DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ MARKOV REJİM DEĞİŞİM YÖNTEMİYLE ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

Zekai Şenol

doi:10.14784/marufacd.976482

DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ MARKOV REJİM DEĞİŞİM YÖNTEMİYLE ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

Abstract

Döviz kurları, yatırımcılar, işletmeler, portföy yöneticileri, risk yöneticileri ve ekonomi yönetimleri açısından önemli bir finansal göstergedir. Bu bakımdan, döviz kurlarının belirleyicileri, döviz kurlarının tahmini ve modellenmesi birçok araştırmacı tarafından bugüne kadar incelenmiştir. Ancak ABD Doları ($) / Türk Lirası (₺) döviz kurunun rejim dönüşüm yöntemiyle incelenmesi henüz tespit edilememiştir. Birden fazla rejimli modellerin tek modellere göre daha doğru sonuçlar verdiği araştırmalarda görülmüştür. Bu çalışmada döviz kuru oynaklığının Markov Rejim Dönüşüm yöntemiyle incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada 4 Ocak 2010 – 13 Eylül 2019 dönemine ait ABD Doları ($)/Türk Lirası (₺) döviz kuru günlük verilerinden elde edilen getiri serileri kullanılmıştır. Çalışma sonuçları, döviz kurunun 2 farklı rejimde modellendiğini, 1. Rejimin yüksek oynaklık, 2. Rejimin düşük oynaklık rejimi olduğunu göstermiştir. Ayrıca, çalışmada rejim 1’in süresinin rejim 2’den daha kısa olduğu, faiz oranlarının döviz kurunu rejim 1’de etkilediği, petrolün her iki rejimde de döviz kurunu etkilemediği tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, portföy yöneticileri, yatırımcılar ve risk yöneticilerinin yüksek oynaklık rejimi olan 1. rejime dikkat etmeleri, ekonomi yönetimlerinin ise yüksek oynaklık rejiminde oynaklığı azaltıcı nitelikte faiz politikası belirlemeleri gerektiği söylenebilir.

Keywords

References

BAHARUMSHAH, Ahmad Zubaidi, SOON, Siew-Voon ve WOHAR, Mark E. (2017). Markov-Switching Analyisis of Exchange Rate Pass-Through: Perspective from Asian Countries, International Review of Economics and Finance. (51),245-257.
BALCILAR, Mehmet, HAMMOUDEH, Shawkat ve FRU ASABA, Nwin-Anefo (2015). A Regime_Dependent Assessment of The Information Transmission Dynamics between Oil Prices, Precious Metal Prices and Exchange Rates, International Review of Economics and Finance, (40), 72-89.
BASHER, Syed Abul, HAUG, Alfred A. ve SADORSKY, Perry (2016). The Impact of Oil Shocks on Exchange Rates: A Markov-Switching Approach, Energy Economics, (54), 11-23.
BOLGÜN, K. Evren ve AKÇAY, M. Barış; (2016). Risk Yönetimi: Gelişmekte Olan Türk Finans Piyasasında Entegre Risk Ölçüm ve Yönetim uygulamaları, Skala Yayıncılık, İstanbul.
BROOCK, W. A., SCHEINKMAN, J. A., DECHERT, W. D., ve LEBARON, B. (1996). A Test for Independence Based on the Correlation Dimension. Econometric Reviews, 15(3), 197-235.
CAPORALE, Guglielmo Maria ve SPAGNOLO, Nicola (2004). Modeling East Asian Exchange Rates: A Markov-Switching Approach, Applied Financial Economics, 14(4), 233-242.
CHEUNG, Yin-Wong ve ERLANDSSON, Ulf G. (2012). Exchange Rates and Markov Switching Dynamics, Journal of Business & Economics Statistics, 23(3), 314-320.
DICKEY, David A. ve FULLER, Wayne A. (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root, Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427-431.

DU, Jiangze YU, Runfang, LI, Jin ve LAI, Kin Keung (2019). Do the Markov Switching-Based Hybrid Models Perform Better in Forecasting Exchange Rates?, Emerging Markets Finance&Trade, 55(7), 1497-1515.
FROMMEL, Michael, MACDONALD, Ronald ve MENKHOFF, Lucas (2005). Markov Switching Regimes in A Monetary Exchange Rate Model, Economic Modelling, 22(3), 485-502.
HAMILTON, James D. (1989). A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle, Econometrica, 57(2), 357-384.
KIM, Suyi, KIM, So-Yeun ve CHOI, Kyungmee (2019). Modeling and Analysis for Stock Return Movements along with Exchange Rates and Interest Rates in Markov Regime_Switching Models, Cluster Computing, 22(1), 2039-2048.
KUMAH, Francis Y. (2011). A Markov_Switching Approach to Measuring Exchange Market Pressure, International Journal of Finance and Economics, 16(2), 114-130.
NIKOLSKO-RZHEVSKYY, Alex ve PRODAN, Ruxandra (2012). Markov Switching and Exchange Rate Predictability, International Journal of Forecasting, 28(2), 353-365.
ÖZTÜRK, Nazım ve BAYRAKTAR, Yüksel (2010). Döviz Kurlarını Açıklamaya Yönelik Yeni Yaklaşımlar, C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 11(1), 157-191.
PARİKAKIS, George S. ve MERIKA, Anna (2009). Evaluating Volatility Dynamics and the Forecasting Ability of Markov Switching Models, Journal of Forecasting, 28(8), 36-744.
PHILLIPS, Peter C. B. ve PERRON, Pierre. (1988). Testing for a Unit Root in Time Series Regression, Biometrika, 75(2), 335-346.
SOSA, Miriam, ORTIZ, Edgar ve CABELLO, Alejandra (2018). Dynamic Linkages between Stock Market and Exchange Rate in MILA Countries: A Markov Regime Switching Approach (2003-2016), Analisis Economico, 33(83), 57-74.
STILLWAGON, Josh ve SULLIVAN, Peter (2019). Markov Switching in Exchange Rate Models: Will More Regimes Help?, Emprical Economics, 1-24.
TOVAR-SILOS, Ricardo (2015). Exchange Rates and Interest Rates in Mexico: A Markov Regime-Switching Approach. International Journal of Business and Economics Perspectives, 10(1), 82-93.
WALID, Chkili, CHAKER, Aloui, MASOOD, Omar ve FRY, John (2011). Stock Market Volatility and Exchange Rates in Emerging Countries: A Markov-State Switching Approach, Emerging Markets Review, 12(3), 272-292.
WU, Jing-Tung (2015). Markov Regimes Switching with Monetary Fundamental-Based Exchange Rate Model, Asia Pacific Managemenet Review, 20(2), 79-89
YE, Shan and DU, Jiangze (2018). Can Markov Switching Based Hybrid Models Improve the Performance of Forecasting Exchange rates?, Procedia Computer Science. (139), 321-328.
YUAN, Chunming (2011) Forecasting Exchange Rates: The Multi-State Markov-Switching Model with Smoothing, International Review of Economics and Finance, 20(2), 342-362.
ZOLFAGHARI, Mehdi ve SAHABI, Bahram (2017). Impact of Foreign Exchange Rate on Oil Companies Risk in Stock market: A Markov Rejime Approach, Journal of Computational and Applied Mathematics, (317), 274-289.
http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist, Erişim tarihi: 8.12.2019
https://www.tcmb.gov.tr/ Erişim tarihi: 28.02.2020

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

-

Journal Section

Research Article

Authors

Zekai Şenol
Türkiye

Publication Date

July 31, 2021

Submission Date

September 16, 2020

Acceptance Date

March 16, 2021

Published in Issue

Year 2021 Volume: 13 Number: 25

DOI

https://doi.org/10.14784/marufacd.976482

IZ

https://izlik.org/JA92YT42FK

Cite

RIS / Bibtex

APA

Şenol, Z. (2021). DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ MARKOV REJİM DEĞİŞİM YÖNTEMİYLE ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ. Finansal Araştırmalar Ve Çalışmalar Dergisi, 13(25), 732-745. https://doi.org/10.14784/marufacd.976482

AMA

1.Şenol Z. DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ MARKOV REJİM DEĞİŞİM YÖNTEMİYLE ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi. 2021;13(25):732-745. doi:10.14784/marufacd.976482

Chicago

Şenol, Zekai. 2021. “DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ MARKOV REJİM DEĞİŞİM YÖNTEMİYLE ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ”. Finansal Araştırmalar Ve Çalışmalar Dergisi 13 (25): 732-45. https://doi.org/10.14784/marufacd.976482.

EndNote

Şenol Z (July 1, 2021) DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ MARKOV REJİM DEĞİŞİM YÖNTEMİYLE ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi 13 25 732–745.

IEEE

[1]Z. Şenol, “DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ MARKOV REJİM DEĞİŞİM YÖNTEMİYLE ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ”, Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, vol. 13, no. 25, pp. 732–745, July 2021, doi: 10.14784/marufacd.976482.

ISNAD

Şenol, Zekai. “DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ MARKOV REJİM DEĞİŞİM YÖNTEMİYLE ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ”. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi 13/25 (July 1, 2021): 732-745. https://doi.org/10.14784/marufacd.976482.

JAMA

1.Şenol Z. DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ MARKOV REJİM DEĞİŞİM YÖNTEMİYLE ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi. 2021;13:732–745.

MLA

Şenol, Zekai. “DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ MARKOV REJİM DEĞİŞİM YÖNTEMİYLE ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ”. Finansal Araştırmalar Ve Çalışmalar Dergisi, vol. 13, no. 25, July 2021, pp. 732-45, doi:10.14784/marufacd.976482.

Vancouver

1.Zekai Şenol. DÖVİZ KURU OYNAKLIĞININ MARKOV REJİM DEĞİŞİM YÖNTEMİYLE ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi. 2021 Jul. 1;13(25):732-45. doi:10.14784/marufacd.976482

Cited By

Ayı Piyasası mı, Boğa Piyasası mı? Markov Rejim Değişim Modeli ile Borsa İstanbul için bir Analiz

İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi

https://doi.org/10.15869/itobiad.880539

Otomobil Tercihlerinin Markov Analizi İle İncelenmesi: Kilis İli Örneği

Gaziantep University Journal of Social Sciences

https://doi.org/10.21547/jss.1292875