Principal Compenent Analysis ARDL CDS Dynamic Markov Swithching Regression FMOLS and DOLS Models Turkey
Türkiye son zamanlarda artan kredi temerrüt takası ile karşı karşıyadır. CDS düzeyi, bir ülkenin kredi temerrüdü açısından riskli olduğunu göstermektedir. Yüksek CDS’e sahip ülkeler için yüksek yabancı yatırım girişi beklenmemektedir. Ayrıca yabancı yatırım girişinin az olması makroekonomik ortamdaki belirsizlikleri artırabilmektedir. Bu bağlamda ekonomilerin CDS spreadlerini düşürmede etkili olan faktörleri belirlemeye ihtiyaç duyarlar. Çalışmada; küresel, makro ve piyasa kategorilerinde sınıflandırılan on bağımsız değişken, 2004:1 ile 2019:12 dönemine ait aylık veriler kullanılarak temel bileşen analizi, dinamik Markov Switching, ARDL, FMOLS ve DOLS modelleri uygulanarak analiz edilmiştir. Model sonucunde elde edilen bulgulara göre; (i) tüm modeller için piyasa bileşeninin diğer bileşenlere göre daha büyük bir etkiye sahip olduğunu ve Türkiye'nin CDS yayılımı için en önemli değişken olduğunu göstermektedir; (ii) küresel ve piyasa bileşenleri, tüm statik modeller için pozitif ve istatistiksel olarak anlamlıdır; (iii) makro bileşen ise tüm modeller için negatiftir.
KREDİ TEMERRÜT SWAPLARI; TEMEL BİLEŞEN ANALİZİ; ARDL; Dinamik Markov Switching Regresyonu FMOLS ve DOLS Modelleri Türkiye
Primary Language | English |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | December 27, 2022 |
Submission Date | January 5, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 Volume: 40 Issue: 4 |
Manuscripts must conform to the requirements indicated on the last page of the Journal - Guide for Authors- and in the web page.
Privacy Statement
Names and e-mail addresses in this Journal Web page will only be used for the specified purposes of the Journal; they will not be opened for any other purpose or use by any other person.