Cilt /Volume:3 Sayı /Number:2 Yıl/Year :2016 ISSN:

Transkript

1 T.C. GAZİ ÜNİVERSİTESİ BANKACILIK VE FİNANSAL ARAŞTIRMALAR DERGİSİ (BAFAD) JOURNAL OF BANKING AND FINANCIAL RESEARCH (JOBAF) An Inernaional Journal of all Subjecs of Banking and Finance Cil /Volume:3 Sayı /Number:2 Yıl/Year :2016 ISSN:

2 Sahibi/Owner Gazi Üniversiesi Adına On Behalf of Gazi Universiy Prof.Dr. İbrahim USLAN Rekör/Recor Ediörler Kurulu/Ediorial Board Başkan/Edior in Chief Doç.Dr. Haşim ÖZÜDOĞRU Bankacılık ve Sigoracılık Yüksek Okulu School Of Banking and Insurance Yrd.Doç.Dr. Emine ÖNER KAYA Doç.Dr. Abbas KETIZMEN Araş. Gör. M. Burak ÜNLÜÖNEN Danışma Kurulu/Advisory Boards Prof.Dr. Mehme ARSLAN (Gazi Üniversiesi) Prof.Dr. Ganie KURT (Gazi Üniversiesi) Prof.Dr. Ahme AKSOY (Gazi Üniversiesi) Prof.Dr. Kürşa YALÇINER (Gazi Üniversiesi) Prof.Dr. Burhan AYKAÇ (Gelişim Üniversiesi) Prof.Dr. Ahme BATTAL (Turgu Özal Üniversiesi) Prof.Dr. Ercan BEYAZITLI (Ankara Üniversiesi) Prof.Dr. Güven SAYILGAN (Ankara Üniversiesi) Prof.Dr. Ufuk Kamil BİLGİN (TOBB Üniversiesi) Prof.Dr.Cengiz SAYIN (Akdeniz Üniversiesi) Prof.Dr. Ahme BAYANER (Akdeniz Üniversiesi) Prof.Dr. Orhan ÇELİK (Ankara Üniversiesi) Prof.Dr. Erişah ARICAN (Marmara Üniversiesi) Prof.Dr. Selahain TOGAY (Gazi Üniversiesi) Prof.Dr. İlkay DELLAL (Ankara Üniversiesi) Doç.Dr. Leven ÇİNKO (Marmara Üniversiesi) Doç.Dr. Afşin ŞAHİN (Gazi Üniversiesi) Doç.Dr. Haşim ÖZÜDOĞRU(Gazi Üniversiesi) Doç.Dr.Mura ÇETİNKAYA (Gazi Üniversiesi) Yrd.Doç.Dr. Aburrahman Okur (Gazi Üniversiesi) Yrd.Doç.Dr. Sibel BİLGİN (Gazi Üniversiesi) Yazışma Adresi/Corresponding Address Gazi Üniversiesi Bankacılık ve Sigoracılık Yüksek Okulu Beşevler/Ankara E-posa: Web adresi: hp://jobaf.gazi.edu.r Tel:

3 PARA POLİTİKALARININ TURİZM SEKTÖRÜ ÜZERİNDEKİ DOĞRUDAN VE DOLAYLI ETKİLERİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ Yrd. Doç. Dr. Ceyhun Can ÖZCAN * Doç. Dr. Selim KAYHAN ** Doç. Dr. Tayfur BAYAT *** Öze Son yıllarda urizm seköründe yaşanan gelişmeler, aran uris sayısı ve urizm sekörünün dünya ekonomisinden almış olduğu paydaki arış, gelişmeke olan ülkelerin kalkınma yolunda urizm sekörünü önemli bir çıkış yolu haline geirmişir. Bu bağlamda ülke hükümeleri mevcu urizm poansiyellerini kullanmak amacı ile urizm poliikaları gelişirmiş, eşvik ve benzeri uygulamalar ile gerek uris sayısı gerekse elde edilen geliri arırmak amaçlanmışır. Öe yandan ülke hükümelerinin uygulamış olduğu diğer poliikaların da urizm sekörü üzerinde ekisi bulunmakadır. Örneğin para poliikası yapıcılarının döviz kurlarını düzenlemeye yönelik poliika uygulamaları, urizm sekörünü rekabeçilik üzerinden doğrudan ekilerken, faiz poliikaları ile urizme yönelik arz kapasiesini arırıcı yaırımları ekileyerek dolaylı bir şekilde sekörü ekilemekedir. Bu çalışmada poliika yapıcıları arafından uygulanan para poliikalarının uris sayısı üzerindeki ekileri Türkiye gibi gelişmeke olan bir ülke ekonomisi için incelenmekedir. Bu amaç ile son dönemde gelişirilmiş olan ve ekonomideki rejim değişikliklerini dikkae alan MS VAR meodu kullanılmakadır. Elde edilen sonuçlar ve poliika önerilerinin hüküme poliikalarının urizm sekörünün gelişimine yönelik olarak koordine edilmesi yönünde faydalı olacakır. Anahar Kelimeler: Avro bölgesi, MS VAR, Para poliikası, Turizm sekörü. DIRECT AND INDIRECT EFFECTS OF MONETARY POLICY ON TOURISM SECTOR: THE CASE OF TURKEY Absrac Recen developmens in ourism secor; increasing number of ouriss and increasing share of ourism secor in he world economy have become a way ou for developing counries which in developmen pah. In his conex, ruling governmens develop ourism policies in order o employ opporuniies of ourism poenials, by using promoion applicaions hey aim o increase boh he number of ouriss visied heir counries and income he counry earns. On he oher hand, he governmens may affec ourism secor via oher policy implemenaions. For insance, exchange rae policy of moneary policy makers may induce ourism secor negaively or posiively via is compeiiveness agains oher counries and also policy rae may cause a hike in ourism secor invesmens which would increase he oal capaciy of ourism secor or vice versa. All hese are indirec effecs of policies applied by policymakers. In his sudy, we aim o analyze he effecs of moneary policy on he number of ouriss arrived Turkey such an emerging economy. We employ MS VAR analysis in order o find he ineracion beween moneary policy and ourism secor in differen business cycle phases. Resuls obained from empirical analysis and policy implicaions may be helpful in coordinaion of governmen policies o increase efficiency of ourism secor. Keywords: Eurozone, moneary policy, MS VAR, Tourism secor. 1. GİRİŞ Birinci Dünya Savaşı na kadar lüks bir ihiyaç olarak kabul edilen urizm, 1960 lı yıllarda külürel bir hareke olarak kendini gösermeye başlamış, günümüzde ise zorunlu ihiyaçlar arasına dâhil olmuşur. Turizm sekörü arık dünyada hızla gelişen ve bacasız sanayi olarak adlandırılan bir sekördür. Özellikle yirminci yüzyılın ikinci yarısından iibaren ülke ekonomilerinin karşılaşığı dar * Necmein Erbakan Üniversiesi, Turizm Fakülesi, Turizm İşlemeciliği Bölümü, ceyhuncan5@homail.com ** Necmein Erbakan Üniversiesi, SBBF Fakülesi, İkisa Bölümü, skayhan@konya.edu.r *** İnönü Üniversiesi, İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi, İkisa Bölümü, ayfur.baya@inonu.edu.r 1

4 boğazların aşılmasında adea bir çıkış nokası haline gelmişir (Kar vd., 2004: 88). Zira urizm faaliyelerinin dünya ekonomisindeki payı giderek armakadır. Diğer arafan urizm sekörü dünya çapında 1,3 rilyon dolar ihraca hacmi meydana geirmeke olup dünya ihracaının % 6 sı urisik mal ve hizmelerden oluşmakadır. Bugün 1 milyar civarındaki uris sayısının ise 2030 yılında 1,8 milyara ulaşması öngörülmekedir yılına kadar urizm seköründe gelişmeke olan ülkelerin, gelişmiş ülkelere göre iki ka daha hızlı büyüyeceği ahmin edilmekedir. Ayrıca, 2030 yılına kadar külür urizminin, uluslararası urizmden daha fazla büyüme kaydedeceği ahmin edilmekedir (Dünya Turizm Örgüü [UNWTO], 2013). Tüm bu isaisiki gösergeler dünya ekonomisinde urizmin önemli bir yeri olduğunu ve ekonomi poliikalarında urizm isaisiklerinin birer göserge olarak alınması gerekiğini kanılamakadır. Para poliikalarının urizm sekörü üzerindeki ekilerini incelerken modele sadece para poliikası araçlarının dahil edilmesi analizin sağlamlığı problemini gündeme geirecekir. Zira para poliikası uygulamalarının urizm sekörü üzerinde doğrudan ekilerinin olduğunu söylemek doğru olmayacakır. Esasen para poliikalarındaki değişimin urizm sekörü üzerindeki ekisini döviz kuru kanalı ve finansal sisem aracılığı ile göserdiğini söylemek mümkündür. Dahası uygulanan para poliikalarının urizm sekörünü nasıl ekilediğini görmek için urisin ana vaanının para poliikaları ve/veya finansal sisemindeki gelişmeler de önemli bir ekendir ve bu yüzden oluşurulacak muhemel modelde yer verilmesi gerekmekedir. AB dünya urizm sıralamasında göndermiş olduğu uris sayısı bakımından ilk sıralarda yer almakadır yılı dünya urizm örgüü raporlarında Avrupa ülkeleri 609 milyon uris sayısıyla dünya urizm faaliyelerinin %51 ine sahipir. Benzer bir ablo Türkiye ye gelen yabancı uris sayısı için de geçerlidir. Zira 2013 yılında Türkiye ye gelen urisin %53.79 lik kısmının Avrupa ülkelerinden geldiği görülmekedir ve 2015 yıllarında ise Türkiye ye Avrupa dan gelen oplam uris sayısının sırasıyla %52,78 ve %52,70 olduğu bilinmekedir. Bu açıdan bakıldığında Avrupa nın payının Türkiye urizminde oldukça ekili olduğu sonucuna varmak mümkündür. Tüm bu açıklamalar ışığında Türkiye Cumhuriyei Merkez Bankası arafından uygulanan para poliikalarının Avrupa menşeli uris sayısı üzerindeki ekisini ölçmek efekif sonuçlara ulaşmamızı mümkün kılacakır. Bununla birlike ev sahibi ekonomilerin uyguladıkları para poliikalarının uris sayısı üzerindeki ekilerini neleşirmek adına Avrupa ülkeleri anımlamasını Avro alanı ülkeleri ile kısılamak analizin daha basie indirgenmesinde ekili olacakır. Zira Avro alanının Türkiye ye gelen uris sayısı içerisindeki payı % 30 seviyesindedir ve Avrupa ülkelerinden gelen uris sayısının önemli bir kısmının vaanıdır. Bu amaçla öncelikle modele dahil edilecek değişken Türkiye ve Avro bölgesine ai nispi poliika faiz oranı değişkenidir. Türkiye Cumhuriyei Merkez Bankası (TCMB) poliika faiz oranı ile Avrupa Merkez Bankası (AMB) poliika faiz oranı arasındaki fark nispi poliika faiz oranı olarak adlandırılmakadır. Bu orandaki bir büyüme nispi olarak Avro bölgesinde finansal sisemde bir faiz indirimi olduğu ve dolayısıyla urizm faaliyelerinin finansmanının kolaylaşacağı öngörülebilir. Bu durumda Türkiye yi ziyare eden uris sayısının arması beklenmekedir. Öe yandan böylesi bir değişimde sermaye akımlarının değişime bağlı olarak Türkiye ye yönelmesine ve Türk lirasının değerlenmesi beklenebilir. Bu durumda ise Avro bölgesi için Türkiye urizm piyasası daha pahalı hale gelerek gelen uris sayısının düşmesine neden olacakır. Bu durumda nihai eki döviz kurundaki değişim ile finansal sisemdeki gevşemenin ekilerinden hangisinin daha büyük olduğuna bağlı olacak ve işare hangi ekinin daha ağır basığına göre belirlenecekir. Finansal siseme ai bir diğer değişken ise borsa endeksleridir. Borsa endeksleri finansal sisemin isikrarına dair bir göserge nieliği aşıyıp değişmeler oplam ekonominin değeri ile ilgili önemli bir göserge nieliğindedir. Bu neden ile finansal sisemi emsilen birçok çalışmada konrol değişkeni olarak kullanılmakadır (Hui ve Fong, 2015; Hui ve Chung, 2011). Borsa endeksindeki bir yükseliş ülkenin ekonomik açıdan iyileşiğini göserirken poliika faizindeki nispi bir düşüş endeksin armasına neden olmakadır. Çünkü faiz oranındaki düşüş firmaların yaırımlarını finans emesini kolaylaşırırken hane halklarının da ükeimini arıracakır. Bu ise oplam alebin armasına neden olacakır. Finansal sisemdeki böylesi bir gelişme ise insanların urisik faaliyelere daha fazla kaynak akarabilmesine neden olacakır. Bu durumda Avro bölgesi borsa endeksi değişkenindeki bir arışın 2

5 uris sayısını arırması beklenmekedir. Öe yandan nispi faizdeki bir arış durumunda da Avro bölgesi borsa endeksindeki bir arış kanalı ile Türkiye ye gelen uris sayısının arması beklenmekedir. Son olarak iki ekonomi arasında ulusal paranın değişim kurunu göseren nominal EUR/TL döviz kuru modele eklenmesi düşünülen son değişkendir. Döviz kurundaki bir arısın, yani Türk lirasının Avro karşısında değer kaybemesi Avro bölgesi için Türkiye nin daha ucuz bir desinasyon olmasına neden olacağından gelen uris sayısını arıracakır. Öe yandan nispi poliika faiz oranındaki bir düşüş, yani TCMB nin faiz indirim kararı ya da AMB nin faiz arırım kararı sonrasında sermaye akımlarının Türkiye den çıkmasına neden olacak ve döviz alebindeki arışa bağlı olarak kurun yükselmesine ve Türk lirasının değerinin düşmesine neden olacakır. Böylece uris sayısı aracakır. Bu çalışmada önemli urizm verilerinden bir anesi olan uris sayısının son dönemde davranışlarını gözlemleyebilmek ve farklı konjonkürlerdeki davranışlarını yorumlayabilmek amacı ile MSVAR meodu kullanılmakadır (bkz. Kayhan vd. (2013); Wesche (2003)). Tüm bu açıklamalar ışığında çalışmanın nihaî amacı yılları arasında kalan döneme ai aylık verilerin farklı rejimlerdeki davranışlarının es edilmesidir. Böylelikle, uris sayısının arırılmasına yönelik uygulanan poliikaların dozunun ve zamanlamasının nasıl olması gerekiği yönünde poliika önerileri verilebilecekir. Bulunan sonuçlar aynı zamanda urizm sekörü ile ekonominin genel seyri arasındaki ilişki hakkında da fikir verebilecekir. 2. LİTERATÜR Türkiye de finansal siseme dair değişkenlerin urizm sekörü üzerindeki ekileri daha çok döviz kuru değişkeni üzerine yoğunlaşmakadır. Döviz kurundaki değişmelerin gerek uris sayısı gerekse urizm gelirleri üzerindeki ekilerini ölçen ilk çalışmalardan bir anesi Demirel vd. ye (2007) aiir. Yazarlar Türkiye ye en çok uris gönderen ülke kurları ile oluşurdukları reel kur serilerinin gelen uris sayısına ekisini Johansen eşbüünleşme esi ile analiz emekedirler dönemine ai çeyreklik veriler ile elde edilen sonuçlar reel kurun ABD den gelen uris sayısı üzerinde, cari kurun ise İngilere ve Fransa dan gelen uris sayısı üzerinde ekili olduğu sonucuna ulaşmakadırlar. Bahar (2007) arafından yapılan çalışmada ise Türkiye de yapılan devalüasyon uygulamalarının uris sayısı üzerindeki ekisini donemi için incelemekedir. Regresyon modeli sonuçları devalüasyonun uris sayısını arırdığını gösermekedir. Bahar ve Bozkur (2010) ise iki aşamalı GMM dinamik panel analizi kullanarak gelişmeke olan yirmi bir ülke için ekonomik büyüme ile urizm sekör arasındaki ilişkiyi incelemekedir yılları arasını kapsayan verilerin kullanıldığı analizin sonuçları ekonomik büyüme ve urizm gelirleri arasında poziif bir ilişkinin olduğunu, urizm gelirlerindeki % 1 lik arışın ekonomik büyüme üzerinde yaklaşık % 3 büyüme sağlayacağını belirmekedir. Uğuz ve Topbaş (2011) yılları arasında Türkiye de döviz kurlarında yaşanan oynaklıkların uris sayısı üzerindeki ekisini GARCH ve Johansen eşbüünleşme analizleri yardımı ile incelemekedirler. Ampirik analiz sonuçları gösermekedir ki döviz kuru oynaklığı Türkiye ye gelen uris sayısı üzerinde önemli ekileri olan bir değişkendir. Erkan vd. (2013) Türkiye ye yönelik urizm aleplerinin belirleyicileri üzerine yapıkları çalışmada yılları arasında kalan döneme ai aylık verileri kullanarak yapıkları VAR ve Granger nedensellik analizleri sonuçlarında reel döviz kurunun urizmden elde edilen gelirin üzerinde herhangi bir ekinliğinin olmadığı sonucuna ulaşmakadırlar. Bu sonuç mevcu eorik öngörünün ersine bir sonuçur. Dinçer vd. (2015) 2002 ile 2014 yılları arasında Türkiye ekonomisinde yaşanan reel döviz kuru dalgalanmalarının urizm seköründen elde edilen gelir üzerindeki ekileri ampirik olarak incelenmekedir. Johansen Eşbüünleşme yapan araşırmacılar reel döviz kurunun urizm seköründen elde edilen gelir üzerinde ekili olmadığı Türkiye ye gelen urislerin kararlarını verirken farklı değişkenleri dikkae aldığı sonucuna ulaşmakadırlar. 3

6 De Via (2014) OECD ülkelerini kullanarak yapığı SYS-GMM analizinde 27 ülkeye ai yıllarını kapsayan verileri kullanmakadır. Analiz sonuçları gösermekedir ki analize kaılan üm ülkelerde döviz kuru değişkeni ülkelere gelen uris sayısını önemli derecede ekilemekedir. Yazara göre kullanılan döviz kuru rejimi bu açıdan oldukça önemlidir. Bozkur ve Pekmezci (2015) Türkiye ye gelen uris sayısı ile döviz kurları arasındaki ilişkiyi inceledikleri çalışmalarında yılları arasında kalan dönemi incelemekedirler. Yapıkları nedensellik analizi sonuçları gösermekedir ki, kısa dönemde urizm alebinden döviz kuruna doğru bir nedensellik elde emekedirler. Bununla birlike uzun dönem analiz sonuçları döviz kuru ile uris sayısı arasında negaif yönlü bir ilişki bulmakadır. Aydin ve vd. (2015) yılları arasında kalan döneme ai çeyreklik verileri kullanarak yapıkları analizde Türkiye ye gelen uris sayısını belirleyen emel fakörleri belirlemeyi amaçlamakadırlar. Analizlerinde panel yönemini belirleyen araşırmacılar emel makro ekonomik değişkenlerin eori ile uyumlu olarak uris sayısı üzerinde ekili olduğunu, döviz kuru ile uris sayısı arasında negaif yönlü bir ilişkinin olduğu bulgusuna ulaşmakadırlar. Lieraürün bir kısmi ise ekonomik büyüklük ile urizm sekörü arasındaki ilişkiyi incelemekedir. Bahar (2006) urizm gelirleri ile ekonomik büyüme arsındaki ilişkiyi incelediği çalışmasında urizm gelirlerinden ekonomik büyümeye doğru bir ilişkinin olduğunu sonucuna ulaşmakadır. Yine Gökovalı ve Bahar (2006) arafından yapılan panel daa analizinde 13 Akdeniz ülkesinde urizm sekörünün büyümeye ekisi incelenmekedir. Sonuçlar incelenen ülkelerde urizm gelirlerinin ekonomik büyümeye önemli kakılar yapığı sonucunu vermekedir. Dağlıoğlu (2010) ise ekonomik büyüme ile urizm gelirleri arasındaki ilişkiyi Granger nedensellik analizi ile es emeke ve dönemine ai çeyreklik verileri kullanmakadır. Yazarın analiz sonuçları Gayrisafi Yuriçi Hasıla değişkeninden urizm gelirlerine doğru bir nedensellik olduğunu gösermekedir. Baran (2010) ise yılları arasında aylık veriler kullanarak Türkiye ye gelen yabancı uris sayısını Box-Jenkins yönemi ile incelemekedir. Bu sayede ilerleyen yıllarda oluşacak urizm alebini belirlemeye çalışmakadır. Zoruk ve Bayrak (2013) dönemine ai üçer aylık verileri kullanarak Türkiye nin uluslararası urizm alebinin belirleyicilerini inceledikleri çalışmalarında urizm fiyaı, ulaşım maliyei ve döviz kuru değişkenleri kullanılmakadır. HEGY birim kok esini kullanan yazarlar urizm geliri ve uris sayısı serilerindeki mevsimsel dalgalanmaların deerminisik olmayıp sokasik bir yapıya sahip olduğu sonucuna varmakadırlar. Bozgeyik ve Yoloğlu (2015) son dönemde yapıkları çalışmalarında ise urizm gelirleri ile GSYH arasındaki ilişkiyi incelemekedir yılları arasında incelenen veriler EKK yönemi ve Granger nedensellik yaklaşımı ile es edilmekedir. Elde edilen üm bulgular urizm seköründen ekonomik büyümeye doğru bir ekinin olduğunu gösermekedir. 3. YÖNTEM 3.1. Model Yukarıda açıklamalar ışığında, çalışmada oluşurulan modele Avro bölgesinden gelen uris sayısının yansıra, TCMB ve AMB poliika faiz oranlarının farkını ifade eden nispi faiz oranı, her iki ekonominin finansal sisemini emsilen Borsa İsanbul 100 ve Soxx endeksleri, Euro / TL nominal döviz kuru ve son olarak Avro bölgesi finansal sisemindeki risk algısını ölçmek amacı ile borsa opsiyon işlemlerinde volailienin ölçülmesinde kullanılan VIX endeksi dahil edilmekedir. Modelin finansal sisem ile ilgili değişkenleri Kar vd. (2016) çalışması referans alınarak modele dahil edilmişir. Sonuç olarak model aşağıdaki gibi yazılmakadır. f=(noat, BIST, STOXX, INTDIF, VIX, EURO) (1) 4

7 Modelde Avro bölgesinden Türkiye ye gelen uris sayısını NOAT, Türkiye finansal sisemini ifade emek amacı ile Borsa İsanbul 100 endeksini BIST, Avro bölgesi finansal sisemini ifade emek amacı ile STOXX endeksini STOX, TCMB ve AMB nin uyguladığı poliika faiz oranındaki farkı INTDIF, Avrupa finansal sisemindeki risk algısı endeksini VIX ve Avro/TL nominal döviz kurunu ise EURO seklinde göserilmekedir Veri Çalışmada analiz edilmek üzere modele dahil edilen değişkenlere ai veriler kriz sonrası donemi içine alacak şekilde oplanarak özellikle kriz sonrası donemdeki para poliikalarının ekinliklerinin ölçülmesi amaçlanmakadır. Bundan dolayı çalışmada yılları arasında kalan döneme ai aylık veriler kullanılmakadır. Borsa İsanbul 100, STOXX ve VIX endeksi verileri Bloomberg veri abanından alınmakadır. Öe yandan AMB ve TCMB poliika faiz oranı verileri Uluslararası Para Fonu (IMF) arafından yayımlanan Uluslararası Finans İsaisikleri (IFS) veri abanından elde edilmekedir. Son olarak Türkiye ye Avro bölgesinden gelen uris sayısına ai bilgiler Türkiye Cumhuriyei Külür ve Turizm Bakanlığı resmi inerne siesinden elde edilmekedir Markov Rejim Değişim Modelleri (Markov Swiching Auoregresive, MS-VAR) Özellikle makro ikisaa en çok arışılan konulardan biride ekonomik büyümenin göserdiği konjonkurel dalgalanmalar konusudur. Ekonominin daralma evresinden genişleme evresine girmesi veya daha açık bir şekilde ekonominin kaç rejimde yaşadığı, bu evreler arasında geçiş olasılığı ve bu evrelerin uzunluğu poliika yapıcılar açısından dikkae alınması gerekmekedir. Bu amaçlar doğrulusundan Markov zincirleri kullanılarak rejimler ve süreleri hesaplanmakadır. Genel iibariyle rejim değişimlerini dikkae alan modeller rejimin konjonkür boyunca değişim şekline göre iki şekilde incelenmekedir. Doğrusal olmayan zaman serileri meodolojisinde rejimler gözlemlenebilen bir değişkene bağlı olarak ele alınmakadır. Diğer modeller de ise rejimler gözlemlenemeyen bir değişkene bağlı olarak ele alınmakadır. Markov değişim modelleri de bu modeller içerisinde yer almakadır. Markov zincirlerinde ele alınan periyodun herhangi bir nokasında ekonominin hangi rejimde olduğu bilinmemeke ancak olasılık bulunmakadır. Kısaca MS-VAR olarak göserilen bu erminolojide VAR kısmı vekör ooregresyon (vekör kısmı iki veya daha fazla değişkeni, ooregresyon ise bağımlı değişkenin geçmiş değerlerini ifade eder) modelini, MS kısmı ise ekonominin kaç rejimde faaliye göserdiğini ifade eder. MS-VAR yönemi konjonkürel dalgalanmaları araşırmak amacıyla ilk olarak Hamilon (1989,1990,1994,1996), Kim ve Nelson (1998), Krolzig (1997,1998,2000,2001) arafından araşırılmaya başlanmışır. Hamilon (1989) gösermeke ve 2 rejimli MS- VAR(p) modeli; 1,0 1,1 y , p y p eğer ( s 1) y 2,0 2,1 y , p y p eğer ( s 2) (2) y 0, s 1, s y 1... p, s y p y 5 vecor kısmı olup iki veya daha fazla değişkeni bu ifadede yer alan 1, j ve 2, j paramereleri her bir rejime ai ooregresif gecikme paramerelerini, s ifadesi ise her bir rejimin aldığı değeri, gecikme uzunluğunu, haa erimleri ise haa eriminin beyaz gürülü (whie noise) özelliği gösererek sıfır oralama ve 2 varyansla dağıldığı varsayılmakadır [ WN(0, 2 )] (Mohd ve Zaidi, 2006, Fallahi ve Rodriguez, 2007). (3) p modelin ookorelasyon sorunu olmayan opimal Elde edilmek isenen rejim sayıları, gözlenemeyen değişken arafından belirlenmekedir. Rejimler, daha önceki değerlerine ve dönüşüm olasılıklarına bağlı olarak (Chang ve Hu, 2009);

8 Pr( S j S i) P 0 (4) 1 ij Bu ifadede i, j 1,2,..., k, k farklı olası mümkün rejimleri, olasılığını gösermekedir; P i, j de rejim i den rejim j ye geçiş (5) k Pr( S ) 1 1 j S j 1 i Konrol değişkeni olarak ele alınan rejim değişkeni, Markov zinciriyle rejimler arası geçişi konrol eder. Şöyle ki;,,..., P a y b y y y P a y b y (6) Olası mümkün bir şekilde değişken, Markov rejim değişim modelinden çıkmışsa dikkae alınması gereken şey gelecek dönemde rejim içinde verilecek olan şu anki dönem ve bu dönemin bir sonraki döneme dönüşüm olasılığıdır (Hamilon, 1994, Owen,2004); P P P 11 1k k1 P P kk Eğer anında büün rejimlerin olasılığı vekör ( P1, P2,..., Pk) ile belirlenirse, daha sonra anında her bir rejimin olasılığı arafından belirlenir. M-boyulu zaman serisi vekörü 1 m 1 P y ( y,..., y ), s {1,..., k} üzerinde koşullu olarak anımlanabilmekedir (Hamilon, 1998); f ( y Y 1, X, 1) eğer s 1 P( y Y 1, X, s ) f ( y Y 1, X, m) eğer s k s m rejim değişkeni ve paramere vekörü rejim k de göserilmekedir. P( y Y 1, X, s ) ise içsel değişkenlerin olasılık yoğunluk fonksiyonunun vekörünü gösermeke olup, y ( y1,..., ym ) fonksiyonu, Y 1 { y } öncesine koşullu olduğu, X { } de dışsal değişkenleri i gösermekedir. (Owen, 2004). Her bir rejimin doğrusal olduğu varsayılmışır. ( s k ). Zaen ampirik analiz sonunda her bir rejimin doğrusal vekör ooregresyon modeli olduğu varsayılıp bu modele ilişkin genelleşirilmiş eki-epki fonksiyonları (generalized impulse-response funcion) elde edilmişir. Vekör ooregresif modellerdeki haa eriminin beyaz gürülü (whie noise) özelliği gösererek sıfır oralama ve 2 2 varyansla dağıldığı ele alırsak [ iid(0, ) ]; i y nk ak1y 1... akp y p (9) Bu şeklide gelişen süreçlerde değişkenlerin rejim değişikliklerinde sonra yumuşak bir geçiş yapığını gösermekedir. Eğer değişkenler koşullu modelde oralama bir şekilde değişiği ana ilk ve son olarak bir sıçrama şeklinde gerçekleşmekedir (Ferrara, 2003: ); y m( s ) A ( s )( y m( s ))... A ( s )( y m( s )) u p p p (10) y değişkenler vekörünün sokasik (önceden bilinemeyen, rassal) modeli, gözlenemeyen rejim üzerinde koşullu olarak anımlanırsa, süreci am olarak oraya koymak için, rejimi belirleyen rassal modelin açık bir şekilde oraya konulması gerekmekedir (Bildirici, Bozoklu, 2007); Pr( s Y 1, S 1, X, ) (11) 6 i x i (7) 1 (8) s

9 rejim değişkeni olan, S 1 { s j} j1, daha önceki geçmişinin gözlenmesi mümkün değildir, ama diğer gözlemlerden bulunabilmekedir. Her bir model, rejim oraya koyan varsayımlara göre birbirinden ayrılır. 4. AMPİRİK BULGULAR Vekör ooregresyon (VAR) modellerinde kullanılacak değişkenler arasında ilişkilerin belirlenebilmesi için değişkenlerin durağan olması gerekmekedir. Bu nedenle değişkenlerdeki biri kök sorununun olup olmadığının es edilmesi gerekir. VAR modeli kurulmadan önce modelde yer alan değişkenlerin durağan olup olmadıkları Dickey-Duller (1979, 1981, ADF) arafından gelişirilen yapısal kırılmaları dikkae almayan doğrusal birim kök esi yapılmışır. Tablo 1. ADF (1979, 1981) Birim Kök Tesi Sonuçları Düzey Değerleri Sabi Sabi +Trend Değişkenler ADF NOAT EURO INTDIF STOX VIX BIST NOAT EURO INTDIF STOX VIX BIST (11) [0.916] (1) [0.879] (0) [0.069]* (0) [0.352] (1) [0.024]** (0) [0.332] (11) [0.715] (1) [0.526] (0) [0.314] (0) [0.548] (0) [0.000]*** (0) [0.419] Birinci Farklar Değişkenler ADF NOAT EURO INTDIF STOX VIX BIST NOAT EURO INTDIF STOX VIX BIST (10) [0.000]*** (0) (0) (0) (0) (0) (10) (0) (0) (0) (0) (0) Nolar: *.** ve *** değerleri sırasıyla %1. %5 ve %10 anlam seviyelerinde serilerin durağanlıklarını gösermekedir. ADF Tesi için: * değeri SIC krierine göre seçilen gecikme uzunluklarını ve gecikme uzunluklarının sıfır olması durumunda Dickey-Fuller es sonuçlarını gösermekedir. ADF esi için %1, %5, ve %10 güven aralığında Mac Kinnon (1996) kriik değerleri, sabi erimli model için , sabi erim ve rendli model için ise 'dir. 7

10 Köşeli paranez içinde yer alan olasılık değerleri dikkae alındığında VIX değişkeni hariç diğer büün değişkenlerin düzey değerlerinde birim kök aşıdıkları [I(1)]görülmekedir. VIX değişkeni ise düzey değerinde durağandır[i(0)]. Bundan opimal gecikme uzunluğunu bulmak amacıyla VAR modeline VIX değişkeni düzey değerinde, diğer değişkenler ise birinci farkı alınarak konulacakır. VAR modelinde ookorelasyon ve değişen varyans sorununun olmadığı opimal gecikme uzunluğu Akaike bilgi krierine göre 2 olarak alınmışır. Tablo 2. MSIAH -VAR Modeli için Rejim Sayısının Belirlenmesi ve Tes İsaisikleri Rejim Sayısı Log Olabilirlik LR Doğrusallık Davies AIC SC HQ MS(2)-VAR(2) MS(3)- VAR(2) * * * MS(4)- VAR(2) * No: AIC Akaike bilgi krierini, SC Schwarz bilgi krierini, HQ Hannan-Quinn bilgi krierini, LR olabilirlik oranını ifade emekedir. MSI Markov rejim değişim modelinde rejim sayısı için LR (olabilirlik oranı) doğrusallık ve Davies es isaisiklerine göre büün rejimler doğrusal olmayan ve asimerik bir yapıya sahipir. Bununla birlike rejim sayısının belirlenmesi için SC krierinin AIC ve HQ krierinin küçük ve log olabilirlik oranının en büyük olduğu modeller ercih edilmekedir. Log olabilirlik oranına göre 4 rejim, diğer AIC, SC ve HQ bilgi krierlerine göre 3 rejim olduğu görülmekedir. Bu nedenle sisem 3 rejim olarak ele alınmışır. Tablo 3. Rejim Geçiş Olasılıkları Marisi Rejim 1 Rejim 2 Rejim 3 Rejim Rejim Rejim e Rejim olasılıklarının sonuçlarına göre ekonominin rejim 1 deyken ekrar rejim 1 e girme olasılığı yaklaşık olarak 0.53, rejim 2 ye girme olasılığı 0.30 ve rejim 3 e girme olasılığı ise 0.16 olarak gerçekleşmekedir. Ekonomi rejim 2 de iken rejim 1 e girme olasılığı 0.13, ekrar rejim 2 ye girme olasılığı 0.76 ve rejim 3 e girme olasılığı ise 0.09 dur. Ekonomi rejim 3 e iken rejim 1 e girme olasılığı çok düşük (1.900e-027), rejim 2 ye girme olasılığı 0.47 ve ekrar rejim 3 e girme olasılığı ise 0.52 ür. Görüldüğü üzere rejim 2 de bulunma olasılığı daha yüksekir. Rejim 1 uzunluğu 2.13 ay, rejim 2 de bulunma uzunluğu 4.26 ay ve rejim 3 ün uzunluğu ise 2.08 ay olarak bulunmakadır. I sabi erim, A ooregresif kasayılar, H değişen varyans gösermek üzere bu çalışmada MSIAH (Markov Swiching Inercep Auoregressive Heeroscedasiciy) modeli kurulmuş ve kısaca MS olarak göserilmişir. 8

11 Grafik 1. Yumuşaılmış ve Filrelenmiş Rejim Olasılıkları MSIA(3)-VAR(2), 2009 (4) (12) DBIST DEURO DINTDIF DSTOX DTRNO DVIX Probabiliies of Regime 1 filered smoohed prediced Probabiliies of Regime 2 filered smoohed prediced Probabiliies of Regime 3 filered smoohed prediced Her rejim için yapılan eki epki analizi sonuçları STOXX borsa endeksi, Avro/TL döviz kuru ve nispi poliika faiz oranı değişkenleri için değerlendirilmekedir. Buna göre birinci rejimde Avro/TL döviz kurunda meydana gelecek % 1 lik poziif bir şoka uris sayısı değişkeninin vereceği epki poziif olup dör dönem boyunca isaiksel anlamlılığını korumakadır. Öe yandan bu sonuç ikisadi olarak da beklendiği gibidir. Döviz kurundaki bir arış Türkiye yi Avro bölgesine göre daha ucuz hale geirerek uris sayısının armasına neden olacakır. Tablo 4. Rejim 1 de Avro/TL Kurunda Yaşanan % 1 lik Poziif Şoka Diğer Değişkenlerin Tepkisi EURO BIST INTDIF STOXX NOAT VIX STOX değişkeninde yaşanan % 1 lik poziif şoka uris sayısı değişkeninin verdiği epki negaif olup sonuç dör ay boyunca isaisiki olarak anlamlıdır. Bununla birlike sonucun ikisadi olarak anlamsız olduğunu söylemek mümkündür. Zira finansal sisemde meydana gelecek bir iyileşmenin urizm alebini arırması beklenmekedir. Tablo 5. Rejim 1 de STOXX Endeksinde Yaşanan % 1 lik Poziif Şoka Diğer Değişkenlerin Tepkisi STOXX BIST EURO INTDIF NOAT VIX 9

12 Nispi faiz oranındaki % 1 lik poziif şoka uris sayısının verdiği epki poziif olup isaisiki anlamlılığı sadece bir ay sürmekedir. Nispi faiz oranındaki arışa döviz kurunun vereceği epki negaifir ve isaisiki anlamlılığı iki ay sürmekedir. Son olarak STOXX endeksinin verdiği epki yine negaif olup benzer şekilde isaisiki olarak iki ay anlamlıdır. İkisa eorisi çerçevesinde sonuçlar değerlendirildiğinde ise nispi faiz oranındaki arışın TCMB poliika faiz oranındaki arış ya da AMB poliika faiz oranındaki düşüş olarak değerlendirilebilir. Her iki durumda da sermaye akımlarından dolayı Avro/TL kurunun düşmesi beklenen bir sonuçur. Bu düşüş de Türkiye ye gelen uris sayısını düşürecekir. Böylesi bir şokun Avro bölgesi borsa endeksindeki ekisi poziif olması beklenirken sonuç negaif çıkmakadır. Bu durum sermaye harekelerinin serbes olduğu bir ekonomide sermaye çıkışlarından dolayı borsa endeksini düşürebilir. Bu ise Avro bölgesinden Türkiye ye gelen uris sayısını düşürecekir. Tüm bu açıklamalar ışığında poliika faiz oranındaki nispi arışın uris sayısını düşürmesi beklenirken uris sayısının vermiş olduğu epki ikisadi acıdan anlamsızdır. Tablo 6. Rejim 1 de Nispi Poliika Faiz Oranında Yaşanan % 1 lik Poziif Soka Diğer Değişkenlerin Tepkisi INTDIF BIST EURO STOXX NOAT VIX İkinci rejimde Avro/TL kurunda yaşanan % 1 lik poziif bir şoka uris sayısının vermiş olduğu epki negaif olup üm dönem boyunca bu epki sürmekedir. Sonuç dönem boyunca isaisiki olarak anlamlı olsa da eorik olarak beklenenin ersinedir. Çünkü nominal kurdaki olası bir arışın Türkiye yi daha ucuz hale geirerek urisler açısından daha cazip hale geirmesi beklenmekedir. Tablo 7. Rejim 2 de Avro/TL Kurunda Yaşanan % 1 lik Poziif Soka Diğer Değişkenlerin Tepkisi EURO BIST INTDIF STOXX NOAT VIX 10

13 STOXX borsa endeksinde yaşanan poziif bir sokun akabinde uris sayısında bir arış olduğu görülmekedir. Faka bu arış isaisiki olarak sadece bir ay sürmekedir. Ayrıca epki oldukça küçükür. Sonuç zayıf olmakla birlike ikisadi olarak anlamlıdır. Tablo 8. Rejim 2 de STOXX Endeksinde Yaşanan % 1 lik Poziif Soka Diğer Değişkenlerin Tepkisi STOXX BIST EURO INTDIF NOAT VIX Nispi poliika faiz oranı değişkeninde yaşanan poziif bir soka uris sayısının epkisi poziifir. Tepki isaisiki olarak üm dönem boyunca anlamlıdır. Şoka Avro/TL kurunun vermiş olduğu epki negaif olup iki dönem boyunca isaisiki olarak anlamlıdır. Son olarak faiz sokuna STOXX borsa endeksinin vermiş olduğu epki poziifir. Faka epki sadece bir ay isaisiki olarak anlamlıdır. İkisa eorisi çerçevesinde sonuçlar değerlendirildiğinde ise nispi faiz oranındaki arışın TCMB poliika faiz oranındaki arış ya da AMB poliika faiz oranındaki düşüş olarak değerlendirilebilir. Her iki durumda da sermaye akımlarından dolayı Avro/TL kurunun düşmesi beklenen bir sonuçur. Bu ise uris sayısının düşmesine neden olması beklenir. Avro bölgesindeki faizlerde bir düşüşün STOXX endeksi üzerinde olumlu eki yapması beklenir. Bu ise Türkiye ye yönelik urizm alebinin armasına neden olacakır. Poliika faizi sokunun uris sayısı üzerine ekisine bakıldığında poziif olduğu görülmekedir. Bu ise Avro bölgesi finansal sisemindeki iyileşmenin urizm alebine yapmış olduğu kakının kur ekisine baskın çıkığı böylece uris sayısını arırdığı seklinde yorumlamak mümkündür. Bununla birlike finansal sisemdeki poziif bir gelişmenin uris sayısına ekisinin kısılı olduğu bir önceki analizden bilindiği düşünüldüğünde sonucun güvenirliğini sorgulamak mümkündür. Tablo 9. Rejim 2 de Nispi Poliika Faiz Oranında Yaşanan % 1 lik Poziif Soka Diğer Değişkenlerin Tepkisi INTDIF BIST EURO STOXX NOAT VIX 11

14 MS-VAR analizi sonucu elde edilen üçüncü rejime ai eki epki analizi sonuçları ise aşağıdaki ablolarda özelenmekedir. Buna göre üçüncü rejimde Avro/TL nominal döviz kurunda yaşanacak poziif bir şoka uris sayısının epkisi poziif olup dör donem boyunca isaisiki anlamlılığını sürdürmekedir. Bu sonuç eorik olarak da anlamlıdır. Zira kurdaki arış Türkiye yi Avro bölgesine nispele daha ucuz bir ülke konumuna geirmeke ve urizm alebinin bu bölgeye doğru armasına neden olmakadır. Tablo 10. Rejim 3 de Avro/TL Kurunda Yaşanan % 1 lik Poziif Soka Diğer Değişkenlerin Tepkisi EURO BIST INTDIF STOXX NOAT VIX STOXX borsa endeksinde yaşanan poziif soka uris sayısının vermiş olduğu epki poziif olup ıpkı ikinci rejimde olduğu gibi oldukça küçükür. Tepkinin suresi de yine benzer şekilde sadece bir aydır. Sonuç ikisadi olarak anlamlılığından bahsemek mümkün dur faka zayıf bir epkidir. Tablo 11. Rejim 3 de STOXX Endeksinde Yaşanan % 1 lik Poziif Soka Diğer Değişkenlerin Tepkisi STOXX EURO INTDIF BIST NOAT VIX

15 Üçüncü rejimde nispi poliika faiz oranındaki % 1 lik bir soka uris sayısı değişkeninin epkisi negaifir. Tepki isaisiki olarak iki ay boyunca geçerlidir. Avro/TL kurunun vermiş olduğu epki poziif olmakla beraber isaisiki anlamlılığı sadece bir aydır. Son olarak nispi poliika faiz oranı değişkenindeki şoka STOXX endeksinin verdiği epki negaif olup isaisiki olarak sadece bir ay anlamlıdır. İkisa eorisi çerçevesinde sonuçlar değerlendirildiğinde nispi poliika faiz oranındaki arış TCMB nin poliika faiz oranını arırması ya da AMB nin poliika faiz oranını düşürmesi anlamına gelmekedir. Bu durumda döviz kurunun azalması eorik olarak beklenmekedir. Sonuç beklendiği gibidir. Bu kanal aracılığı ile uris sayısının da düşmesi beklenmekedir. Bu da beklendiği gibidir. Öe yandan AMB nin poliika faiz oranını düşürmesi borsa endeksinin armasına neden olması beklenirken sonuç beklenenin aksine negaifir. Bu ise sermaye harekeliliğinin am olduğu durumda sermayenin yüksek faiz oranının olduğu ekonomilere çıkış olarak yorumlanabilir. Borsa endeksindeki bir düşüşün de finansal sisemin köüleşmesi olarak yorumlanabileceğinden uris sayısının düşmesi beklenmekedir. Tüm bu sonuçlar ışığında gerek kurdaki düşüş gerekse finansal sisemdeki köüleşmenin uris sayısı üzerindeki olumsuz ekisi ikisadi olarak anlamlı olduğu söylenebilir. Tablo 12. Rejim 3 de Nispi Poliika Faiz Oranında Yaşanan % 1 lik Poziif Soka Diğer Değişkenlerin Tepkisi INTDIF EURO BIST STOXX NOAT VIX SONUÇ Bu çalışmada Türkiye ye Avro bölgesinden gelen uris sayısında her iki ekonomi arafından uygulanan para poliikalarının ne derece ekili olduğu ampirik olarak analiz edilmekedir. Para poliikalarının ekinliği döviz kuru ve finansal sisem üzerindeki ekileri kullanılarak incelenmekedir. Oluşurulan modelde her iki ülkeye ai borsa endeksleri finansal sisemdeki gelişmeleri gösermesi amacı ile koyulurken poliika faiz oranlarındaki değişim nispi olarak göserilmekedir. Ayrıca her iki ülke para birimi arasındaki değiş okuş oranının gösermesi amacı ile nominal Avro/TL döviz kuru kullanılmakadır. Son olarak Avro bölgesi finansal sisem riskini gösermek amacı ile VIX endeksi kullanılmakadır. Ekonomilerin farklı dönemlerinde değişkenler arasındaki ilişkilerin farklılaşabileceği gerçeğini dikkae alan MS-VAR meodu uygulanan çalışmada incelenen modelde üç farklı rejimin olduğu görülmekedir. Bunula birlike üçüncü rejimin geçerlilik suresinin çok kısa olması ilk iki rejimin genişleme ve daralma rejimleri olabileceği ihimalini güçlendirmekedir. 13

16 MS-VAR eki epki analizlerine göre nispi poliika faiz oranındaki arışın döviz kurunu ekilemek sureiyle uris sayısını ekilemediği, benzer şekilde STOXX borsa endeksi aracılığı ile de uris sayısını ekilemediği görülmekedir. İkinci rejime sonuçlarına göre ise nispi poliika faiz oranlarında yaşanan poziif şokun finansal sisem aracılığı ile uris sayısı üzerinde olumlu eki yapığı görülmekedir. Üçüncü rejimde ise nispi poliika faiz oranındaki arışın döviz kuru üzerinden uris sayısı üzerinde olumsuz ekisi olduğu görülmekedir. Tüm sonuçlar dikkae alındığında uygulanan para poliikalarının urizm sekörü üzerindeki ekilerinin uygulandığı dönemdeki konjonküre olduğu kadar uris gönderen ülkelerde uygulanan para poliikalarına ve o ülkelerin finansal sisemlerinde yaşanan gelişmelerden de ekilendiği görülmekedir. Bundan dolayı urizm poliikaları planlanırken ve uygulanırken konjonkürel gelişmeleri ve ayrıca küresel çapa yaşanan gelişmeleri dikkae almak gerekiği söylenebilir. KAYNAKÇA Aydın, A., Darıcı, B., ve Taşçı, H. M. (2015). Uluslararası urizm alebini ekileyen ekonomik fakörler: Türkiye üzerine bir uygulama. Erciyes Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi, (45), Bahar, O. (2006). Turizm sekörünün Türkiye nin ekonomik büyümesi üzerindeki ekisi: VAR Analizi Yaklaşımı. Yöneim ve Ekonomi 13(2), Bahar, O. (2007). Türkiye de devalüasyon uygulamalarının urizm sekörü üzerindeki ekisi, S.D. U. IIBF Dergisi, 12 (1), Bahar, O. ve Bozkur, K. (2010). Gelişmeke olan ülkelerde urizm-ekonomik büyüme ilişkisi: Dinamik panel veri analizi. Anaolia: Turizm Araşırmaları Dergisi, 21(2), Baran, G. (2010). Turizmde alep ahmini: Türkiye urizm alebinin zaman serisi analizi ile ahmini. T.C. Külür ve Turizm Bakanlığı Yaırım ve İşlemeler Genel Müdürlüğü, Uzmanlık Tezi, Ankara. Bildirici, M. ve Bozoklu, Ü. (2007). Bireysel bekleniler ve çoklu ekonomik denge: Markov Geçiş Modeli 8. Türkiye Ekonomeri ve İsaisik Kongresi, İnönü Üniversiesi, ss:1-10 Bozgeyik, Y., ve Yoloğlu, Y. (2015). Türkiye de urizm gelirleri ile GSYH arasındaki ilişki: dönemi. Journal of Inernaional Social Research, 8(40). Chang, T. ve J-L. Hu (2009), Incorporaing a Leading Indicaor ino he Trading Rule Through he Markovswiching Vecor Auoregression Model Applied Economics Leers, 16(12), Dağlioğlu, S. (2010). Turizm Gelişmesinin Türkiye Ekonomisi Üzerindeki Ekilerinin Ekonomerik Analizi. (Yayınlanmamış Uzmanlık Tezi, Külür ve Turizm Bakanlığı Sraeji Gelişirme Başkanlığı, Ankara. De Via, G. (2014). The long-run impac of exchange rae regimes on inernaional ourism flows. Tourism Managemen, 45, Demirel, B., Bozdağ, E. G., ve İnci, A. G. (2007). Döviz kurlarındaki dalgalanmaların gelen uris sayısına ekisi; Türkiye örneği. Dickey, David and Wayne Fuller Disribuion Of The Esimaors For Auoregressive Time Series Wih A Uni Roo, Journal of The American Saisical Associaion, 74, ss: Dickey, David and Wayne Fuller Likelihood Raio Saisics For Auoregressive Time Series Wih A Uni Roo Economerica, 49, ss: Dincer, M. Z., Dincer, F. I., & Usaoglu, M. (2015). Reel Effecive Exchange Rae Volailiies Impac on Tourism Secor in Turkey: An Empirical Analysis of Procedia Economics and Finance, 23, Erkan, B., Kara, O. ve Harbalioglu, M. (2013) Turkiye de urizm alebinin belirleyicileri, Akademik Bakis Dergisi, 39, Fallahi, F. ve G. Rodriguez (2007), Using Markov-Swiching Models o Idenify he Link Beween Unemploymen and Criminaliy, Universiy of Oawa, Faculy of Social Sciences, Working Paper:#0701E, 1-53 Ferrara, L. (2003), A Three-Regime Real-Time Indicaor for he US Economy, Economics Leers, 80(3), Gökovalı, U. ve Bahar, O. (2006). Conribuion of Tourism o Economic Growh in Medierrranean Counries: A Panel Daa Approach, Anaolia An Inernaional Journal of Tourism And Hospialiy Research, 17 (2): Hamilon, J. D. (1989), A New Approach o he Economic Analysis of Nonsaionary Time Series and he Business Cycle, Economerica, 57, , Hamilon, J. D. (1990), Analysis of Time Series Subjec o Regime Changes, Journal of Economerics, 45, 39-70, Hamilon, J. D. (1994), Time Series Analysis, Chaper 22, Princeon Universiy Press: Princeon, New Jersey 14

17 Hamilon, J. D. (1996), Specificaion Tesing in Markov-swiching Time-series Models, Journal of Economerics, 70(1), Hui, C. H., & Chung, T. K. (2011). Crash risk of he euro in he sovereign deb crisis of Journal of Banking & Finance, 35(11), Hui, C. H., & Fong, T. (2015). Informaion flow beween sovereign CDS and dollaryen currency opion markes in he sovereign deb crisis of Hong Kong Insiue for Moneary Research Working Paper, Kar, M., Zorkirişçi E. ve Yıldırım, M. (2004). Turizmin Ekonomiye Kakısı Üzerine Ampirik Bir Değerlendirme, Akdeniz Üniversiesi İkisadi ve İdari Bilimler Fakülesi Dergisi, 4 (8), Kar, M., Baya, T. ve Kayhan, S. (2016). Impacs of Credi Defaul Swaps on Volailiy of he Exchange Rae in Turkey: The Case of Euro, Inernaional Journal of Financial Sudies, 4 (3), Kayhan, S., Baya T. ve Koçyiği, A. (2013). Enflasyon Hedeflemesi Rejiminde Öğrenme Süreci ve Asimeri: Markov Swiching Yaklaşımı. Eskişehir Osmangazi Üniversiesi İİBF Dergisi, 8 (1), Kim, C-J. ve G. Nelson (1998), Sae-Space Models wih Regime-Swiching: Classical and Gibbs-sampling Approaches wih Applicaions, MIT Press Krolzig, H-M. (1997), Markov Swiching Vecor Auoregressions. Modelling, Saisical Inference and Applicaion o Business Cycle Analysis, Berlin: Springer Krolzig, H-M. (1998), Economeric Modelling of Markov-Swiching Vecor Auoregressions Using MSVAR for Ox, Oxford Universiy Press Krolzig, H-M. (2000), Predicing Markov-Swiching Vecor Auoregressive Processes, Working Paper 2000W31, Oxford Universiy Press Krolzig, H-M. (2001), Esimaion, Srucural Analysis and Forecasing of Regime- Swiching Model wih MSVAR for Ox, Oxford Universiy Press Mohd, T.I. ve I. Zahid (2006), Modelling Exchange Raes Using Regime Swicing Models, Sains Malaysiana, 35(2), Owen, S. (2004), A Markov Swiching Model for UK Acquisiion Levels, Universiy of New Souah Wales, School of Banking and Finance, Working Paper, , 1-24 Uguz, S.C., Topbas, F. (2011) Doviz kuru oynakligi urizm alebi iliskisi: Turkiye ornegi. EconAnadolu 2011, Eskisehir, Turkiye. UNWTO (Unied Naion World Tourism Organizaion); (2013), Tourism Highlighs, Inerne Adres: hp://dxq4w60xqpw.cloudfron.ne/ sies/all/files/pdf/unwo_highlighs13_en_lr_0.pdf, Dae of Access: Wesche, K. (2003). Moneary Policy in Europe: Evidence from Time Varying Taylor Rules. Bonn Econ Discussion Papers bgse21_2003, Universiy of Bonn, Germany. Zoruk, M., & Bayrak, S. (2013). Seçilmis Ülkelere Göre Türkiye'nin Turizm Talebi. Ekonomeri ve Isaisik Dergisi, (19),