındaki dalgalanmalarla ilişkili riskleri azaltmak için çeşitlendirme stratejilerini kullanmalıdır. DCC modelinden elde edilen sonuçlar göz önüne alındığında, yatırımcılar piyasa dinamiklerini aktif bir şekilde izlemeli ve yatırım stratejilerini buna göre ayarlamalıdır. Çalışmada belirlenen "COVID Dönemi" gibi önemli olay dönemlerinde, varlıklar arasındaki korelasyonlar hızla değişebilir. Bu değişikliklere dikkat etmek, yatırımcılara zamanında ve bilinçli kararlar alma konusunda yardımcı olabilir. Bununla birlikte sürdürülebilirlik endeksleri ile petrol fiyatları arasındaki pozitif ilişki göz önüne alındığında, portföy yöneticileri sürdürülebilir yatırımlara ayrılan payları artırmayı düşünebilirler.

Keywords

Petrol Fiyatları, Temiz Enerji Endeksleri, Sürdürülebilirlik, NARDL, DCC

Investigating the Relationship Between Oil Prices and Clean Energy Indexes Using NARDL and DCC Methods

Abstract

The relationship between oil prices and clean energy indices is of great importance for investors and financial market participants when considered as a financial investment tool. As the world grapples with environmental challenges and seeks sustainable solutions, understanding the impact of oil prices on the clean energy sector plays a critical role in strategic decision-making processes. Fluctuations in oil prices can directly impact the financial performance of the clean energy sector by affecting the returns and costs of clean energy investments. Investors need insights into the potential asymmetric effects of oil prices on sustainability and clean energy indices; this can shape their portfolio allocations and risk management strategies. As global sustainability concerns and shifts towards clean energy continue to evolve, the complex relationship between traditional energy markets and the expanding clean energy sector remains a subject of study in the literature. The decreasing reliance on conventional energy sources and the accelerated transition to renewable energy sources create significant implications for financial markets. In this transformative process, it is crucial for investors to analyze the short- and long-term impacts of changes in oil prices on the clean energy sector. Understanding the complex relationship between traditional energy markets and the expanding clean energy sector can help investors anticipate future trends and develop sustainable investment strategies. Moreover, understanding the asymmetric effects of oil prices on clean energy investments plays a vital role in achieving global sustainability goals and addressing environmental challenges. In this context, an in-depth analysis of these dynamics will provide valuable insights not only for academic research but also for policymakers and investors. In this article, we examine the complex relationship between oil prices, sustainability, and clean energy indices using a comprehensive dataset spanning from 2014 to 2023. The focus of the analysis is on the West Texas Intermediate (WTI) crude oil futures prices, the Dow Jones Sustainability World Index (DJSWI), and the S&P Global Clean Energy Index (SPGCE). These variables represent critical aspects of the financial system by reflecting the dynamics between traditional energy sources, sustainability initiatives, and the emerging clean energy sector. In this context, the study employs the Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) method to explore the asymmetric effects of West Texas Intermediate (WTI) prices on the S&P Global Clean Energy Index (SPGCE) and the Dow Jones Sustainability World Index (DJSWI). The NARDL method is advantageous due to its applicability to variables with different levels of stationarity and its effectiveness in handling small sample sizes. The study also incorporates the Dynamic Conditional Correlation (DCC) model to assess the time-varying relationships between the variables. In this context, the study differs from existing literature by examining the asymmetric effects of oil prices on sustainability and clean energy indices using both the NARDL and DCC methods. According to the results from the NARDL model, it was found that positive shocks in WTI prices have a more significant effect on the S&P Global Clean Energy Index (SPGCE) compared to negative shocks. According to the Dynamic Multiplier test, positive and negative shocks to the WTI variable have a weak negative effect on SPGCE from the third to the fifth period, gradually approaching equilibrium thereafter. The results obtained from the DCC model indicate a positive and strong relationship between WTI prices and the S&P Global Clean Energy Index (SPGCE). The positive relationships between WTI prices and clean energy indices, especially during periods of positive shocks in oil prices, suggest potential opportunities for returns. However, awareness of the highlighted dynamic relationships is crucial, and investors should employ diversification strategies to mitigate risks associated with fluctuations in oil prices. Considering the results obtained from the DCC model, investors should actively monitor market dynamics and adjust their investment strategies accordingly. During significant event periods identified in the study, such as the "COVID Era," correlations between assets can change rapidly. Being mindful of these changes can assist investors in making timely and informed decisions. Moreover, given the positive relationship between sustainability indices and oil prices, portfolio managers may consider increasing allocations to sustainable investments. Integrating companies with strong sustainability practices can enhance portfolio resilience and align with global environmental-conscious initiatives.

Keywords

Oil Prices, Clean Energy Indexs, Sustainability, NARDL, DCC

References

• Ahmad, W. (2017). On the Dynamic Dependence and Investment Performance of Crude Oil and Clean Energy Stocks. Research in International Business and Finance, 42, 376-389. http://dx.doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.07.140
• Asl, M.G., Canarella, G., & Miller, S.M. (2021). Dynamic Asymmetric Optimal Portfolio Allocation Between Energy Stocks and Energy Commodities: Evidence From Clean Energy and Oil and Gas Companies. Resour. Policy, 71, 101982. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101982
• Bondia, R., Ghosh, S., & Kanjilal, K. (2016). International Crude Oil Prices and the Stock Prices of Clean Energy and Technology Companies: Evidence from Non-linear Cointegration Tests with Unknown Structural Breaks. Energy, 101, 558-565. http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2016.02.031
• Ceylan, F., Tüzün, O., Ekinci, R., & Kahyaoğlu, H. (2016). Tüketici Kredileri ile Paranın Dolanım Hızı Arasındaki Asimetrik İlişki: Türkiye Üzerine Bir Uygulama. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 5(7), 2342–2357. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/itobiad/issue/24659/281326
• Dawar, I., Dutta, A., Bouri, E., & Saeed, T. (2021). Crude oil prices and clean energy stock indices: Lagged and asymmetric effects with quantile regression. Renewable Energy. Elsevier, 163, 288-299. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.08.162
• Doğan, M., Raikhan, S., Zhanar, N., & Gulbagda, B. (2023). Analysis of Dynamic Connectedness Relationships among Clean Energy, Carbon Emission Allowance, and BIST Indexes. Sustainability, 15, 6025. https://doi.org/10.3390/su15076025
• Dutta, A., Bouri, E., Das, D., & Roubaud, D. (2020). Assessment and Optimization of Clean Energy Equity Risks and Commodity Price Volatility İndexes: Implications For Sustainability. Journal of Cleaner Production, 243, 118669. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118669
• Dutta, A., Jana, R., & Das, D. (2020). Do Green İnvestments React to Oil Price Shocks? Implications for Sustainable Development. Journal Of Cleaner Production, 266, 121956 https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121956
• Engle, R. (2002). Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models. Journal of Business&Economic Statistics, 20, 339-350. https://doi.org/10.1198/073500102288618487
• Fahmy, H. (2022). The Rise in Investors’ Awareness of Climate Risks after the Paris Agreement and the Clean Energy-oil-technology Prices Nexus. Energy Economics, 106, 1-17. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2021.105738
• Ghabri, Y., Ayadi, A., & Guesmi, K. (2021). Fossil Energy and Clean Energy Stock Markets under COVID-19 Pandemic. Applied Economics, 53, 4962–4974. https://doi.org/10.1080/00036846.2021.1912284
• He, X., Mishra, S., Aman, A., Shahbaz, M., Razzaq, A., & Sharif, A. (2021). The Linkage between Clean Energy Stocks and The Fluctuations in Oil Price and Financial Stress in The US and Europe? Evidence from QARDL Approach. Resources Policy, 72, 102021. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102021
• Henriques, I., & Sadorsky, P. (2008). Oil Prices and the Stock Prices of Alternative Energy Companies. Energy Economics, 30(3), 998-1010. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2007.11.001
• Kocaarslan, B., & Soytaş, U. (2019). Asymmetric Pass-through between Oil Prices and the Stock Prices of Clean Energy Firms: New Evidence from A Nonlinear Analysis. Energy Reports, 5, 117-125. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2019.01.002
• Managi, S., & Okimoto, T. (2013). Does the Price of Oil Interact with Clean Energy Prices in the Stock Market? Japan and the World Economy, 27, 1-9. http://dx.doi.org/10.1016/j.japwor.2013.03.003
• Mohammed, K. S., & Mellit, A. (2023). The Relationship between Oil Prices and The Indices of Renewable Energy and Technology Companies Based on QQR and GCQ Techniques. Renewable Energy, 209, 97-105. https://doi.org/10.1016/j.renene.2023.03.123
• Naeem, M.A., Peng, Z., Suleman, M.T., Nepal, R., & Shahzad, S.J.H. (2020). Time and Frequency Connectedness Among Oil Shocks, Electricity and Clean Energy Markets. Energy Econ., 91, 104914. http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2020.104914
• Reboredo, J. C. (2015). Is There Dependence and Systemic Risk between Oil and Renewable Energy Stock Prices? Energy Economics, 48, 32-45. http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2014.12.009
• Reboredo, Juan, C., & Ugolini, A. (2018). The İmpact of Energy Prices on Clean Energy Stock Prices. A Multivariate Quantile Dependence Approach. Energy Economics, 76, 136-152. http://dx.doi.org/10.1016/j.eneco.2018.10.012
• Veli, Y., Onder, O., & Abdulkadir, A. (2022). The Dependence of Clean Energy Stock Prices on the Oil and Carbon Prices: A Nonlinear Perspective. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 56. https://doi.org/10.24818/18423264/56.2.22.08.152
• Xia, T., Ji, Q., Zhang, D., & Han, J. (2019). Asymmetric and Extreme Influence of Energy Price Changes on Renewable Energy Stock Performance. Journal of Cleaner Production, 241, 10. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118338
• Zhao, X. (2020). Do The Stock Returns of Clean Energy Corporations Respond to Oil Price Shocks and Policy Uncertainty?. Economic Structures, 9, 53. https://doi.org/10.1186/s40008-020-00229-x