KISA VADELİ POLİTİKA FAİZİ İLE ÇEKİRDEK ENFLASYON ORANLARI ARASINDAKİ DİNAMİKLER

Transkript

1 KISA VADELİ POLİTİKA FAİZİ İLE ÇEKİRDEK ENFLASYON ORANLARI ARASINDAKİ DİNAMİKLER İsmail Hakkı KOFOĞLU * Yakup KÜÇÜKKALE ** Rahmi YAMAK *** Özet: Bu çalışmada Türkiye nin 23Q1-216Q4 dönemi kısa vadeli politika faizleri olarak bilinen gecelik borç verme faizi (TCMBONFAİZ) ile çekirdek enflasyonlar A, B, C, D, E, F, G, H ve I arasındaki kısa vadeli dinamikler araştırılmıştır. Çalışmada zaman serisi ekonometrisi yöntemlerinden olan ADF ve Philips-Perron durağanlık testleri ve VAR Analizi yöntemlerinden yararlanılmıştır. VAR analizi kapsamında VAR altında Granger nedensellik analizi, VAR yöntemiyle varyans ayrıştırma ve etki-tepki fonksiyonları analizi yapılmıştır. Philips- Perron durağanlık analizlerine göre seriler seviyelerinde durağan bulunmuştur. Tahmin edilen VAR(p) modelleri altında kısa vadeli politika faiz oranı ile çekirdek enflasyonlar arasında Granger nedensellik analizleri yapılmıştır. Nedensellik analizlerine göre kısa vadeli politika faizinden A, B, C, E, F çekirdek enflasyonları ve TÜFE enflasyonuna doğru tek yönlü nedensellik belirlenmiştir. Buna karşılık çekirdek enflasyonlardan kısa vadeli politika faizine doğru nedensellik belirlenmemiştir. VAR yönteminin bir gereği olarak yapılan VAR altında varyans ayrıştırması analizine göre faiz değişkeninin kendini ve çekirdek enflasyonlardaki değişimi açıklama gücü yüksek bulunmuştur. Etki-Tepki fonksiyonlarıyla yapılan analizlerden elde edilen bulgularda kısa vadeli politika faizinde meydana gelen bir standart hatalık şoklara çekirdek enflasyonların tepkilerinin istatistiki olarak anlamlı oldukları belirlenmiştir. VAR yöntemi altında varyans ayrıştırması ve etki-tepki fonksiyonları analizlerinden elde edilen bulgular nedensellik analizlerinden elde edilen bulguları desteklemektedir. Böylece, faiz değişkeninden bazı çekirdek enflasyonlara doğru tek yönlü nedensellik belirlenmesi sonuçlarına dayanılarak faizin enflasyonun tek sebebi olduğu görüşü ileri sürülmemelidir. Bu çalışmada yapılan tüm ekonometrik analizlerden elde edilen bulgular birbirleriyle tutarlılık göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Faiz oranları, Çekirdek Enflasyon, Granger Nedensellik Analizi, Var analizi, Etki-Tepki Fonksiyonları DYNAMICS BETWEEN SHORT-TERM POLICY INTEREST AND CORE INFLATION RATES Abstract: In this study, the short-term dynamics between the overnight lending rate (CBRT) which is known as short-term policy interest rates and the core inflation A, B, C, D, E, F, G, H and I, in Turkey were investigated for the period of 23Q1-216Q4. ADF and Philips-Perron stationarity tests and VAR Analysis methods, which are time series econometrics methods, were used in the study. In the scope of VAR analysis, Granger causality analysis, variance decomposition and impulse-response functions were examined. According to the Phillips- Perron stationary test, the series were found to be stationary at level. According to the causality analysis, there existed one-way causality from short-term policy rates to A, B, C, E, F core inflation and CPI inflation. However, there was no any causality from the core inflation to the short-term policy rate. According to the variance decomposition analysis, the proportion of the variance of the interest rate on the variances of the core inflation rates is very high. In the impulse response functions, it has been determined that the response of core inflation to shocks of a standard error shock in the short term policy interest rate is statistically significant. Findings in the analysis of variance decomposition and impulse-response functions under the VAR method support the findings in causality tests. However, it should not be argued that interest rate is not the sole cause of * Karadeniz Teknik Üniversitesi, Doktora Öğrencisi, i.h.kofoglu@hotmail.com ** Karadeniz Teknik Üniversitesi, Prof. Dr., yakup7@hotmail.com *** Karadeniz Teknik Üniversitesi, Prof. Dr., yamak@ktu.edu.tr 876

2 inflation based on the results of one-way causality tests to some core inflation. Findings from all econometric analyzes in this study are consistent with each other. Keywords: Interest Rates, Core Inflation, Granger Causality, VAR Model, Impulse-Response Analysis JEL Clasification Codes: C13, E31, E43, E52 GİRİŞ Türkiye de 198 yılında başlayan liberalleşme ve dışa açılma eğilimi 2 li yıllara kadar devam etmiş ve 2 li yıllarda yaşanan krizler sonrasında ekonomi tam dışa açık hale getirilmiştir. Ülke ekonomisinin dışa açık olması hem para hem de sermaye piyasalarını etkilemiş ve etkilemeye devam etmektedir. Bu durum uygulanan politikaların çok yönlü düşünülerek ve birçok değişkeni dikkate alarak yapılandırılmasını gerektirmektedir. Piyasaların uluslararası para ve sermaye hareketlerinin etkisinde olması faiz politikasını da etkilemektedir. Faiz oranlarının politika aracı olarak seçilmesi onun sadece fiyat istikrarı için kullanılacağı anlamına gelmemektedir. Politika yapıcılarının beklentileri de dikkate alınarak faiz ve sair politikalar oluşturulabileceği durumlar da söz konusudur. Diğer bir ifade ile kısa vadeli faiz oranları politika aracı olarak fiyat istikrarını sağlamak, para ve sermaye piyasalarını düzenlemek ve bu piyasaların uluslararası para ve sermaye hareketlerine karşı istikrarını korumak, büyüme ve istihdam politikalarını etkilemek gibi çok yönlü amaçlar için kullanılmaktadır. Dışa açık ekonomiler diğer ülkelerdeki birçok ekonomik ve sosyal değişiklik yanında o ülkelerdeki fiyat dalgalanmalarından da etkilenmektedir. Sonuç olarak, ülke ekonomisinin dışa açık olması ekonomideki ölçme ve değerlendirmede dikkate alınan değişkenleri sayıca artırmıştır. Bu durum yapılan araştırmalarda tek başına bir değişkenin belirleyicilik oranını da düşürmüştür. Türkiye, hem 21 ve 22 krizlerden çıkmak hem de uluslararası konjonktürün etkisiyle tam liberal ekonomik politikalara uyum sağlayabilmek için Güçlü Ekonomiye Geçiş Programı nı uygulamaya koymuştur. Güçlü ekonomiye geçiş programı çerçevesinde ekonomide birçok yapısal reformalar ve düzenlemeler yapılmıştır. TCMB nin yetki ve sorumluluklarının yeniden belirlenmesi bu reform ve düzenlemeler arasında sayılmaktadır. Yeni yasal düzenlemelerle TCMB kendisine verilen sorumluluk ve yetkiye dayanarak kendine temel hedef olarak fiyat istikrarını ve temel politika aracı olarak kısa vadeli faiz oranlarını seçmiştir. Yeni dönemde fiyat istikrarının sağlanması için enflasyon hedeflemesi rejimine geçilmiş ve daha önce politika aracı olarak kullanılmayan kısa vadeli faiz oranları 22 kriz sonrasında politika aracı olarak belirlenmiştir. Türkiye ekonomisinde Cumhuriyet in kuruluşundan itibaren yavaşça seyreden enflasyon eğilimi giderek artma eğilimi göstermiştir. 197 yılına kadar tek hane olarak seyreden enflasyon 197 den itibaren iki haneli olarak % 16 düzeylerinde 7 li yıllara başlamış ve 198 yılında % 9 a ve 1994 yılında ise % 12 ye kadar yükselerek tarihinin en yüksek düzeyine ulaşmış ancak, bu tarihten itibaren azalan bir seyir izleyerek yoluna devam etmiştir. 23 yılında % 2 lerde seyreden enflasyon ilerleyen yıllarda iki ve tek haneli rakamlar arasında gidip gelmiştir yılına kadar tek haneli olan mevduat faiz oranları 1978 de %12 olup iki hane üzerinden sürekli artış göstererek 198 de % 33, 1994 de % 95 ve 1997 de % 96,6 ile en yüksek seviyesine ulaşmış ve bu tarihte kırılma yaşayarak azalma trendine girmiştir. Mevduat faiz oranları ancak 29 yılında tek haneli düzeyine % 8,8 lere düşebilmiştir. Politika faizi olarak tanımlanan gecelik borç verme faizi 22 yılı başında % 57 iken 23 yılı başında üç aylık ortalama olarak % 51 olmuş ve gittikçe azalan bir seyir izleyerek 26 yılı başında % 16,5 oranına geri çekilmiş ve ancak 29 yılı sonunda % 9,8 olarak tek haneli rakamlara düşebilmiştir. 216 yılı son çeyreğinde politika faiz oranı üç aylık ortalaması % 8,5 olarak gerçekleşmiştir. Politika faizlerindeki bu seyir enflasyonda olduğu gibi iki ve tek haneli rakamlar arasında zaman zaman iki haneli ve zaman zaman da tek haneli olarak gidip gelmektedir. Güçlü ekonomiye geçiş ve liberalleşme sürecinin gereği olarak yapılan reformların ve uygulanan politikaların etkisinin daha iyi gözlenmesi amacıyla birçok reformlar ve yeni yasalar yapılmış ve yeni kriterler geliştirilmiştir. Değişen kriterler ve hedeflere uygun olarak veri üretme yöntemi de değişmiş ve bu değişikliklere 877

3 uygun olarak TÜİK tarafından yeni endeksler üretilmiştir. Bu endeksler arasında 23 yılını temel alan TÜFE den ayrı olarak çekirdek enflasyon serileri de üretilmeye başlanmıştır. Bu çalışmada TCMB gecelik borç verme faiz oranları diğer ifadesi ile kısa vadeli politika faiz oranları ile çekirdek enflasyon ve genel enflasyon arasındaki ilişkiler ekonometrik olarak araştırılacaktır. Ayrıca, faiz kavramı aksi ifade edilmedikçe TCMB gecelik borç verme faiz oranlarını, enflasyon kavramı ile de TÜFE enflasyonu ifade edilmektedir. Bu araştırmanın genel çerçevesi şöyle tasarlanmıştır. Bundan sonraki bölümde yani ikinci bölümde literatür incelemesi yapılacak, üçüncü bölümde veri seti ve ekonometrik yöntem açıklanacak, dördüncü bölümde uygulamadan elde edilen bulgular ortaya konulacak ve sonuç bölümünde ise uygulamadan elde edilen sonuçlar değerlendirilecektir. 1. TÜFE VE ÇEKİRDEK ENFLASYONLAR TÜİK in yayınlamış olduğu Fiyat Endeksleri ve Enflasyon adlı yayında belirtildiği şekliyle tüketici fiyatları endeksi TÜFE, belirli bir zaman diliminde tüketicilerin ortalama tüketim davranışlarını içeren bir mal ve hizmet sepetinin zaman içindeki fiyat değişmelerini ölçmektedir. TÜFE, enflasyonu ölçmek, hükümetlerin ekonomi politikalarının belirlemesinde, ücret ve fiyatların ayarlanmasında, deflatör olarak kullanılması, fiyat analizlerine, milli muhasebe hesaplarına ve ticari faaliyetlerin yönlendirilmesi ve perakende fiyat ve kira artışlarının belirlenmesinde gösterge olması gibi amaçlar için kullanılmaktadır. TÜFE, tüm Türkiye yi temsil etmekte olup 26 bölge için hesaplanmakta ve tüm hane halklarının harcamalarını esas almaktadır. Örnek kitlenin seçiminde coğrafi, sosyal, ekonomik ve nüfus kriterleri dikkate alınmaktadır. TÜFE bireylerin mal ve hizmet piyasasında yaptıkları tüm parasal harcamaları dikkate almaktadır. Hane halklarının nihai tüketim harcamaları anket defterleri kayıtlarından derlenmektedir. TÜFE yi hesaplamak için mal ve hizmet sepeti, bu sepet için yapılan harcama değerleri, temel yıl ve cari ay fiyatları gibi veriler üzerinden hesaplanmaktadır. TÜFE de mal ve hizmet sınıflaması ulusal hesaplar sınıflaması nın alt çalışması olan amaca göre kişisel tüketim harcamaları sınıflaması na göre yapılmaktadır. Amaca göre kişisel tüketim harcamaları sınıflamasında yer alan mal ve hizmet gurupları 12 tane olup aşağıdaki Tablo 1 de ağırlık yüzdelerini de gösterir şekilde sunulmuştur (TÜİK, 28:2-24) Tablo 1. TÜFE deki Ana Harcama Grup Ağırlıklarının Aylık Değişime Olan Etkisi* TÜFE Ana Harcama Gurubu 213 % ağırlık 214 % Ağırlık 215 % Ağırlık 216 % Ağırlık 1 Gıda ve Alkolsüz içecekler 24,9 24,45 24,25 23,68 2 Alkollü içecekler ve tütün 5,7 5,29 4,82 4,98 3 Giyim ve Ayakkabı 6,83 7,17 7,38 7,43 4 Konut 16,68 16,41 15,79 15,93 5 Ev eşyası 7,28 7,52 7,78 8,2 6 Sağlık 2,22 2,44 2,57 2,66 7 Ulaştırma 17,99 15,54 15,38 14,31 8 Haberleşme 4,64 4,7 4,38 4,42 9 Eğlence ve kültür 2,95 3,36 3,54 3,81 1 Eğitim 1,91 2,26 2,53 2,56 11 Lokanta ve oteller 6,18 6,58 6,98 7,47 12 Çeşitli mal ve hizmetler 4,16 4,28 4,6 4,73 Toplam * Bu tablo yazarlar tarafından TÜİK verilerine dayanılarak hazırlanmıştır. Tablo 1 den anlaşılacağı üzere ağırlıklar itibariyle esas harcama gurubu gıda ve alkolsüz içecekler gurubudur. 216 yılına göre % 23,68 ile birinci sırayı almaktadır. İkinci sırada % 15,93 ile konut harcamaları ve % 14,31 ile ulaştırma harcamaları üçüncü sırada yer almaktadır. TÜFE endeksleri 216 yılı için toplamda 12 ana harcama gurubu ve 417 madde sayısına göre hesaplanmıştır. Tüm harcama gruplarındaki toplam madde, çeşit, işyeri, fiyat sayısı ve kira sayısı bazı yıllar için aşağıda Tablo 2 de sunulmaktadır. 878

4 Tablo 2. Tüketici Fiyat Endeksi Kapsamıyla İlgili Sayısal Bilgiler* TÜFE Madde Sayısı Çeşit Sayısı İşyeri Sayısı Fiyat Sayısı Kira Sayısı * Bu tablo yazarlar tarafından TÜİK verilerine dayanılarak hazırlanmıştır. TÜİK in yayınlamış olduğu Fiyat Endeksleri ve Enflasyon adlı yayında işlev bakımından çekirdek enflasyon, enflasyonun geleceğine ilişkin tahmin etme gücü yüksek, enflasyonun eğilimini belirleyen ve para politikasının oluşturulmasına yardımcı olan bir gösterge olarak tanımlanmaktadır. Ancak hesaplanma yöntemi bakımından çekirdek enflasyon, fiyatlarda gözlenen tüm geçici etkiler arındırıldıktan sonra fiyatlar genel düzeyindeki artışı ifade etmektedir. Çekirdek enflasyonlar, politika yapıcıları için yol gösterici olup para politikasının yürütülmesinde dikkate alınmaktadır. Türkiye nin 2 li yıllardan sonra enflasyon hedeflemesi rejimine geçmesi sonrasında çekirdek enflasyon ele alınan bir konu olarak karşımıza çıkmaktadır. Ayrıca, Türkiye nin dışa açık bir ekonomi olması hedeflenen enflasyon düzeyini gerçekleştirmeyi zorlaştırmaktadır. Bu sebeple politika yapıcılar enflasyon oranlarında şok artışlar yaratan etkileri dışlayarak daha kolay ulaşılabilir hedefleri benimsemişlerdir. Böylece çekirdek enflasyonlar, enflasyondan dışsal etkilerin dışlanmasıyla elde edilen enflasyonlar olmaktadır. 25 yılı itibariyle hesaplanmakta olan ancak 23 yılından sonrasını kapsayan özel kapsamlı TÜFE endeksleri yani çekirdek TÜFE endeksleri 216 yılı sonuna kadar toplamda 9 çeşit olup A, B, C, D, E, F, G, H ve I türleri için hesaplanmıştır. Çekirdek enflasyon türlerini gösteren tablo veri seti ve 3.bölüm olan ekonometrik yöntem kısmında sunulmuştur. 2. LİTERATÜRDE ÇEKİRDEK ENFLASYON Çekirdek enflasyon kavramı ilk olarak Otto Eckstein(1981) in yayınlamış olduğu Core Inflation adlı kitabında konuyu ele almasıyla literatüre girmiştir. Eckstein a göre genel enflasyon üç ana enflasyon parçasından oluşmaktadır: Çekirdek enflasyon, Talep enflasyonu ve Enflasyon şokları. Çekirdek enflasyon, şokların olmadığı ve talep enflasyonun nötr olduğu varsayımı altında ekonomi uzun dönemli büyüme seyrinde iken fiyatlardaki değişim olarak tanımlanmıştır. Eckstein a göre çekirdek enflasyon üç değişken tarafından belirlenmektedir: 1) Sermayenin fiyatındaki değişme oranı. 2) Emek fiyatındaki değişme oranı. 3) verimlilikteki değişme. Talep enflasyonu, emek ve sermayenin kullanım oranları tarafından belirlenmektedir. Şok enflasyonları ise beş enflasyon şokları tarafından belirlenmektedir: 1) Enerji fiyatlarındaki değişmeler. 2) Gıda fiyatlarındaki değişmeler. 3) Döviz kurundaki değişmeler. 4) Sosyal güvenlik primlerindeki değişmeler ve 5) Minimum ücret düzeyindeki değişmeler. Eckstein in kısaca özetlenen ve ampirik kısmı da olan çekirdek enflasyon analizi M. Parkin tarafından yetersiz ve ikna edici bulunmamıştır (Parkin, 1984: 251). Literatürde çekirdek enflasyon üzerinde yapılan araştırmalar dışsal şokları içermeyen fiyat değişmelerine odaklanan ve fiyat değişmelerinin uzun dönemde en az değişen kısımlarını içeren bir ölçütün elde edilmesini içeren araştırmalar olarak karşımıza çıkmaktadır. Böylece elde edilecek bir ölçüte dayanarak hedeflenen enflasyon düzeyinin daha kolay elde edilmesi gerçekleşecektir. Bu durum politika uygulayıcılarının performanslarını gölgeleyen değişmelerden arınmalarını sağlayacaktır. Gerek dünyada gerekse Türkiye de yapılan araştırmalar genel TÜFE göstergeleri dışında daha durağan bir ölçüt elde edilmesi gayesini gütmektedirler. Türkiye de çekirdek enflasyon hakkında yapılan Telatar(22), Berkmen(22), Ceylan(26), Atuk ve Özmen (29), Ceylan (21), Tekatlı ( 21), Atuk ve diğerleri (211), Atuk ve diğerleri (212), Yiğit ve Gökçe (212) ve Kulaksızoğlu (215) araştırmaları en uygun enflasyon ölçütünü elde etmek hakkında yapılmıştır. Dünya Literatüründe Otto Eckstein den başlayarak Parkin(1984) le devam eden süreç daha sonra ülkeler bazında Bryan, ve Cecchetti (1994), Quah ve Vahey (1985), Moron ve Zegarra(1998), Apel ve Jonsen(1999), Landau(2), Elke(21), Cogley(22), Bagliano ve Morana(23), Sun(24), Smith(25), Bilke(26), Durai ve Ramachandran(27), Martel(28), Tierney(29), Dospınescu(21), Dowd ve diğerleri(211), Charemza ve Shah(212), Reiff ve Varhegyi(213), Konotek ve Zaman(214) ve Stock ve Watson(215) araştırmaları TÜFE enflasyonu ile çekirdek enflasyon ilişkisi hakkında yapılmıştır. İstatistiksel açıdan çekirdek enflasyon, enflasyondan aşırılıkların dışlanmasından sonra geride kalan ve bir değişiklik olmaksızın enflasyonun uzun süredir devam eden kısmı olarak tanımlanmaktadır. Çekirdek enflasyondan göreli fiyat değişmelerinin dışlanması enflasyonun parasal bir olgu olduğu varsayımını güçlendirmektedir. Bu durumda çekirdek enflasyondaki değişmeler para politikası uygulamalarının bir sonucu 879

5 olarak karşımıza çıkmaktadır. Ayrıca, çekirdek enflasyon orta ve uzun vadede reel üretim üzerinde etki yaratmayan enflasyon olarak ta tanımlanmaktadır. Yani finansal sözleşmeler ile ücret sözleşmelerinin düzenlenmesi esnasında reel üretime etki etmeyen çekirdek enflasyonun dikkate alınması bir yönüyle önerilmiş olmaktadır (Telatar, 2:19). Para politikasının etkin kullanabilmesi için enflasyonun gelecekteki değeri veya değerleri hakkında bilgiler içeren bir hedef ya da gösterge ölçütüne ihtiyaç duyulmaktadır. Bu ölçüt literatürde çekirdek enflasyon olarak adlandırılmaktadır. Çekirdek enflasyon, genel enflasyon değerinden geçici hareketlerin çıkartılması veya diğer tekniklerle dışlanması suretiyle ulaşılan ve enflasyonun daha kalıcı kısmını gösteren enflasyon olarak tanımlanmaktadır. Genel olarak, çekirdek enflasyon ölçütüyle genel enflasyon arasında uzun dönem ilişkisinin olması ve kısa dönemde ilişkinin çekirdek enflasyondan genel enflasyona doğru olması beklenen bir durumdur (Ceylan, 21: 19). Kavram olarak çekirdek enflasyon, enflasyonun geleceği hakkında ön görü gücü yüksek, enflasyon eğilimini gösteren ve para politikasına yardımcı olan bir gösterge olarak tanımlanmaktadır. Çekirdek enflasyonlar, fiyatlardaki tüm geçici etkiler arındırıldıktan sonra geriye kalan kısımdır. Fiyatlardaki bu arındırma özel kapsamlı tüfe endeksleri ile yapılmaktadır. Arındırma sürecinde TÜFE genel endeksine dahil olan alt kalemlerden bazıları dışlanmakta ve çekirdek enflasyon serileri elde edilmektedir. Genel TÜFE endeksinden dışlanan kalemler arasında uluslararası fiyat hareketlerine bağlı olan enerji fiyatları, mevsimsel değişiklerden etkilenen ürün fiyatları, devletin kontrolünde belirlenen fiyatlar ve KDV ve ÖTV gibi dolaylı vergiler bulunmakta ve bu kalemler kademeli olarak dışlanarak çekirdek enflasyonlar A, B, C, D, E, F, G, H ve I elde edilmektedir. Genel TÜFE kalemleri arasında sayılan enerji fiyatları kalorifer yakıtı, kömür, odun, benzin, elektrik, LPG, LPG tüpü, mazot, motor yağı gibi ürünleri ifade etmektedir. Alkollü içkiler ve tütün ürünleri arasında rakı, viski, bira, şarap, tütün ve sigaralar gibi ürünler sayılmaktadır. İşlenmemiş gıda ürünleri olarak taze meyve ve sebzeler, et, sakatat, balık, süt, yumurta gibi ürünler sayılmaktadır. Yönetilen ve yönlendirilen fiyatlar ise belediye ekmeği, atık çöp, devlet hasta hanelerindeki çeşitli sağlık hizmetler, otoban ücretleri, çeşitli toplu taşıma ücretleri çeşitli iletişim hizmetleri, şans oyunları, üniversite harçları ve noter ücretleri sayılmaktadır (TÜİK; 28: 11). 3. VERİ SETİ VE EKONOMETRİK YÖNTEM Bu çalışmada 23:1 bazlı özel kapsamlı TÜFE endekslerinden üretilen üç aylık çekirdek enflasyon zaman serileri, TÜFE aylık verilerinden üretilen üç aylık TÜFE enflasyonu serisi ve kısa vadeli politika faizlerini temsil etmek üzere TCMB gecelik borç verme faiz oranlarından basit aritmetik ortalama yöntemiyle üç aylık faiz oranları üretilmiş ve analize dahil edilmiştir. Tüm verilerin kaynağı TCMB elektronik veri dağıtım sistemi (EVDS) dir. Araştırmada kullanılan serilerin ayrıntılı tablosu aşağıda sunulmuştur. Tablo 3. Veri Seti Değişkenler Tablosu DEĞİŞKENLER DÖNEM KAPSAMI TCMBONFAİZ* 23Q1-216Q4 TCMB Gecelik Borç Verme Faiz Oranları Enf_A** 23Q1-216Q4 Mevsimlik ürünler hariç TÜFE Enf_B 23Q1-216Q4 İşlenmemiş Gıda Ürünleri Hariç TÜFE Enf_C 23Q1-216Q4 Enerji Hariç TÜFE Enf_D 23Q1-216Q4 İşlenmemiş Gıda Ürünleri ve Enerji Hariç TÜFE Enf_E 23Q1-216Q4 Enerji, Alkollü İçkiler, Tütün Ürünleri Hariç TÜFE Enf_F 23Q1-216Q4 Enerji, Alkollü İçkiler, Tütün Ürünleri, Fiyatları Yönetilen /Yönlendirilen Diğer Ürünler ve Dolaylı Vergiler Hariç TÜFE Enf_G 23Q1-216Q4 Enerji, Alkollü İçkiler, Tütün Ürünleri, Fiyatları Yönetilen /Yönlendirilen Diğer Ürünler, Dolaylı Vergiler ve İşlenmemiş Gıda Ürünleri Hariç TÜFE Enf_H: 23Q1-216Q4 Enerji, Alkollü İçkiler, Tütün Ürünleri, İşlenmemiş Gıda Ürünleri ve Altın Hariç TÜFE Enf_I: 23Q1-216Q4 Enerji, Gıda, Alkolsüz içecekler, Alkollü İçkiler ile Tütün Ürünleri ve Altın Hariç TÜFE TÜFEenflasyon 23Q1-216Q4 23:1 bazlı TÜFE endeks serisinden üretilmiş üç aylık oranlardır. * Bu seri yazarlar tarafından basit aritmetik ortalama yöntemiyle üç aylık verilere dönüştürülmüştür. ** Çekirdek Tüfe endekslerinden üretilmiştir. Tüm veriler aylık olup üç aylık verilere dönüştürülmüştür. 88

6 cek rdk A cekrdk B cek rdk C cek rdk D cekrdk E cek rdk F cek rdk G cekrdk H cek rdk I TUFE Uluslararası Sosyal Araştırmalar Kongresi (USAK 17) 3.1. Durağanlık Analizleri Durağanlık, iktisadi değişkenler arasındaki ilişkinin gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu anlamak bakımından önemli bir kavramdır. Eğer iki zaman serisi durağan olmadan analize tabi tutulursa elde edilen sonuçlar sahte olacaktır. Sahte sonuçlardan kaçınmanın yolu serilerin durağan olup olmadıklarını belirlemektir. Durağanlık ekonometrik olarak bir zaman serisinin ortalaması ve varyansı zaman içinde değişmeyen ve ne zaman ölçülürse ölçülsün çeşitli gecikmelerdeki ortak varyansı aynı kalma durumunu ifade etmektedir (Gujarati, 211:713). Pratikte durağanlık kavramı denilince zayıf durağanlıktan bahsedilmektedir. Zayıf durağan bir seri normal dağılım varsayımını sağlarsa güçlü durağan bir seri olur. Pratikte durağanlık kavramıyla genel olarak zayıf durağanlıktan bahsedilmekte ve analiz yapmak için yeterli görülmektedir (Akdi, 21: 2). Ancak, zayıf durağanlık ve güçlü durağanlık kavramları yanında kesin durağanlık kavramından da bahsedilmektedir. Güçlü durağanlık kavramıyla bir serinin dağılımının zaman içinde değişmemesi ifade edilirken bir serinin normal dağılım göstermesi halinde kesin durağanlıktan bahsedilmektedir. Model oluşturma ve tahminde bulunmak için bir şart olan normallik varsayımının uygulamada gerekli olmadığı ileri sürülmektedir (Akgül, 23: 4). Zaman serilerinde durağanlığın belirlenmesinde çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Bu konuda grafiksel analiz, otokorelasyon fonksiyonu (ACF) ve birim kök testlerinden yararlanılmaktadır. Grafiksel analizde, serinin zaman içindeki seyrine dikkat edilerek eğer serinin zaman içindeki hareketlerinde düzensiz hareketler yani artış ve azalışlar söz konusu ise serinin durağan olmadığı konusunda bir ön bilgi edinilmektedir. Ancak, serilerin grafiklerine bakılarak serinin durağanlığı hususunda kesin karar verilmemelidir. Bunun için durağanlık testlerinin yapılması gerekmektedir. Durağanlık testleri veya birim kök testleri arasında serilerin yapısına göre uygulanan Dickey-Fuller birim kök testi, Dickey-Fuller tarafından geliştirilen Augmented Dickey-Fuller(ADF) birim kök testi ve Philips-Perron (PP) birim kök testleri gibi testler sayılmaktadır ( Bozkurt, 213: 33) ADF Birim Kök Testi Standart Dickey-Fuller (1979) birim kök testinin uygulanabilmesi için Dickey-Fuller denklemlerindeki hata terimlerinin beyaz gürültü özelliği taşıması gerekir. Temiz dizilerde hata terimleri oto korelasyonsuz ve sabit varyanslı olmaktadır. Eğer Dickey-Fuller denklemleri oto korelasyon içeriyorsa oto korelasyon sorununu ortadan kaldırmak için genişletilmiş Dickey-Fuller (1981) yani ADF denklemlerinin uygulanması gerekmektedir. ADF denklemlerinde oto korelasyon sorununu ortadan kaldırmak için bağımlı değişkenin gecikmeli değerleri bağımsız değişken olarak kullanılır. Oto korelasyon sorunu hangi gecikmede ortadan kaldırılmışsa o gecikme sayısı optimum gecikme olarak alınır. ADF birim kök testlerinde sıfır hipotezi serilerin durağan olmadığını ve birim kök içerdiğini belirtirken alternatif hipotez ise serilerin durağan olduğunu ve birim kök içermediğini belirtmektedir. Bu hipotezler aşağıdaki sabitli, sabitli-trendli ve sabitsiz-trendsiz denklem modelleri ile test edilmekte ve durağanlık kararı β katsayısının sıfıra eşit olup olmadığına göre verilmektedir. Bu çalışmada birim kök testlerine tabi tutulacak olan sabitli, sabitli ve trendli ve sabitsiz modellere ait denklemler aşağıda sunulmuştur (Çakmur Yıldırtan, 21: 245) ΔY t = α + β Y t-ı ε t (1) ΔY t = α + β TREND + β 1 Y t - ı + + ε t (2) ΔY t = β Y t - ı + + ε t (3) Bu çalışmada yukarıdaki modellerden (1) numaralı sabitli model esas alınmış olduğundan sabitli modeli oluşturan değişken, parametre ve indislerin açıklaması şöyledir. Y t serisi herhangi bir değişkeni temsil etmektedir. Modeldeki α, sabit terim; βo bağımlı değişken katsayısı; β 1, oto korelasyonu önlemek için modele ilave edilen bağımlı değişkenin kat sayısı; k, oto korelasyonu önlemek için bağımlı değişkenin kaç gecikmeli olarak modele ilave edileceğini gösteren indis ve Δ, serinin birinci devresel farkını göstermektedir. Eğer βo katsayısı sıfıra eşit veya sıfırdan büyükse seri durağan değildir. Y t-1 katsayısı olan βo katsayısının sıfırdan küçük olması serinin durağan olduğunu göstermektedir. 881

7 3..Philips-Perron Birim Kök Testi Dickey Fuller birim kök testleri, elde edilen hata terimlerinin oto korelasyonsuz ve sabit varyanslı oldukları varsayımı altında yapılmaktadır. Ancak, iktisadi zaman serilerinde bu varsayımların her zaman geçerli olmadıkları gözlenmektedir. ADF testleri hata terimlerinde olabilecek oto korelasyon problemini dikkate aldığı için bağımlı değişkenin gecikmeli değerleri tahmin modellerinde yer almaktadır. Buna karşılık PP testlerinde tahmin modellerinde bağımlı değişkenin gecikmeli değerleri yer almamaktadır. Yani veriyi yaratan süreç AR(1) değildir. Phillips-Perron, birim kök testlerinde veri yaratan süreç olarak aşağıdaki üç farklı regresyon denklemini dikkate almıştır ( Phillips ve Perron, 1988: ): y t = α y t-1 + u t (4) y t = + y t-1 + t (5) y t = + 1(t- T)+ 2 y t-1 + t (6) Yukarıdaki denklemlerde α=1 kabul edilmekte; t, zaman indisi ve T, gözlem sayısını; u t, hata terimlerini göstermektedir. Buradaki u t yani hata terimleri sorunsuz varsayılmakta ancak hata terimlerinin otokorelasyonsuz veya sabit varyanssız olması gerekmemektedir. Böylece hata terimlerinin sınırlayıcı olması durumu hafifletilmektedir. Phillips-Perron testlerinde yukarıdaki veri yaratma sürecindeki değişken katsayıları olan α=1,, 1 ve 2 =1 hipotezleri test edilmektedir (Çil Yavuz, 215:34) Granger Nedensellik Analizi Nedensellik analizi durağan olan iki seri arasında yapılan bir analizdir. Standart Granger nedensellik testi ile seriler arasında kısa dönemli nedensellik ilişkisi araştırılmaktır. İki seri arasındaki nedensellik ilişkisi ya karşılıklı, ya tek yönlü veya hiç olmadığı gibi asimetrik olarak ölçülmektedir. Nedensellik analizleri arasında Granger nedensellik analizi yaygın olarak kullanılmakta ve çeşitli denklemler yardımıyla yapılmaktadır. Granger (1969) makalesinde X ve Y gibi iki değişken arasındaki nedensellik ilişkisi için aşağıdaki tahmin denklemlerini oluşturmuştur (Granger, 1969: 431): X t = + + εt (7) Y t = + + εt (8) Yukarıdaki denklemlerde ortak gecikme uzunluğu kullanılmaktadır. Granger nedensellik analizinde durağanlık şartı sağlandıktan sonra serilerin maksimum gecikme üzerinden optimal gecikme uzunluğunun belirlenmesi gerekir. Optimal gecikme uzunluğunu belirlerken Akaike Bilgi Kriteri (AIC) veya Schwartz Bilgi Kriteri (SIC) gibi kriterlerin birinden yararlanılmaktadır. (7) ve (8) numaralı denklemlerde b katsayıları WALD testine tabi tutularak F-statistic değerlerine ait olasılık değerlerine göre karar verilmektedir. Olasılık değeri öngörülen anlamlılık düzeyinden küçükse örnek olarak vermek gerekirse (7) numaralı denkleme göre Y t değişkeninden X t değişkenine doğru nedensellik vardır kararı verilir ve aynı süreç diğer denkleme de uygulanır. Bu çalışmada Granger nedensellik analizi VAR yöntemi altında yapılacaktır VAR Analizi VAR modeli Christopher Sims (198) tarafından geliştirilen bir modeldir ve VAR modeli, değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemeye yarar ve kısa dönemli öngörü yapılmaz. Eşanlı ya da yapısal denklem modellerinde değişkenlerin içsel-dışsal ayırımındaki sübjektifliğin yarattığı sorunları eleştiren Sims, VAR modelini geliştirmiştir. Var modelinde bir denklem yerine birden fazla denklem sistemi ele alınmakta olup değişkenler içsel-dışsal ayırımına tabi tutulmamaktadır. Bütün değişkenler içseldir ve değişkenler birbirlerini etkilemektedir (Gujarati,211:746-75). VAR modelinde amaç parametre tahmini değildir ve tahmin edilen çok sayıdaki parametrenin yorumlanması zor olduğu için parametreler yorumlanmamaktadır. Var modelleri ekonomik ve finansal zaman serilerinin dinamik yapısının açıklanması ve öngörüsünde iyi sonuçlar verdiği ileri sürülmektedir. Bu modeller birden fazla değişken için öngörüde bulunmaya imkân sağlar. Modelin tahminindeki temel bakış açısı 882

8 değişkenlerin gelecek değerlerinin tahmininde ve bir politika analizi yapılmasında değişkenlerin geçmiş dönem bilgisinin kullanılmasıdır. Yani, model, sistemde yer alan içsel bir değişkenin hem kendisinin hem de sistemde yer alan diğer değişkenlerin gecikmeli değerlerinin eşitliğin sağında yer aldığı bir eşitlik sistemidir. Var modelinin işleyişine göre değişkenler durağan olmalıdır, model için optimal bir (p) gecikmesi belirlenmeli ve bu gecikme üzerinden VAR(p) modeli tahmin edilmeli ve tahmin edilen modele verilecek şoklarla gelecek hakkında öngörüde bulunulmalıdır (Bozkurt, 213: 77-78). VAR yöntemiyle analiz aşamaları şunlardır: Optimal gecikme uzunluğunun belirlenmesi, modelin tahmini, modelin istikrar ve durağanlık analizi, VAR yöntemi altında Granger nedensellik analizi (Granger nedensellik analizi yukarıda ayrı bir alt başlık halinde açıklandığı için burada açıklanmayacaktır ), Var altında varyans ayrıştırması ve etki-tepki fonksiyonlarını tahmini. Bu tahmin aşamaları özetle aşağıdaki gibidir (Çil Yavuz, 215: ): VAR Modelinde Gecikme Uzunluğunun Belirlenmesi: VAR Yönteminde çoklu oto regressif sürecin genel hali olan VAR(p) modeli tahmin edilmektedir. Yöntemde modele dahil edilecek değişkenler iktisat teorisine uygun belirlendikten sonra dışsal değişkenden içsel değişkene doğru sıralanarak optimal gecikme uzunluğu test veya program yardımıyla belirlenerek tahmin edilmektedir. VAR modelleriyle elde edilecek sonuçlar gecikme uzunluğuna (p) duyarlıdır. VAR modelinde uygun gecikme uzunluğunun belirlenmesi için en çok kullanılan yöntem Bilgi Kriterleri yöntemidir. Bu kriterler Akakike (AIC), Schwarz (SIC) ve Hannan-Quin(HQ) gibi kriterlerdir. Model için optimal gecikme maximum gecikme üzerinden belirlenmektedir. Belirlenen gecikme uzunluğu her değişken ve her denklem için aynı olduğu için VAR analizlerinde kullanılan gözlem sayısının yeterince büyük olması gerekir. VAR Modelinin Tahmini: Optimal gecikmenin belirlenmesinden sonra VAR(p) modeli tahmin edilir. Tahmin edilen VAR(p) modeliyle diğer analizlere başlamadan önce durağanlık ve istikrar analizi yapılmalıdır. VAR Modelinde İstikrar ve Durağanlık Analizi: Tahmin edilen VAR(p) modelinin durağanlık testi AR karakteristik kökler yardımıyla yapılmaktadır. AR karakteristik denkleminin ters köklerinin birim çember içinde yer alması gerekir. Bu durumda model durağan yani istikrarlıdır. Tahmin edilen modelden elde edilen artıklar için oto korelasyon testi, artıkların normal dağılıp dağılmadığının belirlenmesi için normallik testi, değişen varyansın olup olmadığı için White veya Breusch-Pagan-Godfrey testlerinden biri uygulanabilir. Ayrıca, modelin istikrarlı olmadığını belirlemek için CUSUM ve CUSUM Square testleri yapılmalıdır. Testlerle elde edilen grafiklerde bir kırılma söz konusu ise VAR modeli yeniden tahmin edilirken kırılma modele yapay bir değişken olarak ilave edilmelidir. Bundan sonra analize aşağıdaki trahmin aşamaları uygulanarak devam edilir. Varyans Ayrıştırması: Bir değişkenin kendinden kaynaklanan şoklar karşısında diğer değişken kaynaklanan şokların oranlarını göstermektedir. Uygulamada varyans ayrıştırması çeşitli öngörü dönemleri için incelenmekte ve iktisadi değişkenler arasındaki ilişkiler hakkında bilgi sunmaktadır. Varyans ayrıştırması, hangi değişkenin hangi değişkeni ne kadar belirlediğini gösteren bir analizdir. Tahmin Edilen Modele Verilecek Şoklarla Geleceğe İlişkin Tahminlerin Yapılması: VAR yöntemiyle tahmin edilen çok sayıdaki parametrenin yorumlanmasının zor olması dolayısıyla VAR(p) modelinin dinamik özellikleri Granger Nedensellik analizi, Varyans Ayrıştırması ve Etki-Tepki Fonksiyonları gibi yapısal analizlerde kullanılmaktadır. Etki-tepki fonksiyonları, (p) optimal gecikmeyi belirtmek üzere herhangi bir VAR(p) modelinde yer alan değişkenlerin hata terimlerinde meydana gelen bir standart hatalık şoklara karşı ne yönde ve ne ölçüde tepki verdiklerini göstermektedir. Etki-tepki fonksiyonlarının grafiklerinde şok verilen değişkenle birlikte hareket eden veya ters yönde hareket eden değişkenlerin hangileri olduğu belirlenebilmektedir. Şokların etkisini ölçmede Cholesky Yöntemi kullanılmaktadır. TCMBONFAİZ t = + + εt (9) Enf_A t = + + ʋt (1) Değişkenler arasındaki dinamik nedensellik ilişkileri belirleyebilmek ve Granger nedensellik testleriyle elde edilen sonuçların tutarlılığını ortaya koymak için yukarıda gösterilen etki-tepki fonksiyonlarının (19) ve (2) tahmin edilmesi gerekir. Bu modellerdeki m ve n indisleri optimal gecikmeyi göstermektedir. Etki tepki 883

9 fonksiyonlarının elde edilmesi için modeldeki hata terimlerine yani εt ve ʋt şok verilmektedir (Yamak ve Korkmaz, 25: 23-24). 4. EKONOMETRİK BULGULAR Zaman serileriyle Ekonometrik bir analizin yapılabilmesi için öncelikle serilerin durağanlıkları belirlenmelidir. Serilerin durağanlıklarının belirlenmesi uygulanacak analiz yöntemlerinin belirlenmesi bakımından önem arz etmektedir. Serileri durağanlık analizlerine tabi tutarken ilk yapılması gereken serilerin zaman yolu grafiklerini incelemektir. Bu çalışmada analize dahil olan değişkenlerin zaman yolu grafikleri görsel olarak incelenmesi amacıyla aşağıda sunulmaktadır. 32 Grafik 1. Tüfe Çekirdek Endeksleri Üç Aylık Seriler cekrdk A cekrdk B cekrdk C cekrdk D cekrdk E cekrdk F cekrdk G cekrdk H cekrdk I TUFE 7 Grafik 2. Çekirdek Enflasyonlar ve TÜFE enflasyonu Üç Aylık Seriler ENFTUFE ENF A ENF B ENF_C ENF D ENF E ENF F ENF G ENF H ENF I 884

10 6 5 Grafik 3. TCMB Gecelik Borç Verme Faizi Üç Aylık Seriler TCMBONFAIZ Grafik 1 deki çekirdek fiyat endeksleri serisi ve TÜFE serisi trendli bir eğilim göstermektedir. Ancak, çekirdek fiyat endekslerindeki dönemsel değişimi % olarak gösteren çekirdek enflasyon grafikleri bu serilerin durağan olduğuna işaret etmektedir. Grafik 3 teki faiz serisinde görüldüğü gibi seri azalarak durağan seyreden bir görün sunmaktadır. Buna göre serilerin durağanlık analizinde durağan olmaları beklenmektedir. Bundan sonra, hem serilerin durağan olup olmadıklarını hem de mevsimselliğe ilişkin ön bilgi edinmek amacıyla serilerin otokorelasyon fonksiyon (ACF) grafiklerine yani korelegramlarına bakmak gerekmektedir. Bu amaçla yapılan analizde seriler durağan özellikler sunmuş ve mevsimsel etkileri yansıtan bir görüntü vermemiştir. Bu çalışmada faiz serileri ile çekirdek fiyat endekslerinden üretilen çekirdek enflasyon serileriyle analiz yapılacak olduğundan serilere durağanlık testlerinden olan ADF ve PP birim kök testleri yapılacaktır. Birim kök testleri yapmadan önce seriler için maksimum gecikme belirlenmelidir. Uygulamada yıllık seriler için 2, aylık seriler için 12 veya 13 ve üç aylık seriler için 4 gecikme maksimum gecikme olarak belirlenmektedir. Maksimum gecikme uzunluğu yanında bilgi kriterleri de dikkate alınmaktadır. Bu çalışmada birim kök testleri yapılırken maksimum gecikme olarak 4 gecikme ve bilgi kriterleri bakımından Akaike (AIC) ve Schwartz (SIC) ye başvurulmuş, genişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) testi ve devamında Philips-Perron testleri yapılmış ve sonuçlar aşağıda Tablo 4 ve Tablo 5 te sunulmuştur. Tablo 4. Durağanlık Analizi: ADF Birim kök Testleri Gözlem Sayısı: 56 Max. Gecikme: 4 Sabitli Sabitli ve Trendli None AIC SIC AIC SIC AIC SIC TCMBONFAİZ I()* I()* I()* I()* I()* I()* Enflasyon_A I()* I()* I()* I()* I(1)* I(1)* Enflasyon_B I()* I()* I()* I()* I(1)* I(1)* Enflasyon_C I()* I()* I()** I()** I(1)* I(1)* Enflasyon_D I()* I()* I()* I()* I(1)* I(1)* Enflasyon_E I()** I()** I(1)* I(1)* I(1)* I(1)* Enflasyon_F I()** I()** I(1)* I(1)* I(1)* I(1)* Enflasyon_G I()** I()** I(1)* I(1)* I(1)* I(1)* Enflasyon_H I()** I()** I(1)* I(1)* I(1)* I(1)* Enflasyon_I I()** I(1)* I(1)* I(1)* I(1)* I(1)* TÜFEenflasyon I()* I()* I()* I()* I(1)* I(1)* I(): Seviyesinde durağan, I(1): 1. Farkında durağan *,1 düzeyinde durağanlık **:,5 düzeyinde durağanlık 885

11 Tablo 4 ten görüleceği gibi AIC kriterine göre yapılan birim kök testi sonuçlarına göre sabitli modelde tüm değişkenler % 1 ve % 5 anlamlılık düzeyinde ve seviyesinde durağan bulunmuştur. Sabitli Trendli modelde ise TCMBONFAİZ serisi, çekirdek enflasyonlardan A, B, C, D enflasyonları ve enflasyon TÜFE serisi seviyesinde durağan I() bulunmuştur. Çekirdek enflasyonlardan E, F, G, H ve I enflasyonları ise birinci farklarında I(1) durağan bulunmuştur. Benzer şekilde sabitsiz ve trendsiz model olan NONE da ise sadece TCMBONFAİZ serisi seviyesinde durağan I() bulunmuş diğer tüm seriler ise birinci farklarında I(1) durağan bulunmuştur. Karşılaştırma yapmak amacıyla durağanlık analizi maksimum gecikme 4 alınarak ADF yöntemi ve Schwartz kriteri (SIC) ye göre de yapılmıştır. Tablo 4 ten görüleceği gibi SIC kriterine göre yapılan birim kök testi sonuçlarına göre sabitli modelde enflasyon_i serisi hariç tüm değişkenler % 1 ve % 5 anlamlılık düzeyinde ve seviyesinde I() durağan bulunmuştur. Enflasyon I serisi ise birinci farkında I(1) ve % 1 anlamlılık düzeyinde durağan bulunmuştur. Sabitli Trendli modelde ise TCMBONFAİZ serisi, çekirdek enflasyonlardan A, B, C, D enflasyonları ve enflasyon TÜFE serisi seviyesinde durağan I() bulunmuştur. Çekirdek enflasyonlardan E, F, G, H ve I enflasyonları ise % 1 anlamlılık düzeyinde ve birinci farklarında I(1) durağan bulunmuştur. Benzer şekilde sabitsiz ve trendsiz model olan None da ise sadece TCMBONFAİZ serisi % 1 anlamlılık düzeyinde ve seviyesinde durağan I() bulunmuş diğer tüm seriler ise % 1 anlamlılık düzeyinde ve birinci farklarında I(1) durağan bulunmuştur. Benzer şekilde durağanlık analizleri maksimum gecikme 4 alınarak Philips-Perron birim kök testleri ile de yapılmış olup test sonuçları aşağıdaki tablo 5 te sunulmuştur. Tablo 5. Durağanlık Analizi: Philips-Perron Birimkök Testleri,1 Anlamlılık Düzeyinde Gözlem Sayısı: 56 Sabitli Sabit ve Trendli None TCMBONFAİZ I() I() I() Enflasyon_A I() I() I() Enflasyon_B I() I() I() Enflasyon_C I() I() I() Enflasyon_D I() I() I() Enflasyon_E I() I() I() Enflasyon_F I() I() I() Enflasyon_G I() I() I() Enflasyon_H I() I() I() Enflasyon_I I() I() I() TÜFEenflasyon I() I() I() Tablo 5 te görüleceği gibi tüm modellerde yani sabitli, sabitli ve trendli ve none yani sabit ve trend içermeyen modellerde tüm değişkenler seviyelerinde I() ve,1 anlamlılık düzeyinde durağan bulunmuştur. Bu araştırmada sabitli model için yapılan durağanlık analizi sonuçları dikkate alınmıştır VAR Analizi Bulguları VAR analizinde değişkenler modele durağan olarak dahil edilmesi gerekmektedir. Bu araştırmada dikkate alınan seriler Philips-Perron birim kök testine göre seviyelerinde durağan olup değişkenlere VAR yöntemini tatbik etmek için herhangi bir engel bulunmamıştır. Böylece, TCMB gecelik borç verme faizi TCMBONFAİZ ile çekirdek enflasyonlar arasındaki ilişkiler VAR analizi ile araştırılmıştır. VAR analizinde öncelikle tahmin edilecek VAR(P) modelleri için optimal gecikme uzunlukları (p) belirlenmelidir. Bu araştırmada Akaike (AIC) kriteri dikkate alınmış ancak kontrol amacıyla ortak belirleme kriterine göre de VAR(p) modelleri tahmin edilmiştir. VAR analizinde tahmin edilen modellerin çok ve yorumlanmasının oldukça karmaşık olması dolayısıyla yorumlar varyans ayrıştırması ve etki-tepki fonksiyonları üzerinde toplanmaktadır. VAR yöntemiyle Granger anlamda nedensellik, Varyans ayrıştırması ve etki-tepki fonksiyonlarının tahmin edilmesi için öncelikle tahmin edilen modellerin durağan olup olmadığı, artıklarda oto korelasyon olup olmadığı, artıklarda değişen varyans sorununun olup olmadığı ve modellerde yapısal kırılmanın olup olmadığı diagnostik testlerin yapılmasıyla belirlenmektedir. Yapılan diagnostik testler den elde edilen bulgular aşağıda tablo 9 da sunulmuştur. 886

12 VAR(p) MODELİ Faiz- Enf_A VAR (3) Faiz-Enf_B VAR(3) Faiz- Enf_C VAR(5) Faiz Enf_D VAR(4) Faiz- Enf_E VAR(4) Faiz- Enf_F VAR(4) Faiz- Enf_G VAR(4) Faiz- Enf_H VAR(4) Faiz- Enf_I VAR(4) Faiz-TÜFEenf VAR(3) AR Roots 1 Kökler Birim daire içinde Kökler Birim daire içinde Kökler Birim daire içinde Kökler Birim daire içinde Kökler Birim daire içinde Kökler Birim daire içinde Kökler Birim daire içinde Kökler Birim daire içinde Kökler Birim daire içinde Kökler Birim daire içinde Tablo 7. VAR Analizi Diagnostik Test Bulguları İlk 2 Sıra İçin Oto Korelasyon LM Testi 2 LM Statistik ,5 Olasılık.1786, , , , , , , White Tetst 3 χ 2 Ki-Kare,5 Cusum ve Cus-Square 4 İstatistiği Olasılık istikrarlı istikrarlı istikrarlı istikrarlı istikrarlı istikrarlı istikrarlı istikrarlı istikrarlı istikrarlı 1.Ar Roots: VAR modeli istikrarlılık testi. 2.Otokorlesyan LM Testi: Hata terimleri otokorelasyonsuzluk testi 3.White Tetst: Hata terimleri Varyans belirleme testi 4.Cusum ve Cusum-Square Testi: Var Modeli Yapısal Kırılma testi. Bu testlere ait grafikler Ek te sunulmuştur. İlk diagnostik test AR Roots testidir. Tüm VAR analizi tahmin modelleri AR Roots grafiksel analizlerine tabi tutulmuş ve grafiksel analiz sonuçlarına göre tüm tahmin modellerinin kökleri birim daire içinde bulunmuştur VAR yöntemiyle nedensellik belirlenen modellere ait AR Roots grafiksel analizleri aşağıda sunulmuştur. 1.5 TCMBONFAİZ-Enf_A VAR(3) Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial TCMBONFAİZ-Enf_B VAR(3) TCMBONFAİZ-Enf_C VAR(5) Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial TCMBONFAİZ-Enf_E VAR(4) TCMBONFAİZ-Enf_F VAR(4) TCMBONFAİZ-TÜFEenf VAR(3) 887

13 Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial İkinci diagnostik test oto korelasyon testidir. Tahmin edilen tüm VAR(p) modellerine oto korelasyon testleri tatbik edilmiştir. Test sonuçlarına göre TCMBONFAİZ-Enf_A serisinde 3. Sıra otokorelasyon sorunu belirlenmiştir. TCMBONFAİZ-Enf_C VAR(4) modelinde 4.sıra oto korelasyon belirlenmiştir. Bu durumda 4 olan optimal gecikme 5 olarak alınmış ve model yeniden tahmin edilerek oto korelasyon sorunu ortadan kaldırılmıştır. Benzer şekilde Faiz-TÜFEenf VAR(3) tahmin modelinde 3. Sıra oto korelasyon sorunu belirlenmiştir. Bunların dışında diğer tahmin modellerinde oto korelasyon sorunu belirlenmemiştir. Üçüncü diagnostik test tahmin edilen VAR(p) modellerinden elde edilen artıklara uygulanan değişen varyans testleridir. Yapılan White testlerine göre tahminlerden elde edilen artıklarda değişen varyans sorunu belirlenmemiştir. Dördüncü diagnostik test tahmin edilen VAR(p) modellerinin istikrarlı olup olmadığını belirlemek için yapılan cusum ve cusum-square testleridir. Bu testlerden elde edilen bulgulara göre tüm VAR(p) modelleri istikrarlı bulunmuştur. Diagnostik testlerden elde edilen sonuçlara göre testler VAR(p) modelleriyle yapılacak analizi ileriye taşımak için uygun bulunmuştur.. Böylece, değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemek amacıyla VAR yöntemiyle Granger nedensellik testi, varyans ayrıştırma analizi ve etki-tepki fonksiyonlarının grafikleriyle analize devam edilmiş ve VAR yöntemiyle yapılan Granger nedensellik testleri sonuçları aşağıdaki tablo 8 de sunulmuştur. Tablo 8. VAR Yöntemiyle Granger Nedensellik Analizi Hipotezler Faiz çekirdek enflasyon_a nın nedeni değildir. Çekirdek enflasyon_a faizin nedeni değildir Faiz çekirdek enflasyon_b nın nedeni değildir Çekirdek enflasyon_b faizin nedeni değildir. Faiz çekirdek enflasyon_c nin nedeni değildir. Çekirdek enflasyon_c faizin nedeni değildir. Faiz çekirdek enflasyon_d nin nedeni değildir. Çekirdek enflasyon_d faizin nedeni değildir. Faiz çekirdek enflasyon_e nin nedeni değildir. Çekirdek enflasyon_e faizin nedeni değildir. Faiz çekirdek enflasyon_f nin nedeni değildir. çekirdek enflasyon_f faizin nedeni değildir. Faiz çekirdek enflasyon_g nin nedeni değildir. Çekirdek enflasyon_g faizin nedeni değildir. Faiz çekirdek enflasyon_h nin nedeni değildir. Çekirdek enflasyon_h faizin nedeni değildir. Faiz çekirdek enflasyon_i nin nedeni değildir. Çekirdek enflasyon_i faizin nedeni değildir. Faiz TÜFE enflasyonunun nedeni değildir. TÜFE enflasyonu faizin nedeni değildir. Ki-Kare İstatistiği Olasılık ,5 Olasılık Düzeyinde Sonuç Faiz Enf_A Enf_A Faiz Faiz nf_b Enf_B Faiz Faiz Enf_C Enf_C Faiz Faiz Enf_D Faiz Enf_E Enf_E Faiz Faiz Enf_F Enf_F Faiz Faiz Enf_G Faiz Faiz Enf_H Enf_I Faiz TÜFEenf TÜFEenf Faiz 888

14 Tablo 8 de görüldüğü üzere kısa vadeli politika faizini temsil eden TCMBONFAİZ değişkeninden çekirdek enflasyonlar A, B, C, E, F ye ve TÜFE enflasyonuna doğru tek yönlü nedensellik belirlenmiştir. TCMBONFAİZ ile D, G, H ve I çekirdek enflasyonları arasında her iki yönde olmak üzere nedensellik belirlenmemiştir. TCMBONFAİZ serisinden çekirdek enflasyon_a ya doğru nedensellik belirlenmesine neden olarak, mevsimsel ürünlerin fiyatlarındaki değişimin genel TÜFE endekslerinden dışlanmasına rağmen genel TÜFE endeks değerinde önemli bir değişikliğin olmaması gösterilebilir. Her ne kadar mevsimsel ürünlerde oynaklık fazla olsa da bu ürünlerin endeks içindeki ağırlığı önem taşımaktadır. Mevsimsel ürünlerin fiyatlarındaki değişim dışlanmış olsa da faizle çekirdek enflasyon arasındaki nedensel bağ kopmamaktadır. TCMBONFAİZ serisinden çekirdek enflasyon_b arasında nedensellik olması, işlenmemiş gıda ürünlerinin genel tüfe içindeki payının yüksek ancak tek başına nedensellik bağını koparacak düzeyde olmadığını göstermektedir. Faizden enerji fiyatlarının dışlandığı çekirdek enflasyon_c ye doğru nedensellik olmasında da benzer durum söz konusudur. Enerji fiyatlarının genel endeks içindeki payı işlenmemiş gıda ağırlığından daha düşüktür. Bu durum enerji fiyatları tek başına nedensellik ilişkisinin kaybolması için yeterli olmadığını belirtmektedir. TCMBONFAİZ serisinden çekirdek enflasyon_e serisine doğru nedensellik olması, enerji, alkollü içecekler ve tütün ürünlerindeki fiyat hareketlerinin dikkate alınmaması durumunda nedensellik bağı devam etmektedir. Enerji fiyatlarının ağırlığı ile alkollü içecekler ve tütün ürünleri fiyatlarının ağırlığı birlikte genel endeksi etkileyememektedir. Bu durumda faiz politikasında değişme olmamaktadır. TCMBONFAİZ serisinden çekirdek enflasyon_f serisine doğru nedensellik olması, enerji, alkollü içecekler ve tütün, fiyatları yönetilen ve yönlendirilen ürünler ve dolaylı vergilerden oluşan endeks değerlerinin aynı şekilde genel endeks değerleri üzerinde faiz politikasını değiştirecek düzeyde etki etmemektedir. Bu durumda faiz ile çekirdek enflasyon_f arasındaki nedensellik devam etmektedir. Kısa vadeli faiz değişkeninden çekirdek enflasyon_a, B, C, E ve F ye doğru nedenselliğin var olmasının nedenini analiz çerçevesinde değerlendirirsek, bu enflasyon türleri tek başına faiz politikasını değiştirecek düzeyde aşırı bir değişim göstermemektedirler veya dışlanan ürünlerin fiyatlarına politika gereği faiz oranındaki değişim ile tepki verilmemektedir. Son olarak TCMBONFAİZ serisinden TÜFE enflasyonuna doğru olan nedenselliğin temelinde belirlenmiş harcama kalemlerinden oluşan ve yaklaşık 4 çeşit harcama kalemine göre hesaplanan TÜFE genel endekslerinin faiz politikasının belirlenmesinde dikkate alındığını göstermektedir. Dolayısıyla genel değişken TÜFE dir ve ekonomiye olan etkisi dikkate alınmaktadır. Bunun yanında çekirdek endeksler ekonominin yönlendirilmesinde ücret ve kira belirlemek gibi amaçlar için hazırlanmış olabileceğini akla getirmektedir. TCMBONFAİZ serisi ile çekirdek enflasyonlar _D, G, H ve I serileriyle nedensellik ilişkisinin belirlenmemesi iki ana harcama gurubu olan işlenmemiş gıda ürünleri ve enerji fiyatlarındaki değişmelerden kaynaklanmaktadır. Bu iki gurup birlikte nedensellik ilişkisini ortadan kaldıracak düzeyde genel endeks değerlerini aşağı çekmektedir. Tek başlarına nedensellik ilişkisini bozamamalarına rağmen birlikte bu ilişkiyi ortadan kaldırmaktadırlar. Bu iki harcama gurubunun genel endeks içindeki toplam ağırlığı yaklaşık % 35 düzeylerindedir. Buna göre bu iki harcama gurubunun birlikte dışlandığı enflasyon türlerinde nedenselliğin kaybolması politika yapıcıların çekirdek enflasyonlara göre faiz politikası geliştirmediklerini ortaya koymaktadır. VAR analizini oluşturan analizlerden varyans ayrıştırma (Varyans Decomposition) analizi değişkenlerdeki değişimin % kaçının değişkenin kendisi ve diğer değişken veya değişkenler tarafından belirlendiğini gösteren bir analizdir. Bu çalışmada varyans analizi 5 dönem üzerinden tahmin edilmiştir. Değişkenlerin etki yüzdeleri 5 dönem ortalaması hesap edilerek Tablo 9 da gösterilmiştir. Tabloda faiz, TCMBONFAİZ ini ve enflasyon ise çekirdek enflasyonlar ve TÜFE enflasyonunu temsil etmektedir. TCMBONFAİZ ile çekirdek enflasyonlar ve TÜFE enflasyonu arasındaki belirleyicilik yüzdelerini gösteren Tablo 9 aşağıda sunulmuştur. 889