ENFLASYON ve DOLAYLI VERGĐLERDEN ELDE EDĐLEN GELĐRLER ARASINDAKĐ ĐLĐŞKĐNĐN VAR YÖNTEMĐYLE ANALĐZĐ

Transkript

1 ENFLASYON ve DOLAYLI VERGĐLERDEN ELDE EDĐLEN GELĐRLER ARASINDAKĐ ĐLĐŞKĐNĐN VAR YÖNTEMĐYLE ANALĐZĐ Dr. Burcu GÜVENEK Selçuk Üniversiesi Đ.Đ.B.F. Đkisa Bölümü Dr. Volkan ALPTEKĐN Selçuk Üniversiesi Đ.Đ.B.F. Đkisa Bölümü Yrd.Doç.Dr. Mura ÇETĐNKAYA Selçuk Üniversiesi Đ.Đ.B.F. Đkisa Bölümü Öze Bu çalışmada TÜFE (Tükeici Fiya Endeksi) ve dolaylı vergi gelirleri arasındaki ilişkiler dönemi ele alınarak yıllık veriler kullanmak sureiyle VAR modeli yardımıyla sınanmışır. Bulgular; Granger Nedensellik, Eki Tepki, Varyans Ayrışırma esi sonuçlarına göre yorumlanmışır. Granger nedensellik esi kısa dönemde söz konusu değişkenler arasında iki yönlü bir ilişkinin olduğunu gösermekedir. Araşırma bulguları TÜFE de meydana gelen bir gelişme dolaylı vergi gelirlerinde ve benzer şekilde dolaylı vergi gelirlerinde meydana gelen bir gelişme TÜFE de değişikliğe yol açmakadır. Anahar Kelimeler: TÜFE, Dolaylı Vergi Gelirleri, VAR Analizi, Koinegrasyon Analizi, Granger Nedensellik Sınaması. Absrac In his sudy, he relaionships among CPI (Consumer Price Index) and indirec ax revenue over he period by using annual daas and VAR modeling. The empirical findings aained from Granger Causaliy, Variance Decomposiion, Impulse Response Analysis can be summarized and inerpreed as follows; Granger Causaliy Tess shows ha here is a bidirecional relaion abou hese variables in erms of shor run. According o he empirical findings of he sudy; he improvemen on he CPI has significan effec on indirec ax revenue and similarly he improvemen on he indirec ax revenue has significan effec on he CPI. 1

2 Key Words: CPI, Indirec Tax Revenues, VAR Analysis, Coinegraion Analysis, Granger Causaliy Tes. Giriş Enflasyon oranının yüksek olduğu bir ekonomide oraya çıkan belirsizlikler sonucunda reel geirisi sabilenmemiş her ürlü yaırım aracının reel geirisinin de belirsiz olacağı muhakkakır. Bu belirsizlik devlein ve bireylerin uzun vadeli plan ve programlar oluşurmasını zorlaşırmakadır. Kamu harcamalarının büyük bir oranda vergi yolu ile finanse edildiği bir oramda enflasyondaki dalgalanmaların yol açığı risk primi ekonomi üzerindeki maliyeleri arıracakır. Toplam alebin oplam arzdan yüksek olması sonucu fiyalar genel seviyesinde oraya çıkan arış olarak anımlanan enflasyon ile devlein zora dayanarak elde eiği bir kamu geliri olan vergiler arasında bir ekileşim söz konusudur. Enflasyonis oramda vergi gelirlerinin reel değerinde bir azalma oraya çıkarırken, vergi oranlarında meydana gelen değişmeler de enflasyon üzerinde önemli ekileri vardır. Vergiler, özel sekörden kamu sekörüne gelirinin bir bölümünün ransferi şeklinde oraya çıkığı için oplam alebi ekilemekedir. Kişilerin gelirleri üzerinden alınan vergilerle birlike alep edenlerin saın alma gücünün azalması malları karşı alep mikarını azalacak ve ani-enflasyonis bir yapı oraya çıkacakır. Toplam arz yönünden bakıldığında ise, üreimde kullanılan girdilerin üzerine konulan dolaylı vergiler malın maliyeinin armasına yani maliye enflasyonuna neden olacakır. Bu ür vergiler genellikle, üreici arafından malın fiyaı üzerine yansıılması şeklinde oraya çıkığı için fiyalar genel seviyesinin yükselmesine yani enflasyona neden olacakır. Vergilerin fiya üzerindeki ekisi, vergi ürlerine göre değişik sonuçlar oraya çıkarmakadır Şöyle ki; dolaysız vergiler fiyalara gelir yoluyla esir ederken, dolaylı vergilerde gelire fiya yolu ile eki yapmakadır. Dolayısıyla, vergi hem arz hem de alebe göre oraya çıkan ve para değerinde meydana gelen değişikliklerin doğurduğu sonuçlara göre beliren fiya mekanizmasını ekilemekedir(özbilen, 1998: hp:// Enflasyonun makro ekonomi değişkenler üzerinde önemli ekilerinin olduğu bilinen bir gerçekir. Makro ekonomik değişkenlerden birisi de karşılıksız gelir ransferi olan vergilerdir. Enflasyonun 2

3 olduğu ekonomilerde vergi yoluyla elde edilen gelirlerin reel olarak aşınmasına neden olmakadır. Enflasyon oramında sabi oranlı vergiler karşısında paranın değerinin düşmesi devlein vergiden elde eiği gelirlerin reel olarak değer kaybemesine neden olacakır. Diğer arafan enflasyonis oramda vergi mükelleflerinin reel gelirlerinin azalması reel vergi yüklerinin armasını da beraberinde geirecekir. Fiyalar genel seviyesinin arması ile dolaylı vergilerin marahı yükselmeke ve düşük gelir elde eden mükellefler daha yüksek vergilerle karşı karşıya kalmakadırlar. 1. Teorik Çerçeve ve Lieraür Her ülkenin içinde bulunduğu ekonomik koşullara, oplumsal ihiyaç ve ercihlerine göre değişiklik göseren ve devle eliyle gerçekleşirilmesi gereken bir akım kamu harcamaları bulunmakadır. Devle bu harcamaları yapabilmek için gelire ihiyaç duymakadır (Akdoğan, 1999: 99). Devlein gelirleri elde edildiği kaynakların nielik ve yapı bakımından farklı olması sebebiyle çeşililik gösermekedir. Kamu gelirleri, vergiler, harçlar, şerefiyeler, resimler, parafiskal gelirler, para ve vergi cezaları, mülk ve eşebbüs gelirleri, fonlar, para basımından elde edilen gelirler, bağışlar gibi kalemlerden oluşmakadır (Akdoğan, 1999: 101). Günümüzde vergiler bu sayılan kalemler içerisinde en önemli payı almakadır. Vergiler, kişilerden kamu harcamalarının karşılanması veya devlein ekonomik ve sosyal hayaa müdahale edebilmesi için zorla ve karşılıksız olarak aldığı parasal bir yükümlülükür(türk, 1996: 98). Türkiye de zaman içerisinde uygulanan vergi ürleri pek çok kez değişirilmişir. Cumhuriyein ilanına kadar Aşar Vergisi uygulanmakayken 1925 yılında bu vergi kaldırılmış, bu ise devle gelirlerinde önemli azalmaya sebep olmuşur. Devle vergi gelirlerinde meydana gelen boşluğu doldurmak amacıyla vergi siseminde iki önemli reform gerçekleşirmişir. Bu reformlardan biri dolaysız vergilerle diğeri ise dolaylı ilgili olarak yapılmışır. Dolaysız vergilerle ilgili olarak yapılan yenilik kazanç vergisinin kabul edilmesi olmuşur. Bu vergi ürü 1949 yılında gelir, kurumlar ve esnaf vergileri kabul edilene kadar yürürlüke kalmışır(türk, 1996: 218). Kamu harcamalarının en önemli finansman kaynağı olan vergilerin kompozisyonu, ülkeden ülkeye farklılık gösermekedir. Daha önceleri ödeme gücünün gösergesi olan gelir üzerinden dolaysız vergiler ağırlık verilmeke iken, son yıllarda gerçekleşirilen vergi 3

4 reformları ile dolaylı vergilerin payı her geçen gün armakadır. Bunun en önemli nedeni dolaylı vergilerin dolaysız vergilere göre daha kolay ahsil edilebilmesidir. Dolaylı vergilerin sübjekif karakerli vergi olması vergi adalein sağlanması açısından sorun eşkil emekedir. Vergilerin sınıflandırılmasında kullanılan eski ve en yaygın olan sınıflandırma dolaylı ve dolaysız vergi ayırımıdır. Bu ayırımın yapılmasında lieraürde kabul edilmiş bir akım kısaslar mevcuur. Bu kısaslardan ilki, vergileri vergi ahsilâından sorumlu idari örgüe göre ayırmakır. Vergiyi ahsil eden idare dolaysız vergiler idaresi ise vergi dolaysız, dolaylı vergiler idaresi ise dolaylı vergiler olarak nielendirilir. Ancak bu kısası kullanmanın önemli sıkınısı dolaylıdolaysız ayrımının ülkeler arasında idari yapı farklılıkları sebebiyle farklılık gösermesidir(edizdoğan,2000:177) Diğer bir kısas dolaysız vergilerin önceden ahmin edilebilir ve sabi ve sürekli olan marahlar üzerinden alınması, ancak dolaylı vergilerin geçici, esadüfen ve önceden ahmin edilemeyen marahlar alınıyor olmasıdır. Ancak bu ölçüde bazı durumlarda ahmin dışı sonuçlara sebep olabilmekedir(edizdoğan,2000:178) Başka bir değerlendirmede vergilerin fiyalar genel düzeyini ekileyip ekilemediği dikkae alınarak yapılmakadır. Vergilerin fiya düzeyini yükselmesi söz konusuysa dolaylı vergilerden, vergilerin fiya düzeyini ekilemesi söz konusu değilse dolaysız vergiden bahsedilir. Nispi fiyaları değişiren vergiler dolaylı vergi, değişirmeyen vergiler ise dolaysız vergilerdir. Ancak fiyalar genel düzeyinin emel belirleyicisi oplam arz olması sebebiyle dolaylı ve dolaysız vergilerin para oorielerinin para poliikalarını halkın parasal ercihlerinden farklı şekilde ekilediğinden emin olunması gerekmekedir(uluaam, 2005:273). Aksi halde vergilerle fiyalar genel düzeyi arasındaki ilişki doğru kurulmayacakır. Bir başka ayrım vergilerin yansıılıp yansıılmamasına göre yapılır. Buna yansıılması zor olan vergiler dolaysız vergilerken, kolay yansıılabilen vergiler dolaylı vergilerdir (Işık vd., 2004:159). Ancak bu kısas da yansıma olayının karmaşıklığı sebebiyle kimi zaman problem yaramakadır. Yansıma durumuna göre vergi ürünü ayırmada önemli bir sakınca keyfilik içermesidir(uluaam, 2005:275). Buraya kadar yapılan açıklamalar gösermişir ki dolaylıdolaysız vergiler arasında yapılan ayırımın neye göre yapılacağı hususunda bir 4

5 fikir birliği bulunmamakadır. Ancak arih olarak çok gerilere gimesi ve kullanımdaki yaygınlık sebebiyle bu ayrımın uygulama olarak oldukça yerleşmişir. Yapılan bu ayrım sonucunda gelir vergisi, kurumlar vergisi, genel harcama vergisi, genel serve vergisi ve verase ve inikal vergisi dolaysız vergiler, gümrüklerden alınan vergiler, belirli mallara sahip olma nedeniyle alınan vergiler, saış vergileri, resimler harçlar ve kaılma payları ise dolaylı vergiler kapsamında değerlendirilmekedir(uluaam, 2005:275). Vergiler ekonomi poliikalarında sıkça kullanılan bir araç olarak karşımıza çıkmakadır. Ekonomik koşulların iyileşme göserdiği dönemlerde vergi oranlarının düşük uulması ükeim ve yaırım harcamalarının armasına ve dolayısıyla enflasyonis baskıların oraya çıkmasına sebep olurken ekonomik koşulların köüye giiği durumlarda vergi oranlarının yükselilmesi ükeim ve yaırım harcamalarının azalmasına ve dolayısıyla ekonomik konjonkürün daha da bozulmasına sebep olabilmekedir. Bu nedenle uygulanan vergi poliikalarının enflasyonis ekiye sebep olup olmaması içinde bulunulan koşullara göre de değişiklik gösermekedir(aksoy, 1994: ). Enflasyonla mücadelede vergilerin arırılması enflasyonun önlenmesi nokasında ercih edilen bir yaklaşımdır. Bireylerin saın alma gücünü ve dolayısıyla ükeimini azalmak için vergilerin arırılması yoluna gidilmelidir. Çünkü ükeim, saın alma gücüne bağlıdır ve saın alma gücünün vergilerle azalılması, çarpan ekisi ile her defasında milli gelirin büyük ölçüde azalmasına neden olmakadır (Tanzi, 1981:1). Vergi oranlarının önemli bir poliika aracı olarak kullanılmasına öncülük eden Colin Clark, 1940 lı yılların sonunda yapmış oldu çalışmasında vergi yükünün % 25 in üzerine çıkması durumunda enflasyonis ekilerin oraya çıkacağını ileri sürmüşür. Yüksek vergi oranlarının üm makro ekonomik değişkenler üzerinde olumsuz ekilerinin oraya çıkaracağı, bununda oplam alep arz dengesini bozarak enflasyona neden olacağının ifade emişir(savaş, 1986;174). Enflasyon ve vergi gelirleri ilişkisini çeşili boyularıyla inceleyen çalışmaların başında Tanzi (1977) ve Tanzi(1978) gelmekedir. Tanzi (1977), Tanzi (1978), verginin ahsil edilme sürecinin uzun bir zaman yayılması, enflasyonis oramlarda reel vergi gelirinin aşınmasına neden olduğunu enflasyonun, vergi gelirlerinin reel değerini düşürmek sureiyle büçe açığını arırdığını ifade emekedir. Vergi siseminin fiya esnekliği 1 den büyük olduğu durumlarda enflasyon vergi 5

6 gelirlerinin reel değerini düşürmeyecek, fiya esnekliğinin 1 e eşi veya 1 den daha düşük olduğu durumlarda ise enflasyon vergi gelirlerinin reel değerini düşürecekir. Tanzi (1978) ye göre gelişmiş ülkelerde vergi siseminin fiya esnekliği 1 den büyükür, gelişmeke olan ülkelerde ise, vergi siseminin fiya esnekliği 1 den küçükür. Çavuşoğlu (2005), 1987:1-2003:4 yıllarını kapsayan dönem için üçer aylık veriler kullanılarak, enflasyonun reel vergi geliri üzerine ekisini araşırmışır. Elde edilen ampirik bulgular, döneminde Türkiye ekonomisinde yaşanan enflasyonun vergi gelirlerinin reel değerini azalıcı ekiye neden olduğu sonucuna varılmışır. 2. Meodoloji Ampirik uygulamalarda kullanılan iki önemli veri üründen birisi zaman serisi verileridir. Bu veriler yardımıyla yapılan ekonomerik çalışmalar, çoğu zaman gerçeği yansımayabilir. Bu veriler yardımıyla yapılan çalışmalarda genellikle aşağıdaki haalar oraya çıkmakadır (Gujarai, 2001: 709): Bu haaların giderilmesi ve oluşurulan modellerin sahe regresyona yol açmaması için zaman serisi verilerinin durağan olması gerekmekedir. Zaman serisi verilerinin durağan olması durumunda yapılan çalışmaların uarlılığından bahsemek mümkün olmakadır. Zaman serilerinin durağan olmaması durumunda ise zaman serileri rend içerecekir. Granger ve Newbold (1974) un çalışmalarında da ifade edildiği gibi, durağan olmayan zaman serileriyle çalışıldığı zaman düzmece regresyon problemiyle karşılaşılabilmekedir. Bu durumda regresyon analiziyle elde edilen sonuç gerçek ilişkiyi yansımamakla birlike ancak bu seriler arasında bir eşbüünleşim ilişkisi varsa gerçek ilişkiyi yansıabilmekedir (Gujarai, 2001: 726). Zaman serilerinin durağanlık özelliklerinin es yönemleri kullanılarak araşırılması için kullanılan yönemlerden uygulamalı çalışmalarda en çok karşılaşılanları, Dickey ve Fuller (1979) arafından gelisirilen Genisleilmis Dickey-Fuller (ADF), Phillips Perron (1988) arafından gelisirilen Phillips Perrron (PP) ve Kwiakowski, Phillips, Schmid, and Shin (1992) arafından gelişirilen KPSS birim kök esleridir. Bu çalışmada dolaylı vergi gelirleri ve TUFE serilerine ai zaman serisinin durağanlık sınaması ilk olarak Augmened Dickey-Fuller (ADF) esi kullanılarak gerçekleşirilmişir. Y serilerinin birim kök 6

7 özelliğini es emek için aşağıdaki regresyon denklemi kullanılmakadır: Y = α N 0 + α1 + δy 1 + Ψ Y i + ε i= 1 (1) ε birinci fark işlemcisi; bir zaman rendi; haa erimi, Y kullanılan seriler ve N ise haa erimlerinin ardışık bağımlılığını gidermek için Akaike Bilgi Krieri arafından belirlenen bağımlı değişkenin gecikme sayısını ifade emekedir. Bu ip birim kök esleri, ADF esleri olarak belirilir. Serilerin durağan olmaması boş hipoezi, serilerin durağan olması ise alernaif hipoezi oluşurmakadır. ADF esi, δ parameresinin ahminine ve onun isaisiğine dayanmakadır. Boş hipoez, negaif ve isaisiki olarak anlamlı bir şekilde sıfırdan farklı ise reddedilir. ADF esi ile ilgili bir problem, es denklemindeki erimlerin ilave farklarının dahil edilmesini gerekirmesidir. Bu ise serbeslik derecesinde bir kayıpla ve es prosedürünün gücünde bir azalma ile sonuçlanır. Alernaif olarak, PP yaklaşımı ookorelasyonun bilinmeyen şekillerinin varlığını ve haa erimindeki şarlı değişen varyans durumunu dikkae alır ve serisel ilişki için paramerik olmayan bir düzelme kullanır. O zaman, es isaisiklerinin asimpoik dağılımı üzerine serisel ilişkinin ekilerini kaldırmak için isaisikler dönüşürülür. Her iki ese de, isaisiğinin kriik değerlerden daha büyük olması, birim kökün boş hipoezinin reddine neden olmakadır(enders, 2004: 251). Çalışmamızda birim kök sınamasında kullanılan bir diğer es yönemi ise PP Birim Kök Tesidir. Perron birim kök esi, ADF süreci içerisine Perron (1989) arafından önerilen düzelme fakörünün (Correcion Facor /CF) eklenmesine dayanmakadır. PP esinde hipoezler şu şekilde oluşurulmakadır; H 0 : p = 0 H1 : p < 0 Seri durağan değildir, seride birim kök vardır. Seri durağandır, seride birim kök yokur. Tes isaisiğinin asimoik dağılımı ADF esi ile aynıdır. Bu nedenle es isaisiği MacKinnon kriik değerleri ile karşılaşırılır. 7

8 Çalışmamızda kullanılan son birim kök esi ise Kwiakowski, Phillips, Schmid ve Shin arafından önerilen KPSS Birim Kök Tesidir. Bu esin amacı gözlenen serideki deerminisik rendin arındırılarak serinin durağanlaşırılmasıdır (Kwiakowski, ve diğerleri, 1992: 159). Tes arıkların uzun dönem varyansının nonparamerik ahmincisine dayanmakadır. KPSS esinde ise amaç gözlenen serideki deerminisik rendin arındırılarak serinin durağanlaşırılmasıdır. Tes için denklem şu şekilde oluşurulmakadır; Y = x δ + u (2) Denklemde yer alan deerminisik bileşendir. x sabi veya sabi ve rendi ifade eden aksine 0 H KPSS esinde kurulan hipoez, ADF ve PP birim kök eslerin H hipoezi, serinin durağan olduğunu (birim kök içermediğini) 1 hipoezi ise serinin durağan olmadığını (birim kök içerdiğini) ifade emekedir. KPSS birim kök esinin hipoezleri şu şekilde oluşurulur; H : p 0 < 1 H1 : p = 1 Seri durağandır, seride birim kök yokur. Seri durağan değildir, seride birim kök vardır. Çalışmada dolaylı vergi gelirleri ile TUFE arasındaki ilişkiyi incelemek amacıyla yapısal olmayan VAR yöneminden yararlanılmışır. VAR modellemedeki emel amaç, sadece değişkenler arasındaki ek yönlü ilişkiyi espi emek değil, aynı zamanda değişkenler arasındaki ileri ve geri bağlanıyı da oraya çıkarmakır (Kearney ve Monadjemi, 1990: ). X ve z gibi herhangi iki değişkenden oluşan basi bir VAR modelini şu şekilde gösermek mümkündür; x = a 10 + p i= 1 a 11. i x p 1 + a12. i z 1 + i= 1 ε i (3) 8

9 z = a 20 + p i= 1 a 21. i x p 1 + a22. i z 1 + i= 1 ε (4) Burada a i0 sabi erim ve a ij.k i inci denklemdeki j inci değişkenin k gecikmesine ai paramere, ε i, rassal haa erimi ve gecikme sayısını ifade emekedir. modelde eşiliklerin sağ arafında yer alan değişkenlerin birbiri ile aynı olduğuna dikka edilmelidir. Sabi erim modele değişkenlerin sıfırdan farklı oralamalara sahip olması durumunda dahil edilmekedir. VAR modelini marislerde, x a = z a veya, y = c p i= 1 + i p A y a a 1. i a a 1. i i= 1 2. i 2. i i + ε ] x i ε 1 + ] z i ε 2 (5) (6) Şeklinde yazmak mümkündür. Yukarıdaki örnek model yalnızca iki değişken içeren bir VAR modeline işare emekedir. Bununla birlike bir VAR modeli daha genel olarak k sayıda değişken için aşağıda denklem 7 deki gibi ifade edilebilmekedir. y = c + Ai y 1 + A2 y Ap y p + ε (7) VAR modeli gecikme sayısı, p, dikkae alınarak p inci dereceden VAR modeli olarak adlandırılır ve VAR(p) olarak göserilir. Modelde içsel ve dışsal ayrımı yapılmaksızın büün değişkenler içsel olarak kabul edilir. Bunun sonucu, araşırmacıların değişkenlerden hangilerinin içsel hangilerinin dışsal olduğu konusunda karar vermelerine gerek kalmamakadır (Davidson ve Mackinnon, 1993: 685). Bu durum modele önemli bir kolaylık geirmekedir. Koinegrasyon, uzun dönemde ekonomik noasyonlar da değişkenler arasında ilişkiyi kavramsal olarak ifade eden bir isaisik modeldir. Zaman serisi araşırmalarında, verilerin özellikleri Johansen (1991) ve Johansen ve Juselius (1990) arafından gelişirilmişir. Johansen Meod, aşağıda göserilen VAR(p) ile göserilmekedir. 9

10 Z = π Z 1 +Π1 Z Πp 1 Z ( p 1) + µ + ψd + u (8) Bu modelde, µ sabi vekör, D merkezi mevsimsel değişkenler Π1... Π p 1 marisi, Z ise Nx1 lik değişkenler vekörü, NxN lik bilinmeyen paramereler marisi, π kasayıların uzun dönem marisi ve u ise çok değişkenli dağılımlı dönemlerini ifade emekedir. Đkisa eorisinden gelen bilgiye dayanarak aralarında ilişki olduğu beklenen değişkenlerin ampirik eslerle çözümlenmesini zorunlu kılmakadır. Bu ampirik eslerden birisi olan regresyon analizi yönemi, değişkenler arasındaki ilişki bağımlılık ilişkilerini ele alır. Ancak değişkenler arasındaki bu bağımlılık, mulaka bir nedensellik ilişkisi ifade emez. Yani, mulaka bağımsız değişken X in sebep ve bağımlı değişken Y nin sonuç olduğu anlamına gelmez. Đsaisiksel olarak, iki değişken arasındaki sıkı bir ilişki, bir birlikeliğin ifadesidir (Tarı, 1998: 48). Buna göre, oluşurulan modeldeki içsel ve dışsal değişkenlerin ayin edilmesi hususunda nedenselliğin önemi büyük olmakadır. Nedensellik esi ile değişkenlerin içsellik dışsallık ayrımının yapılması. Ekonomerik çalışmalar için model belirleme aşamasına ışık umakadır. Nedensellik ile dışsallık arasında sıkı bir ilişki vardır. Özellikle nedenselliğin operasyonel hale gelmesinden sonra, söz konusu iki kavram arasında ilişki kurma çabaları armışır. Böylece X ve Y gibi iki değişken arasında X en Y ye doğru ek yönlü nedenselliğin varlığını oraya çalışmalarda, X dışsal Y ise içsel değişken olarak nielendirilir (Işığıçok, 1994: 37). Nedensellik ilişkisinin araşırılmasının, sadece dışsallığın belirlenmesi ve modele dâhil edilecek değişkenlerin belirlenmesi konularında yol göserici olabilecekleri, bunun öesinde yapısal ekonomerik modellerden üsün olmadıkları belirilmelidir (Sargene, 1979: 406). Bunun sebebi nedenselliğin operasyonel anımının sadece zaman serilerine dayandırıldığı ve bir değişkenin gelecek dönemlerindeki değerlerini, kendi geçmişinden veya kendi kendisiyle ilişkili olduğu varsayılan diğer bir değişkenin geçmiş değerlerinden öngörebilmek anlamında ifade edilmesidir. Đki zaman serisi arasındaki nedenselliğin ilk operasyonel anımı Wiener (1956) arafından yapılmışır. Söz konusu anım (Granger 10

11 1969) genişleilmiş ve en büyük kakıyı yapmış olması sebebiyle Granger nedensellik sınaması olarak adlandırılmışır. Granger, operasyonel nedensellik anımına dayanarak yeerince yüksek dereceli iki değişkenli ooregresif bir sürecin ahmini yardımıyla, nedenselliğin es edilebilir hale gelmesini sağlamışır. Böylece X in Y ye veya Y nin X e neden olup olmadığı hipoezi es edilebilir hale gelmişir (Işığıçok, 1994: 92). Değişkenler arasındaki sebep-sonuç ilişkisi nedensellik esleri yardımı ile yapılmakadır. Buna göre, Granger nedensellik esi aşağıdaki denklemler vasıasıyla es edilir (Tarı; 1998: 49). Y X = a 0 = c m + i i i= 1 i= 1 m a Y c X + m m i i i= 1 i= 1 b X i i i d Y i + u i + u i (3.16) Burada a, b, c ve d gecikme kasayılarını, m büün değişkenler için orak gecikme derecesini ve u ise modellerdeki haa erimlerini gösermekedir. 3. Veri ve Bulgular Çalışmada TÜFE ve dolaylı vergi gelirlerine ai yıllık veriler yılları arasında incelenmişir. TÜFE ye ilişkin veriler Türkiye Cumhuriye Merkez Bankası Elekronik Veri Dağıım Siseminden, dolaylı vergi gelirlerine ilişkin veriler ise Gelirler Đdaresi Başkanlığı resmi siesinden alınmışır. Dolaylı vergi gelirleri değişkeni çalışmanın bundan sonraki bölümünde anlaım kolaylığı sağlaması ve anlaşılır olması amacıyla dolaylı vergi adıyla kullanılacakır. Çalışmada ele alınacak olan her iki değişken de yapısal olarak bir sorun aşıyıp aşımadıkları yönünden analizlere abi uulacaklardır. Bu açıdan modelde kullanılacak olan değişkenlerin yapısı hakkında daha fazla bilgi sahibi olabilmek için öncelikle zaman yolu grafikleri incelenecek sonra durağanlık şarını sağlayıp sağlamadıkları hipoez esleri ve bazı diagnosik esler yardımıyla değerlendirilecekir. Đlk olarak dolaylı vergi değişkeninin zaman yolu grafiği incelenecekir. Zaman yolunu analiz emek modelde hangi formunun 11

12 kullanılması gerekiğine karar verilmesi açısından oldukça önem aşımakadır. Grafik 1 de dolaylı vergi serisinin zaman içindeki seyri göserilmekedir. Grafik 1: DOLAYLIVERGĐ ve TUFE Serilerinin Zaman Dönemindeki Seyri 120,000,000 DOLAYLIVERGI 100,000,000 80,000,000 60,000,000 40,000,000 20,000, TUFE Grafik 1 incelendiğinde her iki serinin de rendli bir yapıda olduğu açıkça görülmekedir. Dolaylı vergi serisine ilişkin grafik oluşurulurken ana ölçeğin birim olarak belirlenmesi ve 1995 yılına kadar değişkenlerin bu değerden çok küçük değerler alması sebebiyle seri bu dönemde sıfıra yakın düzeyde seyremiş gibi görünmeke daha sonraki dönemde ise yükseliş rendine geçmekedir. Tüfe serisinin grafiğinin de oldukça inişli ve çıkışlı bir yapıda olduğu görülmekedir. 12

13 Serilere ilişkin zaman yolu grafikleri değerlendirildiken sonra serilerin küçük dalgalanmalardan arındırmak ve doğrusal hale geirmek amacıyla serilerin logariması alınmışır. Logariması alınan serilerin grafikleri Grafik 2 de göserilmekedir. Grafik 2: LDOLAYLIVERGĐ ve LTUFE Serilerinin Zaman Yolu Grafiği LDOLAYLIVERGI LTUFE Grafik 2 incelendiğinde serilere ilişkin zaman yolu grafiklerinin daha doğrusal bir yapıya kavuşuğu açıkça görülmekedir. Çalışmanın bundan sonraki bölümünde değişkenler logarimik dönüşümleri yapılmış halleriyle analize dahil edilecekir. Bu aşamada arık zaman serilerinin durağan olup olmadığının es edilmesi gerekmekedir. Birim kök sınamasında sıklıkla kullanılan yönemler ADF (Augmened Dickey Fuller), PP (Phillips Perron) ve KPSS (Kwiakowski- Phillips-Schmid-Shin) esleridir. 13

14 ADF Birik kök esine ilişkin boş ve alernaif hipoez şöyle oluşurulmakadır: H 0: Seri durağan değildir (birim kök içermekedir). H 1: Seri durağandır (birim kök içermemekedir). Tablo 1: LDOLAYLIVERGĐ Serisinin ADF Birim Kök Tesi Sonuçları Düzeyler Cinsinden % Prob. % % ADF Tes Đsaisiği Birinci Farklar Cinsinden % Prob. % % Đkinci Farklar Cinsinden % Prob. % % Tablo 1 de göserilen ADF es isaisiği düzeyler cinsinden incelendiğinde ( ) değeri %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinde Mac Kinnon kriik değerlerinden mulak olarak küçük ve prob değeri de ( ) 0,05 kriik değerinden büyük olduğu için Ho hipoezi reddedilemez ve serinin durağan olmadığına hükmedilir. ADF es isaisiği birinci farklar cinsinden incelendiğinde de ADF es isaisiği değeri ( ) %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinde Mac Kinnon kriik değerlerinden mulak olarak küçük ve prob değeri de ( ) 0,05 kriik değerinden büyük olduğu için Ho hipoezi reddedilemez ve serinin durağan olmadığına karar verilir. Son olarak ikinci farkı alınan serinin es sonuçları değerlendirildiğinde PP es isaisiği değeri ( ) %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinde Mac Kinnon kriik değerlerinden mulak olarak büyük ve prob değeri de (0.0000) 0,05 kriik değerinden küçük olduğu için Ho hipoezi reddedilir ve seride birim kök sorunu bulunmadığı ve serinin durağan olduğu kabul edilir. Serinin durağan olup olmadığını es emede kullanılan bir diğer geleneksel yönem de Phillips Peron (PP) esidir. PP esinin boş ve alernaif hipoezleri de ADF birim kök esiyle örüşmekedir; 14

15 H0: Seri durağan değildir (birim kök içermekedir). H1: Seri durağandır (birim kök içermemekedir). Serimizin PP es sonuçları Tablo 2 de göserilmekedir. Tablo 2: LDOLAYLIVERGĐ Serisinin PP Birim Kök Tesi Sonuçları Düzeyler Cinsinden % Prob. % % Phillips- Perron Đsaisiği Tes Birinci Farklar Cinsinden % Prob. % % Đkinci Farklar Cinsinden % Prob. % % Tablo 2 de göserilen PP es isaisiği düzeyler cinsinden incelendiğinde ( ) değeri %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinde Mac Kinnon kriik değerlerinden mulak olarak küçük ve prob değeri de ( ) 0,05 kriik değerinden büyük olduğu için Ho hipoezi reddedilemez ve serinin durağan olmadığına hükmedilir. PP es isaisiği birinci farklar cinsinden incelendiğinde de PP es isaisiği değeri ( ) %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinde Mac Kinnon kriik değerlerinden mulak olarak küçük ve prob değeri de ( ) 0,05 kriik değerinden büyük olduğu için Ho hipoezi reddedilemez ve serinin durağan olmadığına karar verilir. Son olarak ikinci farkı alınan serinin es sonuçları değerlendirildiğinde PP es isaisiği değeri ( ) %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinde Mac Kinnon kriik değerlerinden mulak olarak büyük ve prob değeri de (0.0000) 0,05 kriik değerinden küçük olduğu için Ho hipoezi reddedilir ve seride birim kök sorunu bulunmadığı ve serinin durağan olduğu kabul edilir. Serilerde durağanlık koşulu sağlanıp sağlanmadığını es emede kullanılan diğer bir birim kök esi ise Kwiakowski, Phillips, Schmid, Shin (KPSS) dir. Ancak KPSS esinde kurulan hipoezler ADF ve PP esinden farklı olarak; 15

16 H 0: Seri durağandır (birim kök içermemekedir). H 1: Seri durağan değildir (birim kök içermekedir). Bu ese ilişkin analiz sonuçları Tablo 3 e göserilmekedir. Tablo 3. LDOLAYLIVERGĐ Serisinin KPSS Tes Sonuçları Kwiakowski-Phillips-Schmid-Shin Tes Đsaisiği LM-Sa % Asympoic Kriik Değerler % % Tablo 3 e göre LM es isaisiği ( ) ) %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinde KPSS Tesi kriik değerlerinden mulak olarak küçük olduğu için Ho hipoezi reddedilemez ve serinin durağan olduğuna ve birim kök içermediğine karar verilir. LDOLAYLI VERGĐ serisine ilişkin büün birim kök esleri birlike değerlendirildiğinde eslerin çoğunda birim kök ikinci farka giderildiği için çalışmamızda serinin ikinci farka durağanlık koşulunu sağladığı kabul edilmişir. Analizimizde kullanılan bir diğer değişken olan TUFE de diğer değişkenle aynı birim kök eslerine abi uulmuşur. Birim kök eslerine öncelikle ADF birim kök esi ile başlanacakır. Tablo 4 e ADF birim kök esi sonuçları düzeyler, birinci farklar ve ikinci farklar cinsinden değerlendirilmeye abi uulmuşur. Tablo 4: LTUFE Serisinin ADF Birim Kök Tesi Sonuçları Düzeyler Cinsinden % Prob. % % ADF Tes Đsaisiği Birinci Farklar Cinsinden % Prob. % % Đkinci Farklar Cinsinden % Prob. % %

17 Tablo 4 e göre seri düzeyler ve birinci farklar cinsinden durağanlık şarını sağlayamamış, ikinci farka durağan hale gelmişir. Tablo 5 e ise PP birim kök esine ilişkin sonuçlar yer almakadır. Tablo 5: LDOLAYLIVERGĐ Serisinin PP Birim Kök Tesi Sonuçları Düzeyler Cinsinden % Prob. % % Phillips-Perron Tes Đsaisiği Birinci Farklar Cinsinden % Prob. % % Đkinci Farklar Cinsinden % Prob. % % Tabloya göre seri ADF birim kök esi sonuçlarıyla aynı sonuçları vermiş düzeyler ve birinci farklar cinsinden durağanlık şarını sağlayamamış, ikinci farka durağan hale gelmişir. Son olarak Tablo 6 da LTUFE serisinin KPSS birim kök esi sonuçları göserilmekedir. Tablo 6. LDOLAYLIVERGĐ Serisinin KPSS Tes Sonuçları Kwiakowski-Phillips-Schmid-Shin Tes Đsaisiği LM-Sa % Asympoic Kriik Değerler % % Tablo 6 ya göre LM es isaisiği ( ) ) %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinde KPSS Tesi kriik değerlerinden mulak olarak küçük olduğu için Ho hipoezi reddedilemez ve serinin durağan olduğu ve birim kök içermediği kabul edilir. LTUFE serisine ilişkin büün birim kök esleri birlike değerlendirildiğinde eslerin çoğunda birim kök ikinci farka giderildiği için analizimizde LTUFE serisinin de LDOLAYLI VERGĐ serisi gibi ikinci farka durağanlık koşulunu sağladığı kabul edilmişir. 17

18 Bu aşamadan sonra VAR analizine geçmek mümkündür; Modele dahil edilecek olan değişkenlere bakıldığında ümünün aynı dereceden yani ikinci derecen durağan olduğu görülmekedir ki; bu durum da VAR analizi ile birlike koinegrasyon analizinin yapılmasına imkan vermekedir. VAR modeli kurulurken en önemli koşul bilgi krierleri arafından belirlenen VAR gecikme uzunluğunun doğru ahmin edilmesidir. Bununla birlike modele dahil edilecek olan değişkenler aynı dereceden koinegre oldukları için VAR analizinde bu değişkenlerin seviyeleri kullanılmakadır. Bununla ilgili olarak VAR gecikme uzunluğu Tablo 7 de göserilmekedir. Tablo 7. VAR Gecikme Uzunluğunun Belirlenmesi Lag LogL LR FPE AIC SC HQ NA * * * * * Tablo 7 den de açıkça görülebildiği üzere; FPE (Final Predicion Error), AIC (Akaike), SC (Schwarz) ve HQ (Hannan Quinn) bilgi krierleri 3 gecikmeyi işare emekedir. Yani VAR gecikme uzunluğu (3) olarak belirlenmişir. Üç gecikmeli VAR modelinin isikrarlı olup olmadığı aşağıdaki esler arafından sınanmakadır. Tablo 8. AR Karakerisik Polinomunun Ters Kökleri Kök Modulus Tablo 8 aracılığıyla da görülebileceği üzere; hiçbir modülüs değeri referans aralığının dışında değildir. Bu durumda kurulan VAR modelinin isikrarlı olduğunu gösermekedir. Aynı analizi grafik ile 18

19 yorumlamaya imkan veren Grafik 3 eki AR karakerisik Polinomunun Ters Köklerini birim çember analizinde değerlendirmek gerekmekedir. 1.5 Grafik 3. AR Karakerisik Polinomunun Ters Kökleri Inverse Roos of AR Characerisic Polynomial Hiçbir AR kökünün birim çemberin dışında yer almaması kurulan VAR modelinin durağan olduğunu en açık şekilde deseklemekedir. Kurulan VAR modelini LM esi ile sınamaya devam emek yerinde olacakır. Tablo 9. Serisel Đlgileşim LM Tesi Gecikme LM-Đs. Olasılık Değ

20 LM esinde olasılık değerleri incelendiğinde; seride serisel ilgileşimin olmadığı yönündeki boş hipoez reddedilememekedir. VAR modelinin yapısal olarak uarlı olduğu yönündeki analizi amamladıkan sonra, koinegrasyon analizine geçmek gerekmekedir. Tablo 10. λ Trace Đsaisiği Tes Sonuçları Sıfır Alernaif Trace % 5 Kriik Olasılık Özdeğer Hipoezi Hipoez Đsaisiği Değer Değeri r = 0 r r 1 r = Sıfır Hipoezi Tablo 11. λ Max Đsaisiği Tes Sonuçları Alernaif Hipoez Özdeğer Max. Özdeğer Đsaisiği % 5 Kriik Değer Olasılık Değeri r = 0 r r 1 r = Koinegrasyon analizinden de görülebileceği üzere değişkenler arasında uzun dönemli ilişkinin olmadığı yönündeki sıfır hipoezi reddedilememekedir. Kurulan VAR modelinin isikrarlı olup olmadığını es emek amacıyla yapılan normallik esi ablo 12 yardımıyla değerlendirilebilmekedir. Tablo 12. Normallik Tesi Sonuçları Componen Jarque Bera Đsaisiği Serbeslik Derecesi Olasılık Değeri Join Tablo 12 yardımıyla da görülebileceği üzere değişkenler hem ek ek hem de birlike normal dağılıma sahipirler. Bu da VAR modelinin isikrarlı olduğunu deseklemekedir. Bu aşamada VAR modelinde değişen varyans olup olmadığını da es emek yerinde olacakır. Tablo 13. Değişen Varyans Tesi Sonuçları Join Tess Ki-Kare Serbeslik Derecesi Olasılık Değeri