Nominal Döviz Kuru Oynaklığının Enflasyon, Faiz Oranı ve Dış Ticaret Hacmindeki Değişimler ile Olan İlişkisi: Türkiye Örneği

Transkript

1 Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2013 Cilt: 50 Sayı: 578 H. EMEÇ - E. GÜLAY 77 Nominal Döviz Kuru Oynaklığının Enflasyon, Faiz Oranı ve Dış Ticaret Hacmindeki Değişimler ile Olan İlişkisi: Türkiye Örneği Özet Hamdi EMEÇ 1 Emrah GÜLAY 2 Çalışmanın amacı, nominal döviz kuru oynaklığı ile enflasyon oranı, faiz oranı ve dış ticaret hacminde meydana gelen değişimler arasında uzun ve kısa dönemli bir ilişkinin varlığını incelemektir. Bu doğrultuda, 1992:1 2009:12 dönemi aylık verileri ele alınarak değişkenler arasındaki ilişkinin varlığı araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda, nominal döviz kuru oynaklığı ile enflasyon oranında meydana gelen değişimler arasında pozitif bir ilişki belirlenirken, faiz oranında meydana gelen değişimler arasında negatif bir ilişkinin varlığı belirlenmiştir. Bununla birlikte dış ticaret hacmi değişkenindeki değişimler ile nominal döviz kurunda meydana gelen değişimler arasında herhangi bir ilişkinin varlığına rastlanamamıştır. Anahtar Kelimeler: Nominal Döviz kuru, Oynaklık, Eşbütünleşme Analizi. The Relationship between Volatility of Nominal Exchange Rate and Inflation, Interest Rate and Volume of Foreign Trade: The Case of Turkey Abstract 1 Yrd. Doç. Dr., Dokuz Eylül Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Ekonometri Bölümü, hamdi.emec@deu.edu.tr 2 Araş. Gör., Dokuz Eylül Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Ekonometri Bölümü, emrah.gulay@deu.edu.tr The aim of study is to investigate long and short term relation between the nominal exchange rate volatility and inflation rate, interest rate and foreign trade volume. In this regard, the existence of the relationship between variables by examining the monthly data 1992:1-2009:12 period studied. The results obtained show that the existence of long and short term relation between inflation rate and interest rate volatility and nominal exchange rate changes. However, there hasn t been any relation between changes in the volume of foreign trade and the nominal exchange rate. Keywords: Nominal Exchange Rate, Volatility, Cointegration Analysis.

2 78 Nominal Döviz Kuru Oynaklığının Enflasyon, Faiz Oranı ve Dış Ticaret Giriş Döviz kurundaki oynaklık, şirketleri etkileyen makroekonomik belirsizliğin önemli kaynaklarından biridir lerden sonra finansal serbestleşme ve fiyat serbestisi ve dalgalı döviz kurunun uyarlanması ile birçok ülke döviz kuru oynaklığına maruz kalmıştır. Döviz kurunda meydana gelen değişimlerin ülkelerin makroekonomik performansı üzerinde etkili olduğu bilinmektedir. Özellikle döviz kuru oynaklığının enflasyon, faiz oranı ve dış ticaret hacmi üzerine olan etkileri literatürde yapılan birçok araştırmanın da temelini oluşturmaktadır. Açık ekonomilerin modellenmesinde kullanılan çok önemli değişkenlerden olan döviz kurunun para politikasının önemli araçlarından olduğu bilinmektedir. Literatürde olduğu gibi döviz kuru ve enflasyon hedeflemesi ile ilgili konular birçok tartışmanın temelini oluşturmaktadır. En önemli soru, enflasyon hedeflenmesinin, döviz kuru hareketleri ile ilişkili dış ticaret kanalları aracılığı ile fiyat istikrarlığına katkıda bulunup bulunmamasıdır. Bu soru, küçük açık ekonomileri yöneten politika yapıcıları için oldukça önemlidir. Faiz oranı ve döviz kuru riski, iki önemli ekonomik ve finansal faktördür. Paranın fiyatını yansıtan faiz oranının, para ve sermaye piyasalarında diğer değişkenler üzerinde etkisi bulunmaktadır. Faiz oranlarında meydana gelen oynaklık para piyasası ve sermaye piyasası araçları arasında bir değişim meydana getirmektedir. Faiz oranları oynaklığı, net faiz marjı, satışları gibi firmanın temel değerlerini değiştirerek hisse senetlerinin değerlenmesini etkilemektedir. Faiz oranı, hisse senetleri fiyatlarının en önemli belirleyicilerinden biri olmaktadır(modigliani ve Chon, 1979, 44). Uluslararası Fisher etkisi teorisi, göreceli olarak yüksek faiz oranlarında dövizin değer kaybettiğini ifade etmektedir. Çünkü, yüksek nominal faiz oranları beklenen enflasyon oranını yansıtmaktadır(madura, 2008, 224). Bu teori, iki ülke arasında geçerli olan döviz kurundaki değişimlerin nominal faiz oranları arasındaki farka eşit olacağını önermektedir.(utami ve Inanga, 2009, 151). Devlet koruması altında olsa bile bir para birimine karşı spekülatörler saldırıda bulunduğunda, döviz kuru kontrolü oldukça maliyetli hatta yararsız olabilmektedir. Yüksek faiz oranı sermayenin dışarı çıkmasını önleyecek, ekonomik büyümeyi engelleyecek ve sonuç olarak ta ekonomi yara alacaktır(saeidi ve Valian, 2011, 1371 ). Döviz kurundaki değişimlere birkaç faktör neden olabilmektedir. Bu faktörler, yabancı paraya olan arz ve talepteki değişimler, ödemeler dengesi problemleri, yükselen enflasyon, milli gelir, parasal kontrol ve beklentiler ve spekülasyondaki değişimden oluşmaktadır(shalishali, M.K, 2012, 87). Döviz kuru oynaklığının dış ticaret hacmi üzerinde önemli etkileri bulunmaktadır. Döviz kuru oynaklığı riskten kaçınan tüccarlar üzerinde yüksek maliyete ve daha az dış ticaret hacminin oluşmasına neden olmaktadır. Bunun nedeni ticari anlaşmanın yapıldığı tarih ile ödemenin yapılacağı tarihteki döviz kurunun farklı olacak olmasıdır. Bu nedenle dış ticaret faaliyetinde bulunan ekonomik ajanların gelecekte elde edeceği karla ilgili belirsizlikleri ortaya çıkmaktadır(öztürk ve Acaravcı, 2006, 4). Sonuç olarak, döviz kurundaki oynaklık ticaret hacmini azaltmaktadır. Bu çalışmada, nominal döviz kuru oynaklığının; enflasyon, faiz oranı, ihracat ve ithalat değişkenlerinde meydana gelen değişimler ile olan uzun dönem ilişkisi ortaya konulmaya çalışılmıştır. Çalışmanın ikinci bölümünde bu konu ile ilgili literatürde yapılan diğer çalışmalara yer verilmiştir. Üçüncü bölümde çalışmada kullanılan veri seti ve uygulamaya yer verilmiştir. Dördüncü bölümde model tahminleri yer alırken son bölüm olan sonuç kısmında döviz kurunda meydana gelen değişimlerin diğer değişkenlerdeki değişimler ile olan ilişkisi topluca değerlendirilip bir bütün olarak yorumlanmıştır. 2. Literatür Çalışmanın bu bölümünde daha önce yapılan çalışmalar ışığı altında nominal döviz kurundaki oynaklığın ayrı ayrı enflasyon, faiz oranı ve dış ticaret hacmi değişkenleri ile olan ilişkisine yer verilmiştir. İlk olarak nominal döviz kuru ile enflasyon oranı arasındaki ilişkinin belirlenmesi üzerine yapılan çalışmalar ele anılırken daha sonra nominal döviz kuru- faiz oranı ve nominal döviz kuru-dış ticaret hacmi ilişkilerini inceleyen diğer çalışmalar yer almaktadır. Hooper and Kohlhagen (1978), Gotur (1985), Bailey et al. (1986), ve Asseery ve Peel (1991) tara-

3 Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2013 Cilt: 50 Sayı: 578 fından yapılan çalışmalarda, döviz kuru değişkenliği ve ihracat arasında önemli bir ilişki olmadığı sonucu elde edilmiştir. Bazı çalışmalarda ise döviz kurunun ihracat ve ithalatı açıklamada önemsiz rol oynadığı saptanmıştır. Örneğin, Aristotelous (2001) tarafından İngiltere nin Amerika ya olan yılları arasındaki ihracatında, döviz kuru değişkenliğinin hiç bir etkisi olmadığı bulunmuştur. Goldfajn ve Baig(1998), Kore, Malezya, Endonezya ve Tayland için VAR modeli kullanarak etki-tepki fonksiyonlarını elde etmişlerdir. Faiz oranı ve döviz kuru arasında istatistiki bir ilişkinin olmadığı sonucuna ulaşmışlardır. Dekle, Hsiao ve Wang(2001), VAR yöntemini kullandığı çalışmasında, Asya krizi süresince ve krizden sonra faiz oranındaki artışın kısa dönemde yerli paranın değer kaybını önlediği sonucuna ulaşmışlardır. Leigh ve Rossi (2002) Türkiye de, Nisan dönemi verilerini kullanarak, kur-enflasyon ilişkisini inceleyen çalışmada, döviz kuru değişiminin enflasyon üzerindeki etkisinin bir yıl içinde görülmekte olduğunu ancak bu etkisinin büyük bir çoğunluğunun ilk dört ay içerisinde ortaya çıktığını belirlemişlerdir. Telatar ve Telatar (2003) Türkiye de döviz kuru ile enflasyon arasında bir Granger nedensellik incelemesi yapmış ve döviz kuru değişkenliğinden enflasyona doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi bulmuştur. Ayrıca, çalışmada döviz kuru değişkenliği ile enflasyon belirsizliği arasında yapılan Granger nedensellik sınamalarında döviz kuru değişkenliğinden enflasyon değişkenliğine doğru bir nedensellik sınaması, çok güçlü olmasa da döviz kuru değişkenliğinin artan enflasyon değişkenliği getirdiği tezini istatistiksel nedensellik anlamında ampirik bir bulgu olarak ortaya koymuştur. Kasman ve Kasman (2005), yıllarını içeren çeyrek yıllık verilerin kullanıldığı ve Kointegrasyon Analizi ve Hata Düzeltme modelinin uygulanıldığı söz konusu çalışmalarında döviz kurundaki oynaklığın ihracat üzerindeki etkisinin pozitif yönlü olduğuna dikkat çekilmiştir. Lee ve Saucier (2005), çeyrek yıllık verilerin kullanıldığı ve yıllarını kapsayan dönem H. EMEÇ - E. GÜLAY için yaptıkları çalışmalarında nominal döviz kurunda meydana gelen değişimin dış ticaret üzerindeki etkisi ARCH testi ile tespit edilerek GARCH yöntemi ile modellenmiş ve nominal döviz kurunda meydana gelen oynaklığın dış ticaret üzerinde ters yönlü bir ilişkisinin olduğu yönünde bir sonuca varmışlardır. Gül ve Diğerleri(2007), ve 2006 kasım sonrası dönemlerinde nominal döviz kuru ve faiz oranları arasındaki ilişkiyi Granger nedensellik testi ile araştırmışlardır döneminde eşbütünleşme ilişkisi bulmazlarken, kriz sonrasında bu ilişkinin olduğu sonucuna ulaşmışlardır. 3.Veri Seti ve Yöntem Çalışmada kullanılan veri seti 1992:1 2009:12 dönemlerini kapsamakta olup aylık verilerden oluşmaktadır. Modelde fazla değişken olmaması açısından ithalat ve ihracat değişkenlerinin logaritmaları alınmıştır. Ödemeler dengesinde yer alan ithalat değerleri negatif olduğundan modele ihracat/ ithalat değişkenin logaritması dâhil edilerek fazla değişkenin bir bakıma modelde yer alması da önlenmiş olmaktadır. Çalışmada yer alan veriler aylık olmasından dolayı mevsimsellikten arındırılarak modele dahil edilmiştir. Ayrıca nominal döviz kuru logaritması alındıktan sonra nominal döviz kurundaki değişimleri yansıtmak için bir sonraki aya göre değişimi yansıtan değerler de elde edilmiştir. Değişkenler için kullanılan kısaltmalar aşağıdaki gibidir. LN(Döviz kuru): lndvk Enflasyon oranı: eo Faiz oranı: fo LN(İhracat/İthalat): ln(ih/it) Uygulama bölümünde, herbir değişken için ilk olarak birim kök testleri uygulanmıştır. ARMA yapısının oluşturulabilmesi için her bir değişkenin durağan olması gerekmektedir. Modelde yer alan tüm değişkenlerin birim kök testi sonucuna göre durağan olduğu belirlendikten sonra herbir değişken için ARMA(p,q) modeli oluşturularak farklı varyanslılığın ARCH-LM testi ile sınaması yapılmıştır. Aynı zamanda değişkenlerin or- 79

4 80 Nominal Döviz Kuru Oynaklığının Enflasyon, Faiz Oranı ve Dış Ticaret... talama ve varyansta meydana gelen kırılmaları sırasıyla Zivot-Andrews birim kök testi ve ICSS algoritması ile belirlenmiş olup meydana gelen kırılmalar ARMA(p,q) yapısı çerçevesinde modele dahil edilerek farklı varyasnlılık durumu yeniden incelenmiştir. Daha sonra GARCH süreci tanımlanarak her bir değişkene ilişkin GARCH varyansları elde edilmiştir. Son olarak, elde edilen GARCH varyansları arasında ARDL yöntemi ile uzun dönemli bir eşbütünleşme ilişkinin varlığı araştırılmıştır. 4. Uygulama Tablo 1: ADF Birim Kök Testi Sonuçları İlk aşamada tüm değişkenlerin düzeyde durağan olup olmadığı ADF birim kök testi ile incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar aşağıdaki Tablo 1 de yer almaktadır. Düzey Birinci Fark Sabit Sabit-Trend Sabit Sabit-Trend ADF LN(Döviz kuru) (0)** (1)** (4)** (4)** Enflasyon Oranı (0)** (0)** (5)** (5)** Faiz Oranı (2) (2)** (1)** (1)** LN(İhracat/İthalat) (1)** (1)** (0)** (0)** Not: ADF için kritik değerler 0.05 ve 0.01 düzeylerinde sabit için sırasıyla ve , sabit-trend için sırasıyla ve dir. * ve ** simgeleri sırasıyla 0.05 ve 0.01 anlamlılık düzeylerinde anlamlılığı ifade etmektedir. Yukarıdaki Tablo 1 incelendiği zaman tüm değişkenlerin düzeylerinde durağan oldukları görülmektedir. Değişkenlerin durağan oldukları belirlendikten sonra herbir değişken için ayrı ayrı ARMA(p,q) yapısı oluşturularak farklı varyanslılık durumu ortaya konulmuştur. Ancak, herbir değişkenin ARMA(p,q) yapılarını oluşturmadan önce ortalamalarında meydana gelen kırılmaları Zivot-Andrews birim kök testi ve varyanslarında meydana gelen kırılmaları ISCC algoritması ile belirlenmiştir. Bu doğrultuda gerek ortalamada gerekse varyansta belirlenen kırılma yıllarından sonra herbir değişken için ARMA yapıları oluşturulup farklı varyanslılık durumu ele alınarak incelenmiştir. Logaritmik nominal döviz Kuru oynaklığı değişkeni için Zivot-Andrews birim kök testi sonucu: Sabitte Meydana Gelen Kırılma Yılı: 2001 Kasım Trendte Meydana Gelen Kırılma Yılı: 2007 Mart Hem Sabit Hem Trendte Meydana Gelen Kırılma Yılı: 2001 Kasım Yukarıdaki Zivot-Andrews birim kök testi sonuçlarına göre sabitte meydana gelen 2001 Kasım ayı kırılma yılının anlamlı olduğunu ancak trendde meydana gelen 2007 Mart ayı kırılma yılının anlamsız olduğu görülmektedir. ICSS algoritması sonucu varyansta belirlenen kırılma yılları ise 1994 Mart, 1994 Haziran, 1995 Aralık, 2001 Ocak ve 2001 Kasım yıllarıdır. Ortalama ve varyansta meydana gelen kırılma yılları elde edildikten sonra logaritmik nominal döviz kuru oynaklığı değişkeni için ARMA(p,q) yapısı oluşturulmuştur. En uygun ARMA(p,q) yapısı hem kısmi otokorelasyon fonksiyonuna hem de en küçük Akaike bilgi kriterine bakılarak elde edilmiştir. Bu doğrultuda en uygun modelin ARMA(1,1) yapısı olduğu belirlenmiştir. Logaritmik nominal döviz kuru oynaklığı için elde edilen ARMA(1,1) modeli aşağıdaki Tablo 2 de yer almaktadır.

5 Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2013 Cilt: 50 Sayı: 578 Tablo 2: Logaritmik Nominal Döviz Kuru Oynaklığı İçin ARMA(1,1) Modeli H. EMEÇ - E. GÜLAY 81 Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık C AR(1) MA(1) R-kare Düzeltilmiş R-kare Regresyonun Standart Sapması Akaike Bilgi Kriteri Hata Kareler Toplamı Schwarz Kriteri F-istatistiği Durbin-Watson İstatistiği Olasılık( F-istatistiği) Tablo 2 de elde edilen ARMA(1,1) modelinin hatalarının farklı varyanslılık ve normal dağılımlık gösterip göstermediği aşağıdaki Tablo 3 te yer alan ARCH-LM ve Jarque-Bera istatistikleri ile araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre farklı varyanslılığın olduğu ve hataların normal dağılım göstermediği belirlenmiştir. Tablo 3: Faklı Varyanslılık (ARCH-LM) ve Normal Dağılımlılık(JB) Testleri F-istatistiği Olasılık F(1,211) Ki-Kare istatistiği Olasılık Ki-kare(1) Normallik Testi Jarque-Bera istatistiği Olasılık Farklı varyanslılık ve normallik testlerinden sonra ilk olarak kırılma yılları dikkate alınmadan, logaritmik nominal döviz kuru oynaklığı değişkeni için hatanın ve GARCH etkisinin en uygun gecikme sayısının belirlenmesi doğrultusunda GARCH(1,1) modeli oluşturulmuştur. GARCH(1,1) yapısına ilişkin model sonucu aşağıdaki Tablo 4 te yer almaktadır. Tablo 4: GARCH(1,1) Modeli Değişken Katsayı Standart Hata Z-istatistiği Olasılık C Varyans Denklemi C x HATA(-1)^ GARCH(-1) Yukarıdaki Tablo 4 incelendiği zaman GARCH(1,1) modelinin uygun koşulları sağlamadığı görülmektedir. Hataların bir gecikmesinin karesi ile oynaklığı gösteren GARCH(-1) in toplamı biri geçmektedir. Bu nedenle logaritmik nominal döviz kuru oynaklığı değişkeninde meydana gelen kırılmalarında dikkate alındığı GARCH(1,1) modelinin oluşturulması daha uygun olmaktadır. Elde edilen sonuçlar aşağıdaki Tablo 5 te yer almaktadır. Tablo 5 te yer alan modele hem ortalama hem varyansta meydana gelen tüm kırılma yılları dahil edilmiş ve anlamsız kırılma yıllarının modelden çıkarılması ile en uygun model elde edilmiştir.

6 82 Nominal Döviz Kuru Oynaklığının Enflasyon, Faiz Oranı ve Dış Ticaret... Tablo 5: Kırılma Yıllarının Dikkate Alındığı GARCH(1,1) Yapısı Değişken Katsayı Standart Hata Z-istatistiği Olasılık C Varyans Denklemi C HATA(-1)^ GARCH(-1) Mart, Haziran, Mart, Tablo 5 te yer alan sonuçlar incelendiği zaman hataların bir gecikmeli değerinin kareleri toplamı ile oynaklığı gösteren GARCH(-1) in toplamı birden küçüktür. Bu sonuç beklentiler doğrultusunda gerçekleşmiş olup kırılma yıllarının dikkate alınmadığı durumdaki oynaklığın; kırılma yıllarının dikkate alınarak hesaplandığı oynaklık değerine göre daha yüksek olduğu görülmektedir. Bu nedenle gerek ortalamada gerekse varyansta meydana gelen kırılma yıllarının modele dâhil edilmesi oldukça önemlidir. Kırılma yılları dâhil edilerek oluşturulan GARCH(1,1) modeli elde edildikten sonra farklı varyanslılık durumu incelendiğinde başlangıçta ARMA(1,1) modelinde mevcut olan farklı varyanslılığın ortadan kalktığı görülmektedir. Farklı varyanslılık testine ilişkin sonuçlar aşağıdaki Tablo 6 da verilmektedir. Tablo 6: Faklı Varyanslılık (ARCH-LM) Testi F-istatistiği Olasılık F(1,213) Ki-Kare istatistiği Olasılık Ki-kare(1) Logaritmik nominal döviz kuru oynaklığı değişkeninden sonra enflasyon oranı değişkeni ele alınarak aynı logaritmik nominal döviz kuru oynaklığı değişkeninde uygulanan adımlar sırasıyla uygulanmıştır. Enflasyon oranı için Zivot-Andrews Birim kök testi sonucu: Sabitte Meydana Gelen Kırılma Yılı: 2001 Aralık Trendte Meydana Gelen Kırılma Yılı: 1994 Eylül Hem Sabit Hem Trendte Meydana Gelen Kırılma Yılı: 1995 Ocak Yukarıdaki Zivot-Andrews birim kök testi sonuçlarına göre sabitte meydana gelen 2001 Kasım kırılma yılının, trendte meydana gelen 1994 Eylül kırılma yılının ve hem sabit hem trendte meydana gelen 1995 Ocak kırılma yılının anlamlı olduğu görülmektedir. ICSS algoritması sonucu varyansta belirlenen kırılma yılları ise 2000 Aralık ve 2003 Aralık yıllarıdır. Ortalama ve varyansta meydana gelen kırılma yılları elde edildikten sonra enflasyon oranı değişkeni için ARMA(p,q) yapısı oluşturulmuştur. En uygun ARMA(p,q) yapısı hem kısmi otokorelasyon fonksiyonuna hem de en küçük Akaike bilgi kriterine bakılarak elde edilmiştir. Bu doğrultuda en uygun modelin ARMA(1,1) yapısı olduğu belirlenmiştir. Enflasyon oranı için elde edilen ARMA(1,1) modeli aşağıdaki Tablo 7 de yer almaktadır.

7 Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2013 Cilt: 50 Sayı: 578 Tablo 7: Enflasyon Oranı İçin ARMA(1,1) Modeli H. EMEÇ - E. GÜLAY 83 Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık C AR(1) MA(1) R-kare Düzeltilmiş R-kare Regresyonun Standart Sapması Akaike Bilgi Kriteri Hata Kareler Toplamı Schwarz Kriteri F-istatistiği Durbin-Watson İstatistiği Olasılık( F-istatistiği) Tablo 7 de elde edilen ARMA(1,1) modelinin farklı varyanslılık ve normal dağılımlık gösterip göstermediği aşağıdaki Tablo 8 de yer alan ARCH- LM ve Jarque-Bera istatistikleri ile araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre farklı varyanslılık göstermediği ve hataların normal dağılım göstermediği belirlenmiştir. Tablo 8: Faklı Varyanslılık (ARCH-LM) ve Normal Dağılımlılık(JB) Testleri F-istatistiği Olasılık F(1,212) Ki-Kare istatistiği Olasılık Ki-kare(1) Normallik Testi Jarque-Bera istatistiği Olasılık İlk olarak kırılma yıllarının dikkate alınmadığı durumda oluşturulan ARMA(1,1) modelinin farklı varyanslılık göstermediği bulunmuştur. Ancak, kırılma yılları dikkate alınarak oluşturulan ARMA(1,1) modelinin gerçekte böyle olmadığı ve farklı varyanslılık gösterdiği belirlenmiştir. Bu durumda kırılma yıllarının dikkate alınmaması, sanki sahte farklı varyanssızlık sorunu ortaya çıkarmakta gibi görülmektedir. Böylece kırılma yıllarının da dikkate alınarak oluşturulduğu ARMA(1,1) modeli aşağıdaki Tablo 9 da yer almaktadır. Tablo 9: Kırılma Yılının Dikkate Alındığı ARMA(1,1) Modeli Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık C AR(1) MA(1) Ocak, R-kare Düzeltilmiş R-kare Regresyonun Standart Sapması Akaike Bilgi Kriteri Hata Kareler Toplamı Schwarz Kriteri F-istatistiği Durbin-Watson İstatistiği Olasılık( F-istatistiği) 0.000

8 84 Nominal Döviz Kuru Oynaklığının Enflasyon, Faiz Oranı ve Dış Ticaret... Tablo 10: Faklı Varyanslılık (ARCH-LM) Testi Kırılma yılı 1995 Ocak kukla değişkeninin dikkate alınarak oluşturulduğu model bir önceki Tablo 7 de elde edilen model göre daha iyidir. Gerek belirlilik katsayısı değeri gerekse hata kareler toplamı bakımından karşılaştırıldığında modelin iyileştiği görülmektedir. Aynı zamanda kırılma yılı dikkate alınarak oluşturulan ARMA(1,1) modelinin %10 anlamlılık düzeyinde farklı varyanslılık gösterdiği belirlenmiştir. Bu sonuç beklentilerikarşılamaktadır. Aynı zamanda, ARMA(1,1) modeline hem ortalamada hem de varyansta meydana gelen kırılma yılları ilave edilmiştir. Ancak en uygun ve anlamlı olan model 1995 Ocak ayında meydana gelen kırılmanın olduğu model olduğu için o modele ilişkin sonuçlar yukarıda verilmiştir. Tablo 9 da yer alan modele ilişkin farklı varyanslılık durumu aşağıdaki Tablo 10 da gösterilmektedir. F-istatistiği Olasılık F(1,212) Ki-Kare istatistiği Olasılık Ki-kare(1) Farklı varyanslılık ve normallik testlerinden sonra ilk olarak kırılma yılları dikkate alınmadan, enflasyon oranı değişkeni için en uygun gecikme sayısının belirlenmesi doğrultusunda GARCH(1,1) modeli oluşturulmuştur. GARCH(1,1) yapısına ilişkin model sonucu aşağıdaki Tablo 11 de yer almaktadır. Tablo 11: GARCH(1,1) Modeli Değişken Katsayı Standart Hata Z-istatistiği Olasılık C Varyans Denklemi C 9.24x x HATA(-1)^ GARCH(-1) Yukarıdaki Tablo 11 incelendiği zaman GARCH(1,1) modelinin uygun koşulları sağlamadığı görülmektedir. Hataların bir gecikmesinin karesi ile oynaklığı gösteren GARCH(-1) in toplamı biri geçmektedir. Aynı zamanda GARCH(-1) terimi anlamsız olarak bulunmuştur. Bu nedenle enflasyon oranı değişkenin varyansında meydana gelen kırılmaların da dikkate alındığı GARCH(1,1) modeli yeniden oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar aşağıdaki Tablo 12 de yer almaktadır. Tablo 12: Kırılma Yıllarının Dikkate Alındığı GARCH(1,1) Yapısı Değişken Katsayı Standart Hata Z-istatistiği Olasılık C Eylül, Varyans Denklemi C x HATA(-1)^ GARCH(-1) Aralık, x Tablo 12 de yer alan sonuçlar incelendiği zaman hataların bir gecikmeli değerinin kareleri toplamı ile oynaklığı gösteren GARCH(-1) in toplamı birden küçüktür. Bu sonuç beklentiler doğrultusunda gerçekleşmiş olup kırılma yıllarının dikkate alınmadığı durumdaki oynaklığın; kırılma yıllarının dikkate alınarak hesaplandığı oynaklık değerine göre daha düşük olduğu görülmektedir. As-

9 Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2013 Cilt: 50 Sayı: 578 Tablo 13: Faklı Varyanslılık (ARCH-LM) Testi H. EMEÇ - E. GÜLAY lında bu sonuç doğrultusunda, enflasyon oranı değişkeni için 1992:1-2009:12 dönemleri arasındaki oynaklığın yüksek olduğu söylenebilmektedir. Bu nedenle gerek ortalamada gerekse varyansta meydana gelen kırılma yıllarının modele dahil edilmesi oldukça önemlidir. Kırılma yılları dahil edilerek oluşturulan GARCH(1,1) modeli elde edildikten sonra farklı varyanslılık durumu incelendiğinde başlangıçta ARMA(1,1) modelinde mevcut olan farklı varyanslılığın %5 anlamlılık düzeyinde ortadan kalktığı görülmektedir. Farklı varyanslılık testine ilişkin sonuçlar aşağıdaki Tablo 13 te verilmektedir. 85 F-istatistiği Olasılık F(1,213) Ki-Kare istatistiği Olasılık Ki-kare(1) Enslayon oranı değişkeninin ARMA(p,q) ve GARCH(p,q) yapısının incelenmesinden sonra faiz oranı değişkeninin Zivot-Andrews birim kök testi ve ISCC algoritması ile kırılma yılları, ARMA(p,q) ve GARCH(p,q) yapısı ele alınarak incelenmiştir. Sabitte Meydana Gelen Kırılma Yılı: 2000 Ocak Trendte Meydana Gelen Kırılma Yılı: 1994 Kasım Hem Sabit Hem Trendte Meydana Gelen Kırılma Yılı: 1995 Şubat Yukarıdaki Zivot-Andrews birim kök testi sonuçlarına göre sabitte meydana gelen 2000 Ocak kırılma yılının, trendte meydana gelen 1994 Kasım kırılma yılının ve hem sabit hem trendte meydana gelen 1995 Şubat kırılma yılının anlamlı olduğu görülmektedir. ICSS algoritması sonucu varyansta belirlenen kırılma yılları ise 1994 Nisan, 1994 Temmuz, 1999 Aralık ve 2001 Mayıs yıllarıdır. Ortalama ve varyansta meydana gelen kırılma yılları elde edildikten sonra faiz oranı değişkeni için ARMA(p,q) yapısı oluşturulmuştur. En uygun ARMA(p,q) yapısı hem kısmi otokorelasyon fonksiyonuna hem de en küçük Akaike bilgi kriterine bakılarak elde edilmiştir. Bu doğrultuda en uygun modelin ARMA(3,3) yapısı olduğu belirlenmiştir. Faiz oranı için elde edilen ARMA(3,3) modeli aşağıdaki Tablo 14 te yer almaktadır. Tablo 14: Faiz Oranı İçin ARMA(3,3) Modeli Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık C AR(1) MA(1) AR(2) MA(2) AR(3) MA(3) R-kare Düzeltilmiş R-kare Regresyonun Standart Sapması Akaike Bilgi Kriteri Hata Kareler Toplamı Schwarz Kriteri F-istatistiği Durbin-Watson İstatistiği Olasılık( F-istatistiği) 0.000

10 86 Nominal Döviz Kuru Oynaklığının Enflasyon, Faiz Oranı ve Dış Ticaret... Tablo 14 te elde edilen ARMA(3,3) modelinin farklı varyanslılık ve normal dağılımlık gösterip göstermediği aşağıdaki Tablo 15 te yer alan ARCH-LM ve Jarque-Bera istatistikleri ile araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre farklı varyanslılık göstermediği ve hataların normal dağılım göstermediği belirlenmiştir. Tablo 15: Faklı Varyanslılık (ARCH-LM) ve Normal Dağılımlılık(JB) Testleri F-istatistiği Olasılık F(1,210) Ki-Kare istatistiği Olasılık Ki-kare(1) Normallik Testi Jarque-Bera istatistiği Olasılık Kırılma yıllarının dikkate alınmadığı durumda oluşturulan ARMA(3,3) modelinin farklı varyanslılık göstermediği bulunmuştur. Ancak, kırılma yılları dikkate alınarak oluşturulan ARMA(1,1) modelinin gerçekte böyle olmadığı ve farklı varyanslılık gösterdiği belirlenmiştir. Böylece kırılma yıllarının da dikkate alınarak oluşturulduğu ARMA(3,3) modeli aşağıdaki Tablo 16 da yer almaktadır. Tablo 16: Kırılma Yılının Dikkate Alındığı ARMA(3,3) Modeli Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık AR(1) MA(1) AR(2) MA(2) AR(3) MA(3) Nisan, R-kare Akaike Bilgi Kriteri Düzeltilmiş R-kare Schwarz Kriteri Regresyonun Standart Sapması Durbin-Watson İstatistiği Hata Kareler Toplamı Kırılma yılı 1994 Nisan kukla değişkeninin dikkate alınarak oluşturulduğu model bir önceki Tablo 14 te elde edilen model göre daha iyidir. Gerek belirlilik katsayısı değeri gerekse hata kareler toplamı bakımından karşılaştırıldığında modelin iyileştiği görülmektedir. Aynı zamanda kırılma yılı dikkate alınarak oluşturulan ARMA(3,3) modelinin %10 anlamlılık düzeyinde farklı varyanslılık gösterdiği belirlenmiştir. Bu sonuç beklentiler doğrultusunda gerçekleşmektedir. Aynı zamanda, ARMA(3,3) modeline hem ortalamada hem de varyansta meydana gelen kırılma yılları ilave edilmiştir. Ancak en uygun ve anlamlı olan model 1994 Nisan ayında meydana gelen kırılmanın olduğu model olduğu için o modele ilişkin sonuçlar yukarıda verilmiştir. Tablo 16 da yer alan modele ilişkin farklı varyanslılık durumu aşağıdaki Tablo 17 de gösterilmektedir. Tablo 17: Faklı Varyanslılık (ARCH-LM) Testi F-istatistiği Olasılık F(1,210) Ki-Kare istatistiği Olasılık Ki-kare(1) 0.064

11 Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2013 Cilt: 50 Sayı: 578 Tablo 18: GARCH(1,1) Modeli H. EMEÇ - E. GÜLAY Farklı varyanslılık ve normallik testlerinden sonra ilk olarak kırılma yılları dikkate alınmadan, faiz oranı değişkeni için en uygun gecikme sayısının belirlenmesi doğrultusunda GARCH(1,1) modeli oluşturulmuştur. GARCH(1,1) yapısına ilişkin model sonucu aşağıdaki Tablo 18 de yer almaktadır. 87 Değişken Katsayı Standart Hata Z-istatistiği Olasılık C Varyans Denklemi C HATA(-1)^ GARCH(-1) Yukarıdaki Tablo 18 incelendiği zaman GARCH(1,1) modelinin uygun koşulları sağlamadığı görülmektedir. Hataların bir gecikmesinin karesi ile oynaklığı gösteren GARCH(-1) in toplamı biri geçmektedir. Aynı zamanda GARCH(-1) terimi anlamsız olarak bulunmuştur. Bu nedenle faiz oranı değişkenin varyansında meydana gelen kırılmaların da dikkate alındığı GARCH(1,1) modeli yeniden oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar aşağıdaki Tablo 19 da yer almaktadır. Tablo 19: Kırılma Yıllarının Dikkate Alındığı GARCH(1,1) Yapısı Değişken Katsayı Standart Hata Z-istatistiği Olasılık C Ocak, Varyans Denklemi C HATA(-1)^ GARCH(-1) Nisan, Aralık, Tablo 19 da yer alan sonuçlar incelendiği zaman hataların bir gecikmeli değerinin kareleri toplamı ile oynaklığı gösteren GARCH(-1) in toplamı birden küçüktür. Bu sonuç beklentiler doğrultusunda gerçekleşmiş olup kırılma yıllarının dikkate alınmadığı durumdaki oynaklığın, kırılma yıllarının dikkate alınarak hesaplandığı oynaklık değerine göre daha düşük olduğu görülmektedir. Aslında bu sonuç doğrultusunda, faiz oranı değişkeni için 1992:1-2009:12 dönemleri arasındaki oynaklığın kısmen yüksek olduğu söylenebilmektedir. Bu nedenle gerek ortalamada gerekse varyansta meydana gelen kırılma yıllarının modele dahil edilmesi oldukça önem arz etmektedir. Kırılma yılları dahil edilerek oluşturulan GARCH(1,1) modeli elde edildikten sonra farklı varyanslılık durumu incelendiğinde başlangıçta ARMA(3,3) modelinde mevcut olan farklı varyanslılığın %5 anlamlılık düzeyinde ortadan kalktığı görülmektedir. Farklı varyanslılık testine ilişkin sonuçlar aşağıdaki Tablo 20 de verilmektedir. Tablo 20: Faklı Varyanslılık (ARCH-LM) Testi F-istatistiği Olasılık F(1,213) Ki-Kare istatistiği Olasılık Ki-kare(1)

12 88 Nominal Döviz Kuru Oynaklığının Enflasyon, Faiz Oranı ve Dış Ticaret... Son aşamada logaritmik ihracat/ithalat değişkeninin kırılma yılları belirlendikten sonra ARMA(p,q) ve GARCH(p,q) modelleri oluşturularak incelendiğinde aşağıdaki sonuçlar elde edilmektedir. Sabitte Meydana Gelen Kırılma Yılı: 2003 Aralık Trendte Meydana Gelen Kırılma Yılı: 1994 Ekim Hem Sabit Hem Trendte Meydana Gelen Kırılma Yılı: 2000 Aralık Yukarıdaki Zivot-Andrews birim kök testi sonuçlarına göre sabitte meydana gelen 2003 Aralık kırılma yılının, trendte meydana gelen 1994 Ekim kırılma yılının ve hem sabit hem trendte meydana gelen 2000 Aralık kırılma yılının anlamlı olduğu görülmektedir. ICSS algoritması sonucu varyansta belirlenen kırılma yılı ise 2001 yılı Mart ayıdır. Ortalama ve varyansta meydana gelen kırılma yılları elde edildikten sonra faiz oranı değişkeni için ARMA(p,q) yapısı oluşturulmuştur. En uygun ARMA(p,q) yapısı hem kısmi otokorelasyon fonksiyonuna hem de en küçük Akaike bilgi kriterine bakılarak elde edilmiştir. Bu doğrultuda en uygun modelin ARMA(5,5) yapısı olduğu belirlenmiştir. Logaritmik ihracat/ithalat değişkeni için elde edilen ARMA(5,5) modeli aşağıdaki Tablo 21 de yer almaktadır. Tablo 21: Logaritmik İhracat/İthalat Değişkeni İçin ARMA(5,5) Modeli Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık C AR(1) MA(1) AR(2) MA(2) AR(3) MA(3) AR(4) MA(4) AR(5) MA(5) R-kare Düzeltilmiş R-kare Regresyonun Standart Sapması Akaike Bilgi Kriteri Hata Kareler Toplamı Schwarz Kriteri F-istatistiği Durbin-Watson İstatistiği Olasılık( F-istatistiği) Tablo 21 de elde edilen ARMA(5,5) modelinin farklı varyanslılık ve normal dağılımlık gösterip göstermediği aşağıdaki Tablo 22 de yer alan ARCH-LM ve Jarque-Bera istatistikleri ile araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre farklı varyanslılık göstermediği ve hataların normal dağılım gösterdiği belirlenmiştir.

13 Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2013 Cilt: 50 Sayı: 578 Tablo 22: Faklı Varyanslılık (ARCH-LM) ve Normal Dağılımlılık(JB) Testleri H. EMEÇ - E. GÜLAY 89 F-istatistiği Olasılık F(1,208) Ki-Kare istatistiği Olasılık Ki-kare(1) Normallik Testi Jarque-Bera istatistiği Olasılık Kırılma yıllarının dikkate alınmadığı durumda oluşturulan ARMA(5,5) modelinin farklı varyanslılık göstermediği bulunmuştur. Ancak, kırılma yılları dikkate alınarak oluşturulan ARMA(4,4) modelinin gerçekte böyle olmadığı ve farklı varyanslılık gösterdiği belirlenmiştir. Gerek model parametrelerinin anlamlılığı gerekse kırılma yıllarının anlamlı olması açısından ARMA(4,4) modeli en iyi model olarak ele alınmıştır. Böylece kırılma yıllarının da dikkate alınarak oluşturulduğu ARMA(4,4) modeli aşağıdaki Tablo 23 te yer almaktadır. Tablo 23: Kırılma Yılının Dikkate Alındığı ARMA(4,4) Modeli Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Olasılık C AR(1) MA(1) AR(2) MA(2) AR(3) MA(3) AR(4) MA(4) Aralık, Aralık, R-kare Düzeltilmiş R-kare Regresyonun Standart Sapması Akaike Bilgi Kriteri Hata Kareler Toplamı Schwarz Kriteri F-istatistiği Durbin-Watson İstatistiği Olasılık( F-istatistiği) Kırılma yılı 2000 ve 2003 Aralık kukla değişkenlerinin dikkate alınarak oluşturulduğu model bir önceki Tablo 21 de elde edilen model göre daha iyidir. Gerek R-kare değeri gerekse hata kareler toplamı bakımından karşılaştırıldığında modelin iyileştiği görülmektedir. Aynı zamanda kırılma yılı dikkate alınarak oluşturulan ARMA(4,4) modelinin %10 anlamlılık düzeyinde farklı varyanslık gösterdiği belirlenmiştir. Bu sonuç beklentilerimiz doğrultusunda gerçekleşmektedir. Aynı zamanda, ARMA(4,4) modeline hem ortalamada hem de varyansta meydana gelen kırılma yılları ilave edilmiştir. Ancak en uygun ve anlamlı olan model 2000 ve 2003 Aralık ayında meydana gelen kırılmanın olduğu model olduğu için o modele ilişkin sonuçlar yukarıda verilmiştir. Tablo 23 te yer alan modele ilişkin farklı varyans durumu aşağıdaki Tablo 24 te gösterilmektedir.

14 90 Nominal Döviz Kuru Oynaklığının Enflasyon, Faiz Oranı ve Dış Ticaret... Tablo 24: Faklı Varyanslılık (ARCH-LM) Testi F-istatistiği Olasılık F(1,209) Ki-Kare istatistiği Olasılık Ki-kare(1) Tablo 25: GARCH(1,1) Modeli Farklı varyans ve normallik testlerinden sonra ilk olarak kırılma yılları dikkate alınmadan, faiz oranı değişkeni için en uygun gecikme sayısının belirlenmesi doğrultusunda GARCH(1,1) modeli oluşturulmuştur. GARCH(1,1) yapısına ilişkin model sonucu aşağıdaki Tablo 25 te yer almaktadır. Değişken Katsayı Standart Hata Z-istatistiği Olasılık C Varyans Denklemi C HATA(-1)^ GARCH(-1) Yukarıdaki Tablo 25 incelendiği zaman oynaklığı ifade eden GARCH(-1) teriminin %10 anlamlılık düzeyinde anlamlı olduğu görülmektedir. Kırılmaların dikkate alınması durumunda oynaklığın çok yükselmemekle birlikte düşük derecede yükseldiği belirlenmiştir. Kırılma yıllarının değerlendirilerek ele alındığı GARCH(1,1) modeli aşağıdaki Tablo 26 da gösterilmektedir. Tablo 26: Kırılma Yıllarının Dikkate Alındığı GARCH(1,1) Yapısı Değişken Katsayı Standart Hata Z-istatistiği Olasılık C Ekim, Aralık, Varyans Denklemi C HATA(-1)^ GARCH(-1) Mart, Kırılma yılları dahil edilerek oluşturulan GARCH(1,1) modeli elde edildikten sonra farklı varyans durumu incelendiğinde başlangıçta ARMA(4,4) modelinde mevcut olan farklı varyansın %5 anlamlılık düzeyinde ortadan kalktığı görülmektedir. Farklı varyans testine ilişkin sonuçlar aşağıdaki Tablo 27 de verilmektedir. Tablo 27: Faklı Varyanslılık (ARCH-LM) Testi F-istatistiği Olasılık F(1,213) Ki-Kare istatistiği Olasılık Ki-kare(1) Model Tahminleri Çalışmanın bu bölümünde herbir değişken için oluşturulan GARCH(1,1) modelinden elde edilen GARCH varyansları yeni değişkenler olarak ele alınmaktadır. İlk olarak bu değişkenlerin düzey-

15 Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2013 Cilt: 50 Sayı: 578 de durağan olup olmadıkları ADF birim kök testi yardımı ile incelenmiştir. Birim kök testi sonuçları aşağıdaki Tablo 28 de yer almaktadır. H. EMEÇ - E. GÜLAY 91 Tablo 28: ADF Birim Kök Testi Sonuçları Düzey Birinci Fark Sabit Sabit-Trend Sabit Sabit-Trend ADF LN(Döviz kuru) (0)** (0)** (0)** (0)** Faiz Oranı (2)** (2)** (3)** (3)** Enflasyon Oranı (1) (1)** (0)** (0)** LN(İhracat/İthalat) (4)** (3)** (9)** (9)** Not: ADF için kritik değerler 0.05 ve 0.01 düzeylerinde sabit için sırasıyla ve , sabit-trend için sırasıyla ve dir. * ve ** simgeleri sırasıyla 0.05 ve 0.01 anlamlılık düzeylerinde anlamlılığı ifade etmektedir. Yukarıdaki yer alan değişkenler her değişkenin GARCH varyansını temsil etmektedir. Yukarıdaki Tablo 23 incelendiği zaman tüm değişkenlerin durağan olduğu görülmektedir. Değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkinin varlığını incelemek için ARDL sınır testi yaklaşımı kullanılmaktadır. Tüm değişkenler durağan olsa bile enflasyon oranı değişkeninin GARCH varyansının sabitte durağan olmadığı ve kritik tablo değerinden oldukça düşük olduğu görülmektedir. Bu durumda değişkenlerin farklı derecede durağan olmalarından dolayı ARDL testi yaklaşımı daha uygun bir yöntem olması açısından tercih edilmiştir. ARDL modeli yaklaşımı, başlangıçta Peseran ve Shin(1999) tarafından ele alınmış daha sonra Pesaran ve arkadaşlarının(2001) yaptıkları çalışmalar sonucu geliştirilmiştir. Bu yaklaşım diğer eşbütünleşme metodlarıyla karşılaştırıldığında birçok avantajlara sahiptir. Temel avantajı, elimizdeki serilerin I(0), I(1) veya parçalı bütünleşik olup olmadığına bakmaksızın uygulanabilir olmasıdır(peseran ve Peseran 1997). Bu yaklaşımın diğer bir avantajı ise, küçük örneklemlerde sağlam ve etkin sonuçlar ile birlikte uzun dönem katsayılarının tutarlı ve yansız olmasını sağlamasıdır. Ayrıca, dinamik hata düzeltme modeli(ecm) ARDL den elde edilebilmekte ve böylece kısa dönem dinamikleri ile uzun dönem dengesi, uzun dönem bilgisini kaybetmeden bütünleşebilmektedir. İlk olarak, sınır testi için gecikme sayısı belirlenmiştir. Buna ilişkin sonuçlar aşağıdaki Tablo 29 da gösterilmektedir. Tablo 29: Sınır Testi İçin Gecikme Sayısının Belirlenmesi m SIC (Olasılık) * * * * Not: m gecikme sayısıdır., Breusch-Godfrey ardışık bağımlılık testinin olasılık değeridir. * simgesi %1 anlamlılık düzeyinde otokorelasyon olduğunu göstermektedir. Yukarıdaki Tablo 29 incelendiği zaman en küçük SIC bilgi kriterinin birinci gecikmede olduğu belirlenmiştir. Ayrıca, birinci gecikmede otokorelasyon olmadığı da görülmektedir. Bundan sonraki aşamada değişkenler arasında bir eşbütünleşme ilişkisinin varlığının olup olmadığı araştırılmıştır.

16 92 Nominal Döviz Kuru Oynaklığının Enflasyon, Faiz Oranı ve Dış Ticaret... Tablo 30: Eşbütünleşme İlişkisinin Varlığının Test Edilmesi %5 Anlamlılık Düzeyinde k F-istatistiği Alt sınır Üst Sınır Tablo 31: ARDL(2,2,3,0) Model Sonuçları Değişken Katsayı Olasılık LNNDK(-1) LNNDK(-2) Enflasyon Oranı Enflasyon Oranı(-1) Enflasyon Oranı(-2) Faiz Oranı Faiz Oranı(-1) Faiz Oranı(-2) Faiz Oranı(-3) LN(İhracat/ithalat) C Eylül, Aralık, R-kare Düzeltilmiş R-kare Hata Kareler Toplamı DW istatistiği F istatistiği[olasılık] [0.00] F istatistiği alt ve üst sınırlardan büyük olduğu için değişkenler arasında uzun dönemli bir eşbütünleşmenin var olduğu söylenebilir. Uzun dönemli bir ilişkinin varlığı belirlendikten sonra ARDL sınır testi yaklaşımı ile hem uzun dönem katsayıları hem de hata düzeltme modeli ile kısa dönem parametreleri elde edilmiştir. Aynı zamanda, logaritmik nominal döviz kuru oynaklığı değişkenin elde edilen GARCH varyansının ICSS algoritması ile incelenmesi sonucunda varyansında meydana gelen kırılma yılları belirlenmiş, ayrı ayrı ve topluca kırılma yıllarına ilişkin kukla değişkenler modele ilave edilip, elde edilen modeller arasından en uygun olan model seçilmiştir. ARDL(2,2,3,0) modeli belirlendikten sonra elde edilen uzun dönem katsayıları aşağıdaki Tablo 32 de gösterilmiştir. Tablo 32: ARDL(2,2,3,0) Uzun Dönem Katsayıları Değişken Katsayı Olasılık Enflasyon Oranı Faiz Oranı LN(ihracat/ithalat) C Eylül, Aralık,

17 Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2013 Cilt: 50 Sayı: 578 H. EMEÇ - E. GÜLAY Yukarıdaki Tablo 32 incelendiği zaman, nominal döviz kurundaki oynaklığın uzun dönemde enflasyon, faiz oranı ile ilişkili olduğu belirlenmiştir. Enflasyon oranı ile nominal döviz kuru oynaklığı arasında pozitif bir ilişki varken faiz oranı ile nominal döviz kuru oynaklığı arasında negatif yönlü bir ilişkinin var olduğu görülmektedir. Uzun döneme ilişkin katsayıların belirlenmesinden sonra hata düzeltme modeli ile kısa dönem katsayıları elde edilmiştir. Kısa döneme ilişkin katsayı sonuçları aşağıdaki Tablo 33 te yer almaktadır. 93 Tablo 33: ARDL(2,2,3,0) Hata Düzeltme Modeli Değişken Katsayı Olasılık D(Enflasyon Oranı) D(Faiz Oranı) D(LN(ihracat/ithalat)) C Eylül, Aralık, ecm(-1) R-kare Düzeltilmiş R-kare Hata Kareler Toplamı DW istatistiği F istatistiği[olasılık] [0.00] Yukarıdaki Tablo 33 incelendiği zaman hata düzeltme teriminin katsayısının negatif ve istatistiksel olarak anlamlı olduğu görülmektedir. Bu sonuç beklentiler yönünde olup, kısa dönemde nominal döviz kuru oynaklığı ile enflasyon ve faiz oranı arasında bir pozitif bir ilişkinin olduğu belirlenmiştir. Sonuç ve Öneriler Enflasyon ve faiz oranı oynaklığı ile nominal döviz kuru oynaklığı arasında uzun dönemli bir ilişkinin varlığı saptanırken, dış ticaret hacmindeki değişimler ile nominal döviz kurunda meydana gelen değişimler arasında uzun dönemli anlamlı bir ilişki belirlenememiştir. Kısa dönemde ise, faiz oranı, enflasyonda meydana gelen değişimlerin nominal döviz kurunda hemen etkisini gösterdiği ve pozitif yönde değişime, yani oynaklığa yol açtığı görülmektedir. Dış ticaret hacminde ise anlamlı bir ilişki bulunamamıştır. Nominal döviz kuru oynaklığı ile enflasyon, faiz oranı ve dış ticaret hacmindeki oynaklık arasındaki uzun ve kısa dönemli ilişkilerinin varlığını daha iyi anlayabilmek için varyanslarında meydana gelen kırılma yıllarını incelemek çalışmada elde edilen sonuçların doğruluğunu göstermesi açısından önem taşımaktadır. Faiz oranında 1994 Mart, 1994 Mayıs, 1994 Haziran, 1995 Aralık, 1996 Haziran, 2001 Ocak ve 2001 Nisan aylarında kırılmaların meydana geldiği ve buna karşılık nominal döviz kurunda 1994 Mart, 1994 Haziran, 2001 Ocak ve 2001 Kasım aylarında kırılmalar olduğu görülmektedir. Bu sonuçlar iki değişkende meydana gelen kırılmaların birbiri üzerinde yarattığı etkiler açısından ele alındığında nominal döviz kuru ile faiz oranı arasında hem uzun dönemli hem de kısa dönemli bir ilişkinin varlığını desteklemektedir. Nominal döviz kuru ile enflasyon oranı arasındaki ilişkinin varlığını her iki değişkende meydana gelen kırılmalar dikkate alınarak değerlendirildiğinde, enflasyon oranı değişkeninde 1992 Kasım, 1992 Mayıs, 1994 Nisan, 1994 Mayıs, 2000 Şubat ve 2000 Kasım aylarında kırılmaların meydana geldiği görülmektedir. Nominal döviz kurunda meydana gelen kırılma yılları ile ele alarak incelendiğinde iki değişken arasında uzun ve kısa dönemli bir ilişkinin var olabileceği görülmektedir.

18 94 Nominal Döviz Kuru Oynaklığının Enflasyon, Faiz Oranı ve Dış Ticaret... Dış ticaret hacmi değişkeninin ICSS algoritması ile yapılan testinde herhangi bir kırılma yılı bulunamamıştır. Bu sonuç, nominal döviz kuru değişkeni ile dış ticaret hacmi değişkeni arasında hem uzun hem kısa dönemli bir ilişkinin varlığının bulunamamasının bir sonucu olarak gösterilebilir. Ödemeler dengesi, enflasyon oranları, faiz oranları, politik riskler vb. faktörler çeşitli şekillerde döviz kurlarının belirlenmesinde etkili olmaktadır. on the Turkish export: an empirical investigation, MPRA Paper No. 332, PRASERTNUKUL, W., KİM, D. ve KAKİNAKA, M., Exchange rate, Price levels, and Inflation Targeting: Evidence From Asian Countries, GSIR Working paper, Economic Development and Policy series. SAEIDI, P. ve Valian, H., Studying the Relation Between Currency Rate, Interest Rate and Inflation Rate Based on Fischer International Theory an d Effect Theory in Iran Economy, Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 5(12): Kaynakça ARISTOTELOUS, K., Exchange-rate volatility, exchange-rate regime, and trade volume: evidence from the UK- US export function ( ), Economic Letters, 72, ASSEERY, A., ve Peel, D. A., The effects of exchange rate volatility on exports, Economics Letters, 37, BAILEY, M. J., TAVLAS, G. S., ve ULAN, M., Exchangerate variability and trade performance: evidence for the big seven industrial countries, Weltwirtschaftliches Archiv, 122, DEKLE, R., HSİAO, C. ve WANG, S., Do High Interest Rates Appreciate Exchange Rates During Crisis? The Korean Evidence, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Vol. 63 (3), GOLDFAJN, I., ve TAİMUR B., Monetary Policy in the Aftermath of Currency Crises: The Case of Asia, IMF Working Paper No.WP/98/170, December. GOTUR, P., Effects of exchange rate volatility on trade, IMF Staff Papers, 32, GÜL, E., vd., Türkiye de Faiz Oranları Ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi: , İktisat İşletme Ve Finans, Sayı: 251, SHALISHALI, M.K., A Test for International Fisher Effect in Selected Asian Countries, International Journal of Humanities and Social Science, 2(4): TELATAR, F. ve TELATAR, E., The Relationship Between Inflation and Different Sources of Inflation Uncertainty in Turkey, Applied Economic Letters, 10(7): UTAMI, S.E ve INANGA, E.L., Exchange Rates, Interest Rates, and Inflation Ratesin Indonesia: The International Fisher Effect Theory, International Research Journal of Finance and Economics, 26: \` EKLER EK 1: ARDL(Autoregressive Distributed Lag) Modeli Gösterimi ARDL modelini aşağıdaki gibi yazabiliriz(mallick ve Agarwal, 2005:12): Burada; (1) HOOPER, P., KOHLHAGEN, S.W., The effect of exchange rate uncertainty on the prices and volume of international trade, Journal of International Economics, 8, KASMAN, A., ve KASMAN, S., Exchange rate uncertainty in Turkey and its impact on export volume, METU Studies in Development, 32 (June), LEE, K. S. ve SAUCİER, P., Exchange Rate Instability and Trade Integration The Case of Asia, 5th Internatioanal Conference International Trade and Logistics Corporate Strategies and The Global Economy, Le Havre. LEIGH, D. ve MARCO, R., Exchange Rate Pass- Through in Turkey, IMF Working Paper, WP/02/204. MADURA J., International Financial Management, 9th Edition, South-Western College Publishing. MODİGLİANİ, F. and COHN, R. A., Inflation, rational valuation, and the market, Financial Analysis Journal 38, pp ÖZTÜRK, I. ve ALİ, A., The effects of Exchange volatility olarak gösterilir. Aynı zamanda, sabit katsayı; bağımlı değişken; açıklayıcı değişken ve L gecikme operatörüdür. (2) Uzun dönem ilişkiyi veren katsayıların tahmini için, denklemi aşağıdaki gibi yazabiliriz. (3) (4)

19 Finans Politik & Ekonomik Yorumlar 2013 Cilt: 50 Sayı: 578 Değişkenler arasındaki kısa dönem ilişkiyi ortaya koyan hata düzeltme denklemi aşağıdaki şekilde yazılabilir. H. EMEÇ - E. GÜLAY 95 (5) (6), hata düzeltme terimidir. Burada hata düzeltme terimi katsayısı uzun döneme doğru uyarlama hızını göstermektedir. Bu ARDL modeli gösterimi ayrıca herhangi çokdeğişkenli örnekler için genelleştirilebilmektedir.

20 96 Nominal Döviz Kuru Oynaklığının Enflasyon, Faiz Oranı ve Dış Ticaret...