The Baltic Dry Index (BDI) is the most critical indicator taking the pulse of maritime trade. Hence, it is essential to determine the macroeconomic variables that affect the BDI, which is a solid indicator for global economic activities in maritime transport. This research paper studies the association between macroeconomic indicators and the BDI. For this purpose, the Toda-Yamamoto approach was performed to examine the causal association between macroeconomic variables and the BDI. The Lee-Strazicich (LS) unit root test was applied based on Model C (break) to determine the stationary of the model series. The research's findings shed significant light on the relationship between the BDI and macroeconomic variables. According to the Toda-Yamamoto causality test results: BDI has a two-way relationship with S&P 500 and MSCI World indexes; besides, there is a one-way relationship from €/$ parity to BDI and from BDI to BCOM index.

Rekabetçi koşulların sürekli ya da ani değişimi, ulaştırma sektörü içerisinde yer alan işletmelerin, hisse senedi yatırımcılarının ve diğer aktörlerin stratejik hamleler yapmalarını zorlaştırmaktadır. Bu durumda hisse senetlerinde meydana gelen aşağı ve yukarı yönlü hareketleri yansıtan endekslerin doğru bir şekilde yorumlanıp tahmin edilmesi, daha sürdürülebilir bir rekabet avantajı sağlayacaktır. Bu çalışmanın amacı, ulaştırma sektöründe faaliyet gösteren dokuz adet şirkete ait hisse senetlerini bünyesinde tutan BIST Ulaştırma endeksini (XULAS), Yapay Sinir Ağları (YSA) Doğrusal Olmayan Dışsal Girdili Otoregresif Ağ (NARX) modeli ile öngörmeye çalışmaktır. Bu doğrultuda, XULAS üzerinde doğrudan veya dolaylı etkisi olduğu düşünülen aylık bazda on ve günlük bazda altı adet makroekonomik değişken tespit edilmiştir. Çalışmada aylık ve günlük olmak üzere iki farklı model önerisinde bulunulmuştur. Çalışmada kullanılan günlük veriler 19/07/2010-15/10/2021 dönemini kapsarken aylık veriler de 08/2010-08/2021 dönemini kapsamaktadır. Performans ölçütleri olarak MAD, MSE, RMSE ve MAPE değeri sonuçlarına bakılmıştır. Yapılan öngörü sonucunda önerilen YSA NARX ağ modellerinin XULAS değerlerini öngörmede oldukça başarılı olduğu söylenilebilir. Her iki model karşılaştırıldığında günlük verilerle çalışmanın tahmin ve öngörü açısından daha başarılı sonuçlar verdiği saptanmıştır.