An Analysis of the Relationship between Electronic Warehouse Receipts (EWR) Indices and the US Dollar Index and the Dollar Lira Exchange Rate Using Symmetric and Asymmetric Causality Tests

Öz

Contractions in production volume and supply chain disruption experienced by all economies in recent years caused by the Covid-19 epidemic or geopolitical tensions together with the factors such as food safety and climate change have been effect instability in agricultural product prices. For these reasons, compulsory transformations in all sectors or disruptions in the markets are also observed in the food sector. This study investigates the causality between the Electronic Warehouse Receipt (EWR) index for Cereal, Wheat, Barley, and Corn products calculated by the Turkish Mercantile Exchange (TMEX) with the US Dollar Index (DXY) and Dollar Lira (USD/TRY) exchange rate using daily datasets for the period 01.04.2021-09.05.2022 with the Toda-Yamamoto causality test and the Hatemi-J asymmetric causality test for the existence of asymmetric information. The results provide evidence of bi-directional causality between the Dollar Lira (USD/TRY) rate and the Grain index and a uni-directional causality from the Dollar Lira (USD/TRY) to the wheat index, barley index, and corn index. Moreover; it has been concluded that the Wheat index reacts with a positive shock if there is a negative shock in the US Dollar Index (DXY) and Dollar Lira (USD/TRY). 

Anahtar Kelimeler

• Turkish Mercantile Exchange (TMEX)
• Electronic Warehouse Receipt (EWR)
• Causality Test
• Toda-Yamamoto
• Hatemi-J

Elektronik Ürün Senedi (ELÜS) Endeksleri ile ABD Dolar Endeksi ve Dolar Kuru Arasındaki İlişkinin Simetrik ve Asimetrik Nedensellik Testleri ile Analizi

Öz

Üretim hacminde daralmalara ve tedarik zincirinde aksamalara sebep olan Covid-19 salgını ya da jeopolitik gerilimler nedeniyle yaşanan ekonomik tahribat ve beraberinde gıda güvenliği, iklim değişikliği gibi faktörlerin, son yıllarda tarım ürün fiyatlarında istikrarsızlığa sebep olduğu gözlenmektedir. Bu sebeplerle, tüm sektörlerde yaşanan zorunlu dönüşümler ya da piyasalardaki aksaklıklar gıda sektöründe de gözlenmektedir. Bu çalışmada, 01.04.2021-09.05.2022 tarihleri arasında Amerikan Dolar Endeksi (DXY) ve ABD Dolar kuru ile 2018 yılında kurulan Türkiye Ürün İhtisas Borsası (TÜRİB) tarafından hesaplanan hububat, buğday, arpa ve mısır ürünlerine ait işlem gören Elektronik Ürün Senedi (ELÜS) endeks verileri arasındaki nedensellik ilişkisi araştırılmıştır. Araştırmada Toda-Yamamoto nedensellik testi ve asimetrik bilginin varlığını dikkate alan Hatemi-J asimetrik nedensellik testi kullanılmıştır. Elde edilen bulgulara göre; ABD Dolar kuru ile hububat endeksi arasında çift yönlü; diğer değişkenler için ise ABD Dolar kurundan buğday endeksi, arpa endeksi ve mısır endeksine doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Ayrıca, Amerikan dolar endeksinde (DXY) ve ABD Dolar kurunda negatif bir şok yaşanması halinde, buğday endeksinin pozitif bir tepki verdiği sonucuna ulaşılmıştır. 

Anahtar Kelimeler

• Elektronik Ürün Senedi (ELÜS)
• Türkiye Ürün İhtisas Borsası
• Nedensellik Testi
• Toda-Yamamoto
• Hatemi-J

Kaynakça

1. Çayır, C. ve Saldanlı, A. (2021). Elektronik ürün senetlerinin tarımsal fiyatlara etkisi: Türkiye örneği. E. Altay ve E. Demireli (Ed.), Finans araştırmaları: Finansal piyasalar ve kurumsal finans içinde. (s. 185-205). İstanbul: Der Yayınları.
2. Çil Yavuz, N. (2006). Türkiye’de turizm gelirlerinin ekonomik büyümeye etkisinin testi: Yapısal kırılma ve nedensellik analizi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 7(2), 162-171. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/doujournal
3. de Gorter, H., Drabik, D. and Just, D.R. (2013). The perverse effects of biofuel public-sector policies. Annual Review of Resource Economics, 5, 463-483. https://doi.org/10.1146/annurev-resource-091912-151933
4. Dörtok, A. ve Aksoy, A. (2018). Türkiye buğday sektörünün eşanlı model yöntemiyle tahmini. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 21(4), 580-586. Erişim adresi: http://dogadergi.ksu.edu.tr/tr/
5. Fernández, J.M. (2014). Long run dynamics of world food, crude oil prices and macroeconomic variables: A Cointegration VAR analysis (Bristol Economics Discussion Paper No: 14/ 646). Retrieved from http://www.bristol.ac.uk/efm/media/workingpapers/working_papers/pdffiles/dp14646.pdf
6. Granger, C.W.J. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross spectral methods. Econometrica, 37, 424-438. https://doi.org/10.2307/1912791
7. Granger, C.W. and Yoon, G. (2002). Hidden cointegration (UC San Diego Discussion Paper No. 2002-2). Retrieved from https://escholarship.org/content/qt9qn5f61j/qt9qn5f61j.pdf
8. Hacker, R.S. and Hatemi-J.A. (2006). Tests for causality between ıntegrated variables using asymptotic and bootstrap distributions: Theory and application. Applied Economics, 38(13), 1489-1500. https://doi.org/10.1080/00036840500405763

9. Hatemi-J.A. (2012). Asymetric causality tests with an application. Empirical Economics, 43, 447-456. https://doi.org/10.1007/s00181-011-0484-x
10. Hsiao, C. (1981). Autoregressive modelling and money-income causality detection. Journal of Monetary Economics, 7(1), 85-106. https://doi.org/10.1016/0304-3932(81)90053-2
11. İlter Küçükçolak, N. (2022). Ürün ihtisas borsacılığının gıda fiyat istikrarına katkısı. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 49, 325-339. doi:10.30794/pausbed.975798
12. Kayral, İ.E. ve Aksoy, L. (2022). Yeni gıda endekslerinde haftanın günü etkisi var mı? IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, 12, 461-476. https://doi.org/10.21733/ibad.1072318
13. Kılıçarslan, A. ve Sucu, M.Ç. (2021). Ticaret borsası ve ürün ihtisas borsasında işlem maliyetleri: Karşılaştırmalı bir uygulama. Sakarya İktisat Dergisi, 10(3), 257-274. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/sid
14. Kıymaz, T. ve Saçlı, Y. (2008). Tarım ve gıda ürünleri fiyatlarında yaşanan sorunlar ve öneriler (DPT İktisadi Sektörler ve Koordinasyon Genel Müdürlüğü Tarım Dairesi No. 2767). Erişim adresi: https://www.sbb.gov.tr/wp-content/uploads/2018/11/Tarim_ve_Gida_Urunleri_Fiyatlarinda_Yasa nan_Sonunlar _ve_Oneriler.pdf
15. Özçelik, A. ve Özer, O.O. (2006). Koyck modeliyle Türkiye’de buğday üretimi ve fiyatı ilişkisinin analizi. Journal of Agricultural Sciences, 12(4), 333-339. doi:10.1501/Tarimbil_0000000398
16. Rezitis, A.N. (2015). The relationship between agricultural commodity prices, crude oil prices and US dollar exchange rates: A panel VAR approach and causality analysis. International Review of Applied Economics, 29(3), 403-434. https://doi.org/10.1080/02692171.2014.1001325
17. Şeyranlıoğlu, O. ve Karavardar, A. (2019). Katılım bankacılığında selem finansman yöntemine dayalı bir model önerisi. Turkish Studies -Economics, Finance, Politics, 14(2), 523-538. doi:10.29228/TurkishStudies.22870
18. Toda, H.Y. and Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics, 66, 225-250. https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01616-8
19. Turan, T. ve Karakaş, M. (2016). Cari denge ve finans hesabı ilişkisi: Türkiye için ampirik bir uygulama. Maliye Dergisi, 170, 45-58. Erişim adresi: https://ms.hmb.gov.tr/
20. TÜRİB. (2022). Endeksler [Veri seti]. Erişim adresi: https://www.turib.com.tr/endeksler/
21. Urak, F., Bilgiç, A., Dağdemir, V. and Özer, H. (2022). Estimating the conditional variance volatilities of beef carcass, lamb carcass, and fodder wheat markets in the context of exchange rate using VAR(2)- asymmetric BEKK-GARCH (1,1) model. Atatürk University Journal of Agricultural Faculty, 53(1), 31-41. Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/ataunizfd
22. Yiğit, S. (2021). Elektronik ürün senetlerinin uygulama hacmi ve Türkiye teşvikleri. Pressacademia Procedia, 14(1), 69-74. doi:10.17261/Pressacademia.2021.1489