BRICS ÜLKELERİ CDS PRİMLERİNİN TÜRKİYE CDS PRİMİ ÜZERİNE ETKİLERİ

Yıl 2025, Cilt: 18 Sayı: 3, 795 - 807, 01.07.2025

Önder Uzkaralar

https://doi.org/10.25287/ohuiibf.1639897

Öz

Kredi temerrüt takası (CDS) primleri yabancı yatırımcıların ilgili ülkeye ilişkin risk algılarının bir göstergesi olarak 1990’lı yıllardan itibaren kullanılmaktadır. CDS primleri herhangi bir dış şokun veya iç dinamiklerden kaynaklı bir şokun yabancı yatırımcı tarafından nasıl fiyatlandığının bir göstergesidir. Türkiye ile BRICS ülkeleri arasındaki iş birlikleri ve ekonomik benzerlikler nedeniyle bu ülke grubunun CDS primlerindeki bir şokun Türkiye’nin CDS değerleri üzerinde yaratacağı etki bu çalışmanın çıkış noktasıdır. Bu anlamda, Türkiye’nin CDS primleri ile BRICS (Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin ve Güney Afrika) ülkelerinin CDS primleri arasındaki uzun dönem ilişki incelenmektedir. Türkiye’ye ait CDS primlerinin bağımlı değişken diğer ülkelere ait CDS değerlerini ise açıklayıcı değişken olduğu modelde uzun dönem ilişki ARDL (The Autoregressive Distributed Lag) sınır testi kullanılarak belirlenmiştir. ARDL sınır testinin uzun dönem katsayılarına göre Rusya ve Güney Afrika CDS primlerindeki bir artış uzun dönemde Türkiye’nin CDS primlerini arttırmaktadır. Söz konusu ilişki istatistiksel olarak anlamlı hesaplanmıştır. Buna göre Rusya ve Güney Afrika’ya ait CDS primlerinde meydana gelen bir puanlık bir artış sırasıyla uzun dönemde Türkiye’nin CDS değerleri üzerinde yaklaşık 0.018 ve 1.034 puanlık bir artışa neden olmaktadır. Öte yandan Hindistan, Çin ve Brezilya’nın CDS primlerindeki bir artış veya azalışının Türkiye’nin CDS primleri üzerinde uzun dönem etkisine sahip olmadığı tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kredi temerrüt takası primleri , BRICS ülkeleri , ARDL sınır testi , Türkiye

THE IMPACTS OF BRICS COUNTRIES' CREDIT DEFAULT SWAPS ON TÜRKİYE'S CREDIT DEFAULT SWAPS

Öz

The spreads for credit default swaps (CDS) have been used since the 1990s as an indicator of the risk perception of a country by foreign investors. CDS spreads are an indicator of how foreign investors perceive an external shock or a shock due to a country's internal dynamics. Due to the cooperation and economic similarities between Türkiye and BRICS countries, the main objective of this study is to examine the impact of a shock in BRICS countries' CDS on Türkiye’s CDS values. In this sense, we analyze the long-term relationship between Türkiye's CDS value and the CDS spreads of BRICS countries (Brazil, Russia, India, China and South Africa). In the model where Türkiye’s CDS spreads are the dependent variable and the CDS spreads of the other countries are explanatory variables, the long-run relationship is determined using the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) test. According to the long-term coefficients of the ARDL bound test, an increase in the CDS spreads of Russia and South Africa increases the CDS spreads of Türkiye in the long term. Accordingly, a one percentage point increase in Russia's and South Africa's CDS spreads leads to a long-term increase in Türkiye's CDS values by approximately 0.018 and 1.034 percentage points, respectively. On the other hand, an increase or decrease in the CDS spreads of India, China and Brazil has no long-term impact on Türkiye’s CDS spreads.

Anahtar Kelimeler

Credit default swap , BRICS countries , ARDL bounds test , Türkiye

Kaynakça

• Abid, F., & Naifar, N. (2006). The determinants of credit default swap rates: an explanatory study. International Journal of Theoretical and Applied Finance, 9(01), 23-42.
• Ahmad, M., Ahmed, Z., Khan, S. A., & Alvarado, R. (2023). Towards environmental sustainability in E− 7 countries: Assessing the roles of natural resources, economic growth, country risk, and energy transition. Resources Policy, 82, 103486.
• Akın, T., & Işıklı, E. (2020). Kredi temerrüt takası, büyüme ve cari açık ilişkisi: Türkiye örneği. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 91-98.
• Akkuş, H. T., & Sakarya, Ş. (2018). Kredi temerrüt swapları ile vade farklarından kaynaklanan risk primleri arasındaki ilişki: Türkiye üzerine bir uygulama. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 25(3), 735-747.
• Arı, Y. (2022). ARDL Sınır Testi Uygulamaları Üzerine Tartışmalar. Mehmet Özcan (Ed). 21. Yüzyılda İktisadı Anlamak : Güncel Ekonometrik Zaman Serileri Çalışmaları. Gazi Kitabevi
• Aytekin, S., & Abdioglu, N. (2021). Do CDS spreads and inflation move together? The experience of the fragile five countries and the BRICS-T. Scientific Annals of Economics and Business, 68(2), 163-175.
• Brigo, D., Capponi, A., & Pallavicini, A. (2014). Arbitrage‐free bilateral counterparty risk valuation under collateralization and application to credit default swaps. Mathematical Finance: An International Journal of Mathematics, Statistics and Financial Economics, 24(1), 125-146.
• Çam, S. (2024). Does the Exchange Rate Have a Pass-Through Effect on Domestic Food Prices in Türkiye? An Empirical Study Using a Combined ANN Algorithm and VAR Method. Gaziantep University Journal of Social Sciences, 23(3), 1046-1059.
• Çam, S., Karataş, A. S., & Lopcu, K. (2022). The puzzle of energy efficiency in Turkey: combining a multiple criteria decision making and the time series analysis. Energy Sources, Part B: Economics, Planning, and Policy, 17(1), 2136791.
• Çanakçıoğlu, M. (2023). Sürdürülebilir ekonomik kalkınma çerçevesinde yeşil büyüme ve yeşil finans (within the frame of sustainable economic development, green development and green finance). Turk Turizm Arastirmalari Dergisi. https://doi.org/10.26677/tr1010.2023.1217
• Çetiner, A. Ç. M. (2024). Gelişmekte Olan Piyasalarda Döviz Kuru-Portföy Yatirimlari İlişkisi: BRICS Ülkeleri Ve Türkiye Örneği. Social Mentality And Researcher Thinkers Journal (Smart Journal), 4(8), 64-75.
• Dave, J. (2024). Analysis of Credit Default Swaps Before, During, and After the COVID-19 Crisis. Auckland University of Technology.
• Dieckmann, S., & Plank, T. (2012). Default risk of advanced economies: An empirical analysis of credit default swaps during the financial crisis. Review of Finance, 16(4), 903-934.
• Ehouman, Y. A. (2021). Dependence structure between oil price volatility and sovereign credit risk of oil exporters: Evidence using a Copula Approach. International Economics, 168, 76-97.
• Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı, 2025. Akkuyu Nükleer Güç Santrali Projesi. Erişim adresi: https://enerji.gov.tr/neupgm-akkuyu-nukleer-guc-santrali-projesi
• Gamboa-Estrada, F., & Romero, J. V. (2024). Modeling sovereign credit default swaps volatility at different tenures: An application for Latin American countries. Borsa Istanbul Review.
• Huang, A. Y., Chen, C. C., & Shen, C. H. (2014). Dynamics of sovereign credit contagion. Journal of Derivatives, 22(1), 27.
• İltaş, Y., & Güzel, F. (2025). The Nexus between CDS Premiums and Exchange Rates: Evidence from BRICS Countries and Türkiye. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 9(4), 796-811.
• Karakaş, A., Doğan, M., & Çalik, S. (2024). The Impact of the SAR-CoV-2 Epidemic on Oil Prices and BRICS Stock Markets: Dynamic Conditional Copula Approach. Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 7(1), 95-109.
• Kılıcı, E., & Akıncı, A. (2022). THE asymmetric linkages between sovereign CDS spreads and stock market indices in the period covering the covid-19 pandemic: evidence from the BRICS countrıes. SymmetryCulture And Science, 33(4).
• Kim, J. (2019). The effect of systematic default risk on credit risk premiums. Sustainability, 11(21), 6039.
• Kırca, M., & Yıldız, Ü. (2020). TÜRKİYE için kredi risk primi (CDS) ve ekonomik büyüme arasındaki zamanla değişen nedensellik ilişkileri. Uluslararası Afro-Avrasya Araştırmaları Dergisi, 5(10), 17-24.
• Mao, W., Zhu, H., Wu, H., Zhang, Z., & Chen, J. (2023). The Influence of Equity Market Sentiment on Credit Default Swap Markets: Evidence from Wavelet Quantile Regression. Complexity, 2023(1), 3475079.
• Miftah, B. (2024). The Determinants of Sovereign Credit Default Swaps (CDS) Spread. Strategic Financial Review, 1(2), 79-107.
• Ng, S. & P. Perron (2001). Lag length Selection and the Construction of Unit Root Tests with Good Size and Power. Econometrica, 69 (6), 1519-1554.
• Norden, L., & Weber, M. (2009). The co‐movement of credit default swap, bond and stock markets: An empirical analysis. European financial management, 15(3), 529-562.
• OECD, 2015. OECD360: Türkiye 2015 (Türkiye Karşılaştırması). Erişim adresi: https://www.oecd.org/tr/publications/oecd360-turkiye-2015_9789264236448-tr.html
• Stolbov, M. (2014). The causal linkages between sovereign CDS prices for the BRICS and major European economies. Economics, 8(1), 20140026.
• 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
• Süsay, A., & Ünal, A. E. (2020). Seçilmiş Güven Endeksleri, VIX ve CDS Primlerinin Büyümeye Etkisi: Türkiye Örneği. Ufuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 9(18), 83-97.
• Tekin, B. (2024). Do economic uncertainty and political risk steer CDS dynamics? An analysis of the Türkiye CDS. International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management.
• Tuna, İ. (2023). Relationship Between CDS and Economic Growth1. Finansal Piyasaların Evrimi IV, 41.
• World Bank, 2025. Dünya bankası Türkiye verileri. Erişim adresi: https://data.worldbank.org/country/TR?locale=tr
• Yang, L., Yang, L., & Hamori, S. (2018). Determinants of dependence structures of sovereign credit default swap spreads between G7 and BRICS countries. International Review of Financial Analysis, 59, 19-34.
• Yenice, S., & Hazar, A. (2015). A study for the interaction between risk premiums and stock exchange in developing countries. Journal of Economics Finance and Accounting, 2(2).
• Yerlikaya, B. (2024). Time Series Analysis on Credit Default Swap (CDS) and Market Indicators: The Case of Türkiye. Yildiz Social Science Review, 10(2), 136-147.
• Yousuf, M. M., Kashif, M., & Chamadia, S. (2025). Local Shocks or Global Forces? Exploring the dynamic interplay of Sovereign Credit Default Swaps in Emerging Markets. Journal of Business and Management Research, 4(1), 179-214.