10 Yıllık ABD Tahvil Getirisi, Dolar Endeksi ve Altın Vadeli İşlemleri Arasındaki Dinamik İlişkilerin Markov Rejim Değişim Modeli ile Analizi

Abstract

Amaç: Bu çalışmanın temel amacı, 2014-2024 yılları arasındaki ABD Tahvil Getirisi (US10Y), Dolar Endeksi (DXY) ve Altın Vadeli İşlemler (GCc1) arasındaki dinamik ilişkileri zaman serisi analiz tekniklerinden biri olan Markov Rejim Değişim Modelleri (MRDM) yardımıyla incelemektir. Üç temel finansal göstergenin ekonomik rejimlere bağlı olarak zaman içerisinde gösterdikleri değişimleri ve değişkenler arasında farklı makroekonomik koşullar altında oluşan yapısal etkileşim biçimlerini anlamaya odaklanmaktadır. Yöntem: Çalışmada, 02.01.2014–03.06.2024 tarih aralığındaki iş günü bazlı günlük veriler kullanılmıştır. Serilerin durağanlığı ADF ve PP testleri ile test edilmiş, serilere uygun fark alma işlemi uygulanmıştır. Granger nedensellik ve Johansen eşbütünleşme analizleri yapıldıktan sonra, üç rejimli Markov Rejim Değişim Modeli tahmin edilmiştir. Bulgular: Analiz sonuçlarına göre, ilk rejimde, altın fiyatlarının tahvil getirilerine negatif etkisi gözlemlenirken, Dolar Endeksi’nin anlamlı bir etkisi bulunmamıştır. İkinci rejimde ise ne Dolar Endeksi ne de altın fiyatlarının tahvil getirilerine etkisi görülmemiştir. Üçüncü rejimde ise Dolar Endeksi ve tahvil getirileri pozitif, altın fiyatları ile negatif ilişkilidir. Geçiş matrisine göre, piyasanın birinci ve üçüncü rejimlerde kalma olasılığı daha yüksektir. Sonuç: Çalışma bulguları, finansal piyasa göstergelerinin zaman içinde sabit kalmadığını ve ekonomik rejimlere duyarlı olarak değiştiğini ortaya koymaktadır. MRDM ile belirlenen rejim yapıları, yatırımcıların ve politika yapıcıların yalnızca mevcut piyasa koşullarını değil, olası rejim geçişlerini de dikkate almaları gerektiğine işaret etmektedir. Altın, tahvil getirisi ve dolar endeksi gibi değişkenlerin rejimlere göre farklı yön ve şiddette etkiler göstermesi, portföy yönetimi ve ekonomik politika tasarımlarında stratejik yaklaşımın önemini vurgulamaktadır. Çalışma, finansal değişkenler arasındaki ilişkilerin yalnızca nedensellik temelinde değil, rejimsel bütünlük içinde değerlendirilmesi gerektiğine dair metodolojik bir çerçeve sunmaktadır.

Aim: The main objective of this study is to examine the dynamic relationships between the U.S. 10-Year Treasury Yield (US10Y), the U.S. Dollar Index (DXY), and Gold Futures (GCc1) during the period between 2014 and 2024 by employing Markov Regime Switching Models (MRSM), one of the advanced time series analysis techniques. The study focuses on understanding how these three major financial indicators change over time depending on economic regimes and how their structural interactions evolve under different macroeconomic conditions. Method: The study utilizes daily data based on business days between 02.01.2014 and 03.06.2024. The stationarity of the series is tested using the Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) tests. Appropriate differencing techniques were applied where necessary. After performing Granger causality and Johansen cointegration tests, a three-regime Markov Regime Switching Model was estimated. Results: According to the analysis, in the first regime, gold prices have a negative impact on treasury yields, while the Dollar Index has no significant effect. In the second regime, neither gold prices nor the Dollar Index significantly affect treasury yields. In the third regime, the Dollar Index and treasury yields are positively correlated, while gold prices are negatively associated. The transition matrix indicates that the market tends to remain longer in the first and third regimes. Conclusion: The findings reveal that financial market indicators do not remain constant over time and are sensitive to economic regimes. The regime structures identified through MRSM suggest that both investors and policymakers should consider potential regime shifts, not just current market conditions. The study offers a methodological framework emphasizing the need to assess financial interactions within a regime-based context, beyond simple causality.