Bitcoin ve geleneksel finansal varlıklar arasında volatilite yayılımı: Türkiye örneği

Abstract

Türkiye’de de özellikle son yıllarda Türk Lirası’nda yaşanan değer düşüklüğü ve yüksek enflasyon gibi ekonomik sıkıntılar birçok Türk yatırımcının kripto varlıklara daha fazla yatırım yapmasına neden olmuştur. Ancak Türkiye gibi gelişmekte olan bir ülkede kripto varlıkların sahip olduğu kırılganlıkların ülkedeki mevcut ekonomik sıkıntıları arttırma riski bulunmaktadır. Bu doğrultuda bu çalışmada Bitcoinden Türkiye finansal piyasalarına volatilite yayılım etkisi 15.03.2015 ile 02.12.2022 tarihlerinde ki günlük veriler kullanılarak araştırılmıştır. Çalışmada VAR modeline dayalı DCC-GJR-GARCH yöntemi ile asimetrik şokların volatilite üzerindeki etkisi yanında değişkenler arasındaki volatilite yayılımı incelenmiştir. İlk olarak VAR modeli ile elde edilen analiz sonuçlarına göre Bitcoinin ve diğer değişkenlerin hem kendi gecikmeli değerlerinden hem de Bitcoinin diğer değişkenlerin ve diğer değişkenlerin Bitcoinin gecikmeli değerlerinden etkilendiği görülmüştür. DCC-GJR-GARCH sonuçlarına göre Bitcoinin BİST100 ile bağlantılılığının olmadığı altın, Dolar ve Euro ile arasındaki bağlantılılığın ise düşük düzeyde olduğu tespit edilmiştir. Diğer bir deyişle Bitcoinin Türkiye altın ve forex piyasası ile bağlantılılığı düşük düzeydedir ancak iki piyasadan da tamamen izole değildir.

In Turkey, especially in recent years, the depreciation of the Turkish Lira and economic problems such as high inflation have caused many Turkish investors to invest more in crypto assets. However, in turkey as a developing country, there is a risk that the vulnerabilities of crypto assets could increase the current financial stress in the local economy. In this study, the volatility spillover effect from Bitcoin to Turkish financial markets is investigated using daily data between 15.03.2015 and 02.12.2022. For this purpose, the effect of asymmetric shocks on volatility as well as the volatility spillover among the variables were investigated using the DCC-GJR-GARCH method based on the VAR model. Firstly, according to the analysis results obtained with the VAR model, it is concluded that Bitcoin and other variables are affected by their own lagged values. In addition, it is concluded that Bitcoin is affected by the lagged values of other variables and vice versa. According to the DCC-GJR-GARCH results, it has been determined that Bitcoin has no connection with BIST100, but the connection between gold, Dollar and Euro is at a low level. According to the DCC-GJR-GARCH results, it is determined that there is no connectedness between Bitcoin and BIST100, but there is a low connectedness between Bitcoin and the rest of the variables. Put it differently, Bitcoin's connectedness with the Turkish gold and forex market is low, but it is not completely isolated from either market.