The Relationship Between Regional Covid-19 Cases, Gold Prices, Euro Exchange Rate and BIST City Indices: An ARDL Bound Testing Approach

Öz

Covid-19 first identified in Wuhan, China in December 2019 and has become a global problem in a short time. Thereafter the World Health Organization (WHO) declared Covid-19 as a pandemic on March 11th, 2020. It is not yet known how the virus will affect both health and economics in the long term. This paper aims to exhibit the short-run and long-run relationships between BIST city indices, regional Covid-19 cases, gold prices and Euro exchange rate. Three city indices are chosen in terms of the cities’ population density which are BIST İstanbul, BIST İzmir and BIST Ankara. They are matched with the regional Covid-19 cases those have been announcing since 29 June, 2020 on the website of Republic of Turkey Ministry of Health under the heading of “Covid-19 Information Page”. Due to the stability of series at different levels in analysis, the cointegration relationship is analyzed by ARDL (Autoregressive Distributed Lag) Bound Test. The daily data is employed between 29 June, 2020 and 23 November, 2020. The empirical findings reveal the long-run relationships between BIST İstanbul, BIST İzmir city indices and Covid-19 cases, gold prices and Euro exchange rate. On the other hand, the coefficients are found insignificant for BIST Ankara. 

Anahtar Kelimeler

• Covid-19
• Gold Prices
• ARDL
• BIST City Indices

Bölgesel COVID-19 Vaka Sayıları, Altın Fiyatları, Euro ve BIST Şehir Endeksleri Arasındaki İlişki: Bir ARDL Sınır Testi Yaklaşımı

Öz

Covid-19 ilk olarak Çin’in Wuhan kentinde Aralık 2019’da tespit edilmiş olup bu tarihten sonra kısa bir süre içerisinde global bir problem haline gelmiştir. Daha sonra da Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tarafından 11 Mart 2020’de pandemi olarak ilan edilmiştir. Virüsün uzun dönemde hem sağlığa hem de ekonomiye nasıl etkilerde bulunacağı henüz bilinmemektedir. Bu çalışma, bölgesel Covid-19 vakaları, altın fiyatları, Euro kuru ile Borsa İstanbul şehir endeksleri arasındaki uzun ve kısa vadeli ilişkileri ortaya koymayı amaçlamaktadır. Nüfus yoğunluğunun en yüksek olduğu üç büyük şehre göre BIST İstanbul, BIST İzmir ve BIST Ankara şehir endeksleri seçilmiştir. Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı Covid-19 Bilgilendirme Sayfası web sitesinde 29 Haziran 2020’den bu yana açıklanan bölgesel Covid-19 vaka sayıları ile şehir endeksleri eşleştirilmiştir. Analizlerde, serilerin farklı seviyelerde durağan bulunması nedeniyle, ARDL (Autoregressive Distributed Lag) Sınır testi kullanılarak, eşbütünleşme ilişkisi incelenmiştir. 29.06.2020 – 23.11.2020 dönemine ait günlük veriler kullanılmıştır. BIST İstanbul, BIST İzmir şehir endeksleri ile bölgesel Covid-19 vakaları, altın fiyatları ve Euro kuru arasında uzun dönemli ilişki tespit edilmiştir. Diğer yandan, BIST Ankara şehir endeksi için elde edilen katsayılar anlamlı bulunmamıştır.

Anahtar Kelimeler

• Covid-19
• BIST Şehir Endeksleri
• ARDL
• Altın Fiyatları

Kaynakça

1. Akel, V. ve Gazel, S. (2014). Döviz kurları ile BİST Sanayi endeksi arasındaki eşbütünleşme ilişkisi: Bir ARDL sınır testi yaklaşımı. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 44, 23-41. https://doi.org/10.18070/euiibfd.57171
2. Alber, N. (2020). The effect of Coronavirus spread on stock markets. The case of the worst 6 countries. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3578080
3. Ashraf, B. N. (2020). Stock markets’ reaction to COVID-19: Cases or fatalities?. Research in International Business and Finance, 54, 101249. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2020.101249
4. Atmaca, V. D. (2018). BİST şehir endeksleri oynaklığının DCCGARCH model ile analizi. Yönetim Bilimleri Dergisi, 16(31), 287-308. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/comuybd/
5. Bayramoğlu, M. F. ve Pekkaya, M. (2010). İMKB tarafından hesaplanan endekslerde yeni gelişmeler ve İMKB şehir endeksleri. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (45), 200-215. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/mufad/
6. Göker, İ. E. K. Eren, B. S. and Karaca, S. S. (2020). The impact of the COVID-19 (Coronavirus) on the Borsa Istanbul Sector Index returns: an event study [Special issue]. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19, 14-41. https://doi.org/10.16951/atauniiibd.734850
7. Gülhan, Ü. (2020). Kovid-19 pandemisinin altın fiyatlarına etkisi: ARDL analizi. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 34(3), 1111-1125. Erişim adresi: https://doi.org/10.16951/atauniiibd.734850
8. Kayral, İ. E. (2020). BİST şehir endeksleri ile döviz kurları arasındaki ilişkinin incelenmesi: bir ARDL sınır testi uygulaması. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi, (6), 272-284. Erişim adresi: https://doi.org/10.21733/ibad.668915

9. Kayral, İ. E. ve Tandoğan, N. Ş. (2020). COVID-19 pandemisinin BİST100 Endeksi, döviz kurları, altın getiri ve volatilitelerine etkisi [Special issue]. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 19, 687-701. https://doi.org/10.21547/jss.786384
10. Kotishwar, A. (2020). Impact of COVID-19 pandemic on stock market with reference to select countries–a study. Academy of Accounting and Financial Studies Journal, 24(4), 1-9. Retrieved from https://www.abacademies.org/
11. Pesaran, M. H., Shin, Y. and Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. https://doi.org/10.1002/jae.616
12. Sansa, N. A. (2020). The impact of the COVID-19 on the financial markets: evidence from China and USA. Electronic Research Journal of Social Sciences and Humanities, 2(2), 29-39. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3567901
13. Sayin, S., Doğru, E. ve Gürsoy, S. (2020). Dolar kuru ile seçili BIST şehir endeksleri arasında getiri ve volatilite yayılımı: çok değişkenli VAR-EGARCH uygulaması. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (49), 441-466. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/en/pub/yyusbed
14. Topcu, M. and Gulal, O. S. (2020). The impact of COVID-19 on emerging stock markets. Finance Research Letters, 36, 101691. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101691
15. World Health Organization (06.02.2020).WHO coronavirus disease (COVID-19) dashboard. Retrieved from https://covid19.who.int
16. Worldometer. (2021). Coronovirus cases. Retrieved from https://www.worldometers.info/coronavirus/
17. Zhang, D., Hu, M. and Ji, Q. (2020). Financial markets under the global pandemic of COVID-19. Finance Research Letters, 101528. https://doi.org/10.1016/j.frl.2020.101528