TÜRKİYE’NİN MAKROEKONOMİK DEĞİŞKENLERİ İLE KREDİ NOTLARI ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: MOODY’S ÖRNEĞİ / The Causal Relationship Between Turkey's Macroeconomic Variables And Credit Rating: The Case Of Moody's

Öz

Bu çalışmada Türkiye’nin 2005 yılı Ocak ayı ile 2016 yılı Eylül ayları arasında gerçekleşen makroekonomik değişkenleri ile kredi derecelendirme kuruluşu Moody’s Investors Service Inc.’in yine bu tarih aralığında duyurduğu kredi notları arasında bir nedenselliğin var olup olmadığı araştırılmıştır. Çalışmanın ekonomik analiz kısmında Türkiye’nin söz konusu tarih aralığında sahip olduğu TÜFE, GSYİH, doğrudan yabancı yatırım miktarı ve işsizlik değerleri veri olarak alınmış, diğer taraftan hâlihazırda dünyanın en büyük pazar payına sahip kredi derecelendirme kuruluşu Moody’s Investors Service Inc.’ in duyurduğu kredi notları ve görünümler sayısal değerlerle yeniden düzenlenerek analize katılmıştır. Analizde ilk önce serilerin durağan olup olmadıkları araştırılmış, sonrasında ise Johansen eşbütünleşme testi uygulanmıştır. Eşbütünleşme testi sonucunda da seriler arasında uzun dönemli bir ilişkiden bahsedebileceği ancak kredi notları ile makroekonomik veriler arasında herhangi bir nedensellik ilişkisinin olmadığı sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Kredi Notu,Johansen Eşbütünleşme,Granger Nedensellik

THE CAUSAL RELATIONSHIP BETWEEN TURKEY'S MACROECONOMIC VARIABLES AND CREDIT RATING: THE CASE OF MOODY'S / Türkiye’nin Makroekonomik Değişkenleri İle Kredi Notları Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Moody’s Örneği

Abstract

The aim of this study is to investigate the existence of a causal relationship between the macroeconomic variables of Turkey in January 2005-September 2016 and the credit ratings announced by Moody's Investors Service Inc. of the credit rating agency. In the economic analysis part of the study, CPI, GDP, FDI and unemployment rates of Turkey are taken as data. On the other hand, credit ratings and views announced by credit rating agency Moody's Investors Service Inc., which has the largest market share in the world, have been reorganized and numerically analyzed. In the analysis, first whether the series were stationary or not was investigated and then Johansen cointegration test was applied. As a result of the cointegration test, it was concluded that there might be a long-term relationship between the series, but no causal relationship between credit ratings and macroeconomic data.

Keywords

• Credit Rating,Johansen Cointegration,Granger Causality

Kaynakça

1. Acar, Ozan (2011), Yapısal Reformsuz Kredi Notu Artışı Olmaz, Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı,TEPAV Politika Notu. 1-21.
2. Akbulak, Y. (2012),”Kredi Derecelendirme veya Rating Kavram ve Ölçütler”, İSMMMO Mali Çözüm Dergisi, 3.
3. Akçayir, Ö. (2013). “Uluslararası Kredi Derecelendirme Kuruluşları ve Güvenirliklerinin Sorgulanması Türkiye'nin Kredi Derecelendirme Geçmişi ve Bugünü”, Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Basılmamış Yüksek Lisan Tezi, İsparta.
4. Başarir, Ç., ve Keten, M. (2016), “Gelişmekte Olan Ülkelerin CDS Primleri İle Hisse Senetleri Ve Döviz Kurları Arasındaki Kointegrasyon İlişkisi”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(15), 369-380.
5. Çalişkan, Ö. V. (2002), Kredi Derecelendirme Kuruluşları Ve Risk Değerlendirme Kriterleri”, G.Ü İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 4(1), 1-13.
6. Demir, M. (2014), “Kredi Derecelendirme Kuruluşlari Derecelendirme Süreçleri Ve Türkiye”, Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Basılmamış Yüksek Lisans Tezi, Aydın.
7. Dickey, D.A. ve W.A. Fuller (1981), “Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root”, Econometrica, 49(4), ss.1057-1072.
8. Eke, S. (2013), “Ticari Alacak Riskleri Yönetiminde Kredi Sigortalari Ve Ekonomik Büyümeye Etkisinin İncelenmesi, Nedensellik Analizi”, Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 5(9).

9. Engle, R. F., & Granger, C. W. (1987), “Co-Integration And Error Correction: Representation, Estimation, And Testing”, Econometrica: Journal of the Econometric Society, 251-276.
10. Ersan, İ., & Günay, S. (2009), “Kredi Riski Göstergesi Olarak Kredi Temerrüt Swapları (CDSs) ve Kapatma Davasının Türkiye Riski Üzerine Etkisine Dair Bir Uygulama”, Bankacılar Dergisi, 71, 3-22.
11. Gülmez, A. ve H. Gündoğan (2014), “Uluslararası Politik İktisat Çerçevesinde Kredi Derecelendirme Kuruluşlarının Türkiye Uygulaması”, Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 2014. 2(4).
12. Gür, T.H. ve H. Öztürk (2011) Ülke Riski, Derecelendirme Kuruluslari, Aksakliklar ve Yeni Düzenlemeler/Country Risk, Sosyoekonomi, 2, p. 69.
13. Johansen, S. (1988), “Statistical Analysis of Cointegrating Vectors”, Journal of Economic Dynamics and Control, 12, ss.231-254.
14. Johansen, S. ve Juselius, K. (1990), “Maximum Likelihood Estimation and Inference on Co-integration-with Applications to the Demand for Money”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52(2), ss.169-210.
15. Karaca, O. (2003), “Türkiye’de Enflasyon-Büyüme İlişkisi: Zaman Serisi Analizi”, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 4(2), ss.247-255.
16. Tutar Erdinç, Filiz Tutar ve Mehmet Vahit Eren (2011). “Uluslararasi Kredi Derecelendirme Kuruluşlarinin Rolü, Güvenirlilik Açisindan Sorgulanmasi Ve Türkiye”, Akademik Bakış Dergisi, 25.
17. www.fitchratings.com, Fitch Ratings Ltd.
18. www.moodys.org, Moody’s Investors Service Inc.
19. www.standardandpoors.com, Standard & Poor’s Ratings Services Corp.
20. www.tcmb.gov.tr, Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası
21. Yazıcı, M., (2009), “Kredi derecelendirme Kuruluşları ve Önemi Denetimi”, Maliye ve Finans Yazıları Dergisi, 2009. 82.