malatya turgut özal üniversitesi i̇şletme ve yönetim bilimleri dergisi Malatya Turgut Özal Üniversitesi İşletme ve Yönetim Bilimleri Dergisi 2717-7890 Malatya Turgut Özal Üniversitesi Applied Macroeconometrics Uygulamalı Makro Ekonometri The Relationship Between CDS Spreads and Macroeconomic Variables: An Analysis of Türkiye Using Nonlinear Models CDS Spreadleri ile Makroekonomik Değişkenler Arasındaki İlişkiler: Doğrusal Olmayan Modellerle Türkiye Analizi https://orcid.org/0000-0001-7231-2693 Kasap Ahmet TOKAT GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ 03 19 2025 6 1 19 36 01 28 2025 02 28 2025 Copyright © 2020, Malatya Turgut Özal Üniversitesi İşletme ve Yönetim Bilimleri Dergisi 2020 Malatya Turgut Özal Üniversitesi İşletme ve Yönetim Bilimleri Dergisi

This study examines the relationship between CDS spreads and macroeconomic variables in Turkey during the 2020-2024 period. The effects of macroeconomic indicators, such as exchange rates, short-term interest rates, money supply, gold prices, and stock indices, on CDS spreads were evaluated using LCM and TRM models. The analysis began with unit root tests to assess the stationarity of variables, followed by detailed evaluations of the relationships using linear and nonlinear models.The results reveal that CDS spreads are sensitive not only to macroeconomic variables but also to market conditions. Under calmer market conditions, the BIST Banking Index had a narrowing effect on CDS spreads, while exchange rate fluctuations had widening effects. Under more volatile market conditions, the effects of exchange rate fluctuations and short-term interest rates became stronger, and money supply showed a significant impact. Gold prices did not exhibit a significant effect under either market condition.These findings demonstrate that the factors influencing CDS spreads differ depending on market conditions and highlight the importance of nonlinear models in understanding these relationships. The study provides valuable insights for policymakers aiming to manage financial risks and ensure market stability.

Bu çalışma, Türkiye'de CDS spreadleri ile makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkileri 2020-2024 döneminde incelemektedir. Döviz kurları, kısa vadeli faiz oranları, para arzı, altın fiyatları ve borsa endeksleri gibi makroekonomik göstergelerin CDS spreadlerine olan etkileri, LCM ve TRM modelleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Analiz, birim kök testleri ile değişkenlerin durağanlık durumlarının incelenmesiyle başlamış, ardından doğrusal ve doğrusal olmayan modeller yardımıyla ilişkiler detaylı bir şekilde analiz edilmiştir.Sonuçlar, CDS spreadlerinin yalnızca makroekonomik değişkenlere değil, piyasa koşullarına da duyarlı olduğunu göstermiştir. Daha sakin piyasa koşullarında, BIST Banka Endeksi CDS spreadlerini daraltıcı bir etki yaratırken, döviz kuru dalgalanmalarının genişletici etkileri tespit edilmiştir. Daha volatil piyasa koşullarında ise döviz kuru ve kısa vadeli faiz oranlarının etkileri güçlenmiş, para arzı anlamlı bir etki yaratmıştır. Altın fiyatları, her iki piyasa koşulunda da anlamlı bir etki yaratmamıştır.Bu bulgular, CDS spreadlerini etkileyen faktörlerin piyasa koşullarına göre farklılık gösterdiğini ve doğrusal olmayan modellerin bu ilişkileri anlamadaki önemini vurgulamaktadır. Çalışma, finansal risk yönetimi ve piyasa istikrarını sağlamaya yönelik politika yapıcılar için önemli bilgiler sunmaktadır.

 CDS Spreads Macroeconomic Variables Threshold Regression Model (TRM) CDS Spreadleri Makroekonomik Değişkenler Threshold Regression Model (TRM --- --- Acharya, V. V., & Johnson, T. C. (2007). Insider trading in credit derivatives. Journal of Financial Economics, 84(1), 110–141. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2006.05.003 Acharya, V. V., & Richardson, M. (2009). Restoring financial stability: How to repair a failed system. John Wiley & Sons. Arslanalp, S., & Tsuda, T. (2012). Tracking global demand for advanced economy sovereign debt. IMF Economic Review, 60(3), 507–533. https://doi.org/10.1057/imfer.2012.20 Augustin, P., Subrahmanyam, M. G., Tang, D. Y., & Wang, S. Q. (2014). Credit default swaps: A survey. Foundations and Trends in Finance, 9(1–2), 1–196. https://doi.org/10.1561/0500000043 Blanco, R., Brennan, S., & Marsh, I. W. (2005). An empirical analysis of the dynamic relationship between investment-grade bonds and credit default swaps. Journal of Finance, 60(5), 2255–2281. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2005.00798.x Çelik, G., & Koç, S. (2016). Türkiye’de CDS primleri ile BIST 100 arasındaki ilişki: Granger nedensellik testi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 53(619), 35–52. Das, S., & Tufano, P. (1996). Pricing credit-sensitive debt when interest rates, credit ratings, and credit spreads are stochastic. Journal of Financial Engineering, 5(2), 161–198. https://doi.org/10.1016/0927-5398(95)00007-0 Değirmenci, M., & Pabuççu, H. (2016). CDS primleri ile hisse senedi değerleri arasındaki ilişki: Türkiye örneği. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 71, 132–150. Demirel, A. C., Hazar, A., & Babuşçu, Ş. (2024). CDS primi tahmini: Türkiye üzerine bir uygulama. İşletme Araştırmaları Dergisi, 16(1), 512-520. https://doi.org/10.20491/isarder.2024.1807 Duffie, D. (1999). Credit swap valuation. Financial Analysts Journal, 55(1), 73–87. https://doi.org/10.2469/faj.v55.n1.2240 Ekinci, İ., Ekinci, A., & Genç, M. C. (2024). Ülke risk primi, krediler ve makro iktisadi değişkenler arasındaki ilişkinin incelenmesi: Türkiye örneği. Sosyoekonomi, 32(60), 365-386. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2024.02.17 Erer, E. (2022). Makroekonomik belirsizlikler ve CDS primleri: Türkiye üzerine bir inceleme. Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 10(1), 89–110. https://doi.org/10.24879/2022.10.1.89 Ericsson, J., Jacobs, K., & Oviedo, R. (2009). The determinants of credit default swap premia. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 44(1), 109–132. https://doi.org/10.1017/S0022109009090120 Galil, K., & Soffer, G. (2011). Good news, bad news, and rating announcements: An empirical investigation. Journal of Financial Economics, 100(2), 305–326. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2010.12.003 Hull, J., & White, A. (2004). Valuation of a CDO and an nth to default CDS without Monte Carlo simulation. Journal of Derivatives, 12(2), 8–23. https://doi.org/10.3905/jod.2004.450953 Hull, J., White, A., & Predescu, M. (2004). The relationship between credit default swap spreads, bond yields, and credit rating announcemens. Journal of Banking & Finance, 28(11), 2789–2811. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2004.06.010 Jorion, P., & Zhang, G. (2007). Good and bad credit contagion: Evidence from credit default swaps. Journal of Financial Economics, 84(3), 860–886. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2006.02.002 Kadooğlu Aydın, G., & Münyas, T. (2024). Ülke risk primi ile enerji emtia fiyatları arasındaki ilişki: Türkiye örneği. Journal of Yaşar University, 19(74), 248-266. https://doi.org/10.19168/jyasar.1292124 Kaya, A. (2015). Kredi derecelendirme notlarının CDS primlerine etkisi: Türkiye için panel veri analizi. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Mecmuası, 65(2), 205–224. Koy, A. (2014). Euro-Tahvil ve CDS spreadleri arasındaki ilişki: Türkiye örneği. Uluslararası Finans Dergisi, 3(1), 12–28. Kuzu, M., & Özkan, E. N. (2024). Finansal kriz dönemlerinde Türkiye’de net yatırım pozisyonu açıkları ve döviz kuru baskı endeksi arasındaki etkileşimin incelenmesi. Yönetim Bilimleri Dergisi, 22(52), 419-447. https://doi.org/10.35408/comuybd.1392772 Lee, K., Naranjo, A., & Velioglu, E. (2018). Credit default swap spreads and shareholder rights. Review of Financial Studies, 31(8), 3108–3144. https://doi.org/10.1093/rfs/hhy006 Longstaff, F. A., & Rajan, A. (2008). An empirical analysis of the pricing of collateralized debt obligations. Journal of Financial Economics, 88(3), 528–561. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2007.05.006 Longstaff, F. A., Mithal, S., & Neis, E. (2005). Corporate yield spreads: Default risk or liquidity? New evidence from the credit-default swap market. Journal of Finance, 60(5), 2213–2253. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2005.00797.x Longstaff, F. A., Pan, J., Pedersen, L. H., & Singleton, K. J. (2011). How sovereign is sovereign credit risk? Evidence from financial market data. Journal of Finance, 66(5), 1645–1689. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2011.01679.x Mansi, S. A., Qi, Y., & Wald, J. K. (2021). Bond covenant violations and CDS spreads. Journal of Financial Economics, 140(3), 752–770. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2021.01.003 Micu, M., Remolona, E., & Wooldridge, P. (2004). The pricing impact of rating announcements: Evidence from the credit default swap market. BIS Quarterly Review, December, 55–64. https://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt0412h.pdf Odabaşı, Y. (2024). Türkiye CDS primleri ile BIST 100 endeksi arasındaki ilişkinin nedensellik analizi. Aizanoi Academia - İktisat, İşletme ve Siyasal Çalışmalar Dergisi, 2(1), 29-39. Özdemir, M. O., & Emeç, H. (2019). CDS primlerinin makroekonomik göstergelerle ilişkisi: Türkiye üzerine bir analiz. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 11(2), 47–65. https://doi.org/10.33723/jofr.2019.2 Özpınar, F., Özman, S., & Doru, E. (2018). Türkiye'de CDS primleri, döviz kuru ve tahvil faiz oranları arasındaki ilişki: VAR modeli analizi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 14(1), 57–73. Pan, J., & Singleton, K. J. (2008). Default and recovery implicit in the term structure of sovereign CDS spreads. Journal of Finance, 63(5), 2345–2384. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2008.01399.x Sarı, S. (2024). Ülke ekonomilerinde bir gösterge olarak kredi temerrüt takası (CDS) ve makro belirleyicileri: Türkiye örneği. Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, Yaz Sayısı, 10-20. https://doi.org/10.48145/gopsbad.1420335 Sarıgül, H. (2024). Türkiye'nin kredi temerrüt takası primlerinin merkez bankası başkanı değişimlerine tepkisi: Bir olay çalışması. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 101(Ocak), 91-108. https://doi.org/10.25095/mufad.1349249 Sarıtaş, H., Kar, A., & Pazarcı, Ş. (2023). Türkiye’de doğrudan yabancı yatırımlar ile CDS, VIX endeksi ve kredi derecelendirmeleri ilişkisi. Yönetim ve Ekonomi, 30(1), 21-39. https://doi.org/10.18657/yonveek.1180755 Saritaş, H., Kılıç, E., & Nazlıoğlu, E. H. (2021). CDS primleri ile İMKB 100 Endeksi arasındaki ilişki: ARDL sınır testi analizi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 28(2), 123–145. https://doi.org/10.15295/bmij.v9i4.1287. Sezal, L. (2024). Türkiye’de doğrudan yabancı yatırımlar ile CDS primleri arasındaki ilişki: Zamanla değişen nedensellik testi (2011-2023). Alanya Akademik Bakış, 8(2), 576-585. https://doi.org/10.29023/alanyaakademik.1407050 Sönmez, Y., Baydaş, Y., & Kılıç, E. (2023). CDS primleri ile seçili BIST endeksleri arasındaki volatilite yayılımı. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 64, 29-34. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.1173962 Stulz, R. M. (2010). Credit default swaps and the credit crisis. Journal of Economic Perspectives, 24(1), 73–92. https://doi.org/10.1257/jep.24.1.73 Sunal, O., & Yağcı, F. (2024). The determinants of Turkish CDS volatility: An ARDL approach covering COVID period. Quarterly Review of Economics and Finance, 97, 101887. https://doi.org/10.1016/j.qref.2024.101887 Şeker, H., & Karanfil, N. (2024). The relationship of exchange rate and economic confidence: The case of Türkiye. Journal of Economics and Administrative Sciences, 25(1), 155-165. https://doi.org/10.37880/cumuiibf.1334899 Şenol, Z., Gülcemal, T., & Koç, S. (2023). CDS primleri ile yabancı pay senetleri yatırımları arasındaki ilişki: Türkiye örneği. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 22(1), 258-270. https://doi.org/10.21547/jss.1193743 Tett, G. (2010). Fool's gold: The inside story of J.P. Morgan and how Wall St. greed corrupted its bold dream and created a financial catastrophe. Free Press. Varlık, S., & Öbekcan, M. (2023). Ülke risk priminin belirleyicisi olarak merkez bankası kredibilitesi: Türkiye’den kanıtlar. Bulletin of Economic Theory and Analysis, 8(2), 128-155. https://doi.org/10.25229/beta.1303448 Zivot, E. and Andrews, D. W. K. 1992. Further Evidence on the Great Crash, the Oil-Price Shock, and the Unit-Root Hypothesis. Journal of Business & Economic Statistics 10(3):251-270.