Rusya Borsası nın Petrol Fiyatlarına Bağımlılığı Dependence on Oil Prices of Russian Stock Market

632 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2016 Rusya Borsası nın Petrol Fiyatlarına Bağımlılığı Dependence on Oil Prices of Russian Stoc Maret Asst. Prof. Dr. Dile Özdemir (Atatür University, Turey) Asst. Prof. Dr. Özge Buzdağlı (Atatür University, Turey) Ph.D. Candidate Murat Adağ (Atatür University, Turey) Prof. Dr. Ömer Selçu Emsen (Atatür University, Turey) Abstract In the period after transition, economically full-liberal policy implementations applied by Russia Federation has been taen attention as cyclical movement. No variations of goods is said to be effective about the main reasons about cyclical movement in liberalisation. As a ind of indicator of the Russian economy, stoc maret s sensitivity to oil prices analyzed. In this context, especially change of oil prices, exchange rate and money supply effects on Russia are analyzed for the period of 1996M1-2015M12. Stationarity of the series is investigated by Lee ve Strazicich (2003) unit root test with multiple structural breas, existence of cointegration relation between series is tested by Mai (2012) method of cointegration with multiple structural brea, and cointegration coefficients are predicted with Dynamic Ordinary Learst Square-DOLS method. Furthermore, causality relations between series are investigated by Hacer and Hatemi-J (2012) symmetric causality test. As a result, Russian stoc maret is positively effected by oil prices, real effective exchange rate and real money supply. Also causality tests showed that bidirectional causality relation found on stoc maret with oil prices and real effective exchange rate, and unidirectional causality from real money supply to stoc maret. 1 Giriş Petrolün arz ve talebinin esneliği düşü bir mal olması nedeniyle fiyatlarında meydana gelen değişmeler hem petrol ihracatçısı hem de petrol ithalatçısı üleler açısından önemli bir etiye sahiptir. Özellile gelişmete olan ülelerin alınabilme ve alınma için de sanayileşmeleri gereği diate alındığında, sanayi çarlarının döndürebilirliği büyü ölçüde petrole bağımlı olmalarını açınılmaz ılmatadır. Bu durum da eonomilerinin ırılganlığını artıran unsurlar arasında görülebilir. Dolayısıyla petrol fiyatlarındai artışlar petrol ithalatçısı üleleri olumsuz yönde etileren, eonomisinde mal çeşitliliği düşü olan petrol ihracatçısı üleleri ise azançlı hale getirmetedir. Petrol ihraç eden üleler arasında bulunan Rusya ise günümüzde Suudi Arabistan ve ABD den sonra üçüncü büyü petrol üreticisi onumundadır (Dünya Banası 2015). Diğer taraftan eonomide yeterli çeşitleme yapamayan ülelerden olan Rusya nın eonomisi petrol fiyatlarına arşı olduça duyarlıdır. Rusya nın petrol ihracatına bağımlılığının göstergeleri arasında, petrol fiyatlarında yaşanan şo niteliğindei düşüşlere paralel olara 2015 te ortaya çıan eonomi daralma ve uygulanan ambargo paralelinde yaşadığı borç rizi gösterilebilir. Diğer taraftan üresel büyümenin belentilerin altında gerçeleşmesi (2014 te %2,6 dan, 2015 te %2,4 e düşmesi) ve petrol fiyatlarındai düşüşün belentilerin ötesinde devam etmesi Rus eonomisinde %3,7 li bir GSYİH daralmasıyla sonuçlanmıştır. Rusya nın halihazırdai resesyonu ticaretin, para transferinin ve sermaye aımlarının azalması analıyla bölgedei diğer üleleri de olumsuz etilemetedir (Dünya Banası Rusya Eonomi Raporu, 2016). Diğer bir ifadeyle yayılma-bulaşma-domino etileri diye ifade edilen husus, Rusya ile önemli ticareti olan ülelere de sıçramatadır. Bu çerçevede Türiye nin petrol ve enerji ithalatında en önemli ticari partnerlerinden biri olması nedeniyle Rus eonomisindei olumsuz gelişmelerin Türiye eonomisi üzerine yansımaları olması açınılmazdır. Petrol fiyatlarındai düşüşün Rus eonomisinde yarattığı olumsuz etiler yalnızca GSYİH daralmasıyla sınırlı almamış, diğer maroeonomi göstergelere de negatif yansımıştır. Temel göstergelerden bazılarındai değişimler Tablo 1 de verilmetedir. Temel Maroeonomi Göstergeler 2012 2013 2014 2015 M2, % değişim 17,9 15,4 7,3 7,2 Nominal döviz uru Rb/USD (ortalama) 31,1 31,8 38,4 60,6 Rezervler (altın dahil), milyar $ 537,6 509,6 385,5 368,4 Cari açı (milyar $) 71,3 33,4 58,3 69,6 Borsa endesi (RTS) 1,527 1,443 791 757 Tablo 1. Rusya nın 2012-2015 Döneminde Temel Maroeonomi Göstergelerindei Değişmeler Kayna: Dünya Banası Rusya Eonomi Raporu 2016. Tablo 1 de görüldüğü gibi 2015 yılındai olumsuz gelişmeler Rusya da M2 nin azalmasına, rezervlerde erimeye, cari açığın artmasına ve Rb/USD urunun yüselmesine neden olmuştur. Ayrıca borsa endesi RTS de de büyü

SESSION 3D: Finans III 633 oranda düşüş yaşandığı, dolayısıyla Rus borsasının petrol fiyatlarındai değişmelerden etilendiği düşünülebilir. Şiretlerin üretim sürecinde petrolün önemli bir girdi olması nedeniyle, petrol fiyatlarındai yüseliş üretim maliyetlerini artırara, şiretlerin ârlılığını azaltan bir unsur olara görülebilir. Şiretlere ait hisse senedi fiyatları şiretlerin belenen ârına göre belirlendiğinden, petrol fiyatlarındai risler borsada ayrıca fiyatlandırılmatadır. Bu nedenle petrol şolarının borsa üzerinde anlamlı etiye sahip olduğu; petrolün üretim sürecinde girdi veya çıtı olara ullanılmasına göre fiyatlarındai artış ya da azalışların hisse senedi fiyatlarını değiştirebildiği ileri sürülebilir (Asteriou vd, 2013). Bu bağlamda Şeil 1 de 1996-2015 dönemi için petrol fiyatları ile borsanın izlediği seyir görülmetedir. Şeil 1. Borsa ve Petrolün Seyri Şeil 1 de üst ısımda görülen RTSI ile alt ısımda görülen petrol fiyatlarındai dalgalanmaların paralelli gösterdiği ileri sürülebilir. Bu apsamda çalışma, yuarıdai şeilde gözlenen paralelliğin eonometri anlamda tutarlılı arz edip etmediğini amaçlamata; yani dünyanın en büyü petrol ihracatçısı üleleri arasında yer alan Rusya için borsanın petrol fiyatlarına duyarlılığını incelemeyi amaçlamatadır. 2 Literatür Petrol fiyatlarının borsa üzerindei etileri arz ve talep şolarına, ülelerin gelişmişli derecelerine ve petrol ihracatçısı ve ithalatçısı olmasına göre farlılı gösterdiğinden, literatürde petrol fiyatlarındai değişimlerin borsa üzerine etileri hususunda tam bir görüş birliğinin bulunduğu söylenemez. Borsa ve petrol fiyatları arasındai ilişileri inceleyen çalışmaların temelinde ise borsa ile para arzı arasındai ilişileri ele alan çalışmalar yatmatadır. Bu çalışmalar arasında Hamburger ve Kochin (1972), Modigliani (1972), Keran (1971) ile Homa ve Jaffe (1971) örne gösterilebilir (Gupta, 1974). Çalışmada literatür araştırması, genelde borsa ve başta para arzı olma üzere bir ısım maroeonomi değişenler boyutuyla ele alan çalışmalar ile özelde petrol fiyatları boyutuyla ele alan çalışmalar ve daha özelde Rusya üzerine yapılan çalışmalardan oluşturulmuştur. Böylece literatürdei baış açılarından hareetle Rusya özelinde yapılaca analizler için hem model hem de yöntem arayışına teori dayana teşil ettirtilmeye çalışılmıştır. Gupta (1974), para arzında gözlenen herhangi bir notadai dönüşümün borsa üzerinde ileride yaratacağı etileri ölçmeyi amaçlamıştır. Bu çerçevede olasılı yalaşımı ullanılara para arzındai t döneminde ortaya çıaca değişililerin borsa değeri üzerine etilerini araştırmıştır. Aylı veriler ile M2 ve Standard and Poor's'un 425 Endüstriyel indes değerleri 1948:1-1970:12 veri dönemi için inceleme onusu yapılmıştır. Analiz sonuçlarında M1'e göre M2'nin daha iyi bir sinyalci olduğu tespit edilmiştir. Goodhart vd. (2003) tarafından yapılan çalışmada Brezilya ve G. Kore'de döviz uru ve hisse senedinde varlı fiyatları üzerine para politiasının etileri ele alınmıştır. G. Kore ve Brezilya için 1995-1999 arası dönem, günlü veriler ullanılara analiz edilmiştir. Serilerdei oynalı değerleri GARCH yalaşımı ile belirlenmiş ve oynalı serileri VAR modeli ile analize tabi tutulmuştur. Elde edilen bulgularda sıı para politia uygulamalarının hisse getirileri üzerine avantajlı yansımalarının olduğu ortaya onulmuştur. Phylatis ve Ravazzolo (2005) borsa ve döviz uru arasındai ısa ve uzun dönemli dinamileri eş-bütünleşme ve ço değişenli Granger nedenselli analizleri ile inceleme onusu yapmışlardır. 1980-1998 arası dönem için

634 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2016 Pasifi Havzası ülelerde (Hong Kong, Malezya, Singapur, Tayland ve Filipinler) aylı verilerle yapılan analizlerde ontrol değişen olara da TÜFE alınmıştır. Analiz sonuçlarına göre borsa ile ur arasında pozitif yönlü ilişilerin olduğu tespit edilmiştir. Pethe ve Karni (2000), Hindistan üzerine yaptıları çalışmada borsa ve maroeonomi değişenler arasındai ilişileri incelemişlerdir. Maroeonomi değişenler olara döviz uru, geceli faiz oranları, dar anlamda para arzı, geniş anlamda para arzı ve sanayi üretim indesi alınmıştır. Eş-bütünleşme ve hata düzeltme modelinin ullanıldığı çalışmada aylı veriler ile 1992-1997 arası dönem incelenmiştir. Analiz sonuçlarına göre maroeonomi değişenler ile borsa arasında ısa dönemde zayıf da olsa ilişiler ortaya onuluren, uzun dönemde ilişinin olmadığı gözlenmiştir. Rahmanov (2007), petrol şolarının Kazaistan, Rusya ve Urayna da GSYİH, enflasyon, faiz oranı, ücretler ve reel efetif döviz uru üzerindei etisini inceleme amacıyla 1995:Q1-2008:Q2 dönemine ait verilerden yararlanara VAR analizi yapmıştır. Kazaistan için petrol fiyatlarındai artışın, enflasyonda artışa neden olduğu, döviz urunu ve faiz oranını etilemediği bulgusuna ulaşılmıştır. Urayna da petrol fiyatlarındai artışın, enflasyonda ve ücretlerde artışa neden olduğu, reel döviz uru ve faiz oranı üzerinde ise anlamlı etisinin olmadığı görülmüştür. Rusya özelinde ise petrol fiyatlarındai artışın yalnızca GSYİH yi pozitif etilediği, petrol fiyatlarındai azalışın ücretleri, reel döviz uru ve enflasyonu azalttığı ortaya onmuştur. Basher ve Sadorsy (2006) yılındai çalışmalarında, petrol fiyatları değişiminin 21 gelişmete olan ülenin borsalarındai etisini incelemişlerdir. 1992:12-2005:10 dönemine ait verilerin ullanıldığı çalışmanın sonuçlarına göre, petrol fiyatlarının gelişmete olan üle borsaları üzerinde pozitif ve anlamlı etiye sahip olduğu görülmüştür. Asteriou vd. (2013), petrol fiyatlarındai değişimlerin borsa ve faiz oranları üzerindei etilerini petrol ihracatçısı 13 üle ve petrol ithalatçısı 18 ülenin 1988:01-2008:12 dönemi için incelemişlerdir. Granger nedenselli ile Johansen eşbütünleşme testi ve hata düzeltme modelinden yararlanara yaptıları analiz sonuçlarında petrol fiyatlarındai dalgalanmaların petrol ithalatçısı ülelerin borsaları üzerindei etilerinin, petrol ihracatçısı ülelerdeinden daha anlamlı olduğu, ayrıca hem ısa dönemde hem de uzun dönemde petrol fiyatlarının borsa ile etileşiminin faiz oranlarıyla etileşiminden daha güçlü olduğu ortaya onmuştur. Son olara petrol fiyatlarındai dalgalanmaların gelişmiş ve gelişmete olan üleler açısından farlılı gösterdiği bulgusuna ulaşılmıştır. Fang ve You (2014), Çin, Hindistan ve Rusya gibi gelişmete olan eonomilerde petrol fiyatları ve hisse senedi getirileri arasındai dinami etileşimi araştırma amacıyla 2001:01-2012:05 dönemine ait aylı verilerle yaptıları çalışmalarında yapısal VAR (SVAR) yöntemini ullanmışlardır. Analiz sonuçlarında Hindistan da petrol tüetimindei artış tarafından tetilenmediği sürece yüselen petrol fiyatlarının Hindistan eonomisi üzerinde her zaman negatif etisinin olduğu bulunmuştur. Ayrıca üresel taleptei artıştan aynalanan petrol fiyatları şounun Çin eonomisi üzerinde anlamsız bir etiye sahip olduğu görülmüştür. Küresel talepten aynalanan petrol şounun Rus hisse senedi getirilerinde ise anlamlı bir düşüşe yol açtığı bulgusuna ulaşılmıştır. Yalçın (2015), çalışmasında petrol piyasasındai arz ve talep şoları nedeniyle artan petrol fiyatlarının Kazaistan, Rusya ve Urayna borsaları üzerindei etisini 2000:01-2013:07 dönemi için incelemiştir. 2008 üresel rizi değişeninin de yer aldığı modelini SVAR yöntemiyle analiz edere, üç ülenin borsalarının petrol fiyatları şolarına verdiği tepilerin farlılaştığını ortaya oymuştur. Kazaistan ın tüetimi tarafından belirlenmediği sürece petrol fiyatlarının Kazaistan borsasını etilemediği; Urayna dai petrole özgü talep şounun Urayna Borsası nı hem örnelem döneminde hem de riz sonrası dönemde pozitif etilediği; Rusya nın petrole özgü talep şounun Rus Borsası nı yalnızca riz sonrası dönemin il aylarında anlamlı ve pozitif etilediği, üresel petrol talebinin ve petrol arzının ise borsa üzerinde anlamlı etisinin olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Gay (2008), Brezilya, Rusya, Hindistan ve Çin borsalarının 1999:03-2006:06 yılları arasındai aylı verileri ullanara döviz uru ve petrol fiyatlarıyla olan ilişisini ARIMA modeli ile incelediği çalışmasında BRIC ülelerinin borsaları üzerinde döviz uru ve petrol fiyatlarının önemli etisi olmadığını ortaya oymuştur. Hayo ve Kutan (2005), Rus Borsası nın günlü getirilerini asimetri GARCH modeli ile inceledileri çalışmalarında, Rusya borsasının getirilerinin tahmininde S&P500 getirileri ve petrol endesi getirilerinin önemli olduğunu göstermişlerdir. Jalolov ve Miyaoshi (2005), EGARCH modeli ile 1995-2003 arasındai aylı verilerle yaptıları çalışmada, Almanya Borsası'nın aylı Rusya borsasını tahminlemede aralarındai ticaret ve yatırım nedeniyle daha başarılı olduğunu bulmuşlardır. Bununla birlite doğalgaz veya petrolün önemsiz olduğunu belirtmişlerdir. Bununla birlite doğalgaz veya petrolün önemsiz olduğunu belirtmişlerdir. Saleem ve Vaiheosi (2008), üresel, yerel ve ulusal para rislerinin Rusya borsasında fiyatlandırılıp fiyatlandırılmadığını analiz etmişlerdir. 1995-2006 arası dönem için çolu GARCH-M yalaşımının ullanıldığı çalışmada ulusal para risine yerel, ulusal ve üresel borsaların etileri incelenmiş; Rusya borsası ile Rus rublesi arasında anlamlı ilişiler yaalanmıştır.

SESSION 3D: Finans III 635 Anatolyev (2008) tarafından 1995:01-2004:12 döneminde Rusya Borsasını etileyen fatörlerin incelendiği çalışmada, temel fatörlerden petrol fiyatları ve yabancı döviz urlarının etisinin zayıfladığı, diğer fatörlerden Amerian hisse senetleri fiyatları ve yerel faiz oranlarının etisinin arttığı bulgusuna ulaşılmıştır. Peresetsy (2011), 2000:01-2010:10 dönemi için Rusya borsa endesi ve petrol fiyatlarını GARCH, TGARCH ve Sıradan En Küçü Kareler modelleri ile incelediği çalışmasında S&P500 endesinin tüm örnelem dönemi için, NIKKEI endesinin ise 2008:08-2009:09 döneminde etili olduğu bulunmuştur. Ayrıca petrol fiyatlarının 2006 yılına adar borsa üzerinde etili olduğu bulgusuna ulaşılmıştır. Göçer ve Bulut (2015), petrol fiyatlarındai değişimlerin Rusya eonomisi üzerindei etilerini 1992:Q1-2014:Q4 dönemi için incelemişlerdir. Hacer ve Hatemi-J (2012) simetri nedenselli testi ve Mai (2012) çolu yapısal ırılmalı eşbütünleşme testlerinden yararlanara gerçeleştirdileri analizlerinde petrol fiyatlarından ihracata, dış ticaret dengesine ve milli gelire doğru nedenselli ilişilerinin olduğunu tespit etmişlerdir. Ayrıca eşbütünleşme testi sonuçlarında petrol fiyatlarındai artışın, Rusya nın ihracatını, dış ticaret dengesini ve milli gelirini arttırdığı ortaya onmuştur. Literatür özetleri genel olara borsa endesi ile para arzı başta olma üzere reel ur, enflasyon oranı gibi bir ısım maroeonomi değişenler arasındai ilişileri araştırıren, özellile petrol gelirlerine bağımlılığın yüse olduğu ülelerde ise petrol gelirleri ya da petrol fiyatlarının da etilerini araştırdığı gözümetedir. 3 Ampiri Analiz Bu çalışmada petrol ihracatçısı olan Rusya borsası ile petrol fiyatları arasındai ilişiler analiz onusu yapılacatır. Temelde bu ii değişenler arasındai ilişiler inceleniren, aynı zamanda ontrol değişenler olara yuarıdai literatürden hareetle urdai ve para arzındai değişimin etileri de araştırılmıştır. Öncelile serilerin durağanlıları Lee ve Strazicich (2003) çolu yapısal ırılmalı birim ö testiyle incelenmiştir. Daha sonra seriler arasında eşbütünleşme ilişisinin olup olmadığının tespiti için Mai (2012) çolu yapısal ırılmalı eşbütünleşme testi yapılmış ve seriler arasındai uzun dönem ilişileri Dinami En Küçü Kareler (Dynamic Ordinary Learst Square-DOLS) yöntemiyle tahmin edilmiştir. Ayrıca seriler arasındai Hacer ve Hatemi J (2012) simetri nedenselli testleri uygulanmıştır. 3.1 Veri Seti ve Model Rusya borsası ile petrol fiyatları, reel efetif döviz uru ve reel para arzı arasındai ilişinin analiz edilmesinde 1996M1:2015M12 dönemine ait veriler ullanılmıştır. Rusya borsasını temsilen RTSI (Russian Trading System Index) brent petrol fiyatları, reel efetif döviz uru (ABD Doları/Ruble) ve M2 para arzı değişenleri ullanılmıştır. Değişenler için Federal Reserve Ban of St. Louis, Rusya Merez Banası ve Bloomberg internet sitelerinden faydalanılmıştır. Çalışmada ullanılan değişenler mevsimsel dalgalanmalar gösterdiği için hareetli ortalamalar yöntemiyle mevsimselliten arındırılmış ve serilerin doğal logaritması alınmıştır. Çalışmada ullanılan temel model aşağıda belirtilmiştir. lnrtsi t = β 0 + β 1 lnbrent t + β 2 lnreer t + β 3 lnm2 t + ε t (1) 3.2 Yapısal Kırılmalı Birim Kö Testi Zaman serisi analizlerinde veri döneminde yapısal ırılma varen bu yapısal ırılmaları diate almadan birim ö testi yapma hatalı sonuçlar verebilmetedir (Perron 1989). Yapısal ırılmayı göz önüne alan testler, ırılmanın te ya da ço olmasına veya ırılma döneminin dışsal ya da içsel olara belirlenmesine göre sınıflandırılabilir. Çalışmada ullanılan Lee-Strazicich (2003), yapısal ırılmanın içsel ve ii tane olduğu duruma örnetir. Lee-Strazicich test süreci şu şeildedir: yt = δ Zt + et, et = β et 1 + εt, ε443 t~ iid N(0, σ2) (2) Burada Zt dışsal değişenler vetörüdür (Lee ve Strazicich, 2003). Lee- Strazicich, B modeli trentde bir ereli ırılmaya izin vermesi nedeniyle ço fazla anlamlı abul edilmemete ve bu nedenle Perron un ve Zivot- Andrews in asine Lee-Strazicich (2003) A ve C modelleriyle çalışmatadır. Model A düzeyde ii ırılmaya izin verir ve Z t = [1, t, D 1t, D 2t ] şelinde ifade edilebilir. Burada t T Bj + 1, j = 1, 2 için D jt = 1 ve diğer durumlarda ise D jt = 0 değerini alır. T Bj ırılma tarihini gösterir. Model C düzeyde ve trentde ii ırılma içermetedir ve Z t = [1, t, D 1t, D 2t, DT 1t, DT 2t ] şelinde ifade edilir. Burada t T Bj + 1, j = 1, 2 için DT jt = t T bj ve diğer durumlarda ise 0 değerini alır. Model A ve Model C de nın değerine bağlı olara sıfır ve alternatif hipotezler şu şeildedir: H 0 = y t = μ 0 + d 1 B 1t + d 2 β 2t + y t 1 + θ 1t (3) H a = y t = μ 1 + γ t + d 1 D 1t + d 2 D 2t + θ 2t (4)

636 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2016 Burada θ 1t ve θ 2t terimleri durağan hata terimlerini; t = T Bj + 1, j = 1, 2 için B jt = 1 ve diğer durumlarda B jt = 0 ve d = ( d 1, d 2 ) değerini alır. Model C içinse (3) ve (4) nolu eşitliğe sırasıyla DT jt değerleri elenmelidir. Burada hem H 0 altında hem de H a altında ırılmaya izin verdiğinden testin yorumu nettir. Lee-Strazicich (2003) sürecinde, ii ırılmalı LM birim ö test istatistiği şu şeilde hesaplanabilir: y t = δ Z t + S t 1 + u t (5) Burada S t = y t ψ x Z t δ ve t=2, T; δ, y t nin z t üzerine regresyonundan elde edilen atsayıları; y 1 ve Z 1, y t ve Z t nin il gözlemleridir. Bu testte birim ö hipotezi şu şeilde test edilmetedir: H 0: = 0 birim ö Ha: < 0 yapısal ırılmalı durağanlı (7) LM t test istatistiği bu hipotezi test etme için hesaplanan LM istatistiğidir. Lee-Strazicich (2003) ırılma tarihlerini grid-search süreci ullanara içsel biçimde tespit etmetedir. Ayrıca ırılmanın il gözlemlerde ya da son gözlemlerde olması ço anlamlı olmaması nedeniyle, il ve son gözlemlerde belirli bir sınıra adar dışlamaya gidilir. Örneğin il ve son %5 gözlem çıarılara ırılma notalarını test istatistiğinin minimum olduğu notalar belirlenir. Bu teste ilişin riti değerler Lee-Strazicich (2003) tarafından üretilmiştir. Hesaplanan test istatistileri riti değerlerden üçü olduğunda, H 0 hipotezi reddedilmete, diğer bir ifadeyle incelenen serinin durağan olduğu abul edilmetedir. Serilerin durağanlığı Lee-Strazicich(2003) birim ö testi ile incelenmiş ve test sonuçları Tablo 2 de verilmiştir. Değişenler Test İstatistiği LNRTS -2,5714 LNBRENT -1,8294 LNREER -1,7736 LNM2-1,5850 ΔLNRTS -13,0222 ΔLNBRENT -13,4803 ΔREER -10,7154 ΔLM2-13,0391 Model A Kırılma Tarihi 11.1998 07.2003 11.2002 12.2008 07.1998 05.2000 Kriti Değerler Test İstatistiği -5,0267-4,4038-4,8405 10.1999 03.2000 %1: -4,545 %5: -3,842 %10: -3,504-5,1393 04.2008 12.2008-13,829 05.2008 10.2008 06.1998 12.1999 01.1998 03.1999-14,6655-13,9112-15,0172 Not: Tabloda yer alan riti değerler Lee ve Strazicich (2003) den alınmıştır. Model C Kırılma Tarihi ve Değerleri 06.1998 ( λ1:0,1250) 04.2006 ( λ2:0.5083) 11.2004 ( λ1:0,4458) 06.2013 ( λ2:0,8750) 11.1998 ( λ1:0,1458) 11.2011 ( λ2:0,7958) 08.1998 ( λ1:0,1333) 06.2006 (λ2:0,5260) 07.1998 ( λ1:0,1292) 11.1998 (λ2:0,1458) 03.2008 ( λ1:0,6125) 11.2008 ( λ2:0,6458) 07.1998 ( λ1:0,1292) 12.1998 ( λ2:0,1500) 06.1998 ( λ1:0,1250) 04.1999 ( λ2:0,1667) Tablo 2. Lee ve Strazicich (2003) Birim Kö Testi Sonuçları Kriti Değerler %1: -6,41 %5: -5,74 %10: -5,32 %1: -6,32 %5: -5,73 %10: -5,32 Serilerin düzey değerleri için yapılan testte hesaplanan test istatistileri %1 anlamlılı düzeyinde riti değerlerden büyü olduğundan, H 0 hipotezi abul edilmiş ve yapısal ırılmalar altında serilerin birim ö içerdiği sonucuna varılmıştır. Serilerin birinci farları alındığında ise hesaplanan test istatistileri %1 anlamlılı düzeyinde riti değerlerden üçü olduğundan, H 0 hipotezi reddedilmiş ve serilerin durağan hale geldiği görülmüştür.

SESSION 3D: Finans III 637 3.3 Mai (2012) Eşbütünleşme Testi Birim ö testi sonuçlarına göre, serilerin tümünün aynı dereceden durağan olması, eşbütünleşme ilişisinin varlığını araştırma için sağlanması gereen il aşamadır. Birim ö testlerinde olduğu gibi eşbütünleşme ilişisinde de yapısal ırılmalar eşbütünleşme testinin performansını etilemetedir. Bu amaçla eşbütünleşme ilişisi Mai (2012) çolu yapısal ırılmalı eşbütünleşme testi ile araştırılmıştır. Mai (2012) beş yapısal ırılmayı içsel olara belirleyen bir eşbütünleşme yöntemidir. Mai (2012), yapısal ırılmaların varlığı durumunda seriler arasında eşbütünleşme ilişisini test etme için dört farlı model ullanır: Model 0 = y t = μ + i=1 μ i D i,t + β x t + u t, (7) Model 1 = y t = μ + i=1 μ i D i,t + β x t + γtrend + u t, (8) Model 2 = y t = μ + μ i D i,t + β x t + β i x t D i,t + i=1 i=1 u t (9) i=1 i=1 γ i trend D i,t + u t Model 3 = μ + μ i D i,t + β i=1 x t + β i x t D i,t + γtrend + (10) Model 0, sabit terimde ırılmanın olduğu trendsiz modeli (7 nolu model); Model 1, sabit terimde ırılmanın olduğu trendli modeli (8 nolu model); Model 2, sabit terimde ve eğimde ırılmanın olduğu modeli (9 nolu model) ve Model 3, sabit terimde, eğimde ve trendde ırılmanın olduğu modeli (10 nolu model) göstermetedir Şöyle i, Mai (2012) çalışmasında belirtilen modellerle gauss odları arasındai farlılıları daha sonrasında endisi ile yapılan yazışmalar sonucunda uyumlu hale getirmiştir. Burada t=1,2,.,t dir. y t ve x t = (x 1t,., x mt) gözlemlenebilen I(1) değişenlerini ve u t hata terimini göstermetedir. D i,t ula değişenler olup t > T Bi ien, 1 değerini, diğer durumlarda 0 değerini almatadır. Ayrıca masimum ırılma sayısını ve T Bi ırılma zamanını gösterir. Mai (2012) eşbütünleşme testi, önsel şart olara belirlenmemiş ırılma sayısının masimum ırılma sayısına eşit ya da daha üçü olduğunun varsayıldığı Bai ve Perron (1998) tarafından önerilen yapısal ırılma testine ve Kapetanios (2005) tarafından geliştirilen yapısal ırılmalı birim ö testine dayanır (Mai, 2012). Mai (2012) eşbütünleşme testinin hipotezleri şöyledir: H 0 = Yapısal ırılmlar altında eşbütünleşme yotur H α = Yapısal ırılmlar altında eşbütünleşme vardır (11) Hipotezleri test etme için gereli olan riti değerler, Monte Carlo simülasyonuyla hesaplanmış ve Mai (2012) de verilmiştir. Hesaplanan test istatistileri riti değerden üçü olduğunda H 0 reddedilmete ve seriler arasında eşbütünleşme ilişisinin var olduğuna arar verilmetedir. Bu çalışmada eşbütünleşme ilişisi Mai (2012) testi ile incelenmiş ve sonuçlar Tablo 3 de verilmiştir. Test İstatistiği Kriti Değer %1 %5 %10 Yapısal Kırılma Tarihleri Model 0-5,148-6,555-6,038-5,773 1997:05,1998:07,2008:03,2008:09,2011:07 Model 1-5,155-6,784-6,250-5,976 1997:05,1998:07,2008:03,2008:09,2011:07 Model 2-6,744** -7,232-6,702-6,411 2006:10, 2008:06 Model 3-9,667*** -9,428-8,800-8,508 1997:01, 1997:08,1999:01,2007:04,2009:04 Tablo 3. Mai (2012) Çolu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme Testi Sonuçları Tablo 3 de yer alan Mai Eşbütünleşme testi sonuçlarına göre Model 0 ve Model 1 de eşbütünleşme ilişisinin olmadığı, Model 2 ve Model 3 de test istatistiği riti değerlerden üçü olduğundan Ho hipotezi reddedilmiş ve seriler arasında eşbütünleşme ilişisinin olduğu belirlenmiştir. Model 2 de ii ırılmada, Model 3 de ise beş ırılmada eşbütünleşme ilişisi bulunmuştur. Sabit terimde, eğimde ve trendde ırılmanın olduğu Model 3 temel alınara eşbütünleşme ilişisinin varlığı abul edilmiş ve ırılma tarihleri uzun dönemli atsayıların tahmininde ula değişenler olara modele dahil edilmiştir. 3.4 Eşbütünleşme Katsayılarının Tahmini Eşbütünleşme atsayıları, seriler arasında eşbütünleşme ilişisinin varlığını gözönünde bulunduran DOLS yöntemiyle tahmin edilmiştir. Bu yöntemde, StocWatson (1993), OLS (Ordinary Least Square: En Küçü Kareler) tahmincisindei sapma ve içselli sorunlarını giderebilme için, modele açılayıcı değişenlerin düzey değerleriyle birlite, farlarının gecimelerinin (lag) ve öncüllerinin de (lead) elenmesini önermiştir. DOLS tahmincisinin ullanılabilmesi için, seriler arasında eşbütünleşme ilişisinin var olması geremetedir. Bu yöntemin en önemli üstün yanlarından birisi; bağımlı değişen I(1) olma şartıyla, bağımsız değişenlerden bazılarının I(1), bazılarının I(0) olmasına izin vermesidir. Tablo 4 dei sonuçlar incelendiğinde Rusya Borsası nı; petrol fiyatlarındai %1 li artışın %0.288 oranında, reel efetif döviz urundai %1 li artışın %1.299 oranında ve reel para arzındai %1 li artışın ise %0.56 oranında artırdığı görülmetedir. K1 ve K2 ulaları istatistii açıdan anlamlı değilen, K3 ulasını ifade eden 1999:01 dönemi Rusya nın 1998 dei borç rizinin borsaya negatif yansıması olara abul edilebilir. K4 ulasını

638 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2016 ifade eden 2007:04 ise borsayı pozitif etilediği görülmetedir. 2007 yılında Rusya eonomisinin %8,5 oranında büyümesi, %3,9 oranında sabit sermeye yatırımlarının artması ve ihracat artışının borsaya olumlu etisini temsil ettiği söylenebilir. K5 ulasını ifade eden 2009:04 dönemi ise 2008 üresel finansal rizin yansıması olara abul edilebilir. Bağımlı değişen: LNRTS Değişenler Katsayı St Hata t istatistiği Olasılı değeri c -2.951 1.059-2.786 0.0058 LNBRENT 0.288 0.133 2.156 0.0321 LNREER 1.299 0.325 3.988 0.0001 LNM2 0.565 0.114 4.924 0.0000 K1 0.157 0.114 1.376 0.1701 K2 0.226 0.158 1.427 0.1549 K3-0.348 0.136-2.560 0.0111 K4 0.425 0.151 2.818 0.0053 K5-0.139 0.059-2.322 0.0211 R 2 0.914 R 2 0.90 Not: Newey-West standart hataları ullanılmıştır. Kula değişenler; K1: 1997:01; K2:1997:08, K3:1999:01, K4:2007:04, K5:2009:04 Tablo 4. Uzun Dönem Eşbütünleşme Katsayıları 3.5 Simetri Nedenselli Testi Simetri nedenselli testi öncelile Hacer ve Hatemi-J (2006) testi ile öne çımıştır. Anca bu testte gecime uzunluğunun dışsal olara belirlenmesi bir esili olara görüldüğünden Hacer ve Hatemi-J (2012) tarafından yapılan çalışmayla bu esili giderilere gecime uzunluğunun içsel olara belirlenmesi mümün hale getirilmiştir. Optimal gecime uzunluğu VAR modelinde boostrap simülasyonu ile tahmin edilmiştir. VAR modelinde Schwarz Bayesian Kriterinin (SBC) minimum olduğu gecime uzunluğu bulunmatadır. Schwarz Bayesian Kriteri aşağıda 12 nolu eşitlite belirtilmiştir. SBC = ln(detω j) + ( n2 lnt ), = 0,1,2, K) (12) T Burada gecime uzunluğu, Ω j; varyans ovaryans matrisinin determinantı, n, denlem sayısı ve T ise toplam gözlem sayısıdır. Hacer ve Hatemi-J (2012) simetri nedenselli testinin boş hipotezi granger nedenselli testlerinde olduğu gibi birinci değişenden iincisine doğru bir nedenselli ilişisi yotur şelindedir. Hesaplanan Wald istatisti değeri boostrap riti değerlerden büyüse, nedenselliğin olmadığı boş hipotez reddedilir. Bootstrap riti değerlerini hesaplama için bootstrap simülasyonunu 10.000 defa terarlamata ve her bir simülasyonda Wald istatistiğini hesaplamatadır. Bu çalışmada da simetri nedenselli testi uygulanmış ve sonuçlar Tablo 5 te sunulmuştur. Hipotez LNRTS=> LNBRENT LBRENT=> LRTS LNRTS=> LNREER LNREER=> LNRTS Wald Test İstatistiği Kriti Değerler %1 %5 %10 9.871*** 9.417 6.026 4.691 14.793*** 9.248 6.082 4.691 10.667** 14.937 9.967 7.30 33.872*** 10.989 6.229 4.622 RTS =>M2 9.899* 17.875 11.753 9.593 M2 =>RTS 45.868*** 11.137 6.111 4.635 Karar Borsadan Petrol Fiyatlarına doğru bir nedenselli ilişisi vardır. Petrol Fiyatlarından Borsaya doğru bir nedenselli ilişisi vardır. Borsadan Reel Efetif Döviz Kuruna doğru bir nedenselli ilişisi vardır. Reel Efetif Döviz Kurundan Borsaya doğru bir nedenselli ilişisi vardır. Borsadan Para Arzına doğru bir nedenselli ilişisi vardır. Reel Para Arzından Borsaya doğru bir nedenselli ilişisi vardır. Not: *, ** ve *** sırasıyla %10,%5 ve %1 anlamlılı düzeyinde birinci değişenden, iincisine doğru bir nedenselli ilişisinin varlığını göstermetedir. Tablo 5. Simetri Nedenselli Testi Sonuçları Tablo 5 te yer alan simetri nedenselli testi sonuçlarına göre RTSI ile petrol fiyatları, reel efetif döviz uru ve para arzı ile çift yönlü nedenselli ilişisi mevcuttur. Simetri nedenselli testinin boş hipotezinin reddedildiği anlamlılı düzeylerine ve atsayıların büyülüğüne baıldığında, reel para arzının, reel efetif döviz urunun ve

SESSION 3D: Finans III 639 petrolün borsaya olan etisinin daha güçlü olduğu söylenebilir. Bu bulgular Rusya Borsası nın petrol fiyatlarına ura ve para arzına güçlü bir şeilde duyarlı olduğunu göstermetedir. 4 Sonuç Üle borsalarının başta para arzı olma üzere bir taım maroeonomi değişenlerle ilişisini ele alan yaygın bir literatürün varlığı diat çemetedir. Bu çalışmada önemli bir petrol ihracatçısı olan Rusya nın borsası ile petrol fiyatları arasındai ilişiler analiz onusu yapılmıştır. Rusya borsası ile petrol fiyatları arasındai ilişiler inceleniren, çalışmada literatürden hareetle ontrol değişenler olara urdai ve para arzındai değişimin etileri de modele dahil edilmiştir. Kur ve para arzının modele dahilinde, urun bir tür asimetri yansımalar sergilemesi ve para arzının da finansal derinleşme göstergesi olara abul edilmesi bu düşüncenin temelini oluşturmuştur. Çalışmadan elde edilen bulgulara göre Rusya Borsası nı etileyen değişenler en güçlüden en zayıfa göre sıralandığında; reel döviz urunun (%1.299), reel para arzının (%0.56) ve petrol fiyatlarının (%0.288) artırdığı görülmetedir. Dolayısıyla Rusya Borsası ile reel döviz uru, reel para arzı ve petrol fiyatları arasında pozitif yönlü ilişilerin olduğu belirlenmiştir. Diğer taraftan Rusya Borsası üzerine bu ülenin endine özgü rizi (1998 rizinin 1999:01 döneminde) negatif etileri ile yüse büyümesinin (2007:04) pozitif etileri yaalanmış ien; üresel eonomi rizin (2008 rizinin 2009:04 döneminde) negatif etili olduğu gözlenmiştir. Ayrıca yapılan simetri nedenselli testi sonuçlarına göre RTSI ile petrol fiyatları, reel efetif döviz uru ve para arzı ile çift yönlü nedenselli ilişiler yaalanmıştır. Elde edilen bulgular bir bütün olara değerlendirildiğinde, Rusya Borsası nın petrol fiyatlarına, ura ve para arzına güçlü bir şeilde duyarlı olduğu gözleniren, aynı zamanda dışsal şolardan da yadsınamadığı diat çemetedir. Petrol gelirlerine yüse derecede bağımlı bir eonomi olan Rusya eonomisinin dışsal unsurlarca belirlenen petrol fiyatlarındai dalgalanmalara duyarlı bir eonomi yapısının varlığı, aynı zamanda bu ülede zımnen doğal aynaların laneti argümanı nın uvvetli bir şeilde varlığına işaret etmetedir. Rusya nın halihazırda dünya siyasal yapısında esi Sovyetlerden gelen güçlü aseri yapısını bireysel tüetim ihtiyaçları arşılayaca ölçüde eonomi yapı ile çeşitlendirememesinin petrole dayalı ırılgan bir eonomi yapı içerisinde almasına yol açtığı söylenebilir. Kaynaça Anatolyev, S. (2008). A 10-Year Retrospective on the Determinants of Russian Stoc Returns. Research in International Business and Finance, 22(1): 56-67. Asteriou, D., Dimitras, A., Lendewig, A.(2013). The Influence of Oil Prices on Stoc Maret Returns: Empirical Evidence from Oil Exporting and Oil Importing Countries, International Journal of Business and Management; 8 (18): 101-120 Basher, S. A., Sadorsy, P. (2006). Oil Price Ris and Emerging Stoc Marets, Global Finance Journal, 17(2), 224-251. Fang, Chung-Rou, You, Shih-Yi (2014). The Impact of Oil Price Shocs on The Large Emerging Countries' Stoc Prices: Evidence from China, India and Russia, International Review of Economics and Finance, 29: 330-338. Gay Jr, R. D. (2008). Effect of Macroeconomic Variables on Stoc Maret Returns for Four Emerging Economies: A Vector Regression Model for Brazil, Russia, India, and China. ProQuest. Goodhart, C., Mahadeva, L., Spicer, J. (2003). Monetary Policy s Effects During The Financial Crises in Brazil and Korea, International Journal of Finance and Economics, 8: 55-79. Göçer, İ., Bulut, Ş. (2015). Petrol Fiyatlarındai Değişimlerin Rusya Eonomisine Etileri: Çolu Yapısal Kırılmalı Eşbütünleşme ve Simetri Nedenselli Analizi, Çanırı Karatein Üniversitesi İİBF Dergisi, http://dx.doi.org/10.18074/cnuiibf.229, ss.1-28. Gupta, M. C. (1974). Money Supply and Stoc Prices: A Probabilistic Approach, The Journal of Financial and Quantitative Analysis, 9(1): 57-68. Hacer, R.S. ve Hatemi-J, A. (2006). Tests for Causality between Integrated Variables Using Asymptotic and Bootstrap Distributions: Theory and Application, Applied Economics, 38(13): 1489-1500. Hacer, R.S. ve Hatemi-J, A. (2012). A Bootstrap Test for Causality with Endogenous Lag Length Choice: Theory and Application in Finance, Journal of Economic Studies, 39(2): 144-160. Hayo, B., & Kutan, A. M. (2005). The Impact of News, Oil Prices, and Global Maret Developments on Russian Financial Marets. Economics of Transition, 13(2): 373-393. Jalolov, M., Miyaoshi, T. (2005). Who Drives the Russian Financial Marets?, Developing Economies, 43(3): 374-395.

640 INTERNATIONAL CONFERENCE ON EURASIAN ECONOMIES 2016 Kapetanios, G. (2005). Unit-Root Testing Against The Alternative Hypothesis of up to m Structural Breas, Journal of Time Series Analysis, 26(1): 123 133. Lee, J. ve Strazicich, M.C. (2003). Minimum Lagrange Multiplier Unit Root Test With Two Structural Breas, The Review of Economics and Statistics, 85(4): 1082-1089. Mai, D. (2012). Tests for Cointegration Allowing for an Unnown Number of Breas, Economic Modelling, 29(5): 2011-2015. Peresetsy, A. A. (2011). What determines the Behavior of the Russian Stoc Maret, MPRA paper, 41508. Pethe, A., Karni, A. (2000). Do Indian Stoc Marets Matter? Stoc Maret Indices and Macro-Economic Variables, Economic and Political Weely, 35(5): 349-356. Phylatis, K., Ravazzolo, F. (2005). Stoc Prices and Exchange Rate Dynamics, Journal of International Money and Finance, 24: 10301-1053. Rahmanov, Ramiz (2007). Do Oil Price Shocs Matter for Transition Economies? Evidence from Kazahstan, Russia and Uraine, Central European University Department of Economics, pp.1-84. Saleem, K., Vaihesi, M. (2008). Pricing of Global and Local Sources of Ris in Russian Stoc Maret, Emerging Marets Review, 9: 40-56. Stoc, J. ve Watson, M. W. (1993) A Simple Estimator of Cointegrating Vectors in Higher Order Integrated Systems Econometrica, 61(4): 783-820. Yalçın, Y. (2015). Petrol Fiyatı Şolarının BDT Borsaları Üzerine Etisi: Rusya, Kazaistan ve Urayna, Gazi Üniversitesi İtisadi ve İdari Bilimler Faültesi Dergisi, 17(1): 64-81.