Headnote
ÖZ
İklim değişikliğiyle mücadelede alınacak politika ve düzenlemelerin belirsizliği nedeniyle önemi giderek artan İklim Politika Belirsizliği işletmelerin stratejilerini, yatırımcıların portföylerini ve fnansal piyasaların genel risk algısını etkileyebilmektedir. Çalışmada, Türkiye özelinde küresel iklim politika belirsizliğinin dünya belirsizlik endeksi, ülke risk primi ve ekonomik büyüme üzerindeki etkisi araştırılmaktadır. Zaman serisi analizinde öncelikle birim kök analizleri için Augmented Dickey-Fuller (ADF) ve Phillips-Perron (PP) birim kök testi, sonrasında ARDL sınır testi yaklaşımı ve uzun-kısa dönem regresyon modelleri ile analiz yapılmıştır. Son olarak Toda-Yamamoto Nedensellik Testi yapılarak değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisi ve bu ilişkilerin yönü tespit edilmiştir. Bulgular, ADF ve PP birim kök testlerinin İklim Politika Belirsizliği (IPB), Ekonomik Büyüme (GDPGR) ve Dünya Belirsizlik Endeksi (WUI)'nin düzeyde durağan değişkenler olduğu buna karşılık, Ülke Risk Primi (CDS) değişkeninin ise 1. Farklarda düzeyde durağan olduğunu göstermektedir. F ve T istatistikleri testi sonuçlarına göre değişkenler arasında eşbütünleşme ilişkisi olduğu tespit edilmiştir. CDS'in uzun dönemde istatistiksel olarak anlamlı olmasa da kısa dönemde IPB üzerinde anlamlı olduğu ve kısa dönemde oynak olduğu sonucuna ulaşılmıştır ve WUI katsayısı istatistiksel olarak anlamlı olmadığından dolayı kısa dönemde bir etkisi bulunamamıştır. Toda-Yamamoto Nedensellik testi sonucuna göre ise IPB'den WUI'e doğru çift yönlü ve GDPGR'den ve CDS'e doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi olduğu tespit edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Küresel İklim Politika Belirsizliği, Dünya Belirsizlik Endeksi, Ülke Risk Primi, Ekonomik Büyüme, Zaman Serisi Analizi.
ABSTRACT
This study aims to investigate the impact of global climate policy uncertainty (IPB) on the World Uncertainty Index (WUI), country risk premium (CDS), and economic growth (GDPGR) in Turkey. As climate policy uncertainty becomes increasingly important, understanding its effects on financial and economic variables is crucial for both businesses and policymakers. The methodology includes time series analysis using the Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root tests to check for stationarity. The ARDL bounds test is then applied to assess the long- and short-term relationships among the variables. Finally, the Toda-Yamamoto causality test is used to determine the direction of causality between the variables. The findings indicate that IPB, GDPGR, and WUI are stationary at level, while CDS is stationary at first differences. Cointegration tests reveal a long-term relationship between the variables. In the short term, CDS is significant in relation to IPB, while WUI does not have a significant effect. The Toda-Yamamoto test shows bidirectional causality from IPB to WUI and unidirectional causality from GDPGR to CDS. These results suggest that climate policy uncertainty influences global uncertainty, and economic growth impacts the country risk premium.
Keywords: Global Climate Policy Uncertainty, Country Risk Premium, World Uncertainty Index, Economic Growth, Time Series Analysis.
GİRİŞ
Çevresel kalitenin bozulması, insanların çevresel sorunlara endişe duymasına yol açmış ve bu endişe, çevre sorunlarının kökenlerinin incelenmesine yönelik çabaları tetiklemiştir. Günümüzde en büyük çevre sorunu olarak kabul edilen küresel ısınmanın azaltılması konusunda akademisyenler ve politika yapıcılar arasında görtiı alışverişi yapılmaktadır. Bu çabaların bir yansıması olarak, küresel sınmanın temel nedenleri üzerinde durulmakta ve çözüm yolları araştırılmaktadır. Küresel ısınmanın temel nedeni olarak karbondioksit (CO2) emisyonu kabul edilmektedir. Sanayi devrimi, ülke ekonomilerinin hızla büyümesine katkı sağlamanın yanı sıra küresel ısınma gibi önemli çevresel sorunları da beraberinde getirmiştir. Sanayi devriminin etkileri, iklim değişikliği ile mücadelede atılan adımların gerekliliğini daha da belirgin hale getirmiştir. Sanayi devrimiyle birlikte, organik ekonomiden fosil yakıtlara dayalı inorganik bir ekonomiye geçiş yaşanmıştır. Bu durum, fosil yakıt kullanımının artmasıyla atmosferdeki CO2 emisyonlarının ve dolayısıyla atmosferin ısınmasının artmasına neden olmu ı tur (Dinç, 2022).
Küresel sınma ve iklim değişikliği sorununun dünya ekonomisi üzerindeki etkisi, 1990'ların başından itibaren yoğun bir şekilde araştırılmaktadır. Bu kapsamda, uluslararası düzeydeki işbirlikleri ve protokoller önemli bir rol oynamaktadır. Bu sorunları azaltmak amacıyla 1997'de imzalanan Kyoto Protokolü, sera gazı emisyonlarının 2008-2012 döneminde %5 oranında azaltılmasını hedefemiştir. 2021 yılında düzenlenen Hükümetlerarası İklim Deği ' ikliği Paneli (IPCC) raporuna göre, sera gazı ve CO2 emisyonu 1850den beri artmaktadır. Sera gazı emisyonu, 2010-2019 döneminde ortalama olarak artmış olsa da artış hızı azalmıştır. Ancak, bu olumlu geli ış melere rağmen, küresel ekonomik faaliyetler ve enerji talebinin art§i, sorunun ciddiyetini koruduğunu göstermektedir. CO2 emisyonu ise çeşitli faktörlerden kaynaklanan azalmalara rağmen, küresel faaliyetlerdeki artış ve enerji arzındaki yükseliş nedeniyle artmıştır (Türkeş, 2022).
Hükümetler arası İklim Değişikliği Paneli (IPCC), iklim değişikliği hakkında dünya çapında bilimsel bir otorite olarak kabul edilmektedir. IPCC raporları, iklim bilimindeki en güncel bulguları ve uzman görüşlerini bir araya getirmekte ve politika yapıcılar, bilim insanları ve toplumun geniş kesimleri için rehberlik sağlamaktadır. IPCC'nin raporları, iklim değişikliğinin nedenlerini, etkilerini ve olası çözümleri ele almaktadır. IPCC raporlarının içeriği zamanla güncellenmekte ve değişmektedir. Ancak genel olarak, iklim değişikliğinin gerçek olduğunu ve insan etkinliklerinin (örneğin, fosil yakıt kullanımı, ormansızlaşma, endüstriyel faaliyetler) bu değişikliklere katkıda bulunduğunu belirtmektedir. IPCC, küresel sıcaklık artışının, deniz seviyelerinde yükselmelerin, aşırı hava olaylarının ve iklimin diğer değişikliklerinin insan sağlığına, ekosistemlere ve ekonomilere zarar verdi ü ini vurgulamaktadır. Özellikle son raporlarda, iklim değişikliği ile mcadelede acil eylem çağrısı yapılmış, yenilenebilir enerji kullanımının te rı vik edilmesi, sera gazı emisyonlarının azaltılması ve uyum politikalanmn güçlendirilmesi gibi önlemlerin alınması gerektiği vurgulanmaktadır. IPCC raporları, dünya liderlerini ve karar vericileri, iklim değişikliği ile ilgili politika ve stratejileri belirleme konusunda bilgilendirmek için önemli bir kaynak olarak kabul edilmektedir (Türkeş, 2022).
İklim politika belirsizliği, iklim değişikliği ile mücadele için alınacak önlemlerin nasıl uygulanacağı veya değiştirileceği konusunda ortaya çıkan belirsizlikleri ifade etmektedir. Bu belirsizlikler, politika yapıcıların alaca şi kararların yanı sıra, yasal düzenlemelerin, uluslararası anlamaların ve ekonomik teşviklerin nasıl işleyece ğ i hakkında belirsizlikleri içermektedir. İklim politika belirsizlii, politika değişikliklerinin ne zaman yapılacağı, kapsamı, etkileri ve uzun vadede ne kadar süreceği gibi unsurları da kapsamaktadır. Bu durum, özellikle sanayi, işletmeler ve yatırımcılar için gelecekteki planlamaları zorlaştırmakta ve yatırım kararlarını ertelemelerine neden olabilmektedir (Gavriilidis, 2021). İklim değişikli ç i, zamanımızın belirleyici zorluğudur ve ekonomi ve finansal sistem iin önemli riskler oluşturmaktadır (Huang, 2023).
Son yıllarda, iklim değişikliğinin neden oldu ş u felaketler, bireysel ekonomik aktörlere belirgin kayıplar getirmi rı tir. Dalgalanan iklim riskleriyle başa çıkabilmek için iklim politikala dünya çapında sık sıkayarlamalara sahne olmuş, bu da iş faaliyetlerini etkileyen önemli bir faktör haline gelen iklim politikaları üzerindeki belirsizliğin artmasına neden olmuştur (Ren, Li, Duan ve Zhang, 2024).
Ülke Risk Primi yani CDS'ler, bir şirketin veya ülkenin borçlarının ödenmeme riskine karşı koruma sağlayan türev ürünlerdir. İklim politika belirsizliği, CDS'leri etkileme potansiyeline sahiptir, çünkü yatırımcılar bu belirsizlik nedeniyle gelecekteki ekonomik ve finansal risklerin artacağına inanmaktadır. Bu durumda, yatırımcılar riskleri azaltmak amacıyla CDS alarak veya primlerini artırarak korunma arayışına girmektedir. Ancak, belirsizliklerin etkisi her durumda aynı olmamakla beraber piyasa koşulları, ekonomik göstergeler ve diğer faktörler bu ilişkiyi etkileyebilmektedir.
İklim politikası belirsizliği arttığında, yatırımcılar ve finansal piyasalar genellikle bu belirsizli ş e bağlı olarak daha fazla risk taşıdıklarını düşünmekte ve borçlu irketlerin veya ülkelerin borçlarının ödenme riskini artırma yoluna gidebilmektedir. Bu da, özellikle iklim politikası veya düzenlemelerinin şirketlerin faaliyetlerini veya ülke ekonomilerini nasıl etkileyeceği konusunda endişe duyan yatırımcıların, borçlu şirketlerin veya ülkelerin CDS primlerini artırabilmektedir. Ancak, bu ilişki tam olarak her durumda aynı olmamakta ve çeşitli faktörlerin etkisi altında değişebilmektedir.
İklim politikaları belirsizliği, ekonomik karar alım süreçlerini ve piyasaları etkileyerek uzun vadeli büyüme potansiyelini etkileyebildiğinden dolayı iklim politika belirsizliği ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin de incelenmesi önem arz etmektedir. İklim değişikliğinin ekonomik büyüme üzerindeki etkileri, ülkelerin ekonomik gelişmişlik düzeyi, siyasi kapasiteleri, uyum ve azaltım politikaları ile birlikte hangi iklim risklerine maruz kaldıklarına göre farklılık göstermektedir. Gelir düzeyinin, sıcaklık etkilerinin büyüklüğünden ziyade ekonomik büyümeyi daha fazla etkilediği savunulmaktadır. Ancak, sıcaklık ve yağış rejimlerindeki değişim gibi iklim değişikliği etkilerinin belirsizli ç i, ekonomik büyüme üzerinde belirgin ve uzun vadeli krizlere yol aabileceği tahmin edilmektedir (Memiş ve Aydın, 2023).
Dünya belirsizlik endeksi ile iklim politika belirsizliği endeksi arasında da güçlü bir ilişkiden söz etmek mümkündür. Bu bağlamda, küresel iklim politikalarındaki belirsizlik düzeyleri, genel dünya belirsizliği üzerinde önemli bir etkiye sahip olmaktadır. Örneğin, belirsizliklerin artması küresel yatırım kararlarını ve ekonomik büyümeyi etkileyebilirken, iklim politikalarının netliği ve istikrarı küresel ekonomik performansı destekleyebilmekte veya engelleyebilmektedir. Bu nedenle, bu iki endeks arasındaki ili ş kinin anlaşılması, küresel ekonomik ve çevresel politikaların etkin bir ekilde yönetilmesi için önem arz etmektedir.
Bu çalışma, iklim değişikliği politika belirsizliğinin Türkiye'deki ekonomik büyüme, ülke risk primi (CDS) ve küresel belirsizlik üzerindeki etkilerini analiz etmeyi amaçlamaktadır. Günümüzde iklim değişikliği, yalnızca çevresel bir sorun değil, aynı zamanda ekonomik ve finansal sistemler üzerinde derin etkiler yaratan bir olgudur. İklim politika belirsizli ç i, yatırım kararlarını etkileyerek, finansal piyasalarda volatiliteye yol amakta ve ekonomik büyümeyi tehdit etmektedir. Bu çalışma, Türkiye gibi gelişen ekonomilerde, iklim politikalarının ekonomik performansa ve finansal istikrara olan etkilerini anlamaya yönelik önemli bir katkı sunmaktadır. Ayrıca, yatırımcıların risk yönetim stratejilerini geliştirmelerine yardımcı olacak bilgiler sağlamaktadır.
Mevcut literatürde, iklim değişikliği politika belirsizliğinin spesifik olarak Türkiye üzerindeki etkilerine dair sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu çalışma, iklim politikalarının ekonomik büyüme ile olan ilişkisini inceleyen ve CDS primleri üzerinden risk algısını analiz eden ilk çalışmalardan biri olarak öne çıkmaktadır. Ayrıca, iklim politikası belirsizliğinin global ve yerel belirsizliklerle olan dinamik ilişkisini araştırarak, literatürdeki bu önemli boşluğu doldurmaktadır Sonuç olarak, bu çalışma, hem akademik hem de politika yapıcılar için iklim deği ı ikliği ile ilgili net ve tutarlı politikaların gerekliliğini vurgulamaktadr.
I. LİTERATÜR
Literatürde iklim politikası belirsizliğinin tarım, enerji, gıda güvenliği, ekonomik büyüme, CO2 emisyonları ve finansal piyasalar gibi çeşitli alanlarda araştırıldığı pek çok çalışma mevcuttur. Özellikle iklim politikası belirsizliğinin ekonomik büyümeyi nasıl etkilediğiniortaya koyan çalışmalar yapılmış olmakla beraber iklim politika belirsizliğinin ülke risk primi üzerindeki etkisini inceleyen sınırlı çalışmaya rastlanmıştır.
Çin'in ekonomik büyüme stratejileri ile çevresel etkileri arasındaki dengeyi anlamak ve sürdürülebilir kalkınma için politika önerileri geliştirmek amacıyla Wang, Zhou, Zhou, ve Wang (2011) tarafından yapılan çalışmada, Çin'deki CO2 emisyonları, enerji tüketimi ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki incelenmektedir. Çah§mada, panel veri analizi yöntemi kullanılarak bu ilişki araştırılmıştır. Bulgular, Çin'deki ekonomik büyüme ile CO2 emisyonları ve enerji tüketimi arasında pozitif bir ilişki oldu ü unu göstermektedir.
İtalya'nın çevresel sürdürlebilirlik çabalarını yönlendirmek ve politika yapıcılar için rehberlik etmek amacıyla Magazzino (2016) tarafından yapılan çalışmada, İtalya'da CO2 emisyonları, enerji tüketimi ve ekonomik biiyüiime arasındaki ilişki araştırılmıştır. Bulgular, İtalya'da ekonomik biiyme ile CO2 emisyonları ve enerji tüketimi arasında pozitif bir ilişki olduğunu göstermektedir. Ancak, çalışma aynı zamanda enerji tüketimi ve ekonomik büyüme arasında uzun vadeli bir ilişki olduğunu ve bu ilişkinin sürdürülebilir kalkınma hedeferi açısından dikkate alınması gerektiğini de vurgulamaktadır.
İklim politika belirsizliğinin enerji tüketimi üzerindeki etkilerini anlamak için Barassi ve Di Falco'nun (2020) yapmış oldukları çalışmada, araştırmacılar bir Bayesian Markov-Switching Vector Autoregressive (MS-VAR) modeli kullanmışlardır. Çalışmanın bulgularına göre, iklim politika belirsizliğinin artması, enerji tüketimindeki değişkenliği artırmaktadır. Ayrıca, bu belirsizlik arttıkça, enerji tüketimindeki düşüşlerin ve artışların daha sık ve belirgin olduğu gözlemlenmiştir.
Dinç (2022) tarafından yapılan çalışmanın amacı, iklim politikası belirsizliğinin ABD'deki CO2 emisyonunu nasıl etkilediğini incelemektir. Çahnı ma sonucu, iklim politikası belirsizliğinin ABD'deki CO2 emisyonlanm anlamlı bir şekilde etkiledi ö ini göstermektedir.
İklim politikası belirsizliğinin enerji sektrü üzerindeki etkilerini anlamak ve gelecekteki politika kararlarını şekillendirmek için Cavlak (2022) tarafından yapılan çalışmanın amacı, ABD'deki iklim politikası belirsizliği endeksi, petrol fiyatları ve yenilenebilir enerji tüketimi arasındaki ilişkiyi incelemektir. Çalışmada, bu değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak için Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) yöntemi kullanılmıştır. Bulgular, iklim politikası belirsizliği ile petrol fiyatları ve yenilenebilir enerji tüketimi arasında karmaşık bir ilişkinin olduğunu göstermektedir.
Karagöl (2022) tarafından yapılan çalışmanın amacı, Türkiye'nin iklim değişikliği ile mücadelede uyguladığı para politikalarını de ü erlendirmektir. Bu değerlendirme, Türkiye'nin iklim değişikliği ile mcadelede benimsediği para politikalarının etkinliği, uygulanabilirliği ve etkileri üzerine odaklanmaktadır. Bulgular, Türkiye'nin iklim değişikliği ile mücadelede benimsediği para politikalarının etkinliği ve uygulanabilirliği hakkında önemli bir iç görü sağlamayı amaçlamakta olduğu yönündedir.
Ameen ve Afşar (2023) tarafından yapılan çalışmada, ABD'nin iklim politikası belirsizliğinin, ABD gayrimenkul piyasalarının volatilitesi üzerindeki etkileri araştırılmaktadır. Bulgular, ABD'deki iklim politikası belirsizliğinin gayrimenkul piyasalarının volatilitesini artırdiınmi göstermektedir.
Alt, Gürsoy, Doğan ve Ergüney (2023) çalışmasında, iklim politika belirsizliği ile lojistik firmalarının hisse getirirleri ilişki incelenmiş olup, iklim politika belirsizliğinin hisse senedi getirileri üzerinde olumsuz etkisi olduğu tespit edilmiştir.
Gürsoy, Jozwik, Dogan, Zeren ve Gülcan (2024) iklim politika belirsizliğinin temiz enerji endeksinin ve CO2 emisyonunun Bitcoin getirirleri üzerindeki etkileri araştırılmaktadır. Analiz sonucunda, iklim politika belirsizliğinin Bitcoin getirileri üzerinde olumsuz bir etki yarattığı; iklim politikalarındaki belirsizlikler arttıkça, Bitcoin piyasasında volatilite ve belirsizlik arttığı tespit edilmiştir.
Ji, Ma, Zhai, Fan ve Zhang (2024) küresel iklim politikası belirsizliğinin finans piyasalarını etkileyip etkilemediğini ve ne ölçüde etkilediğini tespit etmeyi amaçlamışlardır. Analiz sonucunda, küresel iklim politikası belirsizliğinden finans piyasalarına taşmaların çoğunlukla kısa vadede yoğunlaştığını vurgulamışlardır.
Politika belirsizliğinin ülke risk primi yayılmaları üzerindeki etkisini farklı bağlamlarda araştıran ve politika belirsizliğinin finansal
piyasalardaki risk algısını nasıl etkileyebileceğini anlamak için yapılan çalışmalara aşağıda yer verilmiştir.
Kim ve Kang'ın (2018) çalışması, politika belirsizliğinin egemen ülke risk primi (CDS) yayılmaları üzerindeki etkisini Kore hükümeti özelinde incelemektedir. Araştırmacılar, Kore hükümetine ait veriler kullanarak bu ilişkiyi analiz etmişlerdir. Bulguları, politika belirsizliğinin Kore'nin CDS yayılmalarını artırdığını ve bu durumun finansal piyasalardaki risk algısını etkiledi ç ini göstermektedir.
Bersimis ve Hajdarbegovic'in (2020) alışmasının amacı, politika belirsizliğinin egemen ülke risk primi (CDS) yayılmaları üzerindeki etkisini incelemektir. Araştırmacılar, Avrupa Birliği'nden veri kullanarak bu etkiyi analiz etmişlerdir. Bulguları, politika belirsizliğinin egemen CDS yayılmalarını artırdığı ve bu durumun finansal piyasalardaki risk algısını artırdığı yönündedir.
Chalabi'nin (2021) çalışması, iklim değişikliği politika belirsizliğinin ABD firmalarının ülke risk primi (CDS) yayılmaları üzerindeki etkisini araştırmaktadır. Bulgular, iklim politika belirsizliğinin ABD firmalarının CDS yayılmalarını artırdığını ortaya koymaktadır.
Alptürk, Sezal ve Gürsoy (2023), Türkiye'deki jeopolitik risklerin CDS primleri ile olan ilişkisini incelemişlerdir. Çalışma, jeopolitik risklerdeki artış ile CDS primlerindeki artış arasında doğrusal olmayan bir ilişkinin varlığı belirtilmiştir
II. EKONOMETRİK MODEL
Ekonometrik analizlerin bulunduğu bu bölümde öncelikle değişkenlerin birim kök ve durağanlık analizleri yapılmış ve sonuçları sunulmuştur. Daha sonra eşbütünleşme ve hata düzeltme modelleri ile uzun ve kısa dönemli ilişkiler incelenmiş olup; değisğcenler arasındaki nedensellik ilişkileri ele alınarak elde edilen bulgular deerlendirilmi ın tir2014 yılından itibaren, iklim değişikliği ve ilgili politikalar hakkda önemli geli ı meler yaşanmıştır. Bu dönem, Paris İklim Anlaşması'nın imzalanmas gibi kritik olayları da içermektedir. Bu tür olaylar, iklim politikası belirsizliğini artırmış ve ekonomiler üzerinde farklı etkiler yaratmıştır.
Çalışmanın amacına uygun olarak, 2014:Q1-2023:Q4 dönemlerini kapsayan veriler; İklim Politika Belirsizliği Endeksi (IPB) ve Dünya Belirsizlik Endeksi (WUI); policyuncertainty.com, Ülke Risk Primi (CDS) ve Ekonomik Büyüme Oranı (GDPGR); investig.com veri tabanından derlenmiştir.
A. BİRİM KÖK VE DURAĞANLIK ARAŞTIRMALARI
Durağan olmayan bir zaman serisinin, bir yahut daha fazla durağan olmayan zaman serisi üzerine kurulan regresyonlarından, yüksek sayılabilecek R2 de ğ erine istatistiki yönden anlamlı F ve t istatistikleri üretilebilir. Bu deerler her ne kadar anlamlı görülse de elde edilen tahminler yanıltıcı olabilmektedir çünkü stveart doğrusal regresyon teknikleri değişkenlerin durağan bir seyre sahip oldu ğ u varsayımı yapmaktadır. Dolayısıyla zaman serileri (ya da deişkenler de denilebilir) durağan bir yapıya sahip değilse regresyondan elde edilen bulgular sahte veya yanıltıcı olabilir (Granger ve Newbold, 1974).
Makro-iktisadi zaman serileri analiz edildiğinde, bir serinin uzun vadeli çeşitli şoklar (ekonomik krizler, politika değişiklikleri ya da doğal afetler gibi) tarafından etkilendiği görülmektedir. Bahsi geçen şoklar seri ya da serilerin üzerinde kalıcı bir etki bıraktığında ilgili serinin durağanlık özelliklerini bozabilmektedir. Serinin durağanlık özelliklerinin bozulması da olası sahte regresyon problemine yol açabilme ihtimalini bulundurduğu için, zaman serileriyle çalışırken serilerin durağanlık özelliklerinin araştırılması son derece önem arz etmektedir. Durağanlık analizlerinde, birim kök testlerinden faydalanılabilmektedir. Literatürün ilk formel birim kök testi olan Dickey-Fuller birim kök testi, Dickey ve Fuller (1979) tarafından geliştirilmisçö ir. Bu test AR(1) sürecini temel alması ve otokorelasyon sorununu zememesi nedeniyle Dickey ve Fuller (1981) tarafından revize edilmiş ve Genişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) birim kök testi adını almıştır. ADF birim kök testi, DF testinin AR(1) süreci yerine AR(p) sürecini temel alan bir versiyonudur ve zaman serilerinde birim kök varhöim sınamak için yaygın olarak kullanılmaktadır. ADF testinin birim kk belirleme sürecinde önerilen üç test denklemi (sabitsiz ve trendsiz; sabitli ve sabitli ve trendli) bulunmakta ve bahsi geçen denklemler sırasıyla denklem (1), (2) ve (3)'te gösterilmektedir (Dickey ve Fuller, 1979: 427):
Her üç denklemde de (Denklem (1), (2) ve (3)) et artıklara karşılık gelirken, Denklem (1) ve (2)'de yer alan/i sabite ve Denklem (3)'te yer alan t ise deterministik trende karşılık gelmektedir. Ayrıca bu testin temel hipotezinde incelenen değişkende birim kök varlığı ifade edilmektedir. Bununla birlikte ADF ve DF testlerinde, artık terimlerini belirten e serisi bağımsız ve eşit varyanslılık varsayımlarıyla kısıtlveırılmıştır (Enders, 2004). Buna karşılık zaman serilerinin genelde hem heterojen dağılıma sahip hem de düşük derecede bağımlı olduğu bilinmektedir. DF ve ADF testlerindeki bu kısıtın üstesinden gelebilmek, Phillips ve Perron (1988) artıkların da arasında otokorelasyon olabileceği düşüncesi temelinde PP birim kök testini önermişlerdir. PP (1988) testinin temelini oluşturan denklemi aşağıdaki şekilde yazmak mümkündür:
Denklem (4)'te a=p-1'e karşılık gelirken xt deterministik bileşenlerdir (sabitten ve trendden bahsedilmektedir) ve e serisi ise artıklar serisini belirtmektedir. PP testinin temel hipotezinde de tıpkı ADF testinde olduğu gibi, ilgili değişkenin birim kök içerdiği savı sınanmaktadır
B. OTOREGRESİF DAĞITILMIŞ GECİKMELİ -AUTOREGRESSİVE DİSTRİBUTED LAG (ARDL)-EŞBÜTÜNLEŞME YAKLAŞIMI
ARDL modeli temelli sınır testi tekniği Pesaran, Shin ve Smith (2001) tarafından önerilmiş ve zaman serilerinin I(0) ya da I(1) süreçleri varhşmda da kullanılabilecek esneklikte bir sınır testi yaklaşımı gelitirmişlerdir. Bağımlı değişkenin yt ve bağımsız değişkenlerin ise xt olduğu bir ARDL modeli şu şekildedir (Pesaran vd., 2001):
Burada, modeldeki sabit terimi, doğrusal trend katsayısını, bağımlı değişkenin gecikmeli değerlerinin katsayılarını temsil eden "k" adet bağımsız değişkenin gecikmeli değerlerinin katsayılarını ve e hata terimi serisini tanımlamaktadır. ARDL sınır testi yakla§imında deterministik bileşenlerin varlığına göre toplamda beş farklı model yapısı önerilmektedir. Sabit terim ve trendin dahil olduğu temel ARDL modeli ise Model 5 olarak adlveırılmaktadır ve Denklem (6)'da gösterildiği şekilde yazılmaktadır (Pesaran vd., 2001):
Denklem (6) temelinde türetilen hata düzeltme modeli ise Denklem (7)'de gösterildiği şekildedir (Pesaran vd., 2001):
ARDL temelli sınır testinde sınanan temel hipotez esasen değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişki olmadığını ifade etmektedir ve Denklem (8)'de gösterildiği şekilde yazılabilmektedir:
Denklem (8)'de yer alan b0 ve bj parametreleri sırasıyla seçilen modeldeki bağımlı değişkenin gecikmeli değerlerine ve açıklayıcı değişkenlerin gecikmeli de ş erlerine ait katsayıları belirtmektedir. Katsayıların hepsinin sıfıra eit olduğunu sınayan bu temel hipotezin reddedilmesi, incelenen değişkenlerin arasında uzun dönemli bir ilişki olduğuna işaret etmektedir. Pesaran vd., (2001), Denklem (8)'de gösterilen temel hipotezin test edilmesi amacıyla kısıtlı F testindenfaydalanmiın tır. Ancak bu aşamada türetilen F istatistiklerinin, stveart F dağılrmma uyum sağlamaması sebebiyle Pesaran vd., (2001), öncelikle incelenen de ğ işkenlerin hepsinin I(0) olduğunu varsayarak bir alt sınır kritik deerleri ve ardından da de ğ işkenlerin tümünün I(1) olduğunu varsayarak bir üst sınır kritik de ğ eri belirlemişlerdir. Bu yaklaşım, ilk aşamada elde edilen F istatistii değerinin alt sınır kritik değeri olarak belirlenen değerden küçük olması halinde temel hipotezi reddedemezken, üst sınır kritik değerinden büyük olması halinde temel hipotezi reddeder ve değişkenlerin arasında eşbütünleşme ilişkisinin olduğu yönünde karar verir. Ancak, alt ve üst sınır kritik değerleri arasında bir F istatistiği hesaplanmışsa değişkenlerin arasında eşbütünleşme ilişkisinin var olup olmadığına yönelik bir karar verilememektedir.
Diğer yvean, "eşbütünleşme yoktur" savını içeren temel hipotezin reddi halinde alternatif hipotez eşbütünleşme ilişkisinin varlığına dair bir garanti sağlamamaktadır. F sınır testinde, kısıtsız modeller için tüm katsayılar topluca test edilmekte ve bireysel sonuçlar sa şb lanamamaktadır. Dolayısıyla, F sınır testinde temel hipotezin reddi, e>utünle ı me ilişkisinin hakikaten varlığına dair bir bulgu sağlayamaz ve katsayların bireysel olarak testi için t sınır testinden faydalanılır. Bu bağlamda, hesaplanan F istatistik değeri eğer üst sınır kritik değerinden büyükse temel hipotezin reddi gerekir, ancak alternatif hipotez bu durumda üç farklı şekilde ortaya çıkmaktadır. Bu aşamada üç alternatif içerisinden sadece "geçerli" e ı bütünleşme ilişkisine yönelik olarak durum gösterilmektedir: bağıml değişkenin bir gecikmeli değeri ve bir gecikmeli bağımsız değişkenlerin katsayıları sıfırdan farklı değerler alır ve bu durumda eşbütünleşme ilişkisinin geçerli olduğu sonucuna varılır (Mert ve Çağlar, 2019:283). Ayrıca, Pesaran vd., (2001) alt ve üst sınır kritik değerlerini büyük örnekler için hesaplamış daha sonra ise Narayan (2005) bahsi geçen kritik değerleri küçük örnek grupları için tekrar türetmiştir. Bu nedenle, küçük örnek gruplarının konu olduğu analizlerde, Narayan (2005)'ın türettiği kritik değerlerin kullanımı daha uygundur.
C. TODA-YAMAMOTO NEDENSELLİK ANALİZİ
Toda ve Yamamoto (1995) tarafından yapılan çalışmalar, bu testin k serbestlik derecesi ile asimptotik Ki-Kare (X2) dağılımına sahip oldu ğ unu göstermiştir, bu da ilgili serinin durağan, trend etrafında dura ğ an ya da eşbütünleşik olup olmadiöim dikkate almaksızın geçerli oldu şb unu göstermektedir. Bu yöntemin nemli bir özelliği ise, birim kök ve e>utünleşme özelliklerini değerlendirmek için potansiyel e nım ilimli ön testlere ihtiyaç duyulmamasıdır. Dolayısıyla, yöntemin kullamiyla serilerin bütünle rı me derecesinin yanlış tespit edilmesi riski minimize edilmektedir. Ayca, seviye değerlerine uygulveığından, fark alımıyla kaybedilen bilgi de önlenmiş olmaktadır
Toda ve Yamamoto (1995) testinde temel alınan denklem aşağıdaki ifade edildiği gibidir:
Bu denklemde Y0, bağımlı deği rı kenin zaman serisini, a0 ve a ise sabit ve zaman gecikmeli katsayıla temsil eder. u ise hata terimidir.
Bu denklemde X0 bağımlı deği ı kenin zaman serisini, fi fin ve fi ise sabit ve zaman gecikmeli katsayları temsil eder. Y ., Y değişkeninin gecikmiş değerlerini gösterir ve ut hata terimidir.
(9) ve (10) no'lu denklemler için hipotezler:
H0: Y den X'e doğru bir nedenesellik yoktur
H1: Y'en X'e doğru bir nedensellik vardır.
Şeklindedir.
III. EKONOMETRİK ANALİZ VE BULGULAR
Tablo 1'de çalışmanın analizinde kullanılan değişkenler ve kısaltmaları yer almaktadır. Aynı zamanda değişkenleri elde etmek için kullanılan veri tabanlarına da yer verilmiştir.
Her bir değişken için 40 gözlem bulunmakla beraber, bu özet istatistikler, incelenen değişkenlerin genel eğilimlerini ve volatilitesini ortaya koyarak, çalışmanın analizi için önemli bir zemin hazırlamaktadır.
Analizin ilk aşamasında analizde kullanılan veriler için dura " anlık testleri uygulanmıştır. Analize söz konusu olan her bir test için sabit" ve "sabit + trend" seçenekleri kullanılarak süreç izlenmiştir. İlgili veriler üzerindeki mevsimsellik etkisini gidermek amacıyla ilgili değişkenlerin logaritması alınmıştır.
Tablo 3, makroekonomik değişkenlerin düzeyde ADF ve PP birim kök testi sonuçlarını göstermektedir. Sonuçlar incelendiğinde ADF birim kök testine göre LCDS hariç diğer tüm değişkenler için birim kök varlığını gösteren temel hipotezin reddedildiği görülmektedir. Tablo 3'te yer verilen sonuçlar incelendiğinde, ilgili değişkenlerin düzey seviyede dura ü an olduğu (I (0) süreci izlemektedir) yalnızca LCDS değişkeninin dzeyde dura ğ an olmadığı tespit edilmiştir. İlgili değişkenlere uygulanan PP duraanlık test sonuçları incelendi ü inde ise elde edilen sonuçlar LIPB LWUI, GDPGR değişkenleri dzey değerlerinde durağan olduğu tespit edilmiştir. (I (0) süreci izlemektedir.) LCDS değişkeninin ise 1. farkının durağan olduğu tespit edilmiştir.
Tablo 3 ve 4'ten elde dilen bulgular birlikte değerlendirildiğinde ADF ve PP testlerinin LIPB, GDPGR ve LWUI'nin düzeyde durağan değişkenler olduğuna buna karşılık, LCDS değişkeninin ise birinci mertebe fark için durağan olduğuna karar verilmi ş tir.
ARDL modeli, birim kök testlerinden sonra ebütünleşme analizine dayanarak yapılan bir regresyon modelidir. Birim kök testlerinin ardından yapılan ARDL modeli, sahte regresyon riskini azaltarak ve eşbütünleşme kavramını temel alarak değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkileri ve dinamik etkileri incelemek için güçlü bir yöntemdir. Bu analiz, ekonometrik modellerin yapılveırılmasında ve ekonomik ilişkilerin anlaşılmasında önemli bir araç olarak kullanılmaktadır.
Bütünleşme dereceleri ve değişken sayısı kriterleri göz önünde bulundurulduğunda, bu araştırmada ARDL eşbütünleşme yaklaşımıyla eşbütünleşme analizinin gerçekleştirilmesinin daha uygun olduğu görülmektedir. Tablo 6'da temel ARDL modelinin sonuçları yer almaktadır. Bu model üzerinde eşbütünleşme ilişkilerinin geçerliliğinin sınanıp sınanamayacağını anlamak için tanı testlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Tanı testlerinin sonuçları da aşağıdaki tabloda gösterilmektedir.
Yapılan ARDL modelinin tanı testi sonuçlarına göre; JB Temel hipoteze H0: Modelin artıkları normal dağılım göstermektedir. B-G otokorelasyon testinde H0: Modelin artıklarının otokorelasyonlu olmadiınmi belirtmektedir. B-P-G farklı varyans testinde H0: Modelin artıklarda farklı varyans sorunu yoktur. Ramsey RESET testinde ise H0: Modelin spesifikasyonunda bir hata yoktur yani model spesifikasyonun doğru olduğu belirtilmektedir.
Kümülatif artıkların ve kümülatif hataların karelerinin %95 güven aralığında dağılıp dağılmadığına bakmak için CUMUS grafiği oluşturulmuştur
Uzun dönem ve kısa dönemde elde edilen yapıların istikrarlı olduğu ve 2014Q1 ile 2023 Q4 arası için katsayılar modeli temsil etmektedir ve güvenilirdir.
Artıkların kümülatif toplamlarının kareleri güven bveı içerisinde yer aldığı için kullanılan modelde tahmin parametreleri vardır ve 2014Q1-2013Q4 dönem aralığını temsil eden parametrelerle çalışıldığı söylenebilir.
F istatistiği; 10.35285> 6.84 (%1 de dahi büyük) olduğu için temel hipotezde ifade edilen eş bütünleşme ilişkisi yoktur ifadesi reddedilmektedir. T istatistiği; -5.945687<-4.37 olduğu için yine eş bütünleşme ilişkisi yoktur temel hipotez yine reddedilmektedir. Sonuç olarak geçerli bir eşbütünleşme denklemidir. Bu aşamadan sonra uzun dönemde bu açıklayıcı değişkenler ve IPB arasında eşbütünleşme ilişkisi tespit edildiği için değişkenleri düzey değerleriyle kullanıp model tahmini yapılabilmektedir.
Tablo 8'de uzun dönem modelinin (eşbütünleşme modelinin) sonuçları sunulmaktadır ve GDPGR'deki %1'lik bir artış iklim politikası belirsizliğini uzun dönemde yaklaşık olarak %0.41 azaltmaktadır. Her ne kadar LCDS katsayısı beklentilerimizle uyumlu pozitif yönlü tahminlenmi ' olsa da istatistiksel olarak bir anlamlılığı bulunmamaktadır. LCDSteki %1'lik bir artış LIPB'yi uzun dönemde yaklaşık olarak %0.17 arttırmaktadır. LWUI'deki %1'lik bir artışın LIPB'i uzun dönemde yaklaşık olarak %0.72 arttırmaktadır Beklentilerle uyumlu olarak pozitif yönlü tahminlenmiştir. LCDS aslında kısa dönemde etkili ama uzun dönemde diğer değişkenler bunun daha çok önüne geçmekte olduğu görülmektedir.
GDPGR'deki %1'lik bir artış LIPB'i kısa dönemde yaklaşık olarak %0.13 azaltmaktadır. Her ne kadar LCDS katsayısı beklentilerimizle uyumlu pozitif yönlü tahminlenmiş olsa da istatistiksel olarak bir anlamlılığı bulunmamaktadır. LCDS'teki %1'lik bir artış LIPB'i kısa dönemde yaklaşık olarak %0.98 arttırmaktadır. LWUI'nin katsayı istatistiksel olarak anlamlı olmadığından dolayı kısa dönemde bir etkisi olup olmadığına yönelik bir bulgu elde edilememiştir.
T istatistiği değeri olan -6.810342 kritik de ğ eri, a önem seviyesinden (%10, %5, %1) mutlak olarak büyük olduu için istatistiksel olarak anlamlı değildir ve hipotezi reddedilmektedir.
Sonuç olarak kısa dönemde de bir ilişki vardır. Yine 1/ECT yani 1/0.84= 1.20 kısa dönemde sistemde meydana gelebilecek bir dengesizlikte sistem tekrar 3-4 ay sonra dengeye gelecektir denilebilir.
Toda-Yamamoto Nedensellik Analizi, zaman serileri arasındaki nedensel ili ş kileri belirlemek i ş in kullanılan bir analizdir. Bu analiz, hangi değikenin hangi değiken üzerinde etkili olduğunu ve bu etkilerin yönünü ve gücünü anlamamıza yardımcı olmaktadır. Analiz sonucunda elde edilen bilgiler, politika yapıcılar için doğru kararlar almak ve ekonometrik modellerin doğruluğunu artırmak açısından önemlidir. Bu sebeple Toda-Yamamto nedensellik analizi yapılmış oluş sonuçları Tablo 11'de gösterildiği gibidir
Tablo 11'de Toda-Yamamoto nedensellik testinin sonu ğı ları gösterilmektedir. Teste ait temel hipotezde dışlanan değişkenin bamlı değişkenin nedeni olmadığı belirtilmektedir. Bu bağlamda elde edilen sonuçlar sırasıyla:
* LIPB'den LWUI'ye doğru bir nedensellik ilişkisinin olmadığını belirten temel hipotez reddedilmektedir (prob<alfa>
* LWUI'den LIPB'ye doğru bir nedensellik ilişkisinin olmadığını belirten temel hipotez reddedilmektedir (prob<alfa>
* LIPB'den LCDS'e doğru bir nedensellik ilişkisinin olmadığını belirten temel hipotez reddedilmektedir (prob<alfa>
* GDPGR'ten LIPB'ye doğru bir nedensellik ilişkisinin olmadığını belirten temel hipotez reddedilememektedir (prob<alfa>
İklim değişikliği politika belirsizliği, yatırımcılar ve şirketler için önemli bir risk olu nı turmaktadır. Gelecekteki sera gazı emisyonlarını ve sıcaklık artışlanm sınırlamak için hangi politikaların uygulanacağı belirsizliği, yatırım kararlarını ve finansal piyasaları etkilemektedir
Gelecekteki iklim de ğ işikliği politikalarının şirketlerin mali durumunu nasıl etkileyeceine dair belirsizlik arttıkça, yatırımcılar riskten korunmak için CDS primlerini yükseltmektedir. Politika belirsizliği arttıkça, yatırımcılar gelecekteki riskleri fiyatlveırmakta zorlveıkları için CDS piyasası daha az likit hale gelebilmekte ve beklenmedik bir politika değişikliği, CDS fiyatlarında ani ve büyük dalgalanmalara neden olabilmektedir
Çalışmada Türkiye'de iklim değişikliği politikası belirsizliğinin (LIPB), ülke risk primi (LCDS), dünya belirsizlik endeksi (LWUI) ve ekonomik büyüme (GDPGR) üzerindeki etkileri incelenmiştir. Elde edilen bulgular, iklim politikalarıyla ekonomik performans arasındaki karmaşık ilişkileri aydınlatmaktadır
Elde edilen bulgulara göre, 2014-2023 döneminde Türkiye için Dünya Belirsizlik Endeksi (LWUI), Küresel İklim Belirsizliği Endeksi (LIPB), Ülke Risk Primi (LCDS) ve Ekonomik Büyüme (GDPGR) değişkenlerinin ADP ve PP birim kök testleri sonucu LIPB (Küresel İklim Belirsizli şk i), LWUI (Küresel Belirsizlik) GDPGR (Ekonomik Büyüme) değienleri düzeyde durağan (I(0)) bulunmuştur. LCDS (Ülke Risk Primi) de ğ işkeni ise düzeyde durağan değildir, ancak 1. fark alındığında duraan (I(1)) hale gelmiştir. ARDL eşbütünleşme analizi sonuçlarına göre, LIPB, LWUI ve GDPGR değişkenleri ile uzun dönemde eşbütünleşme ilişkisi tespit edilmiştir. LCDS de ş işkeni ise uzun dönemde diğer değişkenlerle eşbütünleşme göstermemisjir.
Kısa dönemde ise, CDS değişkeni kısa dönemde istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde LIPB ve GDPGR üzerinde negatif ve pozitif etkilere sahiptir. WUI değişkeninin kısa dönemde anlamlı bir etkisibulunmamıştır. Sonuç olarak, Türkiye'de iklim politika belirsizliği ile ekonomik büyüme arasında negatif bir ilişki bulunmuşken, ülke risk primi (CDS) ve küresel belirsizlik (WUI) değişkenleri ile ekonomik büyüme arasında pozitif bir ilişki gözlenmiştir.
GDPGR'deki %1'lik bir artış LIPB'i kısa dönemde yaklaşık olarak %0.13 azaltmaktadır. Bu sonuç, iklim belirsizliğinin ekonomik karar alma süreçlerini olumsuz etkilediğini ve dolayısıyla yatırımcıların risk algısını artırdığını göstermektedir. İklim politikalarındaki belirsizlik, şirketlerin yatırımlarını geciktirmesine veya iptal etmesine neden olarak, ekonomik büyümeyi engelleyebilir. Her ne kadar LCDS katsayısı beklentilerimizle uyumlu pozitif yönlü tahminlenmiş olsa da istatistiksel olarak bir anlamlılığı bulunmamaktadır LCDS'teki %1'lik bir artış LIPB'i kısa dönemde yakla ıik olarak %0.98 arttırmaktadır Bu da, yatırımcıların iklim politikalanndaki belirsizlikten kaynaklanan riskleri fiyatlveırırken, kısa vadeli tepkilerinin uzun vadeli etkilerle her zaman örtüşmediğini ortaya koymaktadır LWUI'nin katsayı istatistiksel olarak anlamlı olmadığından dolayı kısa dönemde bir etkisi olup olmadığına yönelik bir bulgu elde edilememiştir. Bu bulgu, küresel belirsizliklerin iklim politikaları üzerindeki etkisini ve bu etkilerin ekonomik büyüme ile olan ilişkisini ortaya koymaktadır. İklim politikalarındaki belirsizlik, hem yerel hem de küresel düzeyde yatırım kararlarını etkileyen önemli bir faktör olarak karşımıza çıkmaktadır.
Toda-Yamamoto nedensellik sonucuna göre iklim politika belirsizliğinden, dünya belirsizlik endeksine doğru çift yönlü bir nedensellik ilişki olduğu ve ekonomik büyümeye ve kreditemerrüt takasına doğru tek yönlü nedensellik ilişki olduğu tespit edilmiştir Bu durum, iklim politika belirsizliğinin ve dünya belirsizliğinin birbirini etkilediği bir döngü olduğunu ortaya koymaktadır. Aynı zamanda iklim politikası belirsizliğinin sadece yerel ekonomik faktörler üzerinde değil, uluslararası düzeydeki belirsizlikler üzerinde de önemli bir etki yarattığını vurgulamaktadır
Çalışmamda elde edilen bulgular, iklim politika belirsizliğinin (LIPB), ülke risk primi (LCDS), dünya belirsizlik endeksi (LWUI) ve ekonomik büyüme (GDPGR) üzerindeki etkilerini incelediğimizde, benzer sonuçlara ulaşan birçok çalışmanın varlığını görmekteyiz. Özellikle Alptürk, Sezal ve Gürsoy (2021), Bersimis ve Hajdarbegovic (2020) ve Chalabi (2021) gibi araştırmalar, iklim politikası belirsizli ü inin CDS primleri üzerinde negatif etkiler yarattığını ve ekonomik büyme ile olan ilişkisini tartışmaktadır. Kim ve Kang (2018) ve Karagöl (2022) ise, iklim belirsizliğinin ulusal düzeyde ekonomik karar alma süreçlerini ve finansal göstergeleri etkileyen önemli bir faktör olduğunu belirtmisğ erdir. Bu çalışmalar, iklim değişikliği politikalarındaki belirsizli nı in, risk algısı ve yatırım kararları üzerinde önemli bir etki yarattigim ve bu etkinin ülke risk primi ve ekonomik büyüme gibi makroekonomik değisçcenler üzerinde gözle görülür etkiler yarattığını göstermektedir Sonu olarak, literatürdeki bu benzer bulgular, çalışmamızın sonuçlarıyla tutarlılık göstermektedir.
Bu bulgular, iklim politikalarının küresel ve yerel belirsizlik üzerindeki etkilerini anlamamıza ve ekonomik performans ile kredi temerrüt takası üzerindeki olası etkilerini değerlendirmemize yardımcı olmaktadır. Özellikle, iklim politika belirsizliğinin hem ekonomik büyümeye hem de finansal piyasalardaki risk algısının etkisi üzerine odaklanan politika yapıcılar için önemli sonuçlar sunmaktadır.
İklim değişikliğiyle ilgili politika belirsizliği, yatırımcılar, şirketler ve finansal piyasalar üzerinde önemli etkiler yaratmaktadır. Bu belirsizlik, yatırımcıların risk profillerini ve yatırım kararlarını etkileyerek, CDS primleri ve likidite gibi faktörleri dikkate almalarını gerektirmektedir Ayrıca, şirketlerin finansman maliyetleri ve sermaye erişimi de bu durumdan etkilenmektedir Şirketler, bu riskleri yönetmek için proaktif bir şekilde politika değişikliklerine uyum sağlamak zorundadır.
Elde edilen sonuçlar, politika yapıcıların iklim değişikliğiyle ilgili belirsizlikleri azaltmak için net ve tutarlı politikalar geliştirmelerinin önemini vurgulamaktadır. Bu tür politikalar, yatırımcıların risk algısını olumlu yönde etkileyebilir ve ekonomik büyümeyi destekleyebilir. Ayrıca, iklim politikalarının finansal piyasalardaki yansımalarının göz önünde bulundurulması gerektiği açıktır Bu ba ö lamda, iklim değişikliği ile ilgili düzenlemelerin şefafık ve ngörülebilirlik açısından güçlendirilmesi gerekmektedir.
Son olarak, politikacılar ve düzenleyiciler, finansal piyasalarda istikrarsızlık yaratma potansiyeline sahip iklim değişikliği politika belirsizliği riskini yönetmek için net ve tutarlı politikalar gelisü irmelidir. Bu çabalar, hem ekonomik istikrarı sağlamak hem de sürdrülebilir büyümeyi desteklemek açısından kritik öneme sahiptir.
Environmental issues, especially global warming, have become a significant source of concern today, and this has led to the investigation of the fundamental causes of climate change and discussions of solutions. Carbon dioxide (CO2) emissions stand out as the primary cause of global warming, and the increase in fossil fuel use along with the industrial revolution has caused CO2 levels in the atmosphere to rise. This problem has been addressed through international collaborations such as the Kyoto Protocol signed in 1997, but it has been observedthat greenhouse gas emissions continue to increase. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) reports draw attention to the negative efects of climate change on human health, ecosystems and the economy, and call for urgent action. Climate policy uncertainty refers to the uncertainties that arise about how future environmental policies will be shaped, and this uncertainty creates risks, especially for investors and financial markets. This situation can afect financial indicators such as the country risk premium (CDS), because investors may increase their CDS premiums, thinking that the risk has increased due to uncertainty. In addition, climate policy uncertainty can have significant efects on economic growth. The development levels of countries and the measures they take to combat climate change vary in their impact on growth.
It aims to examine the efects of climate policy uncertainty in Turkey on economic growth, CDS and global uncertainty. The study provides a significant contribution to understanding the efects of climate policies on economic performance and financial stability in developing economies such as Turkey.
The aim of this study is to examine the efects of global climate policy uncertainty on macroeconomic variables in Turkey. In particular, the efects of climate policy uncertainty on the World Uncertainty Index (WUI), country risk premium (CDS) and economic growth (GDPGR) are investigated. In this context, it is discussed how climate policy uncertainty can afect potential risks on financial markets and economic growth.
Time series analysis techniques are used in the study and firstly, stationarity tests of the data sets are conducted. The stationarity status of the variables is determined by using Augmented Dickey-Fuller (ADF), Phillips-Perron (PP) unit root tests. At this stage, logarithms of the relevant variables are taken in order to eliminate seasonality efects. The results show that the variables IPB (climate policy uncertainty), WUI (world uncertainty index) and GDPGR (economic growth) are stationary at the level, but the variable CDS (country risk premium) is stationary in first diferences. In the next step, the ARDL (Autoregressive Distributed Lag) cointegration model is used. The ARDL model is suitable for analyzing short-term and long-term relationships between variables and is a powerful method for testing long-term relationships based on the concept of cointegration. The application of this model was supported by various diagnostic tests to test the validity of the model. The diagnostic tests showed the accuracy and reliability of the model. The findings of the study reveal the efects of climate policy uncertainty on Turkey's economic growth, country risk premium and world uncertainty index. In the long term, economic growth has a reducing efect on climate policy uncertainty, but CDS limits this efect. In the short term, it is understood that country risk premium has a more significant efect. In addition, it has been observed that the world uncertainty index is afected by uncertainties in global climate policies and shapes economic and financial conditions in Turkey.
According to the long-term model results, there is a negative relationship between economic growth (GDPGR) and climate policy uncertainty (IPB). In particular, a 1% increase in GDPGR reduces climate policy uncertainty by approximately 0.41%. This finding shows that economic growth has an efect on reducing climate policy uncertainty. On the other hand, the country risk premium (LCDS) variable is not found to be statistically significant in the long term, but its coeficient is positive, and it is estimated that a 1% increase will increase IPB by 0.17%. The world uncertainty index (WUI) increases climate policy uncertainty by 0.72% in the long term. This result emphasizes the impact of global uncertainties on climate policy.
According to the long-term model results, there is a negative relationship between economic growth (GDPGR) and climate policy uncertainty (IPB). In particular, a 1% increase in GDPGR reduces climate policy uncertainty by approximately 0.41%. This finding shows that economic growth has an efect on reducing climate policy uncertainty. On the other hand, the country risk premium (LCDS) variable is not found to be statistically significant in the long term, but its coeficient is positive, and it is estimated that a 1% increase will increase IPB by 0.17%. The world uncertainty index (WUI) increases climate policy uncertainty by 0.72% in the long term. This result emphasizes the efect of global uncertainties on climate policy.
In the short term, GDPGR is found to reduce climate policy uncertainty by 0.13%. In addition, it is observed that the LCDS variable increases climate policy uncertainty by 0.98% in the short term. However, WUI does not have a statistically significant efect in the short term. This shows that the country risk premium has a more pronounced efect in the short term, but the efect of the world uncertainty index is limited.
According to the Toda-Yamamoto causality result, it was determined that there is a bidirectional causality relationship from climate policy uncertainty to the world uncertainty index and a unidirectional causality relationship to economic growth and credit default swap. This situation reveals that there is a cycle in which climate policy uncertainty and world uncertainty afect each other.
The findings of this study reveal the efects of climate policy uncertainty on Turkey's economic growth, country risk premium and world uncertainty index. In the long term, economic growth has a reducing efect on climate policy uncertainty, but CDS limits this efect. In the short term, it is understood that country risk premium has a more significant efect. In addition, it has been observed that the world uncertainty index is afected by uncertainties in global climate policies and shapes economic and financial conditions in Turkey.
KAYNAKÇA
Alptürk, Y, Sezal, L., & Gürsoy, S. (2021). Türkiye'de jeopolitik risk ile CDS primleri arasındaki ilişki: Asimetrik nedensellik analizi. Çukurova Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 107-126.
Altın, F. G., Gürsoy, S., Doğan, M., & Ergüney, E. B. (2023). The Analysis of the Relationship Among Climate Policy Uncertainty, Logistic Firm Stock Returns and ESG Scores: Evidence from the TVP-VAR Model. İstatistik Araştırma Dergisi, 13(2), 42-59.
Ameen, M. H., ve Afşar, A. (2023). Investigating The Efects of Climate Policy Uncertainty On The Volatility Of The US Real Estate Markets. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 12(3), 1255-1270.
Barassi, M. R., ve Di Falco, S. (2020). Does Climate Policy Uncertainty Afect Energy Consumption? A Bayesian Markov-Switching Vector Autoregressive Model. Energy Economics, 88, 104757.
Bersimis, S., ve Hajdarbegovic, D. (2020). The Impact of Policy Uncertainty on Sovereign Credit Default Swap Spreads: Evidence From The European Union. Journal of Economic Policy Reform, 1-21.
Cavlak, O. D. (2022). A Nonlinear Autoregressive Distributed Lag (NARDL) Approach For US Climate Policy Uncertainty İndex, Renewable Energy Consumption, vee Oil Prices. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(2), 757-776.
Chalabi, Y. (2021). Climate Change Policy Uncertainty ve Credit Default Swap Spreads: Evidence From US Firms. Journal of Sustainable Finance ve Investment, 1-16.
Dickey, DA, Fuller, WA. (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series With a Unit Root. Journal of the American Statistical Association.;74(366),427-431.
Dinç, Ö. G. (2023). ABD'de İklim Politikası Belirsizliği Yenilenebilir Enerji Tüketimini Etkiler Mi?. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(4), 180-203.
Gavriilidis, K. (2021). Measuring Climate Policy Uncertainty. SSRN Electronic Journal. https://Doi.Org/10.2139/Ssrn.3847388
Gürsoy, S., Jóźwik, B., Dogan, M., Zeren, F., & Gulcan, N. (2024). Impact of Climate Policy Uncertainty, Clean Energy Index, and Carbon Emission Allowance Prices on Bitcoin Returns. Sustainability, 16(9), 3822.
Huang, T., & Sun, Z. (2023). Climate policy uncertainty and firm investment. International Journal of Finance & Economics.
Karagöl, V. (2022). İklim Değişikliği ve Para Politikası: Türkiye için bir Değerlendirme. İnsan ve İnsan, 9(33), 77-95. https://doi.org/10.29224/insanveinsan.1096970
Kim, M., ve Kang, S. H. (2018). The Impact Of Policy Uncertainty on Sovereign Credit Default Swap Spreads: Evidence From The Korean Government. Emerging Markets Finance ve Trade, 54(3), 637-655.
Lobell, D. B., Schlenker, W., ve Costa Roberts, J. (2011). Climate Trends ve Global Crop Production Since 1980. Science, 333.
Magazzino, C. (2016). The Relationship Between CO 2 Emissions, Energy Consumption ve Economic Growth İn Italy. International Journal of Sustainable Energy, 35(9), 844-857. Https://Doi.Org/10.1080/14786451.2014.953160
Memiş, O. B., ve Aydin, R. (2023). İklim Değişikliğinin Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi: Türkiye örneği. Third Sector Social Economic Review, 58(2), 1065-1080.
Mert, M, Cağlar, AE. (2019). Eviews ve Gauss Uygulamalı Zaman Serileri Analizi. Ankara: Detay Yayıncılık.
Narayan, PK. The Saving ve Investment Nexus for China: Evidence from Cointegration Tests. Applied Econometrics. 2005;37,1979-1990.
Pesaran, MH, Shin, Y, Smith, RJ. (2001). Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships. Journal of Applied Econometrics.16: 289-326.
Phillips, PCB, Perron, P. (1988). Testing for a Unit Root in Time Series Regression. Biometrika. 75(2),335-346.
Ren, X., Li, W., Duan, K., & Zhang, X. (2024). Does climate policy uncertainty really afect corporate financialization?. Environment, Development and Sustainability, 26(2), 4705-4723.
Tekeoğlu, M., Çiftçi, H. A. K. K. I, İşcan, E., ve Serin, D. (2017). İklim Değişikliğinin Gıda Fiyatları Üzerine Etkisi: OECD Örneği.
Toda, H. Y. ve Yamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated process. Journal of Econometrics, 66, 225-250.
Türkeş, M. (2022). Hükümetlerarası İklim Değişikliği Paneli'nin (IPCC) Yeni Yayımlanan İklim Değişikliğinin Etkileri, Uyum ve Etkilenebilirlik Raporu Bize Neler Söylüyor Dirençlilik Dergisi, 6(1), 197-207.
Wang, S. S., Zhou, D. Q., Zhou, P., ve Wang, Q. W. (2011). CO2 Emissions, Energy Consumption ve Economic Growth İn China: A Panel Data Analysis. Energy Policy, 39(9), 4870-4875. Https://Doi.Org/10.1016/J.Enpol.2011.06.032
