TÜRK RESM PYASASI LE ULUSLARARASI RESM PYASALARI ARASINDAK FYAT ETKLEMLERNN ANALZ

TÜRK RESM PYASASI LE ULUSLARARASI RESM PYASALARI ARASINDAK FYAT ETKLEMLERNN ANALZ Dr. Erdal Atukeren 1 Yrd. Doç. Dr. Aylin Seçkin 2 ÖZET Bu çalmada, Türkiye de resim müzayedeleri piyasasndaki fiyat dinamikleri uluslararas sanat piyasalarndaki gelimeler çerçevesinde incelenmektedir. Veri seti olarak, Seçkin ve Atukeren nin (2007) dollar baznda hesaplanan Türk Resim Müzayedeleri Fiyat Endeksi ve Mei ve Moses (2002, American Economic Review) de yaynlanan ve 2005 de güncelletirilen Dünya Güzel Sanatlar Piyasalar Fiyat Endeksi kullanlmaktadr. Yöntem olarak, 1990-2004 dönemi için ebütünleme ve Granger-nedensellik snamalar kullanlmakta ve Türk resim piyasasndaki fiyatlarn dünya resim piyasalarndaki fiyat hareketleri ile olan ilikisi analiz edilmektedir. Çalmamzda,Türk resminin uluslararas sanat eserlerinden oluan bir portföye dahil edilmesinin, böyle bir portföy üzerinde yatrm çeitlendirici etkisi olup olmad; finansal varlk fiyatlama modeli (FVFM) ile de incelenmektedir. Elde edilen sonuçlar, Türk resim piyasasnn uzun dönemde uluslararas sanat piyasalarndaki hareketlerden etkilendi;ini, fakat FVFM beta snn düük olmas nedeniyle sanat eserlerinden oluan uluslararas bir yatrm portföyünü çeitlendirici etkisi oldu;unu göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Sanat ekonomisi, Türk resim piyasas, Uluslararas sanat piyasalar, Zaman serileri analizi, Porföy çeitlendirme etkileri JEL S!n!fland!rmas!: G11, Z11 ABSTRACT AN ANALYSIS OF THE PRICE INTERLINKAGES BETWEEN THE TURKISH AND THE INTERNATIONAL PAINTINGS MARKETS We examine the price dynamics in Turkish paintings market vis-à-vis the international art markets for the 1990 2004 period. We use the paintings price index calculated by Seçkin and Atukeren (2006b) for Turkey and the 2005 update of the Mei & Moses (AER, 2002) international fine art market price index. We employ cointegration tests and Granger-causality analysis and investigate whether the prices of Turkish paintings move independently of the international art markets. We also estimate the CAPM relationship. We find that the prices in the Turkish paintings market move in line with the international art markets in the long run. Nevertheless, the CAPM beta is found to be low. Hence, we conclude that the inclusion of Turkish paintings in an international art investment portfolio can lead to portfolio diversification benefits. Key words: Economics of arts, Turkish paintings market, International art markets, time series analysis, portfolio diversification effects JEL Classification: G11, Z11 1 ETH Zürich, KOF Swiss Economic Institute, atukeren@kof.ethz.ch 2 stanbul Bilgi Üniversitesi, Ekonomi Bölümü, aseckin@bilgi.edu.tr 1

Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi 1. Giri. Sanat eserleri alcsna hem estetik yönleriyle hem de bir alternatif finansal yatrm arac olarak hizmet etmektedir. Sanat piyasalarnn ekonomik ve fnansal analizi konusunda son 20 30 yl içinde önemli gelimeler kaydedilmitir. Literatürde elde edilen sonuçlar, sanat eserlerine yaplan yatrmlarn getirisinin genelde hisse senetleri ve tahvillerin getirisinin altnda ve volatilitesinin yüksek oldu;u yönündedir. Fakat, sanat eserleri piyasalarnn kendine has özellikleri nedeniyle, bu piyasalarla di;er finansal piyasalar arasnda uzun dönemde korrelasyon düüktür. Bu nedenle, sanat eserlerine yaplan yatrmlarn genel bir mali portföyü çeitlendirme özelli;ine sahip olabilece;inden söz edilebilir. Ancak, bu konuda yaplan çalmalarn büyük ço;unlu;u sanat ve finansal piyasalar derin ve ekonomik istiktar sahibi gelimi ülkeleri kapsamaktadr. Gelimekte olan ülkelerin sanat piyasalarnda risk getiri ilikisi üzerine yaplan çalmalar, uzun süreli ve düzenli veri gereksinimi nedeniyle çok snrl saydadr. Bu çalmalardan bazlar da (Edwards, 2004), gelimekte olan ülkelerin kendi iç sanat piyasalarna de;il, bu ülkelerin tannm sanatçlarnn eserlerinin uluslararas müzayedelerdeki fiyatlarna dayanmaktadr. Bu konudaki literatür, Frey ve Pommerehne (1989), Baumol (1986), Goetzman (1993), Burton ve Jacobsen (1999), ve Ashenfelter and Graddy (2003) tarafindan geni kapsaml olarak taramaktadr. Frey ve Eichenberger (1995) ise sanat ekonomisi literatüründe elde edilen ampirik sonuçlar gözden geçirmekte ve bu çalmalarn genel bir kriti;ini yapmaktadr. Türkiye de resim piyasas için fiyat endeksi Seçkin ve Atukeren (2006, 2007) tarafndan hesaplanmtr. Bu çalmalarda, 13 Türk sanatçsnn sadece Türkiye de yaplan müzayedelerde satlan eserlerinden oluan (toplam 1030 sat verisi) bir örnek kullanlmtr. Hedonik fiyat modeli kullanlarak elde edilen sonuçlar, resim piyasasna yaplan yatrmlarn getirisinin Mstanbul Menkul Kymetler Borsasna (MMKB 100) göre daha düük, fakat altn, döviz, ve banka mevduat hesab gibi di;er yatrm araçlarna gore daha yüksek oldu;unu göstermektedir. Ayrca, finansal varlk fiyatlama modeli (FVFM) kullanlarak yaplan analizler, Türkiye de resim piyasasnn 1990-2005 dönemi için beta snn düük (0.35) oldu;unu göstermitir. Fakat, piyasalarn s;l; ve ekonomik krizlerin skl; nedeniyle resim piyasas makroekonomik gelimelerden etkilenmektedir. Elde edilen bu sonuçlar uluslararas literatürde belirtilen sonuçlarla genelde uyumludur. Finansal sanat ekonomisi literatüründe ele alnan di;er bir konu da, sadece sanat eserlerinden oluan bir yatrm portföyünün nasl çeitlendirilebilece;idir. Di;er finansal yatrm portföylerinde oldu;u gibi, sanat eserlerinden oluan bir portföyde de risk getiri ilikisi portföyü oluturan yatrm araçlarnn birbiri ile ilikisine ba;ldr. Sanat yatrmlarnda, farkl sanatçlar, farkl türde ve ortamlardaki resimler, farkl dönemlere ait resimler, veya farkl fiyat kategorilerindeki resimler yatrmcnn sanat eserleri portföyünü çeitlendirmede rol oynayabilir. Bunun nedeni, sanat piyasalarnn farkl segmentlerinin kendilerine ait özellikleri olmas ve risk getiri ilikisinin di;er kategorilerden de;iik seyredebilmesidir. Sanat piyasalarnn kendine has iç dinamikleri, sanat yatrmlar portföylerinin çeitlendirilebilmesine olanak tanmaktadr. Worthington ve Higgs (2003), uluslararas sanat piyasalar arasndaki ilikileri incelemitir. Worthington ve Higgs (2003) sekiz resim kategorisine ait fiyat indeksleri arasndaki ba;lantlar ve bunlarn global hisse sendi piyasalarndaki gelimelerden ne derecede etkilendi;ini aratrmtr. Mncelenen sekiz resim kategorisi unlardr: ça;da ustalar, Fransz empresyonistleri, Avrupal modern ressamlar, 19. yüzyl Avrupal ressamlar, eski ustalar, sürrealistler, 20. yüzyl Mngiliz ressamlar, ve Amerikal modern resssamlar dr. Wortington ve Higgs (2003) e-bütünleme analizi, Grangernedensellik snamalar, vektör otoregresyon modelleri, ve genelletirilmi varyans ayrtrmas (generalised variance decomposition) yöntemlerini kullanmtr. Elde edilen sonuçlar, uluslararas resim piyasasnda hem ksa hem de uzun vadede yüksek derecede entegrasyon oldu;u ve sanat piyasalarnn sermaye piyasalarndaki hareketlerden önemli 2

derecede etkilendi;i yönündedir. Örne;in, Fransz empresyonist resimleri, Japonya nn ekonomik krize girmesi nedeniyle uluslararas resim piyasasnda 1990 da yaanan çöküten en çok etkilenenlerden biridir. Uluslararas resim piyasasnn tekrar yükselmeye balamasnda ise Avrupal eski ustalarn resimleri öncülük etmektedir. Yine de, resim piyasas içindeki baz kategorilerin di;er resim kategorilerindeki gelimelerden daha ba;msz hareket etti;i tespit edilmitir. Buna örnek olarak, Fransz empresyonistlerine ait resmler verilebilir. Bu sonuç, Fransz empresyonistlerine ait resimlerin fiyatlarnda meydana gelen de;imelerin varyansnn ancak çok az bir ksmnn resim piyasasndaki di;er yedi kategorideki fiyat de;iikleri tarafndan açklanmasna dayanmaktadr. Worthington ve Higgs in (2003) analizi belirli bir ülkeye ait ressamlara (Fransz, Mngiliz, ve Amerika l ressamlar) ait eserlerin uluslararas resim piyasalar ve sanat eserlerinden oluan bir portföy içindeki yerinin analizi konusunda yaplan nadir çalmalardan biridir. Gelimekte olan ülkelerin sanatçlarnn uluslararas sanat piyasalar içindeki yerini inceleyen çalmalar Edwards (2004) ile snrldr. Edwards (2004), önce Latin Amerikal ressamlarn yalar ve yaratcklklar arasndaki ilikiyi incelemi, daha sonra da Latin Amerikal ressamlarn eserlerine ait bir fiyat endeksi oluturarak bu portföyün uluslararas sermaye piyasalarndaki gelimelerle ilikisini snamtr. Edwards n (2004) FVFM betas tahminleri Latin Amerika l ressamlarn eserlerine yaplan yatrmlarn uluslararas bir hisse senedi portföyünü çeitlendirici etki yapabilece;ini göstermitir. Fakat, Edwards (2004) Latin Amerika l ressamlarn eserlerinin di;er sanat eserleri piyasalar ile olan ba;lantlarn irdelememitir. Bu çalmann amac, Türkiye deki resim müzayedeleri piyasasnda oluan fiyatlarn uluslararas resim piyasalarnda oluan fiyatlarla ilikisini incelemektir. Çalmamzda, 1990 2004 dönemi için yllk veriler kullanlarak, e-bütünleme ve Granger-nedensellik analizi yaplmaktadr. Ayrca, Türk resminin uluslararas sanat eserlerinden oluan bir portföye dahil edilmesinin, böyle bir portföy üzerinde yatrm çeitlendirici etkisi olup olmad; finansal varlk fiyatlama modeli (FVFM) ile de incelenecektir. Elde edilen sonuçlar, Türk resim piyasasnn uzun dönemde uluslararas sanat piyasalarndaki hareketlerden etkilendi;ini, fakat FVFM beta snn düük olmas nedeniyle sanat eserlerinden oluan uluslararas bir yatrm portföyünü çeitlendirici etkisi oldu;unu göstermektedir. 2. Türk Resim Piyasas! ile Uluslararas! Resim Piyasalar! aras!ndaki ili.kinin Zaman-Serileri Analizi ile ncelenmesi 2.1 Verilerin Tan!m! Sanat ekonomisi literatüründe, sanat eserlerine yaplan yatrmlarnn getirisinin hesaplanmasnda çeitli yönetemler kullanlmaktadr. En sk olarak kullanlan yöntemlerden birisi hedonik fiyat regresyonu modelidir. Bu yöntem, bilgisayar, otomobil, ve gayri menkul piyasalar ile ilgili fiyat endeklerinin oluturulmasnda yaygn olarak kullanlmaktadr. Temel fikir, incelemeye konu olan varl;n fiyatna etki edebilecek (fiziksel) özellikleri regresyon denkleminde kontrol etmektir. Böylece elde edilen endeks piyasay genelde temsil etmektedir. Sanat piyasalar ele alnd;nda, eserleri genellikle yüksek fiyata satlan bir ressamn eserleri belli bir ylda di;er yllara göre daha fazla satlmsa, bu o yl piyasada fiyatlar yükselmi anlamna gelmez. Hedonik fiyat endeksi, piyasadaki fiyat gelimelerini bu tür etkenlerden arndrmaktadr. Hedonik fiyat regresyonunda, eserin satld; dönemi temsil eden kukla de;ikenler de yer almaktadr. Fiyat endeksi, zincirleme olarak, bu kukla de;ikenlerin tahmin edilen katsaylarndan hesaplanmaktadr. Genel olarak, M sayda fiziksel özellik, K sayda sat verisi, ve T sayda gözlem aral; oldu;u varsaylarak, hedonik fiyat modeli (1) no lu denklemdeki formda ifade edilebilir. 3

Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi log(p kt ) = R 1 X 11t + R 2 X 21t + + R M X MKT + V 1 Z 1 + V 2 Z 2 + + V T Z T + W kt (1) log (P kt ): t zamannda (t = 1,,T) satlan k eserinin (k = 1,, K) fiyatnn do;al logaritmas, X mkt gözlenebilen fiziksel özellikler (m = 1,,M), ve W kt hata terimidir. Resim piyasas söz konusu oldu;unda, gözlenebilen özellikler ressamn ismi, resmin yapld; tarih, resmin imzal olup olmad;, resmin bir ismi olup olmad;, resmin boyutlar, resmin türü, resmin yapld; ortam (tuval, ka;t, vb..), resmin yapld; teknik (ya;lboya, suluboya, bask, vb..), müzayedeci kurulu, ve resim ve ressam hakknda (ressamn açt; kiisel ve karma sergilerin says, yarmalarda ödül alp almad;, belirli bir resim akm grubu içinde olup olmad;, vb..) mevcut di;er bilgilerden olumaktadr. Yukardaki regresyon ilikisinde fiyat de;ikeni yar-logaritmik formda oldu;undan, belirli bir özelli;in di;er özelliklere göre eserin fiyatna ne kadar etki etti;i e Rj 1 formülünden (Vt+1- Vt) hesaplanabilir. Yllar arasndaki ortalama fiyat de;iiklikleri için de e 1 formülü kullanlmaktadr. Bu ekilde hesaplanan zamanlar aras fiyat de;imeleri getiri oranlarndan ilk yl 100 olarak kabul ederek zincirleme hesapla ilgili piyasa için bir fiyat endeksi oluturulabilir. Yllar arasndaki fiyat de;imeleri de getiri oran olarak yorumlanmaktadr. Bu getiri oranlarnn di;er alternatiflerin (döviz, hisse senedi, tahvil, altn, vb..) getiri oranyla tutarl olarak karlatrlmasnda dikkat edilecek nokta, bu alternatiflerin yllar arasnda yl-sonu itibaryle olan de;erlerinin de;il, yllk ortamala de;erlerinin kullanlmasdr. Türkiye için resim piyasas üzerine yaplan ilk fiyat endeksi çalmalar Seçkin ve Atukeren (2006, 2007) dir. Seçkin ve Atukeren (2006, 2007) de yukarda açklanan hedonik fiyat endeksi kullanlmtr. Mndekse dahil olan ressam says 13 ve müzayede sat verisi says 1030 dur. Örne;e dahil edilen ressamlar: Osman Hamdi Bey, Mbrahim Çall, Fikret Mualla, Bedri Rahmi Eyübo;lu, Abidin Dino, Nejad Melih Devrim, Erol Akyava, Avni Arba, Nuri Myem, Burhan Do;ançay, Mehmet Güleryüz, Komet (Cokun Gürkan), ve Bedri Baykam dr. Tablo 1. Türkiye de resim müzayedeleri piyasasndaki fiyat de;imelerini, MMKB deki dolar bazndaki getiriyi, ve reel ekonomideki gelimeleri göstermektedir. Elde edilen sonuçlar, resim piyasasna yaplan yatrmlarn reel getirisinin küçük fakat pozitif, Mstanbul Menkul Kymetler Borsasna (MMKB 100) göre daha düük, ve MMKB 100 endeksi ile olan korrelasyonunun özellikle 1995-2005 döneminde yüksek oldu;unu göstermitir. Ancak, resim piyasasndaki getiri döviz, altn, ve banka faizi gibi di;er klasik yatrm araçlarnn getirisine göre daha yüksek ve bunlarla olan korrelasyonu düük hatta negatiftir. Bu sonuçlara göre, Türkiye de resim piyasasna yatrm yapmann, borsa ve sanat toplam artmamak üzere, döviz, altn, ve mevduattan oluan bir portföyü çeitlendirece;i ve toplam riski azaltabilece;i söylenebilir (Atukeren ve Seçkin, 2006: 4). 4

Tablo 1. Türk Resim Piyasas!nda ve MKB de Dolar Baz!nda Getiri Oranlar! ve Reel Ekonomideki Geli.meler (1990 2005) (yllk ortalamalar kullanlarak yllk % de;ime) Türk Resim Türk Resim Piyasas Mndeksi Piyasasnda USD (USD Baznda) baznda (%) (1989 = 100) MMKB 100 Mndeksinde USD Baznda Getiri (%) Reel GSMH Büyüme Oran (%) 1990 204.92 104.9 242.64 9.3 1991 123.60-39.7-39.84 0.9 1992 104.78-15.2-36.6 6.0 1993 56.94-45.7 64.74 8.0 1994 98.24 72.5-25.16-5.5 1995 136.95 39.4 26.12 7.2 1996 150.93 10.2-6.05 7.0 1997 248.93 64.9 58.21 7.5 1998 218.53-12.2-7.23 3.1 1999 204.94-6.2 11.03-4.7 2000 304.58 48.6 63.62 7.4 2001 173.94-42.9-61.27-7.5 2002 246.74 41.9-17.36 7.9 2003 280.06 13.5 16.97 5.8 2004 337.01 20.3 66.89 8.9 2005 307.71-8.7 58.44 7.4 Kaynak: Aylin Seçkin and Erdal Atukeren (2007, Tablo 3), MMKB, ve TCMB. Türkiye de resim piyasasna yaplan yatrmlarn Mstanbul Menkul Kymetler Borsasna (MMKB 100) yaplan yatrmlar çeitlendirici etkisi olup olmad; Atukeren ve Seçkin (2006) da FVFM kullanlarak aratrlmtr. Modelin tahmininden elde edilen sonuçlar, beta larn istatistiksel olarak anlaml ve alfa nn sfrdan farkl olmamas nedeniyle, FVFM modelinin Türkiye de resim müzayedeleri piyasasnda geçerli oldu;unu göstermektedir. 1990-2005 dönemi bir bütün olarak ele alnd;nda, beta nn de;eri 1 in altnda bulunmutur. Bu bulgu, resim piyasasna yaplan yatrmlarn MMKB ile olan bir portföyü çeitlendirici etkisi olabilece;ini göstermektedir. Ancak, FVFM literatüründe beta nn zaman içindeki de;ikenli;i önemli bir konudur. Nitekim, 1995 2005 döneminde, beta nn de;eri 1 den farkl de;ildir. Bu nedenle, resim piyasasna yaplan yatrmlarn bu dönemde MMKB ile olan bir portföyü çeitlendirmedi;i söylenebilir. Sonuç olarak, beta nn de;erinin daha uzun dönemde 1 in altnda olmas, sanat ekonomisi literatüründeki genel kanyla uyumlu olarak, sanata yaplan yatrmlarn uzun dönemli bir yatrm arac olarak düünülmesi gerekti;ine dikkat çeker. (Atukeren ve Seçkin, 2006: 12-13). Çalmamzda, uluslararas sanat piyasalarndaki fiyat gelimelerinin bir göstergesi olarak Mei ve Moses n 2002 de American Economic Review de yaynlanladklar Art as an Investment and the Underperformance of Masterpieces makalesinde gelitirilen uluslararas güzel sanatlar piyasalar fiyat indeksi seçilmitir. 3 Mei ve Moses (2002), hesaplama tekni;i olarak tekrarl-sat (repeat-sales) yöntemini kullanmaktadr. Bu yöntem hedonik fiyat yönteminin balca alternatifidir. Mei ve Moses n 2002 indeksine temel olan veri seti 1875-2000 döneminde birden fazla defa sat yaplan 4896 tabloyu içermektedir. Bu veri setinin 2005 güncelletirmesinden elde eldilen sonuçlar, son 50 ylda uluslararas resim piyasasnda yllk ortalama getirinin %10.5 oldu;unu göstermektedir. Empresyonist resimler ve eski ustalar alt kategorilerinde ise getiri 3 Mei ve Moses (2002) indeks http://s107117993.onlinehome.us/ sayfasndaki bilgiler kullanlarak 2005 ylna kadar güncelle'tirilmi'tir. 5

Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi oran srasyla %10.7 ve %10.0 olarak tahmin edilmitir. Bu getiri oranlar hisse senetlerinin (S&P 500) getirisinin (%10.9) altnda olmakla birlikte, 10-yllk Amerikan Hazine bonolarnn (% 6.6) ve ksa vadeli Amerikan Hazine tahvillerin getirisinin (%5.4) üzerindedir. Çalmamzda kullanlan Türk resim piyasas fiyat endeksi ve Mei & Moses uluslararas resim piyasas indeksi [ekil 1 de gösterilmitir. ekil 1. Türk Resim Piyasas! Fiyat Endeksi (TPMI) ve Mei & Moses Uluslararas! Güzel Sanatlar Piyasas! Fiyat Endeksi (MMFAI) 400 350 300 MMFAI TPMI 1989 = 100 250 200 150 100 50 0 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990 1989 2.2 Verilerin Zaman Serileri Özellikleri ve E.-bütünle.me Analizi [ekil 1 de gösterilen Türk ve uluslararas resim piyasas indeksleri arasndaki ilikiyi inceleyebilmek için öncelikle, bu verilerin zaman serileri özelliklerinin analizi gereklidir. Her iki serinin de pozitif bir trend e sahip oldu;u gözükmektedir. Soru, bu iki serinin 1989 2004 döneminde istatistiksel olarak beraber hareket edip etmedi;idir. Bu fikir, zaman serileri literatüründe e-bütünleme (cointegration) analizi olarak bilinmektedir. Tanm olarak, bütünleme (integration) derecesi 1 veya daha fazla olan iki serinin (rastsal yürüyü) kombinasyonundan oluan yeni bir serinin bütünleme derecesi kendisini oluturan serilerin bütünleme derecesinden düükse, bu iki serinin ebütünleme özelli;i gösterdi;i söylenebilir. E-bütünleme özelli;i gösteren seriler ksa vadede birbirinden ayr hareket ediyor gibi gözükselerde, uzun vadede iki seri hatadüzeltme (error correction) mekanizmas sayesinde beraber hareket ederler ve aralarndaki farkn varyans matematiksel olarak snrldr. (Bkz. Banarjee, et al. 1993). E-bütünleme analizi için öncelikle eldeki serilerin birim kök (unit root) içerip içermedikleri test edilmelidir. Bunun için, TPMI ve MMFAI de;ikenlerinin logaritmalar alnm de;erleri üzerinde artrlm Dickey-Fuller (augmented Dickey-Fuller, ADF) ve Phillips ve Perron (1988) birim kök testleri kullanlmtr. Tablo 2 bu testlerin sonuçlarn göstermektedir. 6

Tablo 2. Türk Resim Piyasas! (TPMI) ve Mei & Moses Uluslararas! Güzel Sanatlar Piyasas! Fiyat Endekslerinin (MMFAI) Birim Kök Analizi ( TPMI: 1989 2005; MMFAI: 1989 2004) Log-Düzey 1. Farklar ADF Test Phillips- Perron Test ADF Test Phillips-Perron Test (TPMI) - -2.7178 - -5.4921*** 3.6175* 5.4021* ** (MMFAI) -2.3215-3.0366-4.1675* ** -4.5868*** Not: Log-düzeyler üzerinde yaplan test sabit terim ve do;rusal trend içermektedir. Test edilen hipotez söz konusu serilerin dura;an olmad;dr (nonstationarity). (***), (**), ve (*), srasyla, %1, % 5, ve %10 istatistiksel anlamllk derecesini göstermektedir. ADF ve Phillips-Perron testlerine göre, her iki de;iken de %5 anlamllk derecesinde dura;an de;ildir. Fakat, %10 anlamllk derecesinde Türk resim piyasas fiyat endeksinin dura;an olmad; reddedilmektedir. Deterministik trend ihtiva eden serilerin dura;an olup olmad;nn snanmasnda Elliot, Rotenberg ve Stock un (1996) GLSdetrended Dickey-Fuller (DF-GLS) testi daha güçlü sonuçlar vermektedir. Bu nedenle DF-GLS testi log(tpmi) üzerine uyguland ve log-düzey seviyesinde DF-GLS t-istatisti;i - 2.2971 olarak bulundu. Kritik de;er %5 anlamllk derecesinde -3.14 oldu;undan, Türk resim piyasas fiyat endeksinin birim kök içerdi;ini sonucuna varld. Hem TPMI hem de MMFAI serileri bir birim kök sürec oldu;undan, bu iki seri arasnda e-bütünlemenin olup olmad; test edilebilir. E-bütünleme snamas olarak Johansen in (1995) kitabnda detaylar verilen iz (trace) ve öz-de;er (eigenvalue) istatistiklerini kullandk. Tablo 3 bu testlerin sonuçlarn göstermektedir. Tablo 3. Türkiye Resim Piyasas! Fiyat Endeksi ile Mei & Moses Ulusalararas! Güzel Sanatlar Piyasalar! Fiyat Endeksi aras!nda Johansen E.-bütünle.me Testleri E.- bütünle.en vektör say!s! Öz-deCer z statistici Kritik DeCer (5%) Olas!l!k Yok* 0.830498 31.61694 25.87211 0.0086 En çok 1 0.383355 6.768457 12.51798 0.3693 E.- bütünle.en vektör aay!s! Öz-DeCer z statistici Kritik DeCer (5%) Olas!l!k Yok * 0.830498 24.84849 19.38704 0.0072 En çok 1 0.383355 6.768457 12.51798 0.3693 Not: Olaslk MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-de;erleridir. (*) hipotezin %5 nlamllk derecesinde reddedildi;ini göstermektedir. Johansen testi sonuçlar, Türk resim piyasas ile uluslararas resim piyasalar arasnda bir e-bütünleme özelli;i oldu;unu göstermektedir. Bu nedenle, dura;an olmamalarna ra;men bu iki serinin log-düzeyleri arasnda uzun vadeli bir iliki mevcuttur. Bu iliki aa;daki regresyon denkleminde tahmin edilmitir. Tahmin edilen regresyon katsaylar istatistiksel olarak süper-tutarllk özelli;ine sahiptir. 7

Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi log (TPMI) = 0.6112 + 0.9160*log(MMFAI) + 0.0375*Trend (2) (0.4593) (0.0258) [1.9944] [1.4506] R 2 = 0.6478, Adj-R 2 = 0.5936, Durbin-Watson = 1.7497, F = 11.9528 (Prob.= 0.0011). Not: (.) içindeki rakamlar standard hatalar göstermektedir. ve [.] içindeki rakamlar t-de;erlerini Elde edilen sonuçlar, Türk resim piyasasndaki fiyatlarn uzun vadede dünya sanat piyasalarndaki gelimelerle bire bir hareket etti;ine iaret etmektedir. Bu sonuç, Türk resim piyasasnn genelde küçük ve yerel olarak bilinmesi nedeniyle artc, ancak Goetzman n (1993) sanat piyasalarnn ve zevklerin giderek globallemesi argümanyla tutarldr. [ekil 1, görsel olarak, Türk ve dünya sanat piyasalarndaki fiyatlarn sanki uzaklat; imajn vermektedir. Bu imaj her iki serideki deterministik trend n varl;ndan ileri gelmektedir. (Uygulad;mz Johansen testinde ve uzun dönemli iliki regresyonunda do;rusal trend bulunmaktadr.) [ekil 2, Türk ve dünya resim piyasalarndaki fiyat gelimelerini trend den arndrlm olarak göstermektedir. [ekil 2 deki görsel imaj da ebütünleme analizinden elde edilen sonuçlarla uyum içindedir. ekil 2. Türk ve Dünya Resim Piyasalar!ndaki Fiyatlar!n Trend den Ar!nd!r!lm!. DeCerleri (log-düzey) 0.8 0.6 0.4 0.2 0-0.2-0.4-0.6 Trend'den arndrlm' MMFAI (log-düzey) -0.8-1 Trend'den arndrlm' MMFAI (log-düzey) 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990 1989 2.3 Granger-nedensellik S!namalar! E-bütünleen iki (veya daha fazla) seri arasnda en az bir yönde nedensellik ilikisi oldu;u gösterilmitir (Granger representation theorem). (Bkz. Banarjee, et al.,1993: 146-152). Granger n (1969) tanmna göre, e;er (zayf dura;an) bir X de;ikeninin gecikmeli de;erleri (lags) di;er bir (zayf dura;an) Y de;ikeninin tahmin varyansnn (Y de;ikenin geçmii ve di;er bütün ilgili veri ve bilgiler dikkate alndktan sonra) düürüyorsa, X de;ikeni Y de;ikeninin Granger-nedenidir. Bir çok varyantlar olmasna ra;men, Granger-nedensellik testi pratikte en çok, Y nin ba;ml de;iken oldu;u bir regresyon modelinde, Y nin ve X in gecikmeli de;erlerinin açklayc de;iken olarak kullanlmas ve X in gecikmeli de;erlerinin beraber olarak anlaml olup olmad;nn 8

F-testi ile snanmas olarak uygulanmaktadr. Granger-nedensellik testlerinden alnan sonuçlar model spesifikasyonuna (gecikme seçimi) duyarldr. Bu nedenle, Akaike, Schwarz, FPE gibi farkl model seçme kriterleri de Granger-nedensellik snamalarnda kullanlmaktadr. Mki seri arasnda e-bütünleme özelli;i oldu;unda Granger-nedensellik testi daha kompleks hale gelmektedir. Çünkü, iki seri arasndaki hata-düzeltme terimi ya da mekanizmas da dikkate alnmaldr. Bu terimin dikkate alnmamas ve analizin birinci farklar düzeyinde (ya da, büyüme oranlar) yaplmas bilgi kaybna neden olmaktadr. Granger-nedensellik snamalarn uygulamadan önce beklentilerin ve hipotezlerin ortaya konmas gerekmektedir. Zira, Granger-nedensellik testleri ve ilgili vektör otoregresyon modelleri a-teorik iktisat olarak görülebilmektedir. Bütün bunlar dikkate alarak, çalmamzn bu aamasnda Türk resim piyasasndaki fiyatlar ile uluslararas resim piyasalarndaki fiyatlar arasnda Granger-nedensellik analizi yaplacaktr. A priori olarak Türk resim piyasasndaki gelimelerinin dünya resim piyasasn harekete geçirece;ini beklememekteyiz. Bunun nedeni Türk resim piyasasnn yerel ve nispeten küçük olmasdr (yllk sat hacmi 20-25 milyon dolar olarak tahmin ediliyor). Bilgimiz dahilinde, Türk resim piyasasnn dünya resim piyasas için öncü gösterge olma özelli;i de yoktur (böyle bir özellik Granger-nedensellik testlerinde nedensellik bulgusu olarak yansyabilir). Normal olarak, dünya sanat piyasalarndan Türk resim piyasalarna tek yönlü bir nedensellik ilikisinin olmas ve iki piyasa arasndaki e-bütünleme ilikisinin Türk resim piyasasnn uzun dönemde dünya piyasalarndaki gelimeleri takip etti;i eklinde yorumlababilece;i beklentisindeyiz. Ancak, analizimiz bu aamada ikide;ikenli oldu;undan, analizde bulunmayan fakat her iki de;ikeni de etkileyebilecek ortak bir faktörün olmas ihtimali nedeniyle, bir karlkl-nedensellik ilikisi (feedback) de göz ard edilemez. Ayrca, elimizdeki veriler sadece 1989-2004 arasn kapsamakta ve de;ikenlerin gecikmeli de;erlerinin de regresyonda yer almas gerekmesi nedeniyle tahminde kullanlan serbestlik derecesi azalmaktadr. Nedensellik snamalarndaki serbestlik derecesini artrmak için, istatistiksel olarak anlaml olsun olmasn regresyonda sabit sayda gecikmeli de;iken kullanmak yerine, Penm ve Terrell (1984) ve Kang (1989) tarafndan önerilen alt-küme otoregresyonu (subset autoregression) ve alt-küme transfer fonksiyonu (subset transfer function) yaklamn kullandk. Bu yöntemde, t- testleri veya bir model seçim kriteri kullanarak, modelin tahmin gücüne katk sa;lamayan gecikmeler elimine edilmekte ve nihai modelde sadece belli bir kritere göre en anlaml oldu;u kabul edilen gecikmeler bulunmaktadr. Tabii ki, Y nin ba;ml de;iken oldu;u bir regresyonda Y nin optimal gecikmeli de;erleri kullanlarak oluturulan alt-küme otoregresyonun üzerine X in gecikmeli de;erleri eklendi;inde, bu gecikmeli de;erler Y nin otoregresyon yoluyla tahminini iyiletirmeyebilir. Bu durumda X in Y nin Granger-nedeni oldu;u hipotezi reddedilecektir. Türk resim piyasndaki fiyatlar ile uluslararas resim piyasalarndaki fiyatlar arasndaki Granger-nedensellik ilikisinin snanmas için oluturdu;umuz alt-küme transfer fonksiyonlarnn tahmin sonuçlar (3) ve (4) no. lu regresyon denklemlerinde gösterilmektedir. dlog(mmfai) = 0.0454 + 0.2244*dlog(TPMI t-1 ) (3) (0.0860) [2.6079] R 2 = 0.4048 Adj- R 2 = 0.3453 Durbin-Watson= 1.8984, F = 6.8011 SBIC = -1.3405 9

Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi dlog(tpmi) = 0.0454 0.5945*ECT + 0.9376*dlog(MMFAI t-2) (4) (0.2774) (0.4172) [-2.1432] [2.2472] R 2 = 0.5193 Adj- R 2 = 0.4231 Durbin-Watson= 1.7523, F = 5.4012, SBIC = 0.6167 (.) içindeki rakamlar standart hatalar, [.] içindeki rakamlar t-istatisti;i de;erlerini göstermektedir. ECT de;ikeni (2) no.lu regresyon denkleminden elde edilen hata teriminin (-1) ile çarplmasyla oluturulan hata düzeltme terimi dir. dlog(.) de;ikenlerin logaritmalarnn ilk farklar eklinde ifade edildi;ini göstermektedir. Granger-nedensellik snamalarndan elde edilen sonuçlar, Türk resim piyasasndaki fiyatlar ile dünya piyasalarndaki fiyatlar arasnda pozitif bir karlkl-nedensellik oldu;una iaret etmektedir. Fakat, Türk resim piyasasndan dünya piyasalarna olan etki sadece ksa dönemlidir. Buna karlk, hata düzeltme teriminin Türk resim piyasasndaki fiyatlarn açkland; denklemde istatistiksel olarak anlaml olmas uluslararas resim piyasalarndaki fiyat gelimelerinin Türk resim piyasasna sadece ksa dönemde de;il uzun dönemde de etki etti;ini göstermektedir. Ksa dönemde çeitli nedenlerle oluan getiri farklar uzun vadede raksamamaktadr. Ancak, bu bulgu iki piyasa arasnda uzun vadede getiri farknn olmamasnn de;il, sadece aradaki getiri farklarnn varyansnn sonsuza gitmedi;inin göstergesidir. Türk resim piyasasnn dünya resim piyasalar üzerinde gerçekten ksa vadede de olsa bir etkisi olup olmad; tartmaya açk bir konudur. Daha once belirtt;imiz gibi, bu sonuç her iki piyasay da etkileyen bir ortak bir de;ikenin modelde bulunmamasndan kaynaklanabilir (örne;in, global hisse senedi piyasalarnda meydana gelen önemli de;imeler). Yine de, Türk resim piyasasndan dünya resim piyasalarna uzun vadede bir etki geçii olmamas, uluslararas bir resim portföyünde Türk resimlerin uzun vadede çeitlendirme etkisi yapabilece;i kansn vermektedir. 3. Türk Resim Piyasas! ile Uluslararas! Resim Piyasalar! aras!ndaki ili.kinin Finansal Varl!k Fiyatlama Modeli ile ncelenmesi Bu bölümde, Türk resmine yaplan yatrmlarn uluslararas bir sanat eserleri portföyünü çeitlendirici etki yapp yapamayaca;n finansal varlk fiyatlama modeli (FVFM) çerçevesinde inceleyece;iz. FVFM de belirli bir finansal varl;n getirisi ile bir piyasa portföyünün getirisi arasndaki ilikisi irdelenir. Bunu yaparken, risksiz kabul edilecebilecek baka bir yatrm aracnn getirisi de göz önüne alnr. FVFM nin çeitli versiyonlar vardr. FVFM nin zaman serileri kullanlarak tahmin edilen versiyonu Jensen (1968) tarafndan gelitirilmitir. (FVFM modelinin türetilmesi ve detayl analizi için, bkz. Bailey, 2005.) FVFM ekonometrik olarak aa;daki ekilde ifade edilebilir: (R it R ft )= R i + V im (R Mt R ft ) + W it (5) Bu denklemde: R it R ft R Mt : Belirli bir finansal varl;n (i) getirisine ait zaman serisi, : Risksiz kabul edilen bir finansal varl;n (f) getirisine ait zaman serisi (Risksiz faiz oran), : Belirli bir piyasa portföyünün (M) getirisine ait zaman serisi, 10

V im R W it : i finansal varl;nn getirisinin piyasa portföyü ile olan ilikisinin hassasiyetini (risk ilikisini) gösteren parametre, : i finansal varl;nn piyasa portföyü ile olan risk ilikisi ile açklanamayan ksm, ve : regresyonun hata terimidir. Sanat ekonomisi literatüründe FVFM yi ilk uygulayan Stein (1977) dr. Pesando (1993), Chanel et al. (1994), Hodgson ve Vorkink (2004), ve Edwards (2004) sanat piyasalar ile hisse senedi piyasalar arasndaki FVFM ilikisini inceleyen di;er çalmalardandr. Atukeren ve Seçkin (2006) bu çalmalarn belli bal sonuçlarn özet olarak aktarmaktadr. FVFM de tahmin edilen beta (V) parametresi, i finansal varl;nn piyasa portföyüne göre sistematik riskini gösterir. E;er, V > 1 ise, i varl; piyasaya göre daha riskli (ve bu nedenle de getirisi yüksek olabilir); V = 1 ise, i varl;nn sistematik riski piyasa portföyü ile ayn; V < 1 ise, i varl; piyasa portföyüne göre daha risksiz demektir. Bu son halde (V < 1), i varl;nnn getirisinin piyasa portföyünün getirisi ile olan korrelasyonunun düük oldu;u ve i finansal varl;n da içeren bir yatrm portföyünün toplam riski azaltaca; söylenebilir. FVFM, tamamen finansal nitelikli varlklara uyguland;nda, alfa nn (R i ) sfr olmasn gerektirir. Pozitif de;erli ve sfrdan istatistiksel olarak anlaml farkl olan bir alfa de;eri, i finansal varl;nn risksiz faiz oranna göre ekstra getirisinin piyasa portföyünün ekstra getirisine olan risk ilikisinden portföy yöneticisinin kabiliyeti vb. nedenlerle sapt; eklinde yorumlanabilir. Burada, Türk resim piyasas ile Mei & Moses uluslararas resim piyasas fiyat endeksi arasndaki FVFM ilikisini inceleyece;iz. FVFM nin tahmininde uluslararas risksiz getiri oran olarak hem ksa vadeli (3-aylk) Amerikan Hazine tahvili getirisini hem de uzun vadeli (10-yllk) Amerikan Hazine bonosu getirisini kullanaca;z. Ayrca, Türkiye de beta nn 1994 krizinden önce ve sonraki dönemlerde (MMKB ye göre) de;iti;ini önceki çalmalarda görmütük. Bu nedenle, Türk ve dünya resim piyasalar arasndaki FVFM ilikisini 1990-2004 ve 1995-2004 dönemleri için tahmin ederek, beta nn bu dönemlerde farkl de;erlere sahip olup olmad;n test edece;iz. Bu uygulamalardan elde edilen sonuçlar Tablo 4A, 4B, 5A, ve 5B de gösterilmektedir. Tablo 4A. Türk Resim Piyasas! ve Mei & Moses Uluslararas! Güzel Sanatlar Piyasas! aras!ndaki FVFM li.kisinin Tahmini (1990-2004) (Uluslararas risksiz getiri: 3-aylk Amerikan Hazine Tahvili oran) De;er Standart t-istati;i Olaslk Hata Alfa 12.5115 11.8327 1.0573 0.3096 Beta 0.3361 0.6963 0.4827 0.6373 N = 15, R 2 = 0.0176, Durbin-Watson = 2.3650, F-Stat. = 0.2330 (Prob. = 0.6373) 11

Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi Tablo 4B. Türk Resim Piyasas! ve Mei & Moses Uluslararas! Güzel Sanatlar Piyasas! aras!ndaki FVFM li.kisinin Tahmini (1995-2004) (Uluslararas risksiz getiri: 3-aylk Amerikan Hazine Tahvili oran) De;er Standart t-istati;i Olaslk Hata Alfa 16.6337 11.9280 1.3945 0.2007 Beta -0.4127 0.8245-0.5005 0.6302 N = 10, R 2 = 0.0304, Durbin-Watson = 2.9750, F-Stat. = 0.2505 (Prob. = 0.6302) Tablo 5A. Türk Resim Piyasas! ve Mei & Moses Uluslararas! Güzel Sanatlar Piyasas! aras!ndaki FVFM li.kisinin Tahmini (1990-2004) (Uluslararas risksiz getiri: 10-ylk Amerikan Hazine Bonosu oran) De;er Standart t-istati;i Olaslk Hata Alfa 11.1935 11.8827 0.9420 0.3634 Beta 0.3830 0.6888 0.5561 0.5876 N = 15, R 2 = 0.0232, Durbin-Watson = 2.3520, F-stat: 0.3092 (Prob. = 0.5876) Tablo 5B. Türk Resim Piyasas! ve Mei & Moses Uluslararas! Güzel Sanatlar Piyasas! aras!ndaki FVFM li.kisinin Tahmini (1995-2004) (Uluslararas risksiz getiri: 10-ylk Amerikan Hazine Bonosu oran) De;er Standart t-istati;i Olaslk Hata Alfa 14.1662 11.3298 1.2503 0.2465 Beta -0.4064 0.8169-0.4975 0.6322 N = 10, R 2 = 0.0300, Durbin-Watson = 3.0000, F-Stat. = 0.2475 (Prob. = 06322) Tablo 4 ve 5 de gösterilen sonuçlara göre, Türk resim ve dünya resim piyasalarndaki getirilerin FVFM ile tahmini istatistiksel olarak anlamsz sonuç vermektedir. (Regresyonlarn F-istati;i de;erleri % 5 seviyesinde anlaml bulunmad.) Bu sonuç, risksiz getiri orannn seçimine göre farkllk göstermemektedir. Bu bulgular iki ekilde yorumlanabilir. Birincisi, FVFM nin Türk ve dünya resim piyasalar arasndaki risk getiri ilikisini açklamak için geçerli bir çerçeve oluturmad;dr. Bu yorum, FVFM ye genel olarak yöneltilen kritiklerle ayn do;rultudadr. Ancak, bu Türk ve dünya resim piyasalar arasnda baka bir iliki olmad;n göstermez. Mkinci yorum, FVFM nin Türk ve dünya resim piyasalar arasndaki risk getiri ilikisi için geçerli bir model oldu;u ve bu iki piyasa arasnda gerçekten bir ortagonalite bulundu;udur. Bu yoruma göre, iki piyasa arasndaki beta sfr dan farkl de;ildir. Bu açdan hareketle, FVFM nin beta nokta tahmin de;erlerine baknca, beta nn de;erinin 1990-2004 döneminde düük ve pozitif, 1995-2004 döneminde ise negatif oldu;unu görmekteyiz. Elde edilen sonuçlarn bu ekilde de;erlendirilmesi, Türk resim piyasasna yaplan yatrmlarn uluslararas resim piyasalarna yaplan yatrmlar çeitlendirebilece;ine iaret etmektedir. Bu yorum, e-bütünleme analizi ve Grangernedensellik snamalarndan elde edilen sonuçlarla da uyumludur. 12

4. Sonuç Sanat ekonomisi literatüründe, sanat eserlerinin finansal bir portföyü çeitlendirici etki yapp yapmayaca;n incelenmektedir. Bu çalmalardan çkan sonuç genelde olumludur. Ancak, bu cevap kendi bana yeterli de;ildir. E;er sanat eserleri bir finansal yatrm arac olarak kullanlacaksa, bu sanat eserlerinin seçilerek kendi içinde bir yatrm portföyünün oluturulmasn gerektirir. Bu portföyün risk getiri ilikisi de, di;er finansal portföylerde oldu;u gibi, portföye dahil olan yatrm araçlarnn biribirleriyle ilikisine ba;ldr. Bu açdan bakld;nda, uluslararas literatürde de;iik sanat eserleri kategorilerindeki getirilerin birbirleri ile ilikisini inceleyen çalmalarn says çok snrldr. Bu çalmada, Türk resim piyasasndaki fiyat gelimelerinin uluslararas resim piyasasndaki fiyat dinamikleri ile olan ilikileri e-bütünleme ve Granger-nedensellik snamalar yoluyla incelenmekte ve Türk resminin uluslararas sanat yatrmlar portföyünü çeitlendiri etkisi olup olamayca;da finansal varlk fiyatlama modeli çerçevesinde analiz edilmektedir. Elde etti;imiz sonuçlar, Türk resim piyasas ile dünya resim piyasas arasnda uzun dönemli bir denge ilikisi oldu;unu, Türk piyasasndaki fiyatlarn ksa vadede olabilecek sapmalara ra;men uluslararas sanat piyasalarndaki fiyat gelimelerine do;ru yönlendi;ini göstermektedir. Mzledi;imiz yöntem, Granger-nedensellik snamalarnn ebütünleme analiziyle birlikte tamamlayc olarak kullanlmasna da bir örnek tekil etmektedir. FVFM tahmininden elde edilen sonuçlarn yukarda belirtti;imiz sonuçlar çerçevesinde de;erlendirilmesinden, Türk resim piyasasna yaplan yatrmlarn sadece sanat eserlerinden oluan uluslararas bir portföyü çeitlendirme etkisi yapaca; sonucuna varyoruz. Ancak, Türk resim piyasasnn s;l; nedeniyle Türk resim piyasasnn ekonomik krizlerden kolay etkilendi;i de göz önünde bulundurulmaldr. Bu konuda da, sanat yatrmlar için genelde geçerli olan, yatrmn zaman boyutunun de;erlendirilmesi önem tamaktadr. Kaynakça ASHENFELTER, Orley ve Kathryn GRADDY (2003); Auctions and the Price of Art, Journal of Economic Literature, 41, ss.763-786. ATUKEREN, Erdal ve Aylin SEÇKMN (2006); Türkiye de Resim Piyasasnda Risk Getiri Mlikisinin Tahmini ve FVFM Uygulamas, 10. Ulusal Finans Sempozyumu, Selçuk Izmir, 1-4 Kasm 2006. BAILEY, Roy. E. (2005); The Economics of Financial Markets, Cambridge University Press, Cambridge, UK. BANERJEE, Anindya, Juan DOLADO, John W. GALBRAITH ve David F. HENDRY (1993); Co-Integration, Error-Correction, and the Econometric Analysis of Non- Stationary Data, Oxford University Press, Oxford, UK. BAUMOL, William J. (1986); Unnatural Value: or Art Investment as Floating Crap Game, American Economic Review, 76:2, ss.10-14. BURTON, Benjamin, J. ve Joyce P. JACOBSEN (1999), Measuring Returns on Investment in Collectibles, Journal of Economic Perspectives, 13:4, ss.193-212. 13

Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi CHANEL, O. L., A. GERARD-VARET, ve V. GINSBURGH (1994); Prices and Returns on Paintings: An Exercise on How to Price the Priceless, Geneva Papers on Risk and Insurance Theory, 19, ss.7-21. EDWARDS, Sebastian. (2004); On the Economics of Latin American Art: Creativity Patterns and Rates of Return, Economia (Journal of the Latin American and Caribean Economics Association), Spring Issue, ss.1-35. ELLIOT, Graham., Thomas J. ROTHENBERG, ve James H. STOCK. (1996); Efficient Tests for an Autoregressive Unit Root, Econometrica, 64, ss.813-836. FREY, Bruno, S. ve Reiner EICHENBERGER (1995); On the Return of Art Investment Return Analyses, Journal of Cultural Economics, 19, ss.207-220. FREY, Bruno S. ve Werner, W. POMMEREHNE (1989); Art Investment: An Empirical Inquiry, Southern Economic Journal, 56:2, ss.396-409. GOETZMANN, William N. (1993); Accounting For Taste: Art and the Financial Markets Over Three Centuries, American Economic Review, 83:5, ss.1370-1376. GRANGER, Clive W. J. (1969); Investigating Causal Relationships by Econometric Models and Cross-Spectral Methods, Econometrica, 36, ss.424-438 HODGSON, Douglas J. ve Keith P. VORKINK (2004); Asset Pricing Theory and the Valuation of Canadian Paintings, Canadian Journal of Economics, 37:3, ss.629-655. JENSEN, Michael. C. (1968); The Performance of Mutual Funds in the Period 1945-1964, Journal of Finance, 23:2, ss.389-416. JOHANSEN, Søren (1995). Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive Models. Oxford University Press, Oxford, UK. KANG, Heejoon (1989); The Optimal Lag Selection and Transfer Function Analysis in Granger-Causality Tests, Journal of Economic Dynamics and Control, 13, ss.151-169. MACKINNON, James G., Alfred A. HAUG, ve Leo MICHELIS (1999); Numerical Distribution Functions of Likelihood Ratio Tests for Cointegration, Journal of Applied Econometrics, 14, ss.563-577. MEI, Jianping ve Michael MOSES (2002); Art as an Investment and the Underperformance of Masterpieces, American Economic Review, 92:5, ss.1656-1668. PENM, Jack H. W. ve R. Deane TERRELL (1984); Multivariate Subset Autoregressive Modelling with Zero Constraints for Detecting Overall Causality, Journal of Econometrics, 24, ss.311-330. PESANDO, James E. (1993); Art as Investment: The Market for Modern Prints, American Economic Review, 83:5, ss.1075-1089. PHILLIPS, Peter C.B. ve Pierre PERRON (1988); Testing for a Unit Root in Time Series Regression, Biometrika, 75, ss.335-346. 14

SEÇKMN, Aylin ve Erdal ATUKEREN (2006); Art and the Economy: A First Look at the Market for Paintings in Turkey, Economics Bulletin, 26:3, ss.1-13. [http://economicsbulletin.vanderbilt.edu/2006/volume26/eb-06z10130a.pdf] SEÇKMN, Aylin ve Erdal ATUKEREN (2007); Is Art an Investment Alternative in Turkey? Evidence from the Turkish Paintings Market, Investment Management and Financial Innovations, 4(4-Part II); Yaynda. STEIN, John Picard (1977); The Monetary Appreciation of Paintings, Journal of Political Economy, 85:5, ss.1021-1035. WORTHINGTON, Andrew C. ve Helen HIGGS (2003); Art as an Investment: Short and Long-term Comovements in Major Painting Markets, Empirical Economics, 28, ss.649-668. 15