Kripto Paralar Arasındaki İlişkinin Analizi

Year 2023, Issue: 19, 26 - 42, 25.06.2023

Nuray Ergül Göktürk Nuri Kondak

https://doi.org/10.58793/marusad.1270608

Abstract

Kripto para piyasası ulaştığı işlem hacmiyle geleneksel para piyasasına rakip duruma gelmiştir. Kripto para piyasasında coinlere alternatif olarak altcoinler piyasaya sunulmuştur. Kripto para piyasasına binlerce coin ve altcoin sunulmasına karşın bitcoinin büyüklüğüne ulaşamamışlardır. Kripto piyasası tezgahüstü bir piyasadır. Bu piyasanın volatilitesi ve riski oldukça yüksektir. Bu piyasanın yüksek getiri imkanı vermesi nedeniyle yatırımcıların ilgi odağı olmaktadır. Çalışmanın amacı kripto para birimlerinin fiyat hareketliliği temel alınarak, bu kripto paralar arasındaki eş-bütünleşme ve nedensellik ilişkileri incelenmektedir. Çalışmada 22.09.2020-07.02.2023 döneminde seçilen kripto paraların dolar bazında günlük kapanış fiyatları kullanılmıştır. Çalışmada bağımsız değişken BTC olup, bağımlı değişkenler ise BTC dışındaki kripto paralardır. Çalışma kapsamındaki kripto paralar Johansen Eş-bütünleşme Analizi ve Granger Nedensellik Testi kullanılarak incelenmiştir. Johansen eş-bütünleşme test sonucunda iz istatistiği ve max öz değer istatistikleri %5 anlamlılık düzeyindeki kritik değerden yüksek olduğu, H0 hipotezinin reddedildiği ve kripto para serileri arasında eş-bütünleşme ilişkisinin bulunduğunu ortaya koymuştur. Granger Nedensellik Test sonuçları, ADA, BNB, DOGE ve ETH’nin BTC’nin ‘nedeni’ ve BTC’nin ADA, BNB, DOGE ve ETH’nin ‘nedeni’ olduğu ve aralarında çift taraflı bir ilişkisinin bulunduğu belirlenmiştir. ETH ve SOL’un BTC’nin ‘nedeni’ olduğu ve aralarında tek taraflı bir ilişkisinin olduğu görülmüştür.

Keywords

Kripto para, Johansen Eşbütünleşme Testi, Granger Nedensellik Testi

Analysis of The Relationship Between Cryptocurrencies

Abstract

The crypto money market has become a rival to the traditional money market with the transaction volume it has reached. Altcoins have been introduced to the market as an alternative to coins in the crypto money market. Although thousands of coins and altcoins were presented to the crypto money market, they could not reach the size of bitcoin. The crypto market is an over-the-counter market. The volatility and risk of this market is quite high. It is the focus of attention of investors because of the high return opportunity of this market. The aim of the study is to examine the cointegration and causality relations between these cryptocurrencies, based on the price mobility of cryptocurrencies. In the study, the daily closing prices of the crypto currencies selected in the period of 22.09.2020-07.02.2023 in dollar terms were used. In the study, the independent variable is BTC, and the dependent variables are cryptocurrencies other than BTC. The cryptocurrencies within the scope of the study were examined using Johansen Cointegration Analysis and Granger Causality Test. As a result of the Johansen cointegration test, the trace statistics and the max. eigenvalue statistics were higher than the critical value at the 5% significance level, the H0 hypothesis was rejected and there was a cointegration relationship between the crypto money series.The Granger Causality Test results determined that ADA, BNB, DOGE and ETH are the 'cause' of BTC and BTC is the 'cause' of ADA, BNB, DOGE and ETH, and there is a bilateral relationship between them. It has been seen that ETH and SOL are the 'cause' of BTC and have a one-sided relationship between them.

Keywords

Cryptocurrency, Johansen Cointegration Test, Granger Causality Test

References

• Akel, V. (2015). Kırılgan Beşli Ülkelerinin Hisse Senedi Piyasaları Arasındaki Eşbütünleşme Analizi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 11(24), 75-96.
• Alpago, H. (2018). Bitcoin ’den Selfcoin’e Kripto Para. Uluslararası Bilimsel Araştırmalar, Dergisi, 3(2), 411-428.
• Asteriou, D. & Hall, S. G. (2007). Applied Econometrics: A Modern Approach Using Eviews and Microfit. Palgrave Macmillan.
• Baek, C. & Elbeck, M. (2015). Bitcoins As an Investment or Speculative Vehicle? A First Look. Applied Economics Letters, 22, 30-34.
• Ciaian, P., Kancs, D. A. & Rajcaniova, M. (2021). The Economic Dependency of Bitcoin Security. Applied Economics, 1, 1-18.
• Çağlı, E.Ç. (2019), "Explosive Behavior İn The Prices Of Bitcoin And Altcoins", Finance Research Letters, S.29, s:398-403.
• Demir, E., Simonyan, S., Garcia, Gomez, C. D., & Lau, C. K. M. (2021), The Asymetric Effect of Bitcoin on Altcoins: Evidence from The Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) Model. Finance Research Letters, 40, 101-754.
• Demiroğlu S. (2020). Bitcoin ve Ethereum Arasındaki İlişki: Toda- Yamamoto Nedensellik Testi. International Journal of Social, Humanities And Administrative Sciences, 6(33), 1903-1911.
• 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, 427-431.
• Dolado, J. J., Jenkinson, T. & Rivero, S. S. (1990). Cointegration and Unit Roots. Journal of Economic Surveys, 4(3), 249-273.
• Dyhrberg, A. (2015), Hedging Capabilities Of Bitcoin. Is İt The Virtual Gold?, Finance Research Letters, 1- 6.
• Engle, Robert F.; Granger, Clive W. J. (1987). Co-Integration And Error Correction: Representation, Estimation, And Testing, Econometrica, 55 (2), s.251-276.
• Engle, R. F. & Granger, C. W. J. (1987). Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing. Econometrica. 55(2), 251-276.
• Eswara, M. (2017). Cryptocurrency Gyration and Bitcoin Volatility. International Journal of Business and Administration Research Review, 3(18), 187-195.
• Georgoula, I., Pournarakis, D., Bilanakos, C., Dionisios N. & Giaglis, g. M. (2015). Using Time-Series and Sentiment Analysis to Detect the Determinants of Bitcoin Prices. Ninth Mediterranean Conference on Information Systems (MCIS), Samos, Greece, 1-12.
• Glaser, F., Zimmermann, K., Haferkon, M., Weber, M. C., & Siering, M. (2014). Bitcoin-Asset or Currency? Revealing Users Hidden Intentions. Revealing Users Hidden Intentions April 15. ERIS. Gujaratı, D; (1999), Basic Econometrics, Forth Edition. McGroww,Hill.
• Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424-438.
• Gülcü, Y & Kıtkıt, M. A. (2022). Bitcoin Fiyatları ile Borsa İstanbul 100 Endeksi Nedensellik ve Eş Bütünleşme İlişkisi. Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 32, 2(615-624).
• Güleç, F. Ö., Çevik, E. & Bahadır, N. (2018). Bitcoin ile Finansal Göstergeler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), 2146-3417.
• İçellioğlu, C. Ş. & Öztürk, M. B. E. (2018). Bitcoin ile Seçili Döviz Kurları Arasındaki İlişkinin Araştırılması: 2013-2017 Dönemi için Johansen Testi ve Granger Nedensellik Testi. Maliye ve Finans Yazıları, 1(109), 51-70.
• Johansen, S. & Juselius, K. (1990). Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration—With Appucations to the Demand for Money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52(2), 169-210.
• Kaplanhan, F. (2018). Kripto Paranın Türk Mevzuatı Açısından Değerlendirilmesi “Bitcoin Örneği”. Vergi Sorunları Dergisi, 353, 105-123.
• Kara, A. & Demireli, E. (2023). Kripto Para Piyasasında Bitcoin ve Seçilmiş Altcoınler Arası. İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 1, 52 – 71.
• Kılıç, Y. & Çütcü, İ. (2018). Bitcoin Fiyatları İle Borsa İstanbul Endeksi Arasındaki Eşbütünleşme ve Nedensellik İlişkisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 13(3), 235-250.
• Kim, M. J., Canh, N. Phuc & Park, S. Y. (2020). Causal Relationship Among Cryptocurrencies: A Conditional Quantile Approach. Finance Research Letters, 1544-6123.
• Korkmazgöz, Ç., Şahin, S. & Ege, İ. (2022). Bitcoin ve Borsa İstanbul Endeksleri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: ARDL Sınır Testi Yaklaşımı. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 24(1), 89 – 108.
• Kubar, Y. & Toprak Y. (2021). Bitcoin ve Altcoin’ler Arasındaki İlişkinin Granger Nedensellik Testi ile Analizi. Journal of Emerging Economies and Policy, 6(1), 233-247.
• Kumah, S. P., Abbam, D. A. & Appiah-Kubi, E. (2021). African Financial Markets in A Storm: Cryptocurrency Safe Havens During The COVID-19 Pandemic. Journal of Research in Emerging Markets, 3(2), 60-70.
• Li, Z., Chen, L. & Dong, H. (2021). What are Bitcoin Market Reactions to Its-Related Events? International Review of Economics & Finance, 73, 1-10.
• Nunes, B. S. R. (2017). Vırtual Currency: A Cointegration Analysis Between Bitcoin Prices and Economic and Financial Data. Lizbon: ISCTE-IUL.
• Özmerdivanlı, A. (2014). Petrol Fiyatları İle BIST 100 Endeksi Kapanış Fiyatları Arasındaki İlişki. Akademik Bakış Dergisi, 43, 1-12 , Mayıs- Haziran.
• Sifat, I. M., Mohamad, A., Shariff, M. S. (2019), "Lead-Lag Relationship Between Bitcoin And Ethereum: Evidence From Hourly And Daily Data", Research in International Business and Finance, vol:50, s: 306-321.
• Soyaslan, E. (2020). Bitcoin Fiyatları ile BİST 100, BİST Banka ve BİST Teknoloji Endeksi Arasındaki İlişkinin Analizi. Fiscaoeconomia, 4(3), 628-640.
• Takım, A. (2010). Türkiye’de GSYİH ile İhracat Arasındaki İlişki: Granger Nedensellik Testi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 14(2), 315-330.
• Ünal, B. & Sakallı, A. (2022). Bitcoin ile Ethereum Arasındaki Nedenselliğin Transfer Entropisi ile Analizi. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 57(2), 803-815.
• Wang, G. J., Xie, C., Wen, D., & Zhao, L. (2019). When Bitcoin Meets Economic Policy Uncertainty (EPU): Measuring Risk Spillover Effect from EPU to Bitcoin. Finance Research Letters, 31.
• Yıldırım, M. (2019). Blok Zincir Teknolojisi, Kripto Paralar ve Ülkelerin Kripto Paralara Yaklaşımları. Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 10 (20), 265-274.