GOOGLE ARAMALARI İLE BITCOIN FİYATI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN TESPİTİ

Year 2020, , 67 - 72, 30.07.2020

Mustafa Can Samirkas

https://doi.org/10.17261/Pressacademia.2020.1242

Abstract

Amaç- Çalışma kapsamında, Bitcoin’in popülaritesinin mi Bitcoin fiyatlarını etkilediği yoksa Bitcoin fiyatlarının mı bu ürünün popülaritesini arttırdığı tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu bağlamda Dünya genelinde “Bitcoin” anahtar kelimesine ait aramalara ilişkin Google Trends aracılığıyla elde edilen aranma endeks değerleri ile Bitcoin’in Amerikan Doları bazında fiyat seyrinin nedensellik bağlamında incelenmesi amaçlanmıştır.
Yöntem- Çalışmada Bitcoin fiyatlarıyla ile Google Trends Verileri arasındaki nedensellik ilişkisi VAR modeline dayanan Toda-Yamamoto (1995) testi ile incelenmiştir.
Bulgular- Yapılan analizler sonucunda Bitcoin Fiyatlarıyla Google Aramaları arasında tek yönlü bir nedensel ilişki olduğu sonucuna varılmış olup, bu ilişkinin yönünün Bitcoin fiyatlarından Google aramalarına doğru olduğu tespit edilmiştir.
Sonuç- Bu sonuçlar aralarında yüksek pozitif korelasyon ve nedensellik ilişkisi olan bu iki seriden, Bitcoin fiyatındaki hareketliliğin Bitcoine olan ilgiliyi arttırdığını göstermektedir. Bu bağlamda Bitcoindeki fiyat değişimlerinin Bitcoinin popülaritesini arttırdığını söylemek mümkündür.

Keywords

Kripto para, Bitcoin, Google Trends, Nedensellik, Toda-Yamamoto Nedensellik Testi

DETERMINATION OF RELATIONSHIP BETWEEN GOOGLE BITCOIN SEARCHES AND BITCOIN PRICE

Abstract

Purpose- The purpose of the study, it was tried to be determined whether the popularity of Bitcoin affects Bitcoin prices or whether Bitcoin prices increase the popularity of this product. In this context, it is aimed to examine causility relationship between the price trend of Bitcoin in US Dollars and Google Trends “Bitcoin” index data.
Methodology- In the study, the causal relationship between Bitcoin prices and Google Trends Data was examined with the Toda-Yamamoto (1995) test based on the VAR model.
Findings- As a result of the calculations and analysis, it was concluded that there is a one-way causal relationship between Bitcoin Prices and Google Searches, and the direction of this relationship is determined from Bitcoin prices to Google searches.
Conclusion- These results show that from these two series, which have a high positive correlation and causality relationship, the fluctuation in Bitcoin price increased the interest in Bitcoin. In this context, it is possible to say that the price changes in Bitcoin increase the popularity of Bitcoin.

Keywords

Cryptocurrency, Bitcoin, Google Trends, Causality, Toda-Yamamoto Causality Test

References

• Abraham, Jethin; Higdon, Daniel; Nelson, John; & Ibarra, Juan (2018). Cryptocurrency Price Prediction Using Tweet Volumes and Sentiment Analysis," SMU Data Science Review: Vol. 1 : No. 3 , Article 1.
• Böhme, Rainer, Nicolas Christin, Benjamin Edelman, and Tyler Moore. (2015). Bitcoin: Economics, Technology, and Governance. Journal of Economic Perspectives, 29 (2): 213-38
• Bustamante, M., D., Valle, A. H. and Ramírez, O. A.(2019). The Google Trends effect on the behavior of the exchange rate Mexican Peso - US Dollar. Contaduría y Administración 64(2), 1-14.
• Dulupçu, M.A., Yiyit, M., ve Genç, M.G.(2017). Dijital ekonominin yükselen yüzü: Bitcoin’in değeri ile bilinirliği arasındaki ilişkinin analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 22, Kayfor15 Özel Sayısı, 2241-2258.
• Elian, M. I. and Suliman, A. H. (2015). Capital flows and the openness-growth nexus: Toda-Yamamoto causality modeling, The Journal of Developing Areas, 49(1), 83-105.
• Ertan, E. (2018). Google Trends Arama Hacim Endeksi Ve Borsa İstanbul İlişkisi: BİST 100 Örneği. Yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Mersin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Mersin.
• Gazel, S. (2017). BİST sınai endeksi ile çeşitli metaller arasındaki ilişki: Toda-Yamamoto nedensellik testi, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(52), 287-299.
• Granger, C.W.J., (1969). Investigating causal relations by econometric models and crossspectral models, Econometrica, 37, 424–438.
• Grinberg, R. (2012). “Today Techies, Tomorrow the World? Bitcoin”. The Milken Institute Review, s.22-31
• Gültekin, Y. ve Bulut, Y. (2016). Bitcoin Ekonomisi: Bitcoin Eko-Sisteminden Doğan Yeni Sektörler ve Analizi, Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, C. 3, S. 3, ss. 82-92
• Kocabıyık, T., Teker, T. & Aksoy, E. (2020). Google Trends ‘Dolar’ Aramaları ile Dolar Kuru Arasındaki İlişkinin Keşfi. IBAD Sosyal Bilimler Dergisi; (6): 258-271
• Matta, M., Lunesui I. & Marchesi, M. (2015) “Bitcoin Spread Prediction Using Social And Web Search Media” In: 2015 UMAP Workshops
• Nakamoto, S. (2008). “Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System”. http://www.bitcoin.org/bitcoin.pdf. (Erişim: 01.06.2020)
• Philippas, D., Rjiba, H., Guesmi, K. and Goutte, S., (2019) Media attention and Bitcoin prices, Finance Research Letters, Elsevier, vol. 30(C), pages 37-43.
• Siami-Namini, S. (2017). Granger causality between exchange rate and stock price: A Toda Yamamoto approach, International Journal of Economics and Financial Issues, 7(4), 603-607.
• Şahbaz, Ü. (2007). Zaman Serilerinde Nedensellik Analizi (Türkiye’de Ekonomik Büyüme ve Turizm Gelirleri Arasındaki İlişkinin Nedensellik Analizi), Basılmamış YL Tezi, Eskişehir
• Tandoğan, D. ve Genç, M. C. (2016). Türkiye'de Turizm Ve Ticari Açıklık Arasındaki İlişki: Toda ve Yamamoto nedensellik yaklaşımı, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 12(1), 59-70.
• Toda, H.Y. and Yamamoto, T. (1995). Statistical Inference in Vector Auto‑Regressions With Possibly Integrated Processes, Journal of Econometrics, 66, 225‑250.