KRİPTO PARALARIN GELİŞMİŞ VE GELİŞMEKTE OLAN ÜLKE BORSALARINA ETKİSİ

Yıl 2026, Cilt: 16 Sayı: 1 , 21 - 49 , 29.03.2026

Zehra Tanyeli Köroğlu , Nevin Özer

https://doi.org/10.18074/ckuiibfd.1520549

https://izlik.org/JA88TF25NW

Öz

Bu çalışmada kripto paralar ile borsa endeksleri arasındaki ilişkiyi incelemek amacıyla en yüksek fiyat değerine sahip 5 kripto para birimi ile gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler arasından seçilen 10 ülkenin borsa endekslerinin 01.01.2018 ile 31.12.2023 yılları arasındaki günlük verileri ile oluşturulan veri seti ile toplamda 50 model oluşturulmuş ve bu 50 modelin durağanlığı ADF Birim Kök testi ile tespit edilerek Toda Yamamoto Nedensellik Testi uygulanmıştır. Analizlerin sonucunda 50 model arasından sadece BNB-N225 modelinde değişkenler arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi olduğu; 10 modelde ise değişkenler arası tek yönlü nedensellik ilişkisi olduğu saptanmıştır. Geriye kalan diğer modellerdeki değişkenler arasında nedensellik ilişkisi olmadığı saptanmıştır.

Anahtar Kelimeler

Kripto Para , Borsa Endeksi , Bitcoin , Toda Yamamoto Nedensellik Testi

THE EFFECT OF CRYPTO CURRENCIES ON DEVELOPED AND DEVELOPING COUNTRY EXCHANGES

https://izlik.org/JA88TF25NW

Öz

In this study, a total of 50 models were created to examine the relationship between cryptocurrencies and stock indices, using the daily data of the five cryptocurrencies with the highest price values and the stock indices of 10 countries selected from developed and emerging markets, covering the period from 01.01.2018 to 31.12.2023. The stationarity of these 50 models was determined using the ADF Unit Root Test, and the Toda-Yamamoto Causality Test was applied. The results of the analyses revealed that among the 50 models, only the BNB-N225 model showed a bidirectional causality relationship between the variables, while 10 models showed a unidirectional causality relationship between the variables. In the remaining models, no causality relationship was found between the variables.

Anahtar Kelimeler

Cryptocurrency , Stock Exchange Index , Bitcoin , Toda Yamamoto Causality Test

Kaynakça

• Abrar, W. (2014). Untraceable electronic cash with digicash. Network and Communication Privacy Uni-Konstanz.
• Akıncı, E. ve Li, J. (2018). Bitcoin and stock market indexes causality. Jönköping Üniversitesi (63), 1-56.
• Alıca, S., (2023). Kripto para birimleri arasındaki dinamik ilişkiler. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 325- 342.
• Avşarlıgil, N. (2020). Kripto paralar ile uluslararası borsa endeksleri arasındaki ilişkinin ölçülmesi. İktisadi ve İdari Bilimlerde Güncel Araştırmalar. (2020). İçinde Cetinje, Karadağ: Ivpe, 79-88.
• Bhullar, P. S. ve Bhatnagar, D. (2020). Bitcoins as a determinant of stock market movements. Theoretical and Applied Economics, 27(3), 193-202.
• Bilir, H. ve Aslan, O. (2020). Hisse senetlerinden oluşturulan portföyün riske maruz değerinin hesaplanması. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 75(3), 1171-1201.
• Bouri, E., Shahzad, S. J. ve Roubaud, D. (2019). Co-Explosivity in the cryptocurrency market. Finance Research Letters, 29, 178-183.
• Bradbury, D. (2013). The Problem with Bitcoin. Computer Fraud & Security, (11), 5-8.
• Ceylan, R. ve Başer, S. (2014). Türkiye’de petrol tüketimi ile reel gsyih arasındaki uzun dönem ilişkinin johansen eş-bütünleşme yöntemi ile analiz edilmesi. Business & Economics Research Journal, 5(2), S. 47-61.
• Chan, S., Chu, J., Nadarajah, S. ve Osterrieder, J. (2017). A Statistical analysis of cryptocurrencies. Journal of Risk and Financial Management, 10(2), 1-23.
• Çetin, M. (2012). Sabit sermaye yatırımları ve ekonomik büyüme: ampirik bir analiz. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 7(1), 211-230.
• Dai, W. (1998). PipeNet 1.1 and b-money. Cypherpunks, November, 26.
• Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of The American Statistical Association, 74(1), 427–431.
• Elian, M. ve Suliman, A. (2015). Capital flows and the openness-growth nexus: Toda-Yamamoto causality modeling. Journal of Developing Areas, Winter 2015, 49 (1), 83-105.
• Eren, B. S. (2020). Kripto para kavramı ve muhasebeleştirilmesi. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 9(2), 1340-1367.
• Evci, S. (2019) Ekonomik güven endeksi ile yatırım araçları arasındaki nedensellik ilişkisi: Toda-Yamamoto yaklaşımı. İşletme Araştırmaları Dergisi, 11 (4), 2893-2901.
• Gazel, S., (2017). Bist sınai endeksi ile çeşitli metaller arasındaki ilişki: Toda-Yamamoto nedensellik testi. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 52, 287-299.
• Gürsoy, S., ve Tunçel, M. B. (2020). Kripto paralar ve finansal piyasalar arasındaki ilişkinin incelenmesi: bitcoin ve seçili pay piyasaları arasında yapılmış nedensellik analizi (2010-2020). Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 55(4), 2126-2142.
• Härdle, W. K., Harvey, C. R., ve Reule, R. C. G. (2020). Editorial: understanding cryptocurrencies. Journal of Financial Econometrics.
• Hung, N. T. (2020). Time-frequency nexus between Bitcoin and Developed stock markets in the Asia-Pacific. The Singapore Economic Review.
• Kartal, C., ve Yağlı, B. (2021). Bitcoin ile Türkiye ve Brics Ülkeleri borsa endeksleri arasındaki eşbütünleşme ilişkisi. Pearson Journal of Social Sciences & Humanities, 6(11).
• Kaya, A. ve Yarbaşı, İ. Y. (2020). Msci endeksi ve Bist100 Endeksi öncül ardıl ilişkisi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34 (3), 749-767.
• Kılıç, Y., ve Çütcü, İ. (2018). Bitcoin fiyatları ile borsa istanbul endeksi arasındaki eşbütünleşme ve nedensellik ilişkisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 13(3), 235-250.
• Korkmazgöz, Ç., Şahin, S. ve Ege, İ. (2022). Bitcoin ve Borsa İstanbul Endeksleri arasındaki ilişkinin incelenmesi: ardl sınır testi yaklaşımı. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 24 (1), 89-108.
• Koy, A., Yaman, M. ve Mete, S. (2021). Kripto paraların volatilite modelinde Abd borsa endekslerinin yeri: Bitcoin üzerine bir uygulama. Journal of Financial Researches & Studies/Finansal Arastırmalar ve Calışmalar Dergisi, 13(24).
• López-Cabarcos, M. Á., Pérez-Pico, A. M., Piñeiro-Chousa, J. ve Šević, A. (2019). Bitcoin volatility, stock market and investor sentiment. are they connected? Finance Research Letters, 1-7.
• M., P., Sharma, A., V., V., Bhardwaj, V., Sharma, A. P., Iqbal, R. ve Kumar, R. (2020). prediction of the price of Ethereum blockchain cryptocurrency in an industrial finance system. Computers & Electrical Engineering, 81, 1-12.
• Milutinović, M. (2018). Cryptocurrency. Економика-Часопис За Економску Теорију И Праксу И Друштвена Питања, (1), 105-122.
• Munyas, T. ve Atasoy, F. (2021). An Empirical investigation of the relationship between Bitcoin and developed and developing country stock markets. Journal of Accounting, Finance and Auditing Studies, 7(3), 104-120.
• Okuyan, A. ve Deniz, D. (2019). Kripto paraların geleneksel finansal varlıklarla ilişkisi. II. International Conference on Empirical Economics and Social Sciences. (2019). Bandırma, Türkiye: Scientific Committee, 108-114.
• Orhan, H. ve Kaşıkçı, D. (2002). Path, korelasyon ve kısmi regresyon katsayılarının karşılaştırılmalı olarak incelenmesi. Hayvansal Üretim, 43(2), 68-78.
• Öget, E. ve Kanat, E. (2018). Bitcoin ile Türkiye ve G7 ülke borsaları arasındaki uzun ve kısa dönemli ilişkilerin incelenmesi. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3 (3), 601-614.
• Özer, N. (2020), Elektronik para’dan sanal para’ya dijitalleşen piyasalar, muhasebe finans perspektifinde e-dönüşüm süreci: güncel konular. Ankara: Nobel Yayın.
• Sarıkaya, S. (2023). Kripto varlık dolandırıcılığı. Anadolu Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 9(2), 555-581.
• Sovbetov, Y. (2018). Factors influencing cryptocurrency prices: evidence from Bitcoin, Ethereum, Dash, Litcoin, and Monero. Journal of Economics and Financial Analysis, 2(2), 1-27.
• Tanyıldız, M. ve Aydoğan, C. (2023). Kripto para kavramı ve ilk kripto para ve Bitcoin. ed. Doğuş Ektik ve Hasan Sezgin. Ticari Bilimlerde Güncel Araştırmalar: Muhasebe ve Finans Yazıları. Ankara. Gazi Kitabevi.
• Toda, H. Y. ve Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66(1-2), 225-250.
• Tunçel, M. B., Alptürk, Y., Altunay, M. A. ve Bekci, İ. (2022). Kripto paralar ile Bist100 endeksi arasındaki nedensellik ilişkisi: bitcoin örneği. Abant Sosyal Bilimler Dergisi, 22(1), S. 367 – 374.
• Urquhart, A. (2016). The inefficiency of bitcoin. Economics Letters, 148, 80-82.
• Velde, F. Bitcoin: A Primer; Essays on issues the Federal Reserve Bank of Chicago dec; Federal Reserve Bank of Chicago: Chicago.
• Yenisu, E. (2019). Türkiye’de enflasyonun makroekonomik belirleyicileri: toda-yamamoto nedensellik analizi. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 7(1), 43-58.
• Zadorozhnyi, Z. M., Muravskyi, V. V. ve Shevchuk, O. A. (2018). Management accounting of electronic transactions with the use of cryptocurrencies. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 3(26), 169-177.
• Zohar, A. (2015). Bitcoin: Under the hood. Communications of The Acm, 58(9), 104-113.