Content uploaded by Bahar Taş
Author content
All content in this area was uploaded by Bahar Taş on Feb 07, 2023
Content may be subject to copyright.
Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 2022, 7(4): 909-924
Journal of Research in Economics, Politics & Finance, 2022, 7(4): 909-924
Araştırma Makalesi / Research Article, https://doi.org/10.30784/epfad.1200927
909
EKONOMİK ÖZGÜRLÜKLER İNDEKS GÖSTERGELERİNİN
YENİ SANAYİLEŞEN ÜLKELERİN KREDİ NOTLARI ÜZERİNE
ETKİSİ*
The Effect of Economic Freedoms Index Indicators on the Credit Ratings of Newly
Industrialized Countries
Gizem VERGİLİ**, Mehmet Sinan ÇELİK*** & Bahar TAŞ****
Anahtar
Kelimeler:
Ekonomik
Özgürlük İndeksi,
Ülke Kredi
Notları, Panel
Veri Analizi.
JEL Kodları:
E00, G18, C33.
Öz
Uluslararası kredi derecelendirme kuruluşlarının verdiği ülke kredi notları ülkeler
arasındaki fon akımlarının yönünü belirlemede önemli bir görev üstlenmektedir.
Özellikle yeni sanayileşen ülkeler gelişimi sürdürülebilir hale getirmek ve gelecekteki
yatırımları finanse etmek amacıyla sürekli olarak finansman ihtiyacı duymaktadır. Bu
çalışmada, yeni sanayileşen ülkelerin kredi notlarını etkileyen unsurlar ele alınmıştır.
Bu unsurların başında ekonomik özgürlük indeks göstergesi olarak ele aldığımız
hukukun üstünlüğü, devletin büyüklüğü, mevzuat yeterliliği ve serbest piyasa
değişkenleri gelmektedir. Ayrıca ülkelerin gelir düzeylerini kontrol etmek amacıyla
gayri safi yurt içi hasılanın büyüme oranı ve makroekonomik düzeylerini kontrol
etmek amacıyla enflasyon oranı modele dahil edilmiştir. 1995-2021 dönemine ait
veriler kullanılarak hazırlanan panel veri seti üzerinde Driscoll-Kraay Standart Hatalar
analizi uygulanarak parametreler tahmin edilmiştir. Yaptığımız analiz sonucunda
serbest piyasa göstergesi dışındaki tüm ekonomik özgürlük indeks göstergelerinin
ülkelerin kredi notları üzerinde pozitif ve anlamlı etkisi olduğu görülmektedir. Çalışma
sonuçları, yeni sanayileşen ülkelerin ekonomik özgürlük unsurlarını iyileştirici
hamleler yapmasının ülkelerin risk faktörlerinin düşmesine böylece yatırım yapılabilir
ülke kredi notlarına ulaşmasına sağlayacağını öne sürmektedir.
Keywords:
Economic
Freedom Index,
Sovereign Credit
Ratings, Panel
Data Analysis.
JEL Codes:
E00, G18, C33.
Abstract
Sovereign credit ratings given by international credit rating agencies play an important
role in determining the direction of fund flows among countries. Especially newly
industrialized countries consistently need financing in order to make the development
sustainable and to finance future investments. In this study, the factors affecting the
credit ratings of newly industrialized countries are discussed. Foremost among these
factors, the rule of law, the government size, the regulatory efficiency, and the open
markets are considered as indicators of the economic freedom index. Moreover, the
growth rate of gross domestic product and inflation rate are included into the model to
control the macroeconomic and income levels of the countries. The parameters were
estimated by applying Driscoll-Kraay Standard Errors analysis on the panel data set
spanning from 1995 to 2021. As a result of the analysis, it is seen that all economic
freedom index indicators except the open market indicator have a positive and
significant effect on the credit ratings of countries. Consequently, the study argues that
the newly industrialized countries' taking steps to improve their economic freedom will
reduce the risk factors of the countries and thus achieve investment-grade credit
ratings.
* Bu çalışma 25. Finans Sempozyumu'nda en iyi 3. bildiri ödülü alan çalışmanın genişletilmiş halidir.
** Dr. Öğr. Üyesi, Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi, Bucak İşletme Fakültesi, Türkiye,
gizemvergili@mehmetakif.edu.tr, ORCID: 0000-0003-1125-1772
*** Arş. Gör., Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Türkiye,
mehmetsinancelik@ohu.edu.tr, ORCID: 0000-0002-3102-406X
**** Arş. Gör., Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi, Bucak İşletme Fakültesi, Türkiye,
btas@mehmetakif.edu.tr, ORCID: 0000-0002-1743-2358
Makale Geliş Tarihi (Received Date): 08.11.2022 Makale Kabul Tarihi (Accepted Date): 19.12.2022
Bu eser Creative Commons Atıf-Gayri Ticari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
G. Vergili, M.S. Çelik & B. Taş, “Ekonomik Özgürlükler İndeks Göstergelerinin Yeni Sanayileşen
Ülkelerin Kredi Notları Üzerine Etkisi”
910
1. Giriş
Heritage Kurumu (The Heritage Foundation) tarafından 28 yıldır açıklanan “Ekonomik
Özgürlükler İndeksi (Index of Economic Freedom)” ülkelerin ekonomik özgürlük, refah düzeyleri
ve fırsatlarını dikkate alan mülkiyet haklarından finansal özgürlüğe kadar 12 farklı özgürlük
değeri sunmaktadır. Heritage Kurumu tanımına göre; ekonomik özgürlük, bireylerin kendi
emeğini ve mülkiyetini kontrol etme hakkıdır (Heritage, 2022).
Ekonomik olarak özgür bir toplumda, bireyler istedikleri şekilde çalışmak, üretmek,
tüketmek ve yatırım yapmakta özgürdürler. Ekonomik olarak özgür toplumlarda, hükümetler
emeğin, sermayenin ve malların serbestçe hareket etmesine izin verir ve özgürlük kısıtlamasından
kaçınır. 12 nitel ve nicel faktöre bağlı oluşturulan ekonomik özgürlük indeksi temelde 4
kategoriye ayrılmaktadır. Bunlar; Hukukun Üstünlüğü (Rule of Law), Devletin Büyüklüğü
(Government Size), Mevzuat Yeterliliği (Regulatory Efficiency), Serbest Piyasa (Open
Markets)’dan oluşmaktadır. Hukukun Üstünlüğü kategorisi mülkiyet hakları, devlet bütünlüğü,
yargı etkinliği değerlerini kapsamaktadır. Devletin Büyüklüğü kategorisinde kamu harcamaları,
vergi yükü, mali sağlık verileri dikkate alınmaktadır. Mevzuatın Yeterliliği olarak iş özgürlüğü,
çalışma özgürlüğü, parasal özgürlükler baz alınmaktadır. Serbest Piyasa ticaret özgürlüğü, yatırım
özgürlüğü, finansal özgürlükleri kapsamaktadır. Heritage Kurumu bu 4 kategori altında
oluşturduğu 12 özgürlüğün ağırlıklı ortalamasını alarak her ülke için bir değer sunmaktadır. Her
bir özgürlük değeri 0 ile 100 arasında derecelendirilmektedir. Çalışmamızda her bir kategorinin
etkisini daha iyi ayırt edebilmek için tek bir Ekonomik Özgürlük İndeks verisinin kullanılması
yerine oluşturulan 4 kategorinin kendi içlerinde ağırlıklı ortalaması alınarak kullanılması tercih
edilmiştir.
Ülkeler gelişmişlik düzeylerine, ekonomik iş birliklerine, uluslararası örgütlere dahil
olmalarına göre veya daha pek çok sebeple farklı grup ve kategorilere ayrılabilmektedir.
Çalışmamızda farklı alanlarda ekonomik özgürlüklerin ülke kredi notlarına etkisini incelemek
amacıyla Yeni Sanayileşen Ülkeler (NICs-Newly Industrialized Countries) grubu ele alınmıştır.
Yeni sanayileşen ülkeler, hala gelişmekte olan ancak diğer gelişmekte olan ülkelere kıyasla daha
fazla ekonomik büyüme gösteren ülkelerin bir alt kategorisini ifade eder. NIC ülkeleri,
sanayileşme ve kentleşme yoluyla sürekli olarak gelişmekte ve büyümektedir. Ancak literatüre
baktığımızda yeni sanayileşen ülkeler listesinde mutabık kalınamadığı farklı ülkelerden oluşan
listelerin yer aldığı görülmektedir. Kurumsal Finans Enstitüsü (Corporate Finance Institute)
tarafından açıklanan ve çoğu uzman tarafından yeni sanayileşmiş ülkeler kategorisinde
değerlendirilen ülkeler “Brezilya, Hong Kong, Hindistan, Meksika, Singapur, Tayland, Güney
Afrika, Türkiye ve Tayvan” dan oluşmaktadır. Ancak çalışmamızda Tayvan’ın tüm verilerine
kesintisiz ulaşılamadığı için çalışmada kısıt olarak kabul edilerek, geri kalan 8 ülkenin ülke kredi
notları ve ekonomik özgürlük verileri kullanılmıştır (Corporate Finance Institute, 2022). Yeni
sanayileşen ülkeler genellikle gelişmiş ülkelerden yatırım sermayesi alan, nispeten daha düşük
işgücü maliyetleri ve rekabet avantajı sağlayan diğer girdilere sahip ülkelerden oluşmaktadır.
Genel ortak özellikleri arasında hükümet müdahaleleri dikkat çekmektedir. NIC ekonomilerinin
çoğunluğu, politika müdahaleleri yoluyla genel kalkınmayı veya belirli endüstrilerin gelişimini
teşvik etmek için hükümetin müdahalesine tabidir. Bu ülkelerin bazıları eğitimli işgücüyle,
alanında yetişmiş elemanlarla çalışma avantajına da sahiptir. Söz konusu ülkeler, işletmelerin
borçlanma maliyetini azaltmak için faiz oranlarını düşük tutmakta ve şirketleri sübvanse etmeyi
hedeflemektedir. Yeni sanayileşen ülkelerin bir diğer ortak özelliği ise nüfus artış oranlarının
Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 2022, 7(4): 909-924
Journal of Research in Economics, Politics & Finance, 2022, 7(4): 909-924
911
diğer gelişmekte olan ülkelere oranla düşüş eğiliminde olmasıdır (Corporate Finance Institute,
2022).
Ülke kredi notları bir ülkenin kredibilitesinin kredi derecelendirme kuruluşları tarafından
değerlendirilmesidir. Belirli bir ülkeye borç vermenin risk derecesini, borcun geri ödenebilirliği
ve yatırım yapmanın uygun olup olmadığını belirten bir göstergedir. Metodolojileri net olmayan
kredi derecelendirme kuruluşlarının tayin ettiği notlar sıklıkla tartışma konusu olmaktadır.
Çalışmada 1995-2021 yılları arasında yeni sanayileşen ülkelerin ekonomik özgürlük
göstergelerinin ülke kredi notlarına etkisi panel veri analizi yöntemi ile değerlendirilmesi
amaçlanmaktadır. Literatür incelendiğinde ekonomik özgürlüklerle ilgili çalışmaların genellikle
ekonomik büyümeyle ilişkilendirildiğine rastlanırken, ülke kredi notlarına etki boyutunun
yeterince ele alınmadığı gözlemlenmiştir. Söz konusu nedenden dolayı çalışmanın
motivasyonunu, ülke kredi notunu belirleyen makroekonomik ve finansal göstergelerin yanı sıra
aslında nitel ve nicel göstergelerin harmanlanmasından oluşan ekonomik özgürlük indeksi gibi
değerlerin etkisini analiz etmek oluşturmaktadır. Literatürde bahsi geçen nitel değişkenlerin ülke
kredi notlarına etkisi farklı ülke ve ülke grupları üzerinde test edilmiştir (Kaufmann vd., 2003;
Butler ve Fauver, 2006). Belirlenen nitel değişkenlerin, kredi notlarının yatırım alabilmek için
hayati öneme sahip olduğu yeni sanayileşen ülke grubuna etkisinin incelenmesi literatüre önemli
bir katkı olarak görülebilir. Söz konusu değişkenler kredi derecelendirme kuruluşlarının ülke
kredi notlandırmalarında dikkate aldığı önemli faktörlerdir.
Çalışmada öncelikle literatürde ülke kredi notları üzerine yapılan çalışmalar ele alınmış,
ardından veri seti ve çalışmanın amacına uygun belirlenen model ile panel veri analiz bulgularına
yer verilmiştir. Son bölümde ise çalışmanın sonuçları değerlendirilmiş, literatüre katkısı ve
politika yapıcılara öneriler sunulmuştur.
2. Literatür
Kredi derecelendirme kuruluşlarının kredi notunun değerlendirilmesinde kullanılan
metodolojilerin şeffaf olmaması söz konusu araştırmanın yapılmasında bizi motive eden etkendir.
Kredi derecelendirme kuruluşları bir ülkeye ait siyasi, altyapı, finansal, ekonomik, bölgesel, yerel
ve diğer faktörlerden çeşitli bilgiler alır ve o ülkenin borçlarını ödeme gücünü değerlendirir
(Saadaoui vd., 2022). Bu bilgi daha sonra, en yüksek dereceli ülkenin yüksek derecede
kredibiliteye sahip olduğu ve temerrüde düşme olasılığı en düşük olan ülke ile ülke kredi notu
olarak adlandırılan bir derecelendirme ölçeği aracılığıyla sunulmaktadır. Fitch, Moody’s ve
Standard & Poor's (S&P) olmak üzere üç ana kredi derecelendirme kuruluşu bulunmaktadır. Üç
farklı kredi derecelendirme kuruluşunun aynı firmaya veya devlete farklı derecelendirmeler
vermesi, araştırmacıların kredi notlarını belirlemede hangi göstergelerin kullanıldığının
sorgulamasına neden olmuştur (Takawira ve Mwamba, 2020; Overes ve van der Wel, 2021).
Yeni sanayileşen ülkeler, gelişimi sürdürülebilir hale getirmek ve gelecekteki yatırımlarını
finanse etmek amacıyla sürekli olarak finansman ihtiyacı duymaktadır. Söz konusu finansman
ihtiyacını karşılamada ülke içerisindeki tasarrufların yetersiz kaldığı zamanlarda ülke dışından
borçlanma yoluna giderler. Borçların fazla olduğu dönemlerde ülkeler temerrüt riski ile
karşılaşmakta ve ülkelerin yeni krediye erişmesi kısıtlanmaktadır (Demmou vd., 2021).
Makroekonomik değişkenler, ekonomik politikalar, para krizleri, kısa vadeli bütçenin yanlış
yönetimi ve iç veya dış şoklar, temerrüt olasılığını belirlemesi muhtemel olan kısa vadeli likidite
G. Vergili, M.S. Çelik & B. Taş, “Ekonomik Özgürlükler İndeks Göstergelerinin Yeni Sanayileşen
Ülkelerin Kredi Notları Üzerine Etkisi”
912
veya uzun vadeli ödeme gücünün bir sonucu olarak borcun sürdürülebilirliğini etkileyebilir
(Mellios ve Paget-Blanc, 2006). Bu yüzden makro ekonomik değişkenlerin kredi notları üzerine
etkileri araştırmacıların çalışmalarına konu olmuştur.
Makro ekonomik göstergelerin ülke kredi notlarına etkisini araştıran ilk çalışmalardan olan
Cantor ve Packer (1996) makalesinde, 49 ülkenin GSYH (Gayri Safi Yurt İçi Hasıla), dış borcun
ihracata oranı, büyüme oranı ve enflasyon oranı gibi makro değişkenlerini ülkelerin kredi
notlarının belirleyicileri olarak kullanmıştır. Çalışmada, dış borç değişkeni beklenilenin aksine
pozitif ilişkili ve GSYH ile büyüme, enflasyon oranı beklenilen şekilde anlamlı bulunmuştur.
Çalışmada kullanılan diğer değişkenler anlamsız katsayılara sahiptir.
Gür (2000) derecelendirme kuruluşlarının 34 ülkeye 1990-1998 yılları arasında verdiği
notlar ile çift sınırlı Tobit modelinden elde ettiği ülke risk notlarını karşılaştırdığı çalışmada çok
fazla değişken kullanımının istatistiki açıdan bir anlam ifade etmediğini savunmuştur. Ayrıca ülke
kredi notlarında politik risk değişkenlerinin kullanılmamasını eleştirmiştir.
39 ülke için yapılan bir diğer çalışmada Hu vd. (2001) çalışmalarında panel sıralı probit
yöntemini uygulamışlardır. Açıklayıcı değişkenler olarak, enflasyon oranı, rezervlerin ithalata
oranı, borçların GSYH’ye oranı, borç geçmişleriyle alakalı ve endüstriyel olup olmadıklarına dair
gölge değişkenler kullanılmıştır. Analiz sonucunda kullanılan tüm değişkenlerin beklenen şekilde
anlamlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Afonso (2003) çalışmasında 81 ülkenin kredi notunu belirleyen değişkenleri araştırmış,
değişken olarak Cantor ve Packer (1996) çalışmasında kullanılan makro değişkenleri
kullanmıştır. Sonuç olarak kullanılan değişkenlerin önemli ölçüde belirleyici olduğu tespit
edilmiştir.
95 ülkeye ait Aralık 1995-Aralık 1999 dönemini kapsayan verilerin kullanıldığı
Bissoondoyal-Bheenick (2005) çalışmasında ülke kredi notlarının belirlenme sürecinde sosyal ve
kalitatif politik göstergelerin de enflasyon ve Gayri Safi Milli Hasıla (GSMH) gibi ekonomik
değişkenlerle birlikte önemli olduğunu gözlemlemiştir.
Hill vd. (2010) araştırmalarında 3 büyük kredi kuruluşunun notlandırmaları arasındaki
farkları araştırmıştır. Çalışmada 1990-2002 yılları arasındaki veriler kullanılmış olup, bağımsız
değişken olarak GSYH, GSYH büyüme oranları, enflasyon, dış borç, dış ve mali denge, borç
geçmişi ve ülke risk primi kullanılmıştır. Analiz sonucunda GSYH ve büyüme oranları, borç
geçmişi ve risk prim oranları, tüm kredi derecelendirme kuruluşları için anlamlı çıkarken, dış borç
ve dış denge yalnızca S&P ve Moody's için, enflasyon sadece S&P için, mali denge de sadece
Moody’s için anlamlı değişken olarak tespit edilmiştir. S&P en güçlü tahminin yapıldığı
derecelendirme kuruluşu olmuştur.
Kabadayı ve Çelik (2015), ülke derecelendirme özelliklerini incelemek için sıralı probit ve
logit modellerini kullanmıştır. Kabadayı ve Çelik (2015), cari açığın GSYH'ye oranı, deflatör
hesaplanan enflasyon, dış borcun GSMH'ye oranı, Heritage Foundation'ın özgürlük indeksi,
GSYH yüzde değişimi, reel döviz kuruna karşı açıklayıcı değişkenleri çalışmasında kullanmıştır.
Derecelendirme ülkelerinde kredi derecelendirme kuruluşlarının siyasi, yönetişim ve ekonomik
yapıları da dikkate aldığını tespit etmiştir.
Öztürk vd. (2016), heterojen bir örneklemde, çeşitli Yapay Zeka yöntemlerini kullanarak
ülke kredi notlarını tahmin etmiştir. Kullanılan algoritmalar arasında Sınıflandırma ve Regresyon
Ağaçları, Bayes Net, Çok Katmanlı Algılayıcı, Naive Bayes ve Destek Vektör Makineleri
Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 2022, 7(4): 909-924
Journal of Research in Economics, Politics & Finance, 2022, 7(4): 909-924
913
uygulanmıştır. Yapay zeka sınıflandırıcıları, tahmin doğruluğu konusunda geleneksel istatistiksel
tekniğe göre daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir.
23 OECD ülkesi için 1995-2014 yılları arasında Barta ve Johnston’ın (2018) yaptığı
çalışmasında hükümet partizanlığının gelişmiş ülkelerin kredi derecelendirme kuruluşlarını nasıl
etkilediğini değerlendirmiştir. Sol yöneticilerin ve seçimde iktidar olmayan sol yöneticilerin
önemli ölçüde ve daha yüksek olasılıkla negatif derecelendirme değişikliklerine neden olduğu
sonucuna ulaşmışlardır.
2000‘den sonraki dönemde ülke kredi notu ile maliye politikası arasındaki ilişkinin
araştırıldığı Balıkçıoğlu ve Yılmaz (2019) çalışmalarında, 12 gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeye
ait, 2001-2016 dönemi verileri ile analizlerini gerçekleştirmiştir. Kamu maliyesine ilişkin
faktörlerin kredi notlarını farklılaştıran önemli etkenler olduğunu tespit etmişlerdir.
Pabuçcu (2019) ülke kredi notlarını makine öğrenme algoritmaları ile tahmin etmeye
çalıştığı araştırmasında makroekonomik göstergelerin yanında demokrasi indeksi, eşitsizliğe
uyarlanmış insani gelişim indeksi, insani gelişim indeksi, iş yapma kolaylığı indeksi, hukukun
üstünlüğü, küresel rekabet indeksi, nüfus, politik istikrar, yasaların uygunluğu gibi değişkenlerin
de yer aldığı 23 değişken kullanmıştır. Kullandığı değişkenlerle 2016-2018 yılları arasındaki ülke
kredi notlarını tahmin etmekte oldukça başarılı modellere ulaştığını belirtmiştir.
Barta ve Makszin (2020), siyasi ve politik kararların ülke kredi notlarına etkisini
değerlendirdiği çalışmasında 1999-2012 yılları arasında 40 Avrupa ülkesinin S&P tarafından
aldığı notların yer aldığı rapor metinlerini incelemiştir. S&P’nin ülkeler arasında benzer şekilde
politikayı incelediğini ancak gelişmiş ülkeler ve daha düşük belirsizliğe sahip AB ülkelerinde
siyasi incelemenin gelişmekte olan ülkelere göre daha az olduğu sonucuna ulaşmışlardır.
Takawira ve Mwamba (2020), ülke kredi notlarının belirleyicilerini ortaya koymak için
Naive Bayes sınıflandırıcısını kullanan bir makine öğrenme modeli uygulamış, derecelendirme
kuruluşlarının farklı makro ekonomik değişkenlere daha fazla önem atfettiği sonucuna ulaşmıştır.
En çok anlamlı çıkan makro ekonomik değişkenlerin, hanehalkı borç/harcanabilir gelir oranı, reel
efektif döviz kurları ve tüketici fiyat indeksi olduğu belirlenmiştir.
Proença vd. (2021), 1995-2006 ve 2007-2012 mali kriz döneminde düzenli bir probit
modeli kullanarak Avrupa'dan on ülkede ülke notlarının belirleyicilerini inceledi. Bulguları, kişi
başına düşen GSYH, işsizlik oranı, devlet borcu, hükümet etkinliği gibi değişkenlerin, rezervler
ve cari hesap dengesinin ülke kredi notlarını belirlenmesinde önemli olduğu şeklindedir.
Chang vd. (2022), toplumsal güvenin kredi derecelendirme kuruluşlarının kurumsal sosyal
sorumluluk değerini zayıflatan ahlaki tehlike endişelerini hafiflettiği varsayımı altında yaptıkları
çalışmalarında geniş bir örneklemi ele almışlardır. Sadece yüksek toplumsal güvene sahip
ülkelerde kredi derecelendirme notları arasında belirgin ilişki bulmuşlardır.
Literatürdeki çalışmalarda, yapay zeka ve geleneksel ekonometrik metodolojiden
yararlanıldığı görülmekte olup, farklı kredi dereceleme kuruluşlarının ülke kredi notlarını
belirlerken farklı makro ekonomik değişkenlere önem verdiği sonucuna ulaşılmaktadır. Bu
nedenle yapılan çalışmaların çoğunda makroekonomik ve diğer değişkenlere odaklanıldığı
görülmektedir. Çalışmamız söz konusu değişkenler dışında ekonomik özgürlük indeks
göstergelerini de analize dahil ederek literatürden bu yönüyle farklılaşmaktadır.
G. Vergili, M.S. Çelik & B. Taş, “Ekonomik Özgürlükler İndeks Göstergelerinin Yeni Sanayileşen
Ülkelerin Kredi Notları Üzerine Etkisi”
914
3. Veri Seti, Metodoloji ve Ampirik Sonuçlar
Bu çalışmada, 1995-2021 dönemine ait yeni sanayileşen 9 ülkeden (Brezilya, Hong Kong
Hindistan, Meksika, Singapur, Tayland, Güney Afrika, Türkiye, Tayvan) Tayvan hariç 8 ülkenin
yıllık verileri kullanılarak ekonomik özgürlüklerin ülke kredi notları üzerindeki etkileri panel veri
analizi ile araştırılmıştır. Tayvan’ın ülke verilerine 1995-2021 yılları arasında kesintisiz
ulaşılamamasından dolayı örnekleme dahil edilmemiştir. Ekonomik özgürlük indeksini belirleyen
Hukukun Üstünlüğü (HÜ), Devletin Büyüklüğü (DB), Mevzuat Yeterliliği (MY) ve Serbest
Piyasa (SP) verileri Heritage Kurumu’ndan, kontrol değişkeni olarak GSYH’nin Büyüme Oranı
(Büyüme) ve Enflasyon (Enflasyon) verileri de Bloomberg Eikon üzerinden sağlanmıştır. Ülke
kredi notlarına The Global Econmomy (2022) üzerinden ulaşılmış ve veriler KÜDİ ile
sayısallaştırılarak kullanılmıştır. Ekonomik özgürlükler için, düşünce kuruluşu Heritage Kurumu
tarafından yıllık olarak yayınlanan ve 184 ülkenin mülkiyet haklarından finansal özgürlüğe kadar
12 ayrı nicel ve nitel faktöre dayalı olarak ölçülen ekonomik özgürlük indeks göstergeleri
kullanılmıştır. Bu 12 faktör şu şekilde sıralanmaktadır: mülkiyet hakları, devletin bütünlüğü,
yargının etkinliği, kamu harcamaları, vergi yükü, mali sağlık, iş özgürlüğü, çalışma özgürlüğü,
parasal özgürlük, ticaret özgürlüğü, yatırım özgürlüğü ve finansal özgürlüktür. 12 ekonomik
özgürlüğün her biri 0 ile 100 arasında derecelendirilmektedir. Çalışmada, Hukukun Üstünlüğü
(mülkiyet hakları, devletin bütünlüğü, yargının etkinliği), Devletin Büyüklüğü (kamu
harcamaları, vergi yükü, mali sağlık), Mevzuatın Yeterliliği (iş özgürlüğü, çalışma özgürlüğü,
parasal özgürlük), Serbest Piyasa (ticaret özgürlüğü, yatırım özgürlüğü, finansal özgürlük)
şeklinde olmak üzere dört kategoride ekonomik özgürlük indeks göstergeleri kapsadıkları
özgürlüklerin ortalaması alınarak hesaplanmış ve veri setinde kullanılmıştır. Tek bir veri sunan
ekonomik özgürlük indeksinin kullanılması yerine bu veriye ulaşmada dikkate alınan dört
kategorinin ayrı ayrı kullanılmaları etkilerin tek tek görülüp politika önerilerinin de ayrı ayrı
yapılabilmesine olanak sunması sebebiyledir.
Literatürde sıklıkla ekonomik özgürlük indeks göstergesi daha çok ülke büyümesi ile
ilişkilendirilen çalışmalarda kullanılmaktadır. Hukukun Üstünlüğü (Park ve Ginarte, 1997; Chen
ve Puttitanun, 2005), Devletin Büyüklüğü (Bergh ve Karlsson, 2010; Feldmann, 2010),
Mevzuatın Yeterliliği (Gust ve Marquez, 2004; Hussain ve Haque, 2015), ve son olarak Serbest
Piyasa (Razmi ve Refaei, 2013) değişkenleri farklı göstergeler şeklinde olmak üzere açıklayıcı
değişken olarak literatürde kullanıldıkları görülmektedir. Nitel değişkenlerin ülke kredi notlarına
etkileri açısından da inceleyen çalışmalar bulunmaktadır (Kaufmann vd., 2003; Butler ve Fauver,
2006; Archer vd., 2007; Riley vd., 2011). Bu dört temel değişkenlerin yanı sıra GSYH Büyüme
oranı (Büyüme) ve Enflasyon (Enflasyon) değişkenleri modele kontrol değişkenleri olarak dahil
edilmiştir. Çalışmada enflasyon verisi olarak Üretici Fiyat Endeksi (ÜFE) verilerine kesintisiz
ulaşılamadığından dolayı Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE) verileri kullanılmıştır. Söz konusu
verilere ise Bloomberg Eikon veri tabanı üzerinden ulaşılmıştır. Çalışma için piyasada “3
Büyükler” olarak bilinen S&P, Moody’s ve Fitch kredi derecelendirme kuruluşlarının yeni
sanayileşen ülkeler grubunda yer alan ülkelere verdikleri kredi notları kullanılmış ve veriler The
Global Economy (2022) üzerinden elde edilmiştir. Ülke kredi notlarını veri seti olarak
kullanabilmek için harf notuna dayalı sistemi sayısallaştırmada Hindistanlı araştırmacılar Basu
vd. (2012) tarafından geliştirilen KÜDİ-Karşılaştırmalı Ülke Derecelendirme İndeksi’nden
(CRIS-Comparative Rating Index for Sovereigns) yararlanılmıştır (Basu vd., 2012: 7).
Sayısallaştırılan yeni sanayileşen ülkelerin kredi notlarının her yıl için aritmetik ortalaması
Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 2022, 7(4): 909-924
Journal of Research in Economics, Politics & Finance, 2022, 7(4): 909-924
915
alınarak KÜDİ değişkeni elde edilmiştir. Yeni sanayileşen ülkelere ait KÜDİ’ler Grafik 1’de
sunulmuştur.
Grafik 1. 1995-2020 Yılları Arası Yeni Sanayileşen Ülkelerin Karşılaştırmalı Ülke Derecelendirme
İndeks Grafiği
Not: 1=Brezilya, 2=Hong Kong, 3=Hindistan, 4=Meksika, 5=Singapur, 6=Güney Afrika, 7=Tayland,
8=Türkiye
3 Büyük Kredi Derecelendirme Kuruluşu’nca yeni sanayileşen ülkelere tayin edilen kredi
notlarının Karşılaştırmalı Ülke Derecelendirme İndeksi’ne göre grafiği Grafik 1’de
sunulmaktadır. 1995-2020 yılları arasında yeni sanayileşen ülkeler arasından en yüksek kredi
notuna (yatırım yapılabilir) sahip ülke olarak istikrarını koruyan ülke Singapur olmuştur.
Singapur’u takip eden bir diğer ülke ise Hong Kong’dur. Singapur ve Hong Kong 1970’li yıllarda
da Dört Asya Kaplanı olarak bilinen ülkelerden iki tanesini oluşturmaktadır. Singapur Uzak
Doğu’da istikrarlı bir şekilde 3 Büyük Kredi Derecelendirme Kuruluşu’na göre en iyi kredi notuna
sahip ülkedir. Minimum temerrüt olasılığı ile yeni sanayileşen ülkeler arasında en güçlü kredi
itibarına sahiptir. Hong Kong ise 2005 yılından sonra yükseliş trendine girmiş uzun yıllar kredi
notu düşmeden sabit kalmıştır. Hong Kong aslında Çin Halk Cumhuriyeti’ne bağlı özel idari
bölgedir. Ancak kredi derecelendirme kuruluşları tarafından ayrıca notlandırmaya tabidir. Bu
durum 2017 yılında Çin’in kredi notunun düşürülmesiyle beraber Hong Kong’un notunda da
değişikliğe neden olmuştur. Gerekçe olarak ekonomik, siyasi ve finansal bağlantılarının olması
gösterilmiştir. Bu nedenle son yıllarda ülke kredi notunda aşağı yönlü seyir gözlemlenmesine
rağmen Hong Kong yeni sanayileşen ülkeler kategorisindeki yatırım yapılabilir pozisyonunu
sürdürmektedir. Tayland ve Meksika 2000 yılından sonra kredi notlarında benzerlik gösterirken
G. Vergili, M.S. Çelik & B. Taş, “Ekonomik Özgürlükler İndeks Göstergelerinin Yeni Sanayileşen
Ülkelerin Kredi Notları Üzerine Etkisi”
916
son 2 yıldır farklılaşmaya başlamış, Meksika’nın kredi notu düşüş eğilimine geçmiştir. 2013
yılına kadar Tayland ve Meksika ile benzer not aralığına sahip olan ülke Güney Afrika’dır. Daha
sonraki yıllarda ülkenin yatırım yapılabilir notunu kaybetmeye başladığı gözlenmektedir.
Hindistan’ın uzun yıllar ülke kredi notunun düşük olmasına rağmen sabit bir trend sergilediği
grafikten anlaşılmaktadır. Brezilya’nın ülke kredi notu 2005 yılı sonrası yükseliş gösterirken 2015
yılı sonrasında düşüş eğilimine geçmiştir. Kredi derecelendirme kuruluşları Brezilya’nın not
indiriminin gerekçesini düşen ekonomik büyümeden ve artan kamu borcu ve mali sıkıntılardan
kaynaklı olduğunu belirtmiştir. Yeni sanayileşen ülkeler arasında en düşük kredi notuna sahip
ülke ise Türkiye’dir. 2005 yılına kadar Brezilya ile benzer seyir gösteren Türkiye’nin kredi notu
son yıllarda geride kalmıştır. Özellikle kredi derecelendirme kuruluşlarının raporlarında not
indirimlerinin gerekçesi son dönemlerde Türkiye’nin finansal stres içerisinde olduğu, yüksek
enflasyon ve zayıf politika güvenirliliğinden kaynaklı kırılganlıklarının artması olarak
sunulmuştur.
Tablo 1. Değişkenlerin Korelasyon Matrisi
KÜDİ
HÜ
DB
MY
SP
Büyüme
Enflasyon
KÜDİ
1.0000
HÜ
0.7199
1.0000
DB
0.6742
0.5886
1.0000
MY
0.7049
0.7009
0.6602
1.0000
SP
0.6877
0.7427
0.5051
0.6774
1.0000
Büyüme
0.0113
0.0109
0.0341
0.0039
0.1435
1.0000
Enflasyon
-0.4611
-0.2113
-0.3784
-0.4589
-0.0932
0.0345
1.0000
Tablo 1 değişkenlerin korelasyon matrisini göstermektedir. Literatürde yüksek korelasyon
katsayısı sınırı 0,8 olarak kabul edilmektedir (Bujang ve Baharum, 2016; Gogtay ve Thatte, 2017).
Bu sebeple çalışmada da 0,8 değerini yüksek korelasyon sınırı olarak kabul edilmiştir. Tablodan
görüldüğü üzere yüksek korelasyona sahip ikili değişkenler bulunmamaktadır. Sonuç olarak,
yapacağımız analizin sonuçlarını değişkenler arasında yüksek korelasyon bulunmadığı için tutarlı
kabul edilmektedir. Ayrıca varyans artış faktörü (VIF- Variance Inflation Faktor) testi uygulanmış
Tablo 2’de sunulmuştur.
Tablo 2. Varyans Artış Faktörü Test Sonuçları
Değişken
VIF
1/VIF
Mevzuatın Yeterliliğiit
3.97
0.251664
Hukukun Üstünlüğüit
3.91
0.256010
Serbest Piyasait
3.05
0.327860
Devletin Büyüklüğüit
1.84
0.543357
Enflasyonit
1.52
0.658412
Büyümeit
1.05
0.953829
Ortalama VIF
2.56
VIF değeri 1 değerini aldığında belirli bir açıklayıcı değişken ile modeldeki diğer açıklayıcı
değişkenler arasında bir korelasyon olmadığını göstermektedir. 1 ile 5 arasında bir değer aldığında
ise orta düzeyde bir korelasyonu ifade ederken 5'ten büyük bir değer, belirli bir açıklayıcı
değişken ile modeldeki diğer açıklayıcı değişkenler arasında potansiyel olarak ciddi bir
korelasyon olduğunu göstermektedir. Böyle bir durumda, regresyon analizi sonucunda elde edilen
Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 2022, 7(4): 909-924
Journal of Research in Economics, Politics & Finance, 2022, 7(4): 909-924
917
katsayı tahminleri ve p-değerlerinin güvenilirliği sorgulanmaktadır. Çoklu doğrusal bağıntı
sorununun olmadığı ortalama VIF değerinin 2.56 olmasından da anlaşılmaktadır.
Çalışmanın uygulama kısmında panel veri analizi metodu kullanılmıştır. Panel veri analizi
hem zamansal hem de yatay kesit boyutundaki gözlemlerin havuzlanmasından oluştuğu için
veriler hakkında daha fazla bilgi vermektedir (Baltagi, 2013).
Yeni sanayileşen ülkelerde ekonomik özgürlükler indeks göstergeleri ve ülkelerin kredi
notları arasındaki ilişkiyi ekonometrik olarak test etmek amacıyla aşağıdaki model geliştirilmiştir:
(1)
Burada ifadesi ülkesinin yılındaki kredi notunu, ifadesi hukukun
üstünlüğünü ifadesi devletin büyüklüğünü,
mevzuatın yeterliliğini, ifadesi ise
piyasanın serbestlik düzeyini temsil eden indeks göstergesini, ülkesinin yılındaki
büyüme oranını ve son olarak ifadesi ülkesinin yılındaki enflasyonunu
göstermektedir. olmak üzere, birim etkilerini, zaman etkilerini, ise
ülkeler ve yıllar arasında bağımsız ve özdeşçe dağılmış etkileri göstermektedir.
Yukarıda verilen 1 nolu denklem kullanılarak yapılan Hausman testi sonucunda sabit
etkiler modelinin kullanılması gerektiği sonucuna varılmış, test sonucu Tablo 4’te sunulmuştur.
Bu sebeple sabit etkiler modeli üzerinden gerekli olan varsayımların testi yapılmış ve bu testlerin
sonuçları Tablo 3'de verilmiştir.
Tablo 3. Yatay Kesit Bağımlılığı, Değişen Varyans ve Otokorelasyon Test Sonuçları
Breusch ve Pagan LM Testi
106.122 [0.0000]
Modified Wald Test İstatistiği
213.45 [0.0000]
Wooldridge Test İstatistiği
48.249 [0.0002]
Yatay kesit bağımlılığının tespiti için kullanılan Breusch ve Pagan LM testi sonuçlarına
göre modelde yatay kesit bağımlılığının olmadığı görülmektedir. Bunun yanı sıra, değişen
varyans probleminin varlığını tespit etmek için Modified Wald testi, otokorelasyon problemi olup
olmadığını tespit etmek için de Wooldridge testi uygulanmıştır. Test sonuçları modelde hem
değişen varyans hem de otokorelasyon problemi olduğunu göstermektedir. Bu problemlerin
varlığı nedeniyle model 1 daha tutarlı sonuçlar veren Driscoll-Kraay standart hatalar yöntemi ile
tahmin edilmiştir. Çünkü Driscoll ve Kraay (1998) metodolojisi hata teriminin değişen varyansa
sahip ve otokorelasyonlu olması durumunda parametreleri tutarlı tahmin etme imkânı
sağlamaktadır (Tatoğlu, 2012: 166-267).
Tablo 4’te verilen Driscoll-Kraay Standart Hatalar sonuçlarına göre, çalışmanın ana
konusunu oluşturan ekonomik özgürlük indeks göstergelerinin ülkelerin kredi notlarını pozitif
şekilde etkilediği görülmektedir. Hukukun Üstünlüğü göstergesinin tahminlenen katsayısı
0.27058 şeklinde ve %1 anlamlılık düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Aynı şekilde
Devletin Büyüklüğü göstergesinin tahminlenen katsayısı 0.12728 şeklinde ve %5 düzeyinde
anlamlıdır. Mevzuatın Yeterliliği göstergesinin tahminlenen katsayısı 0.23458 şeklinde ve %1
düzeyinde anlamlıdır. Yaptığımız analiz sonucunda Serbest Piyasa göstergesinin istatistiksel
açıdan anlamsız olduğu görülmüştür. Bir başka ifade ile serbest piyasa göstergesinin ele aldığımız
yeni sanayileşen ülkelerin kredi notlarına etkisinin istatistiksel olarak anlamsız olduğu sonucuna
G. Vergili, M.S. Çelik & B. Taş, “Ekonomik Özgürlükler İndeks Göstergelerinin Yeni Sanayileşen
Ülkelerin Kredi Notları Üzerine Etkisi”
918
ulaşılmıştır. Kontrol değişkeni olarak kullandığımız GSYH Büyüme oranı (Büyüme) ve
Enflasyon (Enflasyon) oranı değişkenlerinin anlamlılık düzeyleri sırasıyla %5 ve %1 şeklindedir.
Büyüme ülke kredi notlarına pozitif ve anlamlı, enflasyon oranının ise negatif ve anlamlı bir etkisi
olduğu görülmektedir. Tüm değişkenlerin katsayı değerleri göz önüne alındığında Hukukun
Üstünlüğü ve Mevzuatın Yeterliliği değişkenlerinin katsayılarının yüksek olduğu görülmektedir.
Bu değişkenlerin yanı sıra Büyüme değişkeninin katsayı değeri pozitif etki anlamında oldukça
yüksektir. Öte yandan Enflasyon değişkeninin katsayısı negatif ve etki anlamında yüksek bir
değer almaktadır.
Tablo 4. 1995-2021 Dönemi Panel Verileri ile Ülke Kredi Notlarının Tahmini
Bağımlı Değişken:
Driscoll-Kraay Sonuçları
Sabit
-8.6026
Hukukun Üstünlüğüit
.27058***
Devletin Büyüklüğüit
.12728**
Mevzuatın Yeterliliğiit
.23458***
Serbest Piyasait
.07443
Büyümeit
.19458**
Enflasyonit
-.15383***
R2
0.8274
Hausman
39.93
Model
SE
Örneklem Büyüklüğü
8
Gözlem Sayısı
182
Not: *** ve ** sırasıyla %1 ve %5 düzeyinde istatistiksel anlamlılığı temsil etmektedir.
4. Sonuç ve Öneriler
Küreselleşmeyle birlikte kalkan sınırlar ülkeler arasında sermaye transferinde yaşanan
engelleri de ortadan kaldırmıştır. Yatırımcının yatırım yapacağı ülkenin taşıdığı riskleri farklı
açılardan tek başına değerlendirmesi ise oldukça maliyetli ve zaman alan bir süreçtir. Uluslararası
kredi derecelendirme kuruluşlarının verdiği ülke kredi notları ülkeler arasındaki fon akımlarının
yönünü belirlemede önemli bir görev üstlenmektedir. Yatırımcının ülke seçiminde sağlıklı
kararlar alabilmesi ve ülkelerin de potansiyel yatırımcıları çekebilmesi ülke kredi notlarına
bağlıdır. Kredi derecelendirme kuruluşlarının metodolojilerinin şeffaf olmaması en çok
eleştirildikleri konulardan bir tanesidir. Ülke kredi notları ve not görünümleri tayin edilirken hem
ekonomik hem mali hem de politik pek çok unsuru dikkate aldıkları belirtilse de bunların etki
dereceleri konusunda şeffaf olmamaları en çok eleştirildikleri konulardan bir tanesidir. Bu
nedenle ekonomik ve mali olarak kullanılabilen nicel verilerin yanında nitel özellik taşıyan siyasi,
politik ve özgürlük gibi verilerin etkileyip etkilemedikleri gözlemlenmek istenmektedir.
Yeni sanayileşen ülkeler kategorisinde yer alan ülkeler listesi farklılık gösterse de
Corporate Finance Institute tarafından açıklanan ve çoğu uzman tarafından bu kategoride
değerlendirilen ülkeler “Brezilya, Hong Kong, Hindistan, Meksika, Singapur, Tayland, Güney
Afrika, Türkiye ve Tayvan” dan oluşmaktadır. Çalışmamızda Tayvan’a ilişkin verilere sağlıklı
ulaşılamaması araştırmanın kısıtını oluşturmakta ve yeni sanayileşen ülke örnekleminden
çıkartılarak analizin yapılmasına neden olmuştur. Yeni sanayileşen ülkeler sınıflandırması
sosyoekonomik sınıflandırma olduğu için hem siyaset bilimciler hem de ekonomistler tarafından
değerlendirilerek belirlenmektedir. Heritage Kurum’u tarafından 12 nitel ve nicel faktöre bağlı
olarak geliştirilen ekonomik özgürlükler indeksi temelde 4 kategoriye ayrılmaktadır. Ekonomik
Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 2022, 7(4): 909-924
Journal of Research in Economics, Politics & Finance, 2022, 7(4): 909-924
919
özgürlükler indeksinin 4 kategorisini oluşturan Hukukun Üstünlüğü, Devletin Büyüklüğü,
Mevzuatın Yeterliliği ve Serbest Piyasa göstergelerinin, yeni sanayileşen ülkelerin S&P, Moody’s
ve Fitch kredi derecelendirme kuruluşlarından 1995-2021 yılları arasında aldıkları notlara etkileri
panel veri analizi ile değerlendirilmeye çalışılmıştır. Harf notuna dayanan ülke kredi notları her
bir ülke için KÜDİ-Karşılaştırmalı Ülke Derecelendirme İndeksi ile sayısallaştırılmış ve her yıl
için 3 Büyükler’in not ortalamaları alınarak hesaplanmıştır. Modelde ayrıca GSYH’nin Büyüme
Oranı (Büyüme) ve Enflasyon (Enflasyon) verileri de kullanılmıştır. Modelde hata terimlerinin
değişen varyansa sahip ve otokorelasyon problemi olduğu tespit edildiği için Driscoll-Kraay
dirençli standart tahmincisi kullanılmıştır.
Panel veri analiz sonucunda Serbest Piyasa göstergesi hariç tüm değişkenlerin istatiksel
olarak anlamlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Hukukun Üstünlüğü, Mevzuatın Yeterliliği
göstergelerinin pozitif ve kontrol değişkenlerinden Enflasyon (Enflasyon) değişkeninin ise % 1
anlamlılık düzeyinde negatif etkisi olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Devletin Büyüklüğü ve
GSYH’nin Büyüme Oranı (Büyüme) değişkenlerinin ise %5 anlamlılık düzeyinde pozitif ve
istatistiksel olarak anlamlı oldukları tespit edilmiştir. Bu çalışmadan elde edilen bulgulara
dayanarak yüksek ülke kredi notlarına sahip olmak isteyen yeni sanayileşen ülkelerin öncelikle
hukukun üstünlüğü konusunda mülkiyet haklarına, devlet bütünlüğüne ve yargının etkinliğine
önem vermesi gerekmektedir. Aynı zamanda çalışma özgürlüğü, iş özgürlüğü ve parasal
özgürlükler noktasında mevzuatın yeterliliğine yönelik olumlu politikaların izlenmesi yeni
sanayileşen ülkelerin kredi notlarını yatırım yapılabilir seviyelere çekmesine yardımcı olması
beklenmektedir. Ekonomik özgürlük indeks göstergelerinden olan devletin büyüklüğünü temsilen
dikkate alınan kamu harcamaları, vergi yükü, mali sağlık verilerinin iyileştirilmesi de ülke kredi
notları üzerinde pozitif etki yapacağı gözlemlenmektedir. Küreselleşme ile birlikte büyük önem
taşıyan doğrudan yabancı yatırımları ülkesine çekmek isteyen yeni sanayileşen ülkelerin bu
noktalarda atacağı her doğru adım ülke kredi notlarının artmasına yardımcı olabilecektir. Büyüme
oranlarının yükselmesinin kredi derecelendirme kuruluşlarının verdiği ülke kredi notlarına
olumlu yansıması beklenmektedir. Ayrıca enflasyonun %1 anlamlılık düzeyinde negatif etkisinin
tespit edilmesi de yeni sanayileşen ülkeler için büyük önem arz etmektedir. Enflasyon oranlarının
artması her ülke için sorun olduğu gibi sanayileşen ülkelerin yatırımcı çekebilmek adına ekstra
dikkat etmesi gereken konulardan biri olduğu görülmektedir. Yeni sanayileşen ülkelerin ortak
özellikleri olarak işletmelerin borçlanma maliyetini azaltmak için faiz oranlarını düşürerek
tasarruf sahiplerinin enflasyon oranından daha düşük faiz oranları kazanmasına izin vererek
işletmeleri sübvanse etmeyi hedeflemesi dikkat çekicidir. Yeni sanayileşen ülkelerde enflasyonu
düşürerek olumlu bir etki yaratılması beklenecekse enflasyonun talep mi maliyet kökenli mi
olduğunun tespit edilmesi ona göre politika izlenmesi gerekmektedir. Eğer ülkelerde talep
enflasyonu söz konusu ise faiz oranlarının düşürülmesi enflasyonun da yükselmesine neden
olabilecektir. Bu durum da ülke kredi notlarının olumsuz etkilenmesine neden olacak ve ülkenin
yatırım almasını zorlaştıracaktır. Ancak maliyet enflasyonun hâkim olduğu durumlarda yeni
sanayileşen ülkelerde izlenen bu politikanın ülke kredi notlarına olumlu yansımasından
bahsedilebilecektir. Yeni sanayileşen ülkelerde politika yapıcıların bu unsurlara dikkat ederek
kararlar alması ülkelerin risk faktörlerinin düşmesine ve böylece yatırım yapılabilir ülke kredi
notlarına ulaşmasına neden olacağı düşünülmektedir.
İlerleyen çalışmalarda araştırmacılar hem nicel hem nitel boyut taşıyan farklı göstergelere
yer vererek ve ülke kredi notlarına ilişkin literatürün gelişmesine katkı sunabilir, farklı ülke
G. Vergili, M.S. Çelik & B. Taş, “Ekonomik Özgürlükler İndeks Göstergelerinin Yeni Sanayileşen
Ülkelerin Kredi Notları Üzerine Etkisi”
920
gruplarında da etkilerini değerlendirebilirler. Ayrıca modelde faiz değişkenin de eklenmesi
enflasyon değişkeninin etkisinin daha da net yorumlanmasına katkı sunabilecektir.
Araştırma ve Yayın Etiği Beyanı
Etik kurul izin ve/veya yasal/özel izin alınmasına gerek olmayan bu çalışmada araştırma ve yayın etiğine
uyulmuştur.
Araştırmacıların Katkı Oranı Beyanı
Yazarlar makaleye eşit oranda katkı sağlamış olduklarını beyan eder.
Araştırmacıların Çıkar Çatışması Beyanı
Bu çalışmada herhangi bir potansiyel çıkar çatışması bulunmamaktadır.
Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 2022, 7(4): 909-924
Journal of Research in Economics, Politics & Finance, 2022, 7(4): 909-924
921
Kaynakça
Afonso, A. (2003). Understanding the determinants of sovereign debt ratings: Evidence for the two leading
agencies. Journal of Economics and Finance, 27(1), 56-74. https://doi.org/10.1007/BF02751590
Archer, C.C., Biglaiser, G. and DeRouen, K. (2007). Sovereign bonds and the “democratic advantage”:
Does regime type affect credit rating agency ratings in the developing world? International
Organization, 61(2), 341-365. https://doi.org/10.1017/S0020818307070129
Balıkçıoğlu, B. and Yılmaz, H.H. (2019). How fiscal policies affect credit rates: Probit analysis of three
main credit rating agencies’ sovereign credit notes. Transylvanian Review of Administrative
Sciences, 56, 5-22. http://dx.doi.org/10.24193/tras.56E.1
Baltagi, B.H. (2013). Panel data forecasting. In G.Elliot and A.Timmermann (Eds.), Handbook of economic
forecasting (pp. 995-1024). https://doi.org/10.1016/B978-0-444-62731-5.00018-X
Barta, Z. and Johnston, A. (2018). Rating politics? Partisan discrimination in credit ratings in developed
economies. Comparative Political Studies, 51(5), 587-
620. https://doi.org/10.1177/0010414017710263
Barta, Z. and Makszin, K. (2020). The politics of creditworthiness: Political and policy commentary in
sovereign credit rating reports. Journal of Public Policy, 41(2), 307-330.
doi:10.1017/S0143814X20000033
Basu, K., Bisen, A., De, S., Ghosh, R. and Shweta. (2012). Comparative rating index for sovereigns: A new
index of sovereign credit ratings and an analysis of how nations fared over the last six years.
Retrieved from https://dea.gov.in/sites/default/files/CRIS_report_SCR28032012.pdf
Bergh, A., and Karlsson, M. (2010). Government size and growth: Accounting for economic freedom and
globalization. Public Choice, 142(1), 195-213. https://doi.org/10.1007/s11127-009-9484-1
Bissoondoyal-Bheenick, E. (2005). An analysis of the determinants of sovereign ratings. Global Finance
Journal, 15(3), 251-280. https://doi.org/10.1016/j.gfj.2004.03.004
Bujang, M.A. and Baharum, N. (2016). Sample size guideline for correlation analysis. World Journal of
Social Science Research, 3(1), 37-46. https://doi.org/10.22158/wjssr.v3n1p37
Butler, A.W. and Fauver, L. (2006). Institutional environment and sovereign credit rating. Financial
Management, 35(3), 53-79. https://doi.org/10.1111/j.1755-053X.2006.tb00147.x
Cantor, R. and Packer, F. (1996), Determinants and impact of sovereign credit rating. Federal Reserve Bank
of New York Economic Policy Review, 2(2), 37-54. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1028774
Chang, K., Li, Y. and Shim, Y. (2022). Corporate social responsibility and credit rating around the world:
The role of societal trust. The Financial Review, 57, 863– 891. https://doi.org/10.1111/fire.12314
Chen, Y. and Puttitanun, T. (2005). Intellectual property rights and innovation in developing countries.
Journal of Development Economics, 78(2), 474-493. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2004.11.005
Corporate Finance Institute. (2022). Newly industrialized countries. Retrieved from
https://corporatefinanceinstitute.com/resources/knowledge/economics/newly-industrialized-
country-nic/
Demmou, L., Calligaris, S., Franco, G., Dlugosch, D., McGowan, M.A. and Sakha, S. (2021). Insolvency
and debt overhang following the COVID-19 outbreak: Assessment of risks and policy responses
(OECD Economics Department Working Papers No. 1651). Retrieved from
https://invenio.unidep.org/invenio/record/25289/files/747a8226-en.pdf
Driscoll, J.C. and Kraay, A.C. (1998). Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent
panel data. Review of Economics and Statistics, 80(4), 549-560.
https://doi.org/10.1162/003465398557825
Feldmann, H. (2010). Government size and unemployment in developing countries. Applied Economics
Letters, 17(3), 289-292. https://doi.org/10.1080/13504850701720221
Gogtay, N.J. and Thatte, U.M. (2017). Principles of correlation analysis. The Journal of the Association of
Physicians of India, 65(3), 78-81. Retrieved from https://www.japi.org/
G. Vergili, M.S. Çelik & B. Taş, “Ekonomik Özgürlükler İndeks Göstergelerinin Yeni Sanayileşen
Ülkelerin Kredi Notları Üzerine Etkisi”
922
Gust, C. and Marquez, J. (2004). International comparisons of productivity growth: The role of information
technology and regulatory practices. Labour Economics, 11(1), 33-58.
https://doi.org/10.1016/S0927-5371(03)00055-1
Gür, H.T. (2000). Ülke riskinin belirlenmesinde yöntemler. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari
Bilimler Dergisi, 18(2), 119-139. Erişim adresi: https://dergipark.org.tr/tr/pub/huniibf
Heritage. (2022). Index of economic freedom. Retrieved from https://www.heritage.org/index/about
Hill, P., Brooks, R. and Faff, R. (2010). Variation in sovereign credit quality assessment across rating
agencies. Journal of Banking and Finance, 34, 1327-1343.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2009.11.028
Hu, Y.T., Kiesel, R. and Perraudin, W. (2002). The estimation of transition matrices for sovereign credit
ratings. Journal of Banking & Finance, 26(7), 1383-1406. https://doi.org/10.1016/S0378-
4266(02)00268-6
Hussain, M.E. and Haque, M. (2016). Impact of economic freedom on the growth rate: A panel data
analysis. Economies, 4(2), 5. https://doi.org/10.3390/economies4020005
Kabadayı, B. and Çelik, A.A. (2015). Determinants of sovereign ratings in emerging countries: A
qualitative, dependent variable panel data analysis. International Journal of Economics and
Financial Issues, 5, 656-62. Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/ijefi/
Kaufmann, D., Kraay, A. and Mastruzzi, M. (2003). Governance matters 3: Governance indicators for
1996-2002 (Word Bank Working Paper, No. 3106). https://doi.org/10.1093/wber/lhh041
Mellios, C. and Paget-Blanc, E. (2006). Which factors determine sovereign credit ratings? The European
Journal of Finance, 12, 361-77. https://doi.org/10.1080/13518470500377406
Overes, Bart, H.L. and van der Wel, M. (2021). Modelling sovereign credit ratings: Evaluating the accuracy
and driving factors using machine learning techniques. Computational Economics, Advance online
publication. https://doi.org/10.1007/s10614-022-10245-7
Öztürk, H., Namli, E. and Erdal, H.İ. (2016). Modelling sovereign credit ratings: The accuracy of models
in a heterogeneous sample. Economic Modelling, 54, 469-478.
https://doi.org/10.1016/j.econmod.2016.01.012
Pabuçcu, H. (2019). Ülke kredi notlarının makine öğrenme algoritmaları ile tahmini. İşletme Araştırmaları
Dergisi, 11(1), 42-51. https://doi.org/10.18092/ulikidince.484138
Park, W.G. and Ginarte, J.C. (1997). Intellectual property rights and economic growth. Contemporary
Economic Policy, 15(3), 51-61. https://doi.org/10.1111/j.1465-7287.1997.tb00477.x
Proença, C., Neves, M. Dias, J.C. and Martins, P. (2021). Determinants of sovereign debt ratings in clusters
of European countries–Effects of the crisis. Journal of Financial Economic Policy, 14(3), 403-427.
https://doi.org/10.1108/JFEP-01-2021-0017
Razmi, M.J. and Refaei, R. (2013). The effect of trade openness and economic freedom on economic
growth: The case of Middle East and East Asian countries. International Journal of Economics and
Financial Issues, 3(2), 376-385. Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/ijefi
Riley, D., Stringer, T., Fox, R. and Colquhoun, A. (2011). Sovereign rating methodology (FitchRatings
Report). Retrieved from
http://www.fitchratings.com/creditdesk/reports/report_frame.cfm?rpt_id=648978
Saadaoui, A., Elammari, A. and Kriaa, M. (2022). Credit rating announcement and bond liquidity: The case
of emerging bond markets. Journal of Economics, Finance and Administrative Science, 27(53), 86-
104. https://doi.org/10.1108/JEFAS-08-2020-0314
Takawira, O. and Mwamba, J.W.M. (2020). Determinants of sovereign credit ratings: An application of the
Naïve Bayes classifier. Eurasian Journal of Economics and Finance, 8(4), 279-
99. doi:10.15604/ejef.2020.08.04.008
Tatoğlu, F.Y. (2012). Panel veri ekonometrisi (1. bs.). İstanbul: Beta Yayınevi.
The Global Economy. (2022). Sovereign credit ratings by country: The latest data [Dataset]. Retrieved
from https://www.theglobaleconomy.com/rankings/credit_rating/
Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 2022, 7(4): 909-924
Journal of Research in Economics, Politics & Finance, 2022, 7(4): 909-924
923
THE EFFECT OF ECONOMIC FREEDOMS INDEX INDICATORS ON THE
CREDIT RATINGS OF NEWLY INDUSTRIALIZED COUNTRIES
EXTENDED SUMMARY
The Aim of the Study
The aim of this study is to investigate the factors affecting the credit ratings of newly
industrialized countries. Countries can be divided into different groups in accordance with their
level of development, economic cooperation, involvement in international organizations etc. In
this study, the group of Newly Industrialized Countries (NICs) has been discussed in order to
examine the effect of economic freedoms on sovereign credit ratings in different areas. NICs
consist of “Brazil, Hong Kong, India, Mexico, Singapore, Thailand, South Africa, Turkey and
Taiwan”, which are described by the Corporate Finance Institute and evaluated by most experts.
Taiwan was excluded from the analysis because of missing data.
Literature Review
The lack of transparency in the methodologies used by the credit rating agencies in the
evaluation of the credit rating of countries is the factor that generates the motivation of this study.
Credit rating agencies collect various information about a country's political, infrastructural,
financial, economic, regional, local and other factors in order to assess that country's ability of
paying its debts back (Saadaoui et al., 2022). The fact that three main credit rating agencies (Fitch,
Moody's and Standard & Poor's) give different ratings to the same firm or government has led
researchers to question which indicators are used to determine credit ratings (Takawira ve
Mwamba 2020; Overes ve van der Wel 2021).
Methodology
In this study, the economic freedom index indicators, which are published annually by the
Heritage Institution and based on 12 different quantitative and qualitative factors from property
rights to financial freedom within 184 countries, were used as a proxy of economic freedoms.
These 12 factors are listed as follows: property rights, integrity of the state, efficiency of the
judiciary, public expenditures, tax burden, financial health, business freedom, labor freedom,
monetary freedom, trade freedom, investment freedom, financial freedom. Each of the 12
economic freedoms is rated on a scale of 0 to 100. In the study, rule of law (property rights,
government integrity, judicial effectiveness), government size (government spending, tax burden,
fiscal health), regulatory efficiency (business freedom, labor freedom, monetary freedom), open
markets (trade freedom, investment freedom, financial freedom) were calculated by taking the
average of the freedoms they cover. The reason why these four categories are preferred separately
instead of using the economic freedom index as a whole is that they are frequently used in the
literature. Rule of law (Park and Ginarte, 1997; Chen and Puttitanun, 2005), government size
(Bergh and Karlsson, 2010; Feldmann, 2010), regulatory efficiency (Gust and Marquez, 2004;
Hussain and Haque, 2015), and finally open markets (Razmi and Refaei, 2013) variables are used
G. Vergili, M.S. Çelik & B. Taş, “Ekonomik Özgürlükler İndeks Göstergelerinin Yeni Sanayileşen
Ülkelerin Kredi Notları Üzerine Etkisi”
924
as explanatory variables in the literature, in the form of different indicators. In addition to these
four basic variables, control variables such as GDP growth rate and Inflation are also included
into the model. The aforementioned data were obtained through the Bloomberg Eikon database.
As a sovereign credit ratings depending on letter grades, CRIS-Comparative Rating Index for
Sovereigns developed by Indian researchers Basu et al. (2012) was utilized.
Findings
As a result, it was concluded that all variables were statistically significant except the open
market indicator. It was concluded that the regulatory efficiency, the rule of law and inflation
variable had a negative effect at the 1% significance level. It was determined that the growth rate
of GDP and the government size were positive and statistically significant at the 5% significance
level.
Conclusion
Based on the findings of this study, newly industrialized countries that want to have high
sovereign credit ratings should give importance to property rights, government integrity and the
efficiency of the judiciary in the rule of law. At the same time, it is expected that following
positive policies towards the adequacy of the legislation in terms of business freedom, labor
freedom and monetary freedoms will help the newly industrialized countries to bring their credit
ratings to investment grade levels. It is observed that government expenditures, tax burden, and
improvement of fiscal health data, which are considered to represent the government size, which
are among the economic freedom index indicators, will also have a positive effect on the
sovereign's credit ratings. Every right step taken by newly industrialized countries, which want to
attract foreign direct investments, which are of great importance with globalization, can help
increase their sovereign's credit ratings. In addition, determining the negative effect of inflation
at the 1% significance level is of great importance for newly industrialized countries. This study
provides important contributions to the literature in terms of determining the variables affecting
the credit ratings on the newly industrialized countries group, which needs continuous investment
in the development and growth process. The increase in inflation rates is a problem for every
country, and it is seen that industrializing countries are one of the issues that need extra attention
in order to attract investors.
