TY  - JOUR
T1  - Sürekli Dalgacık Dönüşümlü Granger Nedensellik Analizi: Türkiye Örneği
AU  - Torun, Erdost
AU  - Demireli, Erhan
PY  - 2019
DA  - September
DO  - 10.35408/comuybd.502454
JF  - Yönetim Bilimleri Dergisi
PB  - Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 1304-5318
SP  - 389
EP  - 405
VL  - 17
IS  - 34
LA  - tr
AB  - Finansalveriler genellikle iç içe geçmiş salınımlar, ani değişimler ve görece olarakdaha yavaş değişen trend bileşenlerini içeren karmaşık bir yapıya sahiptir.Dalgacık analizi ile söz konusu bileşenler ayrıştırılarak verinin sahip olduğubileşenlerdeki değişmeleri içeren zaman-frekans grafikleri oluşturulmaktadır.Böylelikle verideki dinamiklerin ortaya çıkarılması amacıyla salınımlarınzamana, döneme ve salınım şiddetine göre değişiminin analizi mümkün olmaktadır.Bu çalışmada küresel kriz sonrası 03.01.2008 -09.11.2018 dönemi için, BIST (Borsa İstanbul AŞ.) 100 Endeksi, Dolar (USD), Euro (EUR) ve serbest piyasa altın getirileri(GOLD) arasındaki ilişkiler analize konu edilmiştir. Çalışma kapsamında;BIST-100 Endeksi ile Dolar, Euro ve Altın getiri verileri arasındakinedensellik ilişkisi, sürekli dalgacık dönüşümünü (Continuous Wavelet Transform - CWT) temel alan Grangernedensellik testi ile analiz edilmiştir. CWT Granger nedenselliktesti, parametrik olmayan nedensellik testi olup Rua (2003)CWT korelasyon ölçütünün Olayeni (2016) tarafından faz farkı göstergefonksiyonu kullanılarak geliştirilmesiyle oluşturulmuş ve literatürde sondönemlerde kullanılmaya başlanmıştır.Çalışma sonucunda BIST 100 Endeks - Dolar, BIST 100 Endeks - Euroarasında negatif ve çift yönlü bir nedensellik saptanmakla birlikte, BIST 100Endeks - Altın getiri serileri arasında kalıcı, baskın bir nedensellikgörülmemiştir.
KW  - Sürekli Dalgacık Dönüşümü
KW  - Granger Nedensellik Testi
CR  - Aguira, C.L.veSoares, M. J. (2014). “The continuous wavelet transform: Moving beyond uni‐ and bivariate analysis”, Journal of Economic Surveys, 28: 2, 344-375
CR  - Antonakakis N., Chang T., Cunado J. veGupta R. (2018). “The relationship between commodity markets and commodity mutual funds: A wavelet-based analysis”, Finance Research Letters, 24, 1-9
CR  - Conraria, L. A. Azevedo N ve  Soares, M. J. (2008). “Using wavelets to decompose the time–frequency effects of monetary policy”, Physica A, 387, 2863–2878
CR  - Conraria, L. A. ve Soares, M. J. (2011). “Oil shocks and the Macroeconomy: Econometric estimation, economic modeling and policy implications”. PTDC/ECO/64750/2006.
CR  - Li X.L., Chang, T, Miller, S. M., Balcilar  ve M., Gupta R. (2015). “The co-movement and causality between the U.S. housing and stock markets in the time and frequency domains”, International Review of Economics and Finance, 38,220–233
CR  - Olayeni, O.R. (2016). “Causality in Continuous Wavelet Transform Without Spectral Matrix Factorization: Theory and Application”, Computational Economics, 47(3), 321.
CR  - Rua, A. (2013). “Worldwide synchronization since the nineteenth century: A wavelet based view.” Applied Economics Letters, 20(8), 773–776.
CR  - Rua, A. ve  Nunes, L.C. (2012). “A wavelet-based assessment of market risk: The emerging markets case”, The Quarterly Review of Economics and Finance 52,84– 92.
CR  - Tiwari, A.K., Mutascu, M. ve Andries, A. M.,(2013). “Decomposing time-frequency relationship between producer price and consumer price indices in Romania through wavelet analysis”, Economic Modelling, 31, 151–159.
CR  - Tiwari, A.K. (2013). “Oil prices and the macroeconomy reconsideration for Germany: Using continuous wavelet”, Economic Modelling, 30, 636–642.
CR  - Tiwari, A.K. (2018). Finance Research Letters,https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.02.005
CR  - Yang,L., Cai,X. J. ve  Hamori S. (2017). “Does the crude oil price influence the exchange rates of oil importing and oil-exporting countries differently? A wavelet coherence analysis”, International Review of Economics and Finance 49, 536-547.
UR  - https://doi.org/10.35408/comuybd.502454
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/809052
ER  -