TÜRKİYE'DE 2023 POLİTİKA DÖNÜŞÜMÜNÜN DÖVİZ KURU OYNAKLIĞINA ETKİSİ
Öz
Bu çalışma, TCMB’nin Haziran 2023’te başlattığı parasal sıkılaştırmanın döviz kuru ve ilişkili finansal göstergelerin oynaklık yapısında değişiklik yaratıp yaratmadığını incelemektedir. Veri seti, 28.12.2020–28.07.2026 dönemine ait günlük USD/TRY, ülke risk primi (CDS) ve gecelik referans faiz oranı (BIST-TLREF) verilerinden oluşmaktadır. Ayrıca DXY, Altın, BIST 100, Brent Petrol, VIX ve Jeopolitik Risk Endeksi olmak üzere altı küresel/kontrol değişkeni analize dahil edilmiştir. Serilerin durağanlıkları geleneksel birim kök testleri ve tek bir içsel yapısal kırılmaya izin veren Zivot-Andrews (1992) testi ile incelenmiştir. USD/TRY için Mayıs 2023 sonuna, faiz oranı için ise 20–21 Haziran 2023 tarihine denk gelen anlamlı kırılmalar belirlenmiştir. Bu tarihler, TCMB’nin 22 Haziran 2023’te politika faizini %8,5’ten %15’e yükseltme kararıyla örtüşmektedir. Chow breakpoint testleri de USD/TRY ve CDS için 26 Mayıs 2023, gecelik repo faizi için 21 Haziran 2023 tarihlerinde anlamlı yapısal kırılmalar olduğunu doğrulamıştır. Yıllıklandırılmış oynaklık, GARCH(1,1), TARCH(1,1) ve Levene testi sonuçlarına göre kırılma sonrasında USD/TRY oynaklığı %66,3, CDS oynaklığı %42,7 azalmıştır. USD/TRY’nin negatif şoklara asimetrik tepkisi 2,4’ten 1,6’ya gerilemiştir. Güney Afrika ve Endonezya’nın kontrol grubu olarak kullanıldığı fark-in-fark analizinde de ayrışmanın istatistiksel olarak anlamlı olduğu bulunmuştur (β₃ = −0,00018; p = 0,011). Bulgular, 2023 politika dönüşümünün Türkiye’ye özgü bir politika etkisi yarattığını desteklemektedir.
Anahtar Kelimeler
Döviz kuru oynaklığı, yapısal kırılma, GARCH, parasal sıkılaştırma, Zivot-Andrews testi
Kaynakça
- Akaike, H. (1974). “A New Look at the Statistical Model Identification”. IEEE Transactions on Automatic Control, 19(6): 716–723. https://doi.org/10.1109/TAC.1974.1100705
- Aysoy, D. & Küçükkocaoğlu, G. (2016). “Döviz Müdahalelerinin Kur Üzerindeki Etkisi”. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar, 10(1): 65–94.
- Bollerslev, T. (1986). “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”. Journal of Econometrics, 31(3): 307–327. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
- Caldara, D. & Iacoviello, M. (2022). “Measuring Geopolitical Risk”. American Economic Review, 112(4): 1194–1225.
- Caporale, G. M., Menla Ali, F., Spagnolo, F. & Spagnolo, N. (2017). “International Portfolio Flows and Exchange Rate Volatility in Emerging Asian Markets”. Journal of International Money and Finance, 76: 1–15.
- Chow, G. C. (1960). “Tests of Equality between Sets of Coefficients in Two Linear Regressions”. Econometrica, 28(3): 591–605.
- Devereux, M. B. & Lane, P. R. (2003). “Understanding Bilateral Exchange Rate Volatility”. Journal of International Economics, 60(1): 109–132.
- Emeç, H. & Özdemir, M. O. (2014). “Türkiye'de Döviz Kuru Oynaklığının Otoregresif Koşullu Değişen Varyans Modelleri ile İncelenmesi”. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 51(596): 85–99.
- Engle, R. F. (1982). “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation”. Econometrica, 50(4): 987–1007.
- Eniayewu, P. E., Samuel, G. T., Joshua, J. D., Samuel, B. T., Dogo, B. S., Yusuf, U., Ihekuna, R. O. & Mevweroso, C. R. (2024). “Forecasting Exchange Rate Volatility with Monetary Fundamentals: A GARCH-MIDAS Approach”. Scientific African, 23: e02101.