Abstract
With the development of science and technology, innovations have occurred in financial fields as well as in every field. Crypto money, which has made a name for itself with Bitcoin in recent years and aroused great interest in the world, has attracted the attention of many people who actively use the internet. In this study, information is given about five cryptocurrencies with high market value and transaction volume, and it is desired to investigate whether there is a relationship between these five cryptocurrencies, Nasdaq100, American Dollar, Crude Oil and Brent Petrol. According to the results of Johansen Cointegration and Granger Causality analysis, it was observed that there was a correlation between the independent variables Nasdaq100, US Dollar, Crude Oil and Brent Oil and dependent variables of Ethereum, Ripple, Binance Coin and Palkadot in the long run. It was determined that there was no long-term relationship. At the same time, in the results of causality analysis, it was seen that US Dollar and Nasdaq100 were Granger causes of each other, Brent Oil was Granger causes of Crude Oil and Nasdaq100 was both Granger causes. Crude Oil and Brent Oil.
Keywords
Bitcoin Cryptocurrency Blockchain Johansen Cointegration Keywords: Bitcoin Cryptocurrency Blockchain Johansen Cointegration Granger Causality
References
- Ay, M., & Adıyaman, G. (2022). Bitcoin ve Altcoinler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. Selcuk University Social Sciences Institute Journal, (47).
- Baek, C., & Elbeck, M. (2015). “Bitcoins as an Investment or Speculative Vehicle? A First Look”. Applied Economics Letters, 22(1), 30-34.
- Baki, İ. (2018). Türkiye'deki Enerji Tüketiminin Belirleyicileri: Eşbütünleşme ve Nedensellik Analizleri. (Yayımlanmış Doktora Tezi). Ankara: Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
- Bhosale, J., & Mavale, S. (2018). “Volatility of Select Crypto-Currencies: A Comparison of Bitcoin, Ethereum and Litecoin”. Annu. Res. J. SCMS, Pune, 6.
- Ciaian, P., & Rajcaniova, M. (2018). “Virtual Relationships: Short-and Long-run Evidence From BitCoin and Altcoin Markets”. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 52, 173-195.
- Dönmez, C. Ç., Doruk, Ş. E. N., & Hazır, U. (2021). “Kriptopara Dinamikleri: Bitcoin Cash, Ethereum, Litecoin ve Ripple”. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 33(4), 636-650.
- Dwyer, GP (2015). “Bitcoin ve Benzeri Özel Dijital Para Birimlerinin Ekonomisi”. Finansal İstikrar Dergisi, 17 , 81-91.
- Dyhrberg, A. H. (2016). “Bitcoin, Gold and the Dollar–A GARCH Volatility Analysis”. Finance Research Letters, 16, 85-92.
- ElBahrawy, A., Alessandretti, L., Kandler, A., Pastor-Satorras, R., & Baronchelli, A. (2017). “Evolutionary Dynamics of the Cryptocurrency Market”. Royal Society Open Science, 4(11), 170623.
- Estrada, J. C. S. (2017). Analyzing Bitcoin Price Volatility. Berkeley: University of California.
- Georgoula, I., Pournarakis, D., Bilanakos, C., Sotiropoulos, D., & Giaglis, G. M. (2015). “Using Time-Series and Sentiment Analysis to Detect the Determinants of Bitcoin Prices”. Available at SSRN 2607167.
- Gonzalez, M. D. L. O., Jareño, F., & Skinner, F. S. (2020). “Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Approach: An Application on the Connectedness Between Bitcoin Returns and the Other Ten Most Relevant Cryptocurrency Returns”. Mathematics, 8(5), 810.
- Gujarati, D. N. (1999). Temel Ekonometri. Çev. Ümit Şenesen ve Gülay Günlük Şenesen. İstanbul: Literatür Yayıncılık.
- Kaymak, O., & Beybur, M. (2017). “Bitcoin İşlem Hacimleri ile Türk Bankacılık Sektöründeki Mevdut Hacmi Arasındaki İlişki”. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(13), 63-73.
- Kim, M. J., Canh, N. P., & Park, S. Y. (2021). “Causal Relationship Among Cryptocurrencies: A Conditional Quantile Approach”. Finance Research Letters, 42, 101879.
- Korkmazgöz, Ç., Şahin, S., & İlhan, E. (2022). “Bitcoin ve Borsa İstanbul Endeksleri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: ARDL Sınır Testi Yaklaşımı”. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 24(1), 89-108
- Nakamoto, S. (2008). “Bitcoin: A Peer-To-Peer Electronic Cash System”. Decentralized Business Review, 21260.
- Öztürk, M., Aras, O. N., & Kadı, O. S. (2012). “AB Borç Krizi ve Bunun Türk Dış Ticaretine Olan Etkileri”. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 4(1), 77-89.
- Sevüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. (2010). Ekonometrik Zaman Serileri Analizi (Eviews Uygulamalı), Ankara: Nobel Yayınları.
- Szetela, B., Mentel, G., & Gędek, S. (2016). “Dependency Analysis Between Bitcoin and Selected Global Currencies”. Dynamic Econometric Models, 16(1), 133-144.
- Şak, Ü. N. (2021). “Kripto Paralar Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Hatemi-j Asimetrik Nedensellik Analizi”. Visionary E-Journal/Vizyoner Dergisi, 11(29), 149-175
- Tarı, R. (2014). Ekonometri. Ankara: Savaş Yayınevi.
- Zhu, Y., & Dickinson, D. Li Jianjun (2017). Analysis on the Influence Factors of Bitcoin’s Price Based on VEC Model Financial Innovation, 3(3), 1-13.
Abstract
Bilimin ve teknolojinin gelişmesi ile birlikte her alanda olduğu gibi finansal alanlarda da yenilikler meydana gelmiştir. Son yıllarda Bitcoin ile adını duyuran ve dünyada büyük bir ilgi odağı oluşturan kripto paralar interneti aktif olarak kullanan çoğu kişinin ilgisini çekmiştir. Bu çalışmada piyasa değeri ve işlem hacmi yüksek beş kripto para hakkında bilgi verilmiş, seçilen beş bu kripto paranın Nasdaq100, Amerikan Doları, Ham Petrol ve Brent Petrol ile aralarında bir ilişki olup olmadığı araştırılmak istenmiştir. Johansen Eş bütünleşme ve Granger Nedensellik analizi sonuçlarına göre bağımsız değişkenler olan Nasdaq100, Amerikan Doları, Ham Petrol ve Brent Petrol’ün bağımlı değişkenler olan Ethereum, Ripple, Binance Coin ve Palkadot ile aralarında uzun dönemde ilişkili oldukları görülmüş, Bitcoin bağımlı değişkeninin bağımsız değişkenler ile aralarında ise uzun dönemde ilişki olmadığı tespit edilmiştir. Aynı zamanda yapılan nedensellik analiz sonuçlarında ise Amerikan Doları ve Nasdaq100’ün birbirlerinin Granger nedeni, Brent Petrolün Ham Petrolün Granger nedeni, Nasdaq100’ün ise hem Ham Petrolün hem de Brent Petrolün Granger nedeni olduğu gözlemlenmiştir.
Keywords
Bitcoin Kripto Para Blockchain Johansen Eş bütünleşme Anahtar Kelimeler: Bitcoin Kripto Para Blockchain Johansen Eş bütünleşme Granger Nedensellik
References
- Ay, M., & Adıyaman, G. (2022). Bitcoin ve Altcoinler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. Selcuk University Social Sciences Institute Journal, (47).
- Baek, C., & Elbeck, M. (2015). “Bitcoins as an Investment or Speculative Vehicle? A First Look”. Applied Economics Letters, 22(1), 30-34.
- Baki, İ. (2018). Türkiye'deki Enerji Tüketiminin Belirleyicileri: Eşbütünleşme ve Nedensellik Analizleri. (Yayımlanmış Doktora Tezi). Ankara: Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
- Bhosale, J., & Mavale, S. (2018). “Volatility of Select Crypto-Currencies: A Comparison of Bitcoin, Ethereum and Litecoin”. Annu. Res. J. SCMS, Pune, 6.
- Ciaian, P., & Rajcaniova, M. (2018). “Virtual Relationships: Short-and Long-run Evidence From BitCoin and Altcoin Markets”. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 52, 173-195.
- Dönmez, C. Ç., Doruk, Ş. E. N., & Hazır, U. (2021). “Kriptopara Dinamikleri: Bitcoin Cash, Ethereum, Litecoin ve Ripple”. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences, 33(4), 636-650.
- Dwyer, GP (2015). “Bitcoin ve Benzeri Özel Dijital Para Birimlerinin Ekonomisi”. Finansal İstikrar Dergisi, 17 , 81-91.
- Dyhrberg, A. H. (2016). “Bitcoin, Gold and the Dollar–A GARCH Volatility Analysis”. Finance Research Letters, 16, 85-92.
- ElBahrawy, A., Alessandretti, L., Kandler, A., Pastor-Satorras, R., & Baronchelli, A. (2017). “Evolutionary Dynamics of the Cryptocurrency Market”. Royal Society Open Science, 4(11), 170623.
- Estrada, J. C. S. (2017). Analyzing Bitcoin Price Volatility. Berkeley: University of California.
- Georgoula, I., Pournarakis, D., Bilanakos, C., Sotiropoulos, D., & Giaglis, G. M. (2015). “Using Time-Series and Sentiment Analysis to Detect the Determinants of Bitcoin Prices”. Available at SSRN 2607167.
- Gonzalez, M. D. L. O., Jareño, F., & Skinner, F. S. (2020). “Nonlinear Autoregressive Distributed Lag Approach: An Application on the Connectedness Between Bitcoin Returns and the Other Ten Most Relevant Cryptocurrency Returns”. Mathematics, 8(5), 810.
- Gujarati, D. N. (1999). Temel Ekonometri. Çev. Ümit Şenesen ve Gülay Günlük Şenesen. İstanbul: Literatür Yayıncılık.
- Kaymak, O., & Beybur, M. (2017). “Bitcoin İşlem Hacimleri ile Türk Bankacılık Sektöründeki Mevdut Hacmi Arasındaki İlişki”. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(13), 63-73.
- Kim, M. J., Canh, N. P., & Park, S. Y. (2021). “Causal Relationship Among Cryptocurrencies: A Conditional Quantile Approach”. Finance Research Letters, 42, 101879.
- Korkmazgöz, Ç., Şahin, S., & İlhan, E. (2022). “Bitcoin ve Borsa İstanbul Endeksleri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: ARDL Sınır Testi Yaklaşımı”. Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 24(1), 89-108
- Nakamoto, S. (2008). “Bitcoin: A Peer-To-Peer Electronic Cash System”. Decentralized Business Review, 21260.
- Öztürk, M., Aras, O. N., & Kadı, O. S. (2012). “AB Borç Krizi ve Bunun Türk Dış Ticaretine Olan Etkileri”. Ekonomi Bilimleri Dergisi, 4(1), 77-89.
- Sevüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. (2010). Ekonometrik Zaman Serileri Analizi (Eviews Uygulamalı), Ankara: Nobel Yayınları.
- Szetela, B., Mentel, G., & Gędek, S. (2016). “Dependency Analysis Between Bitcoin and Selected Global Currencies”. Dynamic Econometric Models, 16(1), 133-144.
- Şak, Ü. N. (2021). “Kripto Paralar Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Hatemi-j Asimetrik Nedensellik Analizi”. Visionary E-Journal/Vizyoner Dergisi, 11(29), 149-175
- Tarı, R. (2014). Ekonometri. Ankara: Savaş Yayınevi.
- Zhu, Y., & Dickinson, D. Li Jianjun (2017). Analysis on the Influence Factors of Bitcoin’s Price Based on VEC Model Financial Innovation, 3(3), 1-13.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Finance and Investment (Other) |
| Journal Section | Research Articles |
| Authors | |
| Early Pub Date | July 3, 2024 |
| Publication Date | July 3, 2024 |
| Submission Date | November 17, 2023 |
| Acceptance Date | March 22, 2024 |
| Published in Issue | Year 2024Volume: 7 Issue: 1 |
ISSN: 2667-4491
Dear Authors,
According to the February 25, 2020 dated ULAKBIM decision, all kinds of researches conducted with qualitative or quantitative approaches that require data collection from participants using survey, interview, focus group study, observation, experiment, interview techniques, and the use of humans and animals (including materials/data) for experimental or other scientific purposes require an Ethics Committee certificate.
The ethics committee approvals obtained in accordance with the “publication policy” of the articles submitted to the Turkish Academic Social Sciences Research Journal must be specified in the METHOD section of the article and uploaded to the system. Publications with plagiarism report over 20% and studies without ethics committee approval will not be evaluated for publication in our journal.
Thank you for your attention and understanding.
This work is licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License
Turkish Research Journal of Academic Social Science (TURAJAS) is indexed by the following national and international scientific indexing services: