YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ DEPARTMENT OF ECONOMICS WORKING PAPERS

Transkript

1 YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ DEPARTMENT OF ECONOMICS WORKING PAPERS TÜRKİYE DE VE YÜKSELEN PİYASA EKONOMİLERİNDE İŞ ÇEVRİMLERİ (BUSINESS CYCLES IN TURKEY AND IN EMERGING MARKET ECONOMIES) Sumru ALTUĞ

2 Türkiye de ve Yükselen Piyasa Ekonomilerinde Đş Çevrimleri (Business Cycles in Turkey and in Emerging Market Economies) Sumru Altuğ Koç Üniversitesi ve Centre for Economic Policy Research Eylül 2009 Özet: Đş çevrimlerinin tanım ve özelliklerinin araştırılması modern makroekonomi kuramında önemli bir yer tutmaktadır. Bu çalışmamızda Türkiye de ve yükselen piyasa ekonomilerinde iş çevrimlerinin gerek ampirik gerekse teorik yönden ele alıp ilk olarak tarih ve süre aralıklarının belirlenmesi için kullanılan yöntemleri ve Türkiye açısından uygulamalarını inceleyeceğiz. Đkincisi, Türkiye gibi diğer yükselen piyasa ekonomilerinde yaşanan iş çevrimlerinin ayırtedici özelliklerini (stylized facts) ve kaynaklarını ele alacağız. Bu bağlamda yükselen piyasa ekonomilerideki iktisadi dalgalanmaları Reel Đş Çevrim modelleri çerçevesinde şoklar ve aktarım mekanizmaları açısından inceleyeceğiz. Trend büyümedeki meydana gelen şokların ve özellikle kriz dönemlerinde ortaya çıkan faiz şoklarının önemini araştıracağız. Anahtar kelimeler: Yükselen piyasa ekonomileri, iktisadi dalgalanmaların tarih ve süre aralıklarının belirlenmesi, şokların kaynağı, kalıcı ve geçici şoklar, faiz şokları Jel Kodları: E32, F32, F41 Abtract: The analysis of business cycles and their characteristics constitutes an important area of research in the modern economics literature. In this study, we will examine business cycles in Turkey and in emerging market economies both from an empirical and a theoretical perspective. First, we will discuss the methods used for determining business cycle turning points and their applications in the context of Turkey. Second, we will consider the stylized facts of business cycles and their determinants for emerging market economies. Specifically, we will analyze the shocks and propagation mechanisms of business cycles in emerging market economies based on Real Business Cycle modeling, and investigate the importance of shocks to trend growth and the role of interest rate shocks, especially during crisis periods. Keywords: Emerging market economies, the determination of business cycle turning points, the source of the shocks, permanent and transitory shocks, interest rate shocks Jel Codes: E32, F32, F41

3 2 1 Giriş Đktisadi dalgalanmaların belirleyicileri ekonomi kuramında çok geniş bir yer tutmaktadır. Burns ve Mitchell in (1946) ABD de National Bureau of Economic Research (NBER) adlı kuruluşta başlattıkları çalışmalar zaman içinde değişik yönlerden gelişerek günümüzde dinamik stokastik genel denge modelleri yoluyla yapılan incelemelere kadar uzanmıştır. Gelişmiş ülkelerdeki iktisadi dalgalanmaları değişik açılardan inceleyen çok sayıda çalışma bulunmakla beraber Türkiye dahil yükselen piyasa ekonomilerinde iktisadi dalgalanmaların analizini gerçekleştiren daha az sayıda çalışma vardır. Yükselen piyasa ekonomilerindeki iktisadi dalgalanmaların en belirgin özelliklerinden biri, oynaklığın ya da volatilitenin yüksek olmasıdır. Bu olgu bu tür ekonomilerde iktisadi, siyasi ya da politika alanında çok sayıda rejim değişikliğini yaşanmasına bağlanabilir. Buna bağlı olarak iktisadi dalgalanmaların tanımı ve ayırtedici özellikleri de gelişmiş ülke ekonomilerine göre önemli farklar göstermektedir. Yine Türkiye gibi birçok gelişen ülkede, krizlerin yolaçtığı şiddetli daralmaları kriz meydana geldikten sonra ele alan bir yaklaşım hakimdir. 1 Nitekim Türkiye nin bankacılık reformu, bütçe finansmanı, merkez bankasının bağımsızlığı gibi köklü reformlar ancak krizi sonrasında gerçekleşmiştir. Buna karşın olası krizleri de ekonominin diğer iş çevrimleriyle birlikte ele alan bir yaklaşım, birçok ekonomik politikanın sonuçlarının önceden tartışılıp ele alınabileceği bir ortamı yaratır. Finansal sistemin denetlenmesi, bütce dengesi, istikrarli kur politikaları, enflasyonun kontrol altında tutulması, işsizlik sigortasi gibi politikalar Türkiye nin ve diğer yükselen piyasa ekonomilerinin yaşadığı ani krizlerle birlikte ekonomideki dalgalanmaların daha az seviyeye indirilmesine yol açar. Đş çevrimlerinin belirlenmesi ve özelliklerinin anlaşılması ekonomide dalgalanmaların kaynağının anlaşılması ve politika enstrümanlariyla bu tür dalgalanmaların azaltılmasını mümkün kılar. Örneğin Stock ve Watson (2002) ABD de Đkinci Dünya Savaşından sonra uygulanan ekonomi politikaların ve stabilizasyon tedbirlerinin ABD de iş çevrimlerini daha az oynak hale getirdiğini göstermişlerdir. Her ne kadar Reel Đş Çevrimleri teoristlerinin en önemlilerinden olan Edward Prescott (1986) iş çevrimlerini kapitalist ekonomilerin beklenmeyen şoklar karşısında normal dalgalanması olarak gösterse de birçok iktisatçı bu tür dalgalanmaların işsizlik, ekonomide atıl kapasite, işyerlerinin kapanması gibi birçok ekonomik ve sosyal maliyeti olduğunu ve değişik ekonomik politikalar yoluyla azaltılabileceğini düşünür. Keza iktisadi dalgalanmaların zaman içinde tahmin edilmesi ekonomik oyuncuların beklentilerinin belirlenmesinde de önemli rol oynar. Đktisat kuramında bilindiği gibi birçok ekonomik değişken faiz oranları, ülkedeki enflasyonu belirleyen fiyatlama süreci, uzun vadeli yatırımların tasarlanıp gerçekleştirilmesi ekonomik oyuncuların beklentilerine son derece hassastır. Türkiye gibi birçok yükselen piyasa ekonomisinin büyüme deneyiminde kırılmalar ve krizler mevcuttur. Arellano ve Mendoza nın (2003) anlattığı gibi, yükselen piyasa ekonomilerindeki iş çevrimleri Ani Duruş ( Sudden Stop ) modelleriyle açıklanmaya calışılmıştır. Bu modellere göre, yükselen piyasa ülkesindeki iktisadi göstergeler dışarıda oluşan finansal duruma son derece duyarlıdır. Ülkeye uygulanan bir finansal kısıt örneğin, dış piyasalardan borç almayı kısıtlayan bir durum o ülkede yerel faizlerin aniden artmasına, üretimin ve hasılanın aniden düşmesine ve cari dengenin artıya geçmesine yol acar. Bir diğer yaklaşım ise, yükselen piyasa ekonomilerindeki dalgalanmaları Reel Đş Çevrimlerı kuramı içinde ele almaktır. Reel Đş Çevrimleri kuramı Kydland ve Prescott (1982) makalesiyle hız kazanarak günümüzde 1 Uygur (2001).

4 3 makroiktisat alanında farklı uygulamalaryla önemli bir yer tutmaktadır. Bu kurama göre, iş çevrimleri ekonomide değişik ekonomik oyuncuların optimal kararlarına bağlı olarak meydana gelen bir genel dengenin sonucudurlar. Reel iş çevrimi modellerinde tüketicilerin değişik şoklar karşısında tasarruf/işgücü seçimleri devresel dalgalanmaları üreten en önemli faktorlerdir. Ekonominin üretim kapasitesini genişleten bir teknoloji ya da toplam faktör verimliligi şoku karşısında tükeciler bugün daha çok çalışıp hem tüketim hem de yatırım taleplerini arttırarak bu tür bir şokun zaman içinde yayılmasını sağlarlar. Yükselen piyasa ekonomilerindeki iş çevrimlerini Reel Đş Çevrimleri kuramı ile inceleyen ilk yazarlardan birisi, Mendoza dır (1991). Iktisadi dalgalanmalarin analizinde önemli bir diğer konu ise, dalgalanmaların tarih ve süre aralıklarının belirlenmesidir. Bu analiz NBER ve Centre for Economic Policy Research (CEPR) gibi kuruluşlarda komiteler yoluyla saptanırken, modern makroekonomi kuramında da değişik yöntemlerin geliştirilmesine yol açmıştır. Neftçi (1984) dalgalanmaların ya da iş çevrimlerin genişleme ve daralma süreçlerinin simetrik olup olmadığını inceleyen ilk yazarlardandır. Hamilton (1989) ise bu konuya Markov geçiş (regime switching) yöntemini kullanarak çözüm aramıştır. Iş çevrimi tarihlerini belirlemek için kullanılan parametrik yöntemler Harding ve Pagan (2002a,b) tarafından NBER metodolojiyle etraflıca karşılaştırılmıştır. Biz bu çalışmamızda Türkiye de ve yükselen piyasa ekonomilerinde iş çevrimlerini hem ampirik hem de Reel Đş Çevrimleri kuramı açısından inceleyeceğiz. Biz bu sorulara Reel Đş Çevrimleri kuramı kullanarak bir cevap aranayacağız. Bu yaklaşım kriz denen olgunun aslında iş çevriminin bir evresi olduğunu varsayar ve kriz e giriş kadar kriz den çıkışın da iş çevrimlerinin diğer evreleri ile birlikte incelenmesini sağlar. Nitekin ABD de meydana gelen finansal kriz gelişmiş bir ekonomi için iktisadi faaliyette büyük çaplı bir düşüşe yol açsa da bu düşüş bu tür ekonomilerde görülen diğer daralmalarla birlikte ele alınmaktadır. Ampirik çalışmamızda Türkiye de iş çevrimlerinin tarih ve süre aralıklarının belirlemek açısından çeşitli parametrik ve parametrik olmayan yöntemleri karşılaştırıp arasında meydana gelen iş çevrimlerini belirleyeceğiz. Đkinci olarak Türkiye dahil yükselen piyasa ekonomilerinde iş çevrimlerinin ayırtedici özelliklerini ortaya koyacağız ve bu özelliklerin açıklamak için Reel Đş Çevrim modellerinin yükselen piyasa ekonomilerine uyarlamasını ele alacağız. 2 İş Çevrimlerinin Belirlenmesi Gelişmiş ülkelerdeki iktisadi dalgalanmaların analizi ile ilgili en önemli konulardan birisi, zaman içinde iş çevrimlerinin tarihlerinin ve süre aralıklarının belirlenmesidir. Bu konu, Burns ve Mitchell in (1946) ABD de National Bureau of Economic Research (NBER) adlı kuruluşta başlattıkları çalışmalara dayanır. Harding ve Pagan ın (2002a) anlattığı gibi, iş çevrimlerinin tanımlanması parametrik ve parametrik olmayan yöntemler olarak ikiye ayrılır. NBER da süregelen yaklaşım parametrik olmayan bir yaklaşımdır ve iş çevrimi tanımlamaları birçok seride belli kurallara göre tespit edilmiş dip ve tepe noktalarının durumuna bağlı olarak yapılır. NBER daki yöntemin bir algoritma yoluyla gerçekleşebileceğini Bry ve Boschan (1971) göstermiştir. Parametrik iş çevrimi tanımlamaları ise, Neftçi den (1984) başlayıp Hamilton ın (1989) önerdiği Markov değişim (Markov switching - MS) modeliyle yapılır. Stock ve Watson (1989) ise, NBER metodolojisinin günümüze uyarlanmasını yaparak iş çevrimlerini birçok ekonomik serideki ortak harekete (korelasyon) ve değişik seriler arasındaki faz ilişkilerine bağlı olarak tanımlarlar. Bir diğer yöntem ise, faktör modelleri yoluyla birçok serideki ortak hareketi görülmeyen bir faktöre (unobservable index) dayandırmak ve iş çevrimlerini bu faktördeki hareketlere bağlı olarak açıklamaktan geçer. (Forni, Hallin, Lippi ve Reichlin, 1999.) Bu yöntemi ülkeler üzerine uyarlayan Köse, Otrok ve Whiteman (2003) ise, bir dünya faktörünü tahmin etmek yoluyla ortak bir dünya iş çevriminin olup olmadığını araştırmışlardır. Her

5 4 iki yaklaşımın da gelişmiş ülkeler için çok sayıda yapılmış örneği vardır. Artis, Marcellino ve Proietti (2003) Avro bölgesi iş çevrimlerini Harding ve Pagan deki (2002a,2002b) algoritmayi geliştirerek incelerler. Krolzig (2001a,2001b) MS modellerini ABD, Japonya, ve Avrupda ki gelişmiş ülkeler ve Avro bölgesi ülkeleri için ayrı ayrı uygular. Gelişen ülkeler için yapılan çalışmalarda, Girardin (2005) 10 Doğu Asya ülkesindeki iş çevrimlerini MS-AR modeliyle ele alır. Đş çevrimleri yazınında gözönüne alınması gereken bir diğer konu, klasik ve büyüme iş çevrimlerini ayrı olarak ele alınmasıdır. Burns ve Mitchell metodolojisinde adı geçen klasik iş çevrimleri bir ekonomik seride, örnegin GSYH serisinde, meydana gelen mutlak daralma ve artış olarak tanımlanır. Büyüme iş çevrimleri ise, bir trend etrafinda meydana gelen sapmalardan hareketle tanımlanır. Klasik iş çevrimleri, büyüme hızı daha düşük olan ülkeler ya da bölgeler için uygun olduğu düşünebilir. Buna karşın Yamasawa (2008), Çin gibi yüksek büyüme hızları sergileyen bir ekonomideki iş çevrimlerinin tarihlerini belirlemek ve Çin ekonomisinde meydana gelebilecek daralmaları tahmin etmek içn klasik ve büyüme iş çevrimlerinin yanında bir de büyüme hızındaki saptamalardan hareketle büyüme hızına bağlı olarak tanımlanan üçüncü bir iş çevrimi kavramını ortaya atar. Bu kavrama göre, iş çevriminindeki dip nokta büyüme hızının en düşük, tepe noktası ise büyüme hızının en yüksek olduğu nokta olarak tanımlanır. Şekil 1: Đş Çevrimi Tanımları Şekil 1 de üç tür iş çevrimi işaretlenmişdir. A ve E noktaları klasik iş çevriminin dip ve tepe noktalarını, B ve F noktaları ise büyüme hızına bağlı olarak tanımlanan iş çevrimleri göstermektedir. Bu şekilden görüldüğü gibi klasik iş çevrimleri genişleme evresini abartmakta, iş çevriminin daralma evresini ie daha kısa göstermektedir. Büyüme iş çevrimlerinde ise, genişleme ve daralma evreleri birbirine daha eşit olarak belirlenir. Büyüme hızındaki iş çevrimi tanımı ise, dip ve tepe noktalarını büyüme hızının en düşük ve en yüksek olduğu noktalara bağlı olarak saptamaktadır. Stock ve Watson (1989) gibi yazarlar, büyüme iş çevrimlerini tercih ettiklerini işaret etselerde, bu türden iş çevrimlerini belirlemede yaşanan

6 5 bir sorun belli bir serideki uzun dönemli trend bileşimini ortaya çıkaracak filtreleme yöntemine bağlı olmasıdır. Türkiye de iş çevrimlerinin incelenmesi Saltoğlu, Senyüz ve Yoldaş (2003), (2007), Özkan ve Erden (2007) ve Taştan ve Yıldırım (2008) gibi çalışmalarda gerçekleşmiştir. Atabek, Coşar ve Şahinöz (2005) ise, Türkiye için öncü göstergeler tahmini gerçekleştirmişlerdir. Özkan ve Erden (2007) çalışmalarında, iş çevrimlerin tarihini ve süre aralıklarını Hodrick-Prescott ve Baxter-King filtreleme yöntemleri yoluyla devresel hareketleri uzun dönemli trendden ayırarak belirlerler. Türkiye için yapılmış çalışmalarda Özkan ve Erden (2007) hem klasik hem de büyüme iş çevrimlerini incelemişlerdir. Saltoğlu, Senyüz ve Yoldaş (2003) ve Taştan ve Yıldırım (2008) tarafından yapılan çalışmalarda ise, Markov değişim (Markov switching) modelini çok değişkenli VAR (vector autoregression) yöntemine uyarlayarak Türkiye için iş çevrimi tahminleri yapılır. Sözü edilen bu çalışmalarda iş çevrimlerinin tarih ve süre aralıklarını belirlemek amacıyla değişik seriler kullanılmıştır. Burns ve Mitchell (1946) yaklaşımına bağlı olarak, iktisadi faaliyetin durumunu belirleyen referans serisinin GSYH olarak tanımlanması bu serinin en kapsayıcı seri olması açısından tercih edilebilir. Ancak bu serinin sadece çeyrek bazda yayınlanıyor olması aylık bazda yayınlanan sanayi üretim endeksinin (SÜE) gibi serilerin tercih edilmesi için bir nedendir. Türkiye de iş çevrimi tarihlerini belirlemek için yapılan çalışmaları parametrik olmayan ve parametrik yöntemler olarak ikiye ayırabiliriz. Birinci türden çalışmalardan bir örnek olarak, Atabek, Coşar ve Şahinöz (2005) Türkiye de iktisadi faaliyetin durumunu tahmin edebilecek bir öncü gösterge yaratırlar. Bu yazarlar SÜE serisini kullanarak Türkiye deki iş çevrimlerinin tarihlerini Bry ve Boschan (1971) belirlerler ve bu seri hakkında bir öncü gösterge oluşturmak amacıyla arz, talep ve iktisadi politika kararlarını yansıtan serilere yer verirler. Değişik seriler arasındaki korelasyona bakarak bu serilerin iş çevrimiyle beraber hareket etmeyen (acyclical), iş çevrimiyle ters yönde hareket eden (countercyclical) ve iş çevrimiyle aynı yönde hareket eden (procyclical) seriler olup olmadıklarına karar verirler. Bu analize göre, ara malı ithalatı, devlet borçlanma ihalelerindeki faiz oranları, elektrik üretimi, ve Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankasının Đş Anketinden elde edilen ve istihdam, ihracat fırsatları, yeni orders, ve bitirilmiş mal stoklarına ait bazı soruların yanıtlarını iş çevrimi ile aynı yönde hareket eden seriler olarak ortaya çıkarırlar. Bu serileri kullanarak bir öncü gösterge serisi ortaya çıkarırlar (composite leading indicator) ve bu serinin Türkiye deki iş çevrimi tarihlerini tahmin etmedeki başarısını incelerler. Saltoğlu, Senyüz ve Yoldaş (2003) ve Taştan ve Yıldırım (2008) ise, parametrik Markov değişim modelleri kullanarak Türkiyede iş çevrimlerinin özelliklerini incelerler. Hamilton (1989) tarafından ortaya atılmış olan bu yaklaşıma göre, rejim değişikliğini belirleyen Markov değişkeni doğrudan görünmeyip ekonomik değişkenin ortalama değerini etkiler. Bu modeli, görünmeyen rejime bağlı olarak değişen oynaklık ya da varyans ve katsayıları da ilave ederek çok-değişkenli VAR yaklaşımına göre genelleştirebiliriz. Y t = (Y 1t,..., Y mt ) olarak tanımlarsak, MS-Var denilen model aşağıdaki şekilde yazılabilir: Y t = ν(s t ) + A 1 (s t ) Y t-1 + A 2 (s t ) Y t A p (s t ) Y t-p + ε t, ε t s t ~ NID(0, Σ(s t )), Bu denklemden görüldüğü üzere, VAR modelinin gerek sabit terimi, gerek katsayıları gerekse şokların standard sapması s t adlı görünmeyen Markov değişkene bağlı olarak zaman içinde değişiklik gösterebilir. Markov değişkenin n değişik değer alabildğini varsayarak Markov olasılıklarını aşağıdaki şekilde tanımlayabiriz: p ij = Pr(s t = j s t-1 = i), j p ij =1, i,j=1,...,n, 0< p ij <1.

7 6 Genellikle Markov değişkenin alacağı değerler n=2 olarak belirlenir: s t = 1 olması durumunda ekonominin daralma, s t = 2 olması durumunda ise ekonominin genişleme evresinde olduğunu varsayabiliriz. Dolayısıyla p 11 ekonominin geçen dönem daralma durumunda olup bu dönem de daralmanın devam edeceği olasılığını gösterir. Keza p 12 geçen dönem daralma durmunda olup bu dönem genişleme durumuna geçişin olasılığını gösterir. Ψ T adlı değişkeni Ψ T = (Y 1,...,Y T ) olarak tanımyalım. Hamiltonun (1989) anlattığı gibi, model en büyük olasılıklar (maximum likelihood) yöntemi ile tahmin edilir. Ekonominin daralma evresinde olması Pr(s t = 1 Ψ T )>0.5 şartı ile belirlenir; aksi halde ekonomi genişleme evresindedir. Saltoğlu, Senyüz ve Yoldaş (2003) dönemi için Türkiye de GSMH, Sanayi Üretim Endeksi (SÜE), toplam tüketim haracamaları ve TCMB veri setinden elde edilen öncü göstergeler endeksinin değişimlerini kullanarak tek-değişkenli MS-AR, çift-değişkenli MS-VAR, ve dört değişkeni de içeren MS-VAR tahminleri yaparlar. Gerek tek-değişkenli AR modellerinde, gerekse çok-değişkenli VAR modellerinde sabit terimlerin ve oynaklığın iş çevriminin evresine bağlı olarak değiştiğini gösterirler. Sabit yerine rejime bağlı olarak değişen oynaklığın tahmin edildiği modellerde yazarlar iş çevrimi süreleri hakkında farklı bilgiler elde ederler. Örneğin dört-değişkenli VAR da şokların varyansının rejime bağlı olarak değiştiği durumlarda daralma süresini 3.58 çeyrek, genişleme evresini 7.58 çeyrek olarak hesaplarlar. Buna karşın sabit varyans varsayımı yapıldığı tek-değişkenli AR modelinde bu süreler 1.68 ve olarak hesaplanır. Buradan çıkarak rejime bağlı olarak değişen oynaklığın Türkiye deki iş çevrimlerinin belirgin özellikleriden biri olduğunu iddia ederler. Taştan ve Yıldırım (2008) Türkiye deki iş çevrimlerini açıklamak amacıyla aylık bazda ölçülen sanayi üretim endeksi (SÜE) serisinin değişimi için bir MS-AR modeli tahmin etmişlerdir. Đş çevriminin zaman içindeki durumunu belirleyen Markov değişkeninin 2-durumlu bir Markov değişkeni olduğunu saptarlar. SÜE için tahmin ettikleri modelde değişik rejimlerdeki sabit terimlerin ve varyansların farklı olduğunu gösterirler. Ancak Saltoğlu, Senyüz ve Yoldaş ın (2003) aksine oynaklığın iş çevriminin genişleme evresinde daha büyük olduğunu bulurlar. Ancak Harding ve Pagan (2002a,2002b) değişik çalışmalarında MS-VAR gibi parametrik yöntemlerin kullanılan veri setlerine, zaman dilimine, model konusunda yapılan varsayımalarına çok hassas olduğunu iddia etmişlerdir. Bu varsayımlar yapılıp da MS modeli tahmin edildikten sonra da Hamilton (1989) yöntemi ve onun geliştirilmiş versiyonları ile elde edilen iş çevrimi tarih saptama kuralları NBER da uygulanan metot ya da Bry ve Boschan ın (1971) algoritması kadar şeffaf olmadığını söylemişlerdir. Keza filtreleme yoluyla elde edilen iş çevrimi tarihleri aynı şekilde serideki trend bileşimini tanımlayan filtreleme yöntemine duyarlıdır. Onların önerdiği yöntem, NBER ve CEPR gibi iş çevrimlerinin tarihlerini belirleyen komitelerin uygulamalarını yansıttığını iddia ettikleri parametrik olmayan yöntemlerdir. Bu yöntemlerin bir uygulaması Artis, Marcellino ve Proietti (2003) tarafından Avro bölgesi için yapılmıştır. Tablo 1 de Türkiye için yapılan çalışmalarda değişik yöntemlerle elde edilen iş çevrimi tarihleri gösterilmiştir. Bu tablodan görüldüğü üzere, benzer dönemler için her üç çalışmada en az 4 daralma evresi ve 5 genişleme evresi mevcuttur. Đlk daralma evresi 1988 ilk aylarında başlar ve bu dönemde yükselmiş olan enflasyonu düşürme programının uygulanmasına bağlı olarak ortaya çıkar. Gözlemlenen ikinci daralma dönemi Birinci Körfez Savaşına tekabil eder. Üçüncü daralma dönemi 1994 finansal krizine bağlı olarak ortaya çıkar. Bu krize yolaçan nedenler arasında Türk Lirasının değer kazanması, iç borçlanma ihalelerinin iptal edilip kamu kesimine doğrudan Merkez Bankası kredilerinin (ya da para arzının) artması gösterilebilir. Yüksek faizler, değer kaybetmiş TL ve daralan talep bu daralmaya yolaçan nedenler arasındadır. Saltoğlu, Şenyüz ve Yoldaş (2003) ve Atabek, Coşar ve Şahinöz (2005) 1985:1-2005:9 Taştan ve Yıldırım ın (2008) çalışmasından farklı olarak 1997M M9 dönemini de bir daralma dönemi olarak tespit ederler. Bu dönem Rusya krizinin etkilerini ve Ağustos 1999 depreminin

8 7 yıkıcı etkilerini gösterir. Son olarak her üç çalışma dönemindeki şiddetli bankacılık krizine bağlı olarak bir daralma evresi belirler.

9 8 Tablo 1: Türkiyede Đş Çevrimlerin Tarih ve Süreleri Tepe Noktası Dip Noktası Daralma Evresinin Süresi (ay) (i) 1988Q3 1989Q Q3 1991Q Q4 1994Q Q2 1999Q Q3 2001Q4 15 (ii) 1988M2 1988M M M M6 1994M M M M M10 12 (iii) 1988M9 1989M M2 1995M M8 1999M M2 2002M2 12 (i) Saltoğlu, Şenyüz ve Yoldaş (2003). Dönem: 1988Q1-2002Q4 (ii) Atabek, Coşar ve Şahinöz (2005). Dönem: 1985M1-2003M1 (iii) Taştan ve Yıldırım (2008). Dönem: 1985M1-2005M9 3 Reel İş Çevrimi Modelleri Gelişmiş ülkelerdeki Đş Çevrimlerini bir genel denge yaklaşımı içinde ele almak Lucas ın (1977) makalesine dayanır lerin ortalarından itibaren etkisini göstermeye başlayan arz şoklarının enflasyon ve büyüme üzerindeki etkilerini Phelps (1970) ve Lucas (1972) parasal modeller yoluyla açıklamaya çalıştılar. Modern kapitalist ekonomilerde görülen iş çevrimlerini reel ya da teknoloji şoklarının etkilerine bağlı olarak analiz etmek ise Kydland ve Prescott un (1982) makalesine dayanir. Geçen zaman dilimi içerisinde bu konularda çok sayıda çalışma ele alınmıştır. Altuğ (2009) bu literatüru özetleyip ileri sürülen eleştirileri ve alternatif yaklaşımların tartışmasını gerçekleştirir. Standard Reel Đş Çevrimi modeli ekonomideki dalgalanmaların kaynağı, tüketicilerin ve üreticilerin düzenli olarak meydana gelen teknoloji şokları ya da verimlilikdeki değişimler karşısında gösterdiklere tepkilere bağlar. Fiyatların ve ücretlerin tamamen esnek olarak hareket ettiği bir ortamda

10 9 verimlilikteki bir artış üreticileri işgücü talebini arttırarak ekonominin genişlemesini sağlar. Tamemen kalıcı olmayan ancak zaman içinde süreklilik gösteren verimlilik artışından dolayı ücretlerin artması karşısında tüketiciler hem tüketimlerini, hem de tasarruflarını arttırırlar. Bu da yatırımların artmasına yol açar. Dolayısıyla standart modele göre, positif bir teknoloji şoku istihdamın, üretimin, tüketimin ve yatırımların eş davranışlı olarak artmasına neden olur. Ancak modelin ABD ekonomisi için uyarlamasında toplam çalışılan saat gibi bir değişkenin oynaklığını açıklayamadığı gibi verimlilik ve toplam çalışılan saatler araısndaki korelasyonu abarttığı gözlemlenmiştir. Standart modelin bu tür olguları açıklamakta güçlük çekmesi üzerine modele yeni özellikler eklenmiştir. Bunlardan bazıları ev üretimi, değişken emek (labor hoarding) ve sermaye kapasite kullanım, devlet harcama şokları, ve yatırım şokları olarak özetlenebilir. Reel Đş Çevrimlerindeki yaklaşımdan farklı olarak esnek olmayan fiyatlar gibi varsayımları içeren Yeni Keynesyen modeller de geliştirilmiştir. Bu tür modeller standart Reel Đş Çevrimi modelinin öngördüğü şekilde isdihdamın verimlilik artışı karşısında artış değil, düşüş göstermesi üzerine ortaya atılmıştır. Son yıllarda bir başka gelişme ise, Keynes in bizzat vurguladığı ve beklentilere bağlı olarak meydana gelen iktisadi dalgalanmaların varlığıdır. Bu olgular çok-dengeli modellerde incelendiği gibi (Benhabib ve Farmer, 1994), son zamanlarda Reel Iş Çevrim modellerinde de ele alınmıştır. Eusepi ve Preston (2008) bu tür bir modelde karar vericilerin fiyatlarin nasıl belirlendiği konusunda eksik bilgileri olması halinde öğrenme olgusundan ortaya çıkan mekanizmaları incelemişlerdir. Đş çevrimi yazınındaki önemli diğer gelişmeler genel denge temelli modellerin nümerik çözümü (Uhlig, 1997), klasik yöntemlerle tahmini ve sınanması (Altuğ, 1989), iktisadi politika kararlarına yön vermesi açısından geliştirilmesi (Smets ve Wouters, 2003, 2005) olarak sıralanabilir. Bizim bu bölümde çok geniş bir yelpazede cereyan eden bu gelişmeleri ele almamız mümkün değildir. Ancak son yıllarda bu yazının bir parçası olarak gitgide önem kazanan yükselen piyasalardaki iş çevrimlerini ele alacağız. Bu yazınındaki belli başlı sonuçları özetlediğimiz gibi bu modellerin basit uyarlamasını Türkiye ekonomisi için gerçekleştireceğiz. 3.1 İş Çevrimlerinin Ayırtedici Özellikleri Gelişmiş ülkeler için iş çevrimlerin ayırtedici özellikleri (stylized facts) birçok değişik calışmada ele alınıp incelenmiştir (Cooley ve Prescott, 1992; Stock ve Watson, 1989). Son yıllarda yükselen piyasa ekonomilerindeki iş çevrimlerini açıklamaya yönelik çalışmaların sayısı artmıştır. Bunun en önemli sebebi, yükselen piyasa ekonomilerinin bazı iş çevrim özelliklerinin gelişmiş ekonomilerinkinden fazlasıyla farklı olmasıdır. Đş çevrimlerin ayırtedici özellikleri serilerin filtreme yöntemleri ile trendden arındırılmış kısımları ya da değişimleri için sergilenir. Aguiar ve Gopinath (2007) tan alınan Tablo 1de Türkiye nin de dahil olduğu 13 yükselen piyasa ekonomisi için GSYH nın trendden arındırılmış ya da devresel (cyclical) kısmı ve değişiminin standard sapması, devresel tüketimin devresel hasılaya oranı, ticari dengenin hasılaya olan oranının standart sapması, devresel tüketim ve hasıla arasındaki korelasyonla ticari dengenin hasılaya olanın oranı ile devresel GSYH arasındaki korelasyon gösterilmiştir. Neumeyer ve Perri (2005) bu istatistiklerin yanında Arjantin, Brezilya, Meksika, Kore, Filipinler ve Avustralya, Kanada, Isveç, Hollanda ve Yeni Zelanda dan meydana gelen bir veri seti kullanarak küçük açık ekonomi diye niteliyebileceğimiz ülkelerdeki iş çevrimlerinin karakteristiklerini incelerler. Yukarıda Tablo 2 de ortaya koyduğumuz özelliklerin yanında ülke faizlerinin devresel hareketlerinde de belirgin farklar ortaya çıkarırlar. Bu çalışmalardan özetle çıkan farklar şöyle sıralanabilir: GSMH oynaklığı ve tüketim harcamalarının gelire oranının oynaklığı yükselen ekonomilerde gelişmiş ekonomilere nazaran daha fazladır.

11 10 Net ihracat gelişmiş ekonomilere karşın iş çevrimine ters yönde hareket eder; buna bağlı olarak yükselen ekonomilerde ekonominin genişleme döneminde net ihracat ya da cari denge açık vermeye temayüllüdür. Gelişmiş ülkelerde faiz oranları devresel olmayıp iş çevriminin gerisinden gelirken (acyclical and lag the cycle) yükselen ekonomilerde faiz oranları devrenin ters yönünde hareket edip iş çevriminin önünde gider (countercyclical and lead the cyle). Türkiye için iş çevrim özelliklerini inceleyen Aruoba (2001), Alper (1998, 2002) gibi ampirik çalışmaların sonuçları bu farklılıkarın Türkiye ekonomisinde de görüldüğünü desteklemektedir. Tablo 2: Yükselen Piyasa Ekonomilerinde Đş Çevrimlerinin Özellikleri Yükselen Piyasalar Std Sapma(Y) Std Sapma( Y) Std Sapma(C)/ Std Sapma(Y) Std Sapma(NX/Y) Korel(C,Y) Arjantin Brezilya Ekvador Israil Kore Malezya Meksika Peru Filipinler Slovak Cum Güney Afrika Tayland Türkiye Yükselen Piyasalar Ortalaması Gelişmiş Ülkeler Ortalaması Korel(NX/Y,Y) 3.2 Şoklar ve Aktarım Mekanizmları Yükselen piyasa ekonomilerini Reel Iş Çevrimleri yaklaşımı içinde ele alan literatür oldukça yenidir. Mendoza (1991) yükselen piyasa ekonomilerini Reel Iş Çevrimleri kuramı içinde açıklamaya çalışan ilk yazarlardan biridir. Arellano ve Mendoza (2003) gibi yazarlar ise, yükselen piyasa ekonomilerinde meydana gelen sermaye hareketlerinin aniden ters yöne çevrilmesi, büyümede büyük

12 11 çaplı düşüşler ve cari dengedeki hareketleri Ani Duruş lar ( Sudden Stops ) modelleriyle açıklamaya çalışırlar. Kydland ve Zaragaza (2002) ya da Aguiar ve Gopinath (2007) gibi yazarlar yükselen piyasa ekonomileri için önerilen standard Reel Đş Çevrimleri modellerinin bu ekonomilerdeki iktisadi dalgalanmaları açıklayabilecek güçte olduğunu iddia etmişlerdir. Son yıllarda açık ekonomi modelleri üzerine yapılan çalışmalar yükselen piyasa ekonomilerindeki iş çevrimlerini açıklamak için kalıcı ve geçici teknoloji şokları ve ya faiz oranı şoklarına başvurmuşlardır. Yüksek volatilite ortamında öğrenme olgusunun da önemi vurgulanmıştır. Öğrenme olgusunun, karar verici bireylerin toplam faktör verimliliği gibi reel şokların ya da ülke riskinin kalıcı ya da geçici kısımlarını tam olarak ayırt edememelerine bağlı olarak ortaya çıktığı düşünülebilir. Ancak iş çevrimlerinin gerek gelişmiş gerek gelişen ülke ekonomileirndeki iş cevrimlerini açıklayabilmesi için ekonomik kararlarda şokların etkinliğini artıran birçok pürüz (friction) bulunması gerektiği vurgulanmıştır. Bu pürüzlerin kurulan dinamik stokastik genel denge modeline dahil edilmesinin temel sebebi gerçek hayatta ekonomik değişkenlerin şoklara karşı gösterdiği tepkinin Walrasyan teorideki gibi anında ve kayıpsız olmamasıdır. Örnek vermek gerekirse, firmaların üretime geçebilmesi için öncelikle işletme sermayesi gerekliliğini yerine getirmeleri gerekmektedir ve bu gereklilik standard Reel Đş Çevrim modellerinde göz ardı edilmiştir. Başka bir örnek olarak, firmaların standard Reel Đş Çevrim modellerinin iddia ettiğinin aksine sermaye kullanım oranlarının zaman içinde değişmesi verilebilir. Ayrıca firmaların yaptıkları yatırımlar belli şoklardan etkilenebilmektedir ve bu durum da Reel Đş Çevrim modelini gerçeğe daha yakın hale getirmek için ele alınabilecek pürüzlerden biridir. Bu unsurlar ekonomideki tepkilerin öngörüldüğü kadar pürüzsüz olmamasına ve bazı uygulamaların şokları arttırıcı etkisi olmasına yol açmaktadır. Bu ve buna benzer pürüzler gelişmiş ekonomiler için Christiano. Eichenbaum ve Evans (2005) tarafından geliştirilen modelde bulunmaktadır. Bu pürüzlere ek olarak esnek olmayan fiyatlar gibi varsayımlar da dahil edildiğinde kurulan modeller Yeni Keynesyen kuramının bir çeşidi olarak karşımıza çıkarlar. Ancak biz bundan sonra gelecek bölümlerde Yeni Keynesyen türü modelleri değil, Reel Đş Çevrim kuramının çeşitlemeleri üzerinde duracağız. 3.3 Trend Kırılmaları Reel iş çevrimleri modellerini Meksika ya uyarlayan Aguiar ve Gopinath (2007), yükselen piyasa ekonomilerindeki iş çevrimlerini kalıcı teknoloji şoklari ya da trend GSMH ya gelen şoklar yoluyla açıklanabileceğini iddia etmişlerdir. Onlara göre, bu tür ekonomilerde trenddeki kırılmalar iş çevrimlerinin ta kendisidir. Reel iş çevrimleri modellerinde olduğu gibi, temsili bir bireyin fayda ençoklama problemine dayanılan modelde standart tek ürün vardir. Yükselen piyasa ekonomilerindeki çok sayıdaki rejim değişikliğine ve büyümedeki kırılmalara bağlı olarak modeldeki teknoloji şokları geçici ve trend teknoloji şokları diye ikiye ayrılır. Standard modelde olduğu gibi, üretim aşağıdaki Cobb-Douglas fonksiyonu ile gerçekleşmektedir. (1) Y t = exp(z t )K t 1-α (Γ t L t ) α. Ancak standard modelden farklı olarak bu denklemde z t geçici (ya da duragan) ve Γ t ise trend teknoloji şoklarını temsil etmektedir ve z t şoku denklem (2) de gösterilen AR(1) sürecini takip eder. Kalıcı teknoloji şokunu temsil eden Γ t değişkenin izlediği süreç ise, (3) ve (4) numaralı denklemlerde belirtilmiştir:

13 12 (2) ln(z t ) = µ z + ρ z ln(z t-1 ) + ε t z, ε z t ~ iid N(0,σ z 2 ), ρ z <1, (3) Γ t = g t Γ t-1, (4) ln(g t ) = (1-ρ g )ln(µ g ) + ρ g ln(g t-1 ) + ε t g, ε g t ~ iid N(0,σ g 2 ), ρ g <1 Bu literatürde temsili bir bireyin fayda ençoklama problemi ise aşağıda verilen iki farklı fayda fonksiyonu için incelenmiştir: (5) U(c t,l t ) = [(c t γ (1-L t ) 1-γ ) 1-σ ] /(1-σ), (Cobb-Douglas) (6) U(c t,l t ) = [(c t γ - τ Γ t-1 L t υ ) 1-σ ]/(1-σ). (GHH) Son denklemde gösterilen Greenwood, Huffman, ve Hercowitz (1988) (GHH) fayda fonksiyonu kullanıldığında, temsili bireyin emek arzı tüketimine dayanmamaktadır. Bu durumda emek arzı eğrisi teknoloji şoku karşısında sabit kalıp sadece emek talebi değişeceği için teknoloji şokunun etkisi çalışma saatlari üzerinde daha etkili olacaktir. Modelde yükselen piyasa ülkesindeki temsili birey dış sermaye piyasalarından borçlanmasını sağlayacak bir bono da tutabilir. Sabit sermaye yatırımı sabit sermaye stoku K t nin değişmesinden ileri gelen bir maliyet ödenmesine bağlıdir (φ(k t )) (adjustment costs). Keza bono alımları b t da aynı tür bir reel maliyet ödenmesine bağlıdır (ψ(b t )). (Aguiar ve Gopinath (2007) bono alımlarına bağlı olarak ortaya çıkan reel maliyet terimi yerine ülke faizlerini dünya faizi artı ülkenin borç aldığı miktara bağlı olan bir risk primi şeklinde yazarlar.) Temsili bireyin t dönemindeki bütçe denklemi aşağıdaki gibidir: (7) c t + i t + φ(k t ) + b t+1 + ψ(b t ) = w t l t + r t K t + R t b t. Bu denklemde R t yükselen pazar ekonomisinin uluslararası sermaye piyasalarından aldığı borçlarda ödediği faiz oranı; r t de sabit sermaye hizmetleri için ödenen kira oranıdır. Sabit sermaye stokunun evrimini gösteren denklem ise, (8) K t+1 = (1-δ)K t + i t. Mevcut olan stokastik trend teknoloji şoku modelde iş gücü ve faiz oranları dışındaki değişkenlerin zaman içinde sürekli büyümesine neden olduğu için model büyüyen değişkenlerin Γ t-1 e bölünmesiyle durağan hale getirilerek çözülür. Aguiar ve Gopinath (2007) modelin kalibrasyonunu Kanada ve Meksika ekonomileri için yaparlar. Elde ettikleri sonuçlara göre, trend teknoloji şokunun kalıcı kısmı Meksika gibi yükselen bir piyasa ekonomisi için yüksek, Kanada gibi bir gelişmiş ülke için düşük çıkar. Bu sonuçlardan yola çıkarak standard bir iş çevrim modeli ile ekonomiyi etkileyen şoklar uygun bir şekilde modellendiği takdirde yükselen ve gelişmiş ekonomiler arasındaki farkların açıklanabileceğini iddia ederler. Garcia-Cicco, Pancrazi and Uribe (2006) Arjantin için yaptıklari ve çok daha uzun bir örneklemi kullanan bir çalışmada trend teknoloji şokunun önemini kanıtlayamadıkları gibi Arjantin gibi bir ülkede uzun vadeli iş çevrimlerini açıklayabilmek için teknoloji şoklarından farklı şoklara ihtiyaç duyulduğunu

14 13 iddia ederler. Bu yazarlar kalıcı ve geçici teknoloji şokları ile geliştirilmiş standard iş çevrim modelinin yükselen ve gelişmiş ülkeler arasındaki farkları açıklayamadığını savunurlar. Boz, Daude ve Durdu (2008) ise aynı modele teknoloji şokların özellikleri ile ilgili öğrenme olgusu ekleyerek yükselen ve gelişmiş ülkeler arasında farklılıkların olmasını yükselen ekonomilerde bu öğrenme olgusunun varlığına bağlar. Onlara göre gelişmiş ve gelişen ülke ekonomiler trend ve geçici teknoloji şokları açısından farklı değillerdir. Esas fark gelişen ülkelerdeki yaşanan rejim değişikliklerine bağlı olarak ortaya çıkan yüksek volatilite ortamı ve bu volatilite ortamında öğrenme olgusunun varlığıdır. 3.4 Faiz Şokları Bir başka yaklaşım Neumeyer ve Perri (2005) tarafından ileri sürülmüştür. Onlara göre, yükselen ekonomilerin yüzleştiği faiz oranları uluslararası faiz oranı ve ülke riskini gösteren yerel faiz oranları, bu tür ekonomilerdeki iş çevrimlerinin önemli bir kaynağını temsil etmektedir. Bu yazarların yaklaşımı, Arellano ve Mendoza (2003) gibi yazarlardan farklı olarak dış finansal şartlardaki değişiklikleri, ani olarak uygulanan finansal kısıtlar yoluyla değil fiyatlar ya da faizlerdeki değişim yoluyla incelemektir. Neumeyer ve Perri (2005) standard iş çevrim modeline firmaların üretim faktörlerinin maliyetlerinin bir kısmını üretimden önce ödemeleri mecburiyeti ekleyip (operating capital), faiz oranı şoklarını uluslararası faiz oranı ve ülke riski kısımlarına ayırdıktan sonra bireyin fayda ençoklama problemini çözmüştür. Neumeyer ve Perri (2005) modelinde standard Reel Iş çevrimlerinin aksine firmaların üretime geçebilmesi için öncelikle işletme sermayesi gerekliliğini yerine getirmeleri gerekmektedir. Ikincisi, standard modele faiz şoklarını ilave ederler. Onların yaklaşımına göre, ülke uluslararası sermaye piyasalarından istediği kadar borcu R t faiziyle borç alabilir. Bu faiz risklidir çünkü (i) yükselen piyasa ülkesinin borcunu geri ödememe riski vardır; (ii) uluslararası sermaye piyasalarındaki yatırımcıların risk iştahında değişimler meydana gelebilir. Bu varsayımlar altında borç faizi R t iki unsura ayrılabilir: uluslararası risksiz borçlarda kullanılan faiz oranı R * t ve yükselen piyasa ekonomisini bu risksiz faiz üzerine ödediği prim (ya da spread) D t : (9) R t =R * t x D t Bu modele göre yerel firmalar gerek ülkedeki tüketicilerden gerekse uluslararası sermaye piyasalarından R t faiz oranıyla borç alabilirler. Borcun ödenmeme durumunu (default) modellemek için, firmaların borçlarını her zaman tam olarak ödediklerini, ancak yükselen piyasa ekonomisindeki devletin bazı dönemler uluslararası yatırımcılara giden faizlere ele koyduğu varsayımı yapılır. Modelin formulasyonu R * t ve D t stokastik olarak zaman içinde nasıl evrildikleri konusunda varsayımların yapılması ile tamamlanır. Bu konuda iki senaryo ele alınabilir. Birincisine göre, R t nin değişik unsurları hem birbirlerinden hem de yükselen piyasa ekonomisindeki teknoloji şoklarından bağımsız olarak hareket ederler. Bu senaryoya bağımsız ülke riski senaryosu denilir. Ikinci senaryoya göre, D t şoku ülkedeki toplam faktor verimlilik (TFV) şoku z t ile ters yönde korelasyon gösterir. Buradaki düşünce, ülkedeki verimlilik düşük olduğu zamanlar ülke riskinin de artmasıdır. Dolayısıyla hem ülkedeki iktisadi dalgalanmaların kaynağı hem de ülke riskinin kaynağı reel şoklardır. Bu senaryoya göre, her iki değişkenin izlediği süreçler aşağıdaki gibidir: (10) ln(r t * ) = µ R + ρ R ln(r t-1 ) + ε t R, ε t R ~ iid N(0,σ R 2 ), ρ R <1

15 14 (11) ln(d t ) = - η E t (z t+1 ) + ε t D, ε t D ~ iid N(0,σ I 2 ). 4 Türkiye de ve Yükselen Piyasa Ekonomilerinde İş Çevrimlerinin Belirleyicileri Bu bölümde Türkiye de ve yükselen piyasa ekonomilerinde iş çevrimleri hakkında elde edilmiş sonuçları özetleyeceğiz. Bu sonuşların bir kısımı VAR-türü çalışmalardan elde edilmiş olup diğer kısmı ise dinamik stokastik genel denge (DSGD) modellerine bağlı olarak bulunmuştur. Bu bulguları aşağıda ayrı ayrı ele alacağız. 4.1 VAR Analizlerin Sonuçları Türkiye de şokların ve aktarım mekanizmalarının kaynakları esas olarak VAR-türü modellerle incelenmiştir. Bu konuda yapılan bazı çalışmalardan sözedersek, Tarı ve Bozkurt (2005) Türkiye ekonomisinde 1980 lerden itibaren gözlenen ve 1990 lardan itibaren yoğunlaşan bir istikrarsız büyümenin kaynaklarını araştırırlar dönemine ait veriler kullanılarak kurulan VAR modelinin tahmininden elde edilen etki-tepki ve varyans ayrımlaştırması sonuçları, büyümedeki istikrarsızlık kaynağının başta kamu kesimi borçlanma gereği olmak üzere, cari açık ve faiz haddi olduğu yönündedir. Ancak yazarlar, sözü edilen değişkenler üzerinde etkili olan değişkenin faiz oranı olduğu sonucuna varırlar. Çetin (2005) 1992: :07 dönemleri arasında Türkiye'nin aylık verileriyle VAR modeli kullanarak ekonomik dalgalanmaların belirleyicilerini incelemiştir. Elde ettiği sonuçlar, ekonomik dalgalanmalar üzerinde, faiz haddi ve reel döviz kuru şokunun negatif, dış kaynak girişi ve hisse senedi fiyat şokunun pozitif etkilere sahip olduğunu göstermektedir. Ancak üretim varyans ayrıştırması, faiz haddinin en önemli değişken olduğunu ve Türkiye'deki üretimin %6,81'ini faiz haddi ile açıklanabildiğini göstermektedir. Bu çalışmaya göre, borsa endeksi, ikinci en önemli değişken ve çıktı dalgalanmasının %5,02'sini açıklayabilmektedir. Son olarak da, çıktı değişkenliğinin %3,57'si ve %2,49'u sırasıyla reel döviz kuru ve dış kaynak girişi tarafından açıklanmaktadır. Bayraktutan ve Aslan (2009) Türkiye de dönemi için enflasyon, faiz oranı, dış borç stoku ve ekonomik büyümenin ilişkisini incelerler. Uygur (2000) Türkiye de gözlemlenen istikrarsız büyümenin nedenlerini kamu kesimi, finansal, enflasyon ve reel faktörlere bağlı olarak ele alır. Altuğ ve Yılmaz (1998) yıllarında Meksika ve Türkiye de meydana gelen krizlerde dış faiz şokları ve ülke içinde meydana gelen enflasyon ve diğer reel şokları VAR modelleri ile incelemişlerdir. Onların analizlerinde reel faizler, döviz kuru, enflasyon, hisse senetleri fiyatları ve büyüme pranları arasındaki ilişkiye bakmışlardır. Elde ettikleri bulgular, beklenmeyen enflasyon ve kur şoklarının her iki ülkede de reel hisse senetleri füytalarını ve reel bono getirilerini etkiledüğü yönündedir. Türkiyede kamunun borçlanma gereği enflasyonun en önemli belirleyicisi görünse de Meksika da ABD deki faiz oranları bu konuda öne çıkmaktadır. Đkincisi, Türkiye ve Meksika da beklenmeyen enflasyon ve kur şoklarının GSYHya olan etkisini karşılaştırdığımız zaman, her ikisinde de bu etkinin ters

16 15 yönde olduğunu, ancak Türkiye de bu etki çok daha kısa vadeli olup Meksika da bu tür şokların etkisi uzun sure üretimin düşmesine neden olmaktadır. Bu çalışmadan çıkan önemli bir diğer sonuç ise, açık ekonomi yoluyla gelen etkilerin ki bu ya kur ya da dış ülke faiz oranlarıyla olsun her iki ülke için ne denli önemli olduğudur. Bu çalışmalarından çıkan önemli sonuçları özetlersek, faiz haddi şoklarının oynadığı roldür. Ancak bu çalışmalar faiz şoklarının ya da diğer tür şokların, örneğin reel şokların, ekonomiye nasıl yayıldığını gösteren aktarım mekanizmalarını yeterince inceleyemezler. Açık ekonomi yoluyla üretime ve GSYH ya olan etkiyi gösterseler de, bunun aktarım mekanizmalarını belirleyemezler. Bunu gerçekleştirmek için Reel Đş Çevrimleri türünden bir genel denge modeline ihtiyaç vardır. Bu tür bir çalışma Türkiye üzerine yapılmış çok sayıda ekonometrik ve VAR-türü analizden elde edilen sonuçların farklı bir yaklaşımla ele alınmasını ve Türkiye de görülen iktisadi dalgalanmaların kaynaklarının yapısal bir anlayışla incelenmesini sağlayacaktır 4.2 DSGD Modellerinin Sonuçları Türkiye ve yükselen piyasa ekonomilerindeki şokların etkileri be şokların ekonomiye nasıl yayıldıkları konusunda son yıllarda Reel Đş Çevrimi modelleri yoluyla birçok bulgu elde edilmiştir. Bu bulguları burada özetleyerek Türkiye ve yükselen piyasa ekonomilerindeki şoklar ve aktarım mekanizmaları hakkında bazı sonuçlar çıkarmaya çalışacağız. Daha önce sözünü ettiğimiz çalışmalardan Aguigar ve Gopinath (2007) trend kırılmaları içeren Reel Đş Çevrimleri modelini Kanada ve Meksika ekonomilerine uyarlarlar. Bu uyarlamaya göre, modelin bilinmeyen parametrelerini ki bunlar fayda, üretim ve şok denklemlerinin parametreleri olarak sıralanabilir filtrelenmiş GSYH, toplam tüketim ve yatırım harcamaları, ve ticari dengenin hasılaya oranının standart sapmaları ve son üç değişkenin hasılayla olan korelasyonuna bağlı olarak Genelleştirilmiş Momentler Yöntemi (GMM) kullanarak tahmin ederler. Ayrıca GSYH nın büyüme oranının filtrelenmiş ve filtrenlenmemiş değerlerinin korelasyonunu da ele alırlar. Trend kırılmaları üzerine olan bölümde anlattığımız gibi, iki tür fayda fonksiyonu kullanarak modeli çözerler. Kanada ve Meksika için kullandıkları örneklem dönemini kapsar. Elde ettikleri en önemli sonuçlardan birisi, kalıcı ve geçici şok standart sapmalarına ilişkindir. Kalıcı şokun standart sapmasının geçici şokun standart sapmasına oranını ele alırsak, bu oran GHH ya da Cobb-Douglas fayda fonksiyonunun kullanılmasına bağlı olarak Kanada için 0.25 (ya da 0.61) dir. Buna karşılık bu oran Meksika için 2.5 (ya da 5.4) tür. Yazarlar bu sonuçtan yola çıkarak trend kırılmalarının ya da kalıcı şokların varlığının Meksika gibi gelişen bir ülke için son derece önemli olduğuna karar verirler. Bu sonuçların gelişmiş ve gelişen ülkelerin iş çevrimleri arasındaki farkı açıklamakta neden önemli olduğunu anlamak açısından modelin değişik şoklar karşısında etki-tepki fonksiyonlarını çıkarırlar. Geçici şoka verilen bir standart sapmalık etki ticari dengeyi ilk başta eksiye getirse de uzun vadede ticari denge durağan durumundaki (steady state) aldığı değerin üzerine çıkarak ticari dengenin hasılaya oranı ile hasıla arasında positif ilişkiye yol açar. Buna karşın kalıcı şoka verilen bir standart sapmalık etki gelecekte daha yüksek gelir beklentisine baplı olarak tasarrufu ilk anda düşürüp tüketimin hızla artmasına yol açar. Oysa geçici şoka verilen tepki gelecekte gelirin bugünkü gelirden daha düşük olacağı beklentisiyle tasarrufun artmasına yol açar. Dolayısıyla kalıcı şoka olan tepki birçok gelişen ülkede genellikle birlikte görülen cari açıklar ve tüketim patlamalarına yol açar. Bu bulgu ayrıca esas olarak kalıcı büyüme şokları yaşayan gelişen ülkelerde tüketim harcamalarının üretimden neden daha oynak olduğunu gösterir. Kalıcı şok karşısında yatırım harcamaları da hızla artıp ticari dengenin eksiye geçmesine yol açar.

17 16 Ancak bu bulgular Cicco, Pancrazi and Uribe (2006) tarafından sorgulanmıştır. Bu yazarlar kalıcı şokun istatistiki özelliklerini ortaya çıkarmak açısından daha uzun bir örnekleme ihtiyaç olduğunu savunmuşlardır. Bu bağlamda Arjantin için arasındaki dönemi kapsayan uzun bir veri seti kullanırlar. Bu uzun örneklem söz konusu olduğunda da tüketim harcamalarının üretimden ya da GSYH dan daha oynak olduğunu, yatırım harcamalarının standart sapmasının hasılanın standart sapmasından neredeyse dört kat daha büyük olduğunu ve ticari dengenin hasılaya olan oranının hasıla kadar oynak olduğunu gösterirler. Ancak Aguiar ve Gopinath ın (2007) iddia ettiği gibi, kalıcı teknoloji şoklarına bağlı olarak tasarlanan bir Reel Đş Çevrimi modeli GSYH nın büyüme oranı ve ticari dengenin hasılaya oranının otokorelasyon foksiyonunu da açıklamak durumundadır. Birinci değişken için birinci derecedeki otokorelasyon positif, ikinci derecede ise negatif olup istatistiki açıdan sıfırdan farklıdır. Ticari dengenin hasıya oranı ise positif ama azalan otokorelasyonlar sergiler ve AR(1) bir sürece benzer. Aguiar ve Gopinath (2007)in kullandığı benzer bir yöntemle Cicco, Pancrazi and Uribe (2006) modelin parametrelerini uzun dönemli Arjantin verileri kullanarak tahmin ederler. Kalıcı ve geçici şokların standart sapmlarını σ g = ve σ z = , kalıcı şokun otoregresif parametresini sıfırdan farklı ve değerinde, geçici şokun otoregresif parametresini değerinde ama sıfırdan farksız olarak hesaplarlar. Daha önce anlattığımız gibi, kalıcı şoklar tasaruufun düşmesine, geçici şoklar ise tasarrufun artmasına yol açar. Bu parametreler altında tahmin edilen modelde tüketim harcamaları hasıladan daha az oynaklık gösterir ki bu Arjantin gibi yükselen piyasa eknomilerinin deneyimine terstir. Bu sonuçtan yola çıkarak modelin geçici şokların rolünü abarttığı söylenebilir. Ancak yazarlar başka bir açıdan kalıcı şokların da abartıldığını savunurlar. Bu da ticari denge ile GSYH nın oranının davranışına bağlı olarak ortaya çıkan bir sonuçtur. Özellikle modelde bu oranının standart sapması hasılanın standart sapmasının dört katıdır. Oysa bu standart sapma için gerçek verilerle elde edilen değer bire yakındır. Üçüncü olarak denilebilir ki hem kalıcı hem de geçici şokların oynaklığı yetersizdir çünkü yatırım harcamalarının model tarafından öngörülen oynaklığı gerçek verilere göre düşüktür. Dördüncüsü, model ticari dengenin hasılaya oranının hasılayla negatif korelasyonunu yakalasa da bu oranın tüketim ve yatırım gübü unsurlarıyla olan korelasyonunu yakalayamaz. Bu bulgudan yola çıkarak yazarlar modelde verimlilik şokları yerine başka türden şokların da bulunması gerekliliğine işaret ederler. Son olarak model ne GSYH nın büyüme oranının, ne de ticari dengenin hasılaya olan oranının otokorelsayon fonksiyonunun özelliklerini yakalayabilir. Modeldeki otokorelasyon fonksiyon birim kökü olan bir istatistiki sürece benzer; oysa gerçek verilerle hesaplanan otokorelasyon fonksüyonu AR(1) sürecinin otokorelasyon fonksiyonunu andırır. Bu sonuçlardan yola çıkarak Cicco, Pancrazi and Uribe (2006) sadece teknoloji şoklarına bağlı olarak uyarlanan bir Reel Đş Çevrimi modelinin yükselen piyasa ekonomilerindeki deneyimleri yakalayamadığını savunurlar. Neumeyer ve Perri (2005) ise, gelişmis ve gelişen ülkelerdeki faiz oranlarının iş çevriminin evrelerine bağlı olarak gösterdikleri özelliklere odaklanırlar. Bu farkları yukarıda da açıkladığımız gibi, Gelişmiş ülkelerde faiz oranları devresel olmayıp iş çevriminin gerisinden gelirken yükselen ekonomilerde faiz oranları devrenin ters yönünde hareket edip iş çevriminin önünde gider. Ancak bu bulgular standart bir Reel Đş Çevrimi modeli bağdaşmaz çünkü böyle bir modelde faiz oranlarının diğer değişkenler üzerindeki etkisi azdır ve faizler ya iş çevrimiyle atnı yönde hareket ederler ya da devresel değildirler. Daha önce de anlattığımız gibi, standart modele firmalar için işletme sermayesi zorunluluğu getirirler. Ayrıca GHH türünden bir fayda fonksiyonu kullanarak işgücü arzının teknoloji şokları karşısında daha yüksek olmasını sağlarlar. Modellerini dönemi için Arjantin ekonomisine uyarlarlar. Modelden çıkan sonuçlara gelince, positif bir faiz şoku olduğunu varsayalım. Firmalara bir dönem öncesinde belirlenen faizleri kullanarak işletme sermayesi kullanımını belirlediklerine göre, ilk anda faiz şokunun işgücü kararlarına etkisi olmaz. Ancak gelecek dönemki işgücü talebi düşer; GHH fayda fonksiyonu kullanıldığında, işgücü arz fonksiyonu tüketime ve faize dayanmaz. Dolayısıyla bugün gelen bir faiz şoku gelecek dönem istihdamı düşürür ve zaman içinde istıhdam durağan durumdaki

18 17 değerine döner. Aynı seyri üretim de izler. Tüketimin belirlenmesine gelince, bir taraftan faiz değişimine bağlı olarak zamanlararası değişim katsayısının büyüklüğüne (elasticity of intertemporal substıtution in consumption) bağlı olarak bir tepki, diğer taraftan ise istihdamın büyümesinden dolayı bir tepki meydana gelir. Bu iki tepki, tüketim harcamalarının faiz şokuna olan tepkisini üretim ya da hasılanın tepkisinden büyük kılmaya yarar. Teknoloji şokunun etkisine gelince, eğer faiz şokları teknoloji şoklarından bağımsız ise etkileri standart neoklasik modeldeki teknoloji şoklarının etkisine benzer. Eğer faiz şokları ve teknoloji şokları bağımlı ise, bugün meydana gelen bir verimlilik artışı faizleri de düşürdüğü için istihdamda her iki şokundan etkisinden de güçlü bir tepkiye yol açar. Dolayısıyla teknoloji ve faiz şokları arasındaki ters yönlü ilişki ve işletme sermayesi kullanma gereksinimi teknoloji şoklarının etkisini arttırır. Yazarlar teknoloji şoklarına bağlı olarak hareket eden faiz şokları senaryosunun yükselen piyasa ekonomilerindeki iş çevrimlerinin birçok özelliğini açıklamaya elverişli olduğunu iddia ederler. Türkiye icin bu konularda son yıllarda bazı çalışmalar ortaya çıkmaya başlamıştır. Türe (2008) Reel iş Çevrimleri türünden bir çalışmayı Türkiye için uygulamıştır ve faiz oranının sadece ülke riski kısmına gelen şokları içeren bir model ile 2001 bankacılık krizinin yol açtığı ekonomik daralmayı incelemiştir. Yukarıda anlatılan modellerin aksine, Türe nin yaklaşımında kalıcı ve geçici şoklar ya da firmaların işletme sermayesi gerekliliği gibi pürüzler yoktur. Öğrenme olgusu da bulunmamaktadır. Kurulan model alternatif fayda fonksiyonlarının kullanıldığı durumlarda ya iş gücünü, ya da tüketim harcamalarını Türkiye verilerine göre açıklayamamaktadır. 5 Sonuç Bu bölümde Türkiye de ve yükselen piyasa ekonomilerinde iç çevrimlerinin belirleyicilerini tartıştık. Modern iş çevrimleri kuramı gelişmiş ve gelişen ülkelerdeki iktisadi dalgalanmaların kaynaklarını anlamak açısından gitgide önem kazanmaktadır. Bir yandan iş çevrimlerin tarih ve sürelerini tanımlamak, diğer yandan belli başlı iktisadi büyüklüklerin (aggregates) zaman içinde seyrini açıklamak açısından iş çevrimlerin analizi ekonomi yazınında gitgide daha fazla yer tutmaktadır. Türkiye için iş çevrimlerinin çalışılması daha çok erken aşamalarındadır. Türkiye nin karşılaştırmalı analizi uluslararası yazınında daha fazla yer almakla birlikte Türkiye içinde yapılan çalışmalar nicel yerine nitel yaklaşımlar sergilemiş ve yapısal olmayan ekonometrik analizlerle sınırlı kalmıştır. Đş çevrimi yaklaşımı iktisadi bütünleşme yolunda çok önemli adımlar atmış bir ülke birçok açısından önemlidir. Gelişmiş ve gelişen ülkelerdeki iş çevrimlerinin yakınsama gösterip göstermediği konusu Köse, Prasad, and Terrones (2003) gibi yazarlar tarafından son yıllarda sorgulanan sorular arasındadır. Türkiye deki iktisadi dalgalanmalara iş çevrimleri yaklaşımı ile yaklaşmak bu tür sorulara cevap aramakta faydalı olacaktır. Đş çevrimlerin kaynaklarının yapısal modeller yoluyla belirlenemesi ise, ekonomi politika araçlarının geliştirilmesine hizmet edecektir. Bu çalışmamızla birlikte burada sözünu ettiğimiz analizlerin bu amaca ulaşmamamizda katkısı olacağını ümit ediyoruz.

19 18 6 Kaynakça [1] Aguiar, M. and G. Gopinath (2007). Emerging Market Business Cycles: The Trend is the Cycle, Journal of Political Economy 115, [2] Alper, C. E. (1998). Nominal Stylized Facts for Turkish Business Cycles, METU Studies in Development 25, [3] Alper, C. E. (2002). Business Cycles, Excess Volatility and Capital Flows: Evidence from Mexico and Turkey, Russian and East European Finance and Trade 38, [4] Altuğ, S. (1989). Time-to-Build and Aggregate Fluctuations: Some New Evidence. International Economic Review 30, pp [5] Altuğ, S. (2009). Business Cycles: Fact, Fantasy and Fallacy, New York and Singapore: World Scientific Publishers. [6] Altuğ, S. and K. Yılmaz (1998). Inflation, Asset Returns and Real Activity: The Case of Mexico and Turkey, Bogazici Journal 12, [7] Arellano, C. and E. Mendoza (2003). Credit Frictions and `Sudden Stops' in Small Open Economies: An Equilibrium Business Cycle Framework for Emerging Market Crises, In Dynamic Macroeconomic Analysis: Theory and Policy in General Equilibrium, S. Altug, J. Chadha, and C. Nolan (eds.), Cambridge: Cambridge University Press. [8] Artis, M., M. Marcellino, and T. Proietti (2003). Dating the Euro Area Busuness Cycle, IGIER WP 237. [9] Aruoba, S. B. (2001). Business Cycle Facts for Turkey, University of Pennsylvania. [10] Atabek, A., E. Coşar and S. Şahinöz (2005). A New Composite Indicator for Turkish Economic Activity, Emerging Markets Finance and Trade 41, [11] Bayraktutan, Y. ve I. Aslan (2009). Türkiye de Ekonomik Đstikrarsızlıklarının Kaynakları: Türkiye Ekonomisine Đlişkin Ekonometrik Analiz: , Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 8(1): [12] Benhabib, J. and R. Farmer (1994). Indeterminacy and Increasing Retürns, Journal of Ecomomic Theory 63, [13] Boz, E. C. Daude; and C. B. Durdu (2008). Emerging Market Busienss Cycles Revisited: Learning About the Trend, basılmamış. [14] Bry, G. And C. Boschan (1971). Cyclical Analysis of Time Series: Selected Procedures and Computer Programs, New York: NBER [15] Burns, A. and W. Mitchell (1946). Measuring Business Cycles. New York: NBER.

20 19 [16] Christiano, L., M. Eichenbaum and C. Evans (2005). Nominal Rigidities and the Dynamic Effects of a Shock to Monetary Policy, Journal of Political Economy 113, pp [17] Cooley, T. and E. Prescott (1994). Economic Growth and Business Cycles, In Frontiers of Business Cycle Analysis, (ed.), T. Cooley: Princeton: Princeton University Press. [18] Çetin, A. (2005). "Türkiye'deki Ekonomik Dalgalanmaların Belirleyicileri: Var Analiz Yaklaşımı," Iktisat Đşletme ve Finans, 20(236), [19] Eusepi, S. and B. Preston (2008). Expectations, Learning, and Business Cycle Fluctuations, NBER WP [20] Forni, M., M. Hallin, M. Lippi and L. Reichlin (1999). Reference Cycles: The NBER Methodology Revisited, basılmamış. [21] Garcia-Cicco, J., R. Pancrazi and M. Uribe (2006). Real Business Cycles in Emerging Countries? NBER WP. No [22] Girardin, E. (2005) Growth-Cycle Features in East Asia: Are They Similar?, International Journal of Finance and Economics 10, [23] Greenwood, J., Z. Hercowitz and G. Huffman (1988). Investment, Capacity Utilization, and the Real Business Cycle, American Economic Review 78(3), [24] Hamilton, J. (1989) A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle, Econometrica 57, [25] Harding, D. and A. Pagan (2002a). A Comparison of Two Business Cycle Dating Methods, Journal of Economic Dynamics and Control 27, [26] Harding, D. and A. Pagan (2002b). Dissecting the Cycle: A Methodological Investigation, Journal of Monetary Economics 49, [27] Köse, A., C. Otrok and C. Whiteman (2003). ``International Business Cycles: World, Region, and Country-specific Factors,'' American Economic Review 93, [28] Köse, A. E. Prasad, and M. Terrones (2003). How Does Globalization Affect the Synchronization of Business Cycles? IZA Discussion Paper No [29] Krolzig, H.-M. (2001a). Business Cycle Measurement in the Presence of Structural Change, Journal of Forecasting 17, [30] Krolzig, H.-M. (2001b). Markov Switching Procedures for the Dating the Euro-Zone Business Cycle, Vierteljahrshefte zur Wirtschaftsforchung 70, [31] Kydland, F. and E. Prescott (1982). Time-to-Build and Aggregate Fluctuations. Econometrica 50,pp