TESTING THE CAUSALITY RELATIONSHIP BETWEEN EXCHANGE RATE (US DOLLAR) AND INTEREST RATES USING CHAOS DATA

Abstract

The study has two main objectives. The first one is to determine whether the Granger causality analysis test, which is used to determine the econometric relationship between the basic time series, can also create an econometric relationship between the derivative chaos data derived from the basic time series using RQA (Recursion Maps Analysis). If an econometric relationship can be detected between chaos data derived from two different time series, it will contribute to the finance literature by increasing the depth and breadth of the data that can be analyzed for future research. The other objective of the study is that the volatility in exchange rates and interest rates leads to an increase in uncertainty for decision makers, especially in externally dependent economies. Therefore, the aim of the study is to determine whether changes in exchange rates cause changes in interest rates or changes in interest rates cause changes in exchange rates. In this study, the daily interest rate calculated over the 5-year government bonds of Turkey between 01/01/2018 and 30/06/2023 and the end-of-day data of the USD/TL exchange rate between the same dates were used. Interest rate and exchange rate chaos data were created with the Windowed RQA method and Granger causality analysis test was applied between the variables. As a result of the tests, it was found that chaos data are sensitive to structural breaks in the underlying time series, chaos data can be useful in future research, especially in increasing the variety of data needed for artificial intelligence training, and it was also found that the relationship between interest rate and USD/TL exchange rate disappeared after December 2021.

Keywords

• Exchange Rate
• Interest Rate
• RQA
• Chaos
• Granger Causality Test

DÖVİZ KURU (ABD DOLARI) İLE FAİZ ORANLARI ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİNİN KAOS VERİLERİ KULLANILARAK TEST EDİLMESİ

Öz

Çalışmanın iki temel amacı bulunmaktadır. Bunlardan birincisi; temel zaman serileri arasında ekonometrik ilişkinin tespitinde kullanılan Granger nedensellik analiz testinin yine temel zaman serilerinden RQA (Yineleme Haritaları Analizi) kullanılarak elde edilen türev kaos verileri arasında da ekonometrik ilişki oluşturup oluşturamadığını tespit etmektir. Eğer iki farklı zaman serisinden türetilmiş kaos verileri arasında da ekonometrik ilişki tespit edilebilirse gelecek dönem araştırmaları için analiz edilebilecek verilerin derinliği ve genişliği artırılarak finans literatürüne katkı sağlanmış olacaktır. Çalışmanın diğer amacı ise; döviz kurlarında ve faiz oranlarında meydana gelen oynaklık özellikle dışa bağımlı ekonomilerde karar alıcılar için belirsizliğin artmasına neden olmaktadır. Bu nedenle döviz kurunun mu faiz oranlarındaki değişmelere; yoksa faiz oranlarındaki değişmenin mi döviz kurundaki değişmelere neden olduğunun tespit edilmesidir. Çalışmada 01/01/2018- 30/06/2023 tarihleri arasındaki Türkiye 5 yıllık devlet tahvilleri üzerinden günlük hesaplanan faiz oranı ve aynı tarihler arasındaki ABD$/TL döviz kuru gün sonu verileri kullanılmış olup, Pencerelenmiş RQA yöntemi ile faiz ve döviz kuru kaos verileri oluşturulmuş ve değişkenler arasında Granger nedensellik analiz testi uygulanmıştır. Yapılan testler sonucunda kaos verilerinin temel zaman serilerindeki yapısal kırılmaya duyarlı olduğu, bundan sonra yapılacak araştırmalarda, özellikle yapay zeka eğitimi için ihtiyaç duyulan veri çeşitliliğini arttırmada kaos verilerinin faydalı olabileceği anlaşılmış ayrıca, Faiz ve ABD$/TL döviz kuru ilişkisinin Aralık 2021 sonrasında ortadan kalktığı da tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Döviz Kuru
• Faiz Oranı
• YHA
• Kaos
• Granger Nedensellik Testi

References

1. Ayla, D. (2019). Türkiye’de Faiz Oranı Ve Döviz Kuru İlişkisi Üzerine Bir Araştırma. Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, http://busbed.bingol.edu.tr, Yıl: 9 • Cilt: 9 • Sayı: 17 • Bahar/Spring 2019
2. Bastos, J. A., ve Caiado, J. (2011). Recurrence Quantification Analysis Of Global Stock Markets. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 390(7), 1315-1325. DOI: 10.1016/j.physa.2010.12.008
3. Coco, M. I., ve Dale, R. (2014). Cross-Recurrence Quantification Analysis of Categorical and Continuous Time Series: an R Package. Frontiers in Psychology, 5, 510. DOI: 10.3389/fpsyg.2014.00510
4. Coco, M. I., Mønster, D., Leonardi, G., Dale, R., ve Wallot, S. (2020). Unidimensional and multidimensional methods for Recurrence Quantification Analysis with crqa. arXiv preprint arXiv:2006.01954. https://www.researchgate.net/publication/341899318_Unidimensional_and_Multidimensional_Methods_f or_Recurrence_Quantification_Analysis_with_crqa
5. Çelik, M. Y., ve Afşar, K. E. (2010). Finansal Zaman Serilerinde Yineleme Haritaları Analizi: İmkb Örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (28). https://dergipark.org.tr/tr/pub/dpusbe/issue/4770/65644
6. Doğan, İ.; Afsal M.Ş.; Aydın, S. ve Gürbüz, S. (2017). Faiz Oranları ve Döviz Kuru Dönemsel Analizi; Türkiye Örneği, International Journal of Academic Value Studies (Javstudies), Vol:3, Issue:13; pp:199-205 (ISSN:2149-8598). https://www.researchgate.net/publication/336771652_Faiz_Oranlari_ve_Doviz_Kuru_Donemsel_Analizi _Turkiye_Ornegi
7. Eckmann, J., Kamphorst, S. O., ve Ruelle, D. (1987). Recurrence Plots of Dynamical Systems. Europhysics Letters, 5, s:973-977. http://iopscience.iop.org/0295-5075/4/9/004
8. Engle, R. F., & Granger, C. W. (1987). Co-İntegration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing. Econometrica: journal of the Econometric Society, 251-276. http://dx.doi.org/10.2307/1913236

9. Gül, E., Ekinci, A., Özer, M. (2007). Türkiye’de Faiz Oranları Ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 1984 – 2006, Iktisat Isletme ve Finans, Bilgesel Yayincilik, vol. 22(251), pages 21-31. DOI:10.3848/iif.2007.251.2312
10. Karaca, O. (2005). Türkiye'de Faiz Oranı ile Döviz Kuru Arasındaki Ilişki: Faizlerin Düşürülmesi Kurları Yükseltirmi?, Discussion Paper, No. 2005/14, Turkish Economic Association, Ankara. http://hdl.handle.net/10419/83232
11. Karahan, Ö. ve Çolak, O. (2017). Enflasyon Hedeflemeli Rejim Altında Türkiye Ekonomisinde Faiz Oranı Ve Döviz Kuru İlişkisi . Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, ICMEB17 Özel Sayısı , 983-991 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/ijmeb/issue/54601/744539
12. Marwan, N., ve Kurths, J. (2002). Nonlinear Analysis of Bivariate Data With Cross Recurrence Plots. Physics Letters A, 302(5-6), 299-307. https://doi.org/10.48550/arXiv.physics/0201061
13. Okur, A. (2017). Türkiye Ekonomisinde Faiz Oranı ve Döviz Kurunun Enflasyon Hedefi Üzerine Etkisi . Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, 7 (13) , 146-164 . DOI: 10.17828/yalovasosbil.333897
14. Piskun, O., ve Piskun, S. (2011). Recurrence Quantification Analysis of Financial Market Crashes and Crises. arXiv preprint arXiv:1107.5420. https://doi.org/10.48550/arXiv.1107.5420
15. Sarı, S. (2018). Döviz Kuru ile Faiz Oranları Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 2006-2018 Dönemi, Social Sciences Research Journal, Volume 7, Issue 4, 218-230 (December 2018), ISSN: 2147-5237. https://www.researchgate.net/publication/332446392_Doviz_Kuru_ile_Faiz_Oranlari_Arasindaki_Neden sellik_Iliskisi_2006-2018_Donemi
16. Sasikumar, A., ve Kamaiah, B. (2014). A Complex Dynamical Analysis of The Indian Stock Market. Economics Research International. DOI:10.1155/2014/807580
17. Sever, E. ve Mızrak, Z. (2007). Döviz Kuru, Enflasyon ve Faiz Oranı Arasındaki İlişkiler: Türkiye Uygulaması . Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi , 7 (13) , 264-283 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/susead/issue/28428/302806
18. Soloviev, V. N., ve Belinskiy, A. (2018, May). Complex Systems Theory and Crashes of Cryptocurrency Market. In International Conference on Information and Communication Technologies in Education, Research, and Industrial Applications (pp. 276-297). Springer, Cham. DOI:10.1007/978-3-030-13929- 2_14
19. Soloviev, V., Serdiuk, O., Semerikov, S., & Kiv, A. (2020). Recurrence Plot-Based Analysis of Financial- Economic Crashes. CEUR Workshop Proceedings. https://www.researchgate.net/publication/358638543_Recurrence_plot-based_analysis_of_financial- economic_crashes
20. Uçak, S. ve Şahan, B. (2019). Faiz; Enflasyon, Döviz Kuru ve Büyüme İlişkisi, Ekev Akademi Dergisi • Yıl: 23 Sayı: 79 (Yaz 2019), 53-68. https://dergipark.org.tr/tr/pub/sosekev/issue/72083/1158864
21. Ünal, B., (2022). Stability Analysis of Bitcoin using Recurrence Quantification Analysis. Chaos Theory and Applications, 4(2), 104-110. DOI:10.51537/chaos.1112188
22. Zbilut, J. P., ve Webber Jr, C. L. (1992). Embeddings and Delays as Derived From Quantification of Recurrence Plots. Physics letters A, 171(3-4), 199-203. DOI:10.1016/0375-9601(92)90426-M
23. Zbilut, J. P., ve Webber Jr, C. L. (2006). Recurrence Quantification Analysis. Wiley Encyclopedia of Biomedical Engineering. DOI:10.1002/9780471740360.ebs1355
24. Zbilut, J. P., Thomasson, N., ve Webber, C. L. (2002). Recurrence Quantification Analysis as A Tool for Nonlinear Exploration of Nonstationary Cardiac Signals. Medical engineering & physics, 24(1), 53-60. DOI:10.1016/S1350-4533(01)00112-6