Kripto paraların Türkiye'nin seçilmiş makroekonomik değişkenleri üzerine etkisi: Bitcoin örneği
The impact of cryptocurrencies on selected macroeconomic variables of Turkey: Bitcoin case
- Tez No: 907067
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA HAKAN YALÇINKAYA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Ekonomi, Maliye, Science and Technology, Economics, Finance
- Anahtar Kelimeler: Kriptografi, Kripto Para Sistemi, Bitcoin, Altcoin, Blokzincir Teknolojisi, Enflasyon ve Bitcoin, Finansal Yatırım Tercihi, Zaman Serileri Analizi, VAR model, ANOVA, Etki-Tepki Analizi, VAR Granger Nedensellik / Blok Dışsallık Wald Testi, Pairwise Granger Nedensellik Testi, Cryptography, Cryptocurrency, Bitcoin, Altcoin, Blockchain Technology, Inflation and Bitcoin, Financial Investment Preference, Time Series Analysis, VAR model, ANOVA, Impulse-Response Analysis, VAR Granger Causality / Block Externality Wald Test, Pairwise Granger Causality Test
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İktisat Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 343
Özet
Çalışmada Türkiye'de 2011 Ocak – 2023 Aralık döneminde Bitcoin, USD-TRY (Dolar – TL kuru), GAU-TRY (Altın – TL kuru), BIST 100, Brent Petrol, işsizlik oranları, bir hafta vadeli repo faizleri, tüketici fiyat endeksi, üretici fiyat endeksi ve sanayi üretim endeksi değişkenlerinin aylık yüzde değişimlerinden elde edilen veriler ile Bitcoin ve modelde yer alan diğer değişkenler arasındaki ilişki araştırılmıştır. Bu bağlamda elde edilen değişkenlerin durağanlık sınamaları Augmented Dickey Fuller, Phillips-Perron ve KPSS Birim Kök Testi sayesinde gerçekleştirilmiştir. Düzey değerlerde %99 güven düzeyinde durağan yapıda oldukları tespit edilen değişkenler ile oluşturulması planlanan VAR model için uygun gecikme uzunluğunun tespit edilmesinin ardından VAR model kurulumu gerçekleştirilmiştir. İzleyen bahiste oluşturulan VAR modelin birim kök sınaması gerçekleştirilmiş olup modelin durağan yapıda olduğu kanaatine varılmıştır. Çalışmada ilgili dönem içerisinde Bitcoin değişkeninin açıklanan değişken olması ile açıklayıcı değişken olması pozisyonlarında modelde yer alan diğer değişkenler ile etkileşimlerinin farklılaştığı görülmüştür. BTC değişkeninin bağımlı değişken, modelde yer alan diğer değişkenlerin 1 gecikmeli değerlerinin ise bağımsız değişken olarak ele alındığı VAR model neticesinde; 2011 Ocak – 2023 Aralık dönemindeki aylık veriler ile yüzde 1 anlamlılık seviyesinde BTC bağımlı değişkeni ile USD-TRY(-1), BRENT(-1), REPO(-1), TÜFE(-1) bağımsız değişkenleri arasında pozitif yönlü; GAU-TRY(-1), BIST100(-1), UNEMP(-1), Yİ-ÜFE (-1) ve SÜE(-1) bağımsız değişkenleri arasında negatif yönlü ilişki tespit edilmiştir. Bununla birlikte 2011 Ocak – 2023 Aralık süreci içerisinde Türkiye'deki Bitcoin fiyatlarındaki değişim üzerinde pozitif yönde etkili olan en önemli değişkenin 1.86 katsayı değeri ile TÜFE değişkeni ve 0.77 katsayı değeri ile Dolar-TL kuru değişkeni olduğu sonucuna bizleri ulaştırmıştır. Bu durum ülkemizde ilerleyen dönemler itibariyle gerçekleşecek olan enflasyon ve döviz kuru artışları ile birlikte Bitcoin fiyatlarında da doğru yönlü ilişkiden kaynaklı ciddi artışların meydana geleceğini; enflasyonla mücadele kapsamında uygulanacak olan başarılı para ve maliye politikaları ile Bitcoin fiyatları üzerindeki bu artışın baskılanabileceğini göstermektedir. Dolayısıyla beklenen enflasyon oranlarının yüksek öngörüldüğü dönemlerde Bitcoin'in diğer yatırım araçları ile birlikte değerlendirilmesi enflasyondan kaynaklı ortaya çıkacak olan alım gücündeki azalmanın absorbe edilmesine imkân sağlayabilecektir. Bu bağlamda ilgili modeldeki analiz sonuçları incelendiğinde TÜFE değişkeninin BTC üzerindeki etkisinin diğer yatırım araçlarına kıyasla daha yüksek bir değere sahip olduğu görülmektedir. Dolayısıyla ülkemizde TÜFE artış dönemlerinde Bitcoin'e gerçekleştirilmesi muhtemel yatırımların modelde yer alan yatırım araçlarından (Dolar, Altın, BIST100, REPO) daha karlı olabileceği öngörülebilmektedir. Bununla birlikte çalışmada diğer değişkenlerin modele dâhil edilmemesi ve Bitcoin'in ortaya çıktığı ilk günden itibaren sürekli olarak bir artış trendi içerisinde olması, enflasyon oranlarının bu zaman dilimi içerisinde sürekli olarak yükselmesi de değişkenler arasında bu şekilde bir ilişkinin doğmasına zemin hazırlamış olabilmektedir. TÜFE(-1) değişkeninde meydana gelecek olan bir birimlik artış/azalış BTC değişkeninde 1.861981 birimlik artış/azalışa sebebiyet vermektedir. Bu durum enflasyonun artmasının Bitcoin fiyatını da artırdığına dair bir bulgu sağladığı anlamını taşımaktadır. Bazı yatırımcılar, enflasyon dönemlerinde parasının değer kaybetmemesi için Bitcoin gibi alternatif varlıklara yönelebilmektedirler. Dolayısıyla enflasyon arttıkça, Bitcoin'e olan talebin artması Bitcoin fiyatlarında doğru yönlü bir seyrin izlenmesine, diğer bir deyişle Bitcoin fiyatlarının artmasına katkı sağlayabilecektir. Ancak model her ne kadar TÜFE(-1) değişkeni ile BTC arasındaki ilişkiyi gösterse de, bu kesinlikle nedensellik anlamına gelmemektedir. Bulunan sonuç yalnızca çalışma kapsamında yer alan veriler ve uygulanan model kapsamında elde edilen bir bulgudur. Bu kapsamda TÜFE'deki artışın doğrudan Bitcoin fiyatını artırdığını söylemek çok doğru bir ifade olmayacaktır ancak elde edilen bulgular bu şekilde ifade edilmektedir. USD-TRY(-1) değişkeninde meydana gelecek olan bir birimlik artış/azalış BTC değişkeninde 0.777810 birimlik artış/azalışı beraberinde getirecektir. Dolayısıyla doların TL karşısında değer kazanmasının genellikle BTC fiyatlarında da artışı beraberinde getireceği sonucuna ulaşılmaktadır. Doların değer kazanması, genellikle küresel piyasalarda risk iştahının azalması olarak yorumlandığından yatırımcılar, belirsiz dönemlerde Bitcoin'e yönelerek Bitcoin fiyatını yükseltebilmektedirler. İlaveten doların dünya genelinde rezerv para olarak kullanılmasından ötürü, dolar kurundaki hareketler birçok finansal varlığın fiyatını etkileyebildiği gibi Bitcoin fiyatlarını da etkileyebilmektedir. Bu bağlamda Türk yatırımcıların TL'deki değer kaybı karşısında dolar veya Bitcoin gibi alternatif yatırım araçlarına yönelmeleri rasyonel bir karar olabilecektir. Ancak gerçek hayatta Bitcoin'in fiyatını etkileyen pek çok faktörün olduğu (ABD faiz kararları, küresel ekonomik gelişmeler, spekülatif hareketler ve manipülasyon içerikli haberler, kripto paraya yönelik yasal düzenlemeler vs.) unutulmamalıdır. Varyans ayrıştırma analiz sonuçları doğrultusunda onuncu dönem itibariyle BTC değişkeninde meydana gelecek olan 0.192528'lik bir sapma %90 oranında BTC değişkenin kendisi tarafından açıklanırken; %2.41'i Yİ-ÜFE, %1.839384'ü GAU-TRY, %1.838942'si BRENT, %1.544308'i REPO, %1.230593'ü USD-TRY, %0.52'si UNEMP, %0.11'i TÜFE, %0.027241'i BIST100, %0.021936'sı SÜE değişkenleri tarafından açıklanmaktadır. Dolayısıyla BTC değişkeninin çoğunlukla kendi gecikmeli değerlerinin etkisi altında olduğu ve dönemler itibariyle BTC değişkeninde meydana gelen değişimlerde diğer değişkenlerin etkilerinin birbirlerine oldukça yakın değerlere sahip oldukları görülmektedir. İzleyen bahiste VAR model için diğer değişkenlerin varyans ayrıştırma sonuçları da incelendiğinde değişimin %100'lük kısmı BTC değişkeni tarafından karşılanmasından ötürü oluşturulan VAR modelinde BTC değişkeninin en dışsal değişken olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu bağlamda ilk dönemde BTC değişkeninin varyansının tamamının kendisi tarafından açıklanmasının BTC'nin o dönemdeki fiyat hareketlerini etkileyen en önemli faktörün geçmişteki kendi hareketleri olduğu, modelde yer alan diğer değişkenlerin BTC'nin o dönemdeki fiyat hareketlerinde önemli bir rol oynamadığı, BTC'nin ilgili dönemde seçilmiş diğer değişkenlerden bağımsız hareket ettiğini veya çok az etkilendiğini göstermektedir. Dönemler itibariyle Bitcoin değişkeninin varyansının 0.90 seviyelerine gerilemesi diğer seçilmiş makroekonomik değişkenlerle ilişki içerisine girdiğini ve uzun vadeli BTC fiyat tahminlerinin yapılabilmesi için yalnızca Bitcoin'e ait geçmiş fiyat verilerinin kullanılmasının yeterli olamayacağını, diğer faktörlerin etkilerinin de göz önünde bulundurulması gerektiği sonucunu ortaya koymaktadır. Kısa vadede her ne kadar BTC fiyat hareketlerinin tahmin edilmesinde Bitcoin'e ait geçmiş fiyat verilerini kullanmak yeterli olabilse de uzun vadeli tahminlerin gerçekleştirilmesinde diğer değişkenlerin göz ardı edilmemesi gerekmektedir. Bitcoin değişkeninde meydana gelecek olan bir standart hatalık şok karşısında Bitcoin değişkeninin gösterdiği tepki ilk dört dönem itibariyle pozitif iken beşinci dönem itibariyle negatif bir seyir izlemiştir. Bununla birlikte BTC değişken serisinde ortaya çıkacak olan bir standart hatalık şok karşısında BTC değişkeninin ilk dönemde en büyük pozitif tepkimeyi sergilediği, en büyük negatif tepkimeyi ise yedinci dönemde sergilediği sonucuna ulaşılmaktadır. Tüm bu bilgiler doğrultusunda Bitcoin'in kendi içerisindeki şoklar incelendiğinde kısa dönemde pozitif, uzun dönemde ise negatif bir tepki gözlemlendiği görülmektedir. Bu durum Bitcoin piyasasının volatilitesini ve yatırımcıların kısa vadeli kazanç beklentilerini yansıtabilmektedir. En büyük pozitif tepkime ilk dönemde gerçekleşirken en büyük negatif tepki ise daha sonraki dönemlerde gözlemlendiğinden Bitcoin fiyatlarının şoklara karşı farklı zamanlarda farklı duyarlılıklar gösterdiği aşikârdır. İncelemeye devam edildiğinde tüm değişkenlerdeki şokların Bitcoin piyasasının kısa vadede diğer piyasalardan bağımsız hareket edebileceğini ortaya koyacak biçimde, BTC'yi ilk dönemde etkilemedikleri görülmektedir. Ayrıca diğer değişkenlerdeki şokların, BTC'yi farklı dönemlerde farklı yönlerde etkilemeleri ekonomik koşulların ve piyasa duyarlılığının sürekli değiştiğini ve bu durumun Bitcoin fiyatlarını etkilediğini göstermektedir. İnceleme devamında Bitcoin dışındaki tüm değişkenlerdeki şokların uzun vadede Bitcoin fiyatlarını negatif yönde etkilemesi Bitcoin'in diğer varlıklarla olan korelasyonunu ve riskli bir finansal varlık aracı olarak algılanmasını yansıtabilmektedir. VAR Granger Nedensellik / Blok Dışsallık Wald Testi ve Pairwise Granger Nedensellik analiz sonuçları doğrultusunda her iki test sonucunda da Sanayi Üretim Endeksi değişkeninden işsizlik değişkenine tek yönlü nedensellik, USD-TRY değişkeninden REPO değişkenine tek yönlü nedensellik, BIST100 değişkeninden sanayi üretim endeksi değişkenine tek yönlü nedensellik olduğu sonuçlarına ulaşılmıştır. Bununla birlikte VAR Granger Nedensellik / Blok Dışsallık Wald testi sonucunda Sanayi Üretim Endeksi'nden TÜFE değişkenine, USD-TRY değişkeninden TÜFE VE Yİ-ÜFE değişkenlerine, BIST100 değişkeninden TÜFE değişkenine, Yİ-ÜFE değişkeninden TÜFE değişkenine, BRENT değişkeninden SÜE değişkenine tek yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilirken; SÜE ve Yİ-ÜFE değişkenleri arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Pairwise Granger Nedensellik Testi ile de USD-TRY ve GAU-TRY değişkenlerinden BRENT değişkenine, BIST100 değişkeninden TÜFE değişkenine, GAU-TRY değişkeninden BIST100 ve REPO değişkenlerine, Yİ-ÜFE değişkeninde BIST100 değişkenine tek yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, the relationship between Bitcoin and other variables in the model was investigated with the data obtained from the monthly percentage changes of Bitcoin, USD-TRY (Dollar - TL exchange rate), GAU-TRY (Gold - TL exchange rate), BIST 100, Brent Oil, unemployment rates, one-week repo rates, consumer price index, producer price index and industrial production index variables between January 2011 and December 2023 in Turkey. In this context, the stationarity tests of the variables obtained in this context were carried out by Augmented Dickey Fuller, Phillips-Perron and KPSS Unit Root Test. After determining the appropriate lag length for the VAR model, which is planned to be constructed with the variables that are determined to be stationary at 99% confidence level at the level values, the VAR model was constructed. The unit root test of the VAR model created in the following bet was performed and it was concluded that the model was stationary. In the study, it was observed that the interactions of the Bitcoin variable with other variables in the model differed in the positions of being an explained variable and being an explanatory variable within the relevant period. As a result of the VAR model in which BTC variable is considered as the dependent variable and 1 lagged values of other variables in the model are considered as independent variables; With monthly data for the period January 2011 - December 2023, a positive relationship was found between the BTC dependent variable and USD-TRY(-1), BRENT(-1), REPO(-1), CPI(-1) independent variables, and a negative relationship was found between GAU-TRY(-1), BIST100(-1), UNEMP(-1), D-PPI(-1) and PPI(-1) independent variables at 1 percent significance level. In addition, it has been concluded that the most important variables that have a positive effect on the change in Bitcoin prices in Turkey between January 2011 - December 2023 are the CPI variable with a coefficient value of 1.86 and the USD-TL exchange rate variable with a coefficient value of 0.77. This situation shows that with the inflation and exchange rate increases that will take place in our country in the following periods, serious increases will occur in Bitcoin prices due to the direct relationship; This increase in Bitcoin prices can be suppressed with successful monetary and fiscal policies to be implemented within the scope of combating inflation. Therefore, evaluating Bitcoin together with other investment instruments in periods of high expected inflation rates may allow the decrease in purchasing power due to inflation to be absorbed. In this context, when the results of the analysis in the relevant model are analysed, it is seen that the effect of the CPI variable on BTC has a higher value compared to other investment instruments. Therefore, it can be predicted that possible investments in Bitcoin during periods of CPI increase in our country may be more profitable than the investment instruments in the model (Dollar, Gold, BIST100, REPO). However, the fact that other variables were not included in the model in the study and Bitcoin has been in a continuous upward trend since the first day it emerged, and the continuous increase in inflation rates during this time period may have paved the way for the emergence of such a relationship between the variables. A one unit increase/decrease in the CPI(-1) variable causes a 1.861981 unit increase/decrease in the BTC variable. This means that an increase in inflation also increases the price of Bitcoin. Some investors may turn to alternative assets such as Bitcoin in order to prevent their money from losing value during inflation periods. Therefore, as inflation increases, the increase in demand for Bitcoin may contribute to the increase in Bitcoin prices, in other words, to the increase in Bitcoin prices. However, although the model shows the relationship between the CPI(-1) variable and BTC, this does not necessarily imply causality. The result is a finding obtained only within the scope of the data within the scope of the study and the model applied. In this context, it would not be a very correct statement to say that the increase in CPI directly increases the price of Bitcoin, but the findings obtained are expressed in this way. A one unit increase/decrease in the USD-TRY(-1) variable will lead to a 0.777810 unit increase/decrease in the BTC variable. Therefore, it is concluded that the appreciation of the dollar against TL will generally lead to an increase in BTC prices. Since the appreciation of the dollar is generally interpreted as a decrease in risk appetite in global markets, investors can increase the price of Bitcoin by turning to Bitcoin during uncertain periods. In addition, since the dollar is used as a reserve currency worldwide, movements in the dollar exchange rate can affect Bitcoin prices as well as the prices of many financial assets. In this context, it may be a rational decision for Turkish investors to turn to alternative investment instruments such as the dollar or Bitcoin in the face of the depreciation of the TL. However, it should not be forgotten that there are many factors affecting the price of Bitcoin in real life (US interest rate decisions, global economic developments, speculative movements and manipulative news, legal regulations on cryptocurrency, etc.). In line with the variance decomposition analysis results, a deviation of 0.192528 in the BTC variable as of the tenth period is explained by the BTC variable itself by 90%, while 2. 41% is explained by D-PPI, 1.839384% by GAU-TRY, 1.838942% by BRENT, 1.544308% by REPO, 1.230593% by USD-TRY, 0.52% by UNEMP, 0.11% by CPI, 0.027241% by BIST100, 0.021936% by IPI variables. Therefore, it is seen that the BTC variable is mostly under the influence of its own lagged values and the effects of other variables on the changes in the BTC variable as of the periods have very close values to each other. When the variance decomposition results of other variables for the VAR model are analysed in the following section, it is concluded that the BTC variable is the most exogenous variable in the VAR model since 100% of the change is covered by the BTC variable. In this context, the fact that the entire variance of the BTC variable in the first period is explained by itself shows that the most important factor affecting the price movements of BTC in that period is its own movements in the past, that the other variables in the model do not play an important role in the price movements of BTC in that period, and that BTC acts independently of other selected variables in the relevant period or is affected very little. The fact that the variance of the Bitcoin variable decreased to 0.90 levels as of the periods reveals that it is in a relationship with other selected macroeconomic variables and that it is not sufficient to use only the historical price data of Bitcoin in order to make long-term BTC price forecasts, the effects of other factors should also be taken into consideration. Although it may be sufficient to use Bitcoin's historical price data to predict BTC price movements in the short term, other variables should not be ignored in realising long-term forecasts. While the reaction of the Bitcoin variable to a one standard error shock in the Bitcoin variable was positive in the first four periods, it followed a negative course in the fifth period. However, it is concluded that the BTC variable exhibited the largest positive reaction in the first period and the largest negative reaction in the seventh period against a one standard error shock in the BTC variable series. In line with all this information, when the shocks within Bitcoin are analysed, it is observed that there is a positive reaction in the short term and a negative reaction in the long term. This situation may reflect the volatility of the Bitcoin market and the short-term earnings expectations of investors. Since the largest positive reaction occurs in the first period, while the largest negative reaction is observed in later periods, it is obvious that Bitcoin prices show different sensitivities to shocks at different times. When the analysis continues, it is seen that the shocks in all variables do not affect BTC in the first period, indicating that the Bitcoin market can act independently of other markets in the short term. In addition, the fact that shocks in other variables affect BTC in different directions in different periods shows that economic conditions and market sentiment are constantly changing and this situation affects Bitcoin prices. The fact that shocks in all variables except Bitcoin affect Bitcoin prices negatively in the long run may reflect the correlation of Bitcoin with other assets and its perception as a risky financial asset instrument. According to the results of VAR Granger Causality / Block Exogeneity Wald Test and Pairwise Granger Causality analyses, it is concluded that there is unidirectional causality from the Industrial Production Index variable to the unemployment variable, unidirectional causality from the USD-TRY variable to the REPO variable, and unidirectional causality from the BIST100 variable to the industrial production index variable. In addition, as a result of VAR Granger Causality / Block Exogeneity Wald test, a unidirectional causality relationship was found from the Industrial Production Index to the CPI variable, from the USD-TRY variable to the CPI and D-PPI variables, from the BIST100 variable to the CPI variable, from the D-PPI variable to the CPI variable, from the BRENT variable to the IPI variable, while a bidirectional causality relationship was found between the IPI and D-PPI variables. With the Pairwise Granger Causality Test, a unidirectional causality relationship was detected from USD-TRY and GAU-TRY variables to BRENT variable, from BIST100 variable to CPI variable, from GAU-TRY variable to BIST100 and REPO variables, and from D-PPI variable to BIST100 variable
Benzer Tezler
- Kripto paraların gelişim süreci, blok zincir teknolojisi ve kripto paraların Türkiye'de vergilendirilmesi
The progress of development of crypto money, blockchain technology and taxation of crypto money in Turkey
MELTEM ÇAKMAK
- Kripto paraların analizi ve Türkiye ekonomisi açısından değerlendirilmesi
Analysis of crypto coins and evaluation in terms of Turkish economy
HÜSNÜ MEHMET PEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Ekonomiİstanbul Yeni Yüzyıl ÜniversitesiEkonomi Finans Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM YILMAZ
- Ulusal kripto paraların uygulanabilirliği ve geleceği: Türkiye örneği
The applicability and future of national cryptocurrencies: The case of Turkey
BETÜL DİLŞAH MEŞE
- Kripto paraların gelişimi ve dünya finans sektörü içindeki yeri
The development of cryptocurrencies and their place in the world financial sector
BÜŞRA ÜNALIR
- Kripto paraların vergilendirilmesinde uluslararası vergi sistemlerinin rolüne ilişkin karşılaştırmalı bir analiz
A comparative analysis of the role of international tax system in the taxation of crypto coins
BEDRETTİN KOLÇAK