türk resm pyasası le uluslararası resm pyasaları arasındak

2. Ulusal ktisat Kongresi / 20-22
ubat 2008 / DEÜ
BF ktisat Bölümü / zmir -Türkiye
TÜRK RES M P YASASI LE
ULUSLARARASI RES M P YASALARI ARASINDAK
F YAT ETK LE MLER N N ANAL Z
Dr. Erdal Atukeren1
Yrd. Doç. Dr. Aylin Seçkin2
ÖZET
Bu çal mada, Türkiye’de resim müzayedeleri piyasas ndaki fiyat dinamikleri uluslararas
sanat piyasalar ndaki geli meler çerçevesinde incelenmektedir. Veri seti olarak, Seçkin ve
Atukeren’nin (2007) dollar baz nda hesaplanan “Türk Resim Müzayedeleri Fiyat Endeksi” ve Mei ve
Moses (2002, American Economic Review)’de yay nlanan ve 2005’de güncelle tirilen “Dünya Güzel
Sanatlar Piyasalar Fiyat Endeksi” kullan lmaktad r. Yöntem olarak, 1990-2004 dönemi için e bütünle me ve Granger-nedensellik s namalar kullan lmakta ve Türk resim piyasas ndaki fiyatlar n
dünya resim piyasalar ndaki fiyat hareketleri ile olan ili kisi analiz edilmektedir. Çal mam zda,Türk
resminin uluslararas sanat eserlerinden olu an bir portföye dahil edilmesinin, böyle bir portföy
üzerinde yat r m çe itlendirici etkisi olup olmad ; finansal varl k fiyatlama modeli (FVFM) ile de
incelenmektedir. Elde edilen sonuçlar, Türk resim piyasas n n uzun dönemde uluslararas sanat
piyasalar ndaki hareketlerden etkilendi;ini, fakat FVFM beta’s n n dü ük olmas nedeniyle sanat
eserlerinden olu an uluslararas bir yat r m portföyünü çe itlendirici etkisi oldu;unu göstermektedir.
Anahtar Kelimeler: Sanat ekonomisi, Türk resim piyasas , Uluslararas sanat piyasalar , Zaman
serileri analizi, Porföy çe itlendirme etkileri
JEL S!n!fland!rmas!: G11, Z11
ABSTRACT
AN ANALYSIS OF THE PRICE INTERLINKAGES BETWEEN THE TURKISH AND THE
INTERNATIONAL PAINTINGS MARKETS
We examine the price dynamics in Turkish paintings market vis-à-vis the international art
markets for the 1990 – 2004 period. We use the paintings price index calculated by Seçkin and
Atukeren (2006b) for Turkey and the 2005 update of the Mei & Moses (AER, 2002) international
fine art market price index. We employ cointegration tests and Granger-causality analysis and
investigate whether the prices of Turkish paintings move independently of the international art
markets. We also estimate the CAPM relationship. We find that the prices in the Turkish paintings
market move in line with the international art markets in the long run. Nevertheless, the CAPM
beta is found to be low. Hence, we conclude that the inclusion of Turkish paintings in an
international art investment portfolio can lead to portfolio diversification benefits.
Key words: Economics of arts, Turkish paintings market, International art markets, time series
analysis, portfolio diversification effects
JEL Classification: G11, Z11
1
ETH Zürich, KOF Swiss Economic Institute, [email protected]
2
stanbul Bilgi Üniversitesi, Ekonomi Bölümü, [email protected]
1
Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi
1. Giri.
Sanat eserleri al c s na hem estetik yönleriyle hem de bir alternatif finansal yat r m
arac olarak hizmet etmektedir. Sanat piyasalar n n ekonomik ve f nansal analizi
konusunda son 20 – 30 y l içinde önemli geli meler kaydedilmi tir. Literatürde elde edilen
sonuçlar, sanat eserlerine yap lan yat r mlar n getirisinin genelde hisse senetleri ve
tahvillerin getirisinin alt nda ve volatilitesinin yüksek oldu;u yönündedir. Fakat, sanat
eserleri piyasalar n n kendine has özellikleri nedeniyle, bu piyasalarla di;er finansal
piyasalar aras nda uzun dönemde korrelasyon dü üktür. Bu nedenle, sanat eserlerine
yap lan yat r mlar n genel bir mali portföyü çe itlendirme özelli;ine sahip olabilece;inden
söz edilebilir. Ancak, bu konuda yap lan çal malar n büyük ço;unlu;u sanat ve finansal
piyasalar derin ve ekonomik istiktar sahibi geli mi ülkeleri kapsamaktad r. Geli mekte
olan ülkelerin sanat piyasalar nda risk – getiri ili kisi üzerine yap lan çal malar, uzun
süreli ve düzenli veri gereksinimi nedeniyle çok s n rl say dad r. Bu çal malardan baz lar
da (Edwards, 2004), geli mekte olan ülkelerin kendi iç sanat piyasalar na de;il, bu
ülkelerin tan nm
sanatç lar n n eserlerinin uluslararas müzayedelerdeki fiyatlar na
dayanmaktad r. Bu konudaki literatür, Frey ve Pommerehne (1989), Baumol (1986),
Goetzman (1993), Burton ve Jacobsen (1999), ve Ashenfelter and Graddy (2003)
tarafindan geni kapsaml olarak taramaktad r. Frey ve Eichenberger (1995) ise sanat
ekonomisi literatüründe elde edilen ampirik sonuçlar gözden geçirmekte ve bu
çal malar n genel bir kriti;ini yapmaktad r.
Türkiye’de resim piyasas için fiyat endeksi Seçkin ve Atukeren (2006, 2007)
taraf ndan hesaplanm t r. Bu çal malarda, 13 Türk sanatç s n n sadece Türkiye’de
yap lan müzayedelerde sat lan eserlerinden olu an (toplam 1030 sat verisi) bir örnek
kullan lm t r. Hedonik fiyat modeli kullan larak elde edilen sonuçlar, resim piyasas na
yap lan yat r mlar n getirisinin Mstanbul Menkul K ymetler Borsas na (MMKB 100) göre daha
dü ük, fakat alt n, döviz, ve banka mevduat hesab gibi di;er yat r m araçlar na gore
daha yüksek oldu;unu göstermektedir. Ayr ca, finansal varl k fiyatlama modeli (FVFM)
kullan larak yap lan analizler, Türkiye’de resim piyasas n n 1990-2005 dönemi için
beta’s n n dü ük (0.35) oldu;unu göstermi tir. Fakat, piyasalar n s ;l ; ve ekonomik
krizlerin s kl ; nedeniyle resim piyasas makroekonomik geli melerden etkilenmektedir.
Elde edilen bu sonuçlar uluslararas literatürde belirtilen sonuçlarla genelde uyumludur.
Finansal sanat ekonomisi literatüründe ele al nan di;er bir konu da, sadece sanat
eserlerinden olu an bir yat r m portföyünün nas l çe itlendirilebilece;idir. Di;er finansal
yat r m portföylerinde oldu;u gibi, sanat eserlerinden olu an bir portföyde de risk – getiri
ili kisi portföyü olu turan yat r m araçlar n n birbiri ile ili kisine ba;l d r. Sanat
yat r mlar nda, farkl sanatç lar, farkl türde ve ortamlardaki resimler, farkl dönemlere ait
resimler, veya farkl fiyat kategorilerindeki resimler yat r mc n n sanat eserleri portföyünü
çe itlendirmede rol oynayabilir. Bunun nedeni, sanat piyasalar n n farkl segmentlerinin
kendilerine ait özellikleri olmas ve risk – getiri ili kisinin di;er kategorilerden de;i ik
seyredebilmesidir. Sanat piyasalar n n kendine has iç dinamikleri, sanat yat r mlar
portföylerinin çe itlendirilebilmesine olanak tan maktad r.
Worthington ve Higgs (2003), uluslararas sanat piyasalar aras ndaki ili kileri
incelemi tir. Worthington ve Higgs (2003) sekiz resim kategorisine ait fiyat indeksleri
aras ndaki ba;lant lar ve bunlar n global hisse sendi piyasalar ndaki geli melerden ne
derecede etkilendi;ini ara t rm t r. Mncelenen sekiz resim kategorisi unlard r: “ça;da
ustalar”, “Frans z empresyonistleri”, “Avrupal modern ressamlar”, “19. yüzy l Avrupal
ressamlar, “eski ustalar”, “sürrealistler”, “20. yüzy l Mngiliz ressamlar ”, ve “Amerikal
modern resssamlar” d r. Wortington ve Higgs (2003) e -bütünle me analizi, Grangernedensellik s namalar , vektör otoregresyon modelleri, ve genelle tirilmi varyans
ayr t rmas (generalised variance decomposition) yöntemlerini kullanm t r. Elde edilen
sonuçlar, uluslararas resim piyasas nda hem k sa hem de uzun vadede yüksek derecede
entegrasyon oldu;u ve sanat piyasalar n n sermaye piyasalar ndaki hareketlerden önemli
2
2. Ulusal ktisat Kongresi / 20-22
ubat 2008 / DEÜ
BF ktisat Bölümü / zmir -Türkiye
derecede etkilendi;i yönündedir. Örne;in, Frans z empresyonist resimleri, Japonya’n n
ekonomik krize girmesi nedeniyle uluslararas resim piyasas nda 1990’da ya anan
çökü ten en çok etkilenenlerden biridir. Uluslararas resim piyasas n n tekrar yükselmeye
ba lamas nda ise Avrupal eski ustalar n resimleri öncülük etmektedir. Yine de, resim
piyasas içindeki baz kategorilerin di;er resim kategorilerindeki geli melerden daha
ba; ms z hareket etti;i tespit edilmi tir. Buna örnek olarak, Frans z empresyonistlerine
ait res mler verilebilir. Bu sonuç, Frans z empresyonistlerine ait resimlerin fiyatlar nda
meydana gelen de;i melerin varyans n n ancak çok az bir k sm n n resim piyasas ndaki
di;er yedi kategorideki fiyat de;i ikleri taraf ndan aç klanmas na dayanmaktad r.
Worthington ve Higgs’in (2003) analizi belirli bir ülkeye ait ressamlara (Frans z, Mngiliz, ve
Amerika’l ressamlar) ait eserlerin uluslararas resim piyasalar ve sanat eserlerinden
olu an bir portföy içindeki yerinin analizi konusunda yap lan nadir çal malardan biridir.
Geli mekte olan ülkelerin sanatç lar n n uluslararas sanat piyasalar içindeki yerini
inceleyen çal malar Edwards (2004) ile s n rl d r. Edwards (2004), önce Latin Amerikal
ressamlar n ya lar ve yarat c kl klar aras ndaki ili kiyi incelemi , daha sonra da Latin
Amerikal ressamlar n eserlerine ait bir fiyat endeksi olu turarak bu portföyün uluslararas
sermaye piyasalar ndaki geli melerle ili kisini s nam t r. Edwards’ n (2004) FVFM betas
tahminleri Latin Amerika’l ressamlar n eserlerine yap lan yat r mlar n uluslararas bir
hisse senedi portföyünü çe itlendirici etki yapabilece;ini göstermi tir. Fakat, Edwards
(2004) Latin Amerika’l ressamlar n eserlerinin di;er sanat eserleri piyasalar ile olan
ba;lant lar n irdelememi tir.
Bu çal man n amac , Türkiye’deki resim müzayedeleri piyasas nda olu an fiyatlar n
uluslararas resim piyasalar nda olu an fiyatlarla ili kisini incelemektir. Çal mam zda,
1990 – 2004 dönemi için y ll k veriler kullan larak, e -bütünle me ve Granger-nedensellik
analizi yap lmaktad r. Ayr ca, Türk resminin uluslararas sanat eserlerinden olu an bir
portföye dahil edilmesinin, böyle bir portföy üzerinde yat r m çe itlendirici etkisi olup
olmad ; finansal varl k fiyatlama modeli (FVFM) ile de incelenecektir. Elde edilen
sonuçlar, Türk resim piyasas n n uzun dönemde uluslararas sanat piyasalar ndaki
hareketlerden etkilendi;ini, fakat FVFM beta’s n n dü ük olmas nedeniyle sanat
eserlerinden olu an uluslararas bir yat r m portföyünü çe itlendirici etkisi oldu;unu
göstermektedir.
2.
2.1
Türk Resim Piyasas! ile Uluslararas! Resim Piyasalar!
aras!ndaki ili.kinin Zaman-Serileri Analizi ile ncelenmesi
Verilerin Tan!m!
Sanat ekonomisi literatüründe, sanat eserlerine yap lan yat r mlar n n getirisinin
hesaplanmas nda çe itli yönetemler kullan lmaktad r. En s k olarak kullan lan
yöntemlerden birisi hedonik fiyat regresyonu modelidir. Bu yöntem, bilgisayar, otomobil,
ve gayri menkul piyasalar ile ilgili fiyat endeklerinin olu turulmas nda yayg n olarak
kullan lmaktad r. Temel fikir, incelemeye konu olan varl ; n fiyat na etki edebilecek
(fiziksel) özellikleri regresyon denkleminde kontrol etmektir. Böylece elde edilen endeks
piyasay genelde temsil etmektedir. Sanat piyasalar ele al nd ; nda, eserleri genellikle
yüksek fiyata sat lan bir ressam n eserleri belli bir y lda di;er y llara göre daha fazla
sat lm sa, bu o y l piyasada fiyatlar yükselmi anlam na gelmez. Hedonik fiyat endeksi,
piyasadaki fiyat geli melerini bu tür etkenlerden ar nd rmaktad r.
Hedonik fiyat regresyonunda, eserin sat ld ; dönemi temsil eden kukla de;ikenler
de yer almaktad r. Fiyat endeksi, zincirleme olarak, bu kukla de;i kenlerin tahmin edilen
katsay lar ndan hesaplanmaktad r. Genel olarak, M say da fiziksel özellik, K say da sat
verisi, ve T say da gözlem aral ; oldu;u varsay larak, hedonik fiyat modeli (1) no’lu
denklemdeki formda ifade edilebilir.
3
Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi
log(Pkt) = R1X11t + R2X21t + … + RMXMKT + V1Z1 + V2Z2 + … + VTZT + Wkt
(1)
log (Pkt): t zaman nda (t = 1,…,T) sat lan k eserinin (k = 1,…, K) fiyat n n do;al
logaritmas , Xmkt gözlenebilen fiziksel özellikler (m = 1,…,M), ve Wkt hata terimidir.
Resim piyasas söz konusu oldu;unda, gözlenebilen özellikler ressam n ismi,
resmin yap ld ; tarih, resmin imzal olup olmad ; , resmin bir ismi olup olmad ; , resmin
boyutlar , resmin türü, resmin yap ld ; ortam (tuval, ka; t, vb..), resmin yap ld ; teknik
(ya;l boya, suluboya, bask , vb..), müzayedeci kurulu , ve resim ve ressam hakk nda
(ressam n açt ; ki isel ve karma sergilerin say s , yar malarda ödül al p almad ; , belirli
bir resim ak m grubu içinde olup olmad ; , vb..) mevcut di;er bilgilerden olu maktad r.
Yukar daki regresyon ili kisinde fiyat de;i keni yar -logaritmik formda oldu;undan, belirli
bir özelli;in di;er özelliklere göre eserin fiyat na ne kadar etki etti;i eRj –1 formülünden
hesaplanabilir. Y llar aras ndaki ortalama fiyat de;i iklikleri için de e(Vt+1- Vt) –1 formülü
kullan lmaktad r. Bu
ekilde hesaplanan zamanlar aras fiyat de;i meleri getiri
oranlar ndan ilk y l 100 olarak kabul ederek zincirleme hesapla ilgili piyasa için bir fiyat
endeksi olu turulabilir. Y llar aras ndaki fiyat de;i meleri de getiri oran olarak
yorumlanmaktad r. Bu getiri oranlar n n di;er alternatiflerin (döviz, hisse senedi, tahvil,
alt n, vb..) getiri oran yla tutarl olarak kar la t r lmas nda dikkat edilecek nokta, bu
alternatiflerin y llar aras nda y l-sonu itibar yle olan de;erlerinin de;il, y ll k ortamala
de;erlerinin kullan lmas d r.
Türkiye için resim piyasas üzerine yap lan ilk fiyat endeksi çal malar Seçkin ve
Atukeren (2006, 2007)’dir. Seçkin ve Atukeren (2006, 2007)’de yukar da aç klanan
hedonik fiyat endeksi kullan lm t r. Mndekse dahil olan ressam say s 13 ve müzayede
sat verisi say s 1030’dur. Örne;e dahil edilen ressamlar: Osman Hamdi Bey, Mbrahim
Çall , Fikret Mualla, Bedri Rahmi Eyübo;lu, Abidin Dino, Nejad Melih Devrim, Erol Akyava ,
Avni Arba , Nuri Myem, Burhan Do;ançay, Mehmet Güleryüz, Komet (Co kun Gürkan), ve
Bedri Baykam’d r. Tablo 1. Türkiye’de resim müzayedeleri piyasas ndaki fiyat
de;i melerini, MMKB’deki dolar baz ndaki getiriyi, ve reel ekonomideki geli meleri
göstermektedir.
Elde edilen sonuçlar, resim piyasas na yap lan yat r mlar n reel getirisinin küçük
fakat pozitif, Mstanbul Menkul K ymetler Borsas na (MMKB 100) göre daha dü ük, ve MMKB
100 endeksi ile olan korrelasyonunun özellikle 1995-2005 döneminde yüksek oldu;unu
göstermi tir. Ancak, resim piyasas ndaki getiri döviz, alt n, ve banka faizi gibi di;er klasik
yat r m araçlar n n getirisine göre daha yüksek ve bunlarla olan korrelasyonu dü ük –
hatta negatiftir. Bu sonuçlara göre, Türkiye’de resim piyasas na yat r m yapman n, borsa
ve sanat toplam artmamak üzere, döviz, alt n, ve mevduattan olu an bir portföyü
çe itlendirece;i ve toplam riski azaltabilece;i söylenebilir (Atukeren ve Seçkin, 2006: 4).
4
2. Ulusal ktisat Kongresi / 20-22
Tablo 1.
ubat 2008 / DEÜ
BF ktisat Bölümü / zmir -Türkiye
Türk Resim Piyasas!nda ve MKB’de Dolar Baz!nda Getiri Oranlar!
ve Reel Ekonomideki Geli.meler (1990 – 2005)
(y ll k ortalamalar kullan larak y ll k % de;i me)
Türk Resim
Türk Resim
Piyasas Mndeksi
Piyasas nda USD
(USD Baz nda)
baz nda (%)
(1989 = 100)
1990
204.92
104.9
1991
123.60
-39.7
1992
104.78
-15.2
1993
56.94
-45.7
1994
98.24
72.5
1995
136.95
39.4
1996
150.93
10.2
1997
248.93
64.9
1998
218.53
-12.2
1999
204.94
-6.2
2000
304.58
48.6
2001
173.94
-42.9
2002
246.74
41.9
2003
280.06
13.5
2004
337.01
20.3
2005
307.71
-8.7
MMKB 100
Mndeksinde USD
Baz nda Getiri (%)
242.64
-39.84
-36.6
64.74
-25.16
26.12
-6.05
58.21
-7.23
11.03
63.62
-61.27
-17.36
16.97
66.89
58.44
Kaynak: Aylin Seçkin and Erdal Atukeren (2007, Tablo 3), MMKB, ve TCMB.
Reel GSMH
Büyüme Oran
(%)
9.3
0.9
6.0
8.0
-5.5
7.2
7.0
7.5
3.1
-4.7
7.4
-7.5
7.9
5.8
8.9
7.4
Türkiye’de resim piyasas na yap lan yat r mlar n Mstanbul Menkul K ymetler
Borsas na (MMKB 100) yap lan yat r mlar çe itlendirici etkisi olup olmad ; Atukeren ve
Seçkin (2006)’da FVFM kullan larak ara t r lm t r. Modelin tahmininden elde edilen
sonuçlar, beta’lar n istatistiksel olarak anlaml ve alfa’n n s f rdan farkl olmamas
nedeniyle, FVFM modelinin Türkiye’de resim müzayedeleri piyasas nda geçerli oldu;unu
göstermektedir. 1990-2005 dönemi bir bütün olarak ele al nd ; nda, beta’n n de;eri 1’in
alt nda bulunmu tur. Bu bulgu, resim piyasas na yap lan yat r mlar n MMKB ile olan bir
portföyü çe itlendirici etkisi olabilece;ini göstermektedir. Ancak, FVFM literatüründe
beta’n n zaman içindeki de;i kenli;i önemli bir konudur. Nitekim, 1995 – 2005
döneminde, beta’n n de;eri 1’den farkl de;ildir. Bu nedenle, resim piyasas na yap lan
yat r mlar n bu dönemde MMKB ile olan bir portföyü çe itlendirmedi;i söylenebilir. Sonuç
olarak, beta’n n de;erinin daha uzun dönemde 1’in alt nda olmas , sanat ekonomisi
literatüründeki genel kan yla uyumlu olarak, sanata yap lan yat r mlar n uzun dönemli bir
yat r m arac olarak dü ünülmesi gerekti;ine dikkat çeker. (Atukeren ve Seçkin, 2006:
12-13).
Çal mam zda, uluslararas sanat piyasalar ndaki fiyat geli melerinin bir göstergesi
olarak Mei ve Moses’ n 2002’de American Economic Review’de yay nlanlad klar “Art as an
Investment and the Underperformance of Masterpieces“
makalesinde geli tirilen
“uluslararas güzel sanatlar piyasalar fiyat indeksi“ seçilmi tir. 3 Mei ve Moses (2002),
hesaplama tekni;i olarak tekrarl -sat
(repeat-sales) yöntemini kullanmaktad r. Bu
yöntem hedonik fiyat yönteminin ba l ca alternatifidir. Mei ve Moses’ n 2002 indeksine
temel olan veri seti 1875-2000 döneminde birden fazla defa sat
yap lan 4896 tabloyu
içermektedir. Bu veri setinin 2005 güncelle tirmesinden elde eldilen sonuçlar, son 50
y lda uluslararas resim piyasas nda
y ll k ortalama getirinin %10.5 oldu;unu
göstermektedir. “Empresyonist resimler“ ve “eski ustalar“ alt kategorilerinde ise getiri
3
Mei ve Moses (2002) indeks http://s107117993.onlinehome.us/ sayfas ndaki bilgiler kullan larak 2005 y l na kadar güncelle'tirilmi'tir.
5
Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi
oran s ras yla %10.7 ve %10.0 olarak tahmin edilmi tir. Bu getiri oranlar hisse
senetlerinin (S&P 500) getirisinin (%10.9) alt nda olmakla birlikte, 10-y ll k Amerikan
Hazine bonolar n n (% 6.6) ve k sa vadeli Amerikan Hazine tahvillerin getirisinin (%5.4)
üzerindedir. Çal mam zda kullan lan Türk resim piyasas fiyat endeksi ve Mei & Moses
uluslararas resim piyasas indeksi [ekil 1’de gösterilmi tir.
ekil 1.
Türk Resim Piyasas! Fiyat Endeksi (TPMI) ve Mei & Moses
Uluslararas! Güzel Sanatlar Piyasas! Fiyat Endeksi (MMFAI)
400
350
MMFAI
TPMI
1989 = 100
300
250
200
150
100
50
0
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
2.2
Verilerin Zaman Serileri Özellikleri ve E.-bütünle.me Analizi
[ekil 1’de gösterilen Türk ve uluslararas resim piyasas indeksleri aras ndaki
ili kiyi inceleyebilmek için öncelikle, bu verilerin zaman serileri özelliklerinin analizi
gereklidir. Her iki serinin de pozitif bir trend’e sahip oldu;u gözükmektedir. Soru, bu iki
serinin 1989 – 2004 döneminde istatistiksel olarak beraber hareket edip etmedi;idir. Bu
fikir, zaman serileri literatüründe “e -bütünle me” (cointegration) analizi olarak
bilinmektedir. Tan m olarak, bütünle me (integration) derecesi 1 veya daha fazla olan iki
serinin (rastsal yürüyü ) kombinasyonundan olu an yeni bir serinin bütünle me derecesi
kendisini olu turan serilerin bütünle me derecesinden dü ükse, bu iki serinin e bütünle me özelli;i gösterdi;i söylenebilir. E -bütünle me özelli;i gösteren seriler k sa
vadede birbirinden ayr hareket ediyor gibi gözükselerde, uzun vadede iki seri hatadüzeltme (error correction) mekanizmas sayesinde beraber hareket ederler ve
aralar ndaki fark n varyans matematiksel olarak s n rl d r. (Bkz. Banarjee, et al. 1993).
E -bütünle
içermedikleri test
al nm de;erleri
Phillips ve Perron
göstermektedir.
me analizi için öncelikle eldeki serilerin birim kök (unit root) içerip
edilmelidir. Bunun için, TPMI ve MMFAI de;i kenlerinin logaritmalar
üzerinde art r lm Dickey-Fuller (augmented Dickey-Fuller, ADF) ve
(1988) birim kök testleri kullan lm t r. Tablo 2 bu testlerin sonuçlar n
6
2. Ulusal ktisat Kongresi / 20-22
ubat 2008 / DEÜ
BF ktisat Bölümü / zmir -Türkiye
Tablo 2. Türk Resim Piyasas! (TPMI) ve Mei & Moses Uluslararas! Güzel
Sanatlar Piyasas! Fiyat Endekslerinin (MMFAI) Birim Kök Analizi
( TPMI: 1989 – 2005; MMFAI: 1989 – 2004)
Log-Düzey
1. Farklar
ADF Test PhillipsADF Test Phillips-Perron
Perron Test
Test
(TPMI)
-2.7178
-5.4921***
3.6175*
5.4021*
**
(MMFAI)
-2.3215
-3.0366
-4.5868***
4.1675*
**
Not: Log-düzeyler üzerinde yap lan test sabit terim ve do;rusal trend içermektedir. Test
edilen hipotez söz konusu serilerin dura;an olmad ; d r (nonstationarity). (***), (**), ve
(*), s ras yla, %1, % 5 , ve %10 istatistiksel anlaml l k derecesini göstermektedir.
ADF ve Phillips-Perron testlerine göre, her iki de;i ken de %5 anlaml l k
derecesinde dura;an de;ildir. Fakat, %10 anlaml l k derecesinde Türk resim piyasas fiyat
endeksinin dura;an olmad ; reddedilmektedir. Deterministik trend ihtiva eden serilerin
dura;an olup olmad ; n n s nanmas nda Elliot, Rotenberg ve Stock’un (1996) “GLSdetrended Dickey-Fuller (DF-GLS)” testi daha güçlü sonuçlar vermektedir. Bu nedenle
DF-GLS testi log(TPMI) üzerine uyguland ve log-düzey seviyesinde DF-GLS t-istatisti;i 2.2971 olarak bulundu. Kritik de;er %5 anlaml l k derecesinde -3.14 oldu;undan, Türk
resim piyasas fiyat endeksinin birim kök içerdi;ini sonucuna var ld .
Hem TPMI hem de MMFAI serileri bir birim kök sürec oldu;undan, bu iki seri
aras nda e -bütünle menin olup olmad ; test edilebilir. E -bütünle me s namas olarak
Johansen’in (1995) kitab nda detaylar verilen iz (trace) ve öz-de;er (eigenvalue)
istatistiklerini kulland k. Tablo 3 bu testlerin sonuçlar n göstermektedir.
Tablo 3.
Türkiye Resim Piyasas! Fiyat Endeksi ile Mei & Moses
Ulusalararas! Güzel Sanatlar Piyasalar! Fiyat Endeksi aras!nda
Johansen E.-bütünle.me Testleri
E.bütünle.en
vektör say!s!
Yok*
En çok 1
Öz-deCer
z statistiCi
0.830498
0.383355
31.61694
6.768457
E.bütünle.en
vektör aay!s!
Yok *
En çok 1
Öz-DeCer
z statistiCi
0.830498
0.383355
24.84849
6.768457
Kritik
DeCer
(5%)
25.87211
12.51798
Olas!l!k
Kritik
DeCer
(5%)
19.38704
12.51798
Olas!l!k
0.0086
0.3693
0.0072
0.3693
Not: “Olas l k” MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-de;erleridir. (*) hipotezin %5
nlaml l k derecesinde reddedildi;ini göstermektedir.
Johansen testi sonuçlar , Türk resim piyasas ile uluslararas resim piyasalar
aras nda bir e -bütünle me özelli;i oldu;unu göstermektedir. Bu nedenle, dura;an
olmamalar na ra;men bu iki serinin log-düzeyleri aras nda uzun vadeli bir ili ki mevcuttur.
Bu ili ki a a; daki regresyon denkleminde tahmin edilmi tir. Tahmin edilen regresyon
katsay lar istatistiksel olarak süper-tutarl l k özelli;ine sahiptir.
7
Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi
log (TPMI) = 0.6112 + 0.9160*log(MMFAI) + 0.0375*Trend
(2)
(0.4593)
(0.0258)
[1.9944]
[1.4506]
R2 = 0.6478, Adj-R2= 0.5936, Durbin-Watson = 1.7497, F = 11.9528 (Prob.= 0.0011).
Not: (.) içindeki rakamlar standard hatalar
göstermektedir.
ve [.] içindeki rakamlar t-de;erlerini
Elde edilen sonuçlar, Türk resim piyasas ndaki fiyatlar n uzun vadede
piyasalar ndaki geli melerle bire bir hareket etti;ine i aret etmektedir. Bu
resim piyasas n n genelde küçük ve yerel olarak bilinmesi nedeniyle a
Goetzman’ n (1993) sanat piyasalar n n ve zevklerin giderek globalle mesi
tutarl d r.
dünya sanat
sonuç, Türk
rt c , ancak
argüman yla
[ekil 1, görsel olarak, Türk ve dünya sanat piyasalar ndaki fiyatlar n sanki
uzakla t ; imaj n vermektedir. Bu imaj her iki serideki deterministik trend’ n varl ; ndan
ileri gelmektedir. (Uygulad ; m z Johansen testinde ve uzun dönemli ili ki regresyonunda
do;rusal trend bulunmaktad r.) [ekil 2, Türk ve dünya resim piyasalar ndaki fiyat
geli melerini trend’den ar nd r lm olarak göstermektedir. [ekil 2’deki görsel imaj da e bütünle me analizinden elde edilen sonuçlarla uyum içindedir.
ekil 2.
Türk ve Dünya Resim Piyasalar!ndaki Fiyatlar!n
Trend’den Ar!nd!r!lm!. DeCerleri (log-düzey)
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
Trend'den ar nd r lm ' MMFAI (log-düzey)
-0.8
Trend'den ar nd r lm ' MMFAI (log-düzey)
-1
2005
2004
2003
2002
2001
2000
1999
1998
1997
1996
1995
1994
1993
1992
1991
1990
1989
2.3
Granger-nedensellik S!namalar!
E -bütünle en iki (veya daha fazla) seri aras nda en az bir yönde nedensellik
ili kisi oldu;u gösterilmi tir (Granger representation theorem). (Bkz. Banarjee, et
al.,1993: 146-152). Granger’ n (1969) tan m na göre, e;er (zay f dura;an) bir X
de;i keninin gecikmeli de;erleri (lags) di;er bir (zay f dura;an) Y de;i keninin tahmin
varyans n n (Y de;i kenin geçmi i ve di;er bütün ilgili veri ve bilgiler dikkate al nd ktan
sonra) dü ürüyorsa, X de;i keni Y de;i keninin Granger-nedenidir. Bir çok varyantlar
olmas na ra;men, Granger-nedensellik testi pratikte en çok, Y’nin ba; ml de;i ken
oldu;u bir regresyon modelinde, Y’nin ve X’in gecikmeli de;erlerinin aç klay c de;i ken
olarak kullan lmas ve X’in gecikmeli de;erlerinin beraber olarak anlaml olup olmad ; n n
8
2. Ulusal ktisat Kongresi / 20-22
ubat 2008 / DEÜ
BF ktisat Bölümü / zmir -Türkiye
F-testi ile s nanmas olarak uygulanmaktad r. Granger-nedensellik testlerinden al nan
sonuçlar model spesifikasyonuna (gecikme seçimi) duyarl d r. Bu nedenle, Akaike,
Schwarz, FPE gibi farkl model seçme kriterleri de Granger-nedensellik s namalar nda
kullan lmaktad r. Mki seri aras nda e -bütünle me özelli;i oldu;unda Granger-nedensellik
testi daha kompleks hale gelmektedir. Çünkü, iki seri aras ndaki hata-düzeltme terimi ya
da mekanizmas da dikkate al nmal d r. Bu terimin dikkate al nmamas ve analizin birinci
farklar düzeyinde (ya da, büyüme oranlar ) yap lmas bilgi kayb na neden olmaktad r.
Granger-nedensellik s namalar n uygulamadan önce beklentilerin ve hipotezlerin
ortaya konmas gerekmektedir. Zira, Granger-nedensellik testleri ve ilgili vektör
otoregresyon modelleri “a-teorik iktisat” olarak görülebilmektedir. Bütün bunlar dikkate
alarak, çal mam z n bu a amas nda Türk resim piyasas ndaki fiyatlar ile uluslararas
resim piyasalar ndaki fiyatlar aras nda Granger-nedensellik analizi yap lacakt r.
A priori olarak Türk resim piyasas ndaki geli melerinin dünya resim piyasas n
harekete geçirece;ini beklememekteyiz. Bunun nedeni Türk resim piyasas n n yerel ve
nispeten küçük olmas d r (y ll k sat hacmi 20-25 milyon dolar olarak tahmin ediliyor).
Bilgimiz dahilinde, Türk resim piyasas n n dünya resim piyasas için öncü gösterge olma
özelli;i de yoktur (böyle bir özellik Granger-nedensellik testlerinde nedensellik bulgusu
olarak yans yabilir). Normal olarak, dünya sanat piyasalar ndan Türk resim piyasalar na
tek yönlü bir nedensellik ili kisinin olmas ve iki piyasa aras ndaki e -bütünle me
ili kisinin Türk resim piyasas n n uzun dönemde dünya piyasalar ndaki geli meleri takip
etti;i eklinde yorumlababilece;i beklentisindeyiz. Ancak, analizimiz bu a amada ikide;i kenli oldu;undan, analizde bulunmayan fakat her iki de;i keni de etkileyebilecek
ortak bir faktörün olmas ihtimali nedeniyle, bir kar l kl -nedensellik ili kisi (feedback) de
göz ard edilemez.
Ayr ca, elimizdeki veriler sadece 1989-2004 aras n kapsamakta ve de;i kenlerin
gecikmeli de;erlerinin de regresyonda yer almas gerekmesi nedeniyle tahminde
kullan lan serbestlik derecesi azalmaktad r. Nedensellik s namalar ndaki serbestlik
derecesini art rmak için, istatistiksel olarak anlaml olsun olmas n regresyonda sabit
say da gecikmeli de;i ken kullanmak yerine, Penm ve Terrell (1984) ve Kang (1989)
taraf ndan önerilen “alt-küme otoregresyonu“ (subset autoregression) ve “alt-küme
transfer fonksiyonu“ (subset transfer function) yakla m n kulland k. Bu yöntemde, ttestleri veya bir model seçim kriteri kullanarak, modelin tahmin gücüne katk sa;lamayan
gecikmeler elimine edilmekte ve nihai modelde sadece belli bir kritere göre en anlaml
oldu;u kabul edilen gecikmeler bulunmaktad r. Tabii ki, Y’nin ba; ml de;i ken oldu;u bir
regresyonda Y’nin optimal gecikmeli de;erleri kullan larak olu turulan alt-küme
otoregresyonun üzerine X’in gecikmeli de;erleri eklendi;inde, bu gecikmeli de;erler Y’nin
otoregresyon yoluyla tahminini iyile tirmeyebilir. Bu durumda X’in Y’nin Granger-nedeni
oldu;u hipotezi reddedilecektir.
Türk resim piyas ndaki fiyatlar ile uluslararas resim piyasalar ndaki fiyatlar
aras ndaki Granger-nedensellik ili kisinin s nanmas için olu turdu;umuz alt-küme
transfer fonksiyonlar n n tahmin sonuçlar (3) ve (4) no.’lu regresyon denklemlerinde
gösterilmektedir.
dlog(MMFAI) = 0.0454 + 0.2244*dlog(TPMIt-1)
(0.0860)
[2.6079]
(3)
R2= 0.4048 Adj- R2= 0.3453 Durbin-Watson= 1.8984, F = 6.8011 SBIC = -1.3405
9
Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi
dlog(TPMI) = 0.0454 – 0.5945*ECT + 0.9376*dlog(MMFAI t-2)
(0.2774)
(0.4172)
[-2.1432]
[2.2472]
(4)
R2= 0.5193 Adj- R2= 0.4231 Durbin-Watson= 1.7523, F = 5.4012, SBIC = 0.6167
(.) içindeki rakamlar standart hatalar , [.] içindeki rakamlar t-istatisti;i de;erlerini
göstermektedir. ECT de;i keni (2) no.lu regresyon denkleminden elde edilen hata
teriminin (-1) ile çarp lmas yla olu turulan “hata düzeltme terimi”dir. dlog(.)
de;i kenlerin logaritmalar n n ilk farklar eklinde ifade edildi;ini göstermektedir.
Granger-nedensellik s namalar ndan elde edilen sonuçlar, Türk resim piyasas ndaki
fiyatlar ile dünya piyasalar ndaki fiyatlar aras nda pozitif bir kar l kl -nedensellik
oldu;una i aret etmektedir. Fakat, Türk resim piyasas ndan dünya piyasalar na olan etki
sadece k sa dönemlidir. Buna kar l k, hata düzeltme teriminin Türk resim piyasas ndaki
fiyatlar n aç kland ; denklemde istatistiksel olarak anlaml olmas uluslararas resim
piyasalar ndaki fiyat geli melerinin Türk resim piyasas na sadece k sa dönemde de;il
uzun dönemde de etki etti;ini göstermektedir. K sa dönemde çe itli nedenlerle olu an
getiri farklar uzun vadede raksamamaktad r. Ancak, bu bulgu iki piyasa aras nda uzun
vadede getiri fark n n olmamas n n de;il, sadece aradaki getiri farklar n n varyans n n
sonsuza gitmedi;inin göstergesidir.
Türk resim piyasas n n dünya resim piyasalar üzerinde gerçekten k sa vadede de
olsa bir etkisi olup olmad ; tart maya aç k bir konudur. Daha once belirtt;imiz gibi, bu
sonuç her iki piyasay da etkileyen bir ortak bir de;i kenin modelde bulunmamas ndan
kaynaklanabilir (örne;in, global hisse senedi piyasalar nda meydana gelen önemli
de;i meler). Yine de, Türk resim piyasas ndan dünya resim piyasalar na uzun vadede bir
etki geçi i olmamas , uluslararas bir resim portföyünde Türk resimlerin uzun vadede
çe itlendirme etkisi yapabilece;i kan s n vermektedir.
3.
Türk Resim Piyasas! ile Uluslararas! Resim Piyasalar!
aras!ndaki ili.kinin Finansal Varl!k Fiyatlama Modeli ile
ncelenmesi
Bu bölümde, Türk resmine yap lan yat r mlar n uluslararas bir sanat eserleri
portföyünü çe itlendirici etki yap p yapamayaca; n finansal varl k fiyatlama modeli
(FVFM) çerçevesinde inceleyece;iz. FVFM’de belirli bir finansal varl ; n getirisi ile bir
piyasa portföyünün getirisi aras ndaki ili kisi irdelenir. Bunu yaparken, risksiz kabul
edilecebilecek ba ka bir yat r m arac n n getirisi de göz önüne al n r. FVFM’nin çe itli
versiyonlar vard r. FVFM’nin zaman serileri kullan larak tahmin edilen versiyonu Jensen
(1968) taraf ndan geli tirilmi tir. (FVFM modelinin türetilmesi ve detayl analizi için, bkz.
Bailey, 2005.)
FVFM ekonometrik olarak a a; daki ekilde ifade edilebilir:
(Rit – Rft)= Ri + ViM (RMt – Rft) + Wit
(5)
Bu denklemde:
Rit
Rft
RMt
: Belirli bir finansal varl ; n (i) getirisine ait zaman serisi,
: Risksiz kabul edilen bir finansal varl ; n (f) getirisine ait zaman serisi
(Risksiz faiz oran ),
: Belirli bir piyasa portföyünün (M) getirisine ait zaman serisi,
10
2. Ulusal ktisat Kongresi / 20-22
ViM
R
Wit
ubat 2008 / DEÜ
BF ktisat Bölümü / zmir -Türkiye
: “i“ finansal varl ; n n getirisinin piyasa portföyü ile olan ili kisinin hassasiyetini
(risk ili kisini) gösteren parametre,
: “i“finansal varl ; n n piyasa portföyü ile olan risk ili kisi ile aç klanamayan k sm ,
ve
: regresyonun hata terimidir.
Sanat ekonomisi literatüründe FVFM’yi ilk uygulayan
(1993), Chanel et al. (1994), Hodgson ve Vorkink (2004),
piyasalar ile hisse senedi piyasalar aras ndaki FVFM
çal malardand r. Atukeren ve Seçkin (2006) bu çal malar n
olarak aktarmaktad r.
Stein (1977)’d r. Pesando
ve Edwards (2004) sanat
ili kisini inceleyen di;er
belli ba l sonuçlar n özet
FVFM’de tahmin edilen beta (V) parametresi, “i“ finansal varl ; n n piyasa
portföyüne göre sistematik riskini gösterir. E;er, V > 1 ise, “i“ varl ; piyasaya göre daha
riskli (ve bu nedenle de getirisi yüksek olabilir); V = 1 ise, “i“ varl ; n n sistematik riski
piyasa portföyü ile ayn ; V < 1 ise, “i“ varl ; piyasa portföyüne göre daha risksiz
demektir. Bu son halde (V < 1), “i“ varl ; n n n getirisinin piyasa portföyünün getirisi ile
olan korrelasyonunun dü ük oldu;u ve “i“ finansal varl ; n da içeren bir yat r m
portföyünün toplam riski azaltaca; söylenebilir.
FVFM, tamamen finansal nitelikli varl klara uyguland ; nda, alfa’n n (Ri) s f r
olmas n gerektirir. Pozitif de;erli ve s f rdan istatistiksel olarak anlaml farkl olan bir alfa
de;eri, “i“ finansal varl ; n n risksiz faiz oran na göre ekstra getirisinin piyasa
portföyünün ekstra getirisine olan risk ili kisinden portföy yöneticisinin kabiliyeti vb.
nedenlerle sapt ; eklinde yorumlanabilir.
Burada, Türk resim piyasas ile Mei & Moses uluslararas resim piyasas fiyat
endeksi aras ndaki FVFM ili kisini inceleyece;iz. FVFM’nin tahmininde uluslararas risksiz
getiri oran olarak hem k sa vadeli (3-ayl k) Amerikan Hazine tahvili getirisini hem de
uzun vadeli (10-y ll k) Amerikan Hazine bonosu getirisini kullanaca; z. Ayr ca, Türkiye’de
beta’n n 1994 krizinden önce ve sonraki dönemlerde (MMKB’ye göre) de;i ti;ini önceki
çal malarda görmü tük. Bu nedenle, Türk ve dünya resim piyasalar aras ndaki FVFM
ili kisini 1990-2004 ve 1995-2004 dönemleri için tahmin ederek, beta’n n bu dönemlerde
farkl de;erlere sahip olup olmad ; n test edece;iz. Bu uygulamalardan elde edilen
sonuçlar Tablo 4A, 4B, 5A, ve 5B’de gösterilmektedir.
Tablo 4A.
Türk Resim Piyasas! ve Mei & Moses Uluslararas! Güzel
Sanatlar Piyasas! aras!ndaki FVFM li.kisinin Tahmini (1990-2004)
(Uluslararas risksiz getiri: 3-ayl k Amerikan Hazine Tahvili oran )
De;er
Standart
t-istati;i
Olas l k
Hata
Alfa
12.5115
11.8327
1.0573
0.3096
Beta
0.3361
0.6963
0.4827
0.6373
N = 15, R2 = 0.0176, Durbin-Watson = 2.3650, F-Stat. =
0.2330 (Prob. = 0.6373)
11
Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi
Tablo 4B. Türk Resim Piyasas! ve Mei & Moses Uluslararas! Güzel
Sanatlar Piyasas! aras!ndaki FVFM li.kisinin Tahmini (1995-2004)
(Uluslararas risksiz getiri: 3-ayl k Amerikan Hazine Tahvili oran )
De;er
Standart
t-istati;i
Olas l k
Hata
16.6337
11.9280
1.3945
0.2007
Alfa
Beta
-0.4127
0.8245
-0.5005
0.6302
2
N = 10, R = 0.0304, Durbin-Watson = 2.9750, F-Stat. = 0.2505
(Prob. = 0.6302)
Tablo 5A. Türk Resim Piyasas! ve Mei & Moses Uluslararas! Güzel
Sanatlar Piyasas! aras!ndaki FVFM li.kisinin Tahmini (1990-2004)
(Uluslararas risksiz getiri: 10-y l k Amerikan Hazine Bonosu oran )
De;er
Standart
t-istati;i
Olas l k
Hata
Alfa
11.1935
11.8827
0.9420
0.3634
Beta
0.3830
0.6888
0.5561
0.5876
N = 15, R2 = 0.0232, Durbin-Watson = 2.3520, F-stat: 0.3092
(Prob. = 0.5876)
Tablo 5B. Türk Resim Piyasas! ve Mei & Moses Uluslararas! Güzel
Sanatlar Piyasas! aras!ndaki FVFM li.kisinin Tahmini (1995-2004)
(Uluslararas risksiz getiri: 10-y l k Amerikan Hazine Bonosu oran )
De;er
Standart
t-istati;i
Olas l k
Hata
Alfa
14.1662
11.3298
1.2503
0.2465
Beta
-0.4064
0.8169
-0.4975
0.6322
N = 10, R2 = 0.0300, Durbin-Watson = 3.0000, F-Stat. =
0.2475 (Prob. = 06322)
Tablo 4 ve 5’de gösterilen sonuçlara göre, Türk resim ve dünya resim
piyasalar ndaki getirilerin FVFM ile tahmini istatistiksel olarak anlams z sonuç vermektedir.
(Regresyonlar n F-istati;i de;erleri % 5 seviyesinde anlaml bulunmad .) Bu sonuç,
risksiz getiri oran n n seçimine göre farkl l k göstermemektedir. Bu bulgular iki ekilde
yorumlanabilir.
Birincisi, FVFM’nin Türk ve dünya resim piyasalar aras ndaki risk – getiri ili kisini
aç klamak için geçerli bir çerçeve olu turmad ; d r. Bu yorum, FVFM’ye genel olarak
yöneltilen kritiklerle ayn do;rultudad r. Ancak, bu Türk ve dünya resim piyasalar
aras nda ba ka bir ili ki olmad ; n göstermez.
Mkinci yorum, FVFM’nin Türk ve dünya resim piyasalar aras ndaki risk – getiri
ili kisi için geçerli bir model oldu;u ve bu iki piyasa aras nda gerçekten bir ortagonalite
bulundu;udur. Bu yoruma göre, iki piyasa aras ndaki beta s f r’dan farkl de;ildir. Bu
aç dan hareketle, FVFM’nin beta nokta tahmin de;erlerine bak nca, beta’n n de;erinin
1990-2004 döneminde dü ük ve pozitif, 1995-2004 döneminde ise negatif oldu;unu
görmekteyiz. Elde edilen sonuçlar n bu ekilde de;erlendirilmesi, Türk resim piyasas na
yap lan
yat r mlar n
uluslararas
resim
piyasalar na
yap lan
yat r mlar
çe itlendirebilece;ine i aret etmektedir. Bu yorum, e -bütünle me analizi ve Grangernedensellik s namalar ndan elde edilen sonuçlarla da uyumludur.
12
2. Ulusal ktisat Kongresi / 20-22
4.
ubat 2008 / DEÜ
BF ktisat Bölümü / zmir -Türkiye
Sonuç
Sanat ekonomisi literatüründe, sanat eserlerinin finansal bir portföyü çe itlendirici
etki yap p yapmayaca; n incelenmektedir. Bu çal malardan ç kan sonuç genelde
olumludur. Ancak, bu cevap kendi ba na yeterli de;ildir. E;er sanat eserleri bir finansal
yat r m arac olarak kullan lacaksa, bu sanat eserlerinin seçilerek kendi içinde bir yat r m
portföyünün olu turulmas n gerektirir. Bu portföyün risk – getiri ili kisi de, di;er finansal
portföylerde oldu;u gibi, portföye dahil olan yat r m araçlar n n biribirleriyle ili kisine
ba;l d r.
Bu aç dan bak ld ; nda, uluslararas literatürde de;i ik sanat eserleri
kategorilerindeki getirilerin birbirleri ile ili kisini inceleyen çal malar n say s çok s n rl d r.
Bu çal mada, Türk resim piyasas ndaki fiyat geli melerinin uluslararas resim
piyasas ndaki fiyat dinamikleri ile olan ili kileri e -bütünle me ve Granger-nedensellik
s namalar yoluyla incelenmekte ve Türk resminin uluslararas sanat yat r mlar
portföyünü çe itlendiri etkisi olup olamayca; da finansal varl k fiyatlama modeli
çerçevesinde analiz edilmektedir.
Elde etti;imiz sonuçlar, Türk resim piyasas ile dünya resim piyasas aras nda uzun
dönemli bir denge ili kisi oldu;unu, Türk piyasas ndaki fiyatlar n k sa vadede olabilecek
sapmalara ra;men uluslararas sanat piyasalar ndaki fiyat geli melerine do;ru
yönlendi;ini göstermektedir. Mzledi;imiz yöntem, Granger-nedensellik s namalar n n e bütünle me analiziyle birlikte tamamlay c olarak kullan lmas na da bir örnek te kil
etmektedir.
FVFM tahmininden elde edilen sonuçlar n yukar da belirtti;imiz sonuçlar
çerçevesinde de;erlendirilmesinden, Türk resim piyasas na yap lan yat r mlar n sadece
sanat eserlerinden olu an uluslararas bir portföyü çe itlendirme etkisi yapaca; sonucuna
var yoruz. Ancak, Türk resim
piyasas n n s ;l ; nedeniyle Türk resim piyasas n n
ekonomik krizlerden kolay etkilendi;i de göz önünde bulundurulmal d r. Bu konuda da,
sanat yat r mlar için genelde geçerli olan, yat r m n zaman boyutunun de;erlendirilmesi
önem ta maktad r.
Kaynakça
ASHENFELTER, Orley ve Kathryn GRADDY (2003); “Auctions and the Price of Art”,
Journal of Economic Literature, 41, ss.763-786.
ATUKEREN, Erdal ve Aylin SEÇKMN (2006); “Türkiye’de Resim Piyasas nda Risk – Getiri
Mli kisinin Tahmini ve FVFM Uygulamas ”, 10. Ulusal Finans Sempozyumu,
Selçuk – Izmir, 1-4 Kas m 2006.
BAILEY, Roy. E. (2005); The Economics of Financial Markets, Cambridge University
Press, Cambridge, UK.
BANERJEE, Anindya, Juan DOLADO, John W. GALBRAITH ve David F. HENDRY (1993);
Co-Integration, Error-Correction, and the Econometric Analysis of NonStationary Data, Oxford University Press, Oxford, UK.
BAUMOL, William J. (1986); “Unnatural Value: or Art Investment as Floating Crap Game”,
American Economic Review, 76:2, ss.10-14.
BURTON, Benjamin, J. ve Joyce P. JACOBSEN (1999), “Measuring Returns on Investment
in Collectibles”, Journal of Economic Perspectives, 13:4, ss.193-212.
13
Türk Resim Piyasas0 le Uluslararas0 Resim Piyasalar0 Aras0ndaki Fiyat Etkile3imlerinin Analizi
CHANEL, O. L., A. GERARD-VARET, ve V. GINSBURGH (1994); “Prices and Returns on
Paintings: An Exercise on How to Price the Priceless”, Geneva Papers on Risk and
Insurance Theory, 19, ss.7-21.
EDWARDS, Sebastian. (2004); “On the Economics of Latin American Art: Creativity
Patterns and Rates of Return”, Economia (Journal of the Latin American and
Caribean Economics Association), Spring Issue, ss.1-35.
ELLIOT, Graham., Thomas J. ROTHENBERG, ve James H. STOCK. (1996); “Efficient Tests
for an Autoregressive Unit Root”, Econometrica, 64, ss.813-836.
FREY, Bruno, S. ve Reiner EICHENBERGER (1995); “On the Return of Art Investment
Return Analyses”, Journal of Cultural Economics, 19, ss.207-220.
FREY, Bruno S. ve Werner, W. POMMEREHNE (1989); “Art Investment: An Empirical
Inquiry”, Southern Economic Journal, 56:2, ss.396-409.
GOETZMANN, William N. (1993); “Accounting For Taste: Art and the Financial Markets
Over Three Centuries”, American Economic Review, 83:5, ss.1370-1376.
GRANGER, Clive W. J. (1969); “Investigating Causal Relationships by Econometric Models
and Cross-Spectral Methods”, Econometrica, 36, ss.424-438
HODGSON, Douglas J. ve Keith P. VORKINK (2004); “Asset Pricing Theory and the
Valuation of Canadian Paintings”, Canadian Journal of Economics, 37:3,
ss.629-655.
JENSEN, Michael. C. (1968); “The Performance of Mutual Funds in the Period 1945-1964”,
Journal of Finance, 23:2, ss.389-416.
JOHANSEN, Søren (1995). Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector
Autoregressive Models. Oxford University Press, Oxford, UK.
KANG, Heejoon (1989); “The Optimal Lag Selection and Transfer Function Analysis in
Granger-Causality Tests,” Journal of Economic Dynamics and Control, 13,
ss.151-169.
MACKINNON, James G., Alfred A. HAUG, ve Leo MICHELIS (1999); “Numerical
Distribution Functions of Likelihood Ratio Tests for Cointegration”, Journal of
Applied Econometrics, 14, ss.563-577.
MEI, Jianping ve Michael MOSES (2002); “Art as an Investment and the
Underperformance of Masterpieces”, American Economic Review, 92:5,
ss.1656-1668.
PENM, Jack H. W. ve R. Deane TERRELL (1984); “Multivariate Subset Autoregressive
Modelling with Zero Constraints for Detecting ‘Overall Causality’ ”, Journal of
Econometrics, 24, ss.311-330.
PESANDO, James E. (1993); “Art as Investment: The Market for Modern Prints”,
American Economic Review, 83:5, ss.1075-1089.
PHILLIPS, Peter C.B. ve Pierre PERRON (1988); “Testing for a Unit Root in Time Series
Regression”, Biometrika, 75, ss.335-346.
14
2. Ulusal ktisat Kongresi / 20-22
ubat 2008 / DEÜ
BF ktisat Bölümü / zmir -Türkiye
SEÇKMN, Aylin ve Erdal ATUKEREN (2006); “Art and the Economy: A First Look at the
Market for Paintings in Turkey”, Economics Bulletin, 26:3, ss.1-13.
[http://economicsbulletin.vanderbilt.edu/2006/volume26/EB-06Z10130A.pdf]
SEÇKMN, Aylin ve Erdal ATUKEREN (2007); “Is Art an Investment Alternative in Turkey?
Evidence from the Turkish Paintings Market”, Investment Management and
Financial Innovations, 4(4-Part II); Yay nda.
STEIN, John Picard (1977); “The Monetary Appreciation of Paintings”, Journal of
Political Economy, 85:5, ss.1021-1035.
WORTHINGTON, Andrew C. ve Helen HIGGS (2003); “Art as an Investment: Short and
Long-term Comovements in Major Painting Markets”, Empirical Economics, 28,
ss.649-668.
15