KRİPTO PARALAR VE FİYAT İLİŞKİLERİ ÜZERİNE BİR ANALİZ: TODA-YAMAMOTO NEDENSELLİK ANALİZİ İLE BİR İNCELEME

Yıl 2020, Sayı: 37, 110 - 129, 31.08.2020

Esra Aksoy , Türker Teker , Mehmet Mazak Turan Kocabıyık

Öz

Bu çalışmanın amacı kripto paralar arasındaki fiyat ilişkisini keşfetmektir. Teknolojik gelişmeler, hayatın her alanında büyük değişimleri beraberinde getirmektedir. Çağın gereklerine uygun şekilde üretilen, insanlara hız ve kolaylık kazandıran, yenilikçi tüm ürün ve hizmetler toplumda karşılık bulmakta ve hızla yaygınlaşmaktadır. Kripto paralar da, her geçen gün daha çok insan tarafından bilinir hale gelen, işlem yapılan birer finansal araç haline gelmektedir. Bir geleceği olup olmayacağı noktasında şüpheyle bakılan kripto paralar, bugün pek çok ülkeden yatırımcıların ilgisini çeken yatırım araçları haline gelmiştir. Resmi otoriteler de kripto paralar ve bunlarla ilgili türev ürünlerin ticareti konusunda yasal altyapı çalışmalarını sürdürmektedir. Bu çalışmada investing.com’a göre işlem hacmi en yüksek kripto paralar arasından belirlenen 5 kripto paranın (bitcoin, ethereum, ripple, bitcoin cash, litecoin) 18.01.2018-24.12.2019 tarihleri arasındaki günlük kapanış fiyatları kullanılarak bir inceleme yapılmıştır. Yöntem olarak Toda-Yamamoto nedensellik testi kullanılarak, kripto paralar arasındaki ilişki araştırılmıştır. Çalışmanın ortaya koyduğu bulgular; analizde yer alan diğer tüm kripto paraların litecoin fiyatını etkilediğini, ethereum’un tüm kripto paraları etkilediğini, ayrıca incelenen 5 kripto paranın da en az 2 kripto para ile nedensellik ilişkisi içinde olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Kripto Paralar, Toda-Yamamoto, Nedensellik

Kaynakça

• ADANA KARAAĞAÇ, G, ALTINIRMAK, S. (2018). En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (79), 123-138. DOI: 10.25095/mufad.438852.
• AĞAN, B.& AYDIN,Ü.,(2018), Kripto Para Birimlerinin Küresel Etkileri: Asimetrik Nedensellik Analizi, Conference Paper, 797-816, 22. Uluslararası Finans Sempozyumu, 10-13 Ekim 2018, Mersin.
• CIAIAN, PAVEL & RAJCANIOVA, MIROSLAVA & KANCS, D'ARTIS, (2018). "Virtual Relationships: Short- And Long-Run Evidence From Bitcoin and Altcoin Markets," Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, Elsevier, 52(C), 173-195.
• cnnturk.com. (2017,1011). CNN Türkiye: https://www.cnnturk.com/yasam/dunyada-bir-ilk-44-bitcoin-ile-vatandaslik-veriyor?page=1 adresinden alındı.
• CORBET, S., MEEGAN, A., LARKIN, C., LUCEY, B., YAROVAYA, L., (2018), ’Exploring The Dynamic Relationships Between Cryptocurrencies and Other Financial Assets’ Economics Letter, Elsevier, 165, 28-54.
• ÇARKACIOĞLU, A. (2016). Kripto-Para Bitcoin, Sermaye Piyasası Kurulu Araştırma Dairesi, Araştırma Raporu; Aralık 2016, Http://Www.Spk.Gov.Tr/Siteapps/Yayin/Yayingoster/1130.
• ÇETIN, M., ŞEKER, F. (2013), Doğrudan Yabancı Yatırımlar Ve İhracat İlişkisi: Gelişmekte Olan Ülkeler Üzerine Bir Nedensellik Analizi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İ.İ.B.F Dergisi, Nisan 2013, 8(1), 121-142.
• ÇETINKAYA, ŞAHIN (2018), Kripto Paraların Gelişimi Ve Para Piyasalarındaki Yerinin Swot Analizi ile incelenmesi, Uluslararası Ekonomi ve Siyaset Bilimleri Akademik Araştırmalar Dergisi, 2(5), 11-21.
• DICKEY, D. A., WAYNE, A. F. (1981). Likelihood Ratıo Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Econometrica, 49(4), 1057-1072.
• GÜLEÇ T., C., AKTAŞ H., (2019), Kripto Para Birimi Piyasalarında Etkinliğin Uzun Hafıza ve Değişen Varyans Özelliklerinin Testi Yoluyla Analizi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 14(2), 491-510.
• KAPLANHAN, F., (2018), Kripto Paranın Türk Mevzuatı Açısından Değerlendirilmesi “Bitcoin Örneği”, Vergi Sorunları Dergisi, 353, 105-123.
• KARAOĞLAN, S., ARAR, T., BİLGİN, O., (2018). Türkiye’de Kripto Para Farkındalığı ve Kripto Para Kabul Eden İşletmelerin Motivasyonları, İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 6(2), 15-28.
• KESEBIR M., GÜNCELER, B., (2019), Kripto Para Birimlerinin Parlak Geleceği, Iğd Üniv Sos Bil Der.,17, 605-625.
• KILIÇ, Y., CUTCU, I. (2018). The Cointegration and Causality Relationship between Bitcoin Prices and Borsa Istanbul Index. The Cointegration and Causality Relationship between Bitcoin Prices and Borsa Istanbul Index, 13, 3, 235-250.
• KONUŞKAN, A.,TEKER, T., ÖMÜRBEK, V., BEKÇI, İ.,(2019). Kripto Paraların Fiyatları Arasındaki İlişkinin Tespitine Yönelik Bir Araştırma, Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences, 24(2), 311-318.
• KÖSE, Y., YILMAZ B., SAĞLAM, F., (2015). Kripto Para: Bitcoin ve Döviz Kurları Üzerine Etkileri, Bartın Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 6(11), 247-261.
• KUMAR, A. S., ANANDARAO, S. (2019). Volatility Spillover in Crypto-Currency Markets: Some Evidences From Garch and Wavelet Analysis, Physica A 524, 448-458.
• KWIATKOWSKI, D., P. C.B. PHILLIPS, P. SCHMIDT AND Y. SHIN (1992), Testing the Null Hypothesis Of Stationarity Against The Alternative Of A Unit Root: How Sure Are We That Economic Time Series Have A Unit Root?, Journal of Econometrics, 54, 159-178.
• LEE, J., STRAZIZICH, M. (2003), Minimum Lagrange Multiplier Unit Root Test with Two Structural Break. Review of Economics and Statistics, 85, 1082-1089.
• MAKAROV, I., SCHOAR, A., (2020), ‘Trading and arbitrage in cryptocurrency markets’ Journal of Financial Economics, Elsevier, 135(2), 293-319.
• NUNES, B. S. R. (2017), Virtual Currency: A Cointegration Analysis Between Bitcoin Prices and Economic and Financial Data. Lizbon: ISCTE-IUL, 2017. Master Thesis. http://hdl.handle.net/10071/16078.
• PHILLIPS, P.C.B. AND PERRON, P. (1988) Testing for a Unit Root in Time Series Regression. Biometrika, 75, 335-346.
• SIMA SIAMI-NAMINI, (2017). Granger Causality Between Exchange Rate and Stock Price: A Toda Yamamoto Approach, International Journal of Economics and Financial Issues, Econjournals, 7(4), 603-607.
• S, KUMAR A. & AJAZ, T. FINANC INNOV (2019), Co-movement in Crypto-Currency Markets: Evidences From Wavelet Analysis, 5(33). https://doi.org/10.1186/s40854-019-0143-3.
• SIMS, C., STOCK, J. VE M. WATSON (1990), “Inference in Linear Time Series Models with Unit Roots”, Econometrica, 58, 113-144.
• SONGUR, M., (2019), Volatility Estimation For Cryptocurrencies With Garch Models, 5th International Regional Development Conference (IRDC’2019)26-28 September 2019, Malatya/ Turkey, 47-65.
• TODA, H.Y., P.C.B. PHILLIPS (1993). Vector Autorregressions and Causality. Econometrica, 61, 1367-1393.
• TURAN, Z. (2018). Kripto Paralar, Bitcoin, Blockchain, Petro Gold, Dijital Para ve Kullanım Alanları. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 11(3), 1-5.
• ÜZER B.(2017), Sanal Para Birimleri, Uzmanlık Yeterlik Tezi Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Ödeme Sistemleri Genel Müdürlüğü Ankara.
• YAŞAR AKÇALI B., ŞİŞMANOĞLU E., (2019). Kripto Para Birimleri Arasındaki İlişkinin Toda-Yamamoto Nedensellik Testi İle Analizi. Ekev Akademi Dergisi, 23(78). 99-122.
• YILDIRIM, H. (2018). Günlük Bitcoin ile Altın Fiyatları Arasındaki İlişkinin Test Edilmesi: 2012-2013 Yılları Arası Johansen Eşbütünleşme Testi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 7(4), 2328-2343.