CDS Premium, Exchange Rate, and BIST 100 Index Causality Relationship: The Case of Turkey

Öz

Global markets significantly influence investment decisions of investors. Investors prioritize being knowledgeable about the risks they undertake to understand and manage financial risks. One of the most critical risk indicators that investors can encounter is the CDS premium, which reflects the risk situation of the country they are considering for investment. This study aims to understand the relationship between the BIST 100 index, CDS premium, and exchange rate variables by examining the causality relationship among these critical variables in financial markets. The causal interrelationships of the variables were examined using monthly data between January 1, 2009, and March 1, 2023. For the variables identified as stationary at their first differences, an appropriate lag length was determined to establish a reliable VAR model, and tests were conducted to check for autocorrelation, changing variance, and endogeneity issues. Causality relationships in the VAR model with no issues were analyzed using the Toda-Yamamoto causality test. According to the conducted analyses, it was concluded that there is a two-way causality relationship among all variables. Thus, it was determined that the change in one of the BIST 100 Index, exchange rate and CDS Premium variables was the cause of the change in the second variable.

Anahtar Kelimeler

• CDS Premium
• Exchange Rate
• BIST 100
• Toda-Yamamoto Causality Analysis

CDS PRİMİ, DÖVİZ KURU VE BİST 100 ENDEKSİ ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

Öz

Küresel piyasalar, yatırımcıların yatırım kararlarında etkili olmaktadır. Yatırımcılar, finansal riskleri anlamak ve yönetmek için aldıkları riskler hakkında bilgi sahibi olmayı önemserler. Yatırımcılar karşılaşabileceği en önemli risk göstergelerinden birisi, yatırım yapacakları ülkenin risk durumunu yansıtan CDS primidir. Bu çalışma; BIST 100 endeksi, CDS primi ve döviz kuru değişkenleri arasındaki nedensellik ilişkisini inceleyerek finansal piyasalardaki bu kritik değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamayı amaçlamaktadır. Değişkenler arası nedensellik ilişkisi, 01.01.2009-1.03.2023 dönemi arasındaki aylık veriler kullanılarak incelenmiştir. Birinci farkında durağan olduğu sonucuna ulaşılan değişkenler için güvenilir bir VAR modeli kurulabilmesi amacıyla uygun gecikme uzunluğu belirlenmiş, belirlenen gecikme uzunluğunun otokorelasyon, değişen varyans ve içsel bağlantı sorunu olup olmadığı test edilmiştir. Herhangi bir sorun olmayan VAR modelinde nedensellik ilişkisi Toda-Yamamoto nedensellik testi ile analiz edilmiştir. Yapılan analizlere göre tüm değişkenler arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Böylece BIST 100 Endeksi, döviz kuru ve CDS Primi değişkenlerinden birindeki değişim, diğer iki değişkendeki değişimin nedeni olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• CDS Primi
• Döviz Kuru
• BİST 100
• Toda-Yamamoto Nedensellik Analizi

Kaynakça

1. ACARAVCI, S. K., & KARAÖMER, M. Y. (2017). Borsa İstanbul (BİST-100) ve kredi temerrüt takası (CDS) arasındaki ilişkinin incelenmesi. In Mediterranean International Conference on Social Sciences by UDG (Vol. 260, p. 273).
2. ALTINTAŞ, N. (2018). CDS-Büyüme İlişkisi: Yeni Kırılgan Beşli Ülkeler Üzerine Bir Uygulama.
3. ASGHARIAN, H., BRANDORF, C., & HOLMBERG, J. (2010). Determinants of Sovereign Credit Default Swap spreads for PIIGS-A macroeconomic approach.
4. BAŞARİR, Ç., & KETEN, M. (2016). Gelişmekte Olan Ülkelerin CDS Primleri İle Hisse Senetleri ve Döviz Kurları Arasındaki Kointegrasyon İlişkisi-Cointegraion Analysis Between CDS Preniums, Stock Indexes and Excahge Rates in Emerging Countries. https://doi.org/10.20875/sb.72076
5. BAYHAN, S., KÖMÜR, S., & YILDIZ, Ü. (2021). Uluslararası Ekonomi, İşletme ve Politika Dergisi Türkiye için döviz kuru ve Cds primleri arasındaki ilişkinin frekans alanı nedensellik analizi. http://dergipark.org.tr/ueip
6. BEKTUR, Ç., & MALCIOĞLU, G. (2017). Kredi temerrüt takaslari ile BİST 100 Endeksi arasindaki ilişki: Asimetrik nedensellik analizi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(3), 73-83.
7. CARR, P., & WU, L. (2007). Theory and evidence on the dynamic interactions between sovereign credit default swaps and currency options. Journal of Banking and Finance, 31(8), 2383–2403. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2006.09.008
8. ÇONKAR, M. K., & VERGİLİ, G. (2017). Kredi Temerrüt Swapları ile Döviz Kurları Arasındaki İlişki: Türkiye İçin Ampirik Analiz. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. https://doi.org/10.25287/ohuiibf.310704

9. DEMİR, Y., & DİNÇ, M. (2021). An Analysis of the Relationship between Credit Default Swaps, Exchange Rate and Borsa Istanbul. In Journal of Yasar University (Vol. 16).
10. DURGUN KAYGISIZ, A., & İŞCAN, H. (2021). Kredi Temerrüt Takası ve Döviz Kuru İlişkisi, Türkiye Örneği 1-Yamamoto Nedensellik Testi Relatıonshıp Between Credit Default and Exchange Rates in Turkey. In the Sakarya Journal of Economıcs (Vol. 10, Issue 2).
11. ERKANOĞLU, S.E., & ÇELİK, S. (2019). CDS Primleri İle Döviz Kurları Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği.
12. GAZEL, S., (2017), BİST Sınai Endeksi ile Çeşitli Metaller Arasındaki İlişki: Toda-Yamamoto Nedensellik Testi, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 52, 287-299
13. GÖK, R., & KARA, E. (2021). Testing for Causality among CDS, Interest, and Exchange Rates: New Evidence from the Granger Coherence Analysis. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 16(2), 427–445. https://doi.org/10.17153/oguiibf.854172
14. JAIN, A. & GHOSH, S., (2013), Dynamics of global oil prices, exchange rate and precious metal prices in India, Resources Policy, 38 (1), 88-93
15. KAR, M., BAYAT, T., & KAYHAN, S. (2016). Impacts of credit default swaps on volatility of the exchange rate in turkey: The case of euro. International Journal of Financial Studies, 4(3). https://doi.org/10.3390/ijfs4030014
16. KARSLIOĞLU, İ. & UĞUR, S.(2022). Hisse senedi fiyatları ve ülke risk primi (Cds) arasındaki ilişki. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi 24.3 (2022): 576-593.
17. KİLCİ, E. N. (2017). CDS Primleri ile Ülke Kredi Riski Arasındaki İlişkinin Değerlendirilmesi; Türkiye Örneği. LIU, Y., & MORLEY, B. (2012). Sovereign credit default swaps and the macroeconomy. Applied Economics Letters, 19(2), 129–132. https://doi.org/10.1080/13504851.2011.568390
18. LONGSTAFF, F. A., PAN, J., PEDERSEN, L. H., & SINGLETON, K. J. (2011). How sovereign is sovereign credit risk? American Economic Journal: Macroeconomics, 3(2), 75–103. https://doi.org/10.1257/mac.3.2.75
19. MERT, M. & ÇAĞLAR, A.E. (2019),Toda Yamamoto nedensellik analizi [Kitap Bölümü] // Eviews ve Gauss uygulamalıs zaman serileri analizi. - [basım yeri bilinmiyor] : Detay Yayıncılık, 2019. - Cilt 1. sayfa 344-346.
20. MILLS, L. A., PREMACHANDRA, I. M., & ROBERTS, H. (2016). Price Discovery between Credit Default Swap and Foreign Exchange Markets: Unidirectional or Bidirectional Granger Causality? http://ssrn.com/abstract=2766831Electroniccopyavailableat:https://ssrn.com/abstract=2766831Electroniccopyavailableat:http://ssrn.com/abstract=27668312
21. SAMET, E. (2020). Kredi temerrüt swapları ile borsa İstanbul arasındaki eşbütünleşme ilişkisinin analizi. Gaziantep Üniversi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(1), 100-117.
22. ŞAHİN, E. E., & OKTAY Ö.(2018). Kredi Temerrüt takası, döviz kuru ve BİST100 endeksi ilişkisi. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 11.3 : 1939-1945.
23. ŞENGÜL, O. Türkiye’de Döviz Kuru Dalgalanmaları Cds Primi ile Tahmin Edilebilir mi ? Ampirik Bir Analiz.In International Congress of Management, Economy and Policy ICOMEP’20.
24. SOVBETOV, Y. & SAKA, H.(2018). Does it take two to tango: Interaction between credit default swaps and national stock indices. Journal of Economics and Financial Analysis 2.1 : 129-149.
25. GAZEL, S.(2017).Bist Sınai Endeksi ile Çeşitli Metaller Arasındaki İlişki: Toda-Yamamoto Nedensellik Testi. The Journal of Academic Social Science.
26. SÜSAY, A., & ERGİN, A. (2020). Seçilmiş Güven Endeksleri ve CDS Primlerinin Büyümeye Etkisi: Türkiye Örneği
27. TODA, H. Y., & YAMAMOTO, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of econometrics, 66(1-2), 225-250.
28. YILMAZ, A., & ÜNLÜ, A. (2018). Effect Of Some Macroeconomic Variables On Risk Perception: The Turkish Case. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 36(4), 117–147. https://doi.org/10.17065/huniibf.320139
29. ZHANG, G., YAU, J., & FUNG, H. G. (2010). Do credit default swaps predict currency values? Applied Financial Economics, 20(6), 439–458. https://doi.org/10.1080/09603100903459774