Cryptocurrency Dynamics: Bitcoin Cash, Ethereum, Litecoin and Ripple

Yıl 2021, , 636 - 650, 30.12.2021

Cem Çağri Donmez , Doruk Şen , Umut Hazır

https://doi.org/10.7240/jeps.938317

Cited By: 3

Öz

The purpose of this article is to reveal the relationships between Bitcoin Cash, Ethereum, Litecoin and Ripple, which are decentralized currencies, also called cryptocurrencies. The period worked on within the scope of the study is between 03.08.2017-17.03.2020. In the study, the stationary levels of the series were determined by applying the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test as a unit root test, and the causality relationship between them was tested with the Granger causality test. The direction and size of the relationships between them were tried to be determined by the vector autoregressive (VAR) model technique. In addition, by performing impact-response analysis and variance decomposition analysis, it was revealed that what % of the change in the standard deviation of the series was explained by other variables on a period basis.

Anahtar Kelimeler

ADF Unit Root Test, VAR Analysis, Causality Analysis, Cryptocurrency.

Kriptopara Dinamikleri: Bitcoin Cash, Ethereum, Litecoin ve Ripple

Öz

Bu makalenin amacı kriptopara birimleri olarak da adlandırılan merkezi olmayan para birimleri olan Bitcoin Cash, Ethereum, Litecoin ve Ripple arasındaki ilişkilerin ortaya çıkarılmasıdır. Çalışmada üzerinde çalışılan dönem 03.08.2017 – 17.03.2020 tarihleri arasıdır. Çalışmada birim kök testi olarak Augmented Dickey-Fuller (ADF) testi uygulanarak serilerin durağan olduğu düzeyler saptanmış ve aralarındaki nedensellik ilişkisi Granger nedensellik testi ile sınanmıştır. Seriler arasındaki ilişkilerin yönü ve büyüklüğü, vektör otoregresif (VAR) model tekniğiyle belirlenmeye çalışılmıştır. Ayrıca, etki-tepki analizleri ve varyans ayrıştırma analizleri yapılarak serilerin standart sapmasında meydana gelen değişimin dönem bazında % kaçının diğer değişkenler tarafından açıklandığı ortaya konmuştur.

Anahtar Kelimeler

ADF Birim Kök Testi, VAR Analizi, Nedensellik Analizi, Kriptopara

Kaynakça

• Abaan, E.D. (1997). Para: Teorik Bir Tarama ve Tartışma. Ankara: Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası İdare Merkezi.
• Atik, M., Köse, Y., Yılmaz, B., & Sağlam, F. (2015). Kripto Para: Bitcoin ve Döviz Kurları Üzerine Etkileri. Bartın Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 6(11), 247-261.
• Barışık, S., & Kesikoğlu, F. (2015, Şubat 6). Türkiye’de Bütçe Açıklarının Temel Makroekonomik Değişkenler Üzerine Etkisi. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 67.
• Baur, D.G., & Dimpfl, T. (2017). Excess Volatility as an Impediment for a Digital Currency (https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2949754). [26.02.2021].
• Briere, M., Oosterlinck, K., & Szafarz, A. (2015). Virtual currency, tangible return: Portfolio diversification with Bitcoin, Journal of Asset Management, 16(6), 365-373.
• Ciaian, P., Rajcaniova, M., & Kancs, D. (2018). Virtual Relationships: Short and Long-Run Evidence from Bitcoin and Altcoin Markets. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 52, 173-195.
• Çakın, M. (2019). Kripto Paralar: Bitcoin, Döviz Kurları ve Alternatif Kripto Paralar Arasındaki İlişkinin İncelenmesi, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Bölümü, Bitirme Tezi, İzmir.
• Çeker, S.M. (2018). Kripto Paralar ve Ekonomik Etkileri, Yıldız Teknik Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İktisat Bölümü, Bitirme Tezi, İstanbul.
• Enders, W. (1995). Applied Econometric Time Series. New York: John Wiley and Sons Inc. İçellioğlu, C. S., & Öztürk, M. B. E. (2017).
• Bitcoin ile seçili döviz kurları arasındaki ilişkinin araştırılması: 2013-2017 dönemi için johansen testi ve granger nedensellik testi, Maliye ve Finans Yazıları, 109, 51-70.
• Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods. Econometrica. 37(3): 431.
• Gujarati, D. (2003). Basic Econometrics. New York: McGraw-Hill Education.
• Kajtazi, A., & Moro, A. (2017). Bitcoin, portfolio diversification and Chinese financial markets. (https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3062064).[26.02.2021].
• Karaağaç, G. A., & Altınırmak, S. (2018). En yüksek piyasa değerine sahip on kripto paranın birbirleriyle etkileşimi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 79, 123-138.
• Karaoğlan, S., Arar, T., & Bilgin, O. (2018). Türkiye’de kripto para farkındalığı ve kripto para kabul eden işletmelerin motivasyonları, İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi C. 6, S. 2, 15-28.
• Konuşkan, A., Teket, T., Ömürbek, V., & Bekçi, İ. (2019). Kripto Paraların Fiyatları Arasındaki İlişkinin Tespitine Yönelik Bir Araştırma. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi C. 24, S. 2, 317.
• Lütkepohl, H., & Kratzig, M. (2004). Applied Time Series Econometrics. New York: Cambridge University Press.
• Özgen, F. B., & Güloğlu, B. (2004). Türkiye’de İç Borçların İktisadi Etkilerinin VAR Tekniğiyle Analizi. ODTÜ Gelişme Dergisi, 95-96.
• Sever, E., & Demir, M. (2007). Türkiye’de Bütçe Açığı ile Cari Açık Arasındaki İlişkilerin VAR Analizi İle İncelenmesi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 54-55.
• Sevüktekin, M., & Çınar, M. (2017). Ekonomik Zaman Serileri Analizi. Bursa: Dora Yayıncılık.
• Sims, C. A. (1980). “Macroeconomics and Reality”, Econometrica, 48, 1-49.
• Temizer, A., & Serbestoğlu, İ. (2018). Kripto Paralarda Getiri ve İşlem Hacmi Arasındaki Nedensellik İlişkisi Üzerine Ampirik Bir İnceleme, Multidisipliner Çalışmalar-4 (Sosyal Bilimler), c. 1.
• Turgan, S. G. (2008). Temel Getiri Araçları Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi: Türkiye Örneği. DergiPark Akademik, 219.