ABD KÜRESEL KRİZİNİN GELİŞMİŞ ÜLKE PİYASALARI ÜZERİNE BULAŞMA ETKİSİ

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Hâsılat kavramları Firmaların kârı maksimize ettikleri varsayılır. Kâr toplam hâsılat ile toplam maliyet arasındaki farktır. Kârı analiz etmek için hâsılat.
Advertisements

Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Bölümü Dr. Mehmet Zeki Ak İktisadi İdari Bilimler Fakültesi| İktisat B.
AVRUPA BİRLİĞİ SİSTEMİNDE ENGELLİLER ve ÖZEL EĞİTİM
BÖLÜM 4 Finansal Tablo Analizi Bu bölümü okuduğunuz zaman, şunları yapabiliyor olmanız gerekir: Oran analizinin ne olduğunu açıklamak Beş grup oranın.
Hasan Hüseyin Savaş EPİAŞ Genel Müdürü
I. TOPLAM GSYİH’DAKİ GELİŞMELER
Önem Testleri. Örnekleme yoluyla sağlanan bilgiden hareketle; Kliniklerde hasta hayvanlara uygulanan yeni bir tedavi yönteminin eskisine kıyasla bir farklılık.
HASEN | HAZAR STRATEGY INSTITUTE Emin Emrah DANIŞ KÜRESEL PETROL PİYASALARI VE FİYATLARI ANLAMAK.
Bilimsel bilgi Diğer bilgi türlerinden farklı
RUSYA ENERJİ SEKTÖRÜNDE YATIRIMLAR Kasım 2013 A. Yağmur ÖZDEMİR Genel Md. Yrd. Yatırımlar ve Proje Finansman Zorlu Enerji Elektrik Üretim A.Ş.
BÖLÜM 8 Risk ve Getiri Oranları Bu bölümü bitirdiğinizde şunları yapabilir duruma gelmelisiniz: Hisse senedinin tek başına riski ile bir portföy içindeki.
Dünya Ekonomik Buhranı, Amerika’da 1929’da New York Borsasının çöküşü ile başlayan ve etkileri on yıl boyunca dünyada devam eden ekonomik krizdir. Dünya.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ 1. Şu ana kadar örneklemden elde edilmiş istatistiklerden yararlanarak, kitle parametresini kestirebilmek için nokta tahmini.
©McGraw-Hill Education, 2014
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
SAĞLIK TURİZMİNDE ÖNEMLİ TIBBİ DESTİNASYONLAR 1. Sağlık Turizminde Öne Çıkan Destinasyonlar Global ölçekte değerlendirildiğinde son yılda bazı ülkelerin.
TÜRKİYE EKONOMİSİNİN SEKTÖREL DAĞILIMI
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ Şu ana kadar örneklemden elde edilmiş istatistiklerden yararlanarak, kitle parametresini kestirebilmek için nokta tahmini.
Çoklu Doğrusal Bağlantı X3X3 X2X2 r X 2 X 3 = 1 Tam Çoklu Doğrusal Bağlantı.
İFM – Vergi Tekniği Alt Çalışma Grubu Ön raporu Genel stratejik ilkeler 18 Mart 2009 Osman Özen, Umurcan Gago, Berna Bayındır, Ateş Konca.
BANKACILIKTA PORTFÖY YÖNETİMİ. portföy ad 1. kâğıt paraların vb. konulduğu cüzdan. 2. ECO. banka, aracı kuruluş ya da kişinin elinde bulundurduğu, üzerinde.
GELİŞİMLE İLGİLİ ARAŞTIRMA YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
Makro İktisat.
VARLIKLARIN İZLENMESİ Menkul Kıymetler
T- Testİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ
Parametrik Olmayan İstatistik
DENEYSEL TERTİPLER VE PAZAR DENEMESİ
Parametrik Olmayan İstatistik
Deneme Modelleri Neden-sonuç ilişkilerinin sorgulandığı araştırma türleridir. Deneme ve tarama modelleri arasındaki fark nedir? Deneme modellerinde amaçlar.
M Arş. Gör. Dr. Esranur AKBULUT
İSTATİSTİK II Hipotez Testleri - 2.
FORFAITING Dr. ÇAĞATAY Orçun.
Yrd.Doç.Dr. Çağdaş Erkan AKYÜREK
Prof Dr. Hakan Kahyaoğlu
KORELASYON VE DOGRUSAL REGRESYON
İK MAKALESİ.
YATIRIM HARCAMALARI.
FİNANSAL PİYASALAR VE KURUMLAR
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
BENZETİM Prof.Dr.Berna Dengiz 13. Ders Çıktı Analizi
12 Ticari Alacaklar 12 Ticari Alacaklar 22 Ticari Alacaklar
Finansal sektöre bakış 2018
ESRA ÖNDER İŞLETME 2.ÖĞRETİM
ENFLASYON Prof. Dr. Metin BERBER.
CİHANGİR MAHALLESİ YAPISAL RİSK ANALİZİ
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
Blog: E-posta: BİLANÇO RİSKLERİ 2018 Web: Blog: E-posta:
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Evren-Örneklem, Örnekleme Yöntemleri 2
Planlanan Harcama Düzeyi: basit Keynesyen Model
Tezin Olası Bölümleri.
İÇİNDEKİLER FİNANSAL ANALİZ VE KONTROL, FİNANSAL YAPIYI GÜÇLENDİRİCİ ÖNLEMLER Finansal Tabloların Analizinin Önemi Oran (Rasyo) Analizi Finansal Oranların.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
SHB-221 TÜRKİYE’NİN TOPLUMSAL VE EKONOMİK YAPISI
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Veri ve Türleri Araştırma amacına uygun gözlenen ve kaydedilen değişken ya da değişkenlere veri denir. Olgusal Veriler Yargısal Veriler.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Sermaye Maliyeti Sermaye maliyeti; kullanılan veya kullanılması planlanan her çeşit kaynağın, maliyetlerinin ağırlıkları dikkate alınarak ortalamasının.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Yrd. Doç. Dr. Akın Usupbeyli
Sınıf Öğretmenlerinin Eğitsel Amaçlı İnternet Kullanım Öz Yeterlikleri
OKÇULUK RUMEYSA ÇETİN.
Bilimsel Araştırma Yöntemleri
Bilimsel araştırma türleri (Deneysel Desenler)
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
YRD. DOÇ. DR. OKTAY KIZILKAYA
İSTATİSTİK II BAĞIMSIZLIK TESTLERİ VE İYİ UYUM TESTLERİ “ c2 Kİ- KARE TESTLERİ “
2018 OCAK AYI TÜRKİYE VE MALATYA EKONOMİSİNDEKİ GELİŞMELER
Sunum transkripti:

ABD KÜRESEL KRİZİNİN GELİŞMİŞ ÜLKE PİYASALARI ÜZERİNE BULAŞMA ETKİSİ   ABD KÜRESEL KRİZİNİN GELİŞMİŞ ÜLKE PİYASALARI ÜZERİNE BULAŞMA ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Fatih KIRAÇ Öğr. Gör. Mehmet METİN Öğr. Gör. İsmet BOLAT K.Maraş Sütçü İmam Üniversitesi Göksun Uygulamalı Bilimler Yüksekokulu   Bankacılık ve Finans Bölümü  Berlin – 2016

ABD KÜRESEL FİNANSAL KRİZİ 2007 yılında başlayan küresel finansal kriz 1929 yılından sonra ortaya çıkan, en büyük kriz olarak kabul edilmektedir. Kriz ABD’de 2007 yılının Temmuz ayında likidite krizi olarak başlamış ve diğer ülkelere yayılarak tüm finans sistemlerini olumsuz etkilemiştir. Kredilerin geri dönüşü olmayınca konut kredileri temelinde ağırlık kazanan yatırımların büyük bir bölümü iflas etmiştir. Bankalar ve diğer dev finans kuruluşlarından batanlar olmuş ABD ve diğer ülkelerin merkez bankaları krizi kontrol edebilmek adına radikal adımlar atmışlardır. Piyasaya likiditasyon sağlanmış, büyük bankalar ve sigorta şirketlerinden fona devredilenler olmuştur.

ABD’de piyasa faiz oranı oldukça düşük bir seviyede seyrettiği dönemlerde özellikle alt gelir grubundaki kişiler, değişken faizli ya da esnek faizli olarak tabir edilen kredileri kullanmayı tercih etmişlerdir. Krizin ortaya çıkmasından iki yıl evvel FED’in faiz oranlarını aşamalı olarak arttırması, kredilerin geri dönüşünü zorlaştırmış ve konut talebinin azalmasına neden olmuştur. Kriz baş gösterdikten sonra da çekilen kredilerin esnek faizli olması dolayısı ile güncel faiz oranlarından ödenmesi gerekmiştir. Verilen kredilerde büyük ölçüde Subprime kredi olması dolayısı ile dar gelirli kesim bu kredileri ödeyememiş, bankalarda idari ve yasal takip süreçleri başlatılmıştır.

Bu süreç konut talebinde azalmayı ve beraberinde konut fiyatlarında düşüşleri getirmiştir. Dolayısı ile daha önce ipotek altına alınan evlerin kredi kuruluşları tarafından düşük fiyatla elden çıkarılmasına sebep olmuş ve finans kuruluşlarının zararı büyümüştür Bu süreçlerin sonunda tahsil edilemeyen fonlar dolayısı ile kriz derinleşerek bankalar kanalı ile finans piyasalarını etkilemiş ve ekonomik darboğazın atmasına sebep olmuştur.

KRİZLERİN BULAŞICILIĞI İLE İLGİLİ KAVRAMSAL ÇERÇEVE Literatürde finansal bulaşıcılığa dair birçok farklı tanım bulunmakla beraber, bulaşıcılık genel olarak piyasalar arası aktarım mekanizmalarının kriz dönemlerinde farklılaşması olarak açıklanmaktadır (Küçüksaraç vd., 2012:2). Eichengreen, Ross ve Wyplosz (1996), herhangi bir ülkede kriz yaşandığı bilgisinin, kendi ülkemizde kriz yaşanması olasılığını arttırması durumunu bulaşma olarak tanımlamıştır.

Dornbusch, Park ve Claessens (2000) bulaşmayı, bir veya bir grup ülkede yaşanılan şokun veya şokların ardından piyasalar arası bağımlılıkların belirgin bir şekilde artması olarak tanımlamışlardır. Dünya bankasının tanımına göre bulaşıcılık: “Ülkeler arasında temel bağlantıların ve ortak şokların ötesinde, ülkelerarası ilişkiler ile ya da karşılıklı korelasyonlar sayesinde şokların bir ülkeden diğerine transferidir.” Diğer bir tanıma göre “ülkelerarası ilişkilerin sakin dönemlere nazaran kriz dönemlerinde daha fazla miktarda artmasıdır”

FİNANSAL KRİZLERİN BULAŞICILIK ETKİSİ Finansal Bulaşma Temelli Yaklaşımlar-Kriz Koşullu Bulaşma İlk kez Masson (1998) tarafından «bulaşma» Contagion terimi kullanılmış. Dornbusch vd. (2000) ile Dünya bankası tarafından da mantık dışı olaylar şeklinde savunulmuş. Ekonomik Bağlantılar Temelli Yaklaşımlar-Karşılıklı Bağımlılık-Kriz Koşulsuz Bulaşma Dornsbush vd. (2000) tarafından «kökten ilişkili bulaşma», Dünya bankası tarafından da «reel bulaşma» şeklinde ifade edilmiştir.

FİNANSAL KRİZLERİN BULAŞICILIK ETKİSİ Finansal Bulaşma Temelli Yaklaşımlar-Kriz Koşullu Bulaşma Çoklu Denge Mekanizması ((Eichengreen vd.(1996)) Portföy Düzeltme (Likidite) Mekanizması (Lowell vd.(1998)) Politik Bulaşma (Drazen (1999)) Artan Farkındalık Yaklaşımı (Lowell vd. (1998)) Ahlaki Riziko Ekonomik Bağlantılar Temelli Yaklaşımlar-Karşılıklı Bağımlılık- Kriz Koşulsuz Bulaşma Ticaret Etkisi (Yayılma Etkisi) (Gerlach (1995)) Muson Etkisi (Masson (1998)) Finansal (sektör) Bağlantılar Kanalı-Finansal Karşılıklı Bağımlılık (Fratzscher (1998))

KÜRESEL KRİZİN BULAŞICILIK ETKİSİNİN ANALİZİ EKONOMETRİK MODEL Çalışma da Dinamik Koşullu Korelasyon GARCH (DCC-GARCH) modeli kullanılarak Subprime Kredi Krizi’nin örnek seçilen menkul kıymet borsaları üzerindeki bulaşma etkisi incelenmiştir. DCC-GARCH modeli iki getiri serisi arasında koşullu korelasyonun zamanla değiştiğini varsayarak, DCC katsayılarının elde edilmesine olanak sağlamaktadır. Bu hali ile küresel krizin kaynağı olarak kabul ettiğimiz S&P 500 endeks getirileri ile örneklem seçtiğimiz ülkeler arasındaki koşullu korelasyon değişimlerinin inceleyebileceğimiz en optimal model olarak karşımıza çıkmaktadır. Literatür incelendiğinde de krizlerin bulaşıcılığını araştıran çalışmaların büyük bir çoğunluğunda DCC-GARCH modelleri kullanılmıştır. DCC GARCH Modeli cari dönem olarak alınan «t» dönemi endeks getirilerinin «t-1» dönemi getirilerinden etkilendiği varsayımlarında ARCH tipi modellerin kullanılması uygun görülmektedir. Dolayısı ile bu çalışmada da serilerde t-1 dönemi getirilerinden etkilenme olduğundan ARCH tipi modeller en uygun model olarak görülmüştür.

ÖRNEKLEM ABD’nin S&P 500 borsa endeksi bağımsız değişken olarak krizin kaynağı olan piyasa konumunda bulunmaktadır. Bağımlı değişken olarak ise, 6 farklı piyasaya ait borsa endeksleri kullanılmıştır. Söz konusu piyasalar çalışmanın amacına uygun olarak Dünya Bankası’nın kişi başı gelir sıralamasına göre oluşturduğu üst gelir grubu ülkelerden seçilmiştir. Buna göre üst gelir grubuna giren ülke ve borsa endekslerinden Londra-FTSE, Almanya-DAX, Japonya-NIKKEI225, Rusya-RTSI; Güney Kore-KOSPI piyasaları seçilmiştir. Ayrıca EuroNext piyasası da bir diğer bağımlı değişken olarak çalışmada yer almıştır.

ANALİZ DÖNEMİNİN BELİRLENMESİ Bu çalışmada 05.01.2005 ile 01.07.2014 dönemi örneklem dönemi olarak seçilmiş olup; kriz öncesi dönem, kriz dönemi ve kriz sonrası dönem olarak 3 alt döneme ayrılmıştır. Literatürde belirtilen benzer çalışmalar da referans alınarak, kriz öncesi dönem 05.01.2005-31.07.2007 tarihleri arası, kriz dönemi 01.08.2007-31.08.2009 tarihleri arası ve kriz sonrası dönem 01.09.2009-01.07.2014 tarihleri aralığı olarak belirlenmiştir.

KRİZ DÖNEMLERİ NASIL BELİRLENDİ? FİNANSAL OLAYLARA İTİBAR ETME Finansal krizler ile ilgili yapılan çalışmalarda kriz dönemleri için ortak belirlenmiş bir dönem aralığı olmadığı görülmektedir. Verilerin dağılımından yola çıkarak kriz dönemlerini belirlemeye çalışan çalışmalar olduğu gibi, eşik modeliyle (Threshold model) kriz dönemini belirlemeye çalışan çalışmalar da mevcuttur. Fakat bu yöntemlerin kriz dönemini belirlemede çok da tatmin edici sonuçlar ortaya çıkarmadığı 1998 Asya krizinde görülmüştür. Dolayısıyla, kriz döneminin belirlenmesi literatürde tartışmalı bir hal almıştır. Birçok araştırmacı kriz döneminin belirlenmesinde krizi doğuran haberlere itibar etmeyi tercih etmiştir. Bu çalışmada da literatür baz alınmak sureti ile krizi doğuran olaylara itibar edilerek dönemler belirlenmiştir. Yapılan çalışmalar baz alındığında, küresel krizin Temmuz 2007 de ilk sinyalini verdiği söylenebilir. 17 Temmuz 2007 Bear Stearns’ in hedge fonların çöktüğünü açıkladığı tarihi birçok araştırmacı krizin başlangıcı olarak baz almıştır.

Tüm analizler Eviews 8.1 paket programında yapılmıştır. VERİ SETİ Kriz öncesi, kriz dönemi ve kriz sonrası dönemlere ait günlük ülke borsa endekslerinin kapanış fiyatları üzerinden hesaplanan endeks getirileri veri olarak kullanılmıştır. Getirilerin hesaplanmasında şu formül kullanılmıştır:   Rt = log (xt / xt-1) x 100 Veriler Bloomberg aracılığı ile sağlanmış olup toplam 1802 adet veri kullanılmıştır. Kriz öncesi dönem 0 ile 513 örneklem arası, 05.01.2015 ile 31.07.2007 tarihleri aralığına denk gelmektedir. Kriz dönemi 514 ile 909 örneklem arası, 01.08.2007 ile 31.08.2009 tarihleri aralığına, kriz sonrası dönem de 910 ile 1802 örneklem arası 01.09.2009 ile 01.07.2014 tarihleri aralığına denk gelmektedir. Tüm analizler Eviews 8.1 paket programında yapılmıştır.

VERİ OLARAK NEDEN HİSSE SENEDİ ENDEKS GETİRİLERİ KULLANILDI? Hisse senetleri piyasası finansal sistemlerin temel göstergesi olması dolayısı ile finansal krizlerin bulaşıcılığını inceleyen birçok araştırmacı tarafından veri olarak alınmıştır. Hisse senetleri piyasası, herhangi bir ülkede yaşanan finansal dalgalanmanın diğer ülke ya da ülkeler üzerindeki etkisinin, en hızlı ve görünür bir şekilde hissedilebileceği araçlardan birisidir.

ARCH ETKİSİ VE BİRİM KÖK TESTLERİ ARCH-LM TESTİ ARCH-LM testi bir modelde ARCH etkisinin varlığını tespit etmede kullanılır. Bu test için boş hipotez ARCH etkisinin olmadığı, alternatif hipotez ise ARCH etkisinin olduğu şeklindedir. Olasılık değerleri 0,05’den düşük çıkan her bir model için ARCH etkisinin var olduğu gözlemlenmekte olup bu durumda GARCH modeli kurulabilecektir.

DCC-GARCH Modeli Öncesi ARCH-LM(1) Test Değerleri Değişkenler Test değeri Olasılık değeri Üst Gelir Grubu FTSE 56,392 0,00 DAX 66,733 S&P 500 80,56 NIKKEI 108,641 RTSI KOSPI EURONEXT 18,767 305,555 84,069

ADF ve PP Birim Kök Testleri ADF ve PP test sonuçlarına göre, tüm borsa endeks getirilerinin temel düzeyde durağan olduğu, başka bir deyişle, Ho hipotezinin reddedildiği görülmektedir (Olasılık değerleri 0,05’den küçüktür). Bu durumda modellerde borsa endekslerinin getirileri temel düzeyde kullanılabilir.

ADF ve PP Birim Kök Test Sonuçları Üst Gelir Grubu Değişkenler ADF PP Test İst. Olasılık Gecikme Maks. Gec. Gözlem Bant Genişliği Üst Gelir Grubu FTSE 29,54 0.0000 1 24 1800 29,59 0.0001 1.0 1801 DAX 28,85 28,88 6.0 S&P500 32,74 33,37 9.0 NIKKEI 30,83 30,47 10.0 RTSI 28,27 28,29 13.0 KOSPI EURONEXT 29,78 30,75

AMPİRİK BULGULAR DCC-GARCH Modeli Tahmin Sonuçları Kriz Öncesi (05/01/2005-31/07/2007) Kriz (01/08/2007-31/08/2009) Kriz Sonrası (01/09/2009-01/07/2014) Getiri Modeli Varyans Modeli μ γ1 γ2 ω α1 β1 FTSE 0,020 0,007 0,506* 0,008* 0,120* 0,790* - 0,019 0,694* 0,004 0,109* 0,881* - 0,009 0,046** 0,744* 0,021 0,22* 0,602* DAX 0,043 0,022 0,721* 0,011 0,079* 0,844* - 0,0003 0,050 0,374* 0,018* 0,099* 0,877* 0,001 0,063** 0,87* 0,005 0,075* 0,892* NIKKEI 0,037*** 0,034 0,209* 0,103** 0,870* - 0,018 - 0,065 0,325 0,035*** 0,144* 0,829* 0,019 - 0,016 0,290* 0,119** 0,156** 0,579* RTSI 0,14* 0,038 0,397* 0,084 0,14** 0,730* 0,078 0,452* 0,016 0,139** 0,874* 0,0736** 0,814* 0,0209** 0,091** 0,873* KOSPI 0,077* 0,025 0,378* 0,018 0,084** 0,852* 0,006 0,012 0,395* 0,116* 0,858* 0,009 0,032 0,268* 0,011** 0,096* 0,855* EURONEXT 0,029** 0,062 0,497* 0,010*** 0,086** 0,817* - 0,012 0,076** 0,683* 0,105** 0,871* - 0,010 0,804* 0,013** 0,137* 0,778*

AMPİRİK BULGULAR DCC-GARCH Modeli tahmin sonuçları Ülke grupları bazında ayrı ayrı yorumlanmıştır. Bu anlamda, Bir önceki dönem Borsa endeks getirilerinin ilgili dönem borsa getirilerine etkisi, S&P 500 dönem getirisinin, diğer borsa getirileri üzerine etkisi ve örneklem seçilen borsalar da volatilitede kalıcılık yorumlanmıştır. Modelden elde edilen DCC katsayılarına göre de küresel krizin diğer ülkeler üzerindeki bulaşıcılık etkisi yorumlanmıştır.

AMPİRİK BULGULAR Getiri modelinden elde edilen sonuçlara göre Kriz öncesi, kriz dönemi ve kriz sonrası dönem için S&P 500 dönem getirisinde meydana gelen artış üst gelir gurubu ülkeleri olumlu etkilemektedir. S&P 500 dönem getirisinde meydana gelen %1’lik artış, kriz öncesi ve kriz sonrası dönemlerde en fazla DAX en az NIKKEI borsasında, kriz döneminde ise en fazla FTSE en az NIKKEI borsalarında artış göstermiştir.(Y2 Katsayısı) Kriz öncesi, kriz dönemi ve kriz sonrası dönemler bazında örneklem ülkeleri dönem getirileri, bir önceki dönem getirilerinden kriz öncesi dönem için olumlu, kriz dönemi için NIKKEI ve FTSE piyasaları olumsuz, kriz sonrası dönem için ise sadece NIKKEI borsası olumsuz etkilenmiştir.(Y1 Katsayısı) Varyans modeline göre FTSE, DAX, RTSI ve EURONEXT borsalarında volatilitede kalıcılık kriz öncesi döneme göre, kriz döneminde yüksek çıkmıştır. Kriz döneminde bu piyasalar için risk yükselmiştir. DAX için kriz sonrası dönem volatilite de kalıcılık artarak devam etmiştir. NIKKEI borsasında volatilite de kalıcılık kriz öncesi dönemde, kriz dönemi ve sonrası döneme göre daha yüksek çıkarak, kriz öncesindeki belirsizlik diğer dönemlere göre bu piyasa için daha fazladır. (β1 Katsayısı)

Dinamik Koşullu Korelasyon AMPİRİK BULGULAR Dinamik Koşullu Korelasyon Katsayısı Yorumları Dinamik Koşullu Korelasyon Katsayıları Tablosu Dinamik Koşullu Korelasyon KRİZ ÖNCESİ KRİZ DÖNEMİ KRİZ SONRASI Korelasyon katsayısı t istatistik Olasılık ÜST GELİR GRUBU FTSE-S&P 500 60,45% 11,36 0,00 99,67% 3,69 72,72% 36,09 DAX-S&P 500 66,49% 8,85 73,86% 31,96 72,24% 3,44 NIKKEI-S&P 500 42,80% 0,55 0,57 80,21% 5,9 28,25% 2,16 0,03 RTSI-S&P 500 21,18% 3,29 41,45% 6,44 52,36% 17,26 KOSPI-S&P 500 26,84% 4,94 30,26% 2,81 32,94% 2,7 EURONEXT-S&P 500 58,21% 10,48 84,10% 5,15 71,06% 31,42

AMPİRİK BULGULAR Kriz Öncesi Dönem Kriz öncesi dönem için korelasyon katsayısının büyüklüğüne göre sırasıyla; DAX, FTSE, EURONEXT, KOSPI ve RTSI ile ilişki çıkmıştır. S&P 500 ile NIKKEI arasındaki korelasyon katsayısı istatistiksel olarak anlamsızdır. Kriz Dönemi Örneklem seçtiğimiz ülkelerin tamamında DCC katsayısı kriz öncesi döneme göre kriz döneminde daha yüksek çıkmıştır. Dolayısı ile kriz dönemi için bu piyasalarda küresel krizin bulaşıcılık etkisinin daha fazla görüldüğü söylenebilir. Kriz döneminde %99,6 ile İngiltere piyasası örneklem seçilen üst gelir gurubu ülkeler içerisinde bulaşıcılığın en çok görüldüğü ülke olmuştur. İngiltere’den sonra ikinci %84,10 ile EURONEXT, %80,21 ile Japonya piyasasında daha sonra sırasıyla; DAX, RTSI ve KOSPI ile ilişki çıkmıştır. %30,26 ile Güney Kore piyasasında küresel krizin bulaşma etkisi en az görülmüştür.

AMPİRİK BULGULAR Kriz Sonrası Dönem Kriz sonrası dönemde de borsaların tamamı ile korelasyon katsayısı anlamlı çıkmış olup bulaşıcılık etkisi görülmüştür. Bu dönem için de en fazla etki İngiltere (FTSE) piyasasında sonra sırasıyla, Almanya (DAX), EURONEXT, Rusya (RTSI) Güney Kore (KOSPI) ve Japonya (NIKKEI) piyasalarında görülmektedir. Rusya ve Güney Kore piyasalarında DCC katsayısı kriz sonrası dönem için kriz döneminden daha yüksek çıkmış olup, guruptaki ülkeler içerisinde, bu piyasada küresel krizin bulaşma etkisi kriz sonrası dönem itibari ile de artarak devam etmiştir

SONUÇ Küresel kriz ile ilgili yapılan birçok çalışmada da ortaya konulduğu üzere ekonomiler bu krizden ciddi şekilde etkilenmişlerdir. Bu etkilenme çalışmada da belirtilen bulaşma kanalları vesilesi ile olmuştur. Etkilenen her ülke kendi iç ekonomik dinamikleri temelinde bu kanallardan bir ya da birkaçı yolu ile bulaşma etkisine maruz kalmıştır. Bu çalışmada da örneklem seçilen ülkelerin krizin kaynağı konumunda olan ABD piyasaları ile karşılıklı etkileşimleri menkul kıymetler piyasası üzerinden ortaya konmuştur. Çıkan sonuçlar değerlendirildiğinde, benzer yapılmış çalışmalara göre paralel sonuçlar elde edilmiş ve üst gelir grubu ülkelere yönelik küresel krizin bulaşma etkisi görülmüştür.

TEŞEKKÜR EDERİM…