Çalışmanın iki temel amacı bulunmaktadır. Bunlardan birincisi; temel zaman serileri arasında ekonometrik ilişkinin tespitinde kullanılan Granger nedensellik analiz testinin yine temel zaman serilerinden RQA (Yineleme Haritaları Analizi) kullanılarak elde edilen türev kaos verileri arasında da ekonometrik ilişki oluşturup oluşturamadığını tespit etmektir. Eğer iki farklı zaman serisinden türetilmiş kaos verileri arasında da ekonometrik ilişki tespit edilebilirse gelecek dönem araştırmaları için analiz edilebilecek verilerin derinliği ve genişliği artırılarak finans literatürüne katkı sağlanmış olacaktır. Çalışmanın diğer amacı ise; döviz kurlarında ve faiz oranlarında meydana gelen oynaklık özellikle dışa bağımlı ekonomilerde karar alıcılar için belirsizliğin artmasına neden olmaktadır. Bu nedenle döviz kurunun mu faiz oranlarındaki değişmelere; yoksa faiz oranlarındaki değişmenin mi döviz kurundaki değişmelere neden olduğunun tespit edilmesidir. Çalışmada 01/01/2018- 30/06/2023 tarihleri arasındaki Türkiye 5 yıllık devlet tahvilleri üzerinden günlük hesaplanan faiz oranı ve aynı tarihler arasındaki ABD$/TL döviz kuru gün sonu verileri kullanılmış olup, Pencerelenmiş RQA yöntemi ile faiz ve döviz kuru kaos verileri oluşturulmuş ve değişkenler arasında Granger nedensellik analiz testi uygulanmıştır. Yapılan testler sonucunda kaos verilerinin temel zaman serilerindeki yapısal kırılmaya duyarlı olduğu, bundan sonra yapılacak araştırmalarda, özellikle yapay zeka eğitimi için ihtiyaç duyulan veri çeşitliliğini arttırmada kaos verilerinin faydalı olabileceği anlaşılmış ayrıca, Faiz ve ABD$/TL döviz kuru ilişkisinin Aralık 2021 sonrasında ortadan kalktığı da tespit edilmiştir.
The study has two main objectives. The first one is to determine whether the Granger causality analysis test, which is used to determine the econometric relationship between the basic time series, can also create an econometric relationship between the derivative chaos data derived from the basic time series using RQA (Recursion Maps Analysis). If an econometric relationship can be detected between chaos data derived from two different time series, it will contribute to the finance literature by increasing the depth and breadth of the data that can be analyzed for future research. The other objective of the study is that the volatility in exchange rates and interest rates leads to an increase in uncertainty for decision makers, especially in externally dependent economies. Therefore, the aim of the study is to determine whether changes in exchange rates cause changes in interest rates or changes in interest rates cause changes in exchange rates. In this study, the daily interest rate calculated over the 5-year government bonds of Turkey between 01/01/2018 and 30/06/2023 and the end-of-day data of the USD/TL exchange rate between the same dates were used. Interest rate and exchange rate chaos data were created with the Windowed RQA method and Granger causality analysis test was applied between the variables. As a result of the tests, it was found that chaos data are sensitive to structural breaks in the underlying time series, chaos data can be useful in future research, especially in increasing the variety of data needed for artificial intelligence training, and it was also found that the relationship between interest rate and USD/TL exchange rate disappeared after December 2021.
Exchange Rate Interest Rate RQA Chaos Granger Causality Test
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Sermaye Piyasaları |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Ocak 2025 |
Gönderilme Tarihi | 27 Ağustos 2024 |
Kabul Tarihi | 30 Ocak 2025 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 18 Sayı: 1 |