ÜLKE BORÇLANMA MALİYETİ ENDEKS ÇALIŞMASI COUNTRY BORROWING COST INDEX STUDY Ar. Gör. Ayben KOY İstanbul Ticaret Üniversitesi akoy@ticaret.edu.tr Ar. Gör. Samiye EKİM Adıyaman Üniversitesi sekim@adiyaman.edu.tr Özet Eurotahvil getirileri ve kredi temerrüt swap (CDS) primleri, uluslararası yatırımcıların yatırım kararı alırken incelediği önemli göstergeler arasında yer almaktadır. Bir ülkenin Eurotahvil getirisi, o ülkenin uluslararası piyasalardaki borçlanma maliyetini göstermektedir. CDS primi ise piyasada alım-satım işlemleri ile oluşmakta ve piyasaya gelen bilgiyi çok hızlı bir şekilde fiyatına yansıtmaktadır. Bir ülkenin CDS primi, o ülkenin ihraç ettiği eurotahvillerin kredi riski için ödenen sigorta olarak kabul edilmektedir. Çalışmada, eurotahvil primleri CDS primlerine bölünerek, uluslararası piyasalarının ülkeler için belirlemiş olduğu kredi riskinden arındırılmış bir borçlanma maliyeti endeksi oluşturmak amaçlanmıştır. Çalışmanın örneklemini sekiz ülke oluşturmaktadır. Avrupa Borç Krizi nde en çok etkilenen İrlanda, İspanya, İtalya, Portekiz ve Yunanistan a ait endekslerin Euro bölgesindeki iki diğer ülke olan Almanya ve Fransa ya ait endeksler ile ilişkisi incelenmiştir. Ayrıca Türkiye ye ait endeks de hesaplanarak bu ülkelere ait endekslerle ilişkisi birim kök testi ve Granger nedensellik analizi ile incelenmiştir. Çalışmanın verileri Ocak 2009-Kasım 2012 aralığını kapsamakta olup günlük veriler ile çalışılmıştır. Çalışmanın önemli bulgularından birisi, İtalya endeksinin Almanya, Fransa ve Türkiye endekslerinin Granger nedeni olmasıdır. Anahtar Kelimeler: Borçlanma Maliyeti Endeksi, Eurotahvil, Kredi Temerrüt Swapı, Uluslararası Finansal Piyasalar Abstract Eurobond yields and credit default swaps (CDS) premiums, which are among the important indicators examined while international investors taking investment decisions in international markets. Eurobond yield of a country shows the cost of borrowing of the country in international markets. CDS premium are priced in the market by the trading operations. CDS prices reflects to the new information very faster. A country's CDS premium is considered to be paid for insurance for the credit risk of the countries eurobonds. In this study, eurobond premiums are divided into CDS premiums to intended to create a net borrowing cost index that is not have credit risk which is priced by the international markets. The sample of the study consists of eight countries. Ireland, Spain, Italy, Portugal and Greece those most effected in European Debt Crisis. The indices of these five countries were examined with two other countries in the Euro area (Germany and France). The relationship between the indices calculated for these countries to index of Turkey has also been examined by unit root test and Granger causality analysis. The data of the study included the January 2009 and November 2012 were tried with daily data range. One of the important findings of the study is that the index of Italy is the granger cause of Germany, France and Turkey indices. Key words: Borrowing Cost Index, Eurobond, Credit Default Swaps, International Financial Markets 1. GİRİŞ Eurotahvil getirileri ve kredi temerrüt swap (CDS) primleri, uluslararası yatırımcıların yatırım kararı alırken incelediği önemli göstergeler arasında yer almaktadır. Çalışmaya konu olan eurotahviller, ihraç edildiği ülkenin para biriminin dışında bir para birimiyle ve herhangi bir ülkede ihraç edilen ve uluslararası piyasalarda işlem gören finansal varlıklardır. Uluslararası bir konsorsiyum ile birden fazla ülkede eşanlı olarak banka ve/veya yatırım bankaları tarafından gerçekleştirilen bir tahvil ihracıdır. Hükümet veya şirketler, kendi ülkeleri dışında kaynak sağlamak amacıyla eurotahvil ihraç ederler. Eurotahviller döviz ödemeli sabit gelirli uzun vadeli borçlanma araçlarıdır. 1980 li yıllarda eurotahvil piyasasında 5-10 yıl arası vadeli enstrümanlar piyasanın %50 den fazlasını oluşturmaktaydı. 1-5 yıl vadeli eurotahviller piyasanın %15 ini, 10 yıldan uzun vadeli eurotahviller piyasanın %35 ini oluşturmaktaydı (Melnik, 2006). Özellikle ABD nde yabancı yatırımcılardan stopaj vergisi alınmamaktadır. Bu nedenle yerli ABD doları ile eurotahvil tahvil piyasasında arbitraj yapmak isteyen bilinçli yatırımcı varlığının büyümesiyle, eurotahvil ve yerli tahviller arasındaki faiz farkının çoğu elimine edilmiştir (Shapiro, 2003). Eurotahvil piyasasının 1970 li yıllardan itibaren gelişim göstermesi sürecini hızlandıran etmenleri aşağıdaki gibi özetleyebilmekteyiz (Buket, 2009):
1973 petrol krizi ve OPEC in kurulması ve dalgalı kur sistemine geçiş; Kur riski ve mal piyasalarındaki fiyatlama risklerinin önlenebilmesi için 1972 yılında Chicago Vadeli İşlemler Borsası nın kurulması; Eurotahvil piyasasında vadelerin uzaması, ihraç büyüklüklerinin artması, ihraç para birimlerinin çeşitlendirilmesi; 1982 krizinin uluslararası kredi piyasalarını daraltıcı etkisi; Ülkelerin açık bütçe uygulamaları ve dış dengelerindeki cari açıklar; Birincil ve ikincil eurotahvil piyasalarında takas ve saklama ile operasyonel koşulların gelişmesi, piyasa akışkanlığının artması; Giderek artan sermaye hareketleri ve uluslararası portföy yatırımları; Servis sağlayıcı firmaların (Reuters, Bloomberg vb.) özellikle ikincil piyasaların gelişimine olan katkısı; Piyasa riskinin belirginleşmesinin eurotahvil türlerinin çeşitlenmesine olan katkısı; Düşük faizli para birimleri üzerinden yapılan eurotahvil ihraçlarındaki kur riskinin, tezgahüstü swap piyasalarının gelişmesiyle ihraca kur swapı eklenerek yapılabilmesi. Eurotahviller, aynı anda bir çok ülkede satışa sunulurlar. Ancak, teorik olarak ihraç edildikleri para birimine bağlı ülke piyasasında satışa sunulamazlar, o ülkedeki yerleşiklere satılamazlar. Bu piyasanın başarısı hem ödünç alan hem de ihraç-satış garantisini üstlenen grup için son derece önemlidir. Başarısızlık durumu iki tarafın da geleceğini olumsuz etkileyecektir. İkincil piyasadaki talep ve işlem hacmi de piyasanın hangi ölçüde geliştiğinin önemli bir göstergesidir. Eurotahvilin ihraçlarında, ihraç maliyetini belirleyen ana faktör, kredi riskidir. Kredi riski, borçlunun borcunu zamanında ödeyememe riski olarak tanımlanmaktadır. Diğer bir ifade ile ödeme yükümlülüğünün yerine getirilememesi durumudur. Üç çeşit kredi riski vardır (Anson, Chen 2004). 1. Kredi temerrüt riski (Credit Default Risk): Borç sahibinin, vadesinde borcun faizini ve/veya anaparasını ödeme yükümlülüklerini yerine getirmeme riskidir. 2. Kredi prim riski (Credit Spread Risk): Kredi spreadinin artmasına bağlı olarak zarara maruz kalma riskidir. 3. Kredi notunun düşme riski (Downgrade Risk): Borç sahibinin kredi notunun düşmesi ve buna bağlı olarak kredi aralığının artma riskidir. Bir varlığın kredi riskinin ve getirisinin, o varlığın mülkiyetini devretmeden bir taraftan diğer tarafa transferi kredi türevleri ile sağlanmaktadır. Diğer bir ifadeyle, orijinal bir sözleşmeden ya da varlıktan yeni bir sözleşme oluşturulabilmektedir (Işık, Tünen, 2008). Bankalar ve finansal kurumlar kredi türevleri ile portföylerinin kredi risklerini aktif olarak yönetmekte ve kendilerini diğer etkenlerden korumaktalar. Bankalar kredi korumasının en büyük alıcısı konumunda iken sigorta şirketleri de en büyük satıcı konumundadırlar (Hull,2012). Kredi türevlerinin başlıca türleri aşağıdaki gibidir; Kredi Temerrüt Swapları (Credit Default Swaps CDS), Varlığa dayalı menkul kıymetler (Asset Backed Securities ABS) Teminatlandırılmış borç yükümlülükleri (Collateralized Debt Obligations CDO), Teminatlandırılmış mortgage yükümlülükleri (Collateralized Mortgage Obligations CMO), Krediye Bağlı Tahviller (Credit Linked Notes CLN), Kredi Spread Opsiyonları (Credit Spread Option), Toplam Getiri Swap Sözleşmeleri (Total Rate Of Return Swaps). Kredi türevleri single-name veya multi-name olabilmekteler. Tek isimli ürünlerin arasında en popüler olanı ise CDS tir. Çok isimli ürünlerin en popüleri ise CDO dur (Hull, 2012). CDS, bir şirkete temerrüt riskine karşılık sigorta sağlar. Referans varlık şirketin kendisidir, şirket tarafından bir temerrüt hali ise kredi olayı (temerrüt olayı) dır. Korumayı (sigortayı) satın alan, eğer bir kredi olayı gerçekleşirse şirket tarafından arz edilen tahvilleri nominal değerinden satma hakkını elde eder. Koruma satan kredi olayı gerçekleştiğinde tahvilleri nominal değerinden satın almayı taahhüt eder (Hull, 2012). CDS i satın alan taraf koruma satana CDS in ömrü sonuna veya kredi olayı gerçekleşene kadar periyodik ödemeler (swap primi) yapar. Ödemeler her çeyrekte, 6 ayda veya yılda olabilmektedir. En çok işlem gören CDS ler çeyrek dönem ödemeli ve 5 yıl vadeli olanlardır. Temerrüt durumunda takas işlemi fiziksel bir tahvil devri veya nakit ödemeyi içermektedir. International Swap and Derivatives Association tarafından yayınlanan tanımlara göre temerrüde düşme durumları aşağıdaki gibi tanımlanmıştır (Ranciere,2002); İflas (Bankruptcy), Ödemenin gerçekleştirilmesi için verilen sürenin (grace period) bitiminde eşik tutarın ödenmemesi Yükümlülüğün hızlandırılmış ödemesi Koruma satan tarafın temerrüde düşmesi Borcu kabul etmeme/ moratoryum (Repudiation / Moratorium). Kredi temerrüt swap primi, satın alınan toplam koruma tutarının belirli bir yüzdesi olarak belirlenmektedir. CDS spreadi (Ersan,2009), swap işleminin vadesi, referans kurumun temerrüt etme olasılığı, referans varlıktaki beklenen geri kazanım orana, risksiz faiz oranı, korunma satanın kredi notu, gibi faktörlerden etkilenmektedir.
Literatürde, eurotahvil primleri ve CDS primleri erasındaki ilişkilerin test edildiği çalışmalar ağırlık kazanmaktadır. Bu çalışmada ise, eurotahvil primleri CDS primlerine bölünerek, uluslararası piyasaların ülkeler için belirlemiş olduğu kredi riskinden arındırılmış bir borçlanma maliyeti endeksi oluşturmak amaçlanmıştır. Avrupa Borç Krizi nde en çok etkilenen İrlanda, İspanya, İtalya, Portekiz ve Yunanistan a ait endekslerin Euro bölgesindeki iki diğer ülke olan Almanya ve Fransa ya ait endeksler ile ilişkisi incelenmiştir. Ayrıca Türkiye ye ait endeks de hesaplanarak bu ülkelere ait endekslerle ilişkisi incelenmiştir. Ülke Borçlanma Maliyeti Endeksi= ( i a i abd )/CDS a i a = Ana Ülke 10 yıllık Eurotahvil getirisi i abd = ABD 10 yıllık Eurotahvil getirisi CDS a = Ana ülke CDS primi 2. LİTERATÜR Kredi Temerrüt Swaplarının Neftci, Santos ve Lu (2003) çalışmasında, CDS piyasasının temerrüt ihtimalini desteklediği yönünde bulgular elde etmişlerdir. Arjantin, Brezilya ve Rusya nın kriz dönemlerinin incelendiği çalışmada, CDS primlerinin kriz dönemlerinde tahvil primlerinden daha iyi bir gösterge olduğunu destekler kanıtlar sunmuşlardır. Chan-Lau (2003) çalışmasında, CDS, tahvil ve hisse senedi fiyatları arasındaki denge fiyat ilişkisini araştırmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre, Brezilya, Bulgaristan, Kolombiya, Rusya ve Venezuela da CDS ve tahvil primleri arasında güçlü anlamlı birer ilişki mevcuttur. Türkiye nin de içinde bulunduğu birkaç ülkede bu ilişki söz konusu değildir. Chan-Lau nun Kim ile (2004) çalışmasında ise, kredi riskini CDS primlerinin tahvil primlerine oranla bazı avantajları olduğu vurgulanmıştır. En likit türev ürün olan CDS ler, erken çağrı gibi bazı bozucu unsurlardan bağımsızdırlar. CDS, faiz oranlarından bağımsız olarak kredi riskinin doğrudan analizini mümkün kılmaktadır. Blanco ve diğ. (2005) çalışmasında, yatırım yapılabilir seviyedeki tahviller ve CDS ler arasındaki dinamik ilişkiyi test etmişlerdir. 119 adet Avrupa ve Amerikan firmasına ait olan 5 yıllık CDS ve tahvil verileri kullanılmıştır. 2 Ocak 2001 ile 20 Haziran 2002 arasındaki günlük veriler kullanılmıştır. Johansen Eşbütünleşme Testi ve Granger Nedensellik Testinin uygulandığı çalışmada, CDS fiyatlarının tahvil fiyatlarına liderlik ettiği yönünde bulgular elde edilmiştir. Blanco ve diğ. çalışması önceki çalışmalara ters düşmemekle beraber literatüre yeni bir boyut kazandırmıştır. Zhu nun (2006) çalışmasında, panel data ve Vector Hata Doğrulama Modeli (VECM) yöntemleri ile tahvil ve CDS piyasalarının kredi primleri karşılaştırılmıştır. Her iki yöntemin sonuçlarına göre CDS primlerinin kredi koşullarına yüksek yanıt vermesi tahvil ve CDS primlerinde sapmaya neden olmaktadır. Ayrıca fiyat farklılıkların %10 u aynı iş günü içinde kaldırılabilir. Coudert ve Gex (2010) çalışmasında, General Motors ve Ford un 2005 krizinde kredi notlarındaki düşüşün finansal piyasalardaki etkilerini incelemişlerdir. VECM ve Vektör otoregresif (VAR) modellerinin uygulandığı çalışma, Blanco (2005) ve Zhu nun (2006) çalışmasının çıkarımlarını doğrulayarak CDS piyasasının tahvil piyasasına liderlik ettiği yönünde sonuçlar elde etmişlerdir. Coudert ve Gex in ulaştıkları bir diğer sonuca göre de hisse senedi piyasası, CDS piyasasına öncülük etmektedir. Çalışmada hisse senedi piyasası, tahvil piyasası ve CDS piyasası arasında bulunan ilişkilerin kriz döneminde büyük ölçüde ortadan kaybolduğu yönünde sonuçlar elde edilmiştir. Arce, Mayordomo ve Pena (2013) çalışmalarında Avrupa Borç Krizi döneminde CDS ve tahvil piyasalarının aynı bilgiyi hangi şekilde fiyatladıklarını test etmişlerdir. Fiyat mekanizmasının ülke bazında değiştiği; ülke riski, hisse senedi piyasalarındaki volatilite ve bankaların Yunanistan tahvilleri ile ilgili yaptığı anlaşmaların CDS piyasasının liderlik etkisini bozduğu; fonlama maliyetleri, borç alım hacimleri gibi etkenlerin tahvil piyasasının etkinliğini bozduğu gibi ampirik sonuçlara ulaşmışlardır. Yapılan çalışmalarda genel olarak CDS priminin öncülüğünün doğrulandığı görülmektedir. Pollege ve Posch (2013), 13 Avrupa ülkesini inceleyerek, CDS priminin tahvil portföyünü yönetmek için gereken sinyalleri verip vermediğini test etmişlerdir. Mayıs 2000- Aralık 2010 döneminin incelendiği çalışmada, tahvil duyurusunun yapıldığı gün ile borçlanmanın gerçekleştiği gün arasındaki CDS tahvil bazının yönüne göre alınan yatırım kararlarının sonuçları incelenmiştir. Pozitif baz oluşması durumunda elde tutulan tahvilin satılıp yeni tahvilin alındığı stratejinin, Finlandiya, İrlanda, Portekiz ve İsveç dışındaki 9 ülke piyasasında başarılı olduğu yönünde bulgular elde edilmiştir. DATA VE METODOLOJİ Çalışmada, Almanya, Fransa, İtalya, İspanya, Portekiz, İrlanda, Türkiye ve Yunanistan a ait veriler ile ampirik testler uygulanmıştır. Çalışmanın uygulandığı veri seti, bu ülkelere ait CDS ve eurotahvil primlerinden oluşmaktadır. Eurotahvil primleri CDS primlerine bölünerek Ülke Borçlanma Maliyeti Endeks leri, hesaplanmıştır. Sekiz ülkeye ait endeks serileri Genişletilmiş Dickey-Fuller (ADF), Philips-Perron (PP) ve Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) birim kök testleri ile test edilmiştir. Serilerin birim köke sahip oldukları, Şekil 2 de görüldüğü üzere, birinci dereceden farkları alındığında ise durağan hale geldikleri görülmüştür. Durağan hale gelen serilere Granger Nedensellik testi uygulanmıştır.
Veriler, Bloomberg sisteminden elde edilmiş olup eurotahvil priminin hesaplanmasında ABD 10 yıllık devlet tahvili getirileri baz alınmıştır. Avrupa Borç Krizi nin başlangıç dönemini de içine alan Ocak 2009-Kasım 2012 dönemini kapsayan çalışmada, İrlanda nın verileri Mart 2009 ve Türkiye nin verileri Nisan 2010 itibariyle başlamaktadır. Yunanistan a ait veriler, temerrüt olayının gerçekleştiği 19.09.2011 tarihinde sonlanmaktadır..10.20.08.16.06.12.08.02 YUNANISTAN_IN PORTEKIZ_IN ITALYA_IN ISPANYA_IN IRLANDA_IN FRANSA_IN ALM_IN.10.20.08.16.06.12.08.02 TURKIYE_IN IRLANDA_IN ISPANYA_IN ITALYA_IN PORTEKIZ_IN YUNANISTAN_IN TURKIYE_IN ALM_IN FRANSA_IN Şekil 1: Ülke Endeksleri.05.03.02.01 -.01 -.02 -.03 - ALM_IN_FARK IRLANDA_IN_FARK PORTEKIZ_IN_FARK ITALYA_IN_FARK Şekil 2: Fark Serileri FRANSA_IN_FARK ISPANYA_IN_FARK YUNAN_IN_FARK
Tablo 1: Tanımlayıcı İstatistikler ALMANYA FRANSA IRLANDA ISPANYA ITALYA PORTEKIZ TURKIYE YUNANISTAN Mean 0.061545 0.038764 0.016942 0.019588 0.023685 0.015506 0.056746 0.011606 Median 0.062646 0.038088 0.015778 0.019538 0.022785 0.014921 0.057358 0.012106 Maximum 0.108021 0.079544 0.031948 0.030105 0.037486 0.029208 0.071339 0.019170 Minimum 0.019952 0.013381 09415 0.012280 0.011057 09053 0.034899 04343 Std. Dev. 0.015473 0.010428 04231 03359 05524 03215 07417 02176 Skewness -0.551089 0.237266 1.274652 0.321055-0.025525 17197-1.104174-0.419199 Kurtosis 3.877158 4.533076 4.735675 3.290458 2.451257 5.132440 4.287016 4.295378 Jarque-Bera 30.17638 39.16911 144.6543 7.553542 4.619148 135.8680 99.35931 36.20978 Probability 00000 00000 00000 0.022897 0.099304 00000 00000 00000 Sum 22.46393 14.14883 6.183998 7.149642 8.644916 5.659554 20.71232 4.236360 Sum Sq. Dev. 0.087149 0.039582 06517 04106 0.011106 03763 0.020022 01724 Tanımlayıcı endeksler ve şekil 1 deki veriler incelendiğinde, kriz döneminden en olumsuz etkilenen ülkelerin ülke borçlanma maliyeti endekslerinin diğer ülkelere göre daha düşük olduğu ve düşme eğiliminde olduğu görülmektedir. Bu durum, endeksteki paydadaki artışın, paydaki artıştan daha çok olduğunu göstermektedir. Bu ülkelerin CDS primlerindeki artış hızı, eurotahvil primlerindeki artış hızından fazladır. Diğer bir deyişle piyasanın belirlemiş olduğu kredi riski borçlanma maliyetini aynı oranda arttırmamıştır. AMPİRİK SONUÇLAR Tablo2: İrlanda, İspanya, İtalya, Portekiz ve Yunanistan Endekslerinin Almanya ve Fransa Endeksleri ile Granger Nedensellik Testi Sonuçları Pairwise Granger Causality Tests Date: 12/14/14 Sample: 1/12/2009 11/30/2012 Lags: 1 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. IRL_IN_FARK does not Granger Cause ALM_IN_FARK 922 0.22263 0.6372 ALM_IN_FARK does not Granger Cause IRL_IN_FARK 0.07469 0.7847 IRL_IN_FARK does not Granger Cause FR_IN_FARK 922 0.05544 0.8139 FR_IN_FARK does not Granger Cause IRL_IN_FARK 0199 0.9644 ISP_IN_FARK does not Granger Cause ALM_IN_FARK 962 1.77896 0.1826 ALM_IN_FARK does not Granger Cause ISP_IN_FARK 0.75650 0.3846 ISP_IN_FARK does not Granger Cause FR_IN_FARK 962 0.58983 0.4427 FR_IN_FARK does not Granger Cause ISP_IN_FARK 2.90562 0.0886 ALM_IN_FARK does not Granger Cause IT_IN_FARK 962 0.79432 0.3730 IT_IN_FARK does not Granger Cause ALM_IN_FARK 9.91745 017 IT_IN_FARK does not Granger Cause FR_IN_FARK 962 11.8122 006 FR_IN_FARK does not Granger Cause IT_IN_FARK 1.24166 0.2654
ALM_IN_FARK does not Granger Cause POR_IN_FARK 962 3.38948 0.0659 POR_IN_FARK does not Granger Cause ALM_IN_FARK 0.67587 0.4112 POR_IN_FARK does not Granger Cause FR_IN_FARK 962 0.41812 0.5180 FR_IN_FARK does not Granger Cause POR_IN_FARK 9.33897 023 YUN_IN_FARK does not Granger Cause ALM_IN_FARK 669 0.02502 0.8744 ALM_IN_FARK does not Granger Cause YUN_IN_FARK 0.90017 0.3431 YUN_IN_FARK does not Granger Cause FR_IN_FARK 669 0.48888 0.4847 FR_IN_FARK does not Granger Cause YUN_IN_FARK 3.03804 0.0818 İrlanda: %99 güven aralığında Fransa endeksindeki değişim İrlanda endeksindeki değişimin Granger nedenidir. İrlanda ve Almanya endeksleri arasında bir ilişki bulunamamıştır. İspanya: İspanya endeksi ile Almanya ve Fransa endeksleri arasında bir nedensellik ilişkisi bulunamamıştır İtalya: %99 güven aralığında İtalya endeksindeki değişim Almanya endeksindeki değişimin Granger nedenidir. %99 güven aralığında İtalya endeksindeki değişim Fransa endeksindeki değişimin Granger nedenidir. Portekiz: %99 güven aralığında Fransa endeksindeki değişim Portekiz endeksindeki değişimin Granger nedenidir. Almanya ve Portekiz endeksleri arasında bir nedensellik ilişkisi bulunamamıştır. Yunanistan: Yunanistan endeksi ile Almanya ve Fransa endeksleri arasında bir nedensellik ilişkisi bulunamamıştır. Tablo 3: İrlanda, İspanya, İtalya, Portekiz ve Yunanistan Endeksleri Arasındaki Granger Nedensellik Testi Sonuçları Pairwise Granger Causality Tests Date: 12/14/14 Sample: 1/12/2009 11/30/2012 Lags: 1 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. ISP_IN_FARK does not Granger Cause IRL_IN_FARK 922 0.28450 0.5939 IRL_IN_FARK does not Granger Cause ISP_IN_FARK 0.05625 0.8126 IT_IN_FARK does not Granger Cause IRL_IN_FARK 922 0.09763 0.7548 IRL_IN_FARK does not Granger Cause IT_IN_FARK 0535 0.8314 POR_IN_FARK does not Granger Cause IRL_IN_FARK 922 0789 0.9293 IRL_IN_FARK does not Granger Cause POR_IN_FARK 0.65717 0.4178 YUN_IN_FARK does not Granger Cause IRL_IN_FARK 629 0.79450 0.3731 IRL_IN_FARK does not Granger Cause YUN_IN_FARK 6.34683 0.0120 IT_IN_FARK does not Granger Cause ISP_IN_FARK 962 1.03701 0.3088 ISP_IN_FARK does not Granger Cause IT_IN_FARK 0.47975 0.4887 POR_IN_FARK does not Granger Cause ISP_IN_FARK 962 2.51702 0.1130 ISP_IN_FARK does not Granger Cause POR_IN_FARK 9.79325 018 YUN_IN_FARK does not Granger Cause ISP_IN_FARK 669 2.41322 0.1208 ISP_IN_FARK does not Granger Cause YUN_IN_FARK 4.17415 014
POR_IN_FARK does not Granger Cause IT_IN_FARK 962 0.17438 0.6763 IT_IN_FARK does not Granger Cause POR_IN_FARK 2.03103 0.1544 YUN_IN_FARK does not Granger Cause IT_IN_FARK 669 2.42172 0.1201 IT_IN_FARK does not Granger Cause YUN_IN_FARK 0.55336 0.4572 YUN_IN_FARK does not Granger Cause POR_IN_FARK 669 5.32321 0.0213 POR_IN_FARK does not Granger Cause YUN_IN_FARK 5.46298 0.0197 %99 güven aralığında; İspanya endeksindeki değişim, Portekiz endeksindeki değişimin Granger nedenidir. %95 güven aralığında; İrlanda endeksindeki değişim, Yunanistan endeksindeki değişimin Granger nedenidir, İspanya endeksindeki değişim, Yunanistan endeksindeki değişimin Granger nedenidir, Yunanistan ve Portekiz endeksleri arasında geri bildirim vardır. Tablo 4:Türkiye Endeksi ile Diğer Ülke Endeksleri Arasındaki Granger Nedensellik Testi Sonuçları Pairwise Granger Causality Tests Date: 12/14/14 Time: 20:41 Sample: 1/12/2009 11/30/2012 Lags: 1 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. TR_IN_FARK does not Granger Cause ALM_IN_FARK 656 6.43715 0.0114 ALM_IN_FARK does not Granger Cause TR_IN_FARK 13.7681 002 TR_IN_FARK does not Granger Cause FR_IN_FARK 656 3.15017 0.0764 FR_IN_FARK does not Granger Cause TR_IN_FARK 11.1828 009 TR_IN_FARK does not Granger Cause IRL_IN_FARK 656 1.07467 0.3003 IRL_IN_FARK does not Granger Cause TR_IN_FARK 0.26198 0.6089 TR_IN_FARK does not Granger Cause ISP_IN_FARK 656 0.01637 0.8982 ISP_IN_FARK does not Granger Cause TR_IN_FARK 2.10917 0.1469 TR_IN_FARK does not Granger Cause IT_IN_FARK 656 0.01822 0.8927 IT_IN_FARK does not Granger Cause TR_IN_FARK 3.63802 0.0569 TR_IN_FARK does not Granger Cause POR_IN_FARK 656 3442 0.0835 POR_IN_FARK does not Granger Cause TR_IN_FARK 0.05098 0.8214 YUN_IN_FARK does not Granger Cause TR_IN_FARK 363 7.38829 069 TR_IN_FARK does not Granger Cause YUN_IN_FARK 0.08367 0.7725 %99 güven aralığında, Almanya endeksindeki değişim, Türkiye endeksindeki değişimin Granger nedenidir, Fransa endeksindeki değişim, Türkiye endeksindeki değişimin Granger nedenidir, Yunanistan endeksindeki değişim, Türkiye endeksindeki değişimin Granger nedenidir.
3. SONUÇ Çalışmada, ülke eurotahvil primleri CDS primlerine bölünerek, uluslararası piyasaların ülkeler için belirlemiş olduğu kredi riskinden arındırılmış bir borçlanma maliyeti endeksi oluşturmak amaçlanmıştır. Çalışmanın örneklemini sekiz ülke oluşturmaktadır. Avrupa Borç Krizi nde en çok etkilenen İrlanda, İspanya, İtalya, Portekiz ve Yunanistan a ait endekslerin Euro bölgesindeki iki diğer ülke olan Almanya ve Fransa ya ait endeksler ile ilişkisi incelenmiştir. Ayrıca Türkiye ye ait endeks de hesaplanarak bu ülkelere ait endekslerle ilişkisi birim kök testi ve Granger nedensellik analizi ile incelenmiştir. Çalışmanın verileri Ocak 2009-Kasım 2012 aralığını kapsamakta olup günlük veriler ile çalışılmıştır. Hesaplanan endeks verileri incelendiğinde, incelendiğinde, kriz döneminden en olumsuz etkilenen ülkelerin ülke borçlanma maliyeti endekslerinin diğer ülkelere göre daha düşük olduğu ve düşme eğiliminde olduğu görülmektedir. Bu ülkelerin CDS primlerindeki artış hızı, eurotahvil primlerindeki artış hızından fazladır. Diğer bir deyişle piyasanın belirlemiş olduğu kredi riski borçlanma maliyetini aynı oranda arttırmamıştır. Çalışmanın önemli bulgularından birisi, İtalya endeksinin Almanya, Fransa ve Türkiye endekslerinin Granger nedeni olmasıdır. Diğer bir önemli bulgu, kriz döneminde temerrüte düşen Yunanistan ın eurotahvil getirileri piyasanın fiyatladığı riskten arındırıldığında Almanya ve Fransa endeksleri ile arasında bir ilişki olmamasıdır. Borç krizinden olumsuz etkilenen ülkelerin kendi aralarındaki ilişkilere bakıldığında İspanya endeksinden Portekiz endeksine, İrlanda ve İspanya endekslerinden Yunanistan endeksine doğru Granger nedensellik ilişkisi bulunmuştur. Türkiye endeksi ise hem güçlü ekonomilere sahip olan Almanya ve Fransa nın endekslerindeki değişimlerden, hem de Yunanistan endeksindeki değişimden etkilenmiştir. KAYNAKÇA Kitaplar: Anson, M., Fabozzi, F., Choudhry, M., Chen, R. Credit Derivatives: Instruments, Applications and Pricing, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ, USA, 2004. Hull. J. C. Options, Futures and Other Derivatives, Pearson Education Limited, Eighth Edition, Essex, England, 2012. Shapiro, A. C. Multinational Financial Management, John Wiley & Sons, Seventh Edition, Danvers, USA, 2003. Diğer: Arce, O., Mayordomo S.. Peña J. I., Credit-risk valuation in the sovereign CDS and bonds markets: Evidence from the euro area crisis, Journal of International Money and Finance, Volume 35, 2013, pp. 124 145. Blanco, R., Brennan S., Marsh. I. W. An Empirical Analysis of the Dynamic Relation between Investment-Grade Bonds and Credit Default Swaps. The Journal of Finance, Volume 60, No 5, October 2005, pp. 2255 2281. Buket, B.M. Türkiye de Eurotahvil Uygulaması ve Eurotahvil Getiri Marjlarını Belirleyen Faktörler, Doktora Tezi, Kadir Has Üniversitesi, 2009. Chan-Lau, J. A., Kim, Y. S. Equity Prices, Credit Default Swaps, and Bond Spreads in Emerging Markets, IMF Working Paper, WP/04/07, 2004. Chan-Lau, J. A. Anticipating Credit Events Using Credit Default Swaps, with an Application to Sovereign Debt Crises, IMF Working Paper, WP/03/106, 2003. Coudert, V., Gex. M. Disrupted links between credit default swaps, bonds and equities during the GM and Ford crisis in 2005, Bank of France, 31 rue Croix des petits champs, France, 2010. Ersan, İ., Günay, S. Kredi Riski Göstergesi Olarak Kredi Temerrüt Swapları (CDSs) ve Kapatma Davasının Türkiye Riski Üzerine Etkisine Dair Bir Uygulama, Bankacılar Dergisi, 71, 2009,s 3-22. Işık, N.,,Tünen, T. Türev Ürünlerin 2008 Küresel Finansal krizindeki Rolü, Turgut Özal Uluslararası Ekonomi ve Siyaset Kongresi 2, Malatya, Türkiye, 19-20 Nisan 2012. Melnik, A.. Nissim, D. Issue costs in the Eurobond market: The effects of market integration Journal of Banking & Finance, 30,2006, s.157 177. Neftci, S., Santos A.O., Lu. Y.. Credit Default Swaps and Financial Crisis Predicton. National Centre of Competence in Research Financial Valuation and Risk Management, Working Paper Series, Issue 114,2003. Pollege, S., Posch. P.N. Managing and trading sovereign risk using credit derivatives and government markets. The Journal of Risk Finance, Volume 14, Issue 5, 2013, pp. 453-467. Ranciere, R. G., Credit Derivatives in Emerging Markets, IMF Policy Discussion Paper, April, 2002. Zhu, H. An Empirical Comparison of Credit Spreads between the Bond Market and the Credit Default Swap Market, Journal of Financial Services Research, Volume 29, Issue 3, June 2006, pp. 211-235.