Kripto Para Fiyatları ile Dolar Endeksi Arasındaki Nedensellik İlişkisi

Geleneksel paralara alternatif olarak ortaya çıkan kripto paraların yayılımı 2010 yılı itibariyle dramatik bir şekilde artış göstermiştir. Kriptolar, geleneksel para birimlerinin aksine merkezi bir otoriteye bağlı olmamakla beraber şifreleme (kriptografi) sistemi ile oluşturulmaktadır. Bu çalışmanın amacı, 2020 Şubat ayı itibariyle en yüksek işlem hacmine sahip olan Bitcoin, Litecoin, Ripple, EOS ve Ethereum’dan oluşan beş kripto paranın fiyatları ile dolar endeksi arasındaki olası nedensellik ilişkileri incelemektir. İlgili ampirik literatürün aksine analizlerde döviz kuru değişkeni olarak ulusal döviz kurları yerine küresel ölçekli olan dolar endeksi kullanılmıştır. Çalışmada seriler arasındaki nedensellik ilişkileri Toda-Yamamoto nedensellik testi altında kayan pencere (rolling window) yaklaşımı ile araştırılmıştır. Çalışmanın ampirik kısmında 40, 60 ve 80 pencere genişlikleri altında yapılan analizlerde farklı nedensellik ilişkileri belirlenmiştir. İşlem hacmi yönünden en yüksek iki kripto para birimi olan Bitcoin ve Ethereum fiyatlarından dolar endeksine doğru tek yönlü nedensellik ilişkisinin tüm pencere genişliklerinde diğer kripto para birimlerine kıyasla daha kuvvetli olduğu tespit edilmiştir. Dolar endeksinden kripto para fiyatlarına yönelik nedensellik ilişkilerinin yapıldığı analiz sonucunda ise üç pencere genişliği için de Litecoin’in diğer kripto paralara göre daha fazla pencerede nedensellik ilişkilerine sahip olduğu bulunmuştur. Dolar endeksinden fiyata yönelik nedensel ilişkinin tersi duruma kıyasla zayıf çıkması, doların kripto paralardan etkilenmiş olmasına rağmen onları pek etkilemediğini göstermektedir. Kripto paraların yeni ve teknolojik olmalarından ötürü dünyanın dört bir yanında herkesin ilgisini bir şekilde çekmektedir. Bu da doğal olarak dolar endeksini önemli ölçüde etkilemektedir. Sonuçta, uluslararası yatırımcıların dolardan ziyade kripto para fiyatlarındaki mevcut bilgileri kullanarak portföy performanslarını arttırma imkânı bulunmaktadır.

The Causality Relationship Between Selected Cryptocurrency Prices and the Dollar Index

The spread of cryptocurrencies, which emerged as an alternative to traditional currencies, increased dramatically as of 2010. Unlike traditional currencies, cryptos are created with a cryptography system, although they are not dependent on a central authority. The aim of this study is to examine the possible causal relationships between the prices of five cryptocurrencies, which are Bitcoin, Litecoin, Ripple, EOS and Ethereum, which have the highest trading volume as of February 2020, and the dollar index. Contrary to the relevant empirical literature, the global-scale dollar index was used as an exchange rate variable instead of national exchange rates. In the study, the causal relationships between the series were investigated using the rolling window approach under the TodaYamamoto causality test. In the empirical part of the study, different causal relationships were observed in the analyzes performed under 40, 60 and 80 window widths. Bitcoin and Ethereum prices, which are the two highest cryptocurrencies in terms of trading volume, have shown stronger one-way causal relationship for the dollar index compared to other cryptocurrencies in all window widths. As a result of the analysis of the causal relationships for cryptocurrency prices from the dollar index, it was seen that for all three window widths, Litecoin has stronger causal relationships compared to other cryptocurrencies. The fact that the causal relationship from the dollar index to the price is weak compared to the opposite situation shows that although the dollar is affected by cryptocurrencies, it does not affect them much. Due to the fact that cryptocurrencies are new and technological, they are attracting the attention of everyone all over the world. This naturally affects the dollar index significantly. As a result, international investors have the opportunity to increase th

PDF

___

Alicemani, L. P. (2018). An Analysis on the Impact of Commodity Prices and Exchange Rates on the Price of Bitcoin, Asian Journal of Management, 9(1), 427-431.
Atik, M., Köse, Y., Yılmaz, B. ve Sağlam, F. (2015). Kripto Para: Bitcoin ve Döviz Kurları Üzerine Etkileri, Bartın Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(11), 247-261.
Coinmarketcap (2020), “Kripto Paraların Dolar Cinsinden Günlük Fiyatları”, 19 Şubat 2020 tarihinde https://coinmarketcap.com adresinden erişildi.
Corelli, A. (2018). Cryptocurrencies and Exchange Rates: A Relationship and Causality Analysis, Risks, 6(4), 1-11.
Desjardins, J. (2020), “All of the World’s Money and Markets in One Visualization”, 1 Temmuz 2021 tarihinde https://www.visualcapitalist.com/all-of-the-worlds-money-and-markets-in-onevisualization-2020/ adresinden erişildi.
Dickey, D. A. ve Fuller, W. A. (1981). The Likelihood Ratio Statistics For Autoregressive Time Series with a Unit Root, Journal Of The Econometric Society, 49(4), 1057-1072.
Güleç, Ö. F., Çevik, E. ve Bahadır, N. (2017). Bitcoin Fiyatları ile Finansal Göstergeler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi, Kırklareli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(2), 18-37.
Hill, J. B. (2007). Efficient Tests of Long‐Run Causation in Trivariate VAR Processes with a Rolling Window Study of the Money– Income Relationship, Journal of Applied Econometrics, 22(4), 747- 765.
Hill, J. B. (2012), ” Rolling Window Tests of Causation in a Bivariate”, 13 Ocak 2020 tarihinde http://www.unc.edu/~jbhill/caus_ bivar_ rolling_window.txt adresinden erişildi.
Investing.com (2020), “Dolar Endeksi Günlük Verileri”, 19 Şubat 2020 tarihinde https://tr.investing.com/currencies/us-dollar-index-historical-data adresinden erişildi.
İçellioğlu, C. Ş. ve Öztürk, M. B. E. (2018). Bitcoin ile Seçili Döviz Kurları Arasındaki İlişkinin Araştırılması: 2013-2017 Dönemi İçin Johansen Testi ve Granger Nedensellik Testi, Maliye ve Finans Yazıları, 1(109), 51-70.
Kızılgöl, Ö. A. (2018). Analyzing the Relationship between Cryptocurrencies and Exchange Rates, New Trends in Banking and Finance, 61-75.
Kuzucu, S. C. (2019) Bitcoin ile Döviz Kurları Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. Harun Uçak (Ed.). Proceedings Book içinde (ss.156-160). Alanya.
Laboure, M. (2021). The Future of Payments: Series 2 - Part III. Bitcoins: Can the Tinkerbell Effect Become a Self-Fulfilling Prophecy? Deutsche Bank Research, 1-19.
Mokni K., ve Ajmi A. N. (2021). Cryptocurrencies vs. US dollar: Evidence from Causality in Quantiles Analysis, Economic Analysis and Policy, 69, 238-252.
Nakamoto, S. (2008), “Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System”, 18 Aralık 2019 tarihinde https://bitcoin.org/bitcoin.pdf adresinden erişildi.
Szetela, B., Mentel, G. ve Gedek, S. (2016). Dependency Analysis Between Bitcoin and Selected Global Currencies, Dynamic Econometric Models, 16, 133-144.
Toda, H. Y. ve Yamamoto, T. (1995). Statistical Inference in Vector Autoregressions with Possibly Integrated Processes, Journal of Econometrics, 66(1-2), 225- 250.
Topaloğlu, E. E. (2019). Kripto Para Bitcoin ve Döviz Kurları İlişkisi: Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme ve Nedensellik Analizi, Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17(2), 367-382.
Yamak, R., Cinel, E. A. ve Samut, S. (2019) Hayekyen Para Sisteminin Kripto Para Çerçevesinde Değerlendirilmesi. Ç. Karış ve M. Ç. Gözen (Ed.). İktisat Seçme Yazılar 2019 içinde (ss.235- 247). Trabzon: Celepler.
Yamak, R. ve Erdem, F.H. (2017) Toda-Yamamoto Nedensellik Testi. Uygulamalı Zaman Serisi Analizleri Eviews Uygulamalı içinde (ss.200-204). Trabzon: Celepler.