MAKROEKONOMİ VE TARIM. Ahmet BAYANER1

Transkript

1 MAKROEKONOMİ VE TARIM Ahmet BAYANER1 Özet: Makroekonomik değişmelerin tarımsal fiyatlara etkileri yedi değişkenli bir vektör autoregresyon (VAR) modeli ile araştırılmıştır. Modelde para arzı, döviz kuru, GSMH deflatörü, akar gübre fiyatları ile çiftçinin eline geçen fiyatlar kullanılmıştır. Makroekonomik değişmelerin tarımsal fiyatlar üzerinde fazla etkili olmadıkları, tarımsal fiyatların daha çok kendi gecikme değerlerinden etkilendikleri belirlenmiştir. Anahtar kelimeler: Makroekonomi, vektör autoregresyon, tarımsal fiyatlar 1. GİRİŞ Tarımın Türkiye ekonomisindeki öneminin göreceli azalmasına rağmen milli gelirin %20 si halen tarımdan sağlanmaktadır ve toplam ülke nüfusunun % 40 ından fazlası tarımda istihdam edilmektedir. Dışa açılma politikaları ile birlikte, böylesine önemli bir sektörün makroekonomik gelişmelerden ve değişmelerden etkilenmesi de kaçınılmaz olmaktadır. Benzer şekilde ekonominin diğer sektörleri de tarımdaki gelişmelerden etkilenmektedir. Tarımsal Kamu İktisadi Teşebbüsleri nin yeniden yapılandırılması ve özelleştirme çalışmaları ile birlikte, tarımsal fiyatların makroekonomik değişmelerden daha fazla etkilenmeleri beklenmektedir. Literatürde makroekonomik değişmelerin tarımsal fiyatlara etkileri konusunda birçok çalışma olmasına rağmen Türkiye de bu konuda çok sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Yapılan çalışmalar makroekonomik değişkenlerin tarımsal fiyatlar üzerindeki etkilerinin önemli olabileceğini göstermiştir. Tarım ve makroekonomi bağlantısı konusunda ilk çalışmalardan biri Schuh (1974) tarafından yapılmıştır. Schuh özellikle döviz kurlarının tarımsal fiyatlar ve gelir üzerinde önemli etkileri olduğunu vurgulamıştır. Döviz kurlarındaki değişmelerin etkileri Kost (1976) ve Chambers ve Just (1981) tarafından da araştırılmıştır. Josling (1985) tarım sektörünü anlamak için makroekonomi ile bağlantısının bilinmesinin önemine değinmiştir. Bamhart (1989) makroekonomik değişmelerden para arzının ürün fiyatlarını etkileyen en önemli ektenlerden biri olduğunu savunmuştur. Bazı makroekonomik ve tarımsal değişkenler arasındaki ilişkiler araştırılmış ve bunlardan bazılarının önemli olduğu bulunmuştur. Pozitif faiz oranlarında, döviz kurlarında ve genel fiyat seviyelerinde meydana gelen önemli bir değişiklik tarımsal fiyatları olumsuz yönde etkilemektedir (Orden, 1986). Hart (1992), yapılan bazı çalışmaları özetleyerek, faiz oranlarının ve enflasyonun Ingiltere de tarımsal fiyatlar üzerinde etkili olduklarını vurgulamıştır. Hallam (1995) ise Ingiltere de 1. Dr. Tarımsal Ekonomi Araştırma Enstitüsü, Ankara 34

2 tarımsal fiyatların makroekonomik değişmelerden az da olsa etkilendiğini ve bu etkinin istatistiksel olarak önemli olduğunu ortaya koymuştur. Bayaner (1996), para arzı, faiz oranları ve genel fiyat seviyesinin tarımsal fiyatları önemli ölçüde etkilemediğini ortaya koymuştur. Fert başına milli gelir ise tarımsal girdi fiyatlarının daha fazla etkilediği vurgulanmıştır. Sims (1980) tarafınfan geliştirilen Vektör Autoregresyon (VAR) metodunun teoriye uğun olmadığı konusunda birçok görüş olmasına rağmen (Cooley ve LeRoy, 1985; Darnel ve Evans, 1990; Robertson ve Orden, 1990) tarımın makroekonomi ile bağlantısını inceleyen birçok araştırmada bu metot kullanılmıştır (Bessler, 1984; Orden, 1986; Orden ve Fackler, 1989). Bu çalışmanın amacı tarımsal çıktı ve girdi fiyatları ile bazı makroekonomik değişkenlerin ilişkilerini araştırmaktır. Bu tür analizler için en uygun model VAR modelidir (Orden, 1986; Hallam, 1995) ve bu çalışmada da VAR modeli kullanılmıştır. 2. MATERYAL VE YÖNTEM VAR çok değişkenli bir zaman serisi modelidir ve değişkenlerin t zamanındaki değerlerini geçmiş ( t-i)(i = 1,2..n) değerle değişkenlerin geçmiş değerleri ile ilişkilendirir. Çok basit iki değişkenli bir VAR modeli aşağıdaki gibidir: Milli Gelir = a (Para Arzı),., + b ( Milli Gelir),.., + e, Para Arzı = c (Para Arzı),., + d ( Milli Gelir),., + e, Burada her iki değişken de kendi ve diğer değişkenin geşmiş değerleri tarafından belirlenir. Bu durumda modelde her hangi bir dışsal (exogenous) değişken yer almamaktadır. Bu, VAR modelinin temelini oluşturmaktadır. Tipik bir VAR modeli daha çok değişken içerebilir ve değişken sayısı kadar da eşitlik ve istenildiği kadar da gecikme değeri (lag) modele ilave edilebilir (Darnel ve Evans,1990). Bunun yanısıra VAR modeline dışsal değişkenler de ilave edilebilir. VAR modelinin tahmini çok aşamalı (step-wise) bir işlemdir. Bu basamaklar şöyle sıralanabilir: 1. Veri transformasyonu; 2. Yeterince uzun bir gecikme değeri (lag) seçimi; 3. Uygun bir gecikme değeri uzunluğunun tesbiti; 4. Model ve Tepti Fonksiyonu tahmini. Tarımın makroekonomik bağlantılarını inceleyen çalışmalarda farklı değişkenler kullanılmıştır. Bu değişkenlerden en çok kullanılan döviz kurları olmuştur (Schuh, 1974; Kosk, 1976; Chambers ve Just, 1979 ve 1981; Collins vd, 1980). Literatürde kullanılan diğer değişkenler ise para arzı, tarımsal fiyatlar, tarımsal dış ticaret dengesi, tarımsal gelir, faiz oranları, milli gelir deflatörü, tarımsal ihracat, tarımsal üretim, fert başına milli gelir, tarımsal girdi fiyatları, akaryakıt fiyatları, ve imalat sanayi fiyatlarıdır (Bessler, 1984; Chambers, 1984; Orden, 1986; Orden ve Fackler, 1989; Robertson and Orden, 1990; Hart, 1992; Hallam, 1995; Bayaner, 1996). 35

3 Bu çalışmada tarıma doğrudan veya dolaylı olarak etkileyen aşağıdaki değişkenler kullanılmıştır: Para Arzı (PA): Para arzında meydana gelen bir artış, enflasyonu etkileyerek tarımsal fiyatların yükselmesine sebep olmaktadır. Para arzı dolayısıyla tarımsal fiyatların tespitinde önemli bir belirleyici rol oynayabilmektedir. Para arzının tarımsal fiyatlara etkilerini ortaya koymak için paranın dar tanımı (M1: Dolaşımdaki para ile vadesiz ticari ve tasarruf mevduatı) modelde kullanılmıştır. Döviz Kuru (DK): 1970 li yıllarda hızla gelişen ticaret, dikkatleri döviz kurlarının tarıma etkileri üzerine yoğunlaştırmıştır. Türkiye net bir tarım ihracatçısı ülkedir ve önemli miktarda ihracat geliri sağlamaktadır. Dolayısıyla döviz kurları tarımsal fiyatları etkileyen önemli bir değikendir. Bu çalışmada uluslararası makroekonomik gelişmelerin etkisini ölçmek için ABD Doları kuru kullanılmıştır. Faiz Oranları (FO): Tarımsal kredi faiz oranları ticari faiz oranlarından düşük olmasına rağmen, kredi kullanan tarım işletmelerinde faiz ödemeleri üretim masraflarının önemli bir bölümünü teşkil etmektedir. Dolayısıyla faiz oranları tarımsal fiyatlar üzerinde önemli etkilere sahiptir. Faiz oranlarının tarımsal fiyatlara etkilerini test etmek için ticari faiz oranları modelde yer almıştır. Fert Başına Milli Gelir (MG): Milli gelir ile ilgili herhangi bir gösterge bu amaçla kullanılabilmektedir (Hallam, 1995). Çünkü milli gelir tarımsal ürünlere olan talebi etkilemektedir. Modele ABD doları bazında fert başına milli gelir ilave edilmiştir. GSMH Deflatörü (GSMH): Ekonomide genel fiyat seviyeleri tarımsal girdi ve çıktı fiyatlarını farklı seviyeleride etkilemektedir. Sözkonusu etki positif olabileceği gibi negatif de olabilir (Orden, 1986). Genel fiyat seviyesinin etkilerini görebilmek için Gayri Safi Milli Hasıla Deflatörü (1968=100) modele ilave edilmiştir. Tarımsal Girdi Fiyatları: Girdi fiyatları için, modele en çok kullanılan DAP, Amonyum Nitrat ve Amonyum Sülfat gübreleri fiyatlarının ağırlıklı ortalamaları (GF), traktör fiyatları (TF) ve akaryakıt fiyatları (AF) ilave edilmiştir. Bu masraflar üretim masraflarının önemli bir kısmını oluşturmaktadır. Tarımsal Çıktı Fiyatları: Tarımsal ürün fiyatlarının belirleyicisi olarak çiftçinin eline geçen fiyatlar endeksi (ÇEGF) (1968=100) kullanılmıştır. VAR modeli yıllarını içeren yıllık veriler kullanılarak tahmin edilmiştir (TZOB, 1990; DİE, 1996). Gecikme değeri uzunluğu seçimi bu modelde önemli bir husustur. Zira farklı uzunluktaki gecikme değeri farklı sonuçlar verebilmektedir. Gecikme değeri uzunluğu Akaika Information Criteria (AIC) ve Schvvarz Bayesian Information Criteria (SBIC) göre seçilmiştir. Her iki kriter de optimal gecikme değeri uzunluğunun bir periyod olduğunu vurgulamaktadır. Bütün değişkenler Toptan Eşya Fiyatları Endeksi (TEFE) ile deflate edilmiştir ve tabii logaritmaları alınmıştır. VAR modelinde değişkenlerin durağan (stationary) 36

4 olup olmamaları önemli bir belirleme problemidir. Durağan olmayan zaman serilerinde, eğer seriler entegre değilse, bir zaman trendinin yer alması uygun bir yaklaşım değildir. Entegre serileri için en uygun yaklaşım, serilerin farklarını almaktır. Yani Yt -YM in değişken olarak dikkate alınması uygundur. Ancak Fanchon ve VVendel (1992) serilerin farklarının alınmasının çok değişkenli VAR modellerinde yanlış sonuçlar verebileceğini öne sürmüşlerdir. Doan (1990) serilerin farklarının alınmaması gerektiğini belirtmektedir. Çünkü serilerin farklarının alınması modelin gelişmesine fayda sağlamayacağı gibi modelin açıklanmasında faydalı bazı önemli bilgiler de kaybedilebilmektdir. Eğer seriler ko-entegre ise, Vektör Hata Düzeltme (Vector Error Correction - VEC) modeli kullanılmalıdır (Robertson ve Orden, 1990). Serilerin entegre olup olmadıkları Augmented Dickey-Fuller ve Dickey-Fuller (DF) testleri kullanılarak araştırılmıştır. Bu testler kullanılan serilerin hepsinin birinci dereceden entegre olduklarını ortaya koymuştur (Dickey and Fuller, 1979 ve 1981). Birim kök testleri de tarımsal fiyatların diğer serilerle ko-entegre olduklarını ortaya koymuştur. VAR modelinde eğer dışsal değişkenler modele ilave edilmemiş ise tahmin parametrelerinin anlamlı bir yorumu yapılamamaktadır. Veriler arasında dinamik (uzun dönem) ilişkileri Tepki Fonksiyonu (Impulse Response Function - IRF) ile ortaya konmaktadır. IRF herhangi bir değişkendeki bir rassal standart hata şokunun diğer değişkenler üzerindeki etkilerini ortaya koyar. Buna ilave olarak Öngörü Hatası Varyans Ayrıştırması de (Forecast Error Variance Decomposition) bir değişkenin diğer değişkenler üzerindeki etkisini yüzde olarak ortaya koymaktadır. IRF, VAR modelinde hareketli ortalamaların parametrelerince ortaya konmakta ve tahmin edilen modelin bir özetini vermektedir. Ancak hata terimleri arasındaki otokorelasyondan dolayı IRF hatalı sonuçlar ortaya çıkarabilmektedir. Bu, değişkenlerin modelde dizilişlerinin değiştirilmesi ile önlenebilmektedir. Değişkenlerin dizilişi sonuçları etkilemektedir. Bu nedenle değişkenler en etkili olandan en az etkili olana doğru bir sıra takip etmelidir. Bu çalışmada tarımsal fiyatlar modelde en sonda yer almıştır. Çünkü tarımsal fiyatlar makroekonomik değişkenler üzerinde fazla bir etkiye sahip değildir. Değişkenlerin dizilişi para arzı, faiz oranları, döviz kurları, genel fiyat seviyesi, milli gelir, tarımsal girdi fiyatları ve tarımsal çıktı fiyatları şeklindedir. 3. BULGULAR VE TARTIŞMA Tartışılan bütün makroekonomik değişkenler modele konmuş ve tarımsal fiyatlara etkileri araştırılmıştır. Başlangıç çözümlerinde faiz oranlarının ve kişi başına milli gelirin tarımsal fiyatlar üzerindeki etkileri önemsiz bulunduğundan bu değişkenler modelden çıkarılmış ve model tekrar tahmin edilmiştir. 37

5 VAR modelinde değişkenlerin dizilişi etkilerini de değiştirmektedir. VAR modelinin tahmininde değişkenlerin dizilişi değiştirilerek etkilerinin farklı olup olmadığı araştırılmıştır. Ancak bu çalışmada değişkenlerin dizilişinin değiştirilmesi makroekonomik değişkenlerin tarımsal fiyatlara etkilerini önemli derecelerde değiştirmemiştir. Değişkenler para arzı, döviz kuru, GSMH deflatörü, akaryakıt fiyatları, traktör fiyatları, gübre fiyatları ve çiftçinin eline geçen fiyatlar şeklinde sıralanmıştır. Vektör Autoregresyon modelinde açıklayıcı değişkenler yer almadığından literatürde genellikle regresyon sonuçları yerine sadece regresyon özet istatistikleri verilmiştir. Ancak VAR modelini çözen yeni bilgisayar programları modelde açıklayıcı değişkenlerin de yer almasına olanak sağlamaktadır. Sonuçların daha tutarlı ve bazı önemli değişmelerin etkilerini görmek açısından modele bir sabit ve bir de yapay değişken ilave edilmiştir. Regresyonun sabit değişken ilavesiyle sabit parametresi sıfır ile sınırlandırılmamış olmakta ve bu regresyon belirleme katsayısının yükselmesine sebep olmaktadır. Yapay değişken 1994 yılında alınan 5 Nisan kararlarının etkisini ortaya koymak açısından modele ilave edilmiştir (1994 yılı için D=1, diğer yıllar için D=0). Bu çalışmada da regresyon istatistik özetleri Tablo 1 de verilmiştir. Bu değişkenlerin modele ilavesiyle modelin R2 istatistiklerinde belirgin bir iyileşme gözlemlenmiştir. D-W istatistiği genelde otokorelasyon hipotezini reddetmektedir. F-değeri ise bu modelde değişkenlerin gecikme değerlerinin önemli olup olmadıklarını test etmektedir. Bu değerlere göre değişkenlerin geçmiş değerlerinin parametrelerinin sıfır olduğu hipotezi reddedilmiştir. Bir başka deyişle, makroekonomik değişkenelerin tarımsal fiyatlar üzerindeki etkileri istatistiksel olarak önemlidir. Ancak bu etkiler oransal olarak küçüktür. Tablo 1. VAR(1) Modeli İstatistikleri Bağımlı değişkenler R2 D-W F Para arzı Döviz kuru GSMH deflatörü Akaryakıt fiyatları Traktör fiyatları Gübre fiyatları ÇEGF IRF bir değişkene yapılan positif bir standart hata şokuna karşı diğer değişkenlerde meydana gelen değişmeleri göstermektedir. Makro ekonomik değişkenlere uygulanan bir şokun tarımsal fiyatlar üzerindeki etkileri Şekil 1 de verilmiştir. Şekil Tin incelenmesinde de görüleceği 38

6 Para Arzı Traktör Fiyatları GSMH Deflatörü Çiftçinin Eline Geçen Fiyatlar % Şekil 1. Tarımsal Fiyatlar için Tepki Fonksiyonları 39

7 üzere, makroekonomik değişmeler tarımsal fiyatları fazla etkilememektedir. Yani tarımsal fiyatlar üzerinde makro ekonomik değişmelerin önemli bir belirleyici rolü yoktur. Bunda destekleme alım fiyatları ve sübvansiyonlar gibi tarımda uygulanan politikaların etkileri önemli olmaktadır. Tarımsal fiyatlar pazar ekonomisi çerçevesinde oluşmamakta ve destekleme alım fiyatları ve sübvansiyonlar genel olarak enflasyon hariç makro ekonomik gelişmeler göz önüne alınmadan tesbit edilmektedir. Böyle bir durumda da tarımsal fiyatlar makroekonomik değişmelerden en az etkilenmektedir. Benzer sonuçları Öngörü Hatası Varyans Ayrıştırmasından da görmek mümkündür. Tarımsal fiyatlar genel olarak kendi geçmiş değerleri ile daha çok ilişkilidirler. Sonuçlar Table 2, 3 ve 4 te verilmiştir. Çiftçinin eline geçen fiyatlar en çok kendi gecikme değerlerinden etkilenmektedir. Traktör ve gübre fiyatları çiftçinin eline geçen fiyatlar üzerindeki etkileri giderek artan bir seyir izlerken, GSMH deflatörünün etkisi azalan bir seyir izlemektedir. Döviz kurunun etkileri ise dört dönem sonra ortaya çıkmaktadır. Para arzı ve akaryakıt fiyatları ÇEGF ı fazla etkilememektedirler. Benzer tartışmalar gübre fiyatları için de sözkonusudur. Gübre fiyatları da yine en çok kendi geçmiş değerlerinden etkilenmektedirler. Makro ekonomik değişmeler gübre fiyatlarını fazla etkilememektedirler. Traktör fiyatları da en fazla yine döviz kuru ve GSMH deflatöründen etkilenmektedir. Döviz kurunun etkisinin önemi Türk Lirası'nın hızlı bir şekilde değer kaybetmesinden kaynaklanmaktadır. Tarım hala önemli bir ihraç potansiyeli olan sektördür ve ihracat gelirlerine katkısı büyüktür. Hızlı dedeğer kaybeden olan Türk Lirası tarım ticaretinde Türkiye nin rekabet gücünü ve ticaret hacmini artırmaktadır. Bu durum döviz kurunun tarımsal fiyatlar üzerindeki etkisini açıklayabilmektedir. Tablo 2. Çiftçinin Eline Geçen Fiyatlar için Öngörü Hatası Varyans Ayrıştırması Dönem M1 DK GSMH def. AF TF GF ÇEGF

8 B. İşletme dışı belirsizlikler 1. Pazarlar ve Fiyatlar a. Ürün fiyatları b. Girdi fiyatları 2. Teknolojiler ve üretim tekniği a. Modası geçme b. Toplam üretimin etkileri 3. Hükümet ve idari kurumlar a. Fiyat desteklemeleri b. Üretim kontrolü c. Kredi politikaları 4. Bireysel a. Bankacılar b. Arazi sahipleri c. İşçiler Tarımsal üretimdeki belirsizlik hakkındaki diğer bir sınıflandırma şekli de aşağıdaki gibidir (Kip, 1975): A. Teknik belirsizlik 1. Verim belirsizliği 2. Teknolojik belirsizlik B. Ekonomik belirsizlik 1. Fiyat belirsizliği 2. Gelir belirsizliği C. Sosyal ve kurumsal yapı belirsizliği 4. ARAŞTIRMA BULGULARI Araştırmanın bu bölümünde, Türkiye de yetiştirilen önemli dört tarla ürününün üretiminde, üreticilerin karşı karşıya bulundukları belirsizliği yansıtacak mahiyette olan verim, fiyat ve brüt getiri değişkenliklerine ait bazı ampirik tahminler verilmektedir. Herhangi bir ürünün verim, fiyat ve gelirindeki belirsizlik (tesadüfi veya öngörülemeyen değişkenlik), üretici açısından iki şekilde ele alınmaktadır. Birincisi, uzun dönem ortalamasından sapmaların tamamı tesadüfi dalgalanmalar olarak nitelendirilebilir. Bu durum, üreticinin ürettiği ürünleri uzun dönem verim, fiyat ve gelir trendleri hakkında bir yargıya sahip olmadığı belirsizlik durumunu temsil etmektedir. İkincisi, üreticinin fiziki ve ekonomik olmak üzere bazı uzun dönem trendlerinden haberdar olduğu varsayılarak, sadece bu trendlerden sapmalar tesadüfi dalgalanmalar (belirsizlik) olarak kabul edilebilir. Araştırmada yer alan ürünlere ait verim, fiyat ve brüt getirilerine ilişkin seriler çizelge 1 de verilmiştir Verim Belirsizliği Tarımsal üretimin kısmen veya tamamen üreticinin kontrolü altında olamayan bazı dış değişkenlerin (yağış miktarı ve düzeni, ısıyağış ilişkisi, zararlılar, bitki hastalıkları vb.) etkisi altında bulunması, ele alınan ürünlerin hektar başına verimlerinde ve dolayısıyla toplam üretimlerinde yıldan yıla önemli dalgalanmalara yol açmaktadır. Şiddetli

9 Tablo 3. Gübre Fiyatları için Öngörü Hatası Varyans Ayrıştırması Dönem M1 DK GSMH def. AF TF GF ÇEGF Tablo 4. Traktör Fiyatlan için Öngörü Hatası Varyans Ayrıştırması Dönem M1 DK GSMH def. AF TF GF ÇEGF SONUÇ Makroekonomi ve tarım ilişkilerinin araştırıldığı bir çok çalışmada tarımsal fiyatların makroekonomik değişmelerden etkilendiği ortaya konmuştur. Bu çalışmada da tarımın makroekonomi bağlantısı araştırılmıştır. Makroekonomik değişmelerin tarımsal fiyatlar üzerindeki etkileri istatistiksel olarak önemli bulunmuştur. Ancak bu etkiler küçük boyutlardadır, önemli bir politika sorunu olan ve kaynak aktarımı önemli boyutlara ulaşan tarımsal destekleme alımları ve girdi sübvansiyonları, serbest pazar ekonomisi şartlarında tesbit edilmediği için makroekonominin tarımsal fiyatlar üzerindeki etkileri serbest pazar ekonomilerinde olduğu gibi beklenen büyüklükte ortaya çıkmamaktadır. Tarımsal fiyatlar en çok döviz kuru ve genel fiyat seviyesinden (GSMH deflatörü) etkilenmektedirler. Esas beirleyici faktör tarımsal flyatlann geçmiş değerleridir. Böyle bir durumda makroekonomik düzenlemelerle tanmsal fiyatlar üzerinde etkili olmak mümkün gözükmemektedir. Bir başka deyişle, tarımsal fiyatlar makroekonomik şoklardan oransal olarak fazla etkilenmemektdirler. 42

10 5. KAYNAKLAR Barnhart, S.W. (1989). The Effects of Macroeconomic Announcements on Commodity Prices, American Journal of Agricultural Economics, 71, Bayaner, A The Effects of Macroeconomic Changes on Turkish Agriculture. Dİscussion Paper, No: 4/96. The University of Reading, Dept. of Agricultural Economics and Management. Bessler, D.A. (1984). Relative Prices and Money: a Vector Autoregression on Brazilian Data, Amer. J. of Agricultural Economics, 66, Cooley, T.A. ve LeRoy, S.F. (1985). Atheoretical Macroeconomics: a Critique, Journal of Monetary Economics,16, Chambers, R.G. (1984). Agricultural and Financial Market Interdependence in the Short Run, American Journal of Agricultural Economics, 66, Chambers, R.G ve Just, R.E. (1979). A Critique of Exchange Rate Treatment in Agricultural Trade Models, American Journal of Agricultural Economics, 61, (1981). Effects of Exchange Rate Changes on U.S. Agriculture: A Dynamic Analysis, Amer. J. of Agricultural Economics, 63, Collins, K.L., Meyers, W.H. ve Bredahl, M.E. (1980). Multiple Exchange Rate Changes and U.S. Agricultural Commodity Prices, American Journal of Agricultural Economics, 62, Darnel, A.C. ve Evans, J.L. (1990). The Limit to Econometrics, Edward Elgar, Aldershot. Dickey, D.A. ve Fuller, W.A Distributions of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Rook. Journal of American Statistical Association. 74(366): Dickey, D.A. ve Fuller, W.A Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Econometrica, 49(4): Doan, T.A. (1990). User's Manual Econometrics. RATSVersion3.10. Evanston, VAR 43

11 Fanchon, P. ve VVendel, J. (1992). Estimating VAR Models under Non- Stationarity and Cointegration: Alternative Approaches for Forecasting Cattle Prices, Applied Economics, 24, Hallam, D. (1995). The Macroeconomy and Agriculture, Unpublished. The University of Reading. Hart, S. (1992). Linkages Betvveen Agriculture and the Macroecono the United Kingdom: A Vector Auto-regression Analysis. M.Sc. Thesis. The University of Reading. Josling, T. (1985). Links Betvveen Agriculture and the General Economy, European Review of Agricuiiumi Economics.. 12, Kost, W.E. (1976). Effects of An Exchange Rate Change on Agricultural Trade, Agricultural Economics Research, 28, Orden, D. (1986). Money and Agriculture: the Dynamics of Money- Financial Market - Agricultural Trade Linkages, Agricultural Economic Research,38, Orden, D. ve Fackler, P.L. (1989). Identifying Monetary Impacts on Agricultural Prices in VAR Models, American Journal of Agricultural Economics, 67, Robertson, J.C. ve Orden, D. (1990). Monetary Impacts on Prices in the Short and Long Run: Some Evidence from New Zealand, American Journal of Agricultural Economics, 72, Schuh, G.E. (1974). The Exchange Rate and US Agriculture, Americam Journal of Agricultural Economics, 56,1-13. Sims, C.A. (1980). Macroeconomics and Reality, Econometrica, 48, SIS, (1996). İstatistik Göstergeler. T.C. Başbakanlık Devlet İstatistik Enstitüsü, No: Ankara. TZOB, (1991). Planlı Dönemlerde Rakamlarla Türkiye Tarım Sektörü, No:166, Ankara. 44