Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği

Volume 5 Number 4 2014 pp. 71-88 ISSN: 1309-2448 www.berjournal.com Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği Aydın Yüksel a Aslı Yüksel b Öze: Bu makale Ağusos 2007 arihinde oraya çıkan global kriz nedeniyle Japon ahvil endekslerinin kredi marjlarını ekileyen fakörlerde bir değişiklik olup olmadığını günlük veri kullanarak analiz emekedir. Çalışmada lieraürde kredi marjı değişimi ile ilişkili olduğu espi edilmiş olan hazine ahvili piyasası, hisse senedi piyasası ve likidie fakörlerini içeren bir GARCH modeli kullanılmışır. Analiz sonuçları kredi marjı değişiminin modelde kullanılan hazine ahvili piyasası değişkenleri olan spo faiz oranındaki değişim ve ahvil geiri eğrisinin eğimindeki değişim ile lieraürdeki diğer çalışmaların bulgularıyla uarlı bir ilişki içinde bulunduğuna işare emekedir. Kriz dönemi kriz öncesi ile kıyaslandığında hazine ahvili piyasası fakörlerinin ahmin edilen kasayılarında büyüklük olarak farklılıklar gözlemlense bile işare olarak dikka çekici bir değişiklik olmadığı görülmekedir. Öe yandan, hisse senedi piyasası fakörleri olan hisse senedi endeksi geiri oranı ve endeksin zımni (implied) volailiesindeki değişimin kredi marjı değişimiyle genel olarak hem zayıf, hem de incelenen döneme göre farklılık göseren bir ilişki sergilediği gözlemlenmişir. Likidie fakörü için iki dönemde de zayıf bir ilişki espi edilmişir. Kullanılan ampirik modelin açıklayıcılık gücünün kriz döneminde önemli mikarda düşmesi dikka çekicidir. Anahar Sözcükler: Kredi marjı, Japon ahvil piyasası, global finansal kriz, likidie riski, GARCH. JEL Sınıflandırması: G12, G01 Credi Spreads during he Global Financial Crisis: Evidence from he Japanese Bond Marke Absrac: This paper uses credi spread daa on Japanese bond indices o examine he possibiliy of a change in he deerminans of daily credi spreads afer he oubreak of he global financial crisis of 2007. A se of variables idenified by prior research are used in a GARCH seing o explain credi spread changes boh before and afer he sar of he crisis. The findings indicae ha, overall, he coefficien esimaes of he wo bond marke facors, namely changes in he spo rae and changes in he slope of he reasury yield curve, are consisen wih prior lieraure. Moreover, he direcion of he relaionship is he same during he wo periods. On he oher hand, he relaionship beween credi spread changes and he wo sock marke facors, namely sock marke index reurns and changes in he implied index opion volailiy, is weak and sensiive o he period examined. Finally, he liquidiy facor has a weak impac in boh periods. I is also noable ha he explanaory power of he empirical model used in he paper falls during he crisis. Keywords: Credi spreads, he Japanese Bond Marke, he Global Financial Crisis, liquidiy risk, GARCH. JEL Classificaion: G12, G01 a Assoc. Prof., Işık Universiy, Deparmen of Business Adminisraion, Isanbul, Turkiye, yuksel@isikun.edu.r b Assoc. Prof., Bahcesehir Universiy, Deparmen of Business Adminisraion, Isanbul, Turkiye, asli.yuksel@bahcesehir.edu.r

Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği 1. Giriş Mar 2012 arihi iibariyle yaklaşık 100 rilyon dolarla hisse senedi piyasasının büyüklüğünün iki misli büyüklüke olan ahvil piyasasında önemli gösergelerden birisi kredi marjıdır. Özel sekör ahvilleriyle hazine ahvillerinin faiz oranları arasındaki fark olarak anımlanan kredi marjı, emerrü (veya ödenmeme) riskinin yanısıra piyasa riski ve likidie riski olmak üzere ana halarıyla üç ip riski yansımakadır. Finans lieraüründe kredi marjını inceleyen çalışmaların emel hedefi bu gösergeyi ekileyen fakörlerin espi edilmesi ve marjın zaman içerisindeki değişiminin incelenmesi olmuşur. Bu konudaki araşırmalar özellikle ahvil porföyü yöneicilerinin ilgisini çekmekedir. Örneğin serbes yaırım fonları sıklıkla, yüksek mikarda kredi kullanarak, özel sekör ahvillerine yaırım yapmaka ve faiz riskini hazine ahvillerini açığa saış yaparak yönemekedirler. Bu yüzden porföylerinin değeri ahvil faizlerinin değişiminden çok kredi marjlarının değişimine karşı hassasiye gösermekedir. Kredi marjını inceleyen lieraürdeki öncü eorik modeller emerrü riskine odaklanmışır. Yapılan ampirik çalışmalarda bu eorik modellerin işare eiği, spo faiz oranı, ahvil geiri eğrisinin eğimi, firmanın borç oranı, volailie, ekonomik konjonkür, firma değerinde ani negaif sıçrama gerçekleşmesi olasılığı gibi fakörlerin isaisiki olarak anlamlı ve öngörülen yönde eki yapıkları gözlemlenmişir. Takip eden çalışmalar (Elon, Agrawal, Gruber ve Mann, 2001; ve Delianedis ve Geske, 2001 gibi) piyasa riski primi ve likidie primi gibi fakörlerin de kredi marjını açıklamadaki önemini espi emişlerdir. Huang ve Kong (2003) de belirildiği gibi, lieraürde genel olarak düşük derecedeki ahvillerin kredi marjlarının hisse senedi piyasası fakörlerine, yüksek derecedeki ahvillerin kredi marjlarının ise hazine ahvili piyasası fakörlerine daha hassas olduğu gözlemlenmişir. Tahvil piyasasında en büyük pay piyasanın %33 lük kısmına sahip olan Amerika Birleşik Devleleri nindir, onu %14 ile Japonya ve herbiri yaklaşık %6 lık paya sahip İngilere ve Fransa akip emekedir. 1 Kredi marjını ekileyen fakörleri analiz eden çalışmaların çoğu Amerikan ahvil piyasasını incelemişir. Diğer ülkelerin ahvil piyasaları üzerine yapılan çalışmalar sınırlı sayıdadır. 2 Bu çalışmanın amacı, Amerikan ahvil piyasasından sonra dünyadaki ikinci büyük ahvil piyasası olan ancak sınırlı sayıda çalışmada incelenmiş olan Japon piyasasında 2007 global kriz öncesi ve kriz döneminde kredi marjındaki günlük değişmeleri açıklayan fakörleri belirlemek ve kriz döneminde bu fakörlerin ekisinde bir değişiklik olup olmadığını analiz emekir. Kriz dönemleri, piyasaların işleyişinde ciddi değişiklikler oluşması sebebiyle, kabul görmüş eorik veya ampirik modellerin farklı bir konjonkürde es edilmesine olanak sağlar. 1929 krizinden sonra yaşanılan en büyük kriz olarak anımlanan ve dünyadaki büün finansal piyasaları ekileyen 2007 global krizi de kredi marjını ekileyen fakörlerin analiz edilmesi için doğal bir deney oramı sağlamakadır. Japon piyasasında kredi riski üzerine yakın zamanda yapılan üç çalışmanın (Ho, vd., 2010; Naifar, 2011; ve Naifar, 2012) orak nokası, bu çalışmalarda kredi emerrü akası primi verisi kullanılmış olmasıdır. İlk olarak 1997 yılında JP Morgan arafından piyasaya sunulan kredi emerrü akası kredi riskinin iki araf arasında ransferini sağlayan kredi ürev ürünlerinin en popüleridir. Bu konraa, korunma saın alan kişi, belli bir şirkein çıkarmış olduğu ahvillere bu şirkein ödeme yapamaması durumuna karşı sigora edilmiş olur. Dolayısıyla kredi emerrü akası kredi marjından farklı olarak sadece emerrü riskini yansımakadır. 72

A. Yuksel - A. Yuksel Bu çalışmada, kredi riskinin alernaif bir gösergesinin kullanılması yukarıda bahsedilen çalışmalardaki bulguların yeniden gözden geçirilmesini sağlayacakır. Temerrü akası primi yerine kredi marjının incelenmesinin bazı avanajları da bulunmakadır. Öncelikli olarak Dick- Nielsen, Feldhuer ve Lando (2009) de belirildiği gibi her ahvil için kredi emerrü akası olmadığı için kredi emerrü akasını analiz eden çalışmalarda kredi marjına göre sınırlı sayıda örneklem kullanılmakadır. Ayrıca kredi emerrü akasları çoğunlukla beş yıllık vadeye sahip oldukları için (Benker, 2004; Das ve Hanouna, 2009) değişik vadelere göre gözlem yapılması mümkün olamamakadır. Analiz sonuçlarına göre incelenen yaırım yapılabilir seviyedeki ahvil endekslerinin günlük kredi marjı değişimlerinin hazine ahvili piyasası fakörleri, hisse senedi piyasası fakörleri ve likidie fakörü ile isaisiki olarak anlamlı ilişki sergilediği espi edilmişir. Kriz dönemi kriz öncesi ile kıyaslandığında hazine ahvili piyasası fakörlerinin ahmin edilen kasayılarında işare olarak dikka çekici bir değişiklik olmadığı görülmekedir. Hisse senedi piyasası fakörlerinin ise kredi marjı değişimiyle genel olarak hem zayıf, hem de incelenen döneme göre farklılık göseren bir ilişki sergilediği gözlemlenmişir. Ayrıca, likidie fakörü için iki dönemde de zayıf bir ilişki espi edilmişir. Son olarak, kullanılan ampirik modelin açıklayıcılık gücünde kriz döneminde ciddi bir düşüş olduğu bulgusuna ulaşılmışır. Makalenin geri kalan kısmı şu şekilde düzenlenmişir. İkinci bölüm olan lieraür aramasında kredi marjını ekileyen fakörleri açıklayan eorik çalışmaların yanısıra 2007 global krizinde kredi marjı veya kredi emerrü akası primini ekileyen fakörlerdeki değişmeleri inceleyen ampirik çalışmalar özelenmişir. Üçüncü bölümde çalışmada kullanılan veri sei ve meodoloji açıklandıkan sonra analizler sonucunda elde edilen bulgular sunulmuşur. Son bölümde ise genel olarak analiz sonuçları yorumlanmış ve makale sonlandırılmışır. 2. Lieraür Taraması Temerrü riski fiyalandırması konusundaki eorik lieraür, yapısal ve indirgenmiş modeller olmak üzere iki ana kaegoride incelenebilir. Yapısal modeller (Meron, 1974; ve Longsaff ve Schwarz 1995 gibi) firma değerini direk olarak modeller ve riskli ahvil değerini opsiyon eorisini kullanarak elde eder. Bu modellerde firmanın üm borcunun emerrü riski aşıyan kuponsuz ahvil olduğu varsayılmışır. Bu ahvilin değeri emerrü riski aşımayan aynı nominal değerdeki kuponsuz ahvilin değeri ile firmanın varlık değeri üzerine yazılmış ve kullanım fiyaı ahvilin nominal değeri olan bir saım opsiyonunun değerlerinin arasındaki farka eşiir. Dolayısıyla kredi marjı ve saım opsiyonu değeri arasında poziif bir ilişki vardır. Bu modeller emerrü oluşumunu, firmanın varlıklarının değeri, varlık değerinin volailiesi, borç oranı, faiz oranlarının seviyesi ve borcun vadesi gibi firmaya ai emel gösergeler cinsinden ifade eder. İndirgenmiş form modelleri (Jarrow ve Turnbull, 1995; ve Duffie ve Singleon, 1999 gibi) firma değerini ve sermaye yapısını modellemeye çalışmaz. Bunun yerine emerrü olasılığını direk olarak bozulma oranı yönemiyle modeller. Bu modellerde kredi marjı arbiraj imkanı olmadığı kabulune dayanarak riske karşı kayısız karar verici (risk neural) değerleme yoluyla hesaplanır. Yapısal modellerden farklı olarak bu yaklaşımda emerrü olayı firmanın gösergelerine bağlı olarak yorumlanamaz. 73

Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği Yapısal modellerde kredi marjının riske karşı kayısız karar verici için sadece beklenen emerrü zararını yansıığı varsayılmışır. Bu varsayımın geçerliliği Meron (1974) modeline dayanılarak hesaplanan kredi marjlarının gözlemlenenlerden daha düşük olduğu bulgusuna ulaşan Jones, Mason ve Rosenfeld (1984) arafından sorgulanmışır. Daha sonra yapılan birçok ampirik çalışma (Huang ve Huang, 2003; Elon vd. 2001; ve Delianedis ve Geske, 2001) emerrü riskinin kredi marjının sadece bir kısmını açıkladığını, bu fakörün yanısıra likidie ve piyasa riski gibi fakörlerin de açıklayıcı gücü bulunduğunu gösermişir. Özel sekör ahvilleri piyasasının hazine ahvillerine göre daha sığ bir piyasa olmasından dolayı, kredi marjının bu likidie farklılığını yansıığı düşünülmekedir. Takip eden çalışmalardaki bulgular (Driessen,2005; Chacko, 2005; Downing, Underwood ve Xing, 2005; De Jong ve Driessen, 2006; ve Chen, Collin-Dufresne ve Goldsein, 2009) özel sekör ahvilleri için likidie riskinin fiyalanan bir fakör olduğunu ve bunun kredi marjına yansıdığı hipoezini eyi emişir. Kredi marjının piyasa riskine ai bir prim içerebileceği görüşü ilk olarak Elon vd. (2001) arafından öne sürülmüşür. Bu görüşe göre, ampirik çalışmalarda desek bulan hazine ahvillerinin hisse senelerini ekileyen sisemaik fakörlerden ekilenmediği hipoezi, özel sekör ahvilleri için geçerli olmayabilir. Böyle bir durumda kredi marjı piyasa riski için bir prim içerebilir. Elon vd. bu durumun ya emerrü kaybının beklenen değerinin hisse senedi fiyalarıyla negaif bir ilişki sergilemesi sonucunda ya da zaman içerisinde değişiği bilinen risk priminin hem hisse senedi hem de özel sekör ahvil piyasalarını ekilemesi halinde oraya çıkabileceğini ifade emişir. Finans lieraüründe 2007 global krizi öncesi ve kriz dönemininde kredi marjını veya kredi emerrü akasını inceleyen ampirik çalışmaların çoğunluğu daha önce de belirildiği gibi Amerikan ahvil piyasasını incelemekedir. Bu çalışmalardan Bahr ve Handzic (2011) Nisan 1996-Mar 2008 döneminde Amerikan ahvil piyasasında kredi marjını ekileyen fakörleri farklı derecedeki ahviller için aylık geiri endeksi verisine dayanarak belirlemeye çalışmışır. Durum-uzayı yaklaşımı kullanan çalışma, üç emel fakörün önemli olduğunu ve bunların uzun vadeli hazine ahvillerinin spo faiz oranı, hisse senedi piyasasında oynaklığı emsil eden CBOE VIX endeksi (implied volailiy index) ve S&P500 endeksi geiri oranı değişkenleri arafından emsil edilebileceğini gösermişir. Yapısal modellerin işare eiği gibi, kredi marjının hisse senedi piyasası volailiesiyle poziif, spo faiz oranıyla da negaif ilişki sergilediği gözlemlenmişir. Hisse senedi geiri endeksinin ise yüksek ve düşük derecedeki ahvillerle farklı yönde ilişkisinin bulunduğu espi edilmişir. Yüksek derecedeki ahviller için poziif olan ilişkinin düşük derecedeki ahviller için negaif olduğu bulunmuşur. Yazarlar bu bulguyu, lieraürde Amerikan firmalarının 1990 yıllarda hisse senelerinin değerlenmesine paralel olarak firmaların borç oranlarını arırmış oldukları espiine dayanarak, yüksek dereceye sahip firmaların borç oranlarını diğer firmalardan daha fazla arırmış olabileceği senaryosu ile açıklamışlardır. Ayrıca kriz döneminde bu değişkenlerin açıklama gücünün düşüğünü de belirmişir. Bir diğer çalışma olan Hibber, Pavlova, Barber ve Dandapani (2011) Mayıs 2002 ve Ekim 2008 arihleri arasında Amerikan firma ahvillerinin günlük verilerini kullanarak kredi marjı değişimini ekileyen fakörleri analiz emişir. Çalışmada firma hisse senedinin geiri oranı, hazine ahvilleri faiz oranı, hazine ahvilleri geiri eğrisinin eğimi ve hisse senedi piyasasının volailiesi gibi değişkenlerin yanısıra Fama-French fakörleri de (piyasa porföyü ile risksiz faiz oranı arasındaki fark, küçük ve büyük hisse senelerinin geiri oranları arasındaki fark, ve defer değeri/piyasa değeri oranı yüksek ve düşük olan hisse senelerinin geiri oranları arasındaki fark) açıklayıcı değişken olarak kullanılmışır. Bu değişkenlerden küçük ve 74

A. Yuksel - A. Yuksel büyük hisse senelerinin geiri oranları arasındaki fark likidie riskini gösermekedir. Analiz sonuçlarına göre kredi marjı ile hem firma hisse senedi geiri oranı hem de hazine ahvilleri faiz oranı arasında beklenildiği gibi isaisiki olarak anlamlı negaif ilişki gözlemlenmişir. Yine beklenildiği gibi hisse senedi piyasasının oynaklığı ile kredi marjı arasında isaisiki olarak anlamlı poziif bir ilişkinin bulunduğu görülmüşür. Ancak hazine ahvilleri geiri eğrisinin eğimi ile kredi marjı arasında beklenilenin aksine isaisiki olarak anlamlı poziif bir ilişki bulunmuşur. Daha önce Avramov, Josova ve Philipov (2007) arafından da gözlemlenen bu durum, makalede hazine ahvilleri geiri eğrisinin eğiminde arışa bağlı olarak geleceke yaırım yapılabilecek projelerin ne bugünkü değerinde ve dolayısıyla firma değerinde düşme ile açıklanmakadır. Likidieyi emsil eden küçük ve büyük hisse senelerinin geiri oranları arasındaki fark kredi marjı değişikliği ile kriz öncesi ilişkili olmamasına karşın kriz döneminde poziif ilişkiye sahipir. Ayrıca analiz sonuçlarına göre kriz öncesi ve sonrası dönem karşılaşırıldığında hisse senedi piyasası fakörlerinin ekisinin kriz döneminde özellikle düşük dereceli ve kısa vadeli ahviller için arığı gözlemlenmişir. Bu çalışmada olduğu gibi 2007 kriz döneminde Japon ahvil piyasasını inceleyen iki çalışma Naifar (2011) ve Naifar (2012) dir. Naifar (2011) beş yıllık Japon kredi emerrü akası endeksi verisi kullanarak 2007 finansal krizi sırasında kredi emerrü akası primi ile hisse senedi piyasası ve makroekonomik değişkenlerin ilişkisini incelemişir. Çalışmada Mar 2006- Temmuz 2007 arası kriz öncesi Ağusos 2007-Kasım 2009 arası kriz dönemi olarak anımlanmışır. Kullanılan iki rejimli Markov değişim modeli açıklayıcı değişkenlerin ekisinin piyasa durumuna bağlı olmasına izin vermekedir. Çalışmada günlük veri kullanılarak kredi emerrü akası primi değişikliği ile Nikkei 225 geiri oranı ve Nikkei 225 geiri oranının koşullu varyansı arasındaki ilişki incelenmişir. Benzer şekilde aylık veri kullanılarak kredi emerrü akası primi değişikliği ile ükeici fiya endeksi ve sanayi üreimi arasındaki ilişki analiz edilmişir. Sonuçlara gore, hisse senedi piyasası değişkenleri kullanıldığında iki dönemin volailiisinde farklılık olduğu ve kriz döneminde kredi emerrü akası priminin hisse senedi endeks geirisinin volailiesine olan hassasiyeinin arığı görülmekedir. Makroekonomik değişkenlerin kullanılması durumunda kriz döneminde kredi emerrü akası priminin sanayi üreimine hassasiyeinin arığı gözlemlenmişir. Naifar (2012), Japon ve Avusralya piyasaları verisi kullanarak hisse senedi endeks geirisinin volailiesi ve sıçrama riski ile kredi emerrü akası primi arasında doğrusal olmayan ilişkiyi kopula fonksiyonu kullanarak incelemişir. Kopula fonksiyonu birden fazla rassal değişkenin marjinal dağılımlarını bu değişkenlerin birleşik dağılımını bulmak için birleşiren bir fonksiyondur. Sıçrama riski, hisse senedi endeks geirisinin dağılımının basıklığıyla ölçüldüğü için aylık bazda veri kullanılan çalışmada emerrü akası priminin hisse senedi piyasasına bağımlılığının kriz döneminde arığı bulunmuşur. Ayrıca, Avusralya piyasasının aksine, Japon piyasasında emerrü akası priminin sıçrama riskinden çok hisse senedi endeks geirisinin volailiesine hassasiye göserdiği bulunmuşur. 3. Veri ve Analizler Makalede, S&P sınıflandırmasına göre yaırım yapılabilir derecedeki, AA, A ve BBB derecesine sahip bir, üç ve beş yıl vadeli özel sekör ahvillerinin kredi marjları incelenmişir. S&P sınıflandırmasına göre AAA ve AA dereceli ahviller oldukça güvenli, A ve BBB dereceli ahviller, yaırım yapılması için yeerli güvenlike kabul edilmekedir. 3 Bu amaçla bu risk ve vade yapısına ai ahvil endekslerinin yanı sıra, değişik vade yapısı için hazine ahvili endeksleri, Nikkei 225 hisse senedi endeksi ve Tokyo Borsası nda işlem gören küçük ölçekli firmaların ve büyük ölçekli firmaların hisse senedi endekslerinin günlük değerleri CEIC veri 75

Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği kaynağından (ISI Emerging Markes, Euromoney Insiuional Invesor Company) sağlanmışır. Ayrıca Nikkei 225 opsiyonlarının Osaka Menkul Kıymeler Borsası ndaki fiyalarından hesaplanmış olan Nikkei Sock Average Volailiy Index (zımni volailie endeksi) değerleri Bloomberg veri abanından elde edilmişir. Analizlerde 19 Mayıs 2005-8 Ağusos 2007 arihleri arasındaki dönem kriz öncesi, 9 Ağusos 2007-1 Şuba 2012 arihleri arasındaki dönem de kriz dönemi olarak anımlanmışır. 4,5 Analiz döneminde kredi marjlarının seviyesi ile ilgili görsel bilgi vermek için aynı dereceye sahip bir, üç ve beş yıl vadeli özel sekör ahvil endekslerinin günlük oralama kredi marjı değerleri Grafik 1 de sunulmuşur. Grafik 1 e göre kriz döneminde risk derecesi daha yüksek olan BBB dereceli ahvillerin kredi marjlarında diğer ahvillere göre daha fazla dalgalanma gözlemlenmişir. Grafik 1. Günlük Kredi Marjı 19 Mayıs 2005 ile 1 Şuba 2012 arihleri arasında AA, A ve BBB derecesindeki özel sekör ahvil endekslerinin yıllık bazda kredi marjı seviyeleri. Bu çalışmada eorik ve ampirik lieraürde kredi marjı değişimini ekilediği göserilmiş olan aşağıdaki açıklayıcı değişkenler kullanılmışır. Bu değişkenler hazine ahvili spo faiz oranının değişimi, hazine ahvili geiri eğrisi eğiminin değişimi, küçük ve büyük firmaların hisse senedi geiri oranları arasındaki fark, hisse senedi piyasası endeksi geiri oranı ve zımni volailieki değişimdir. Bu değişkenlerden ilki olan spo faiz oranı yapısal modellerde saım opsiyonunun vade gününde yaraacağı naki akımının beklenen değerinin iskono edildiği risksiz faiz oranı olduğu için, spo faiz oranındaki bir arış naki akışının bügünkü değerini dolayısıyla opsiyonun değerini azalacakır. Kredi marjı opsiyon değeriyle poziif ilişkili olduğu için, spo faiz oranındaki bir arış kredi marjının düşmesine yol açacakır. Risksiz faiz oranıyla kredi marjı arasında negaif bir ilişki bulunması gerekiği Longsaff ve Schwarz (1995), Duffee (1998), ve Collin-Dufresne, Goldsein ve Marin (2001) arafından işare edilmişir. Bu çalışmada spo faiz dör yıl vadeli hazine ahvilleri geiri oranı olarak alınmışır. 76

A. Yuksel - A. Yuksel Diğer bir değişken olan ahvil geiri eğrisinin eğimi yapısal modellerde kullanılmamasına karşın, gelecekeki kısa vadeli faiz oranları ve ekonominin gelecekeki durumuyla ilgili bilgi içermesinden dolayı ampirik modellerde yer verilen bir değişkendir. Eğimin yükselmesi geleceke spo faizlerin aracağına işare emesinden dolayı yukarıdaki paragrafa açıklanan argümandan dolayı kredi marjında düşmeye yol açabilir. Eğimin yükselmesi aynı zamanda ekonomik akivienin geleceke armasını göserebileceği için emerrü riskinin dolayısıyla kredi marjının düşmesine yol açabilir. Ampirik lieraürdeki bulgular ikinci yorumu desekler nielikedir. Harvey (1988) ahvil geiri eğrisinin eğimi ile gelecekeki ükeimin arasında poziif bir ilişki olduğunu gösermişir. Esrella ve Mishkin (1995) değişik finansal değişkenlerin probi modeli kullanarak resesyonu ahmin emedeki rolünü incelemiş ve ahvil geiri eğrisinin eğiminin incelenen değişkenler arasında en yüksek açıklama gücüne sahip olduğunu bulmuşur. Öze olarak yukarıda belirilen iki argümana göre geiri eğrisinin eğiminin değişimi ile kredi marjı değişimi arasında negaif bir ilişki bulunmalıdır. Bu ilişkinin poziif olması gerekiğini öne süren alernaif bir yoruma göre ise eğimin yükselmesi geleceke spo faizlerin aracağına işare emesinden dolayı firmaların elindeki poziif ne bugünkü değere sahip proje sayında düşüşe yol açabilir. Bu da firma değerini azalacağından kredi marjıda bir arışa yol açar. Dolayısı ile ahvil geiri eğrisinin eğimindeki değişim ile kredi marjı değişimi arasındaki ilişkinin yönü için birbiriyle çelişen öngörüde bulunan argümanlar mevcuur. Bu çalışmada ahvil geiri eğrisinin eğimi 10 yıl vadeli hazine ahvilleri ile 1 yıl vadeli hazine ahvilleri geiri oranı arasındaki fark olarak alınmışır. Ekonominin durumu için bir göserge nieliği aşıdığı bilinen hisse senedi endeks geirisi çalışmada kullanılan bir diğer değişkendir. Lieraürdeki birçok çalışma (Fama ve French, 1989; ve Friedman ve Kuner, 1992 vb.) kredi marjının ekonomiyle ers yönde hareke eiğini yani resesyonlarda arıp ekonomik büyüme dönemlerinde azaldığını gösermişir. Bu yüzden hisse senedi endeks geirisi ile kredi marjı arasında negaif bir ilişki öngörülmekedir. Bu çalışmada Nikkei 225 endeksi geiri oranı kullanılmışır. Tablo 1. Kriz Öncesi Verilerin Öze İsaisikleri Oralama Sd. Sapma Çarpıklık Basıklık ΔAA-1 yıl Bp 0.00224 0.43500 0.02 11.36 ΔAA-3yıl Bp 0.00109 0.90500-0.06 4.35 ΔAA-5yıl Bp -0.00088 1.11000 0.07 3.38 ΔA-1 yıl Bp 0.00515 0.42900 0.15 11.49 ΔA-3yıl Bp 0.00671 0.91000-0.07 4.37 ΔA-5yıl Bp 0.00676 1.17000 0.12 3.83 ΔBBB-1 yıl Bp 0.00895 0.46600 1.73 19.77 ΔBBB-3yıl Bp 0.00811 0.99400 0.92 11.26 ΔBBB-5yıl Bp 0.00770 1.29000 1.03 13.32 ΔSpo Bp -0.01670 0.60600 0.06 3.34 ΔEğim Bp 0.04610 0.72500-0.01 4.21 ΔVolailie % 0.00123 0.18130 1.91 51.19 Geiri % 0.08140 1.08710-0.29 3.91 KBGF % -0.00032 0.00586-0.29 4.27 Tabloda ΔAA, ΔA ve ΔBBB (bir, üç ve beş yıl vadeli) özel sekör ahvil endekslerinin günlük bazda kredi marjı değişimini, ΔEğim hazine ahvilleri geiri eğrisi eğiminin değişimini, ΔSpo dör yıl vadeli hazine ahvili spo faiz oranının günlük değişimini, ΔVolailie Nikkei 225 hisse senedi endeksi üzerine yazılmış opsiyondan hesaplanmış olan zımni volailiedeki günlük değişimi, Geiri Nikkei 225 hisse senedi piyasa endeksinin günlük geiri oranını, KBGF küçük ve büyük ölçekli firma hisse senedi endekslerinin günlük geiri oranları arasındaki farkı gösermekedir. Öze isaisikler 19 Mayıs 2005 ile 8 Ağusos 2007 arihleri arasındaki (kriz öncesi dönemdeki) verileri kapsamakadır. Bp ilgili değişkenin baz puan cinsinden ifade edildiğini gösermekedir. 77

Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği Hisse seneleri piyasasından alınan bir diğer değişken piyasa volailiesidir. Daha önce de belirildiği gibi yapısal model kredi marjı ile firmanın varlık değeri üzerine yazılmış ve kullanım fiyaı firma borcunun nominal değeri olan bir saım opsiyonun arasında poziif bir ilişkili olduğunu göserir. Opsiyon değeri opsiyonun yazıldığı varlık değerinin volailiesi ile poziif ilişkili olduğu için kredi marjı ile volailie arasında poziif bir ilişki olmalıdır. Bu çalışmada Nikkei 225 endeksi üzerine yazılmış opsiyonun zımni volailiesi açıklayıcı değişken olarak kullanılmışır. Küçük ve büyük firmaların hisse senedi geiri oranları arasındaki fark çalışmada kullanılan son değişkendir. Büyüklük ekisi küçük firmaların hisse senelerinin büyük firmaların hisse senelerinden, risk farkı göz önüne alınmasına rağmen, uarlı olarak daha yüksek geiri sağlaması olarak anımlanır. Lieraürde büyüklük ekisinin aslında likidie ekisini yansıığı Blausein (2004) ve Hibber vd.(2011) gibi çalışmalarda ifade edilmişir. Bu çalışmada da bahsedilen bu değişken likidie farklılığının ekisini ölçmek için kullanılmışır. Tablo 2. Kriz Dönemine Ai Verilerin Öze İsaisikleri Oralama Sd Sapma Çarpıklık Basıklık ΔAA-1 yıl Bp 0.00219 0.37100-2.4 61.22 ΔAA-3yıl Bp 0.00425 0.79800-0.17 9.61 ΔAA-5yıl Bp 0.00537 1.07000 0.04 6.97 ΔA-1 yıl Bp 0.00167 0.88700-8.36 144.24 ΔA-3yıl Bp 0.00110 1.17000-4.68 78.34 ΔA-5yıl Bp 0.00214 1.52000-4.35 101.31 ΔBBB-1 yıl Bp 0.04810 8.44000-25.67 777.8 ΔBBB-3yıl Bp 0.07470 4.77000-6.16 265.8 ΔBBB-5yıl Bp 0.08950 4.12000 5.13 160.02 ΔSpo Bp -0.00284 0.63500-0.01 3.58 ΔEğim Bp -0.02540 0.65000 0.36 7.65 ΔVolailie % 0.00111 0.42240 0.25 26.51 Geiri % -0.06950 1.93660-0.46 10.16 KBGF % 0.03000 0.97300 0.37 33.17 Tabloda ΔAA, ΔA ve ΔBBB (bir, üç ve beş yıl vadeli) özel sekör ahvil endekslerinin günlük bazda kredi marjı değişimini, ΔEğim hazine ahvilleri geiri eğrisi eğiminin değişimini, ΔSpo dör yıl vadeli hazine ahvili spo faiz oranının günlük değişimini, ΔVolailie Nikkei 225 hisse senedi endeksi üzerine yazılmış opsiyondan hesaplanmış olan zımni volailiedeki günlük değişimi, Geiri Nikkei 225 hisse senedi piyasa endeksinin günlük geiri oranını, KBGF küçük ve büyük ölçekli firma hisse senedi endekslerinin günlük geiri oranları arasındaki farkı gösermekedir. Öze isaisikler 9 Ağusos 2007 ile 1 Şuba 2012 arihleri arasındaki (kriz dönemindeki) verileri kapsamakadır. Bp ilgili değişkenin baz puan cinsinden ifade edildiğini gösermekedir. Tablo 1 ve Tablo 2 çalışmada kullanılan çeşili risk derecesi ve vade yapısına sahip ahvillerin günlük kredi marjı değişimi ve beş açıklayıcı değişken için öze isaisiki bilgileri kriz öncesi ve kriz dönemi olmak üzere ikiye ayırarak gösermekedir. Tablolara göre günlük kredi marjı değişiminin sandar sapması kriz döneminde AA risk derecesindeki ahviller için pek değişmezken A ve özellikle BBB risk derecesindeki ahviller için önemli mikarda armışır. Spo faiz oranı değişiminin oralamasının mulak değeri kriz döneminde düşerken sandar sapmasında önemli bir farklılık gözlemlenmemekedir. Hazine ahvilleri geiri eğrisinin eğiminin günlük değişiminin oralaması kriz öncesi poziifken, kriz döneminde negaif değer almakadır. Zımni volailienin oralama değeri pek değişmezken sandar sapması önemli 78

A. Yuksel - A. Yuksel mikarda armışır. Hisse senedi endeksinin kriz öncesi poziif olan günlük oralama geirisi kriz döneminde negaif olarak bulunmuşur. Küçük ve büyük firmaların hisse senedi günlük geiri oranları arasındaki farkın oralaması kriz öncesi negaif değer alırken kriz sonrasında oralama değer poziif olmuşur. Tablo 3. Birim Kök Tesleri ADF PP KPSS AA-1 yıl -1.877-2.026 0.688 Δ AA-1 yıl -37.339-62.541 0.069 AA-3 yıl -1.801-2.128 0.500 Δ AA-3 yıl -19.432-40.083 0.064 AA-5 yıl -2.460-1.807 0.406 Δ AA-5 yıl -22.833-41.176 0.058 A-1 yıl -0.851-0.905 0.809 Δ A-1 yıl -16.892-42.726 0.100 A-3 yıl -1.217-1.390 0.770 Δ A-3 yıl -50.930-50.148 0.073 A-5 yıl -1.619-1.860 0.619 Δ A-5 yıl -34.796-54.678 0.051 BBB-1 yıl -2.710-2.690 0.413 Δ BBB -1 yıl -40.213-40.213 0.033 BBB-3 yıl -2.537-3.047 0.331 Δ BBB-3 yıl -37.766-38.236 0.029 BBB -5 yıl -2.440-2.153 0.177 Δ BBB -5 yıl -18.038-42.070 0.059 Spo -2.885-2.877 0.650 Δ Spo -39.498-39.508 0.098 Geiri -41.564-41.697 0.107 Eğim -2.761-2.751 0.562 Δ Eğim -41.624-41.603 0.038 Volailie -3.108-3.099 0.516 Δ Volailie -19.863-37.068 0.030 KBGF -42.024-42.607 0.048 Tabloda değişkenler için ilk saırda değişkenin seviyesi kullanılarak, ikinci saırda ise değişkenin birinci dereceden farkı (Δ)kullanılarak bulunan birim kök es isaisikleri göserilmişir. Geiri ve KGBF ise birinci dereceden farklarının alınmasına gerek olmadan durağan serilerdir, **, * %1, %5 ve %10 seviyelerinde isaisiki anlamlılığı belirir. ** ** Çalışmada kullanılan bağımlı ve açıklayıcı değişkenlerin durağan olup olmadıklarını görmek için Augmened Dickey Fuller (ADF), Phillips-Perron (PP) ve Kwiakowski, Phillips, Schmid ve Shin (KPSS) esleri kullanılmışır. Sonuçlar Tablo 3 de sunulmuşur. Çalışmadaki iki açıklayıcı değişken hariç diğer değişkenler günlük değişim mikarları olarak anımlanmışır. Bu nedenle her değişken için birim kök esleri seviyeyi ve günlük değişimi göseren iki ayrı seri kullanılarak yapılmışır. Tablo 3 de her değişken için seviye serisinin es sonuçları ilk saırda, günlük değişim serisinin sonuçları (Δ) ise ikinci saırda göserilmişir. Tablodan görülebileceği gibi hisse senedi piyasa endeksi geiri oranı ile küçük ve büyük ölçekli firmaların hisse senedi endekslerinin günlük geiri oranları arasındaki fark birinci dereceden farklarının alınmasına gerek olmadan durağan serilerdir. Öe yandan diğer büün serilerin birinci dereceden farkları alındıkan sonra durağan hale geldikleri görülmekedir. 6 79

Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği Analizlere geçmeden önce kullanılacak beş açıklayıcı değişkenin birbirleriyle ve farklı risk derecesi ve vade yapısına sahip ahvil endekslerinin günlük kredi marjı değişimleriyle olan korelasyonları incelenmişir. Tablo 4 de sunulan sonuçlara göre ahvil endekslerinin günlük kredi marjı değişimleri ile hazine ahvili piyasası fakörleri olan spo faiz oranındaki değişim ve hazine ahvilleri geiri eğrisinin eğimindeki değişim arasında güçlü bir ilişki bulunmakadır. Negaif yönlü bu ilişkinin mikarı vade uzadıkça armaka, derece düşükçe azalmakadır. Hisse senedi piyasası fakörleriyle olan ilişki çok daha zayıf olduğu gözlenmekedir. Açıklayıcı değişkenin birbirleriyle olan korelasyonlarına bakıldığında iki hazine ahvili piyasası fakörünün kendi aralarında ve hisse senedi endeksi geiri oranıyla poziif ilişki sergiledikleri göze çarpmakadır. Açıklayıcı değişkenlerin arasındaki ilişkilerin seviyesi çoklu doğrusallık sorununun bulunmadığına işare emekedir. Tablo 4. Korelasyon Kasayıları ΔSpo Geiri ΔEğim ΔVolailie KBGF ΔAA-1 yıl -0.458-0.094-0.113 0.040 0.103 ΔAA-3 yıl -0.638-0.196-0.424 0.038 0.110 ΔAA-5 yıl -0.665-0.235-0.525 0.063 0.140 ΔA-1 yıl -0.257-0.054-0.070 0.045 0.087 ΔA-3 yıl -0.514-0.147-0.326 0.065 0.104 ΔA-5 yıl -0.526-0.184-0.416 0.066 0.109 ΔBBB-1 yıl -0.009-0.025 0.021 0.002-0.025 ΔBBB-3 yıl -0.114-0.045-0.060-0.010-0.009 ΔBBB-5 yıl -0.210-0.074-0.174 0.003 0.043 ΔSpo 0.330 0.367-0.111-0.151 Geiri 0.370-0.305-0.241 ΔEğim -0.098-0.137 ΔVolailie 0.184 Tablo dör açıklayıcı değişkenin birbirleriyle ve farklı risk derecesi ve vade yapısına sahip ahvil endekslerinin günlük kredi marjı değişimleriyle olan korelasyonlarını gösermekedir. Kredi marjını ekileyen fakörleri analiz emek için kullanılan ahmin yönemi aşağıda belirildiği şekilde seçilmişir. Önce en küçük kareler yönemi kullanılmış, elde edilen haa erimlerine ARCH LM(5) esi yapılmış ve zamana bağlı değişen varyans (heeroscedasiciy) sorunu gözlemlenmişir, bu nedenle GED dağılımına sahip aşağıdaki Büünleşik Genelleşirilmiş Ooregresif Koşullu Değişen Varyans (IGARCH(p,q)) modeli uygulanmışır 7 : KM = α+ β Spo + β Egim + β Volailie + β Geiri + β KBGF + γ D + 1 1 2 2 3 3 δ D Spo + δ D Egim + δ D Volailie + δ D Geiri + δ D KBGF 4 4 5 5 (1) q p KM, = µ ih KM, i + i i= 1 i= 1 h θε 2 i (2) Burada, KM farklı risk derecesindeki (AA, A, ve BBB) ve vade yapısındaki (bir, üç, ve beş yıl vadeli) özel sekör ahvil endekslerinin günlük bazda faiz oranı ile aynı vadeli hazine ahvilinin faiz oranı arasındaki fark olan kredi marjını, Spo dör yıl vadeli hazine ahvili geiri oranını, Eğim 10 yıl vadeli hazine ahvili faiz oranı ile bir yıl vadeli hazine ahvili faiz oranı 80

A. Yuksel - A. Yuksel arasındaki farkı, KBGF Japonya da küçük ve büyük ölçekli firmaların hisse senedi endekslerinin günlük geiri oranları arasındaki farkı, Geiri Nikkei 225 hisse senedi endeksinin günlük geiri oranını ve Volailie Nikkei 225 endeksi üzerine yazılan opsiyondan hesaplanan zımni günlük volailieyi, emsil emekedir. D kriz öncesi dönemde sıfır, kriz döneminde bir değerini alan kukla değişkendir. IGARCH(p,q) modelinde ARCH ekisinin giderilip giderilmediğini analiz emek için ARCH LM(5) esi uygulanmış ve esin sonuçları ARCH ekisinin olmadığını gösermişir. Ayrıca haa erimlerinde ookorelasyon sorunu olup olmadığı Ljung-Box Tes (LB), (LB(5), LB(5)2, LB(20) ve LB(20)2) kullanılarak konrol edilmiş serilerde ookorelasyon sorunu bulunmamışır. Kriz öncesi dönemindeki ilişkiyi yansıan kasayılar Tablo 5 Panel A da sunulmuşur. Tabloya göre hazine ahvili spo faiz oranındaki değişme ile kredi marjındaki değişme arasında üm endeksler için isaisiki olarak anlamlı negaif bir ilişki vardır. Bu durum lieraürdeki, Longsaff ve Schwarz (1995), Duffee (1998), Avramov vd. (2007) ve Hibber vd.(2011) gibi diğer çalışmaların bulguları ile aynı yöndedir. Kasayıların vade ve risk derecesine göre değişimi incelendiğinde, her derecelendirme grubu için vade uzadıkça ahmin edilen kasayının mulak değerinin arığı görülmekedir. Buna karşın aynı vade için farklı derecelendirme grupları arasında bir fark göze çarpmamakadır. Kriz öncesinde hazine ahvilleri geiri eğrisinin eğimi ile kredi marjı arasında bir yıl vadeli ahviller için poziif, üç ve beş yıl vadeliler arasında negaif bir ilişki vardır. Aynı risk derecesindeki ahviller için vade arırıldığında kasayının düzenli bir şekilde düşüğü görülmekedir. Üç yıl vadeli ahviller için kasayılar negaif olmakla beraber isaisiki olarak anlamsızdır. Benzer gözlemler ahvilleri vadelerine göre gruplayan önceki çalışmalarda da yapılmışır. Örneğin Collin-Dufresne vd. (2001) de kısa vadeli ahviller için derecesine göre ya isaisiki olarak sıfırdan farksız ya da poziif kasayılar ahmin edilmiş, uzun vadeli ahviller için ise yine derecesine göre ya isaisiki olarak sıfırdan farksız ya da negaif kasayılar elde edilmişir. Benzer bulgular Hibber vd.(2011) arafından da oraya konulmuşur. Nikkei 225 endeksi üzerine yazılmış opsiyonun zımni volailiesindeki değişim ile kredi marjı değişimi arasında kriz öncesi dönemde, eorik modellerin ve Collin-Dufresne vd. (2001) ve Hibber vd.(2011) gibi lieraürdeki birçok çalışmanın işare eiği, poziif bir ilişki gözlemlenmemişir. Tablodan görüleceği gibi ahmin edilen kasayıların dör anesi poziif olmakla beraber, hiçbiri %10 seviyesinde isaisiki olarak anlamlı değildir. Hisse senedi endeks geirisi ile kredi marjındaki değişme arasında lieraürdeki birçok eorik ve ampirik çalışmanın işare eiği gibi negaif bir ilişki, bir yıl vadeli AA, beş yıl vadeli A ve beş yıl vadeli BBB ahvil endeksleri için gözlemlenmişir. Kıyaslama yapıldığında risk derecesi yüksek ahviller için ahmin edilen kasayının mulak değerinin daha yüksek olduğu görülmekedir. Bu durum Hibber vd.(2011) de belirilen, ahviller risk derecelerine göre gruplandırıldıklarında risk derecesi ile ahmin edilen kasayının mulak değerinin poziif ilişki sergilediği, bulgusuyla uarlılık gösermekedir. 81

Tablo 5. Kredi Marjını Ekileyen Fakörler 82 Panel A Kriz öncesi dönem ΔAA-1 yıl ΔAA-3yıl ΔAA-5yıl ΔA-1 yıl ΔA-3yıl ΔA-5yıl ΔBBB-1 yıl ΔBBB-3yıl ΔBBB-5yıl Sabi erim (10-3 ) 0.00206 0.00439 0.00417 0.00208 0.00463 0.00623 0.00512 0.00507 0.00227 (3.721) (2.290) ** (1.660) * (3.811) (2.923) (3.087) (7.767) (2.368) ** (1.447) ΔSpo -0.33786-0.75101-0.82707-0.37790-0.73191-0.80221-0.49234-0.71982-0.76590 (36.737) (18.782) (16.053) (26.709) (23.534) (19.430) (51.131) (15.904) (25.902) ΔEğim 0.19961-0.05172-0.35070 0.23376-0.03963-0.38108 0.26794-0.04803-0.35174 (15.305) (1.176) (5.996) (17.250) (1.095) (8.221) (17.381) (0.943) (10.268) ΔVolailie -0.00944-0.873-1.091 0.683 0.0862 0.0579 0.917-1.851-0.774 (0.014) (0.628) (0.731) (1.430) (0.074) (0.050) (1.284) (1.119) (0.867) Geiri -0.00030 0.00001-0.00028-0.00001 0.00004-0.00042-0.00006-0.00043-0.00054 (4.480) (0.044) (1.036) (0.149) (0.248) (1.991) ** (0.604) (1.573) (3.304) KBGF -0.00018 0.00019 0.00032 0.00008 0.00015 0.00057 0.00007-0.00016 0.00093 (1.586) (0.561) (0.682) (0.747) (0.538) (1.604) (0.558) (0.394) (3.201) Tablo 19 Mayıs 2005 1 Şuba 2012 arihleri arasındaki dönem için ahmin edilen aşağıdaki GED dağılımlı IGARCH(p,q) modeline ai sonuçları içermekedir. KM = α+ β Spo + β Egim+ β Volailie+ β Geiri+ β KBGF+ γ D + 1 1 2 2 3 δ D Spo + δ D Egim+ δ D Volailie+ δ D Geiri+ δ D KBGF 3 q p 2 h KM, = µ ih KM, i + θiε i i= 1 i= 1 Modelde Δ değişimi, günü, KM ise AA, A, ve BBB (1,3, ve 5 yıl vadeli) özel sekör ahvil endekslerinin günlük bazda kredi marjını emsil emekedir. Spo 4 yıl vadeli hazine ahvilleri günlük bazda spo faiz oranını, Egim hazine ahvilleri geiri eğrisinin eğimini, Volailie Nikkei 225 endeksi üzerine yazılan opsiyondan hesaplanan zımni günlük volailieyi, Geiri Nikkei 225 hisse senedi piyasa endeksinin günlük geiri oranını, KBGF küçük ve büyük ölçekli firmaların hisse senedi endekslerinin günlük geiri oranları arasındaki farkı gösermekedir. D kriz öncesi dönemde (19 Mayıs 2005-8 Ağusos 2007) sıfır, kriz döneminde (9 Ağusos 2007-1 Şuba 2012) bir değerini alan kukla değişkendir. Panel A da kriz öncesi dönemindeki ilişkiyi yansıan kasayılar ve paranez icinde z-isaisikleri sunulmuşur. Panel B de kriz döneminde ilişkideki değişimi göseren kasayılar ve paranez icinde z-isaisikleri sunulmuşur. İsaisiki olarak anlamlı olan bir değişimin kriz öncesi dönem kasayısına ers yönde olması kriz dönemi kasayısının yorumlanması güçleşirmekedir. Bu sebeple Panel B de isaisiki olarak anlamlı olan değişimler için değişimi göseren kasayılar ve z-isaisiklerinin alında önce ilgili kasayıların, kriz öncesi değer ve kriz dönemindeki değişim olarak, oplamları ve sonra paranez içinde bu oplamın sıfır olduğu hipoezini es eden Wald esinin ki-kare isaisikleri göserilmişir., **, * %1, %5 ve %10 seviyelerinde isaisiki anlamlılığı belirir. 4 4 5 5 Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği

Tablo 5. Kredi Marjını Ekileyen Fakörler (devamı) 83 Panel B Kriz dönemindeki değişim ΔAA-1 yıl ΔAA-3yıl ΔAA-5yıl ΔA-1 yıl ΔA-3yıl ΔA-5yıl ΔBBB-1 yıl ΔBBB-3yıl ΔBBB-5yıl D Sabi erim -0.00312-0.00706-0.00828-0.00363-0.00678-0.01000-0.01480-0.01100-0.00864 (4.493) (3.299) (2.839) (2.733) (3.159) (3.649) ** (2.352) (1.171) (3.766) -0.00106-0.00267-0.00411-0.00155-0.00215-0.00377-0.00969-0.00637 (6.535) ** (7.865) (7.494) (1.645) (2.212) (4.140) ** (2.451) (14.474) D ΔSpo 0.10924 0.00866-0.14192 0.10841-0.02574-0.18883 0.17797 0.00217-0.13605 (8.892) (0.175) (2.148) ** (3.811) (0.537) (3.092) (1.087) (0.015) (2.708) -0.22862-0.96898-0.26949-0.99104-0.90194 (673.711) (551.026) (119.798) (484.645) (493.840) D ΔEğim -0.08888 0.15373 0.23130-0.13253 0.11726 0.25507 0.54477 0.23121 0.19398 (5.610) (3.086) (3.386) (4.550) (2.381) ** (4.111) (3.241) (1.318) (3.698) 0.11074 0.10201-0.11940 0.10123 0.07763-0.12601 0.81271-0.15776 (143.612) (18.769) (11.332) (15.527) (5.360) ** (9.317) (23.719) (15.760) D ΔVolailie -0.00020 0.00058 0.00126-0.00091-0.00052 0.00050 0.00708 0.00154 0.00103 (0.280) (0.407) (0.808) (1.576) (0.419) (0.405) (4.825) (0.501) (1.089) D Geiri 0.00033 0.00013 0.00044 0.00006 0.00008 0.00079-0.00055 0.00005 0.00064 (4.675) (0.595) (1.495) (0.605) (0.406) (3.199) (1.291) (0.079) (3.229) 0.00800 (33.440) 0.00003 0.00037 0.00010 (1.687) (8.475) D KBGF 0.00019 0.00015 0.00050 0.00016 0.00017 0.00064-0.00012 0.00018-0.00051 (1.627) (0.404) (0.984) (0.886) (0.478) (1.518) (0.498) (0.158) (1.420) R 2 0.248 0.403 0.461 0.079 0.261 0.287 0.002 0.014 0.045 (0.780) A. Yuksel - A. Yuksel

Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği Likidie farklılığının ekisini ölçmek için kullanılan küçük ve büyük firmaların hisse senedi geiri oranları arasındaki fark ile kredi marjı değişimi arasında, BBB derecesindeki beş yıl vadeli ahvil endeksi için bulunan poziif ilişki dışında, isaisiki olarak anlamlı bir ilişki gözlemlenmemekedir. Bu sonuç lieraürde aynı değişkeni likidie riskini emsil emek için kullanan ve poziif ilişki olduğu bulgusuna ulaşan Hibber vd. (2011) ve Acharya, Amihud ve Bharah (2009) gibi çalışmalara zayıf da olsa desek vermekedir. Kriz döneminde kasayılarda gerçekleşen değişim Tablo 5 Panel B de sunulmuşur. İsaisiki olarak anlamlı olan bir değişimin kriz öncesi dönem kasayısına ers yönde olması kriz dönemi kasayısının yorumlanması güçleşirmekedir. Bu sebeple Panel B de isaisiki olarak anlamlı olan değişimler için değişimi göseren kasayılar ve z-isaisiklerinin alında önce ilgili kasayıların, kriz öncesi değer ve kriz dönemindeki değişim olarak, oplamları ve sonra paranez icinde bu oplamın sıfır olduğu hipoezini es eden Wald esinin ki-kare isaisikleri göserilmişir. Sabi erimde sekiz endeks için isaisiki olarak anlamlı değişim gözlemlenmişir. Bu değişimlerin hepsi negaif yöndedir. Hazine ahvili spo faiz oranı değişiminin kasayısı beş endeks için isaisiki olarak anlamlı değişim gösermişir, ancak bu değişimlerin bir yıl vadeli AA ve A risk derecesindeki endeksler için poziif, beş yıl vadeli AA, A ve BBB risk derecesindeki endeksler için negaifir. Kasayıların, kriz öncesi değer ve kriz dönemindeki değişim olarak, oplamlarına bakıldığında kriz öncesinde olduğu gibi kriz döneminde de her derecelendirme grubu için vade uzadıkça ahmin edilen kasayının mulak değerinin arığı görülmekedir. Spo faiz oranı değişiminin ekisi kriz döneminde de kriz öncesinde olduğu gibi büün ahvil grupları için negaifir. Kriz döneminde bir yıl vadeli ahvil endeksleri için spo faiz oranı değişiminin ekisi azalmış, üç yıl vadeliler için aynı kalmış ve beş yıl vadeliler için armış olduğu görülmekedir. Hazine ahvilleri geiri eğrisi eğimindeki değişimin kasayısı sekiz endeks için isaisiki olarak anlamlı değişim gösermiş, bu değişimlerin AA ve A risk derecesindeki bir yıllık ahvil endeksleri için negaif, diğer yedi endeksen alısı için poziifir. İsaisiki olarak anlamlı olan değişimler için ilgili kasayıların, kriz öncesi değer ve kriz dönemindeki değişim olarak, oplamlarına bakıldığında kriz öncesinde bir yıl vadeli ahviller için poziif, üç ve beş yıl vadeliler için negaif olarak gözlemlenen ilişkinin kriz döneminde bir ve üç yıl vadeli ahviller için poziif, beş yıl vadeliler için negaif ilişkiye dönüşüğü görülmekedir. Kriz döneminde gözlenen bu düzen, kriz öncesi dönemdeki düzen gibi Collin-Dufresne vd. (2001) ve Hibber vd. (2011) ile uarlıdır. Kriz öncesi hiçbir ahvil endeksi için isaisiki olarak anlamlı bulunmayan Nikkei 225 endeksinin zımni volailiesinin kasayısı, kriz döneminde BBB derecesindeki bir yıl vadeli ahvil endeksi için isaisiki olarak anlamlı poziif değişim gösermişir. Bu bulgu, Japon piyasasını inceleyen Naifar (2011) in, kriz döneminde emerrü akası priminin değişiminin hisse senedi endeks geirisinin volailiesine hassas hale geldiği, gözlemi ile uarlıdır. Hisse senedi endeks geirisinin kasayısı bir yıl vadeli AA, beş yıl vadeli A ve beş yıl vadeli BBB endeksleri için poziif yönde (kriz öncesi kasayılarla ers yönde) değişim gösermişir. İsaisiki olarak anlamlı olan değişimler için ilgili kasayıların, kriz öncesi değer ve kriz dönemindeki değişim olarak, oplamlarına bakıldığında kriz döneminde sadece beş yıl vadeli A ahvil endeksi için isaisiki olarak anlamlı poziif bir ilişki görülmekedir. Bu bulgu Bahr ve Handzic (2011) in, kredi marjı ve S&P500 endeksi geiri oranı arasındaki ilişkinin yüksek derecedeki ahviller için poziif düşük derecedeki ahviller için ise negaif olduğu, gözlemiyle paralellik gösermekedir. Yazarlar bu bulguyu, yüksek dereceye sahip firmaların hisse senelerinin değerlenmesine paralel olarak borç oranlarını arırmaları senaryosu ile 84

A. Yuksel - A. Yuksel açıklamakadır. Benzer bir senaryonun Japonya için de geçerli olup olmadığının incelemesi bu makalenin kapsamı dışındadır. Son olarak küçük ve büyük firmaların hisse senedi geiri oranları arasındaki fark için kasayı değişikliğine bakıldığında hiçbir ahvil endeksi için isaisiki olarak anlamlı bir değişim görülememekedir. Bu bulgu, kriz döneminde kredi marjının likidie riskine hassasiyeinin değişmediğine işare emekedir. Tablo 5 Panel B nin son saırında sunulan deerminasyon kasayıları incelendiğinde, kullanılan ampirik modelin açıklayıcılık gücünün ahvil derecesine ve vadesine göre önemli farklılık göserdiği görülmekedir. Üç risk derecesi için de vadedeki arış modelin deerminasyon kasayısını arırmakadır. Ayrıca ahvil endeksinin risk derecesi arıkça deerminasyon kasayısı düşmekedir. Tablodaki rakamlara bakıldığında AA derecesindeki ahviller için [0.248,0.461] aralığında olan deerminasyon kasayıları, A derecesindeki ahviller için [0.079,0.287] ve BBB derecesindekiler için ise [0.002,0.045] aralığındadır. Modelin açıklayıcılık gücünün incelenen döneme göre farklılık göserip gösermediğini görmek için model yeniden ve bu sefer kriz öncesi ve kriz dönemi için ayrı ayrı ahmin edilmişir. Analiz sonuçlarına göre (makalede ablo halinde sunulmamışır) kriz döneminde deerminasyon kasayıları AA ve A dereceleri için bir mikar düşerken, BBB derecesi için diğer derecelerle kıyaslanabilir seviyelerden ([0.319,0.372] aralığından) neredeyse sıfır seviyesine düşmüşür. Bu bulgu Bahr ve Handzic (2011) de belirilen kriz döneminde modelde kullanılan değişkenlerin açıklama gücünün düşüğü gözlemini deseklemekedir. Öze olarak ahvil piyasası fakörleri olan spo faiz oranı ve hazine ahvilleri geiri eğrisinin eğiminin kredi marjı değişimi ile kriz öncesi dönemde sergiledikleri ilişkide kriz döneminde seviye olarak farklılıklar olsa da ilişkinin yönünde önemli bir değişim gözlenmemişir. Hisse senedi piyasası fakörlerinden biri olan endeks geiri oranı için ise kriz öncesi birkaç endeks için gözlemlenen negaif ilişki kriz döneminde yerini sadece bir endeks için gözlemlenen poziif ilişkiye bırakmışır. Hisse senedi piyasası fakörlerinden diğeri olan endeks volailie değişiminin kredi marjı değişimi ile ilişkili olduğu hipoezi ise sadece kriz dönemi için sınırlı desek bulmuşur. Son olarak likidie fakörü için iki dönemde de beklenen yönde zayıf bir ilişki espi edilmişir. 4. Sonuç Bu çalışmada günlük Japon ahvil piyasası veri sei kullanılarak 2007 global krizi öncesi ve kriz döneminde yaırım yapılabilir seviyedeki ahvillerin kredi marjının değişimini ekileyen fakörler analiz edilmişir. Analiz sonuçlarına göre incelenen yaırım yapılabilir seviyedeki AA, A ve BBB derecesine sahip bir, üç ve beş yıl vadeli özel sekör ahvil endekslerinin günlük kredi marjı değişimlerinin hazine ahvili piyasası fakörleri olan spo faiz oranındaki değişim ve hazine ahvilleri geiri eğrisinin eğimindeki değişim ile, lieraürdeki eorik ve ampirik çalışmalarla uarlı bir şekilde, isaisiki olarak anlamlı ilişki sergilediği espi edilmişir. Kriz dönemi kriz öncesi ile kıyaslandığında hazine ahvili piyasası fakörlerinin ahmin edilen kasayılarda büyüklük olarak farklılıklar gözlemlense bile işare olarak dikka çekici bir değişiklik olmadığı görülmüşür. Öe yandan, hisse senedi piyasası fakörleri olan hisse senedi endeksi geiri oranı ve endeksin zımni volailiesindeki değişimin kredi marjı değişimiyle genel olarak hem zayıf, hem de incelenen döneme göre farklılık göseren bir ilişkisi bulunmakadır. Likidie farklılığının ekisini ölçmek için kullanılan küçük ve büyük firmaların hisse senedi geiri oranları arasındaki 85

Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği fark ile kredi marjı değişimi arasında, beklenen yönde bir ilişki olduğu hipoezi veri seinde her iki dönem için de sınırlı desek bulmuşur. Ayrıca, kullanılan ampirik modelin açıklayıcılık gücünde, özellikle BBB derecesindeki ahvilleri içeren üç endeks için, kriz döneminde ciddi bir düşüş olduğu bulgusuna ulaşılmışır. Bu makaledeki sonuçlar yorumlanırken, makaledeki bulgulara yaırım yapılabilir seviyedeki ahvilleri içeren bir veri sei kullanılarak ulaşıldığı göz önünde bulundurulmalıdır. Karşılaşırma imkanı sağlaması açısından, geleceke benzer çalışmaların risk seviyesi yüksek ahviller için yapılması ilgi çekici olacakır. Açıklayıcı Nolar 1. Financial Marke Series Bond Markes, Ekim 2012 2. Hung, Wen-Duan ve Yang, 2006, Tayvan; Chebbi, 2009, Tunus; Baen, Hogan ve Jacoby, 2005, Avusuralya; Wagner, Hogan ve Baen, 2005, Almanya; Ho, Jen-Hsiao, ve Lo, 2010, Japonya; Naifar, 2011, Japonya; ve Naifar, 2012, Japonya ve Avusuralya gibi. 3. Bu dör dereceden birine sahip ahviller, yasalar arafından kurumsal yaırımcıların yaırım yapmasına izin verilen ahvillerdir. BB ve daha düşük derecelere sahip ahviller, spekülaif veya riskli ahviller olarak kabul edilmekedir. 4. 9 Ağusos 2007 arihinde BNP Paribas kendisine bağlı iki ane hedge fonun likidie sorunu yaşadığını ve ödemelerini durdurduğunu ilan emişir. Prof. Paul Krugman bu arihin global krizin başlangıç arihi olduğunu belirmişir. Naifar (2011) ve Naifar (2012) de Japonya için krizin başlama arihini 9 Ağusos 2007 olarak almışlardır. 5. Bloomberg veri abanında zımni volailie verisinin başlangıç arihi 19 Mayıs 2005 olduğu için kriz öncesi dönem bu arihe başlamakadır. 6. Lieraürdeki birçok çalışmada veriler bu çalışmada olduğu gibi ancak birinci dereceden farkları alındıkan sonra durağan hale gelmekedirler (Hibber vd. 2011 gibi) 7. Bu çalışmada GARCH yönemi kullanıldığında, yüksek frekanslı finansal verilerle yapılan birçok ampirik uygulamada olduğu gibi, q i= 1 µ + θ oplamı bire çok yakın çıkmışır. Bu durumda koşullu i p i i= 1 varyansa gelen bir şok kalıcı olmaka ve gelecek dönem ahminlerinin yapılmasındaki önemini uzun bir süre boyunca korumakadır. Bu nedenle ahmin yönemi olarak Engle ve Bollerslev (1986) arafından gelişirilmiş Büünleşik GARCH modeli kullanılmışır. En uygun p ve q değerleri Akaike bilgi krierine (AIC) göre seçilmişir. Analizlerde Eviews 7.2 programı kullanılmışır. Kaynaklar Acharya, V.V., Amihud, Y., & Bharah, S.T. (2009). Liquidiy Risk of Corporae Bond Reurns: A Condiional Approach. SSRN Working Paper. Avramov, D., Josova, G., & Philipov, A. (2007). Undersanding Changes in Corporae Credi Spreads. Financial Analyss Journal, 63, 90 105. Baen, J.A., Hogan, W.P., & Jacoby, G. (2005). Measuring Credi Spreads: Evidence from Ausralian Eurobonds. Applied Financial Economics, 15, 651 666. Benker, C. (2004). Explaining Credi Defaul Swap Premia. Journal of Fuures Markes, 24, 71 92. Bhar, R., & Handzic, N. (2011). A Mulifacor Model of Credi Spreads, Asia-Pacific Financial Markes, 18, 105-127. 86

A. Yuksel - A. Yuksel Blausein, P. (2004). The Time-Varying Liquidiy Premium:Speculaor Hesiaion in Liquidiy Shocks. Working paper, Sanford Universiy. Chacko, G. (2005). Liquidiy Risks in he Corporae Bond Markes. Working paper, Harvard Business School. Chebbi, T. (2009). Defaul Spread and Credi Spread: Empirical Evidence from Srucural Model. Inernaional Research Journal of Finance and Economics, 26, 73-82. Chen, L., Collin-Dufresne, P., & Goldsein, R. S. (2009). On he Relaion Beween he Credi Spread Puzzle and he Equiy Premium Puzzle. Review of Financial Sudies, 22, 3367 3409. Collin-Dufresne, R., Goldsein, P., & Marin, S.J. (2001). The Deerminans of Credi Spread Changes. Journal of Finance, 56, 2177-2207. Das, S.R., & Hanouna, P. (2009). Hedging Credi: Equiy Liquidiy Maers. Journal of Financial Inermediaion, 18, 112 123. De Jong, F., & Driessen, J. (2006). Liquidiy Risk Premia in Corporae Bond Markes. Working Paper, Universiy of Amserdam Delianedis, G., & Geske, R. (2001). The Componens of Corporae Credi Spreads: Defaul, Recovery,Tax, Jumps, Liquidiy, and Marke Facors. Working paper 22 01, Anderson School, UCLA. Dick-Nielsen, J., Feldhuer, P., & Lando, D. (2009). Corporae Bond Liquidiy Before and Afer he Onse of he Subprime Crisis. Working paper, Copenhagen Business School. Downing, C., Underwood, S., & Xing, Y. (2005). Is Liquidiy Risk Priced in he Corporae Bond Marke?. Working paper, Rice Universiy. Driessen, J. (2005). Is Defaul Even Risk Priced in Corporae Bonds?. Review of Financial Sudies, 18, 165-195. Duffee, G.R. (1998). The Relaion Beween Treasury Yields and Corporae Bond Yield Spreads. Journal of Finance, 53, 225-2241. Duffee, D., & Singleon, K. (1999). Modelling he Term Srucure of Defaulable Bonds. The Review of Financial Sudies 12, 687-720. Elon, E. J., Agrawal, D., Gruber, M. J., & Mann, C. (2001). Explaining he Rae Spread on Corporae Bonds. Journal of Finance, 56, 247 277. Engle, R.F., & Bollerslev, T. (1986). Modelling he Persisence of Condiional Variance. Economeric Reviews, 5, 1-50. Esrella, A., & Mishkin, F. S. (1995). The Term Srucure of Ineres Raes and Is Role in Moneary Policy for he European Cenral Bank. Naional Bureau of Economic Research Working Paper no. 5279 Fama, E. F., & French, K. R. (1989). Business Condiions and Expeced Reurns on Socks and Bonds. Journal of Financial Economics, 25, 23-49. Financial Marke Series Bond Markes Ocober 2012. www.heciyuk.com (Erişim arihi: 10 Haziran 2013) 87

Global Finansal Krizde Kredi Marjı: Japon Tahvil Piyasası Örneği Friedman B. M. & Kuner, K. N. (1992). Money, Income, Prices, and Ineres Raes. American Economic Review 82 (3), 472-492. Harvey, C. R.(1988). The Real Term Srucure and Consumpion Growh. Journal of Financial Economics, 22, 305-333 Hibber, A.M., Pavlova, I., Barber, J., & Dandapani, K. (2011). Credi Spread Changes and Equiy Volailiy: Evidence from Daily Daa. The Financial Review, 46, 357 383. Ho, K., Jen-Hsiao, Y., & Lo, W. (2010). Deerminans of Credi Defaul Swap Spread: Evidence from Japan, Working Paper. Huang, J., & Huang, M. (2003). How Much of he Corporae-Treasury Yield Spread is Due o Credi Risk?. Working Paper, Sandford Universiy. Huang, J., & Kong, W. ( 2003). Explaining Credi Spread Changes: New Evidence from Opion- Adjused Bond Indexes. Journal of Derivaives, 11, 30 44. Hung, K., Wen- Duan, C., & Yang, C.W. (2006). Raing, Credi Spread, and Pricing Risky Deb: Empirical Sudy on Taiwan s Securiy Marke. Annals of Economics and Finance, 2, 405 424. Jarrow, R.A., & Turnbull, S.M. (1995). Pricing Derivaives on Financial Securiies Subjec o Credi Risk. Journal of Finance, 50, 53-85. Jones, E.P., Mason, S., & Rosenfeld, E. (1984). Coningen Claim Analysis of Corporae Capial Srucure: An Empirical Invesigaion. Journal of Finance, 39, 611-625. Longsaff, F. A., & Schwarz, E.S. (1995). A simple Approach o Valuing Risky Fixed and Floaing Rae Deb. Journal of Finance, 50, 789 819. Meron, R. C. (1974). On he Pricing of Corporae Deb: The Risk Srucure of Ineres Raes. Journal of Finance, 29, 449 470. Naifar, N. (2011). Wha Explains Defaul Risk Premium During he Financial Crisis? Evidence from Japan. Journal of Economics and Business, 63, 412 430. Naifar, N. (2012). Modeling he Dependence Srucure Beween Defaul Risk Premium, Equiy Reurn Volailiy and he Jump Risk: Evidence from a Financial Crisis. Economic Modelling, 29, 119-131. Wagner,N., Hogan, W., & Baen, J. (2005). Ineres Raes, Sock Reurns and Credi Spreads: Evidence from German Eurobonds. Economic Noes, 34, 35-50. 88