The Impact of the Russia-Ukraine War and Grain Corridor Agreement on Commodity Markets: GARCH and DCC-GARCH Analysis

Abstract

Abstract Purpose: In today's world, tensions and conflicts in international relations can have profound effects on the global economy. The COVID-19 pandemic that began in 2020 and the subsequent Russia-Ukraine war have particularly led to adverse impacts on a global scale, especially through commodity markets. In this context, the aim of the study is to investigate the effects of the Russia-Ukraine war and the Grain Corridor agreement on commodity markets. Design/Methodology/Approach: In line with this objective, corn, wheat, and oil prices traded in Turkey and the European Union markets have been analyzed using GARCH and DCC-GARCH models. In the analysis, daily data sets were used, and for the European Union market, data from a long period between 01.01.2008 and 10.05.2023 were obtained, while data for the Turkish market was limited to the period between 02.08.2019 and 10.05.2023 due to data access difficulties. Findings: Work indicates that the war in question has led to a global food security issue by affecting grain supply chains worldwide. According to the analysis results, it is observed that there have been sudden price fluctuations in commodity markets due to production and supply disruptions during the war period. Price increases and fluctuations have been observed in both markets, but after the signing of the Grain Corridor agreement, it is noted that price fluctuations have relatively subsided, and commodity prices have started to decline. Additionally, it is found that the correlation between variables has diverged during the war period. These findings reveal how sensitive commodity markets are to such geopolitical events and how the responses of different commodity types can vary. It is believed that this study could contribute to the implementation of policy measures against similar crisis situations and efforts to enhance global food security.

Keywords

• Geopolitical Crises
• Commodity Markets
• GARCH
• DCC-GARCH

Rusya-Ukrayna Savaşı ve Tahıl Koridoru Anlaşmasının Emtia Piyasalarına Etkisi: GARCH ve DCC-GARCH Analizi

Abstract

Özet Amaç: Günümüz dünyasında, jeopolitik gerilimler ve çatışmalar, küresel ekonomi üzerinde derin etkiler yaratabilmektedir. 2020'de başlayan COVID-19 pandemisi ve ardından meydana gelen Rusya-Ukrayna savaşı da özellikle emtia piyasaları üzerinden küresel ölçekte olumsuz etkilere sebep olmuştur. Bu bağlamda çalışmanın amacı, Rusya-Ukrayna Savaşı ve Tahıl Koridoru anlaşmasının emtia piyasaları üzerindeki etkilerini araştırmaktır. Tasarım/Metodoloji /Yaklaşım: Bu amaç doğrultusunda GARCH ve DCC-GARCH modelleri kullanılarak Türkiye ve Avrupa Birliği piyasalarında işlem gören mısır, buğday ve petrol fiyatları analiz edilmiştir. Analizde günlük veri seti kullanılmış olup, Avrupa Birliği piyasası için 01.01.2008 ile 10.05.2023 tarihleri arasında uzun bir döneme ait veriye ulaşılmışken, Türkiye piyasasındaki veri ulaşım zorluğu sebebiyle 02.08.2019 ile 10.05.2023 arası dönem kullanılmıştır. Bulgular: Çalışma, söz konusu savaşın dünya genelinde tahıl tedarik zincirlerini etkileyerek küresel ölçekte bir gıda güvenliği sorununa yol açtığını göstermektedir. Analiz sonuçlarına göre, savaş döneminde üretim ve tedarik kesintilerinin etkisiyle emtia piyasalarında ani fiyat dalgalanmalarının meydana geldiği görülmektedir. Her iki piyasada da fiyat artışları ve dalgalanmalar gözlemlenmiş, ancak Tahıl Koridoru anlaşmasının imzalanmasının ardından fiyat dalgalanmalarının nispeten durulduğu ve emtia fiyatlarının düşüşe geçtiği görülmüştür. Ayrıca değişkenler arasındaki korelasyonun da savaş döneminde farklılaştığı tespit edilmektedir. Bu bulgular, emtia piyasalarının bu tür jeopolitik olaylara ne kadar duyarlı olduğunu ve farklı emtia türlerinin tepkilerinin farklılaşabildiğini ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın benzer kriz durumlarına karşı alınacak politik önlemler ve küresel gıda güvenliğini artırma çabalarına katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.

Keywords

• Jeopolitik Krizler
• Emtia Piyasaları
• GARCH
• DCC-GARCH

References

1. Abbassi, W., Kumari, V. and Pandey, D. K. (2022), “What makes firms vulnerable to the Russia–Ukraine crisis?” The Journal of Risk Finance, 24(1), pp.24-39.
2. Albulescu, C.T. (2020), “Coronavirus and oil price crash”, availeble at: https://ssrn.com/abstrct=3553452
3. Aliyev, P. (2023), “Rusya-Ukrayna Savaşı ve Afrika'da Gıda Güvenliği”, Africania-İnönü Üniversitesi Uluslararası Afrika Araştırmaları Dergisi, 3(1), ss.36-50.
4. Alsayed, A. R. (2022), “Turkish stock market from pandemic to Russian invasion, evidence from developed machine learning algorithm”, Computational Economics, pp.1-17.
5. Bauwens, L., Laurent, S. and VK Rombouts, J. (2006), “Multivariate GARCH Models: A Survey”, Journal of Applied Econometrics 21(1), pp.79-109.
6. Bollerslev, T. (1986), “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”, Journal of Econometrics, 31(3), pp.307-327.
7. Bollerslev, T. (1990), “Modelling The Coherence In Short-Run Nominal Exchange Rates: A Multivariate Generalized ARCH Model”, The Review of Economics and Statistics, pp.498-505.
8. Bollerslev, T., Engle, R. F. and Wooldridge, M. J. (1988), “A Capital Asset Pricing Model with Time-Varying Covariances”, Journal of political Economy, 96(1), pp.116-131.

9. Boubaker, S., Goodell, J.W., Pandey, D.K. and Kumari, V. (2022), “Heterogeneous impacts of wars on global equity markets: Evidence from the invasion of Ukraine”, Finance Research Letters.
10. Boungou, W. and Yatie, A. (2022), “The impact of the Ukraine–Russia war on world stock market returns”, Economics Letters, 215, 110516.
11. Ding, L. and Vo, M. (2012), “Exchange Rates And Oil Prices: A Multivariate Stochastic Volatility Analysis”, The Quarterly Review of Economics and Finance 52(1), pp. 15-37.
12. EC, (2021), Short-term outlook for EU agricultural markets, Autumn 2021. European Commission, DG Agriculture and Rural Development.
13. Engle, R. F. (1982), “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation”, Econometrica, 50(4), pp.987-1007.
14. Engle, R. F. and Kroner, K. F. (1995), “Multivariate simultaneous generalized ARCH”, Econometric Theory, 11(1), pp.122-150.
15. Engle, R. F. (2002), “Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models”, Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), pp. 339-350.
16. Esfandabadi, Z. S., Ranjbari, M. and Scagnelli, S. D. (2022), “The imbalance of food and biofuel markets amid Ukraine-Russia crisis: A systems thinking perspective”, Biofuel Research Journal, 34, pp.1640-1647.
17. Glauber, J., Laborde, D. and Mamun, A. (2012), “From bad to worse: How Russia-Ukraine war-related export restrictions exacerbate global food insecurity”, IFPRI – International Food Policy Research Institute, available at: https://www.ifpri.org/blog/bad-worse-how-export-restrictions-exacerbate-globalfood-security
18. Güneysu, Y. (2022), “Rusya-Ukrayna savaşının BIST gıda, içecek endeksi üzerindeki etkisinin incelenmesi”, Hitit Sosyal Bilimler Dergisi, 15(2), ss. 361-372.
19. International Monetary Fund. (2022), "Global financial stability report—Shockwaves from the war in Ukraine test the financial system's resilience”, available at: https://www.imf.org/en/Publications/GFSR/Issues/2022/04/19/global-financialstability- report-april-2022
20. Hepsağ, A. ve Yaşar Akçalı, B. (2016), “Analysis of Volatility Spillovers Between the Bank Stocks Traded In Istanbul Stock Exchange and New York Stock Exchange”, Eurasian Econometrics, Statistics & Emprical Economics Journal, 1, pp. 54-72.
21. Ligorio, L., Lippolis, S., Leopizzi, R. and Imperiale, F. (2022), “How does war impact socially responsible companies' stocks? An event study of the Ukraine conflict”, available at: https://ssrn.com/abstract=4156262
22. Mensi, W., Beljid, M., Boubaker, A. and Managi, S. (2013), “Correlations and volatility spillovers across commodity and stock markets: Linking energies, food, and gold”, Economic Modelling, 32, pp. 15-22.
23. Rajput, H., Changotra, R., Rajput, P., Gautam, S., Gollakota, A.R.K. and Arora, A.S (2021), “A shock like no other: coronavirus rattles commodity markets”, Environment, Development and Sustainability, 23, pp. 6564–6575.
24. Sarıkovanlık, V., Koy, A., Akkaya, M., Yıldırım, H. H. ve Kantar, L. (2019), Finans Biliminde Ekonometrik Uygulamaları, Kavram Uygulama-Analiz, Seçkin Kitabevi, Ankara.
25. Sifat, I., Ghafoor, A. and Mand, A. (2021), The COVID-19 pandemic and speculation in energy, precious metals, and agricultural futures. Journal of Behavioral and Experimental Finance. 30(139).
26. Tse, Y. K. and Tsui, A. (2002), “A multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model with time-varying correlations”, Journal of Business & Economic Statistics, 20(3), pp. 351-362.
27. Umar, Z., Gubareva, M. and Teplova, T. (2021), “The impact of Covid-19 on commodity markets volatility: Analyzing time- frequency relations between commodity prices and coronavirus panic levels”, Resources Policy, 73, pp.1-11.
28. Yenginar, A. (2022), “Rusya-Ukrayna Savaşının Bir Sonucu Olarak İmzalanan Tahıl Koridoru Anlaşmasının Montrö Boğazlar Sözleşmesi Çerçevesinde Değerlendirilmesi”, Journal of Marine and Engineering Technology, 2(2), ss. 101-110.