En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi
Yıl: 2018 Cilt: 0 Sayı: 79 Sayfa Aralığı: 123 - 138 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.25095/mufad.438852 İndeks Tarihi: 13-11-2020
En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi
Öz: Çalışmada gün geçtikçe popülerliği ve buna bağlı olarak toplam piyasa değerleri ve işlem hacimleriartan, çok sayıda ve çok çeşitli piyasalarda işlem gören kripto paraların fiyatlarının birbiri üzerindekietkisi araştırılmıştır. Çalışmada, Bitcoin, Ethereum, Ripple, Bitcoin Cash, Cardano, Litecoin, NEM, NEO,Stellar ve IOTA kripto paralarının seçiminde toplam piyasa değerleri dikkate alınmıştır ve en yüksektoplam piyasa değerine sahip 10 kripto para analize dahil edilmiştir. 15 Aralık 2017 ve 17 Ocak 2018tarihleri arasında çalışmaya konu olan kripto paraların günlük fiyat hareketleri arasındaki ilişkiyiincelemek için serilere Johansen Eşbütünleşme Testi ve Granger Nedensellik Testi uygulanmıştır.Çalışmanın sonucunda, Cardano’nun NEO’nun Granger nedeni olduğu, Bitcoin’in Bitcoin Cash’inGranger nedeni olduğu, Litecoin’in Bitcoin Cash’in Granger nedeni olduğu, NEM’in Bitcoin Cash’inGranger nedeni olduğu, Ripple’ın Bitcoin’in Granger nedeni olduğu, NEO ve Ethereum’un birbirininGranger nedeni olduğu, NEO ve Litecoin’in birbirinin Granger nedeni olduğu ve NEM’in Stellar’ınGranger nedeni olduğu tespit edilerek, bu değişkenlerin fiyat hareketlerinin kısa dönemde birbirinietkilediği ortaya konmuştur.
Anahtar Kelime: Interaction between Ten Cryptocurrencies which Have the Highest Market Capitalization
Öz: In this study, we investigated the influence of the cryptocurrencies’ prices on each other, which are known more and more every day, and which are increasing in transaction volume and traded in various markets. These cryptocurrencies are; Bitcoin, Ethereum, Ripple, Bitcoin Cash, Cardano, Litecoin, NEM, NEO, Stellar and, IOTA. Johansen Cointegration Test and Granger Causality Test were applied to the series. In order to examine the relationship between the daily price movements of cryptocurrencies, which is the subject of the study between December 15, 2017 and January 17, 2018. The result of the analyses show that Cardano Granger causes NEO, Bitcoin Granger causes Bitcoin Cash, Litecoin Granger causes Bitcoin Cash, NEM Granger causes Bitcoin cash, Ripple Granger causes Bitcoin, NEO and Ethereum have a bidirectional causality relationship with each other, NEO and Litecoin also exhibit a bidirectional causality relationship with each other, and NEM Granger causes Stellar, the results prove that the price movements of these variables affect each other in the short run.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
- Atik, Murat – Köse, Yaşar – Yılmaz, Bülent – Sağlam, Fatih (2015). “Kripto Para: Bitcoin ve Döviz Kurları Üzerine Etkileri”, Bartın Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 6(11), ss. 247-261.
- Balcılar, Mehmet - Bouri, Elie - Gupta, Rangan - Roubaud, David (2017). “Can Volume Predict Bitcoin Returns and Volatility ? A Quantiles-Based Approach”, Economic Modelling, 64, pp. 74-81.
- Bridgers, Adam (2017). “Will Workplaces be Going off the Rails 0n the Blockchain?”, Journal off Internet Law, 20(11), pp. 3-6.
- Ciaian, Pavel – Rajcaniova, Miroslava – Kancs, d’Artis (2018). “Virtual Relationships: Short and Long Run Evidence from Bitcoin and Altcoin Markets”, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 52, pp. 173-195.
- Demirci, N. Savaş (2017). “İmalat Sanayi Sektöründe Üretim ve Banka Kredileri İlişkisi: Türkiye İçin Eşbütünleşme ve Nedensellik Analizi”, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19(1), ss.35-61.
- Dyhrberg, Anne Haubo (2016). “Bitcoin, Gold and the Dollar, A GARCH Volatility Analysis”, Finance Research Letters, 16(2016), pp. 85-92.
- Dwyer, Gerald P. (2015). “The Economics of Bitcoin and Similar Private Digital Currencies”, Journal of Financial Stability, 17(2015), pp. 81-91.
- Granger, Clive W. J. (1969). “Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods”, Econometrica: Journal of the Econometric Society, 37(3), pp. 424-438.
- Granger, C.W.J.- Newbold, P. (1974). “Spurious regression in econometrics”, Journal of Econometrics, 2, pp. 111-120.
- Iansiti, Marco - Lakhani, Karim R. (2017). “The Truth About Blockchain”, Harvard Business Review, 95(1), pp. 118-127. https://tr.investing.com/crypto/currencies, Erişim Tarihi: 17.1.2018
- Europen Central Bank, (2012). “Virtual Currency Schemes” (https://www. ecb. europa. eu/pub/pdf/other/virtualcurrencyschemes201210en.pdf, Erişim tarihi: 02.12.2017)
- Europen Central Bank, (2012), Virtual Currency Schemes, (https://www. ecb.europa.eu/pub/pdf/other/virtualcurrencyschemes201210en.pdf, Erişim tarihi: 02. 12.2017.
- Isa, M. (2017). Speculative Instrument or Game-Changer?. Finweek, pp.18-18.
- Johansen, Soren (1988). “Statistical Analysis of Cointegration Vectors”, Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2-3), pp. 231-254.
- Katsiampa, Paraskevi (2017). “Volatility Estimation for Bitcoin: A Comprasion of GARCH Models”, Economics Letters, 158, pp. 3-6.
- Kristoufek, Ladislav (2014). “What Are the Main Drivers of the Bitcoin Price? Evidence from Wavelet Coherence Analysis”, Cornell University Library, http://arxiv.org/abs/ 14.06.0268, Erişim tarihi: 10.1.2018.
- Li, Xin – Wang, Chong Alex (2017). “The Technology and Economic Determinants of Cryptocurrencies Exchange Rates: The case of Bitcoin”, Decision Support Systems, 95, pp. 49-60. www.kriptopara.org, Erişim tarihi: 01.12.2017.
- Nakamoto, Satoshi (2009). “Bitcoin: A Peer to Peer Electronic Cash System”, https://bitcoin.org/bitcoin.pdf, Erişim tarihi: 15.12.2017
- Narayanan, Arvind - Miller, Andrew (2017). “Research for Practice: Cryptocurrincies, Blockchains and Smart Contracts: Hardware for Deep Learning”, Communications of the ACM, 60(5), pp. 48-51.
- Sahoo, Pradipta Kumar (2017). “Bitcoin as Digital Money: Its Growth and Future Sustainability”, Theoretical and Applied Economics, 24(4-613), pp. 53-64.
- Scott, Brett - Loonam, John - Kumar, Vikas (2017). “Exploring the Rising Blockchain Technology: Towards Distributed Collaborative Organizations”, Strategic Change, 26(5), pp. 423-428.
- Sharma, Suksham (2017). “Digital Mints: Know the Factory”, PC Quest, 30(7), pp. 54-57.
- Singh, Kavid (2015). “The New Wild west: Preventing Money Laundering in the Bitcoin Network”, Northwestern Journal of Technology and Intellectual Property, 13(1), pp. 38-63.
- Sontakke, Kaustubh Arvind - Ghaisas, Aishwarya (2017). “Crypto Currencies: A Developing Asset Class”, Internatioanal Journal of Business Insight and transformation, 10(2), pp. 10-17.
- Wandhöfer, Ruth (2017). “The future of digital retail payments in Europe: A Place for Digital Cash”, Journal of Payments Strategy&Systems, 11(3), pp. 248-258.
| APA | KARAAĞAÇ G, ALTINIRMAK s (2018). En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi. , 123 - 138. 10.25095/mufad.438852 |
| Chicago | KARAAĞAÇ Gökben Adana,ALTINIRMAK serpil En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi. (2018): 123 - 138. 10.25095/mufad.438852 |
| MLA | KARAAĞAÇ Gökben Adana,ALTINIRMAK serpil En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi. , 2018, ss.123 - 138. 10.25095/mufad.438852 |
| AMA | KARAAĞAÇ G,ALTINIRMAK s En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi. . 2018; 123 - 138. 10.25095/mufad.438852 |
| Vancouver | KARAAĞAÇ G,ALTINIRMAK s En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi. . 2018; 123 - 138. 10.25095/mufad.438852 |
| IEEE | KARAAĞAÇ G,ALTINIRMAK s "En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi." , ss.123 - 138, 2018. 10.25095/mufad.438852 |
| ISNAD | KARAAĞAÇ, Gökben Adana - ALTINIRMAK, serpil. "En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi". (2018), 123-138. https://doi.org/10.25095/mufad.438852 |
| APA | KARAAĞAÇ G, ALTINIRMAK s (2018). En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, 0(79), 123 - 138. 10.25095/mufad.438852 |
| Chicago | KARAAĞAÇ Gökben Adana,ALTINIRMAK serpil En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi. Muhasebe ve Finansman Dergisi 0, no.79 (2018): 123 - 138. 10.25095/mufad.438852 |
| MLA | KARAAĞAÇ Gökben Adana,ALTINIRMAK serpil En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi. Muhasebe ve Finansman Dergisi, vol.0, no.79, 2018, ss.123 - 138. 10.25095/mufad.438852 |
| AMA | KARAAĞAÇ G,ALTINIRMAK s En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi. Muhasebe ve Finansman Dergisi. 2018; 0(79): 123 - 138. 10.25095/mufad.438852 |
| Vancouver | KARAAĞAÇ G,ALTINIRMAK s En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi. Muhasebe ve Finansman Dergisi. 2018; 0(79): 123 - 138. 10.25095/mufad.438852 |
| IEEE | KARAAĞAÇ G,ALTINIRMAK s "En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi." Muhasebe ve Finansman Dergisi, 0, ss.123 - 138, 2018. 10.25095/mufad.438852 |
| ISNAD | KARAAĞAÇ, Gökben Adana - ALTINIRMAK, serpil. "En Yüksek Piyasa Değerine Sahip On Kripto Paranın Birbirleriyle Etkileşimi". Muhasebe ve Finansman Dergisi 79 (2018), 123-138. https://doi.org/10.25095/mufad.438852 |
