COVID-19 PANDEMİ SÜRECİNDE KATILIM 30 ENDEKSİ İLE HÜKÜMET KISITLAMA POLİTİKALARI ARASINDAKİ İLİŞKİ ANALİZİ

Year 2022, Volume: 9 Issue: 2, 1127 - 1151, 29.07.2022

Mehmet Gençtürk , Serpil Senal , Esra Aksoy

https://doi.org/10.30798/makuiibf.1033342

Abstract

İlk kez 2019’da Çin'de tespit edilen ve dünyada salgına yol açmış olan koranavirüs, ülkemizde ilk kez 11 Martta görülmüştür. Bu durum ile birlikte, ülkemizde ilk kısıtlama kararları alınmaya başlanmıştır. Ancak salgın ve salgının durdurulması için alınan tedbirler beraberinde finansal piyasaları da etkilemiştir. Buradan hareketle çalışmanın amacı pandemi sürecinde uygulanan; sokağa çıkma yasağı, okul kapama, hareket, seyahat ve benzeri kısıtlamaların ve Covid-19 verilerinin katılım finans sistemi içinde yer alan Katılım 30 endeksi ile arasındaki ilişkiyi incelemektir. Pandemi ve benzeri dönemlerde yaşanan faiz ve döviz dalgalanmalarının bu süreçte oldukça etkili olduğu düşünülmektedir. Ancak faiz temelli çalışmayan katılım finans sisteminin bu dalgalanmalardan oldukça az etkilendiği ve krizlere karşı direnç gösterdiği varsayımından hareketle çalışmada pandemi süreci ve Katılım 30 endeksi arasındaki etkileşim ampirik bir analiz ile incelenmiştir. Analiz için Toda-Yamamoto nedensellik analizi tercih edilmiştir. Veri seti, 27.03.2020-22.04.2021 arasındaki günlük verilerden oluşmaktadır. Katılım 30 endeksi bağımlı değişken olmak üzere toplam 21 değişken kullanılmıştır. Sonuçta, hükümetin kısıtlama politikalarından %5 anlamlılık düzeyinde Genel Etkinliklerin İptali ve %10 anlamlılık düzeyinde ise Gelir Desteğinin verisinin Katılım 30 Endeksi üzerinde etkili olduğu belirlenmiştir.Covid-19 verileri ile Katılım 30 Endeksi aralarında ise bir nedensellik ilişkisine rastlanılmamıştır.

Keywords

Katılım Endeksi, Nedensellik, Toda-Yamamoto, Covid-19

RELATIONSHIP ANALYSIS BETWEEN PARTICIPATION 30 INDEX AND GOVERNMENT RESTRICTION POLICIES IN THE COVID-19 PANDEMIC

Abstract

Coronavirus, which has caused an epidemic worldwide, was first detected in 2019 in China. In our country, it was detected for the first time on March 11, 2020. After that, restriction decisions started to be taken in our country for the first time. However, pandemic and preventive measures have affected financial markets all over the world. The study aims to examine the relationship between social distancing and travel restriction measures (like curfew, school closures, and national lockdown), and Covid 19 data with the Participation-30 index. It is thought that the interest and foreign exchange fluctuations during the pandemic are quite effective in this process. Because of assumptions that participation finance industry (non-interest-based) is less affected these fluctuations interaction between the pandemic and the participation 30 index has been examined with empirical analysis. The data set in the study consists of daily data between 27.03.2020-22.04.2021, Toda-Yamamoto causality analysis has been used. A total of 21 variables have been used, with the participation 30 index being the dependent variable. In the results of the analysis, it has been determined that General Events Cancellation at 5% significance level and Income Support at 10% significance level, affect the Participation 30 Index. There is no causal relationship between Covid-19 data, Number of Positive Cases, the Number of Tests, the Number of Patients, the Number of Deaths, with the Participation-30 index.

Keywords

Participation Index, Causality, Toda-Yamamoto, Covid-19

References

• Adhikari, R. and R. K. Agrawal, (2013). An introductory study on time series modeling and forecasting. Erişim adresi https://arxiv.org/abs/1302.6613.
• Ahmed, S. (2020). Impact of covid-19 on performance of Pakistan stock exchange. Preprints, 2020070083.doi: 10.20944/Preprints 20 2007. 0083.V1.
• Alber, N. (2020). The effect of coronavirus spread on stock markets. the case of the worst 6 countries. Erişim adresi http://ssrn.com/abstract=3578080.
• Anderson, O. (2005, June 2). Re: Psychology of terrorism [Electronic mailing list message]. Erişim adresi https://archives.econ.utah.edu/archives/theory-frankfurt-school/2005w22/msg00000.htm
• Ashraf, B., N. (2020). Stock markets’ reaction to covid-19: cases or fatalities?. Research in International Business and Finance, 54, 1-7.
• Ata, A. Y. ve Yücel, F. (2003). Eş bütünleşme ve nedensellik testleri altında ikiz açıklar hipotezi: Türkiye uygulaması. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(12), 97-110.
• Blavatnik School of Government (t.y.). Covid-19 Ggovernment response tracker, Erişim adresi https://www.bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/covid-19-government-response-tracker.
• Büyükakın, F., Bozkurt, H. ve Cengiz, V. (2009). Türkiye’de parasal aktarımın faiz kanalının granger nedensellik ve toda-yamamota yöntemleri ile analizi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (33), 101-118.
• Chaouachi, M. and Chaouachi, S. (2020). Current covid-19 impact on Saudi stock market: evidence from an ardl model. International Journal of Accounting, Finance, Auditing, Management and Economics, 1(1), 1-13.
• Chaudhary, R., Bakhshi, P., and Gupta, H. (2020). Volatility in international stock market an empirical study during Covid-19. Journal of Risk and Financial Management, (13), 1-17.
• Covid-19 Coronavirus Pandemic .(t.y.). 10.05.2021 tarihinde https://www.worldometers.info/coronavirus/#countries adresinden erişildi.
• Çelik, Ş. (2013). Zaman serileri analizi ve trafik kazası verilerine uygulanması. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitisü Dergisi, 3(4), 43-51.
• Emeç, A. S. (2021). Türkiye’de katılım endeksi, altın fiyatları ve katılım fonları arasındaki ilişki. Journal of Pure Social Sciences, 2(2), 63-75.
• Ersoy, H., Gürbüz A.O. ve Fındıkçı Erdoğan, M. (2020). COVİD-19'un Türk bankacılık ve finans sektörü üzerine etkileri, alınabilecek önlemler. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Covid-19 Sosyal Bilimler Özel Sayısı 19(37), 146-173.
• Fernandes, N. (2020, March 22). Economic effects of coronavirus outbreak (COVID-19) on the world economy. Erişim adresi http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3557504.1-32.
• Gazel, S. (2017). BİST sınai endeksi ile çeşitli metaller arasındaki ilişki: Toda-Yamamoto nedensellik testi. The Journal of Academic Social Science, 5(52), 287-299.
• Gillani, S., Y., M., Rehman, H. U. and Gill, A., R. (2009). Unemployment, poverty, inflation and crime nexus: cointegration and causality analysis of Pakistan. Pakistan Economic and Social Review, 47(1), 79-98.
• Güçlü, F. (2019). Katılım 30 endeksinin zamanla değişen betası. UİİİD-IJEAS, (BOR), 115-126.
• Hale, T., Angrist, N., Goldszmidt, R. Kira, B. Petherick, A., Webster, S., Cameron-Blake, E., Hallas, L., Majumdar, S. and Tatlow, H. (2021). A global panel database of pandemic policies (Oxford COVID-19 Government Response Tracker). Nature Human Behaviour, 5, 529-538, doi.org/10.1038/s41562-021-01079-8.
• Halliburton, C. B. ( 2020 March 19). COVID-19 is a black swan. Erişim adresi https://www.forbes.com/sites/forbesbooksauthors/2020/03/19/covid-19-is-a-black-swan/?sh=2ce1ee3a7b4b.
• He, Q., Liu, J., Wang, S. and Yu, J. (2020). The impact of Covid-19 on stock markets. Economic and Political Studies, 8(3), 275-288. doi:10.1080/20954816.2020.1757570.
• Ihaka, R. (2005). Time Series Analysis Lecture Notes for 475.726. Erişim adresi https://www.stat.auckland.ac.nz/~ihaka/726/notes.pdf
• Investing (t.y). Erişim adresi https://tr.investing.com/indices/katilim.
• İzolluoğlu, C. (2019). Zaman serisi birim kök testleri ve bir uygulama. İnönü Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Malatya.
• Grandell, J. (t.y.). Time series analysis. 09.04.2021 tarihinde https://www.math.kth.se/matstat/gru/sf2943/ts.pdf adresinden erişildi.
• Jürgen W. and Hassler, U. (2005). Unit root testing, Diskussionsbeiträge, No. 2005/23, Freie Universität Berlin, Fachbereich Wirtschaftswissenschaft, Berlin.
• Katılım Endeksi. (t.y.). 10.05 2021 tarihinde https://www.katilimendeksi.org/subpage/16/endeks_bilgileri adresinden erişildi.
• Kotishwar, A. (2020). Impact of covid-19 pandemic on stock market with reference to select countries - a study. Academy of Accounting and Financial Studies Journal, 24(4), 1-9.
• Liu, H., Y., Manzoor, A., Wang, C.Y., Zhang, L. and Manzoor, Z. (2020). The covid-19 outbreak and affected countries stock markets response. Environmental Research and Public Health, 17, 1-19.
• Lütkepohl, H. (2005). New introduction to multiple time series analysis. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
• Mavrotas, G. and Kelly, R. (2001). Old wine in new bottles:testing causality between savings and growth, The Machester School, 6(1), 97-105, https://doi.org/10.1111/1467-9957.69.s1.6.
• McKay B, Calfas J and Ansari T. (2020, March 11). Coronavirus declared pandemic by world health organization, Wall St J., Erişim adresi https://www.wsj.com/articles/u-s-coronavirus-cases-top-1-000-11583917794.
• Oxford COVID-19 Government Response Tracker (t.y). 10.04.2021 tarihinde https://covidtracker.bsg.ox.ac.uk/ adresinden erişildi.
• Ozili, P. K. & Arun, T. (2020). Spillover of COVID-19: Impact on the global economy. Erişim adresi https://ssrn.com/abstract=3562570.
• Ögel, S. ve Gökgöz, H. (2020). BİST 100 ve katılım endekslerinin faiz ve döviz kurlarıyla ilişkisinin analizi, Maliye ve Finans Yazıları, (114), 353-374.
• Özdemir M. (2020). Geleceğin anahtarı: “katılım finans sistemi”, Katılım Finans, 4(21), Erişim adresi https://tkbb.org.tr/Documents/Yonetmelikler/Katilim-Finans-Sayi-21.pdf.
• Roy, S. (2020, July27). Economic Impact Of Covid-19 Pandemic, Technical Report, Erişim adresi https://www.researchgate.net/publication/343222400_ECONOMIC_IMPACT_OF_COVID-19_PANDEMIC.
• Sansa, N. A. (2020). The impact of the COVID-19 on the financial markets: evidence from China and USA. Erişim adresi https://ssrn.com/abstract=3562530 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3562530.
• Şahbalı S. N. ve Kaya, F. (2021). Covid-19 salgın hastalığının KAT50 endeksine etkisi: ardl sınır testi modeli. Avrasya Sosyal ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi (ASEAD), 8(2), 38-50.
• Şensoy, N., Bayraktar, O. ve Arslan, H. (2020). COVID-19 ve katılım bankaları, Erişim adresi https://katilimfinans.com.tr/kapak-konusu/covid-19-ve-katilim-bankalari-h12785.html.
• T.C. Sağlık Bakanlığı, COVID-19 Bilgilendirme Platformu, (t.y) . 11.04.2021 tarihinde https://covid19.saglik.gov.tr/ adresinden erişildi.
• Türkiye Katılım Bankalar Birliği. (t.y.). 11. 05.2021 tarihinde https://tkbb.org.tr/Documents/Yonetmelikler/Katilim_30_BYF_Tanitim_Kitapcik.pdf adresinden erişildi.
• Uçar, A., Çavdar, S. ve Arslan Ş. (2020, 11 Mayıs). Kovid-19 mücadelesinde Türkiye örneği ve normalleşme süreci. Erişim adresi https://www.aa.com.tr/tr/analiz/kovid-19-mucadelesinde-turkiye-ornegi-ve-normallesme-sureci/1836789.
• Verma, D. and Sinha, P.K. (2020). Has Covid 19 infected Indian stock market volatility? evidence from NSE. AAYAM, (10), 25-35.
• Wei, W.W.S. (2013). Time series analysis. Oxford Handbooks Online. doi:10.1093/oxfordhb/9780199934898.013.0022.
• Yetiz, F. (2021). Covid-19 pandemi sürecinin Türk bankacılık sektörü çalışanlarına ve müşterilerine etkileri: swot Analizi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (22), 109-117.
• Yıldız Contuk, F. ( 2021). Covid -19'un borsa İstanbul üzerindeki etkisi: bir ardl sınır testi modeli. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (89),101-112. doi: 10.25095/mufad.852088.
• Zhang, D., Hu, M. and Ji, Q. (2020). Financial markets under the global pandemic of covid-19. Finance Research Letters, 101528. doi: 10.1016/j.frl.2020.101528.