The Causal Relationship between the Covid-19 Pandemic and Various Financial Indicators: The Case of Turkey

Öz

Covid-19, which emerged in Wuhan, China in December 2019 and affected the whole world, was declared a pandemic by the World Health Organization on March 11, 2020. The Covid-19 pandemic has adversely affected both the economic and financial systems in the countries where it started to spread. In this study, it is aimed to examine the relationship between the Covid-19 pandemic and indicators such as gold, ISE 100 Index, Bitcoin, Dollar, Euro, interest, oil and VIX Index, which represent various financial markets, in terms of Turkey. Analysis was conducted using daily data for the period between March 11, 2020, when the first Covid-19 case was seen in Turkey, and July 31, 2021, and Johansen co-integration and causality tests based on VECM. The cointegration analysis results show that the variables move together in the long run. As a result of the long-term causality analysis, a long-term causality relationship has been determined in the models in which Gold, Bitcoin, interest and oil variables are dependent variables. However, as a result of short-term causality analysis, it has been found that there is unidirectional causality from Euro and interest to ISE; from Dollar and Euro to Bitcoin; from gold, Dollar and Euro to interest; from dollar, euro, interest and case to oil; from gold, Bitcoin, Dollar and Euro to case; from interest to VIX. In addition, causality analysis also shows that there is a bidirectional causality relationship between ISE and Dollar.

Anahtar Kelimeler

• Covid-19 Pandemic
• Financial Indicators
• Cointegration
• Causality

Covid-19 Pandemisi İle Çeşitli Finansal Göstergeler Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği

Öz

Aralık 2019 tarihinde Çin’in Wuhan kentinde ortaya çıkan ve bütün dünyayı etkisi altına alan Covid-19, 11 Mart 2020 tarihinde Dünya Sağlık Örgütü tarafından pandemi olarak ilan edilmiştir. Covid-19 pandemisi yayılmaya başladığı ülkelerde hem ekonomik hem de finansal sistemi olumsuz yönde etkilemiştir. Bu çalışmada Covid-19 pandemisi ile çeşitli finansal piyasaları temsil eden altın, BIST 100 Endeksi, Bitcoin, Dolar, Euro, faiz, petrol ve VIX Endeksi gibi göstergeler arasındaki ilişkinin Türkiye açısından incelenmesi amaçlanmaktadır. Türkiye’de ilk Covid-19 vakasının görüldüğü 11 Mart 2020 ile 31 Temmuz 2021 arasındaki döneme ait günlük veriler ve Johansen eş bütünleşme ve VECM’e dayalı nedensellik testleri kullanılarak analiz yapılmıştır. Eş bütünleşme analiz sonuçları, değişkenlerin uzun dönemde birlikte hareket ettiğini göstermektedir. Uzun dönemli nedensellik analizi sonucunda; Altın, Bitcoin, faiz ve petrol değişkenlerinin bağımlı değişken olduğu modellerde uzun dönemli nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Bununla birlikte kısa dönemli nedensellik analizi sonucunda Euro ve faizden BIST’e; Dolar ve Euro’dan Bitcoin’e; altın, Dolar ve Euro’dan faize; Dolar, Euro, faiz ve vakadan petrole; altın, Bitcoin, Dolar ve Euro’dan vakaya; faizden VIX’e doğru tek yönlü nedensellik olduğu yönünde bulgular elde edilmiştir. Ayrıca nedensellik analizi, BIST ve Dolar arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi olduğunu da göstermektedir. 

Anahtar Kelimeler

• Covid 19 Pandemisi
• Finansal Göstergeler
• Eşbütünleşme
• Nedensellik

Kaynakça

1. Al-Awadhi, A. M., Alsaifi, K., Al-Awadhi, A. and Alhammadi, S. (2020). Death and contagious infectious diseases: Impact of the COVID-19 virus on stock market returns. Journal of Behavioral ve Experimental Finance, 27, 1-5. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100326
2. Albulescu, C. T. (2020). Coronavirus and oil price crash: A note. Retrieved from https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02507184v2/document
3. Atri, H., Kouki, S. and Gallali, M. I. (2021). The impact of Covid-19 news, panic and media coverage on the oil and gold prices: An ARDL approach. Resources Policy, 72, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102061
4. Ayhan, F. ve Abdullazade, M. (2021). Türkiye ekonomisinde Covid-19 salgını sonrasında petrol ve altın fiyatları ile vaka sayılarının döviz kuru üzerindeki etkileri. Journal of Yasar University, 16(62), 509-523. https://doi.org/10.19168/jyasar.887005
5. Brooks, C. (2019). Introductory econometrics for finance (4th edition). United Kingdom: Cambridge University Press.
6. Carvalho, A. C. and Carvalho, D. F. (2014). Credit rationing and high interest rates: An application of structural vector autoregression and vector error-correction models. Revista de Finanças Aplicadas, 1(1), 1-54. Retrieved from http://www.financasaplicadas.fia.com.br/
7. Çelik İ., Yılmaz, T., Emir, S. and Sak, A. F. (2020). The effects of Covid-19 outbreak on financial markets. Financial Studies, 24(4), 6-28. Retrieved from https://www.econstor.eu/
8. Chen, M. H., Jang, S. S. and Kim, W. G. (2007). The impact of the SARS outbreak on Taiwanese hotel stock performance: An event-study approach. International Journal of Hospitality Management, 26(1), 200–212. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2005.11.004

9. Çil Yavuz, N. (2004). Durağanlığın belirlenmesinde KPSS ve ADF testleri: İMKB Ulusal 100 Endeksi ile bir uygulama. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Mecmuası, 54(1), 239-247. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/iuifm/
10. COVID-19 Sözlüğü. (2020). T.C. Sağlık Bakanlığı COVID-19 bilgilendirme platformu, COVID-19 Sözlüğü. Erişim adresi: https://covid19.saglik.gov.tr/TR-66493/p.html
11. Dickey, D. A. and Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366a), 427-431. https://doi.org/10.1080/01621459.1979.10482531
12. Engle, R. F. and Granger, C. W. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation, and testing. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 55(2), 251-276. https://doi.org/10.2307/1913236
13. Giudice, A. D. and Paltrinieri, A. (2017). The impact of the Arab spring and the Ebola outbreak on African equity mutual fund investor decisions. Research in International Business and Finance, 41, 600-612. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.05.004
14. Göğebakan, T. (2020). Tarihteki diğer pandemiler: İnsanlık diğer ölümcül salgın hastalıklardan nasıl kurtuldu? Erişim adresi: https://verianaliz.net/pandemi-tarihi-corona-covid19-veri-analiz-infografik/
15. Gujarati, D. (2004). Basic econometrics (Fourth edition). The McGraw−Hill Companies.
16. Gülhan, Ü. (2020). Kovid-19 Pandemisinin altın fiyatlarına etkisi: ARDL analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(3), 1111-1125. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.734850
17. Ichev, R. and Marinc, M. (2018). Stock prices and geographic proximity of information: Evidence from the Ebola Outbreak. International Review of Financial Analysis, 56, 153–166. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2017.12.004
18. Investing.com (2021). Dünya Finans Piyasaları [Dataset]. Retrieved from https://tr.investing.com/markets/
19. İşler, İ. ve Güven, A. (2021). Covid 19 küresel salgınının BIST 100 Endeksi üzerindeki etkileri. Politik Ekonomi Kuram, 5(1), 63-77. https://doi.org/10.30586/pek.946719
20. Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2-3), 231-254. https://doi.org/10.1016/0165-1889(88)90041-3
21. Johansen, S. and Juselius, K. (1990). Maximum likelihood estimation and inference on cointegration with application to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52(2), 169–210. doi:10.1111/j.1468-0084.1990.mp52002003.x
22. Johns Hopkins Coronavirus Resource Center. (2021). Covid-19 data [Dataset]. Retrieved from https://coronavirus.jhu.edu/map.html
23. Lee, K. Y., Jais, M. and Chan, C. W. (2020). Impact of Covid-19: Evidence from Malaysian stock marker. International Journal of Business and Society, 21(2), 607-628. https://doi.org/10.33736/ijbs.3274.2020
24. Liu, L., Wang, E. Z. and Lee, C. C. (2020). Impact of the Covid-19 pandemic on the crude oil and stock markets in the US: A time-varying analysis. Energy Research Letters, 1(1), 1-5. https://doi.org/10.46557/001c.13154
25. Loh, E. (2006). The impact of SARS on the performance and risk profile of airline stocks. International Journal of Transport Economics, 33(2), 401-422. http://dx.medra.org/10.1400/55242
26. Masih, R. and Masih, A. M. M. (1996). Macroeconomic activity dynamics and Granger Causality: New evidence from a small developing economy based on a vector error-correction modelling analysis. Economic Modelling, 13, 407-426. https://doi.org/10.1016/0264-9993(96)01013-9
27. Musa, K. S., Maijama’a, R., Mohammed, N. and Yakubu, M. (2020). Covid-19 pandemic, oil price slump and food crisis nexus: An application of ARDL approach. Open Access Library Journal, 7(6), https://doi.org/10.4236/oalib.1106403
28. Narayan, P. K. (2020). Oil price news and Covid-19: Is there any connection? Energy Research Letters, 1(1), 1-5. doi:10.46557/001c.13176
29. Özkan, N. ve Ünlü, U. (2021). Bölgesel Covid-19 vaka sayıları, altın fiyatları, Euro ve BIST Şehir Endeksleri arasındaki ilişki: bir ARDL sınır testi yaklaşımı. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 6(1), 240-253. https://doi.org/10.30784/epfad.880244
30. Pandemi. (2021). Vikipedia. Erişim adresi: https://tr.wikipedia.org/wiki/Pandemi
31. Sahu, T. N., Bveopathyay, K. and Mondal, D. (2013). An empirical study on the dynamic relationship between oil prices and Indian stock market. Managerial Finance, 40(2), 200-215. doi:10.1108/MF-06-2013-0131
32. Sarı, S. S. ve Kartal, T. (2020). Covid-19 salgınının altın fiyatları, petrol fiyatları ve VIX Endeksi ile arasındaki ilişki. Erzincan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(1), 93-109. https://doi.org/10.46790/erzisosbil.748181
33. Sevüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. (2010). Ekonometrik zaman serileri analizi: Eviews uygulamalı (Geliştirilmiş 3. baskı). Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
34. Şit, A. ve Telek, C. (2020). Covid- 19 pandemisinin altın ons fiyatı ve Dolar endeksi üzerine etkileri [Special issue]. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 19, 1-13. doi:10.21547/jss.742110 Tarı, R. (2010). Ekonometri. Kocaeli: Umuttepe Yayınları.
35. Ünal, A. E., Aydın, H. İ. ve Eren, M. V. (2020). Korona virüs salgını ile döviz kuru arasındaki ilişkinin ampirik analizi: Türkiye örneği [Special issue]. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 19, 244-260. https://doi.org/10.21547/jss.743615
36. Ünvan, Y. A. (2020). Investigating of causality relationship among Covid-19 cases, ISE100 Index, Dollar, Euro, gram gold prices and 2 year bond rates: The case of Turkey. Alphanumeric Journal, 8(1), 29-42. https://doi.org/10.17093/alphanumeric.731303
37. Üstün, Ç. ve Özçiftçi, S. (2020). Covid-19 pandemisinin sosyal yaşam ve etik düzlem üzerine etkileri: Bir değerlendirme çalışması. Anadolu Kliniği Tıp Bilimleri Dergisi, 25(1), 142-153. https://doi.org/10.21673/anadoluklin.721864
38. World Health Organization. (2020a). Novel coronavirüs (2019-Ncov). Retrieved from https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports
39. World Health Organization. (2020b). Coronavirus disease 2019 (Covid-19). Retrieved from https://apps.who.int/iris/hvele/10665/331475
40. Yapraklı, S. (2007). Ticari ve finansal dışa açıklık ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki: Türkiye üzerine bir uygulama. Ekonometri ve İstatistik, 5, 67-89. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/iuekois/issue/8990/112088
41. Zeren, F. and Hızarcı, A. E. (2020). The impact of Covid-19 Coronavirus on stock markets: Evidence from selected countries. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 3(1), 78-84. https://doi.org/10.32951/mufider.706159