ANALYSIS OF THE RELATIONSHIP BETWEEN THE BIST 100 INDEX AND VARIOUS INVESTMENT INSTRUMENTS WITH THE TODA-YAMAMOTO CAUSALITY TEST

Yıl 2022, Cilt: 3 Sayı: 1, 35 - 45, 30.06.2022

Cansu Çilingir Kara

Öz

In this study, the causality relationship between the BIST 100 Index and various investment instruments is analyzed with the Toda-Yamamoto causality test. Investment instruments included in the analysis are bitcoin, dollar, gold and brent oil. The reason for including Bitcoin data in the calculation is that it is the currency with the highest market value and transaction volume in crypto money markets. The purpose of the analysis is to find the direction of the causality relationship between the data related to the BIST 100 Index and to see whether the relevant data affect each other significantly. The related analysis was made using the BIST 100, bitcoin, dollar, gold and brent oil month-end data for the period 2012 March- 2021 December with the help of the E-Views 12 package program. As a result of the analysis, bidirectional causality between bitcoin and gold, bidirectional causality between dollar and bitcoin, one-way causality from bitcoin to BIST 100, from BIST 100 to dollar, and from dollar to gold. Via Bitcoin; It is a remarkable result that there is a causal relationship between BIST 100, gold and dollar. As a result, it is seen that bitcoin significantly affects the relevant data. Based on the result, investors are expected to minimize their risks by diversifying their portfolios.

Anahtar Kelimeler

causality test, financial analysis, BIST100 ındex

BİST 100 ENDEKSİ İLE ÇEŞİTLİ YATIRIM ARAÇLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN TODA-YAMAMOTO NEDENSELLİK TESTİ İLE ANALİZ EDİLMESİ

Öz

Bu çalışmada, BİST 100 Endeksi ile çeşitli yatırım araçları arasındaki nedensellik ilişkisi, Toda-Yamamoto nedensellik testi ile analiz edilmektedir. Analize dahil edilen yatırım araçları bitcoin, dolar, altın ve brent petroldür. Bitcoin verilerinin hesaplamaya dahil edilmesinin nedeni, kripto para piyasalarında piyasa değeri ve işlem hacmi en yüksek olan para birimi olmasıdır. Analizin yapılma amacı, BİST 100 Endeksi ile ilgili veriler arasında nedensellik ilişkisinin yönünü bulmak ve ilgili verilerin birbirlerini anlamlı olarak etkileyip etkilemediğinin görülmesidir. İlgili analiz, E-Views 12 paket porgramı yardımıyla 2012 Mart- 2021 Aralık dönemine ait BİST 100, bitcoin, dolar, altın ve brent petrol ay sonu kapanış verileri kullanılarak yapılmıştır. Analiz sonucunda bitcoin ve altın arasında çift yönlü, dolar ve bitcoin arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi, bitcoinden BİST 100’e, BİST 100’den dolara, dolar üzerinden de altına tek yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Bitcoin üzerinden; BİST 100, altın ve dolara doğru nedensellik ilişkisinin bulunması dikkat çekici bir sonuç olarak karşımıza çıkmaktadır. Sonuç olarak, bitcoinin ilgili verileri anlamlı olarak etkilediği görülmektedir. Sonuçtan hareketle yatırımcıların portföylerini farklılaştırarak risklerini minimize etmeleri beklenilmektedir.

Anahtar Kelimeler

nedensellik testi, finansal analiz, BİST100 endeksi

Kaynakça

• Akkuş, H. T. (2021). Kısa dönemli ilişki analizi. Çelik İ. ve Bozkuş Kahyaoğlu, S. (Ed.) Finansal zaman serisi analizleri içinde (2. Baskı, ss.253-298), Ankara: Gazi Kitabevi.
• Bohr J. ve Bashir M. (2014). Who uses bitcoin? An exploration of the bitcoin community. 2014 Twelfth Annual International Conference on Privacy, Security and Trust, 94-101.
• Caetano, R. (2015). Learning Bitcoin : Embrace the new world of finance by leveraging the power of crypto-currencies using bitcoin and the blockchain. Birmingham: Packt Publishing.
• Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74, 427-431.
• Erdaş, M. L. ve Çağlar, A. E. (2018). Analysis of the relationships between bitcoin and exchange rate, commodities and global ındexes by Asymmetric causality test. Eastern Journal Of European Studies, 9(2), 27-45.
• Eyüboğlu, S. ve Eyüboğlu, K. (2018). Borsa istanbul sektör endeksleri ile döviz kurları arasındaki ilişkilerin incelenmesi: ARDL modeli . Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi,11(1), 8-28.
• Glynn, J., Perera, N. ve Verma, R. (2007). Unit root tests and structural breaks: A survey with applications, Revista de Metodos Cuantitativos para la Economia y la Empresa, 3(1), 63–79.
• Güney, S. ve Saka Ilgın, K. (2019). Yatırım araçlarının BIST-100 endeksi üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 53, 226-245.
• Investing (2021). Endeks Verileri. 10.12.2021 tarihinde http://tr.investing.com/currencies/streaming-forex-rates-majors adresinden erişilmiştir.
• Kaushal, P. K., Bagga, A., ve Sobti, R. (2017). Evolution of bitcoin and security risk in bitcoin wallets. In 2017 International Conference on Computer, Communications and Electronics (Comptelix), 172-177.
• Kılıç, E. ve Uçaktürk, M. (2020). Alternatif yatırım araçlarının menkul kıymetler borsası ile etkileşimi . Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21, 499-518.
• Mulyadi M. S. ve Anwar Y. (2012), Gold versus stock ınvestment: an econometric analysis, International Journal of Developement and Sustainability, 1(1), 1-7.
• Öncü, M. A., Çömlekçi, I., Yazgan, H. I. ve Bar, M. (2015). Yatırım araçları arasındaki eşbütünleşme (BİST 100, altın, reel döviz kuru). Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15(1), 43-57.
• Paul, U. C. (2020). The causal relationship between private sector credit growth and economic growth in Bangladesh: use of Toda-Yamamoto Granger Causality test in VAR model. Munich Personal RePEc Archive, 1-22.
• Pichl, L. ve Kaizoji, T. (2017). Volatility analysis of bitcoin. Quantitative Finance and Economics, 1(4), 474-485.
• Raheem, I. D. (2017). Dollarization: asymmetry and breaks. International Review of Applied Economics, 32(5), 697–710.
• Rushlow, J. ve Bauer, P. (2021). How the removal of a market barrier enhanced market efficiency: the case of WTI and brent crude oil prices. Atlantic Economic Journal, 49(1), 87–96.
• Sandal, M., Çemrek, F. ve Yıldız, Z. (2017). Bist 100 endeksi ile altın ve petrol fiyatları arasındaki nedensellik ilişkisinin incelenmesi. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 30. Özel Sayısı Yıl:2017, 26(3) , 155-170 .
• Sharma, G. D. ve Mahendru M. (2010). Impact of macro-economic variables on stock prices in India, Global Journal of Management and Business Research, 10(7), 19-26.
• Soyaslan, E. (2020). Bitcoin fiyatları ile bist 100, bist banka ve bist teknoloji endeksi arasındaki ilişkinin analizi. Fiscaoeconomia , 4(3), 628-640 .
• Toda, H. Y. ve Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal Of Econometrics, 66(1-2), 225-250.
• Yıldız, A. (2014). BIST 100 endeksi ile alternatif yatırım araçlarının ilişkisi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 19(2), 39-56.