FOREIGN EXCHANGE EXPOSURE AND ITS DETERMINANTS: THE CASE OF TURKEY

Yıl 2019, Cilt: 10 Sayı: 2, 43 - 54, 18.07.2019

Aydanur Gacener Atış Deniz Erer Aslı Akın

https://doi.org/10.18354/esam.569985

Cited By: 1

Öz

In this study, real effective exchange rate risk
was determined and the effects of macroeconomic variables that cause so-called
risk were analyzed for the period of 2000Q1-2018Q2 in Turkey. For this purpose,
EGARCH and OLS models were used. The empirical findings of the study suggested
that effects of the shocks in real effective exchange rate continued
approximately 40 days and negative shocks affected real effective exchange rate
volatility more than positive shocks. Besides, a positive relationship between
exposure and portfolio investments, current account deficit and central bank
reserves, while there was a negative relationship between exposure and foreign
direct investments.

Anahtar Kelimeler

foreign exchange exposure, real effective exchange rate, GARCH model

DÖVİZ KURU RİSKİ VE BELİRLEYENLERİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

Öz

Bu çalışmada,
Türkiye ekonomisinde 2000Q1-2018Q2 döneminde reel efektif döviz kuru riskinin
belirlenerek, söz konusu riski ortaya çıkaran makroekonomik değişkenlerin
etkileri analiz edilmiştir. EGARCH ve EKK yöntemlerinin kullanıldığı çalışmanın
sonucunda elde edilen analiz bulgularına göre, reel efektif döviz kurunda
meydana gelen şokların etkisinin yaklaşık 40 gün sürdüğü ve negatif şokların reel
efektif döviz kuru oynaklığı üzerinde pozitif şoklara göre daha etkili olduğu
görülmüştür. Ayrıca, Türkiye’de döviz kuru riskini portföy yatırımları, cari
açık ve merkez bankası rezervleri pozitif etkilerken; doğrudan yabancı
yatırımların istatistiki olarak anlamlı bir etkisi saptanmamıştır.

Anahtar Kelimeler

Döviz kuru riski, reel efektif döviz kuru, EGARCH Modeli

Kaynakça

• Bollerslev, T. (1987), “A Conditionally Heteroskedastic Time Series Model for Speculative Prices and Rates of Return”, The Review of Economics and Statistics, 69(3): 542-547.
• Bouraoui, T. ve Phisuthtwatcharavongb, A. (2015), “On The Determinants of The THB/USD Exchange Rate”, Procedia Economics and Finance, 30: 137-145.
• Brooks, C. ve Burke, S.P. (1998), “Forecasting Exchange Rate Volatility Using Conditional Variance Models Selected by InformationCriteria”, Economics Letters, 61(3): 273-278.
• Çiçek, M. ve Öztürk, F. (2007), “Yabancı Hisse Senedi Yatırımcıları Türkiye’de Döviz Kuru Volatilitesini Şiddetlendiriyor Mu?”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 62 (4): 83-107.
• Güler, A. (2017), “Oynak Ekonomik Koşullar Altında Döviz Kuru Oynaklığının Modellenmesi: Türkiye İçin Dinamik Zaman Serisi Analizi”, Intertional Journal of Academic Value Studies, 3(14): 39-47.
• Güloğlu, B. ve Akman, A. (2007), “Türkiye’de Döviz Kuru Oynaklığının SWARCH Yöntemi ile Analizi”, Finans, Politik ve Ekonomik Yorumlar, 44(512): 43-51.
• Gür, T.H. ve Etuğrul, H.M. (2012), “Döviz Kuru Volatilitesi Modelleri: Türkiye Uygulaması”, İktisat, İşletme ve Finans, 27(310): 53-77.
• Hasan, S. ve Wallace, M. (1996), “Real Exchange Rate Volatility and Exchange Rate Regimes: Evidence From Long Term Data”, Economic Letters, 52(2): 67-73.
• Hau, H. (2002), “Real Exchange Rate Volatility and Economic Openness: Theory and Evidence”, Journal of Money, Credit and Banking, 34(3): 611-630.
• Hsieh, D.A. (1988), “The Statistical Properties of Daily Foreign Exchange Rates 1974-1983”, Journal of International Economics, 24: 129-145.
• Hsieh, D.A. (1989), ‘Modeling Heteroscedasticityin Daily Foreign Exchange Rates’, Journal of Business and Economic Statistics, 7(3): 307-317.
• Kılıçarslan Z. (2018), “Determinants Of Exchange Rate Volatility: Empirical Evidence For Turkey”, Journal of Economics, Finance and Accounting, 5(2): 204-213.
• Ogutu, C., Canhanga, B. and Biganda, P. (2018), “Modeling Exchange Rate Volatility Using APARCH Models”, Journal of the Institute of Engineering, 14(1): 96-106.
• Sağlam, M. ve Başar, M. (2016), “Döviz Kuru Oynaklığının Öngörülmesi: Türkiye Örneği”, KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 18(31): 23-29.
• Stancik, J. (2007), “Determinants of Exchange Rate Volatility: The Case of the New EU Members”, Czech Journal of Economics and Finance, 57(9-10): 414-432.
• Thorlie, M.A., Song, L., Wang, X. And Amin, M. (2014), “Modelling Exchange Rate Volatility Using Asymmetric GARCH Models: Evidence From Sierra Leone”, International Journal of Science and Research, 3(11): 1206-1214.
• Villavicencio, A.L. and Bara, J.L.L.Raymond (2008), “Short-run and Long-run Determinants of the Real Exchange Rate in Mexico”, The Developing Economies, XLVI-I: 52-74.