Analysis of the Relationship Between Credit Risk Swap (CDS) and Participation Indices

Yıl 2025, Cilt: 10 Sayı: 3, 1113 - 1129

Yavuz Türkan

https://doi.org/10.25229/beta.1603746

Öz

Risk management and investment strategies in financial markets have become increasingly important due to economic uncertainties and market fluctuations. Credit Default Swap (CDS) premiums provide a critical indicator for assessing default risk and understanding levels of economic confidence. Participation indices, on the other hand, cater to the demand for ethical and sustainable investments by offering halal investment opportunities. In this study, weekly data on Türkiye’s CDS premiums and the Participation 100, Participation 50, and Participation 30 indices for the period between November 21, 2021, and October 13, 2024, were analyzed using RALS cointegration tests. Graphical analyses indicate that all variables exhibited a volatile pattern during this period, with pronounced fluctuations and declines in CDS premiums. Descriptive statistics revealed high volatility among the variables and deviations from a normal distribution. Based on the results of the ADF and PP unit root tests, all variables were found to be stationary at the I(1) level. According to the results of the RALS cointegration tests, a significant cointegration relationship was identified between Türkiye’s CDS premiums and the Participation 100, Participation 50, and Participation 30 indices. These findings indicate a strong relationship between CDS premiums and Participation indices.

Anahtar Kelimeler

Credit Default Swap (CDS) , Participation Index , RALS

Kredi Risk Primi (CDS) ile Katılım Endeksleri Arasındaki İlişkinin Analizi

Öz

Finansal piyasalarda risk yönetimi ve yatırım stratejileri, ekonomik belirsizlikler ve piyasa dalgalanmaları nedeniyle giderek daha önemli hale gelmiştir. Kredi Risk Primi ya da Kredi Temerrüt Takası (CDS), iflas riskini ölçerken ekonomik güven düzeyini anlamada kritik bir gösterge sunmaktadır. Katılım Endeksleri ise helal yatırım fırsatları sağlayarak etik ve sürdürülebilir yatırımlara olan talebi karşılamaktadır. Bu çalışmada, 21 Kasım 2021 - 13 Ekim 2024 tarihleri arasında Türkiye’nin CDS primi ile Katılım 100, Katılım 50 ve Katılım 30 endekslerine ait haftalık veriler RALS eşbütünleşme testleri yardımıyla analiz edilmiştir. Grafikler, tüm değişkenlerin bu dönemde dalgalı bir seyir izlediğini ve CDS priminde belirgin dalgalı düşüşler yaşandığını göstermektedir. Tanımlayıcı istatistikler, değişkenlerin yüksek oynaklık sergilediğini ve normal dağılım göstermediğini ortaya koymuştur. ADF ve PP birim kök testleri sonucunda, tüm değişkenlerin I(1) düzeyinde durağan olduğu belirlenmiştir. RALS eşbütünleşme testleri sonuçlarına göre, Türkiye’nin CDS primi ile Katılım 100, Katılım 50 ve Katılım 30 endeksleri arasında anlamlı bir eşbütünleşme ilişkisi bulunmuştur. Bu bulgular, CDS priminin Katılım endeksleriyle güçlü bir ilişki içinde olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Kredi Temerrüt Primi (CDS) , Katılım Endeksi , RALS

Kaynakça

• Bektur, Ç. & Malcıoğlu, G. (2017). Kredi temerrüt takasları ile BIST 100 endeksi arasındaki ilişki: asimetrik nedensellik analizi. Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(3), 73-83.
• Calice, G., Chen, J., & Williams, J. (2013). Liquidity spillovers in sovereign bond and CDS markets: An analysis of the Eurozone sovereign debt crisis. Journal of Economic Behavior & Organization, 85, 122-143.
• Çevik, E. İ. & Buğan M. F. (2019). Borsa İstanbul ile risk primi arasındaki nedensellik ilişkisi. Uluslararası Yönetim, Ekonomi ve Politika Kongresi, İstanbul/TÜRKİYE, 2-3 Kasım 2019, 534-541.
• Değirmenci, N. & H. Pabuçcu (2016), Borsa İstanbul ve risk primi arasındaki etkileşim: VAR ve NARX model. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(35), 248-261.
• Domanski, D. & Heath, A. (2007). Financial investors and commodity markets (March 2007). BIS Quarterly Review, pp. 53-67. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=1600058
• Erb, C. B. & Harvey, C. R. (2006). The strategic and tactical value of commodity futures. Financial Analysts Journal, pp. 69-97.
• Gürsoy, S. & Kılıç, E., (2021). Küresel ekonomik politik belirsizliğin Türkiye CDS primi ve BİST bankacılık endeksi üzerindeki volatilite etkileşimi: DCC-GARCH modeli uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1323-1334. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.876769
• Hachicha, N., Ghorbel, A., Feki, M.C., Tahi, S. & Dammak, F.A. (2022). Hedging Dow Jones Islamic and conventional emerging market indices with CDS, oil, gold and the VSTOXX: A comparison between DCC, ADCC and GO-GARCH models. Borsa Istanbul Review, Cilt 22, Sayı 2, ss. 209-225. Investing, Piyasalar, Erişim Tarihi: 13.10.2024. https://tr.investing.com/
• JPMorgan (2006). Credit derivatives handbook. Corporate Quantitative Research, December.
• Kılıç, E. (2024). Küresel ekonomi politika belirsizliği (GEPU) endeksi ile Bitcoin arasındaki ilişkinin analizi. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(2), 343-355. https://doi.org/10.18074/ckuiibfd.1297767
• Lee, H., Lee, J. & Im, K. (2015). More powerful cointegration tests with non-normal errors. Studies In Nonlinear Dynamics & Econometrics, 19(4), 397-413.
• Pazarcı, Ş., Kar, A., Kılıç, E. & Umut, A. (2022). Türkiye’de borsa, döviz kuru, CDS primi ve VIX endeksi ilişkisinin ampirik analizi. Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 24(3), 1090-1103. https://doi.org/10.32709/akusosbil.1084718
• Ratner, M., & Chiu, C. C. J. (2013). Hedging stock sector risk with credit default swaps. International Review of Financial Analysis, 30, 18-25.
• Salihoğlu, E. & Hepsağ, A. (2021). Banka faiz oranı geçişkenliği: RALS eşbütünleşme yöntemiyle normal dağılmamayı dikkate alan bir yaklaşım. Bankacılar Dergisi, 117, 40-57.
• Sevil, G. & Ünkaracalar, T. (2020). CDS primleri ile portföy yatırımları arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi: Türkiye örneği, Maliye ve Finans Yazıları, 113, 285 – 300.
• Silvennoinen, A. & Thorp, S. (2013). Financialization, crisis and commodity correlation Dynamics. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 24 (2013), pp. 42-65
• Sönmez, Y. & Baydaş, Y. & Kılıç, E.(2023), CDS primleri ile seçili BIST endeksleri arasındaki volatilite yayılımı, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 64, 29-34, https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.1173962
• Şeyranlıoğlu, O., & Çilek, A. (2023). Kredi temerrüt takası (CDS) ile Borsa İstanbul seçili pay endeksleri arasındaki etkileşim. JOEEP: Journal of Emerging Economies and Policy, 8(1), 213-229.
• Şenol, Z. (2021). Borsa endeksi, döviz kuru, faiz oranları ve CDS primleri arasındaki oynaklık yayılımları: Türkiye örneği. Business and Economics Research Journal, 12(1), 111-126. http://dx.doi.org/10.20409/berj.2021.313 TKBB, Pay Senedi İhracı ve Alım-Satım Standardı, Erişim Tarihi: 10.12.2024. https://www.tkbb.org.tr/upload/Pay%20Senedi%20I%CC%87hrac%C4%B1%20ve%20Al%C4%B1mSat%C4%B1m%C4%B1%20Standard%C4%B1.pdf
• Zghal, R., Ghorbel, A. & Triki, M. (2018). Dynamic model for hedging of the European stock sector with credit default swaps and EURO STOXX 50 volatility index futures. Borsa Istanbul Review, 18, 312-328.