Dynamic Relationships Between Cryptocurrencies

Öz

In the highly volatile crypto market, which has attracted attention with its risks and returns in recent years, the interaction of cryptocurrencies with each other has been an important element for investors' portfolio decisions. Cryptocurrencies have been seen as a diversification tool in the investment portfolio or as a hedge against alternative investments. In this article, nonlinear dynamic relationships between cryptocurrencies are investigated using 231 observations including weekly closing prices of Bitcoin, Binance, Cardano, Dogecoin, Ripple, Ethereum and IOTA currencies. For this purpose, nonlinear long-term relationships and causal relationships between cryptos were questioned. It has been determined that most cryptocurrencies have a high and positive correlation with each other. Econometric findings indicate that there is a long-term relationship between Bitcoin and Ethereum and a mutual interaction between Bitcoin and other currencies. The findings imply that during periods of high volatility in the cryptocurrency market, investors may have difficulty hedging among cryptocurrencies. In other words, it is another finding of this study that the benefit of the diversification effort within the crypto money market will be limited to investors.

Anahtar Kelimeler

• Cryptocurrencies
• Non-linearity
• Macroeconomic Indicators
• NARDL Model
• KSS

Kripto Para Birimleri Arasındaki Dinamik İlişkiler

Öz

Son yıllarda riskleri ve getirileri ile dikkat çeken yüksek oynaklık içeren kripto piyasasında, kripto paraların birbirleri ile olan etkileşimi yatırımcıların portföy kararları için önemli unsur olmuştur. Kripto paralar, yatırım portföyünde bir çeşitlendirme aracı ya da alternatif yatırımlara karşı hedge unsuru olarak görülmüştür. Bu makalede Bitcoin, Binance, Cardano, Dogecoin, Ripple, Ethereum ve IOTA para birimlerinin haftalık kapanış fiyatlarını içeren 231 gözlem kullanılarak, kripto paraların kendi aralarındaki doğrusal olmayan dinamik ilişkiler araştırılmıştır. Bu amaçla, kriptolar arasında doğrusal olmayan uzun dönemli ilişkiler ve nedensel ilişkiler sorgulanmıştır. Çoğu kripto paranın birbirleri ile yüksek ve pozitif korelasyona sahip olduğu tespit edilmiştir. Ekonometrik bulgular, Bitcoin ile Ethereum arasında uzun dönemli ilişkinin ve Bitcoin ile diğer para birimleri arasında karşılıklı etkileşimin olduğu yönündedir. Bulgular, kripto para piyasasının yüksek oynaklık içerdiği dönemlerde, yatırımcıların kripto para birimleri arasında riskten korunmada zorluk yaşayabileceği anlamına taşımaktadır. Diğer bir ifadeyle, kripto para piyasasının kendi içindeki çeşitlendirme çabasının yatırımcılara getireceği faydasının sınırlı kalacağı da bu çalışmanın diğer bir bulgusudur.

Anahtar Kelimeler

• Kripto Paralar
• Doğrusal Dışılık
• Makroekonomik göstergeler
• NARDL Model
• KSS

Destekleyen Kurum

Yok

Kaynakça

1. Aysan, A., Khan, A., & Topuz, H. (2021). Bitcoin and Altcoins Price Dependency: Resilience and Portfolio Allocation in COVID-19 Outbreak. Risks, 2-13.
2. Bouri, E., Gupta, R., Lahiani, A., & Shahbaz, M. (2018). Testing for asymmetric nonlinear short- and long-run relationships between bitcoin, aggregate commodity and gold prices. Resources Policy.
3. Brock, W., Dechert, W., & Scheinkman, J. (1987). A test for independence based on the correlation dimension. Working Paper.
4. Çütçü, İ., & Kılıç, Y. (2018). Bitcoin Fiyatları ile Dolar Kuru Arasındaki İlişki: Yapısal Kırılmalı Zaman Serisi Analizi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 16(4), 349-366.
5. Dai, M., Qamruzzaman, M., & Adow, A. (2022). An Assessment of the Impact of Natural Resource Price and Global Economic Policy Uncertainty on Financial Asset Performance:Evidence From Bitcoin. Fronriers in Environmental Sience(10).
6. Dyhrberg, A. (2015). Hedging capabilities of bitcoin. Is it the virtual gold? Finance Research Letters, 139-144.
7. Erdaş, M., & Çağlar, A. (2018). Analysis of the relationships between Bitcoin and exchange rate, commodities and global indexes by asymmetric causality test. Eastern Journal Of European Studies , 9(2), 27-45.
8. Gürsoy, S., & Tunçel, M. B. (2020). Kripto Paralar ve Finansal Piyasalar Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Bitcoin ve Seçili Pay Piyasaları Arasında Yapılmış Nedensellik Analizi(2010-2020). Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 2127-2137.

9. Kapentanios, G., Snell, A., & Yongcheol, S. (2006). esting for cointegration in nonlinear smooth transition error correction models. Econometric Theory, 22(2), 279-303.
10. Kapetanios, G., Shin, Y., & Snell, A. (2003). Testing for a Unit Root against Nonlinear STAR Models. Journal of Econometrics, 112(2), 359–379.
11. Kılıç, Y., & Çütçü, İ. (2018). Bitcoin Fiyatları ile Borsa İstanbul Endeksi Arasındaki Eşbütünleşme ve Nedensellik İlişkisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi(3), 235-250.
12. Manohar, H. L., & Gayathri, G. (2018). A Conceptual Study About Cryptocurrent Types and Its Traits. Asia Pacific Journal of Research, 94-97.
13. Manohar, H., & Gayathri, G. (2018). A Conceptual Study About Cryptocurrent Types and Its Traits. Asia Pacific Journal of Research, 94-97.
14. Mensi, W., Rehman, M., Shafiullah, M., Al-Yahyaee, K., & Sensoy, A. (2021). High frequency multiscale relationships among major cryptocurrencies: portfolio management implications. Financial Innovation, 7,75.
15. Selgin, G. (2014). Synthetic commodity money. Journal of Financial Stability, 92-99.
16. Sudheer, B., Praneeth, C., Sarada, K., & Madhavi, P. (2021). Cryptocurrency and Blockchain: A Comparative Study and Analysis. Annals of the Romanian Society for Cell Biology(25), 2616-2624.
17. Telek, C., & Şit, A. (2020). Kripto Paraların Altın ve Dövizle İlişkisi: Bitcoin Örneği. Turkish Studies - Economy, 15(2), 913-924.
18. Telli, Ş., & Chen, H. (2020). Structural breaks and trend awareness-based interaction in crypto markets. Physica A, 1-15.
19. Wijk, D. (2013). What can be expected from the Bitcoin ?. Erasmus Universiteit Rotterdam, 345986,18/7/2013. Yıldırım, 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.
20. Zhu, Y., Dickinson, D., & Li, J. (2017). Analysis on the influence factors of Bitcoin’s price based on VEC model. Financial Innovation, 3(3), 1-13.