Kripto Paraların Fiyatlanmasını Etkileyen Faktörlerin Analizi

Abstract

Bu çalışma, kripto para piyasasında yer alan dijital varlıkların işlevsel sınıflandırmaları çerçevesinde dışsal ekonomik ve finansal şoklara verdikleri tepkileri incelemeyi amaçlamaktadır. Kraken borsası tarafından önerilen beşli sınıflandırma (ödeme, finansal, altyapı, fayda sağlayıcı ve medya Token'leri) temel alınarak her bir token sınıfının fiyat dinamikleri analiz edilmiştir. Çalışmada 2023–2025 dönemine ait haftalık veri seti kullanılmış; bağımlı değişkenler olarak sınıf endeksleri, bağımsız değişkenler olarak ise S&P 500, NASDAQ, altın ve petrol fiyatları ile Google Trends verileri değerlendirilmiştir. Serilerin durağanlığı Augmented Dickey-Fuller (ADF) testi ile sınanmış, VAR modelleri kurularak Granger nedenselliği test edilmiş, impulse response fonksiyonları yardımıyla şok tepkileri analiz edilmiştir. Ayrıca farklı sınıflar arası şok duyarlılığı farklılıklarını ölçmek amacıyla SUR modeli ve Wald testi uygulanmıştır. Elde edilen bulgular, kripto paraların sınıfsal temelli ayrışma göstermekle birlikte, piyasa genelinde kolektif şoklara benzer yönlü tepkiler verdiğini ortaya koymaktadır. Bu durum, kripto piyasalarının yapısal bütünleşmişliğini ve spekülatif karakterini yansıtmaktadır. Çalışma, yatırım, portföy çeşitlendirme ve regülasyon uygulamaları açısından işlevsel sınıflandırmaların sınırlarını ve potansiyel katkılarını ampirik olarak değerlendirmektedir.

This study aims to examine how digital assets in the cryptocurrency market respond to external economic and financial shocks within a functional classification framework. Based on the five-category classification proposed by Kraken exchange (payment, financial, infrastructure, utility, and media tokens), the pricing dynamics of each token class are analyzed. The empirical analysis relies on weekly data from the 2023–2025 period. Class-specific indices are used as dependent variables, while S&P 500, NASDAQ, gold and oil prices, and Google Trends data serve as independent variables. Stationarity of the time series is tested using the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test. VAR models are estimated to assess Granger causality, and impulse response functions are employed to evaluate temporal effects of shocks. To test for cross-class sensitivity differences, a SUR model and Wald tests are applied. Findings reveal that although token classes show functional separation, their pricing behavior exhibits strong convergence in response to systemic shocks, reflecting the market's speculative and structurally integrated nature. The study empirically evaluates the limits and potentials of functional classifications for investment strategies, portfolio diversification, and regulatory design.