Türkiye’nin Seçilmiş Makro Finans Değişkenleri Üzerine Nedensellik Analizi: Yapay Sinir Ağları ve Doğrusal Nedensellik Yöntemleri
Öz
Türkiye'nin makro finans değişkenleri üzerine yapılan araştırmalarda, doğrusal ve doğrusal olmayan Granger nedensellik analizlerinin sıkça kullanıldığı gözlemlenmektedir. Finansal verilerin genellikle doğrusal olmayan yapıya sahip olması sebebiyle, çeşitli doğrusal olmayan nedensellik testleri geliştirilmiş ve uygulanmıştır. Son yıllarda ise yapay sinir ağları algoritmalarının bu testlerde kullanılmaya başlandığı ve finansal serilerde doğrusal olmayan nedensellik ilişkilerini ortaya çıkarmada etkili olduğu ve yapay sinir ağlarının finansal analizlerde etkili bir araç olabileceği vurgulanmıştır. Bu çalışmada Türkiye’nin seçilmiş makro finans değişkenleri olan Bist100, 5 yıllık kredi temerrüt takasları, 2 yıllık Tahvil ve USDTRY arasındaki nedensellik ilişkileri, günlük, haftalık ve aylık frekanslarda, doğrusal ve yapay sinir ağı Granger nedensellik modelleri kullanılarak incelenmiştir. Yapay sinir ağı modellerinin genel olarak daha kapsamlı ve anlamlı sonuçlar ürettiği bulgularda tespit edilmiştir. Yapay sinir ağlarının finansal piyasalardaki karmaşık nedensellik ilişkilerin anlaşılmasında etkili bir araç olduğu görülmektedir.
Anahtar Kelimeler
Yapay Sinir Ağları, Granger, Nedensellik, Borsa, Kredi Temerrüt Takasları
Kaynakça
- Bektur, Ç., ve Malcıoğlu, G. (2017). Kredi Temerrüt Takasları ile Bist 100 Endeksi Arasındaki İlişki: Asimetrik Nedensellik Analizi. AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(3), 73-83.
- Cochrane, J.H., (2017). Macro-Finance. Review of Finance, 21(3), 945–985, doi:https://doi.org/10.1093/rof/rfx010
- Değirmenci, N., ve Pabuçcu, H. (2016). Borsa İstanbul ve Risk Primi Arasındaki Etkileşim: VAR ve NARX Modeli. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(35), 248-261.
- Diks, C., Panchenko, V. (2006). A new statistic and practical guidelines for nonparametric Granger causality testing. Journal of Economic Dynamics and Control, 30(9-10), 1647-1669.
- Eğrioğlu, E., Bas, E., Cansu, T., ve Kara, M. A. (2023). A New Nonlinear Causality Test Based On A Single Multiplicative Neuron Model Artificial Neural Network: A Case Study For Türkiye’s Macroeconomic Indicators. Granular Computing, 8(1), 391–396.
- Gök, R., ve Kara, E. (2021). Testing For Causality Among CDS, Interest, And Exchange Rates: New Evidence From The Granger Coherence Analysis. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 16(2), 427 – 445. doi: 10.17153/oguiibf.854172
- Gök, R. (2021). Linear And Nonlinear Granger Causality Relationship Between Stock Indices And Financial Variables. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, 655, 9-38.
- Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424-438. Doi: https://doi.org/10.2307/1912791
- Güney, S., ve Ilgın, K. S. (2019). Yatırım Araçlarının Bist-100 Endeksi Üzerindeki Etkisinin Değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 53, 226-245.
- Gülhan, Ü. (2020). Altın Fiyatları ile VIX Endeksi, Bist 100 Endeksi, Döviz Kuru Ve Petrol Fiyatları İlişkisi: Ekonometrik Bir Analiz. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 11(2), 576-591.