Dalgalı Rejim Altında USD/UAH Döviz Kuru Dinamiklerinin Teşhisi

İçindekiler

1. Introduction & Overview

Bu çalışma, Ukrayna'nın 2014 yılında dalgalı kur rejimi ve enflasyon hedeflemesi politikasına geçişini takiben USD/UAH (Ukrayna Grivnası) döviz kuru dinamiklerini kapsamlı bir ampirik analize tabi tutmaktadır. Ocak 2014'ten Mayıs 2020'ye kadar olan, makroekonomik dengesizlikler, sosyo-politik gerilimler ve Aralık 2019'da 23.46 UAH/USD gibi bir dip seviye dahil önemli kur oynaklığı ile karakterize edilen dönem incelenmektedir. Araştırma, döviz kurundaki hareketin rastgele mi yoksa kalıcı bir trend mi izlediğini teşhis etmeyi, mevsimsel kalıpları belirlemeyi ve dış makroekonomik şoklara karşı duyarlılığını değerlendirerek Ukrayna'nın döviz piyasasının verimliliğini ve istikrarını değerlendirmeyi amaçlamaktadır.

2. Methodology & Data

Ampirik analiz, USD/UAH döviz kuru sürecinin doğasına ilişkin üç temel hipotezi test etmek için sağlam bir zaman serisi ekonometrik teknikler seti kullanmaktadır.

2.1 Araştırma Hipotezleri

Çalışma aşağıdaki hipotezleri test etmektedir: (H1) USD/UAH döviz kuru, deterministik bir trend yerine stokastik (rastgele yürüyüş) bir süreç izlemektedir. (H2) Dinamikler istatistiksel olarak anlamlı mevsimsel örüntüler sergilemektedir. (H3) Döviz kuru dış makroekonomik şoklara karşı duyarlıdır, ancak reaksiyonlar kısa vadeli ve ortalamaya dönüş eğilimindeyse Ukrayna döviz piyasası nispi etkinlik belirtileri göstermektedir.

2.2 Analitik Çerçeve

Çok yöntemli bir yaklaşım kullanılmıştır:

• Birim Kök Testleri: Durağanlığı ve stokastik bir trendin varlığını belirlemek için Augmented Dickey-Fuller (ADF) ve Phillips-Perron testleri.
• Otokorelasyon Analizi: Serideki kalıpları ve devamlılığı tespit etmek için.
• Granger Nedensellik Testleri: Döviz kuru ile temel makroekonomik değişkenler arasındaki öncü-izleyici ilişkilerini araştırmak için.
• Tek Değişkenli Model: Trend-mevsimsel ayrıştırması için ARMA (AutoRegressive Moving Average) modellemesi.
• Çok Değişkenli Model: Döviz kuru üzerinde çeşitli makroekonomik göstergelerden gelen şokların dinamik etkisini analiz etmek için Vektör Otoregresyon (VAR) modeli ve Dürtü Tepki Fonksiyonları (IRF'ler).

2.3 Veri Dönemi & Sources

Ocak 2014'ten Mayıs 2020'ye kadar aylık veriler kullanılmıştır. Temel değişken USD/UAH döviz kurudur. Çok değişkenli analiz için, diğer makroekonomik göstergeler muhtemelen enflasyon oranları, faiz oranları, döviz rezervleri, ticaret dengesi rakamları ve petrol fiyatları veya USD endeksi gibi küresel faktörleri içermektedir. Bu veriler Ukrayna Ulusal Bankası (NBU) ve diğer resmi istatistik kurumlarından temin edilmiştir.

3. Empirical Results & Analysis

3.1 Trend Analysis & Random Walk

ADF ve Phillips-Perron testlerinin sonuçları, örneklem dönemi içinde USD/UAH serisi için birim kök boş hipotezinin reddedilemediğini göstermektedir. Bu, H1, döviz kuru hareketinin bir stokastik süreç rassal yürüyüş bileşeni içermektedir. Trend kalıcı değildir ve rassal bir unsur içerir, bu da zaman içinde keskin ve öngörülemeyen değişimlere yol açar. Bu durum, Ukrayna döviz piyasası için Zayıf Formda Etkin Piyasa Hipotezi (EMH) ile uyumludur ve geçmiş fiyat hareketlerinin gelecekteki değişimleri güvenilir şekilde tahmin edemeyeceğini ima eder.

3.2 Mevsimsellik Tespiti

Analiz doğruluyor H2, açık bir şekilde ortaya koyuyor mevsimsel desen USD/UAH dalgalanmalarında. Grivna genellikle yılın birinci ve ikinci çeyreğinde ABD doları karşısında değer kaybeder (Q1 & Q2) of the year and üçüncü ve dördüncü çeyreklerde değerlenmek (Q3 & Q4). This pattern could be linked to cyclical factors such as agricultural export flows, corporate tax payment schedules, or seasonal demand for foreign currency.

3.3 Dış Şoklara Duyarlılık

VAR model ve Dürtü Tepki Fonksiyonları, USD/UAH kurunun belirli makroekonomik göstergelerden gelen şoklara tepki verdiğini ve bu tepkilerin ya pozitif (değer kaybı) ya da negatif (değer kazanımı) olduğunu göstermektedir. Çalışma, bu tepkilerin kritik olarak kısa vadeli, büyüklük açısından istatistiksel olarak anlamsız olduğunu ve zamanla sönme eğilimi gösterdiğini bulmaktadır. Bu durum, H3 ve piyasanın haberlere tepki verdiğini (göreceli etkinliği gösterir) ancak aynı zamanda istikrarlı çünkü şoklar kalıcı, istikrarsızlaştırıcı sapmalara neden olmaz.

4. Key Findings & Implications

• Stochastic & Unpredictable Trend: USD/UAH kuru rassal bir yürüyüş izlemekte olup, doğrusal modellerle kesin kısa-orta vadeli tahmin yapılmasını son derece zorlaştırmaktadır.
• Belirgin Mevsimsellik: Politika yapıcılar ve işletmeler üç aylık baskı noktalarını öngörebilir, ancak rassal yürüyüş bileşeni kesin tahmini sınırlar.
• Verimli ama İnce Pazar: Şoklara karşı hızlı ve sönümlü tepki, piyasanın bilgiyi hızla içselleştirdiğini ancak tek bir şoktan kaynaklanan büyük ve uzun süreli hareketleri sürdürecek derinlikten yoksun olabileceğini göstermektedir.
• Çok Faktörlü Bağımlılık: Döviz kuru, standart uluslararası finans teorisi ile uyumlu olarak, birkaç yerel ve potansiyel olarak küresel makroekonomik faktörden etkilenmektedir.
• Politika Zorluğu: Ukrayna Ulusal Bankası için, yüksek derecede dalgalı ve stokastik bir döviz kuru rejimi altında enflasyonu yönetmek önemli bir zorluktur.

5. Technical Details & Mathematical Framework

Temel modeller aşağıdaki gibi belirlenmiştir:

Genişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) Testi:
$\Delta y_t = \alpha + \beta t + \gamma y_{t-1} + \sum_{i=1}^{p} \delta_i \Delta y_{t-i} + \epsilon_t$
Sıfır hipotezi $H_0: \gamma = 0$ (birim kök mevcut). Çalışmanın sonuçları, seviye serisi için muhtemelen $H_0$ hipotezini reddetmeyi başaramamıştır.

Vektör Otoregresyon (VAR) Modeli:
$\mathbf{Y}_t = \mathbf{A}_0 + \mathbf{A}_1\mathbf{Y}_{t-1} + ... + \mathbf{A}_p\mathbf{Y}_{t-p} + \mathbf{U}_t$
Burada $\mathbf{Y}_t$, USD/UAH kuru ve diğer makroekonomik değişkenleri (örneğin, enflasyon, faiz oranları) içeren bir vektördür, $\mathbf{A}_i$ katsayı matrisleridir ve $\mathbf{U}_t$ beyaz gürültü yeniliklerinden oluşan bir vektördür.

Dürtü Tepki Fonksiyonu (IRF):
VAR sistemindeki bir değişkene (örneğin, bir enflasyon sürprizi) uygulanan bir standart sapmalık şokun, tüm değişkenlerin, özellikle USD/UAH kurunun, mevcut ve gelecekteki değerleri üzerindeki etkisini izler: $\frac{\partial Y_{t+h}}{\partial u_{j,t}}$ for $h=0,1,2,...$

6. Experimental Results & Chart Descriptions

Şekil 1 (Zaman Serisi Grafiği): Büyük olasılıkla 2014-2020 dönemindeki nominal USD/UAH döviz kurunu göstermektedir; 2014-2015'teki keskin değer kaybını, 2016-2018'deki nispi istikrarı ve Aralık 2019 zirvesiyle birlikte 2019-2020'de yeniden artan oynaklığı vurgulamaktadır.

Şekil 2 (ACF/PACF Korelogramları): ARMA model derecelerini ($p$, $q$) belirlemek ve kalıcılığı görsel olarak değerlendirmek için kullanılan Otokorelasyon ve Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonu grafikleri (yavaş azalan ACF, durağan olmama durumuna işaret eder).

Şekil 3 (Mevsimsel Ayrıştırma): Seriyi trend, mevsimsel ve artık bileşenlerine ayıran bir grafik, Q1-Q2 değer kaybı / Q3-Q4 değer kazanımı modelini görsel olarak doğrulamaktadır.

Şekil 4-7 (Darbeye Tepki Fonksiyonları): VAR modelinde diğer değişkenlerden gelen ortogonalize şoklara (örneğin, NBU politika faizi, enflasyon, ticaret dengesi şokları) USD/UAH döviz kurunun tepkisini gösteren bir dizi grafik. Temel gözlem, tepki yollarının sıfır civarında seyretmesi ve güven aralıklarının sıfırı kapsamasıdır; bu, istatistiksel olarak anlamsız ve geçici etkiler olduğunu göstermektedir.

Tablo 1-11: Tanımlayıcı istatistikleri, birim kök testi sonuçlarını (ADF/PP istatistikleri ve p-değerleri), ARMA model tahmin çıktılarını, Granger nedensellik testi sonuçlarını (F-istatistikleri ve p-değerleri) ve VAR model tahmin matrislerini sunar.

7. Analiz Çerçevesi: Pratik Bir Vaka

Senaryo: Bir Ukraynalı tarım ihracatçısı, Haziran 2024'te tahsil edilecek gelirler için döviz kuru riskini değerlendirmek istiyor.

Çerçeve Uygulaması:

1. Trend Bileşeni (Stokastik): Analist, rassal yürüyüş doğasını kabul eder. Bir ARMA modelinden elde edilen nokta tahmini oldukça belirsizdir. Bunun yerine, tahmin odağını dağılım olası sonuçların (örneğin, Geometrik Brownian Hareketi simülasyonu kullanılarak: $dS_t = \mu S_t dt + \sigma S_t dW_t$, burada $S_t$ döviz kurudur).
2. Mevsimsel Düzeltme: Tarihsel veriler, Haziran'ın (Q2) tipik olarak Grivnanın zayıflık dönemi olduğunu göstermektedir. Analist, buna bir Mevsimsel Amortisman Sapması risk modeline dahil edebilir, örneğin son 10 yılın ortalama Haziran getirilerini analiz ederek.
3. Şok Analizi: Analist, makalenin VAR çerçevesinin basitleştirilmiş bir versiyonunu kullanarak, öncü göstergeleri (örneğin, aylık enflasyon verileri, NBU yorumları, küresel USD gücü) izler. IRF mantığı, piyasa etkin ise "kötü" bir enflasyon rakamının bile kalıcı bir kaymaya neden olmaması gerektiğini, ancak kısa vadeli oynaklığa yol açabileceğini söyler.
4. Korunma Kararı: Yüksek oynaklık (stokastik trend) ve mevsimsel zorluklar göz önüne alındığında, analist, naif bir tahmine dayanarak korunmasız bırakmak yerine, beklenen Haziran gelirinin önemli bir kısmının forward sözleşmeleri veya opsiyonlar aracılığıyla korunmasını önerir.

8. Future Applications & Research Directions

• Non-Linear & Machine Learning Models: Doğrusal modellerin (ARMA, VAR) rastgele yürüyüşü tahmin etmedeki sınırlamaları göz önüne alındığında, gelecekteki araştırmalar, volatilite kümelemesi için GARCH gibi doğrusal olmayan modelleri veya gelişmiş döviz tahmin çalışmalarında görüldüğü gibi (örneğin, LSTM'yi dikkat mekanizmalarıyla birleştiren deneyler), risk yönetimi için gelişmiş tahmin gücü sunabilecek karmaşık, doğrusal olmayan bağımlılıkları yakalamak için makine öğrenimi tekniklerini (LSTM ağları, Rastgele Ormanlar) kullanmalıdır.
• Yüksek Frekanslı Veri Analizi: Piyasa mikro-yapısını ve haberlere uyum hızını test etmek için gün içi veya tik verilerinin kullanılması, piyasa etkinliğinin daha keskin bir testini sağlar.
• Küresel Risk Faktörlerinin Entegrasyonu: ICE ABD Dolar Endeksi (DXY), VIX (oynaklık endeksi) veya emtia fiyatları gibi küresel değişkenlerin VAR modeline açıkça dahil edilerek yerel ile küresel itici güçlerin ayrıştırılması.
• Politika Değerlendirmesi: 2020 sonrası belirli NBU müdahalelerinin veya politika değişikliklerinin etkisini değerlendirmek için karşıt gerçeklik olarak oluşturulmuş çerçevenin kullanılması.
• Kripto-Itibari Para Çiftlerine Uygulama: Bu metodoloji, merkezi olmayan finans (DeFi) alanında giderek ilgi gören bir konu olan gelişmekte olan piyasa para birimlerinin kripto para birimlerine karşı dinamiklerini analiz etmek için uyarlanabilir.

9. Kaynakça

1. Ignatyuk, A., Osetskyi, V., Makarenko, M., & Artemenko, A. (2020). Ukrainian hryvnia under the floating exchange rate regime: diagnostics of the USD/UAH exchange rate dynamics. Banks and Bank Systems, 15(3), 129-146.
2. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427-431.
3. Phillips, P. C., & Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75(2), 335-346.
4. Granger, C. W. (1969). Ekonometrik modeller ve çapraz spektral yöntemlerle nedensel ilişkilerin araştırılması. Econometrica, 37(3), 424-438.
5. Sims, C. A. (1980). Makroekonomi ve gerçeklik. Econometrica, 48(1), 1-48.
6. Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. The Journal of Finance, 25(2), 383-417.
7. Bollerslev, T. (1986). Genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327.
8. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Sinirsel Hesaplama, 9(8), 1735-1780.
9. National Bank of Ukraine. (2024). Resmi istatistikler ve raporlar. [NBU Website] adresinden alındı.
10. International Monetary Fund. (2023). Annual Report on Exchange Arrangements and Exchange Restrictions (AREAER).

10. Analyst's Perspective: Core Insight, Logical Flow, Strengths & Flaws, Actionable Insights

Temel İçgörü: Bu makale, Grivna'ya oynayan herkes için soğuk ve sert bir gerçeği ortaya koyuyor: temel eğilimi temelde öngörülemez. Yazarlar, USD/UAH kurunun klasik bir rastgele yürüyüş olduğunu ikna edici bir şekilde göstererek, güvenilir doğrusal tahmin modelleri umudunu gömüyor. Asıl vurucu nokta ise bu kaosun, net mevsimsel kalıplar ve haberlere verimli ancak kısa sürede tepki veren bir piyasa ile bir arada var olması. Bu, mekanik olarak verimli mekanik olarak verimli ancak temelde istikrarsız—uzun vadeli yatırımcılar için tehlikeli bir kombinasyon ancak taktiksel, mevsimsellikten haberdar tüccarlar için potansiyel bir oyun alanı.

Mantıksal Akış: Argüman metodik ve sağlamdır. Açık bir hipotezle (rastgele yürüyüş) başlar, bunu doğrulamak için sektör standardı testleri (ADF, PP) kullanır, ardından rastgele yürüyüşün engellemediği mevsimsel anomalileri belirleyerek karmaşıklık katmanları ekler. Son olarak, piyasanın direncini stres testine tabi tutmak için bir VAR modeli kullanır ve şokları hızla absorbe ettiğini bulur - derin olmasa da makul ölçüde etkin bir piyasanın ayırt edici özelliği. Tek değişkenli analizden çok değişkenli analize geçiş akışı ders kitabı niteliğinde ve etkilidir.

Strengths & Flaws: Güçlü yön, kapsamlı metodolojik araç seti ve net, veriye dayalı sonuçlardır. Yazarlar haddini aşmaz. Ancak, modern bağlamdaki temel eksiklik, ihmalden kaynaklanır: doğrusal olmayan veya makine öğrenimi yaklaşımlarının tamamen yokluğu. 2020'de oynak bir gelişmekte olan piyasa para birimini analiz etmek için ARMA/VAR'a bağlı kalmak, bir kasırgada gezinmek için harita kullanmaya benzer. Forex'e LSTM uygulayan çalışmalar gibi (örneğin, Sezer et al., 2020) rastgele bir yürüyüşün gizleyebileceği karmaşık desenleri yakalamada önemli kazanımlar sağladığını göstermektedir. Ayrıca, "dış şoklar" muhtemelen fazla iç odaklıdır ve odadaki fili, yani ABD Federal Rezervi'nin politikasının ve küresel dolar döngülerinin Ukrayna gibi dolarlaşmış bir ekonomi üzerindeki baskın etkisini gözden kaçırmaktadır.

Uygulanabilir Öngörüler:

• For Corporates & Banks: Operasyonel planlama için nokta tahminlerini terk edin. Hemen olasılıklı senaryo analizi ve stres testine geçin. Belirlenen Q1/Q2 mevsimselliğini yıllık hedge takviminizde sistematik bir faktör olarak kullanın—bu dönemlerde daha fazla koruma katmanı eklemeyi düşünün.
• NBU için: Bulgular, dalgalı, rassal yürüyüşlü bir para birimi ile enflasyon hedeflemenin son derece zor olduğunu doğrulamaktadır. İletişim stratejisi, seviyeyi yönlendirmeye çalışmaktan ziyade beklentileri ve oynaklığı yönetmeye vurgu yapmalıdır. Kamunun anlayışını pekiştirmek için enflasyon raporlarına bir "mevsimsel faktörler" eki yayınlamayı düşünün.
• Araştırmacılar İçin: Bu makale mükemmel bir temel oluşturuyor. Bir sonraki adım, bu çalışmanın işaret ettiği doğrusal olmayan ilişkileri ele alabilen modellerle onun yerini almaktır. Veri bilimi ekipleriyle iş birliği yaparak aynı veri setine gradyan artırma veya sinir ağları uygulayın; sonuçların karşılaştırılması yayınlanmaya değer olacaktır.
• Yatırımcılar İçin: Ukrayna'yı yüksek oynaklığa sahip taktiksel bir tahsisat olarak değerlendirin. Mevsimsel model (zayıf ilk yarı, güçlü ikinci yarı), riskli de olsa potansiyel bir sistematik eğilim sunar. Herhangi bir uzun vadeli pozisyon, döviz tahminine değil, oynaklığın temel itici güçlerini iyileştiren temel reformlara dayandırılmalıdır.