Luottoluokitusmuutosten vaikutus valuuttakurssivaihteluihin : Turkin liira suhteessa Yhdysvaltain dollariin vuosina 2018–2024
Deniz, Mert (2026)
Kandidaatintutkielma
2026
School of Business and Management, Kauppatieteet
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2026060261206
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2026060261206
Tiivistelmä
Tässä kandidaatintutkielmassa tarkastellaan luottoluokitusmuutosten vaikutusta valuuttakurssivaihteluihin keskittyen Turkin liiran (TRY) ja Yhdysvaltain dollariin (USD) väliseen valuuttakurssiin ajanjaksolla 2018–2024. Tutkimuksen tavoitteena on selvittää, reagoivatko valuuttamarkkinat systemaattisesti kansainvälisten luottoluokituslaitosten, Standard & Poor’sin (S&P) ja Moody’sin julkaisemiin luottoluokitusmuutoksiin.
Tutkimusmenetelmänä käytetään tapahtumatutkimusta (event study), joka mahdollistaa markkinareaktioiden tutkimisen yksittäisten tapahtumien ympärille. Tapahtumaikkunaksi määritellään [-5, +5] päivää luottoluokitusmuutoksen julkaisupäivän ympärille ja estimointi-ikkunaksi [-120, -20] päivää ennen tapahtumaa. Aineistona käytetään USD/TRY-valuuttakurssin päivittäisiä kursseja sekä S&P:n ja Moody’sin julkaisemia luottoluokituspäätöksiä tarkastelujaksolta. Analyysi keskittyy epänormaalien tuottojen tunnistamiseen ja niiden kumulatiivisten vaikutusten tarkasteluun luottoluokitusmuutosten yhteydessä. Tämän perusteella voidaan arvioida, poikkeaako markkinakäyttäytyminen normaalista juuri ennen tapahtumia ja niiden jälkeen.
Tuloksia arvioidaan tilastollisin menetelmin sekä vertailemalla erityyppisiä luottoluokitusmuutoksia, kuten luokitusten nostoja ja laskuja. Analyysin avulla yritetään tunnistaa mahdolliset erot markkinareaktioissa sekä arvioida niiden tilastollista merkitsevyyttä.
Tutkimus tarjoaa tietoa siitä, miten luottoluokitusinformaatio heijastuu valuuttamarkkinoille ja millaisia reaktioita se voi aiheuttaa, sekä lisää ymmärrystä valuuttakurssien käyttäytymisestä epävarmassa taloudellisessa ympäristössä, erityisesti kehittyvien talouksien näkökulmasta. This bachelor’s thesis examines the impact of credit rating changes on exchange rate volatility, focusing on the exchange rate between the Turkish lira (TRY) and the U.S. dollar (USD) during the period 2018–2024. The aim of the study is to determine whether foreign exchange markets react systematically to credit rating changes published by international credit rating agencies, Standard & Poor’s (S&P) and Moody’s.
The research method used is an event study, which allows for the examination of market reactions around individual events. The event window is defined as [-5, +5] days around the publication date of the credit rating change, and the estimation window as [-120, -20] days prior to the event. The data used consists of daily USD/TRY exchange rates and credit rating decisions published by S&P and Moody’s during the study period. The analysis focuses on identifying abnormal returns and examining their cumulative effects in the context of credit rating changes. This allows us to assess whether market behavior deviates from the norm immediately before and after these events.
The results are evaluated using statistical methods and by comparing different types of credit rating changes, such as upgrades and downgrades. The analysis aims to identify potential differences in market reactions and assess their statistical significance.
The study provides insights into how credit rating information is reflected in foreign exchange markets and what kinds of reactions it may trigger, as well as deepening our understanding of exchange rate behavior in an uncertain economic environment, particularly from the perspective of emerging economies.
Tutkimusmenetelmänä käytetään tapahtumatutkimusta (event study), joka mahdollistaa markkinareaktioiden tutkimisen yksittäisten tapahtumien ympärille. Tapahtumaikkunaksi määritellään [-5, +5] päivää luottoluokitusmuutoksen julkaisupäivän ympärille ja estimointi-ikkunaksi [-120, -20] päivää ennen tapahtumaa. Aineistona käytetään USD/TRY-valuuttakurssin päivittäisiä kursseja sekä S&P:n ja Moody’sin julkaisemia luottoluokituspäätöksiä tarkastelujaksolta. Analyysi keskittyy epänormaalien tuottojen tunnistamiseen ja niiden kumulatiivisten vaikutusten tarkasteluun luottoluokitusmuutosten yhteydessä. Tämän perusteella voidaan arvioida, poikkeaako markkinakäyttäytyminen normaalista juuri ennen tapahtumia ja niiden jälkeen.
Tuloksia arvioidaan tilastollisin menetelmin sekä vertailemalla erityyppisiä luottoluokitusmuutoksia, kuten luokitusten nostoja ja laskuja. Analyysin avulla yritetään tunnistaa mahdolliset erot markkinareaktioissa sekä arvioida niiden tilastollista merkitsevyyttä.
Tutkimus tarjoaa tietoa siitä, miten luottoluokitusinformaatio heijastuu valuuttamarkkinoille ja millaisia reaktioita se voi aiheuttaa, sekä lisää ymmärrystä valuuttakurssien käyttäytymisestä epävarmassa taloudellisessa ympäristössä, erityisesti kehittyvien talouksien näkökulmasta.
The research method used is an event study, which allows for the examination of market reactions around individual events. The event window is defined as [-5, +5] days around the publication date of the credit rating change, and the estimation window as [-120, -20] days prior to the event. The data used consists of daily USD/TRY exchange rates and credit rating decisions published by S&P and Moody’s during the study period. The analysis focuses on identifying abnormal returns and examining their cumulative effects in the context of credit rating changes. This allows us to assess whether market behavior deviates from the norm immediately before and after these events.
The results are evaluated using statistical methods and by comparing different types of credit rating changes, such as upgrades and downgrades. The analysis aims to identify potential differences in market reactions and assess their statistical significance.
The study provides insights into how credit rating information is reflected in foreign exchange markets and what kinds of reactions it may trigger, as well as deepening our understanding of exchange rate behavior in an uncertain economic environment, particularly from the perspective of emerging economies.