MARKOV REJĠM DEĞĠġĠMĠ TEKNĠĞĠYLE TÜRKĠYE EKONOMĠSĠNDEKĠ KRĠZLERĠN KONJONKTÜREL YAPISI

Transkript

1 MARKOV REJĠM DEĞĠġĠMĠ TEKNĠĞĠYLE TÜRKĠYE EKONOMĠSĠNDEKĠ KRĠZLERĠN KONJONKTÜREL YAPISI Üzeyir AYDIN * Oğuz KARA Ekonomik krizlerin gerek geliģmiģ gerekse az geliģmiģ ekonomilere olumsuz etkileri nedeniyle önceden tahminine yarayan öncü göstergeleri belirlemek ve bu göstergelerin ekonominin konjonktürel yapısıyla iliģkisini ortaya çıkarmak oldukça önemlidir. Bir ekonomide yaģanan krizlerin tekrarlanma süresi, oluģturduğu etkilerinin bir rejim değiģimi yaratıp yaratmadığı ve rejim değiģimine yol açmıģ ise bunda hangi değiģkenin etkili olup olmadığının belirlenmesi gerekmektedir. Rogoff (2005), Reinhart ve Kaminsky in(1998) krizlerin öngörüsüne yönelik olarak yaptıkları çalıģmalarda öncü gösterge olarak kur ve faiz oranı değiģkenlerini kullanmıģlardır. Türkiye de 1989 yılından beri yaģanan ekonomik krizlerde söz konusu değiģkenler ekonomik konjonktür üzerinde belirleyici değiģkenler olmuģtur. Bu bağlamda çalıģmamızda, konjonktürün göstergesi olarak sanayi üretim endeksi seçilmiģ ve bu konjonktürdeki hareketi ve bu hareketlerin bir rejim oluģturup oluģturmadığını belirleyen değiģkenler olarak reel döviz kuru ve mevduat faiz oranı ele alınmıģtır. Bu değiģkenler aracılığıyla Türkiye ekonomisindeki krizlerin konjonktürel yapısı Markov Rejim DeğiĢimi tekniği ile incelenmiģtir. Rejim değiģimi yönteminden hareketle, ekonomik konjonktürün hangi rejimde olduğu (geniģleme veya daralma), yaģanan krizlerin sürekli olup olmadığı belirlenmeye çalıģılmıģ ve elde edilen bulgular bağlamıyla krizlerin Ģok niteliği taģıyıp taģımadığı sınanmıģtır. Jel Kodları: D9, D0, G0 Anahtar Kelimeler: Kriz Öncü Göstergeleri, Markov Rejim DeğiĢimi, Krizlerin Konjonktürel Yapısı, Ekonomik Kriz * AraĢ.Gör.Dr., Dokuz Eylül Üniversitesi, ĠĠBF Ġktisat Bölümü, uzeyir.aydin@deu.edu.tr Yrd.Doç.Dr., Düzce Üniversitesi, ĠĢletme Fakültesi, oguzkara@duzce.edu.tr 1

2 THE TURKISH ECONOMY CRISIS CYCLICAL STRUCTURE BY MARKOV SWITCHING TECHNIQUE It is very important to identifying leading indicators, for pre-estimating the negative effects of the economic crisis in both developed and less-developed economies, and to determine the relationship between these indicators and the cyclical structure of the economy is very important. In an economy, it is required to determine the crises return period, whether the crises cause a regime change and which variable is effective in this change, if so. Rogoff (2005), Kaminsky and Reinhart (1998), in their studies for the prediction of crises, used exchange rate and interest rate as leading indicators. In Turkey, these variables have been deterministic on the conjuncture in the period of the economic crises that are seen since As regards, we used the industrial production index as an indicator of the conjuncture, and we treated real exchange rate and interest rate as the variables that determine the cyclical movements of the index and whether the movements originate a regime. The cyclical structure of Turkey s economic crises was investigated through these variables, in Markov switching technique. And we try to determine the expansion or contraction regime of economic conjuncture and whether the crises are perpetual, and we test whether the crises are shocks. Jel Codes: D9, D0, G0 Key Words: Leading Ġndicators of Crisis, Markov Switching, Prudence of Economic Crisisses in Turkey, Economic Crisis 2

3 GĠRĠġ 1990 larla birlikte piyasa ekonomisine geçilirken zorluklar fırsatları beraberinde getirmiģtir. Ülkeler, özellikle küreselleģme dediğimiz unsurun ortaya çıkması ile hızlanan serbestleģme hareketleri doğrultusunda, serbest ticaret, gümrük engellerinin ortadan kalkması, faktör dolaģımlarının serbestleģmesi ve finansal piyasaların daha serbest hale getirilmesi gibi daha çok batı ekonomilerinin benimsemiģ olduğu giriģimlerde bulunmuģlardır sonrası arz yönlü politikalara paralel olan liberal düģünce ve iki kutuplu dünya düzeninin ortadan kalkması bu rüzgâra olumlu bir ivme kazandırmıģtır. Bu akımların olumlu etkilerinden yararlanmak isteyen birçok ülke yılları arasında finansal serbestleģme politikalarını benimsemiģ; ancak birkaç Güney Doğu Asya ülkesi dıģında bu politikaların çoğu baģarısızlıkla sonuçlanmıģtır. Finansal serbestleģme politikaları bekleneni vermemekle kalmamıģ, uygulandığı ülkelerin birçoğunda finansal krizlere neden olmuģ ve ülke ekonomilerine ciddi zararlar vermiģtir. Bu zararlar neticesinde iktisat çevrelerince finansal krizler üzerinde yoğun çalıģmalarda bulunulmuģ ve krizleri açıklamaya yönelik farklı modeller geliģtirilmiģtir. Bu modellerle kriz öncesi makroekonomik göstergeler incelenerek öncü göstergeler oluģturulmaya çalıģılmıģtır. Bu çalıģmalar, çeģitli makroekonomik büyüklüklerin krizlerin oluģmasından önce nasıl bir değiģim gösterdiğini ve buna göre krizlerin önceden tahmin edilip edilmeyeceğini araģtırmaktadır. Bununla birlikte, finansal krizlerin farklı coğrafyalarda ve farklı makroekonomik Ģartlarda ortaya çıkıyor olması ve dolayısıyla her bir krizin kendine özgü unsurlara sahip olması krizlerin öngörülmesini zorlaģtırmaktadır. Ayrıca, hala birçok ülkenin finansal piyasaların da yeterince derinliğin oluģmamıģ olması ve hali hazırda bu sistemin zaaflarından yararlanmak isteyen bir takım kiģi ve kurumların bulunması bu krizlerin arkasında yatan faktörlerin anlaģılmasını son derece önemli kılmaktadır. Bu çerçevede çalıģmanın amacı, krizler üzerine geliģtirilen literatür referans alınarak belirlenen değiģkenlerle, Türkiye nin ekonomik konjonktüründeki hareketi ve bu hareketlerin bir rejim oluģturup oluģturmadığını analiz etmektir. Bu çerçevede Türkiye ekonomisindeki krizlerin konjonktürel yapısı Markov Rejim DeğiĢimi tekniği ile incelenmiģtir. Söz konusu yöntemle, yaģanan krizlerin sürekli olup olmadığı belirlenmeye çalıģılmıģ ve krizlerin Ģok niteliği taģıyıp taģımadığı sınanmıģtır. ÇalıĢmanın ilk kısmında kriz tanımlarına, kriz modellerine ve ilgili literatüre yer verilmiģtir. Sonraki kısımda ise çalıģmada kullanılan veri tabanı ve yöntemle ilgili bilgiler verilerek analizlerden elde edilen bulgular yorumlanmıģtır. 3

4 1. KRĠZ KAVRAMI VE TÜRLERĠ Yunanca "krisis" kelimesinden türeyen kriz, günlük dilde, zor seçim, bunalım, buhran karģılığı olarak kullanılmakta; farklı kullanım alanlarında, dengesiz, olumsuz ve istenmeyen duruma geçiģi ifade etmektedir (Bayraktutan: 2006;25). Piyasa ekonomilerinde iktisadi faaliyet hacminin, genelde, kesiksiz bir biçimde ve belli bir düzeyi koruyarak geliģmediği; tersine devamlı dalgalanmalar gösterdiği bilinmektedir. Bu dalgalanmaların iktisadi, siyasi ve psiko-sosyal nedenlerden etkilendiği ve zaman zaman yön ve Ģiddetinin değiģtiği çeģitli uygulamalardan gözlemlenmektedir (Kök; 2001:1195). Ġktisadi faaliyet hacmindeki geniģlemeler ve daralmalar (konjonktür) * sürekli olmakla beraber, düzenli aralıklarla ortaya çıkmazlar. Ġktisadi faaliyetlerin daralma aģamasında ortaya çıkan sürekli düģüģ Ģeklinde gösterilen daralmaya kriz denir. Marx ın ürettiği modelde, iktisadi kriz önemli ve baģat bir belirleyendir. Dolayısıyla, ekonomik krizin genel tanımında, Marx ın ve yeni Ortodoks Marksistlerin üzerinde durdukları tanıma gitmek gerekecektir. Buna göre ekonomik kriz, kapitalist yeniden üretimin iktisadi ve siyasi iliģkilerindeki genel aksaklıklar toplamıdır (Aydın; 2006;21). Bu açıklamalar çerçevesinde krizi, önceden bilinmeyen ya da öngörülemeyen ekonomik ve ekonomik olmayan bazı geliģmelerin etkisiyle ekonomik konjonktürdeki yön değiģtirmeyi, yani geniģleme ya da sürekli bir ilerleme döneminden uzun ya da kısa bir bunalım veya daralma evresine geçiģ olarak tanımlayabiliriz (Aydın; 2006;21). 2. KRĠZ MODELLERĠ Dünyanın farklı bölgelerinde 1990'lı yıllarda değiģik tipte finansal krizler yaģanmıģtır. Finansal krizler yaģandıkça, her geçen gün bu krizleri açıklamaya çalıģan kriz modellerinin de sayısı artmaktadır. Özellikle 1990'lı yıllarda yaģanan bölgesel finans krizleri, yeni tip modellerle açıklanmaya çalıģılmıģtır. Fakat bu krizler, birbirleriyle pek çok ortak özelliği paylaģsa da, hiçbir kriz birbirinin aynı olmadığından, açıklayıcı teorik modeller sınırlı kalmıģtır. Krizleri açıklamaya çalıģan bu teorik modeller, eksik ve / veya yetersiz kalsa da her biri, krizlerin farklı bir boyutuna dikkat çektiği için, gelmekte olan bir krizin olası belirtilerinin ne olduğunu önceden anlamaya yardımcı olmaktadır. Ayrıca bu modeller aslında birbirinin yerini alan değil, birbirlerini tamamlayan ve birbirlerinin devamı olan modellerdir (Yıldırım; 2006:112). * Konjonktür üzerine geniģ bilgi için bknz; KÖK, Recep (2001); Ġktisadi Krizlerin Konjonktürel Analizi ve Türkiye Özeline ĠliĢkin Bir Deneme, Yeni Türkiye Dergisi Ekonomik Kriz Özel Sayısı, Kasım-Aralık 2001, Yıl:7, Sayı: 42, içinde ss

5 2.1. Spekülatif Atak Modeller: Birinci Nesil Modeller - Krugman Modelleri Para krizlerini, sürdürülemez politikalar ile yapısal dengesizliklerin kaçınılmaz sonucu olarak gören ve krizi ateģleyen temel makroekonomik faktörlerin önemini vurgulayan spekülatif atak modeller, Krugman'ın 1979 yılında, Salant ve Henderson'un 1978 yılındaki çalıģmasına dayanan ve ödemeler dengesi krizlerini açıklamaya yönelik geliģtirdiği çalıģmayla baģlamıģ ve daha sonra Flood ve Garber'in 1984 yılında yaptıkları çalıģmayla da yaygınlaģmıģtır (Kruger vd., 1998:2 ; Yay vd., 2001:23). Bu modele göre, sabit döviz kuru sistemi geçerli iken, iç kredi hacminin para talebinden daha fazla artması, yavaģ ancak sürekli olarak ülkenin uluslararası rezervlerinin azalmasına ve ülke parasına yönelik spekülatif ataklara neden olur (Kaminsky vd., 1997:5). Bir ekonomide makroekonomik temellerdeki bozukluklar, bir krizin göstergeleri olmaktadır. Bu temel bozukluklar, yüksek ve artan bütçe açıkları, yüksek parasal artıģ oranları, yüksek enflasyon, aģırı değerli döviz kuru, geniģ cari açıklar, uluslararası rezervlerde düģüģler ve yükselen ülke içi faiz oranlarıdır. Krugman, ekonomik temellerdeki sürekli bir bozulmanın döviz kurunu sabitleģtirme teģebbüsüyle tutarsızlığı durumunda, krizlerin ortaya çıktığını savunmuģtur (Esguivel ve Larrain, 1998:2). Krugman modeline göre, sorunların kökeninde ya mali açıkları finanse etmek amacıyla para basmak ya da zayıf bankacılık sistemine kaynak sağlamak amacıyla geniģleyen iç kredi hacmi vardır. Yani model, ekonomik karar vericilerin sermaye piyasalarında borçlanma olanağının olmaması durumunda, harcamalarını ve açıklarını parasallaģtırmak zorunda kalacağını varsayar. Bu çerçevede faiz oranı Parite koģulu ülkeden sermaye çıkıģına ve ülkenin rezervlerinin sürekli olarak azalmasına neden olur. Bu sürecin sonunda da rezervler spekülatif saldırıların baģlayacağı bir düzeye iner ve sonunda yetkililerin döviz kurunu sürdürmeleri imkansız hale gelir (Özer, 1999:56) Kendi Kendini Besleyen Modeller: Ġkinci Nesil Modeller - Obstfeld Modeli Krugman tarafından geliģtirilen birinci nesil modeller birçok yönden eleģtirilmiģtir. Finansal krizler ile onları doğuran ekonomik yapı ve koģulları irdeleme avantajına karģın Birinci Nesil Modeller, hükümeti pasif bir aktör olarak görmeleri ve beklentilerin etkisini ihmal etmeleri (Yay, vd., 2001: 24) nedeniyle eleģtirilmiģtir. Bu ilk modeller, sadece yılları arasında Meksika ve diğer Latin Amerika ülkelerinde ortaya çıkan para krizlerini açıklayabilmektedir. Fakat bu modellerin sabit kur rejiminin çöküģünü döviz rezervine ve bütçe açığına dayandırmaları, 1992 ERM (Exchange 5

6 Rate Mechanism) krizi gibi krizleri açıklamakta yetersiz kalmasına neden olmaktadır. Dolayısıyla bu tip krizleri de açıklayabilen yeni modeller geliģtirilmiģtir. Bu modellere kendi kendini yaratan-besleyen modeller veya ikinci nesil modeller denilmektedir (Dornbush, 1987:72). Ġkinci Nesil Kriz Modellerine göre krizler, olumsuz iktisadi temellerin, kendisini besleyen beklentilere yol açtığı, öngörülemez olaylardır. Obstfeld'in çalıģmalarıyla (1986: 72-81; 1994: ) geliģtirilen bu modellerde, olumsuz koģullara dayalı kötümser beklentiler ve kendi kendini besleme özelliği vurgulanmaktadır. Cole ve Kehoe (1996, 2000), kamu borç yükü ve borcun vade yapısının önemini vurgularken, Calvo (1998), bankaların varlık ve yükümlülükleri ile vade yapısı uyumsuzluğu üzerinde durmaktadır. Chang ve Velasco (1998) ise, finansal sistemin likit olmamasını kriz için yeterli görmekte, bu durumun beklentileri kötümserleģtirdiğini, sistemi kırılganlaģtırdığını ileri sürmektedir. Kriz nedenlerini geniģ bir yelpazede ele alma avantajına karģın ikinci Nesil modeller beklentileri dıģsal ve krizleri öngörülemez olarak algılamaları özel sektör beklentilerinde değiģimin önemini vurgularken hükümetin sorumluluğunu ihmal etmeleri, vb gerekçelerle eleģtirilmiģtir Asya Tipi Kriz Modelleri: Üçüncü Nesil Modeller Birinci Nesil Kriz Modelleri ve ikinci Nesil Kriz Modellerinin 1997 yılında yaģanan Güney Doğu Asya krizini açıklamakta yetersiz kalmaları üzerine, bu ilk modelden farklı olarak, araģtırmacılar Asya krizi ile ilgili yeni model arayıģlarına girmiģlerdir. BaĢta Krugman (1999, 2001) olmak üzere, konuyla ilgili diğer araģtırmacılar tarafından; para ve bankacılık krizlerinin ortak bazı faktör ve olgular ile yaratıldığını vurgulayan ve problemlerin kaynağının banka ve finans sektörü olduğunu ortaya koyan, çok sayıda model üretilmiģtir. Bu çözüm arayıģları sonrasında ortaya çıkan yeni modellerde Asya Tipi Kriz Modelleri baģlığı altında toplanmaktadır. Asya tipi kriz modellerinin baģında, krizleri bir bulaģıcı hastalık gibi yayılan krizler olarak gören modeller ile krizleri bir eģgüdüm baģarısızlığı olarak gören iki temel model ve bunların devamı olan açıklayıcı kriz modelleri gelmektedir (Özer, 1999:55). Asya tipi modellerle ilgili ilk görüģ, finansal liberalizasyonun ardından iyi düzenlenmemiģ bir bankacılık sisteminin ve mikro-ekonomik bozuklukların ahlaki risk ve aģırı borçlanma yaratarak ciddi krizlere yol açtığını belirten görüģtür (Mishkin, 1999, 2000; Krugman, 1998). Hızlı bir finansal liberalizasyondan sonra denetimi ve düzenlemeleri zayıf bir bankacılığın varlığı durumunda, yoğun sermaye giriģleri, risk yönetimi geliģmemiģ ve 6

7 sermaye yeterlilik oranları düģük bankalar aracılığıyla, aģırı bir borç verme ve/veya tüketim patlamasına yol açmakta; aģırı borçlanma borsada ve gayrimenkul fiyatlarında patlamaya neden olmaktadır. Ekonomi durgunluğa girdiğinde ise, iyi değerlendirmeden ve izlemeden verilen krediler bankaları kırılgan ve krize duyarlı hale getirmekte, ülke içi parayı savunmak zorlaģmakta ve parada bir çöküģü tetiklemektedir (Yay vd., 2001:25). Yine bu görüģe göre, hükümet tarafından gizlice desteklenen ve bağlı Ģirketlerine kredi vermesine göz yumulan bankaların, ahlaki riske dayalı olarak yarattığı aģırı borçlanmanın ve fonlanmamıģ yükümlülüklerin aslında gizli devlet borcuna dönüģeceğidir (Corsetti, Pesenti ve Roubini 1998 a/b). Bu durumda, makroekonomik temellerdeki sağlamlılık bir yanılsama halini almakta ve hükümetler fiilen dikkatsiz ve sürdürülemez harcamalara katlanmak durumunda kalmaktadırlar. Bir baģka alternatif görüģ ise; Radelet ve Sachs (1998) de vurgulanan ve Chang ve Valesco (1998 a/b) tarafından geliģtirilen, krizlerin banka paniklerinin ürünü olduğunu belirten görüģlerdir. Özellikle Asya Krizinde bu ülkelerin hiçbir hatalı politikaları olmadığı halde, uluslararası yatırımcıların kendi kendini besleyen kötümser davranıģlarının etkisiyle banka paniği ve finansal kırılganlıkla sıkıntıya düģtükleri belirtilmektedir. Son bir görüģ ise; krizlerin temellerinde bankacılık ve finans kesiminin sorunlarının, özellikle bilanço sorunlarının yattığını ileri süren görüģtür (Krugman, 1999). Bu görüģe göre; krizlerin büyük çoğunluğu ya ekonominin önemli bir kısmının (kamu ve / veya özel kesim) bilançolarının kredi verilebilirliğine, ya da döviz kurlarına duyulan kuģkudan doğmaktadır. Sermaye akımları da bu iki sorunu hızla birbiriyle iliģkili hale getirir. Mishkin'in vurguladığı gibi, bir finansal sektör problemi paranın altını zayıflatırken, bir devalüasyon da bankaların pozisyonunu (eğer yükümlülüklerin büyük bir kısmı döviz cinsinden ise) Ģiddetle zayıflatır. Bu ise bir süre sonra ekonomiyi içinden çıkılmaz bir kısır döngüye sürükler. Bankaların ve banka dıģı finansal kurumların bilançolarının istikrarı çok önemli bir faktördür. Bankaların bilanço sorunları büyük ölçüde uyumsuzluk sorunlarıyla bağlantılıdır. Bu hem para hem de vade uyumsuzluğudur. Bankalar döviz olarak borçlanıp ülke parası cinsinden borç veriyorlarsa ve ayrıca kısa vadeli borç alıp uzun vadeli yatırımlar için borç veriyorlarsa, sırasıyla hem para hem de vade uyumsuzluğu sorunlarıyla karģılaģıyorlar demektir. Bir uyumsuzluk durumunda döviz kurunda bir değer kaybı, iflaslara yol açabilecek olan istikrarsızlığı harekete geçirmekte, sermaye akımlarının aceleciliği artmakta ve kriz yaratılmaktadır. Uyumsuzluk sorununun yanı sıra, banka kırılganlığını arttıran diğer unsurlar; yanlıģ değerlenmiģ ve piyasa değerlerinden sapmıģ döviz kurları ve geri dönmeyen borçlar biçimindeki bilanço sorunlarıdır. Yani, bir ülkede döviz kurları sabit veya yarı-sabit bir kur 7

8 politikası gereği denge değerlerinden sapmıģsa, finansal araçların kısa vadeli ve döviz cinsinden borçları ve uzun vadeli yerli para cinsinden alacakları varsa; banka bilançoları geri dönmeyen borçlarla bozulmuģ ise, bankaların likidite ödeyememe ve organizasyon bozukluğu sorunları var demektir. Böyle bir durum da, meydana gelen bir devalüasyon finansal Ģokların büyüklüğünü Ģiddetle arttırmaktadır (Dornbush, 2001, Pesenti ve Till 2000:3-16). Kur üzerinde spekülatif bir atak ortaya çıktığında, politika seçenekleri ikilem yaratır. Kuru korumak için faiz oranlarını kullanmak (özellikle geri dönmeyen borçlar durumunda), örneğin faiz oranlarını yükseltmekte, borç yükünü ağırlaģtırarak bankacılık sektörünü daha da kötü duruma düģürmektedir. Böyle bir durum da, mikro ekonomik göstergeler, bir krizin olasılığını veya yaklaģmakta olduğunu, standart makroekonomik göstergelerden daha anlamlı Ģekilde yansıtabilir. Bu kriz göstergeleri; Ģirket karlılığı, borç / aktif oranı, sermaye / aktif oranı, nakit / aktif oranı gibi göstergelerdir (Yay vd. 2001:26-27). Bunlara ilave olarak, krizlerin yayılmasında ithal mal fiyatları da önemli rol oynar (Baig ve Goldfajn, 1998:6). Bir ülkede paranın değer kaybı ithal mal fiyatlarını ve dolayısıyla yurtiçi fiyatları arttırır. Buna göre krizin baģladığı ilk günlerde paranın reel değer kaybı, ikinci ülkede ithal mallarının fiyatını ve ikinci ülke vatandaģlarının da para taleplerini düģürecektir. Krizlerin yayılmasını hızlandıran bir diğer kanal, yatırımcıların "sürü" davranıģı ile hareket etmesi de gösterilebilir (Kawai, 2000; IMF 1998). 3. EKONOMĠK KRĠZ VE KONJONKTÜR ÜZERĠNE LĠTERATÜR TARAMASI Ekonomik krizlere yönelik çalıģmalar 1990'lı yıllardan sonra finansal krizlerin yaygınlaģmasıyla birlikte artmıģtır. Bu ilgi akademik çevrelerin yanında IMF, NBER gibi önemli kurumlar tarafından çok sayıda çalıģmanın yapılması Ģeklinde kendisini göstermektedir. IMF daha çok ekonometrik tahmine dayalı uyarı modelleri kullanırken, modellerde özellikle kısa vadeli borçların döviz rezervlerine oranı, reel döviz kurunda meydana gelen değer artıģının boyutu ve cari iģlemler açığı gibi bazı temel değiģkenler üzerinde yoğunlaģmaktadır. IMF ayrıca özel sektör verilerine, özellikle de onların bilanço değerlerine dayalı alternatif modellere hayli ilgili gözükmektedir (Mulder, 2002: 8). Literatürde ise zikredilebilecek önemli çalıģmalar arasında Goldstein (1996), Kaminsky ve Reinhart (1999) ile Khalid ve Kawai (2003) tarafından geliģtirilen modeller sayılabilir. ÇalıĢmalarda esas olarak, yaģanması muhtemel finansal krizler için iģaret oluģturacak bir sistem geliģtirilmesi hedeflemektedir. Kullanılan temel yaklaģım ise sinyal/iģaret yaklaģımıdır. Buna göre bir gösterge belirli bir eģik değeri aģtığı zaman EWS aktif hale gelmektedir. 8

9 Kaminsky, Lizando ve Reinhart (1997), yılları arasında aylık verilerle 20 ülkedeki 79 krizi incelemiģlerdir. Modelde uluslararası rezervler, ithalat, ihracat, dıģ ticaret hadleri, reel döviz kurunun normal trendinden sapması, iç ve dıģ reel faiz oranları arasındaki fark, reel M1 talebi ile mevcut M1 değeri arasındaki fark, M2 çarpanı, iç kredilerin GSYĠH'ya oranı, reel mevduat faiz oranı, kredi/mevduat oranı, banka mevduatları, M2'nin brüt uluslararası rezervlere oranı, üretim endeksi ve sermaye piyasaları endeksi olmak üzere 15 gösterge seçilmiģtir. Elde edilen bulgulara göre; ihracat, reel döviz kuru oranı, genel para/uluslararası rezervler, çıktı fiyatları gibi değiģkenler kullanılmasıyla elde edilen sinyaller sonucu krizler tahmin edilebilmektedir. Demirgüç-Kunt ve Detragiache (1998)'e göre bankacılık krizlerinin nedeni hükümetlerin bankalara yapmıģ oldukları müdahaleler ve kurtarma amaçlı uygulanan gevģek para politikalarıdır. Bankaların ileride tekrar kurtarılacağı beklentisi etkin risk yönetimini azaltmakta ve enflasyon-döviz kuru iliģkisi dikkate alındığında paraya karģı spekülatif atak oluģturabilmektedir (Demirgüç-Kunt ve Detragiache, 1998: 82). Günal (2001), Kasım 2000 krizini Minsky'nin finansal istikrarsızlık hipotezi ile açıkladığı çalıģmasında, para arzının içselliği yaklaģımı ve finansal istikrarsızlık hipotezinde belirtildiği gibi, Merkez Bankası'nın bankaların rezerv ihtiyaçlarını karģılamaması durumunda krizin ortaya çıkacağı iddiasının Türkiye'de son yaģanan krizle birlikte geçerlilik kazandığı, yani Türkiye'de para arzının içsel olduğu sonucuna varmıģtır (Günal, 2001: 31-51). Ongun (2002), cari iģlemler açıklarıyla ekonomik krizler arasındaki yakın iliģkiden hareketle, 1980 sonrası Türkiye'deki krizleri incelediği çalıģmasında, 1990 öncesi ve sonrasının krizleriyle dıģ açıklar ve dengesizlikler arasındaki iliģkinin farklılıklar gösterdiğini belirtmektedir. Temel fark, 1990'lı ve 2000'li yıllarda patlak veren krizlerin dıģa açık bir ekonomide yaģanmıģ olmasından kaynaklanmaktadır ve krizleri ise oldukça kapalı bir ekonominin krizleridir (Ongun, 2002: 39-93). Goldstein (2003), yükselen piyasalardaki ikiz kriz deneyimini iki temele dayandırarak karakterize etmektedir. Ġlk olarak, hükümetler döviz kuru rejimini sabit tutmakta ya da döviz kuru bandını dar belirlemekte ve bu da spekülatif ataklara karģı savunmasız olmaya neden olmaktadır, ikinci olarak, ulusal bankaların yabancı yükümlülükleri ve yerli varlıkları arasındaki uyumsuzluk döviz kuru riskini ortaya çıkarmaktadır (Goldstein, 2003: 1-35). Kansu (2004), döviz krizlerini açıklayan modeller çerçevesinde, Türkiye'de yaģanan 1994, 2000 ve 2001 krizlerini incelemiģtir. Bütçe açığının Merkez Bankası kaynaklarından finanse edilmesi yönünden birinci nesil modellere benzettiği 1994 krizini herhangi bir modele 9

10 dahil edemezken, 2000 Kasım krizini kısmen ikinci nesil modellerle, 2001 krizini ise ikinci ve üçüncü nesil modellerle açıklamıģtır (Kansu, 2004). Güloğlu ve Altunoğlu (2002), 1980'li yıllarda baģlayan IMF destekli finansal serbestleģme hareketlerinin, Latin Amerika ülkelerindeki krizlerden baģlayarak Meksika, Güney Doğu Asya ve son olarak da Türkiye'de yaģanan finansal krizlerdeki rolünü inceledikleri çalıģmada, Türkiye'de ġubat 2001 tarihinde meydana gelen krizin, dıģa açık bir ekonomide döviz kuru çıpasına dayanan para programlarının, makroekonomik dengesizliklerin olduğu, denetim ve gözetim mekanizmalarının etkili olarak iģlemediği, kırılgan bir yapıya sahip bankacılık sisteminin bulunduğu durumda kolaylıkla döviz ve/veya finansal krize yol açabileceğini göstermiģlerdir (Güloğlu ve Altunoğlu, 2002). Ġmer (2005), mali serbestleģme sonrasında Türkiye'de ortaya çıkan krizlerin ve krizlerin ülkeler arasında bulaģıcılık etkisiyle ekonomik temelleri bozarak yayılması olgusunu araģtırdığı çalıģmada, Türkiye 1994, 2000 ve 2001 krizlerini incelemiģtir. ÇalıĢmada, birinci nesil krizlerde karģılaģılan uluslararası rezervlerde yavaģ ama kalıcı düģüģlerin yaģanması olgusunun, 1994, 2000 ve 2001 krizleri dönemlerinde kendisini gösterdiğini onaya koymuģtur. Ural ve Balaylar (2007), finansal istikrarsızlık dönemlerini belirlemek ve krizleri öngörmek üzere baskı indekslerini kullanmıģlardır. Finansal istikrarsızlığa yol açan etmenler dikkate alınarak Türkiye için dönemi aylık verileriyle yeni bir indeks türetilmiģtir. Elde edilen bulgular, krizlerin yaklaģmakta olduğunun anlaģılabileceğini, ancak krizlerin tam oluģum zamanının tahmin edilemeyeceği yönündedir. Söz konusu çalıģmaya göre erken uyarı göstergesi olarak bir ya da birden fazla göstergenin izlenmesi, krizlerin öngörümlenmesinde yeterli olmamaktadır. Küçükkale (2000) Nakit sıkıģıklığı Ģeklinde daha spesifik olarak tanımlanabilecek olan parasal krizlerin önceden tahmin edilebilirliği konusunda hazırlamıģ olduğu çalıģmada, Türkiye ekonomisine iliģkin 1986: :12 dönemi veri setini kullanmıģtır. Birbirlerine alternatif olan üç farklı tahmin yönteminin kullanılması ile yapılan analizlerde, parasal krizlerin bir ay önceden tahmin edilebileceğine iliģkin bulgulara yer verilmiģtir. Özatay ve Sak (2005), krizlerinin arkasında yatan nedenlerin kırılgan bankacılık sektörü ve tetikleyici faktörlerin kombinasyonu olduğu sonucuna varmıģlardır. Krizlerle ilgili oluģan geniģ literatür incelendiği zaman, krizler hakkındaki çalıģmaların gittikçe arttığı ve yeni çalıģmalarla yeni bilgi ve yaklaģımların ortaya konduğu görülmektedir. Bu çalıģmalardan elde edilen erken uyarı göstergeleri Tablo 1 de gösterilmiģtir. 10

11 Tablo 1: BaĢlıca Kriz Erken Uyarı Göstergeleri Kategori Kavram Ölçü Makro ekonomik göstergeler Sermaye akımı göstergeleri Finansal kırılganlık göstergeleri DıĢ dengesizlik/reel kurda aģırı değerlenme Rezerv yetersizliği Kredilerin aģırı geniģlemesi Reel ekonomide yavaģlama Varlık fiyatlarında dalgalanmalar Parasal katılık Akımların tersine dönme ihtimali Borçlarda patlama Kısa vadeli borç Sermaye akımlarının bileģimi Sermaye yeterliliği MB'nin kurtarmaları Bankalara olan güven Bankaların mevduatlarını mobilize etme kabiliyeti 1. Reel döviz kuru 2. Cari iģlemler dengesi/gdp 3. Ġhracat artıģ oranı 4. M2/Rezervler, seviye 5. M2/Rezervler, artıģ oranı 6. Rezervlerin artıģ oranı 7. Reel yurtiçi kredilerde artıģ oranı 8. Sanayi üretimi, artıģ oranı 9. Reel GDP, artıģ oranı 10. Borsa performansı, artıģ oranı 11. Reel faiz oranı 12. LĠBOR 13. Banka varlıkları/gdp, artıģ oranı 14. Kısa vadeli borcun rezervlere oranı 15. Kümülatif direkt olmayan akımlar/gdp 16. Portföy akımlarının toplam sermaye akımları içindeki payı 17. Banka rezervleri/toplam banka varlıklar 18. MB'nin bankalara verdiği kredi/toplam banka borçları 19. Banka mevduatı/m2, seviye 20. Banka mevduatı/m2, artıģ oranı 21. Verilen borçlar/mevduat, seviye 22. Verilen borçları/mevduat, artıģ oranı Kaynak: Uzun, A. Meral (2001), Latin Amerika da YaĢanan Finansal Krizlerin Kriz Erken Uyarı Göstergeleri Açısından Değerlendirilmesi Ekonomik Kriz Öncesi Erken Uyarı Sistemleri, Ed. Halil Seyidoğlu, Rıfat Yıldız, Arıkan Basım, Ġstanbul içinde, s VERĠ TABANI VE YÖNTEM Veri tabanı ve yöntem hakkında bilgi içeren bu bölüm, çalıģmaya referans oluģturan yöntem ve modelin tanımlanmasını ve izlenilen yolun açıklanmasını kapsamaktadır Veritabanı René ve Peron un (1996: ) yaptıkları çalıģmada reel faiz oranı, ekonomideki rejim değiģmelerinin belirleyicisi olarak ele alınmıģtır. Reel faiz oranı, ekonominin, hangi rejim içinde ne yönde hareket edebileceğini göstermektedir. Rejimler arası geçiģi belirleyen reel faiz oranı değiģkeninin ekonominin kriz göstergesi olabilmesi için ekonominin kriz ortamında olmasını belirleyecek bir rejim değiģkeni olması gereklidir. Rogoff (2005), Kaminsky, Lizando ve Reinhart (1998) ın yaptığı çalıģmalara baktığımızda erken uyarı değiģkenlerini belirlemeye yönelik olduğunu ve teorik boyuttaki reel kur-reel faiz ve milli gelir arasındaki dolaylı ve doğrudan iliģkilerin ortaya çıkmasına bağlı olarak oluģan konjonktürü incelemeye dönük olduğunu görmekteyiz. Her Ģeyden önce, Reinhart ile 11

12 baģlayan literatürde; ekonominin konjonktürel dinamiği dikkate alınmamakta ve değiģkenlere ait verilerin hangi ekonomik yapıyı gösterdiği vurgulanmamaktadır. Örneğin küçülme rejimindeyken bu değiģkenlerin olumlu bir gösterge olması ne anlama gelecektir? Makalede ele alınan öncü göstergeler ekonominin hangi rejiminde olumlu veya olumsuz gösterge niteliğinde olduğu açık değildir. Bu nedenle ekonominin konjonktürünü belirleyen değiģkenlerin tespiti burada önem kazanmaktadır. Örneğin cari açık bir kriz göstergesi midir? (Classens, (1991), Gian Maria Milesi-Ferretti, Assaf Razin (1999), Kaminsky, Graciela L.Reinhart, Carmen M.(1999)). Eğer kriz göstergesiyse 2002 yılından bu yana cari açık düzeyi Türkiye nin krize gireceğini öngörmektedir. Oysa Türkiye, cari açığın öngördüğü gibi krize girmemektedir. Bu açıdan cari açık, konjonktürün nedeni mi yoksa konjonktür, cari açığın nedeni mi? Bu konunun ampirik açıdan ele alınarak incelenmesi gerekmektedir. Ayrıca, ekonomide yaģanan dip noktadaki durgunluk dönemi ile zirve noktasındaki geniģleme dönemlerinin aynı uzunlukta olmaması, bir konjonktür dönemi boyunca gözlemlenen iniģ ve çıkıģların asimetrik olarak dağılmasına neden olmaktadır. Ancak yakın zamana kadar yapılan çalıģmalarda asimetrik yapı sergileyen serilerin sıklıkla doğrusal modeller ile tahmin edildikleri görülmektedir. Bu bağlamda sıkça kullanılan modeller, doğrusal otoregresif model, hareketli ortalama modeli ve karma otoregresif hareketli ortalama modelleri olarak sıralanabilir ve bu modeller, sadece simetrik devrevi hareketleri temsil edebilmektedir (Akgül, Koç, Koç; 2007:5). Söz konusu yöntemle yapılacak analizlerde kırılmaların etkisi dikkate alınmıģ olsa bile mevcut olan kırılmaların yeni bir konjonktürü veya rejimi gösterip göstermediği analiz edilmemektedir. Bu açıdan ekonomik verilerin hatalı tespitleri, ele alınan teorik yaklaģımların sonuçları ile gerçek hayattaki olaylar arasındaki açıklamaya dayalı gücü azalmaktadır. Doğrusal modellerin, asimetrik yapıdaki değiģkenleri temsil etmedeki yetersizliği, araģtırmacıları doğrusal olmayan modeller ve doğrusal olmayan tahmin yöntemleri geliģtirmeye teģvik etmiģtir. Bu bağlamda bir ekonomide var olan krizler arası zaman süresinin kısalığı veya uzunluğunun ortaya çıkardığı etkilerinin bir rejim değiģimi yaratıp yaratmadığı ve bunda hangi değiģkenin etkili olup olmadığının belirlenmesi önemlidir (Kahyaoğlu; 2007: ). Ayrıca döviz kurunun büyüme üzerindeki veya ülkenin ekonomik konjonktürü üzerindeki etkisi iki kanaldan ortaya çıkmaktadır. Bu kanallar finansal ve reel olmak üzere iki Aslında ekonometri yazınında serilerin asimetrik yapısı ile ilgili olarak ilk çalıģmayı Mitchell, 1927 de yaparak bazı istatistiksel kanıtlar ortaya koymuģtur. Daha sonra Keynes (1936), ekonomik göstergelerde daralma dönemlerinin geniģleme dönemlerine göre çok daha Ģiddetli olduğunu, fakat daha kısa sürdüğünü belirterek Gayri Safi Milli Hasıla (GSMH) değiģkeninin, yükseliģ dönemleri düģüģ dönemlerinden daha uzun süren asimetrik bir yapı sergilediğini ortaya koymuģtur. 12

13 baģlık altında incelenebilir. Finansal kanalda ortaya çıkabilecek etkiler genel olarak para teorisi içinde incelenen parasal aktarım mekanizmaları çerçevesinde ele alınmakta ve incelenmektedir. Bu bakıģ tarzı kur politikalarını makroekonomik açıdan ele alan bir yaklaģımdır. Döviz kurunun ekonominin geliģmesi yönünde etkiler ortaya çıkaracağı ikinci kanal olan reel etki mikro iktisadi çerçevede ele alınabilmekte ve ekonominin fiyat değiģmeleri kanalından ortaya çıkacak mekanizmaları incelemektedir. Genel olarak bu bakıģ tarzı döviz kurundaki değiģmelerin ortaya çıkardığı nispi fiyat değiģmeleri ile nispi fiyat geliģmelerinin arasındaki iliģkiyi dikkate almamaktadır. Oysa günümüzde yaģanan geliģmeler döviz kurları üzerindeki finansal ve parasal etkilerin daha çabuk görülmesine yol açmakta, bu ise beklentiler kanalından kur değiģimlerinin süreklilik kazanmasına yol açmaktadır. Bu sürekliliğin kısa veya uzun olması ekonominin büyüme veya küçülme rejiminde olup olmayacağını belirlemektedir (Kahyaoğlu; 2007: ). Kahyaoğlu ve Utkulu (2006), Krugman ı refarans alarak yaptıkları açıklamada, reel kurlardaki değiģmelerin nominal kurlardaki değiģmeden daha büyük olması durumunu, dıģ ticarette reel iliģkilerin etkisinin sonucu olduğunu vurgulamıģlardır. Bu yaklaģımda önemli olan nominal kurlardaki dalgalanmadır. Çünkü kurlar aģırı bir dalgalanma overshoot gösteriyorsa finansal değiģkenler reel değiģkenler üzerinde etkilidir. Döviz kurları bu özelliği gereği ekonomide ortaya çıkan krizin kaynağı konusunda baskın bir değiģken olmaktadır. Bununla birlikte ekonominin büyüme ya da küçülme dönemlerinde Ģokları üzerinde taģıyan bir rejim değiģken olduğu yukarıda incelenen literatür çerçevesinde görülmektedir. Türkiye nin 1989 yılından beri ekonomi üzerinde belirleyici değiģkenler kur ve faiz oranları arasındaki iliģkidir. Türkiye de 1994 Krizinde önemli rol oynayan temel değiģkenlerin döviz rezervleri ve faiz oranı olduğu bilinmektedir. Bunun yanısıra, 2001 krizinin derinleģmesindeki en önemli değiģken faiz oranıdır. Çünkü Türkiye de özellikle 1990 sonrası dönemde krizlerin temelinde finansal değiģkenlerin rolü önemsenmektedir. Döviz kurlarının aniden yükselmesinin temelinde de finansal sistemdeki açık pozisyonların yüksekliği dikkat çekmektedir (Aydın; 2006, s.123). Bu bağlamda çalıģmamızda, konjonktürün göstergesi olarak reel GSMH yı temsilen sanayi üretim endeksi vekil değiģken olarak seçilmiģtir. Bu konjonktürdeki hareketi ve bu hareketlerin bir rejim oluģturup oluģturmadığını belirleyen değiģkenler olarak reel döviz kuru ve mevduat reel faiz oranı ele alınmıģtır. Reel faiz oranı, ekonominin, hangi rejim içinde ne yönde hareket edebileceğini gösteren rejim değiģmelerinin belirleyicisi, reel döviz kuru ise ekonominin krizde olmasını belirleyecek rejim değiģkenidir. 13

14 Analizde kullanılan iģlenmemiģ verileri temsil eden zaman serileri, Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası (TCMB EVDS) sisteminden alınmıģtır. Modelde Kullanılan değiģkenler 1985:1 ile 2012:7 yılları arasında aylık verilerden oluģmakta olup değiģkenlere iliģkin tanımlamalar aģağıdaki gibidir. Tablo 2: Modelde Kullanılan DeğiĢkenlerin Tanımlanması DeğiĢkenler lnsue lnfo lnrkur Sanayi Üretim Endeksi Mevduat Reel Faiz Oranı Üfe Bazlı Reel Döviz Kuru Açıklama ġekil 1: Modelde Kullanılan DeğiĢkenlerin Zaman Grafiği 0.1 lnsue lnrkur lnfo ġekil 1 de gösterilen serilerin zaman grafiğine göre, her üç seride de serilen ln farkları alınarak trend etkisinden arındırıldığı görülmektedir. Böylece seriler ortalamaları sabit, doğrusal olmayan analizlere uygun hale getirilmiģtir. Serilerin birim kök içerip içermediğini ortaya koymak amacıyla Aucmented Dickey Fuller Birim Kök Testi yapılmıģtır. Buna göre her üç serinin düzeyinde birim kökün olduğunu ortaya koyan H 0 hipotezi reddedilmiģtir. Diğer bir ifadeyle seriler I(0) durağındır. 14

15 Tablo 3: Serilere Ait Birim Kök Testi t-ist prob lnsue lnfo lnrkur Kritik Değerler: % 1:-3.45, % 5: -2.87, %10: Doğrusal Olmayan Zaman Serileri Ġçin Tahmin Süreci Doğrusal olmayan zaman serisi analizlerinde uygulamalı çalıģmalarda izlenmesi gereken süreç, Granger (1993: ) tarafından rejim değiģimi modelleri çerçevesinde aģağıda verildiği gibi özetlenmiģtir. i. Analize tabi tutulacak seride doğrusal AR modeli için uygun p sırasını saptayın, ii. Model doğrusaldır Ģeklindeki boģ hipotezi model doğrusal değildir Ģeklindeki alternatif hipoteze karģı sınayın, iii. Seçilen modelin parametrelerini tahmin edin, iv. Tahmin ettiğiniz modelin uygunluğunu uygun sınamalar kullanarak değerlendirin, v. Eğer gerekli ise modeli değiģtirin ya da tadil edin, vi. Modeli betimsel olarak ya da öngörü amacınıza göre kullanın. Yukarıda özetlenen süreç takip edilerek elde edilen bulgular bir sonraki kısımda verilmiģtir Doğrusalsızlık Sınamaları Granger ve Teräsvirta (1993:62) tarafından da ifade edildiği gibi ele alınan iktisadi iliģki doğrusal bir Ģekilde modellenebiliyorsa, bu durumda kullanılabilecek istatistikî teoriler doğrusal olmayan modeller için kullanılabileceklerden daha fazladır. Ayrıca doğrusal bir model ile ileri dönemler için öngörüde bulunmak doğrusal olmayan modellere göre daha kolaydır. Bununla birlikte zaman serisi kısa olduğunda (örneğin yıllık sıklıkta düzenlenen bir veride on yıl, aylık sıklıkta düzenlenen bir veride üç yıl gibi), doğru model doğrusal bir model Franses ve Van Dijk (2000) rejim değiģimi modellerinde gecikme sıralarının belirlenmesi ile ilgili olarak Ģu noktaya dikkat çekmektedirler. Rejim değiģimi modellerinde AR(p) modelinin katsayılarında farklı rejimlerde yapısal kırılmalar olup olmadığı ile ilgilenildiğinden doğrusal olmayan modelin AR(p) sırası önemlidir. Bunun için çoğunlukla doğrusal zaman serisi teknikleri (kısmi otokorelasyonlar ya da bilgi ölçütleri) kullanılarak AR modelinin p sırası belirlenir. Belirlenen p sırasının doğrusal olmayan model için de uygun olduğu sonucuna varılır. Bu Ģekilde gecikme sırasını belirlemenin riskli olduğu vurgulanarak, doğrusal olmayan modelden hareketle p sırasını belirlemenin de olası tüm doğrusal olmayan modelleri denemek anlamına geldiği ifade edilmektedir. Bu çalıģmada MRS modeli için uygun p sırası doğrusal modelden hareketle ve Akaike bilgi ölçütü kullanılarak belirlenmiģtir. 15

16 olsa bile, doğrusal olmayan bir model baģarılı bir biçimde tahmin edilebilir. Dolayısıyla gereksiz yere karmaģık bir model kurma tehlikesi her zaman için söz konusudur. Ancak bu tehlikenin oluģmasını önlemek doğrusallığın sınanması ile mümkün olmaktadır. Yazında doğrusallık sınamaları parametrik ve parametrik olmayan sınamalar olmak üzere iki grupta incelenebildiği gibi alternatif belirli bir modele gereksinim duyulan ve duyulmayan sınamalar olarak da sınıflandırılabilmektedirler. Ġlk sınıflamaya göre RESET sınaması ile Tsay in F sınaması, Keenan Testi, Lagrange çarpanı sınamaları parametrik sınamalara, hata kareler için Ljung-Box istatistiği (Q sınaması), bispektral sınama ile BDS sınamaları ise parametrik olmayan sınamalara örnek olarak verilebilir. Tong (1990) bu sınamalara iliģkin oldukça kapsamlı bir bölüm içermektedir. Bu çalıģmada değiģkenlerin doğrusal bir yapıya uyup uymadıklarını belirlemek üzere Keenan, White, Terasvirta, Tsay gibi birçok test kullanılmıģ ve sonuçları aģağıda verilmiģtir. Tablo 4: Doğrusalsızlık Testleri t-istatistiği prob lag Keenan test lnsue lnfo lnrkur White test lnsue lnfo lnrkur Terasvirta test lnsue lnfo lnrkur Tsay test lnsue lnfo lnrkur Linearity LR-test [0.0000]** 0 Testlere göre model doğrusaldır (ARMA(p,q) süreci izlemektedir) Ģeklindeki boģ hipotez % 5 önem düzeyinde tüm seriler için reddedilmiģtir. Tahmin sonuçları rejim değiģikliklerinin varlığı konusunda ipuçları vermektedir. Buna göre tahmin ediciler doğrusal olmayan formda olduğu belirlenmiģtir. 16

17 4.4. Yöntem Bu çalıģmada temel analiz aracı olarak belirlenen ve ekonominin genel durumunu gösteren döviz kuru ve reel faiz oranı aracılığıyla Türkiye ekonomisindeki krizin konjonktürel yapısı aģağıdaki yöntemle ele alınmaktadır. Bu yöntemden hareketle, yaģanan krizlerin sürekli olup olmadığı belirlenmeye çalıģılmakta ve elde edilen bulgular bağlamıyla da bu krizlerin Ģok niteliğini taģıyıp taģımadığı sınanmaktır. Bu sınamalar, yukarıda açıklanan değiģkenler vasıtasıyla yapılmaktadır. Bu çerçevede analitik bulgular Markov Rejim DeğiĢimi tekniği ile Ox-metrics 6.1, R, Pcgive ve E-views7 ekonometrik paket programları kullanılarak elde edilmektedir. Markov değiģim vektör otoregresif modeli, kısaca MS-VAR, Hamilton (1989,1990) tarafından geliģtirilen tek değiģkenli Markov değiģim modelinin Krolzig (1997) tarafından çok değiģkenli duruma genelleģtirilmiģ halidir. MS-VAR model sınıfının arkasındaki temel fikir, Sims (1980)'den itibaren makro iktisatta yaygın araģtırma stratejisi olmuģ doğrusal vektör otoregresif modellerinden farklı olarak, sistem rejim değiģikliği ile karģı karģıya ise VAR sürecinin parametrelerinin rejim değiģikliği ile beraber değiģebilmesine imkân tanımasıdır. Bu bağlamda MS-VAR modeli rejimde kaymalara konu olan zaman serilerine iliģkin olarak, p'inci dereceden basit sonlu bir VAR modelinin genelleģtirilmesi olarak nitelendirilebilir. MS - VAR modeli, üç gelenek üzerine kuruludur. Bunlardan birincisi, sistemin değiģkenlerinin iliģkisinin analizi ile sisteme etki eden yeniliklerin dinamik yayılımı için olan yapı yani doğrusal zamanla değiģmeyen VAR modelidir. Ġkincisi Baum ve Petrie (1966) ile Baum ve diğ. (1970) tarafından tanıtılan, Markov zincirlerinin olasılıksal fonksiyonları için temel istatistiksel teknikler ve Pearson (1894)'a atfedilen normal dağılımların karması ile Blackwell ile Koopmans (1975) ve Heller (1965)'a kadar geriye giden gizli Markov zinciri modelidir. Üçüncüsü Goldfeld ve Quandt (1973) tarafından sunulan Markov değiģim regresyon modelleri ile, Markov değiģim regresyon modellerinin istatistiksel analizine yönelik Baum ve diğ. (1970) fikirlerine dayanan Lindgren (1978) çalıģmasıdır. Zaman serileri bağlamında ise MS modelinin tanıtılması, Hamilton'm 1988 ve 1989 çalıģmaları ile olmuģtur. Ayrıca egzojen rejim üreten bir sürece bağlı olan bir Gaussian VAR süreci olarak MS-VAR modelleri, Tjostheim (1986) tarafından tanıtılan çifte stokastik süreçler kavramı kadar durum uzay modelleri ile de yakından iliģkilidir (Krolzig, 1997,1998; Davidson, 2007; Frömmel ve diğerleri, 2007). MS-VAR üzerine yapılan pek çok çalıģmada, Krolzig (1997) tarafından geliģtirilen yaklaģım örneğin farklı rejimlerde aynı gecikme uzunluklarının kullanılması, geçiģ 17

18 olasılıklarının sabit olması, ya tamamen ya da ufak değiģikliklerle pek çok çalıģmada kullanılmıģtır (Bildirici ve Bozoklu, 2010:6). MS - VAR modelleme yaklaģımına iliģkin söz konusu literatürdeki çalıģmalardan bazıları ise; güneģ lekeleri ve çoklu denge ile ilgili olarak Chauvet ve Guo (2003), para politikası ile ilgili olarak Owyang (2002), Fujiwara (2006), Mehrotra (2009), krizlerle ilgili olarak Fratzscher (2002), Tillmann (2004), Pontines ve Siregar (2008), konjonktür dalgaları üzerine Kontolemis (1999), Krolzig (2001,2001a), Saltoğlu, ġenyüz ve YoldaĢ (2003), Ferrara (2003), Krolzig ve Toro (2004), Artis, Krolzig ve Toro (2004) ile Anas ve diğ.(2007), borsa üzerine Hondroyiannis ve Papapetrou (2006), ismail ve Isa (2008), Guidolin ve Hyde (2009), uluslarararası üretim iliģkisi üzerine Chen ve Shen (2007), Chen (2009), faiz oranları üzerine Tillmann (2001) ve döviz kurları üzerine Kumah (2007) Ģeklindedir. Bu çalıģmada, kriz göstergesi olarak kabul edilen değiģkenlerin asimetrik etkileri dikkate alındığında, yukarıda belirtilen amaç kapsamında kullanılan yöntem, kısaca tanıtılmaktadır. Markov rejim değiģim modellerinin temel özelliği, bir ekonomik süreçte ortaya çıkan değiģimlerin çok değiģkenli analizine imkân vermektedir. Genel olarak ekonomik konjonktürün analizinden hareketle, zaman serilerinin stokastik sürecindeki ortak rejim değiģimleri analiz edilmektedir. Bu çerçevede Markov DeğiĢim sürecinin ardıģık bağımlılık ifadesi aģağıdaki notasyon ile gösterilmektedir (Kök ve Kahyaoğlu; 2007: ): 1 1 y y1 Burada,..., y t t nt A1 sabitlere ait vektördür.,, Ap y v s A s y A s y (1) t t t t p t tp t n boyutunda bir zaman serisinden oluģan vektördür, v ise katsayılar ve gecikme parametrelerinin vektörüdür. t beyaz gürültü sürecini temsil etmektedir. Hamilton süreci, (çalıģmanın bu kısmı için bkz. Hamilton,1994: ss ) Ģu Ģekilde formüle edilmektedir. y t st ( 1 yt 1 s ) ( y t t s y t t s y t t s ) ( ) ( ) t 4 t (2) ~ N(0, ) s 1,2 t t Bu düzeyde eģitliğin iki ortalaması bulunmaktadır. Bu ortalamalar y t durumları, ler ise rejimler arasındaki değiģimi göstermektedir. Burada rejim değiģimi y t değiģkenin davranıģı 18

19 tarafından belirlenmektedir. Gözlenemeyen stokastik bir süreç, s t değiģkeni birinci düzeyden bir Markow Sürecini ortaya çıkarmaktadır. Bu durum Ģu Ģekilde ifade edilmektedir: P { st j st 1 i, st 2 k,...} P{ st j st 1 i} pij (3) Burada rejim değiģimi, yt değiģkenin davranıģı tarafından belirlenmektedir. Gözlenemeyen st değiģkeni ise birinci düzeyden bir Markow Sürecini ortaya çıkarmaktadır. Dolayısıyla bu durum da, st gibi Ģimdiki rejim dönemi, bir önceki rejim dönemine bağlı olmaktadır. P { st j st 1 i, st 2 k,...} P{ st j st 1 i} pij (4) Yukarıdaki eģitlik bir bayes açılımını sergilemektedir. Bu süreç, NxN boyutunda bir vector olarak, aģağıdaki matris gösterimiyle yazılmaktadır: P p p p N p p p N p p p N1 N 2 NN. (5) Burada ortaya çıkan iki durumlu bir süreç (2 1) boyutunda geçiģ matrisiyle ifade edilmekte Pst 1 t ve bu vektörün ilk elemanı ve t t1, y t olmaktadır. GeçiĢ matrisinin değeri de t anındaki rejimi göstermektedir. Bu vektör aģağıdaki Ģekilde tanımlanmaktadır: ˆ tt1 P st 1 t1 P st 2 t1 (6) Buradan da yt koģullu olasılık matrisi aģağıdaki Ģekli ile dönüģtürülmektedir: f ( yt st 1, t1 ) t (7) f ( yt st 2, t1 ) Bu notasyonlardan hareketle de Ģu denklem sistemine ulaģılmaktadır. t, t t 1 t t, t 1 t t 1 f y s j f y s j P s j (8) 19

20 j = 1,2 biçimindeki eģitlik, yt ve st olasılıklarının eģitliğidir. Bu eģitlik iki durumlu olduğu zaman Ģu Ģekli almaktadır; 2 2, f y f y s P s ˆ (9) t t1 t t t1 t t1 t / t1 st1st 11 ve ˆ ve ˆ t1 t1 matrisinden elde edilmektedir. Burada s t, y t nin sürecine bağlı olarak t t değiģirken; y t, modelde yer alan parametreler ve varyansa bağlı olarak değiģmektedir. Burada p 11, süreç birinci rejimdeyken bir sonraki dönemde tekrar birinci rejimde olma olasılığını verirken; p 22, süreç ikinci rejimdeyken tekrar ikinci rejimde kalma olasılığını vermektedir. Ayrıca σ 2 nin normal dağılması gerektiği, parametrelerin olasılık kurallarını tam olarak sağlaması yani istatistiksel olarak anlamlı olmaları gerektiği vurgulanmaktadır (Akgül, Koç, Koç; 2007:10) MS-VAR Sürecinin Sınıflandırılması Krolzig'in MS-VAR modelleme yaklaģımı, sınıflandırma açısından oldukça esnek bir çatı sağlamaktadır. Krolzig'in yaklaģımı tüm parametrelerin rejim değiģikliğinden etkilendiği genel durum dıģında aynı zamanda, ortalamanın veya sabit terimin rejime bağlı olup olması veya hata teriminin değiģen varyans özelliği taģıyıp taģımamasına veya otoregresif parametrelerin rejimlere göre değiģip değiģmemesine, yani sadece belirli parametrelerin rejimle beraber değiģebildiği bir sınıflandırma yapılabilmesine imkân vermektedir. Ancak tüm parametrelerin rejim değiģikliği ile farklılaģtığı modelin uygulamada hesaplanması gereken parametre sayısının çokluğu ve bu bağlamda iktisadi yorumunun güçlüğü nedeniyle Krolzig (1997) tarafından çok pratik olmadığı ifade edilmiģtir. Dolayısıyla uygulamalı çalıģmalarda yalnızca bazı parametrelerin rejim değiģkenine bağlı olacağı buna karģılık, diğer parametrelerin ise bağlı olmadığı varsayılmaktadır. Farklı MS-VAR süreçlerine iliģkin olarak Krolzig (1997,1998)'in yaklaģımı Tablo 5 de özetlenmiģtir. Tablo 5: MS-VAR Model Türleri MSM MSI Yapısı μ değiģir μ sabit v değiģir v sabit A j Σ sabit MSM-VAR Doğrusal MVAR MSI-VAR Doğrusal VAR sabit Σ değiģir MSMH-VAR MSH-MVAR MSIH-VAR MSH-VAR A j Σ sabit MSMA-VAR MSA-MVAR MSIA-VAR MSA-VAR değiģir Σ değiģir MSMAH-VAR MSAH-MVAR MSIAH-VAR MSAH-VAR Kaynak: Krolzig (1997, 1998) Tabloda yer alan M ortalamayı, I sabiti, A otoregresif parametreleri ve H heteroskedastisitiyi ifade etmektedir. 20

21 Tablo 5'den de görüleceği üzere Krolzig'in yaklaģımında, temelde iki tür rejim değiģimi veya kayması söz konusudur. Birincisi ortalama için söz konusu olmaktadır ve MSM(M) VAR(p) süreci olarak isimlendirilmektedir. Ġkinci tür rejim kayması ise, sabit için söz konusu olmaktadır ve MSI (M) - VAR(p) süreci olarak isimlendirilmektedir. Doğrusal VAR modeline karģıt olarak ortalama ve sabit içeren bir MS(M)-VAR(p) modeli eģdeğer değildir. Krolzig (1997, 2003) bu biçimlerin rejimdeki bir değiģiklikten sonra gözlemlenen değiģkenler üzerinde farklı dinamik ayarlamaları beraberinde getirdiğini göstermiģtir. Buna göre ortalama ve sabit içeren modellerin temel farkı, rejimler arasındaki geçiģlerin Ģeklidir. Ortalama içeren modelde rejimde bir değiģimden sonra sürecin ortalamasında bir kerelik bir sıçrama söz konusudur. Sabit içeren modelde ise, bir durumdan diğer duruma geçiģten sonra yeni bir seviyeye yavaģça yaklaģılması söz konusudur. Bu bağlamda ortalama içeren model bir rejimden diğer rejime geçiģin keskin veya ani olduğu durumlar için kullanılırken, bir rejimden diğer rejime geçiģin yumuģak olduğu durumlarda ise sabit içeren model kullanılmaktadır. Ortalama ve sabit içeren eģitliklerdeki MSI ve MSM modelleri otoregresyonun derecesi sıfır, p = 0, ise özellikleri eģ değerdir ve MS-VAR modeli egzojen değiģkenler içermesi durumunda ise, örneğin ortalama ayarlanmıģ biçiminin sunumu, MS(M) VARX(p) Ģeklinde olmaktadır. 5. ANALĠTĠK BULGULAR Yukarıda açıklanan amaç çerçevesinde ele alınan analiz döneminde ortaya çıkan iliģki Markov Rejim DeğiĢim modeliyle tahmin edilmiģ ve tahmin sonuçları ġekil 2, Tablo 6, Tablo 7 ve Tablo 8 de verilmiģtir. 21

22 ġekil 2: Rejim GeçiĢ Olasılıklarına Ait YumuĢatılmıĢ Grafikler 0.1 lnsue Regime 1 Fitted 2.5 r:lnsue(scaled) P[Regime 1] smoothed P[Regime 2] smoothed Ġncelenen serilerin dinamik yapılarındaki farklılıklar ve MRS modellerinin veriye bağımlı yapısı nedeniyle her bir seri için rejim sayısı ile rejim tanımlamaları farklılaģabilecektir. Bu çalıģmada rejim sayısı her bir seri için 2 dir. ** Diğer bir ifade ile gözlenemeyen durum değiģkeni için iki rejim tanımlanmıģtır. Varyansın aynı olduğu varsayımı altında tahmin edilen modellerde Hamilton (1989) çalıģmasına bağlı kalınarak rejim 1 yüksek büyüme (geniģleme) ve rejim 2 düģük büyüme (daralma) dönemleri olarak tanımlanmıģtır. Bu bağlamda geçiģ olasılıklarını gösteren ġekil 2 de yer alan grafikler incelendiğinde, daralma dönemlerinin rejim 2 yi, geniģleme dönemlerinin rejim 1 i ** Uygulamalı çalıģmalarda karģılaģılan temel sorunlardan biri seriyi en iyi biçimde nitelendirecek MRS modeli için rejim sayısının ne olması ve nasıl belirlenmesi gerektiğidir. Bununla birlikte bu konuya çok fazla değinilmemiģtir. Uygulamada çoğu zaman serinin zamana göre grafiğinden hareketle biçimsel olmayan bir yaklaģımla rejim sayısı belirlenmektedir. Ġstatistikî bir yaklaģım olabilirlik oranı sınamaları olmakla birlikte bilindik koģullar boģ hipotez altında sağlanamamakta ve olabilirlik oranı istatistiğinin asimptotik dağılımı ki-kare dağılımına uymamaktadır (Psaradakis ve Spagnolo, 2003:238). Hansen (1992) sınaması hesaplama yükü oldukça yüksek bir sınamadır. Garcia (1998) hesaplama yükü daha az olan bir yaklaģım önermektedir. Hipotez sınamaları yerine Akaike gibi Schwarz gibi olabilirlik ölçütlerinin MRS modellerinde uygun rejim sayısını belirlemede kullanılabilirliği Leroux (1992), Leroux ve Puterman (1992) ve Ryden (1995) tarafından kaleme alınmıģtır. Ancak bu ölçütlerin kullanılabilirliği üzerine daha fazla araģtırma yapılması gerektiği ifade edilmektedir. 22