BİST 100 ENDEKSİ İLE CDS PRİMLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİDE COVİD 19 ETKİSİ

Yıl 2021, , 97 - 112, 30.04.2021

N.serap Vurur

https://doi.org/10.18092/ulikidince.823358

Cited By: 3

Öz

Türkiye gelişmekte olan bir ülke olarak dış finansman kaynaklarına ve yabancı portföy yatırımlarına ihtiyaç duymaktadır. Çalışma, küresel COVİD 19 pandemi dönemi ve öncesi dönemde gelişmekte olan bir ülke olan Türkiye’nin CDS primleri ile BİST 100 arasındaki ilişki ve bu ilişkide farklılaşma olup olmadığının ortaya konmasını amaçlamaktadır. 22 Şubat 2018- 21 Temmuz 2020 tarihleri arasındaki günlük CDS primleri ve BİST 100 endeks verileri kullanılmıştır. CDS primleri ile BİST 100 endeksi arasındaki ilişki ARDL, Gregory Hansen eş bütünleşme analizleri ve Toda Yamamoto nedensellik analizleri ile yapısal kırılma öncesi ve sonrası dönem olarak incelenmiştir. Yapılan ARDL ve Gregory Hansen yapısal kırılmalı eş bütünleşme analizlerinin her ikisi de uzun dönemde değişkenler arasında eş bütünleşme ilişkisi olduğunu göstermiştir. Çalışmada yapısal kırılma öncesi dönemde nedensellik ilişkisinin yönü BİST 100 endeksinden CDS primlerine doğrudur. Kırılma sonrasındaki dönemde ise nedensellik ilişkisinin yönü CDS primlerinden BİST 100 endeksine doğru olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu durum yapısal kırılma dönemlerinde CDS primleri ile borsa endeksi arasındaki ilişkinin yönünün değişebileceğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Kredi Temerrüt Takası, CDS, HİSSE SENEDİ PİYASALARI, NEDENSELLİK

Kaynakça

• Avcı B. Ö. (2020). Interactıon Between Cds Premıums And Stock Markets: Case Of Turkey. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt-Sayı: 13(1), 1-8.
• Baker, S., Bloom, N., Davis, S.J., Kost, K.J., Sammon, M.C., Viratyosin, T. (2020). The unprecedented stock market impact of COVID-19. NBER Working Paper No. 26945.
• Barro, R., Ursua, J.F., Weng, J. (2020). The Coronavirus And The Great Influenza Pandemic: Lessons From The “Spanish Flu” For The Coronavirus’s Potential Effects On Mortality And Economic Activity. NBER Working Paper No. 26866.
• Başarır, Ç. ve Keten, M. (2016). Gelişmekte olan ülkelerin CDS primleri ile hisse senetleri ve döviz kurları arasındaki kointegrasyon ilişkisi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8(15): 369-380.
• Bektur Ç., Malcıoğlu G. (2017). Kredi Temerrüt Takasları İle Bıst 100 Endeksi Arasındaki İlişki: Asimetrik Nedensellik Analizi, AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. Cilt:17, Yıl:17, Sayı: 3, 17: 73-83.
• Bergant, K., Grigoli, F., Hansen, N, Sandri, D. (2020). Dampening global financial shocks in emerging markets: can macroprudential regulation help? In : World Economic Outlook, April 2020: The Great Lock-down, World Economic and Financial Surveys. Available at: https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2020/04/14/World-Economic-Outlook-April2020-The-Great-Lockdown-49306.
• Boissay, F., Rungcharoenkitkul, P. (2020). Macroeconomic effects of Covid-19: an early review. BIS Bulletin No.7 available on www.bis.org.
• Bystrom, H. (2005). CreditGrades and the iTraxx CDS index market. Financial Analysts Journal, 62, 65–76.
• Chau F., Han C., Shi S. (2018). Dynamics And Determinants Of Credit Risk Discovery: Evidence From CDS And Stock Markets. International Review of Financial Analysis. Volume 55, 156-169. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2017.11.004
• Değirmenci, N. ve Pabuçcu, H. (2016). Borsa İstanbul Ve Risk Primi Arasındaki Etkileşim: Var ve NARX Model. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4: 248-261. Evci S. (2020). Kredi Temerrüt Swapları İle Borsa İstanbul Arasındaki Eşbütütünleşme İlişkisinin Analizi. Gaziantep İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 2, Sayı 1, 110-117.
• Flannery, M.J., Houston, J.F. and Partnoy, F. (2010). Credit Default Swap Spreads as Viable Substitutes for Credit Ratings, University of Pennsylvania Law Review,Vol.158,p.2085-2123.
• Forte, S., Lovreta, L. (2015). Time Varying Credit Risk Discovery İn The Stock And CDS Markets: Evidence From Quiet And Crisis Times. European Financial Management, 21, 430–461.
• Göker İ.E., Eren B.S., Karaca S.S. (2020). The Impact of the COVID-19 (Coronavirus) on The Borsa Istanbul Sector Index Returns: An Event Study, Gaziantep Unıversıty Journal Of Socıal Scıences 2020 SPE-CIAL ISSUE 14-41, 15-41.
• Gün, M. (2018). The co-movement of credit default swaps and stock markets in emerging economies. Recent Perspectives and Case Studies in Finance and Econometrics, Gönüllü, O.and İçke, B., T. (Ed.). Ijopec, Unıted Kingdom, pp.55-69.
• Gregory A.W., Hansen B. (1996). Practitioners Corner: Test of Cointegration in Models With Regime and Trend Shift. Oxford Bulletein and Economics and Statics. Vol 58 Issue3, 555-560.
• Hancı G. (2014) Kredi Temerrüt Takasları ve Bist 100 arasındaki İlişkinin İncelenmesi. Maliye ve Finans Yazıları, (102), 9-22. Doi:10.33203/mfy.170744.
• Hilscher, J., Pollet, J. M., & Wilson, M. I. (2015). Are credit default swaps a sideshow? Evidence that information flows from equity to CDS markets. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 50(3), 543–567.
• Kartal M. T. (2020). The behavior of Sovereign Credit Default Swaps (CDS) spread: evidence from Turkey with the effect of Covid-19 pandemic, Quantitative Finance and Economics, (3): 489–502.
• Kartal M. T., Depren Ö., Depren S.K. (2020).The determinants of main stock exchange index changes in emerging countries: evidence from Turkey in COVID-19 pandemic age, Quantitative Finance and Economics Volume 4, Issue 4, 526–541.
• Kayhan, S., Adıgüzel U., Bayat T. (2016). CDS Primlerinin Borsa Endeksleri Üzerindeki Etkisi: BİST-100 Örneği, 17.Uluslararası Ekonometri, Yöneylem Araştırması ve İstatistik Sempozyumu Bildiriler Kitabı, Cumhuriyet Üniversitesi Ekonometri Bölümü, 2-4 Haziran, 290-293, Sivas.
• Klibe Forte, S., Peña, J. I. (2009). Credit Spreads: An Empirical Analysis On The İnformational Content Of Stocks, Bonds, And CDS. Journal of Banking & Finance, 33(11), 2013–2025.
• Kliber, A. (2019). The Sovereign Credıt Default Swap Market – Is There Anything to be Afraid of? A Comparison of Selected Central and Western European Economies, Argumenta Oeconomıca No 2 (43), 137-167. http://argumenta.ae.wroc.pl/.
• Kremers, Jeroen J.M., Ericsson N.R.,Dolado J.J. (1992). The power of cointegration tests. Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 54(3). 325-348.
• Longstaff, F. A., Mithal, S., Neis, E. (2005). Corporate Yield Spreads: Default Risk Or Liquidity? New Evidence From The Credit Default Swap Market. The Journal of Finance, 60(5), 221–353.
• Marsh, I. W., Wagner, W. (2016). News-Specific Price Discovery İn Credit Default Swap Markets. Financial Management, 45(2), 315–340.
• Mateev M., Marinova E. (2019). Relation between Credit Default Swap Spreads and Stock Prices: A Non-linear Perspective, J Econ Finan 43:1–26 https://doi.org/10.1007/s12197-017-9423-9
• Narayan, P. K., Sharma, S. S., Thuraisamy, K. S. (2014). An Analysis Of Price Discovery From Panel Data Models Of CDS And Equity Returns. Journal of Banking & Finance, 41, 167–177.
• Norden L., Weber M. (2009). The Co‐movement of Credit Default Swap, Bond and Stock Markets: an Empirical Analysis, European Journal Management, Vol. 15 Issue 3 529-562. https://doi.org/10.1111/j.1468-036X.2007.00427.
• Pittis, N. (1999). Efficient estimation of cointegrating vectors and testing for causality in vector autoregres-sions. Journal of Economic Surveys, 13(1), 1-35.
• Şahin, E., E., Özkan, O. (2018). Kredi Temerrüt Takası, Döviz Kuru ve BİST100 Endeksi İlişkisi, Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(3), 1939-1945. doi: 10.17218/hititsosbil.450178
• Tolikas K, Topaloglou, N. (2017). Is Default Risk Priced Equally Fast İn The Credit Default Swap And The Stock Markets? An Empirical İnvestigation, J. Int. Financ. Markets Inst. Money 51 (2017) 39–57. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2017.09.029.
• Topaloğlu E.E., Ege İ. (2020). Kredi Temerrüt Swapları (CDS) ile Borsa İstanbul 100 Endeksi Arasındaki İlişki: Kısa ve Uzun Dönemli Zaman Serisi Analizleri. İşletme Araştırmaları Dergisi, 12(2), 1373-1393 https://doi.org/10.20491/isarder.2020.918
• Wolde-Rufael, Y. (2005). Energy Demand And Economic Growth: The African Experience. Journal of Policy Modelling, 27(8), 891-903.