MERKEZİ OLMAYAN DİJİTAL PARA BİRİMLERİNİN MERKEZ BANKASI PARASAL BÜYÜKLÜKLERİ İLE İLİŞKİSİNİN ANALİZİ: BITCOIN ÖRNEĞİ
Author :
Abstract
Merkezi olmayan dijital para birimleri (DDC), merkezi otoritelerden, aracı kuruluşlardan, geleneksel para ve ödeme sistemlerinden bağımsız bir yapıdadır. Bununla birlikte, DDC’nin değerleri itibari paralar cinsinden ifade edilmekte, gerektiğinde itibari paralarla dönüşümleri sağlanmaktadır. Bu çalışmada, ilk ve en yaygın DDC türü olan Bitcoin’in Türk Lirası(TL) fiyatları ile Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası(TCMB) para arzı tanımları(M1, M2), TCMB ortalama fonlama maliyeti(%), 10 yıllık devlet tahvili faiz oranı(%), banka mevduatı bir aylık faiz oranı(%) arasındaki ilişki incelenmiştir. 2013 Temmuz ile 2018 Temmuz aralığındaki 61 aylık gözlemden oluşan Bitcoin’in TL fiyatları ile bahsedilen değişkenlerin durağanlığı sınanmıştır. Serilerin birinci seviyede durağanlaştıkları belirlenmiştir. Değişkenler arasındaki ilişkinin tespiti için Vektör Otoregresyon(VAR) modeli oluşturulmuştur. Ardından Johansen Eşbütünleşme ve Granger Nedensellik Testleri yapılmıştır. Elde edilen bulgulara göre, Bitcoin’in TL fiyatları, diğer değişkenlerle uzun dönemde eşbütünleşiktir ve 10 yıllık devlet tahvili faiz oranı dışındaki değişkenlerden Bitcoin TL fiyatına doğru tek yönlü Granger nedensellik ilişkisi bulunmuştur.
Keywords
Abstract
Decentralized digital currencies (DDC) are independent of central authorities, intermediary institutions, and traditional currency and payment systems. However, the values of the DDCs are expressed in terms of nominal currencies and, if necessary, their conversions with nominal currencies are provided. In this study, the relationship between the TL (Turkish Lira) price of Bitcoin, the first and most common kind of DDC, and the money supply definitions (M1, M2) of Central Bank of The Republic of Turkey (CBRT), average funding cost of CBRT(%), 10 year government bond interest rate(%), bank deposit one month interest rate(%) were examined. The stability of Bitcoin's TL prices and the above-mentioned variables were tested involving an observation period of 61 months between July 2013 and July 2018. The series became stationary at the first level. The Vector Autoregressive (VAR) model was used to determine the relationship between the variables. Then Johansen Cointegration and Granger Causality Tests were conducted. According to the findings, Bitcoin's TL prices are co-integrated with the other variables in the long term, and one-way Granger causality relationship was determined from the variables other than 10-year bond interest rate towards Bitcoin's TL price.
Keywords
- Aydoğan B. &Vardar G. (2015). Yatırımcı Duyarlılığının Borsa İstanbul Sektör Endeks Getirileri Üzerine
- Aydoğan B. &Vardar G. (2015). Yatırımcı Duyarlılığının Borsa İstanbul Sektör Endeks Getirileri Üzerine Etkisi, Maliye ve Finans Yazıları, (104), ss.29-52.
- Berentsen, A&Schär, F. (2018). A Short Introduction to the World of Crypotcurrencies, Federal Reserve Bank of St. Louis Review Second Quarter 2018, 100(2), ss.97-106.
- Blau, B. M. (2018). Price dynamics and speculative trading in Bitcoin, Research in International Business and Finance 43(2018), ss.15-21.
- Cermak V. (2017), Can Bitcoin Become a Viable Alternative to Fiat Currencies? An empirical analysis of Bitcoin's volatility based on a GARCH model, Skidmore College, New York, USA, ss.1-49.
- Ciaian C. vd.(2016), The economics of Bitcoin price formation, Applied Economics Vol.48, No.19, ss.1799-Corbet S. vd.(2017), The influence of central bank monetary policy announcements on cryptocurrency return volatility, Investment Management and Financial Innovation Journal, 14(4), ss.60-72.
- Çakmur Yıldırtan D.&Bölükbaşı A.G.(2013), Yükselen Piyasalar Ayrışıyor mu? Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt XXXIV, Sayı I, ss.33-49.
- Çetin M.(2012), Sabit Sermaye Yatırımları ve Ekonometrik Büyüme:Amprik Bir Analiz, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, Nisan 2012, 7(1), ss.211-230.
- Diamond S.(2017), Trading Bitcoin, Modern Trader, December 2017, www.moderntrader.com, s.36-38.
- Dickey D.A. ve Fuller W.A., (1981), Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root, Econometrica, Vol.49, ss.1057.
- Dilek Ş. (2018), Blockchain Teknolojisi ve Bitcoin, SETA Siyaset, Ekonomi ve Toplumsal Araştırmaları Vakfı, Sayı:231, ss.1-30.
- Dirican, C., Canöz İ. (2017), Bitcoin Fiyatları ile Dünyadaki Başlıca Borsa Endeksleri ArasındakiEşbütünleşme İlişkisi:ARDL Modeli Yaklaşımı ile Analiz, Journal of Economics, Finance and Accounting, (DEFA), 2017/3, ss.123-138.
- Enders W., (1995), Applied Econometric Time Series, New York USA:John Wiley&Sons, Inc.
- Eswara, M. (2017), Cryptocurrency Gyration and Bitcoin Volatility, International Journal of Business and Administration Research Review, Vol.3, Issue.18,, s.187-195.
- Gujarati, D.N.&Porter D.C. (2012), Temel Ekonometri, (Ü.Şenesen ve G.G.Şenesen, Çev.), İstanbul:Literatür Yayınları:656.
- Güleç Ö. F. vd. (2018), Bitcoin ile Finansal Göstergeler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi, Kırklare liÜniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt: 7 – Sayı: 2 (Özel Sayı: Finansal Raporlamada Güncel Yaklaşımlar), s.18-37.
- İçellioğlu C.Ş.&Öztürk M.B.E.(2018), Bitcoin ile Seçili Döviz Kurları Arasındaki İlişkinin Araştırılması:2013-2017 Dönemi için Johansen Testi ve Granger Nedensellik Testi, Maliye ve Finans Yazıları, 2018- (109), ss.51-70.
- Johansen, S. (1988), Statistical Analysis Of Cointegration Vectors, Journal of Economic Dynamics and Control, Vo.12 No.2-3, ss.231-254.
- Karaağaç G.A.&Altınırmak S. (2018), En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi, Muhasebe ve Finansman Dergisi, Temmuz 2018, ss.123-138.
- Karlstrom, H. (2014), Do libertarians dream of electric coins? The material embeddedness of Bitcoin. Distinktion: Scandinavian Journal of Social Theory, Vol.15 No.1, ss.23-36.
- Kutlu B. (2017), Can Bitcoins’ Prices Be Predicted By Google Trends Data? An example of Turkey WithComparison of USA, International Journal of Academic Value Studies (Javstudied), Vol:3, Issue 10, ss.167-Li X.&Wang C. A. (2017), The technology and economic determinants of cryptocurrency exchange rates:The case of Bitcoin, Elsevier, Decision Support Systems 95 2017, ss.49–60, www.elsevier.com/locate/dss, E.T.04.08.2018.
- Nakamoto S. (2017), Bitcoin:A Peer to Peer Electronic Cash System, www.bitcoin.org,, ss.1-9, E.T.04.05.2008.
- Philips, P.,C.,B., and Peron, P., (1998), Testing for a Unit Root in Time Series Regression, Biometrika, 1998-75(2), ss.335-346.
- Polasik M. vd.(2015), Price Fluctuations and The Use Of Bitcoin: An Empirical Inquiry", International Journal of Electronic Commerce, 20 (1), ss.9-49.
- Narayan P. (2017), Building Blockchain Projects, First Published, Packt Publishing Ltd. UK, ISBN 978-1- 78712-214-7, www.packtpub.com. E.T.28.04.2018.
- Sauer B. (2016), Virtual Currencies, the Money Market, and Monetary Policy, International Adv Econ Res.2016-22, ss.117–130, DOI 10.1007/s11294-016-9576-x.
- Tarı, R. (2015), Ekonometri, 11. Baskı, Umuttepe Yayınları, Kocaeli.
- Vondrackova A., (2016), Regulation of Virtual Currency in the European Union, Charles University inPrague Faculty of Law Prague Law Working Papers Series, Research Paper No. 2016/III/3, ss.1-17, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2896911, E.T.07.05.2018.
- CoinMarketCap, www.coinmarketcap.com/all/views/all, E.T.17.06.2018. CoinMarketCap, www.coinmarketcap.com/charts/ E.T.21.06.2018
- Ebay, 100+companies that accept Bitcoins as payment, https://www.ebay.com/gds/100-Companies-That- Accept-Bitcoins-As-Payment-/10000000206483242/g.html, E.T.13.05.2018.
- CoinMarketCap, www.coinmarketcap.com, E.T.16.05.2018.
- https://coinmarketcap.com/?utm_medium=widget&utm_campaign=cmcwidget&utm_source=coinmarketcap. com&utm_content=Bitcoin, E.T.26.07.2018.
