BIST BANKA VE SİGORTA ENDEKSLERİ İLE RİSK PRİMLERİ ARASINDAKİ NEDENSELLİK İLİŞKİSİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ *

Abstract

Ülkelerde yaşanan olumlu ve olumsuz gelişmeler ülkelerin risk primi göstergesi olan CDS primine yansımaktadır. CDS primi, gelişmekte olan piyasalara sahip ülkelerin risk primlerinde önemli bir kriter olarak kabul edilmekte ve yatırımcılara bu ülkelerin kredibilitesi hakkında önemli bilgiler vermektedir. CDS primlerindeki artışlar finansal piyasalarda bir işleme taraf olan katılımcıların risklerinin artabileceǧi anlamına gelmektedir. Dolayısıyla bu ülkelerin CDS primlerindeki deǧişimi etkileyebilecek faktörlerin belirlenmesi, ülke ekonomileri için önemli hale gelmiştir. Bankacılık ve sigortacılık sektörlerine ait borsa yatırımları ile risk primleri arasında ilişki olup olmadıǧının tespit edilmesi amacıyla bu çalışmada, Ocak 2018- Aralık 2021 dönemi için aylık veriler kullanılarak Türkiye CDS primi ile BIST Banka ve BIST Sigorta sektör endeksleri arasındaki nedensellik ilişkisinin araştırılması amaçlanmıştır. Nedensellik analizi sonuçlarına göre, CDS ve BIST Banka deǧişkenlerinden BIST Sigorta deǧişkenine doǧru tek yönlü bir nedensellik tespit edilmiştir. Bunun dışında diǧer yönlerde nedensellik tespit edilmemiştir.

Alternate abstract:

Positive and negative developments in countries are reflected in the CDS premium, the risk premium indicator of countries. The CDS premium is considered an important criterion in the risk premiums of countries with emerging markets and provides investors with important information about the credibility of these countries. Increases in CDS premiums mean that the risks of participants who are a party to a transaction in financial markets may increase. Therefore, it has become important for national economies to determine the factors that may affect the change in CDS premiums of these countries. In this study, it is aimed to investigate the causality relationship between Turkey CDS premium and BIST Bank and BIST Insurance sector indices by using monthly data for the period of January 2018- December 2021 in order to determine whether there is a relationship between stock market investments of the banking and insurance sectors and risk premiums or not. According to the results of the causality analysis, a one-way causality was determined from CDS and BIST Bank variables to BIST Insurance variable. Apart from this, no causality was detected in other aspects.

Headnote

Öz

Ülkelerde yaşanan olumlu ve olumsuz gelişmeler ülkelerin risk primi göstergesi olan CDS primine yansımaktadır. CDS primi, gelişmekte olan piyasalara sahip ülkelerin risk primlerinde önemli bir kriter olarak kabul edilmekte ve yatırımcılara bu ülkelerin kredibilitesi hakkında önemli bilgiler vermektedir. CDS primlerindeki artışlar finansal piyasalarda bir işleme taraf olan katılımcıların risklerinin artabileceǧi anlamına gelmektedir. Dolayısıyla bu ülkelerin CDS primlerindeki deǧişimi etkileyebilecek faktörlerin belirlenmesi, ülke ekonomileri için önemli hale gelmiştir. Bankacılık ve sigortacılık sektörlerine ait borsa yatırımları ile risk primleri arasında ilişki olup olmadıǧının tespit edilmesi amacıyla bu çalışmada, Ocak 2018- Aralık 2021 dönemi için aylık veriler kullanılarak Türkiye CDS primi ile BIST Banka ve BIST Sigorta sektör endeksleri arasındaki nedensellik ilişkisinin araştırılması amaçlanmıştır. Nedensellik analizi sonuçlarına göre, CDS ve BIST Banka deǧişkenlerinden BIST Sigorta deǧişkenine doǧru tek yönlü bir nedensellik tespit edilmiştir. Bunun dışında diǧer yönlerde nedensellik tespit edilmemiştir.

Anahtar Kelimeler: BIST Sektör Endeksleri, Bankacılık, Sigortacılık, Risk Primi, Nedensellik

Alan Tanımı: Sigortacılık, Finans

Abstract

Positive and negative developments in countries are reflected in the CDS premium, the risk premium indicator of countries. The CDS premium is considered an important criterion in the risk premiums of countries with emerging markets and provides investors with important information about the credibility of these countries. Increases in CDS premiums mean that the risks of participants who are a party to a transaction in financial markets may increase. Therefore, it has become important for national economies to determine the factors that may affect the change in CDS premiums of these countries. In this study, it is aimed to investigate the causality relationship between Turkey CDS premium and BIST Bank and BIST Insurance sector indices by using monthly data for the period of January 2018- December 2021 in order to determine whether there is a relationship between stock market investments of the banking and insurance sectors and risk premiums or not. According to the results of the causality analysis, a one-way causality was determined from CDS and BIST Bank variables to BIST Insurance variable. Apart from this, no causality was detected in other aspects.

Key Words: BIST Sector Indices, Banking, Insurance, Risk Premium, Causality

JEL Code: C22, G10, G21, G22

1. GİRİŞ

Ekonomik alanda güçlerini arttırmayı amaçlayan ülkeler ve işletmeler, yeni pazarlar bulabilmek ve yatırım karlarını arttırmak için diǧer ülkelerle ekonomik ilişkilerini geliştirmektedirler. Ancak, diǧer ülkelere yatırım yapacak olan yatırımcılar bu yatırımları için riskleri dikkate almaları gerekmektedir. Finansal piyasalarda bilgilerin asimetrik yapıda olması, makroekonomik göstergelerdeki bozulmalar ve finansal krizler gibi faktörler piyasalarda dalgalanmalara neden olmaktadır (Kaderli ve İltaş, 2021: 4). Yatırımcıların temel amaçlarından biri de finansal varlıkların gelecekteki fiyat hareketleri üzerinde öngörüde bulunmak ve belirsizlik ya da risk durumlarından kaçınmaktır. 2008 yılında yaşanan Küresel Finansal Kriz ile birlikte yatırımcıların risk tercihlerinde deǧişimler meydana gelmiştir. Yatırımcılar, getirisi daha fazla olmasına bakmaksızın daha düşük riskli yatırımları tercih etmektedir (Durgun Kaygısız ve İşcan, 2021: 168).

Gelişmekte olan ülkelerin risk primi göstergesi olarak, finansal piyasalarda kredi temerrüt takası (Credit Default Swap - CDS) oranı kullanılması yaygın bir uygulamadır. Ülkelerin politik ve ekonomik risk düzeylerine baǧlı olarak CDS primleri sürekli deǧişmekte ve reel ekonominin performansını yansıtmaktadır. Dolayısıyla CDS primi, ülkelerin risk göstergesi olarak kabul edilmektedir (Kaderli ve İltaş, 2021: 4). CDS primi, küresel finansal sistemde, risk primleri ile özellikle gelişmekte olan ülkelerde olası risk ve zararların erken tespitine yardımcı olmaktadır.

CDS primi, reel ekonominin performansı hakkında önemli bilgiler saǧlamasının yanı sıra küresel finansal sisteme artan risk primleri ile özellikle gelişmekte olan ülkelerde olası risk ve zararların erken tespitine yardımcı olmaktadır. Ayrıca CDS primindeki artış, makroekonomik belirsizliǧin artmasına neden olmakta ve bir ülke için doǧrudan veya dolaylı yatırımların karar süreçlerini olumsuz etkileyebilmektedir (Erdaş, 2022: 26).

Sigortacılık faaliyetlerinde de benzer şekilde insanların risklere karşı korunmak amacıyla birtakım çözüm yöntemleri aradıkları görülmektedir. Bunun için sigortacılıǧa benzer birçok risk yönetim türleri geliştirilmiştir. Risklerden korunma yöntemi olarak sigortacılık faaliyetleri tüm dünya tarafından genel kabul görmektedir (Altan, 2010: 188-189). Ülkelerin finansal sistemleri içerisinde sigortacılık sektörünün payının büyük olması sebebiyle uluslararası yatırımcılar yatırımlarını riski daha az olan ülkelere yönlendirmektedirler (Sezal, 2017: 11561157). Finans sektörü içerisindeki payı artan sigorta sektörünün ekonomik büyüme üzerindeki etkisi büyük önem taşımaktadır. Dolayısıyla bu sektör üzerine yapılan yatırımların önemi büyüktür.

Finans ve bankacılık sektörleri dünya ekonomisinde meydana gelen krizlerden etkilenmektedir. Bu sebeple günümüzde uygulamalı çalışmalar genellikle finans ve bankacılık krizleri ile ülke risk primi arasında baǧlantı kurmayı amaçlamaktadır (Badurlar, 2021: 312).

Finansal piyasaların en yoǧun aracı kurumların biri de bankalardır. Bankalar bir yandan finansal varlıkların transfer işlemlerini yaparken risk ortamında optimum borçlanma yolunu tercihe çalışırlar. Fakat bir ülkede ekonomik veya politik riskler arttıkça bankaların borçlanma maliyetleri de artmaktadır (Gürsoy ve Kılıç, 2021: 1325).

Bankacılık ve sigortacılık sektör yatırımlarının ülke ekonomisi için önemi göz önünde bulundurulduǧunda risk primlerinin bunlar üzerinde etkilerinin tespit edilmesinin önemi büyüktür. Bu çalışmada Türkiye'nin CDS primleri, BIST Banka ve BIST Sigorta endeksleri arasındaki nedensellik ilişkisi araştırılacaktır.

2. LİTERATÜR TARAMASI

Son yıllarda yaşanan finansal gelişmeler ile birlikte CDS primleri ile ilişkili finansal deǧişkenlerin ve makroekonomik etkilerin araştırıldıǧı çalışmalar literatürde giderek yaygınlaşmıştır. Bu ilişkiyi araştıran çalışmalardan bazıları aşaǧıda gösterilmektedir.

Türkiye'de yapılan çalışmaların çoǧunlukla CDS primi ile BIST 100 Endeksi arasında ilişki üzerinde yoǧunlaştıǧı görülmektedir (Çelik ve Koç, 2013; Esen, vd., 2015; Deǧirmenci ve Pabuçcu, 2016; Atasever, 2017; Şahin ve Özkan, 2018; İltaş, 2019; Çevik ve Buǧan, 2019; Evci, 2020; Bolaman Avcı, 2020; Güngör ve Erer, 2020; Erdaş, 2022).

Literatürde bu konuda yapılan çalışmalar incelendiǧinde, CDS ile BIST 100 Endeksi arasında nedensellik ilişkisinin bulunmadıǧını savunan çalışmalara rastlanmıştır (Acaravcı ve Karaömer, 2017). Ancak çalışmaların çoǧu (Deǧirmenci ve Papuçcu, 2016; Şahin ve Özkan, 2018) BIST 100 Endeksi ile CDS primi arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi olduǧu hipotezini desteklemektedir. Diǧer yandan CDS priminden BIST 100 Endeksi'ne doǧru tek yönlü nedensellik ilişkisi bulan çalışmalar da mevcuttur (Atasever, 2017; Bektur ve Malcıoǧlu, 2017; Evci, 2020; Topaloǧlu ve Ege, 2020).

Önem (2020), makroekonomik faktörlerin borsa endeks deǧerleri üzerindeki etkilerini araştırmıştır. 2010-2019 dönemi yıllık verileri kullanılarak yapılan analiz sonuçlarına göre BIST ticaret, GSYH, BIST Teknoloji ve BIST Sigorta arasında anlamlı bir ilişki tespit edilirken, işsizlik oranı, BIST Tekstil, BIST Sigorta endeks deǧerleri arasındaki ilişkinin anlamlı olduǧu gösterilmektedir.

Altuntaş ve Ersoy (2020), Türkiye'de CDS primi, BIST 30 Endeksi ve BIST Banka Endeksine ait Ocak 2009-Ekim 2020 dönemi haftalık verileri kullanılarak bu deǧişkenler arasındaki nedensellik ilişkisinin araştırdıkları çalışmada VAR Granger Nedensellik Testi sonuçlarına göre, Türkiye'nin CDS primi ile BIST Bankacılık Endeksi arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir.

Gürsoy ve Kılıç (2021), Türkiye'de politik belirsizlik ile CDS primleri ve BIST bankacılık endeksi arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Deǧişkenlerine ait Mart 2010- Ekim 2020 dönemlerine ait aylık veriler kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre, CDS primi ve BIST bankacılık endeksi arasında iki yönlü güçlü bir etkileşim olduǧunu tespit etmişlerdir.

Kaderli ve İltaş (2021), Türkiye'de CDS Primi ile Borsa Sektör Endeksleri arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktadır. Elde edilen bu sonuçlar CDS primi ve sektör endeksleri arasında karşılıklı bilgi akışının varlıǧını göstermektedir.

Literatürde sektör endeksleri ile CDS primleri arasındaki ilişkiye yönelik çalışmaların BIST 100 endeksi ile olan çalışmalara göre daha az olduǧu tespit edilmiştir. Bu çalışmada diǧer çalışmalardan farklı olarak bankacılık ve sigortacılık sektörleri göstergesi olarak BIST Banka ve BIST Sigorta verileri kullanılarak CDS primleri arasındaki ilişkinin ortaya konması amaçlanmıştır.

3. VERİ SETİ, YÖNTEM VE BULGULAR

Bu çalışma son dönemlerde giderek yükselen kredi temerrüt takası (CDS) ile bankacılık ve sigortacılık sektörlerindeki borsa verileri arasındaki nedensellik ilişkisinin ARDL sınır testi ve Toda-Yamamoto nedensellik testi ile incelenmesi amaçlamaktadır. Bu amaçla çalışmada üç ayrı deǧişken kullanılmıştır. Hem parametre büyüklüklerinin uyumlandırılması hem de analiz yorumlarının daha kolay yapılabilmesi için tüm deǧişkenlerin logaritmaları alınmıştır. Analizde Eviews 10 paket programı kullanılmıştır. Deǧişkenlere ait bilgiler Tablo 1'de gösterilmektedir.

Çalışmada Ocak 2018 ve Aralık 2021 dönemi aylık veriler kullanılmıştır. Analizde 2018 yılının başlangıç olarak alınmasının nedeni bu yılda CDS verilerinde yaşanılan türbülanstır. CDS verileri 2018 yılının ilk aylarında 100'lü seviyelerde iken nisan ayından itibaren yükselişe geçmiş ve temmuz ayında 300'lü rakamlara ulaşmıştır. Sonraki yıllarda giderek yükselmiştir.

3.1. ADF Birim kök testi

Toda-Yamamoto testinin ilk kurulum aşamasında serilerin duraǧanlık seviyeleri önem arz etmektedir. Hem bu nedenle hem de çalışmada sahte regresyona yer vermemek adına öncelikli olarak deǧişkenlerin duraǧanlık seviyeleri ölçülmüştür. Serilere en çok kullanılan birim kök testi olan Augmented Dickey-Fuller (ADF) birim kök testi uygulanmıştır. Tablo 2 birim kök testi sonuçlarını göstermektedir.

Birim kök testi sonuçlarına göre LCS ve LBB serileri düzey hallerinde duraǧan iken, LBS serisi düzey halde birim kök içermektedir. LBS serisi birinci farkında duraǧan hale gelmektedir. Duraǧanlık testi sonuçlarına göre dmax 1 olarak tespit edilmiştir.

3.2. ARDL Sınır Testi Yaklaşımı

Analizde kullanılacak deǧişkenler arasındaki uzun dönemli ilişki incelenirken eşbütünleşme testleri uygulanmaktadır. Serilere hangi eş bütünleşme testinin yapılacaǧı, serilerin duraǧanlık seviyelerine göre deǧişmektedir. Bu çalışmada serilerin farklı seviyelerden duraǧan olması nedeniyle ARDL sınır testinin yapılması uygun bulunmuştur. Gecikmesi Daǧıtılmış Otoregresif (Autoregressive Distributed Lag- ARDL) sınır testi yaklaşımı Pesaran vd. (2001) tarafından ortaya koyulmuştur. Bu testin diǧer eşbütünleşme testlerine göre birkaç farklı avantajı bulunmaktadır. Seriler I(2) olmadıǧı müddetçe farklı duraǧanlık seviyelerindeki deǧişkenlere uygulanabilmektedir. Buna ek olarak, düşük gözleme sahip olan veri setinde daha güvenilir sonuçlar vermektedir.

ARDL sınır testinde ilk olarak deǧişkenler arasındaki uzun dönemli ilişki İncelenmektedir. Eǧer bu ilişki tespit edilirse sonraki aşamalara geçilmektedir.

Uzun dönemli eşbütünleşmenin varlıǧına karar verebilmek için F istatistiǧi alt ve üst sınır kritik deǧerler ile karşılaştırılmaktadır. F istatistik deǧeri, kritik deǧerin üst sınırından daha büyük ise H0 hipotezi reddedilir. Bu durumda deǧişkenler arasında eşbütünleşme olduǧunu göstermektedir. F istatistik deǧeri, kritik deǧerin alt sınırından daha küçük ise hipotezi reddedilemez.

Tablo 3'de sınır testi sonuçlarını göstermektedir. Tablo 3'e göre F istatistik deǧeri kritik deǧerlerin alt ve üst sınırında daha küçük olduǧu için deǧişkenler arasında eşbütünleşme bulunmamaktadır. Modele otokorelasyon, normallik ve deǧişen varyans testleri de uygulanmış ve modelin normal daǧılım sergilediǧi, otokorelasyon ve deǧişen varyans sorunlarının bulunmadıǧı tespit edilmiştir. Eşbütünleşme sonucu elde edilemediǧi için ARDL sınır testinin diǧer aşamalarına geçilmemiştir.

3.3. VAR model ve İstikrar Koşulları

Toda-Yamamoto testinde önemli olan ikinci aşama gecikme uzunluǧunun belirlenmesidir. Bunun için öncelikle VAR model kurulmuştur. Oluşturulan model aşaǧıdaki gibidir.

LCDS= a + ßLBB + yL BS + e

Not: LR: Olabilirlik Oranı,

FPE: Son Tahmin Hatası,

AIC: Akaike Bilgi Kriteri,

SC: Schwarz Bayesci Bilgi Kriteri,

HQ: Hannan-Quinn Bilgi Kriteri.

* İşareti, ilgili kriterin uygun bulduǧu gecikme uzunluǧunu ifade etmektedir.

Tablo 4 modelin optimum gecikme uzunluǧunu göstermektedir. Tablo 4 incelendiǧinde LR, FPE, AIC, SC ve HQ bilgi kriterlerinin tamamı bir gecikme uzunluǧunu göstermektedir. Bu sonuca gör k=1 olduǧu söylenebilir. Tespit edilen gecikme uzunluǧunun hata teriminin bilinen tüm varsayımları saǧlaması gerekmektedir (Tarı, 2011: 461). Sonraki aşamada VAR(1) kurulmuş ve karakteristik polinom kökleri, otokorelasyon ve deǧişen varyans istikrar koşullarının uygun olup olmadıǧı test edilmiştir.

Birim köklerin tümünün çember içerisinde olduǧu Şekil 1'de görülmektedir. Böylece VAR(1) modelinin ilk istikrarlı koşulu doǧrulanmıştır.

VAR(1) modelinde otokorelasyon sorununun tespiti için otokorelasyon LM testi uygulanmıştır. Test sonuçları Tablo 5'te gösterilmektedir. Buna göre "H0: otokorelasyon yoktur" yokluk hipotezi %1 anlam seviyesinde kabul edilmiştir. Modelde otokorelasyon sorununa rastlanmamıştır.

VAR istikrar koşullarından olan deǧişen varyans testi sonuçları Tablo 6'da göstermektedir. Tablo 6'da gösterilen deǧerlere göre "H0: Deǧişen Varyans Yoktur" yokluk hipotezi %1 anlam seviyesinde kabul edilmiştir. VAR (1) modelinin deǧişen varyans problemi bulunmamaktadır.

3.4. Toda- Yamamoto Nedensellik Testi

VAR(1) model tüm istikrar koşullarını saǧladıktan sonra Toda-Yamamoto nedensellik testine geçişmiştir. Bu testte deǧişkenlerin duraǧanlık seviyelerinin dikkate almaması önemli bir özelliktir. Seriler farklı seviyelerde duraǧan olsalar da fark işlemi alınmadan düzey halleriyle Toda-Yamamoto testi uygulanabilmektedir (Saatçioǧlu ve Karaca, 2017: 9). Fark işlemi alınmadan testin uygulanabiliyor olması bilgi kaybını engellemektedir.

Toda-Yamamoto testi tahmin edilirken VAR (k+dmax) boyutunda tahmin edilmesi gerekmektedir. Bu nedenle bu testin en önemli püf noktası serilerin duraǧanlık derecelerinin ve max gecikme uzunluǧunun doǧru tespit edilmesidir. Burada k uygun gecikme uzunluǧunu, dmax ise serilerin en büyük duraǧanlık derecesini göstermektedir. Yukarıdaki testlerde k=1 ve dmax=1 olarak tespit edilmiştir.

VAR (k+ dmax) bu modelde 1+1 = 2 olarak belirlenmiştir. Buna göre TodaYamamoto nedensellik sonuçları Tablo 7'de gösterilmektedir.

Nedensellik analizine göre LCDS ve LBB deǧişkenlerinden LBS deǧişkenine doǧru tek yönlü bir nedensellik tespit edilmiştir. Başka bir anlatımla "LCDS, LBS'nin nedeni deǧildir" ve "LBB, LBS'nin nedeni deǧildir" hipotezleri %5 anlamlılık seviyesinde reddedilmiştir. Buna karşın LBS ve LBB'den LCDS'e doǧru; LCDS ve LBS'den LBB'ye doǧru bir nedensellik tespit edilememiştir.

4. SONUÇ

Son dönemlerde giderek yükselen kredi temerrüt takasının, bankacılık ve sigortacılık alanındaki borsa verileri arasındaki ilişkinin test edilmesini amaçlayan bu çalışmada deǧişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkiyi tespit etmek amacıyla öncelikle ARDL sınır testi uygulanmıştır. Sonrasında ise deǧişkenler arasındaki nedensellik ilişkisini incelemek için Toda-Yamamoto nedensellik testi uygulanmıştır. ARDL test sonuçlarına göre deǧişkenler arasında uzun dönemli bir eşbütünleşme ilişkisine rastlanılmamıştır. Nedensellik test sonuçlarında ise LCDS ve LBB deǧişkenlerinden LBS deǧişkenine doǧru tek yönlü bir nedensellik tespit edilmiştir. Ancak serilerin duraǧanlık seviyelerinin tespitinin farklı analizlerle denenmesi diǧer çalışmalar için önerilmektedir.

CDS primleri üzerindeki etkilerin araştırılması yatırımcılar, analistler veya politika yapıcılar için oldukça önemli ve faydalıdır. Bu çalışmada elde edilen bulgular literatürde yer alan diǧer çalışmalara göre farklılık göstermektedir. Altuntaş ve Ersoy (2020), Türkiye'nin CDS primi ile BIST Bankacılık Endeksi arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi tespit etmiştir. Kaderli ve İltaş (2021), CDS primi ve sektör endeksleri arasında karşılıklı ilişkili olduǧunu savunmaktadır. Gürsoy ve Kılıç (2021) ise CDS primi ve BIST bankacılık endeksi arasında iki yönlü güçlü volatilite etkileşimi gerçekleştiǧini vurgulamaktadır. Ancak bu çalışmada Ocak 2018 ve Aralık 2021 dönemi aylık verileri kullanılarak yapılan analiz sonucunda LCDS ve LBB deǧişkenlerinden LBS deǧişkenine doǧru tek yönlü bir nedensellik tespit edilmiştir. Elde edilen diǧer sonuçlar LBS ve LBB'den LCDS'e doǧru; LCDS ve LBS'den LBB'ye doǧru bir nedensellik tespit edilemediǧini göstermektedir. Bu sonuçlar doǧrultusunda sigortacılık sektörünün ülkenin risk primi göstergesi olan CDS priminden etkilendiǧini, borsada kayıtlı bankacılık sektöründe ise etkisi olmadıǧını ortaya koymaktadır. İncelenen iki borsa sektörünün de CDS primleri üzerinde etkisi bulunmamaktadır. CDS primlerindeki artışlar finansal piyasalarda katılımcıların risklerinin artabileceǧi anlamına gelmektedir. Dolayısıyla Türkiye'de yatırımlar için güven ortamının oluşmasını saǧlamak amacıyla CDS primlerinin azaltılması yönünde politika alt yapılarının oluşturulması Türkiye ekonomisi açısından gerekli ve önemlidir.

Sektörel önemi büyük olan sigortacılık sektörüne ait hisse senetlerinin deǧerlenmesi için güven ortamının oluşması ve CDS prim deǧerlerinin daha düşük olmasının gerekliliǧi analiz sonucunda ortaya konmaktadır. Son dönemlerde artış gösteren CDS primlerinin artış sebepleri arasında Covid-19 pandemisinin etkisinin incelenmesi diǧer çalışmalar için araştırma konusu olabilir.

YAZARIN BEYANI

Katkı Oranı Beyanı: Yazar çalışmaya tek başına katkı saǧlamıştır.

Destek ve Teşekkür Beyanı: Çalışmada herhangi bir kurum ya da kuruluştan destek alınmamıştır.

Çatışma Beyanı: Çalışmada herhangi bir potansiyel çıkar çatışması söz konusu deǧildir.

Sidebar

Atıf (APA): Ezanoǧlu, Z., (2022), BIST Banka ve Sigorta Endeksleri ile Risk Primleri Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneǧi, Sosyal ve Beşeri Bilimler Dergisi, 14 (1): 108-121, https://doi.org/10.55978/sobiadsbd.1128130

Footnote

* Bu makalede bilimsel araştırma ve yayın etiǧi ilkelerine uyulmuştur.

References

KAYNAKÇA

Acaravcı, S. K., & Karaömer, M. Y. (2017). Borsa İstanbul (BIST-100) ve kredi temerrüt takası (CDS) arasındaki ilişkinin incelenmesi. In Mediterranean International Conference on Social Sciences by UDG (s. 260).

Altan, M. S. (2010). Türk Sigortacılık Sektöründe Etkinlik: Veri Zarflama Analizi Yöntemi ile Bir Uygulama. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 12(1), 185-204.

Altuntaş, D. & Ersoy, E. (2020). CDS Primi ile BIST 30 Endeksi ve BIST Bankacılık Endeksi Arasındaki Nedensellik İlişkisi. Ekonomi ve Finansai Araştırmalar Dergisi, 2(2), 144-155.

Atasever, G. (2017). Türkiye'de Risk Primi (CDS), Piyasa Göstergeleri ve Seçim Dönemlerine İlişkin Ekonometrik Analiz. International Journal of Academic Value Studies (Javstudies), 3(13): 217-226.

Badurlar, İ. (2021). Makroekonomik göstergeler ve ülke risk primi ilişkisinin incelenmesi: Türkiye örneǧi, Journal of Yasar University, 16/61,310-329.

Bektur, Ç. & Malcıoǧlu, G. (2017). Kredi Temerrüt Takasları ile BIST 100 Endeksi Arasındaki İlişki: Asimetrik Nedensellik Analizi. AİBÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 17(3), 73-83.

Bolaman Avcı, Ö. (2020). Interaction Between CDS Premiums and Stock Markets: Case of Turkey. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(1), 1-8.

Çelik, S. & Koç, Y. D. (2013). Relationship Between Sovereign Credit Default SwapaAnd Stock Markets: The Case Of Turkey. The Macrotheme Review, 5(4), 36-40.

Çevik, E. İ. & Buǧan, M. F. (2019). Borsa İstanbul ile Risk Primi Arasındaki Nedensellik İlişkisi. International Congress of Management, Economy and Policy içinde. İstanbul.

Deǧirmenci, N. & Pabuçcu. (2016). Borsa İstanbul ve Risk Primi Arasındaki Etkileşim: VAR ve NARX Model. The Journal of Academic Social Science, 4(35), 248-261.

Durgun Kaygısız, A., & İşcan, H. Kredi Temerrüt Takası ve Döviz Kuru İlişkisi, Türkiye Örneǧi. Sakarya İktisat Dergisi, 10(2), 167-179.

Erdaş, M. L. (2022). The Impact of Financial Drivers on Credit Default Swap (CDS) in Turkey: The Cointegration with Structural Breaks and FMOLS Approach. Istanbul Business Research, 57(1), 25-46.

Esen, S., Zeren, F. & Şimdi, H. (2015). CDS and Stock Market: Panel Evidence Under Cross-Section Dependency. South-Eastern Europe Journal of Economics, 73(1), 31-46.

Evci, S. (2020). Kredi Temerrüt Swapları ile Borsa İstanbul Arasındaki Eşbütütünleşme İlişkisinin Analizi. Gaziantep Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 2(1), 100-117.

Güngör, S. & Erer, E. (2020). Kredi Temerrüt Swap Primleri ile Pay Piyasaları Arasındaki Oynaklık Yayılım Etkisi: Türkiye Örneǧi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 70(2), 19-41.

Gürsoy, S. & Kılıç, E. (2021). Küresel Ekonomik Politik Belirsizliǧin Türkiye CDS Primi ve BİST Bankacılık Endeksi Üzerindeki Volatilite Etkileşimi: DCCGARCH Modeli Uygulaması. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 35(4), 1323-1334.

İltaş, Y. (2019). CDS Primi, Döviz Kuru ve Borsa Endeksi Arasındaki İlişki: Türkiye İçin Nedensellik Testleri. 3.Uluslararası Ekonomi Araştırmaları ve Finansal Piyasalar Kongresi içinde (ss. 800-814). Gaziantep.

Kaderli, Y. & İltaş, Y. (2021). Türkiye CDS Primi ile Borsa Sektör Endeksleri Arasındaki Volatilite Etkileşimi: Varyansta Nedensellik Testinden Bulgular. Bankacılar, 32(118), 3-17.

Önem, H. B. (2020). The Effect of Macroeconomic Factors on BIST Index Values. Journal of Current, Researches on Business and Economics, 10 (2), 203212.

Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of applied econometrics, 76(3), 289-326.

Saatçioǧlu, C. & Karaca O., (2017). Türkiye'de Üretici Fiyatları ile Tüketici Fiyatları Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 2005-2016, Sakarya İktisat Dergisi, 6(2), 1- 16.

Sezal, L. (2017). Türkiye Sigortacılık Sektörünün Deǧerlendirilmesi ve Faizsiz Sigortacılık Sisteminin Uygulanabilirliǧi. Journal of International Social Research, 10(52): 1156-1167.

Şahin, E. E. & Özkan, O. (2018). Kredi Temerrüt Takası Döviz Kuru ve Bıst100 Endeks İlişkisi. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(3), 19391945.

Tarı, R. (2011). Ekonometri, Umuttepe Yayınları, Kocaeli.

Topaloǧlu, E.A. & Ege, İ. (2020). Kredi Temerrüt Swapları (CDS) ile Borsa İstanbul 100 Endeksi Arasındaki İlişi: Kısa ve Uzun Dönemli Zaman Serisi Analizleri. İşletme Araştırmaları Dergisi, 12(2): 1373-1393.