MEKÂN ENDEKSLERİNİN HESAPLANMASINDA ÇOK DEĞİŞKENLİ BİR YAKLAŞIM: TÜRKİYE DE SEÇİLMİŞ 19 İLİN TÜKETİCİ FİYAT ENDEKSLE- RİNE GÖRE KARŞILAŞTIRILMASI ÖZET

Transkript

1 MEKÂN ENDEKSLERİNİN HESAPLANMASINDA ÇOK DEĞİŞKENLİ BİR YAKLAŞIM: TÜRKİYE DE SEÇİLMİŞ 19 İLİN TÜKETİCİ FİYAT ENDEKSLE- RİNE GÖRE KARŞILAŞTIRILMASI Ali Sait ALBAYRAK Zonguldak Karaelmas Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü Sayısal Yöntemler Anabilim Dalı İncivez, Türkiye E-Posta: ÖZET Bu çalışmada Devlet İstatistik Enstitüsü (DİE) tarafından seçilmiş 19 ilin Ocak 2004 ayına ait 253 malın fiyatlarına çok değişkenli istatistik tekniklerden Temel Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis, PCA) uygulanarak, söz konusu iller için standart tüketici fiyat endeksleri hesaplanmaktadır. Çok boyutlu bir yaklaşımla hesaplanan endeksler sayesinde 19 il genel, gıda, giyim, konut, ev eşyası, sağlık, ulaşım, eğitim gibi farklı TÜFE değerleri ile karşılaştırılmaktadır. 253 boyutlu temel bileşenler modelinin genel TÜFE endeksi sonuçlarına göre, parantez içindeki değerler genel TÜFE değerlerini göstermek üzere, en pahalı dört il arasında sırasıyla Zonguldak (2,123), İstanbul (1,981), Ankara (1,091) ve İzmir (0,852); en ucuz dört il arasında ise sırasıyla Malatya (-1,628), Kayseri (-1,442), Konya (-1,002) ve Denizli (-0,891) yer almaktadır. Anahtar Kelimeler: Temel Bileşenler Analizi, Tüketici Fiyat Endeksleri ve Mekan Endeksleri. ABSTRACT A MULTIVARIATE METHODOLOGY TO ESTABLISH CONSUMER PRICE INDEXES: COMPARISON WITH THE CONSUMER PRICE INDEXES OF 19 SELECTED URBAN SETTLEMENTS IN TURKEY The aim of this study is to establish, with a multivariate approach, the standard consumer price indexes for 19 urban settlements which are chosen by State Institute of Statistics (SIS) for January These indexes are searched by the principal component analysis which is the most appropriate among a number of statistical techniques by using 253 item prices that are chosen from a large number of distinct fields, such as food, clothing, dwelling, house goods, health, transportation, education, hotel and restaurant. Selected 19 provinces can be compared with ten different indexes which are general, food, clothing, dwelling, house goods, health, transportation, education, hotel and restaurant and other. The results show that the most expensive provinces based on general index are Zonguldak (2,123), Istanbul (1,981), Ankara (1,091), Izmir (0,852) and the cheapest urban settlements are Denizli (-0,891), Konya (-1,002), Kayseri (-1,442) and Malatya (-1,628) respectively. Keywords: Principal Components Analysis, CPI, Space Indexes. 1. GİRİŞ Piyasa ekonomisinin hakim olduğu ekonomilerde en önemli temel ekonomik göstergelerden biri, fiyatlar genel düzeyindeki gelişmelerdir. Ülkemizde yıllardır yaşadığımız ağır enflasyon süreci, fiyat hareketlerini günümüzde üzerinde en çok durulması gereken konulardan biri haline getirmiştir. Fiyat hareketlerinde zaman ve mekan içerisinde görülen değişimleri göreceli olarak inceleyebilmek ise ancak fiyat endeksleri ile mümkün olabilmektedir. Fiyat endeksleri denilince, öncelikle mal fiyatlarını inceleyen endeksler akla gelmektedir. Fiyat endekslerinin kullanım alanları makro ve mikro düzeyde giderek yaygınlaşmakta, özellikle kamu otoritelerince geleceğe yönelik sağlıklı ve tutarlı ekonomik kararların alınmasında önemli bir gösterge olmaktadır. Aynı şekilde fiyat de-

2 ğişmeleri gerek özel sektör faaliyetlerini (üretim, yatırım kararları, karlılık, verimlilik vs. gibi) gerekse büyük tüketici kitlelerin tüketim-tasarruf eğilimlerini belirlemeleri açısından da büyük önem taşımakta ve bu kesimleri yakından ilgilendirmektedir. Taşıdığı önem nedeniyle günümüze dek kullanılmakta olan fiyat endeksleri, özellikle son yıllarda üzerinde en çok tartışılan konulardan biri olmuştur. Endeks günlük hayatta, basın ve yayın organlarında istatistik ile ilgili en yaygın kullanılan kavramlardan birisidir. Ülkemizde her ay DİE tarafından açıklanan Toptan Eşya Fiyat Endeksleri (TEFE) ile Tüketici Fiyat Endeksleri (TÜFE) en sık duyulan endeksler arasında yer almaktadır. Fakat bu endekslerin nasıl hesaplandığı hususu ise bugüne kadar kamuoyuyla paylaşılmamıştır. Bir ülkedeki sosyoekonomik nitelikteki eğilimlerin saptanması ve bu alanda verilecek kararların etkinliği, ancak doğru, güvenilir ve zamanında ulaşılabilir istatistik bilgilerle gerçekleştirilebilmektedir. Sözü edilen bilgilerin üretilmesinde önemli istatistik araçlardan birisi de endekslerdir. Endeks, bir istatistik olaya ilgili birimlerin, zaman veya mekana göre gösterdiği göreceli değişimler olarak tanımlanmaktadır. Burada mekan sözcüğü ile anlatılan, endekslerin hesaplanmasında kullanılan birimlerin belirli bir zaman noktasında belirli yerleşim yerlerinin (ilçe, il, ülke vs.) birim olarak kullanılmasıdır. Tüketici fiyat endeksleri, belirli bir dönemde bir kitle tarafından tüketici mal ve hizmetlerine ödenen perakende fiyatlarındaki değişikliklerin göstergesidir. Bu endeksler, fiyat hareketlerinin izlenmesinde, ücret ve maaşların belirlenmesinde ve ülkelerin ekonomik yapılarının incelenmesinde önemli bir gösterge olarak kullanılmaktadır [Gürsakal, 1998, s. 390]. Ayrıca fiyat endeksleri enflasyon hedeflemesi yaklaşımında, hedeflenen enflasyon oranının yani fiyatlardaki değişim oranının uygun bir şekilde ölçümü çok önemlidir. Çünkü, hemen hemen tüm ekonomik sorunların merkezinde bu yatmaktadır [Boskin, 1998, s. 3]. Seçilecek fiyat endeksinin kamu tarafından anlaşılabilecek şekilde son derece açık ve anlaşılır ve güvenilir olması gerekir. Uygulamada, hedeflenen enflasyon oranının ölçümünde iki tür endeks dikkate alınmaktadır: Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE) ve Gayri Safi Milli Hasıla (GSMH) deflatörü. GSMH Deflatörü; bir ülkede üretilen tüm mal ve hizmet fiyatlarında meydana gelen hareketi izlemek için kullanılır ve cari yıl fiyatları ile hesaplanan Milli Gelirin, baz olarak kabul edilen bir yıla ait fiyatlar ile hesaplanan Milli Gelire oranı şeklinde oluşturulur. GSMH deflatörü ulusal enflasyonu çok daha iyi yansıtması nedeniyle tercih edilmesine rağmen, TÜFE kamu tarafından en iyi bilinen endeks olması, genellikle aylık dönemler itibariyle elde edilebilmesi ve bundan dolayı da düzenli olarak izlenebilmesi, ve nadiren revize edilmesi dolayısıyla çok daha fazla tercih edilmektedir [Croce ve Khan, 2000, s. 3]. Dolayısıyla, beklentilere odaklanan, halk tarafından kolaylıkla anlaşılabilen ve merkez bankası müdahalelerinden en az etkilenen, elde edilebilen en iyi ve modern fiyat endeksi olduğu için TÜFE nin bir alternatifi olmadığını söylemek mümkündür. Bununla birlikte, TÜFE genellikle merkez bankasının kontrolünün ötesinde unsurları da içermektedir. Fakat bazı merkez bankaları bu sorunu bu faktörlerin bazılarının veya hepsinin birden dikkate alınmadığı bir çekirdek TÜFE kullanarak çözmüşlerdir [Carare, 2002]. TÜFE enflasyon oranı yerine çekirdek TÜFE nin tercih edilmesinin nedeni; enflasyon oranından merkez bankasının kontrolünün dışında olan, parasal olmayan belirleyici unsurları soyutlamaktır. Bazı ülkelerde, TÜFE ve çekirdek TÜFE arasındaki esas fark, çekirdek TÜFE nin ipotek faiz ödemelerini dışarıda bırakmasıdır. Bunun nedeni, beklenen enflasyonun hedeflenen enflasyondan daha fazla artış göstermesi karşısında kısa vadeli faiz oranlarının arttırılarak fonlama maliyetinden dolayı enflasyon oranında (TÜFE), daha fazla bir artışın önlenmek istenmesidir. Bazı ülkelerde TÜFE nin başka kısımları da dışarıda bırakılmıştır [Debelle, 1998]. 2. ARAŞTIRMA YÖNTEMİ Araştırmada mekan endekslerinin belirlenmesinde çok değişkenli istatistik tekniklerden en uygun olan temel bileşenler tekniği kullanılmaktadır. Temel bileşenler analizi, temel bileşenleri veya bir genel nedensel bileşeni orijinal değişkenlerin doğrusal bir fonksiyonu olarak tanımlamaya yarayan çok değişkenli bir tekniktir. Diğer bir anlatımla temel bileşenler analizi, genel fiyat düzeyi 181

3 bileşenini veya bileşenlerini analizde kullanılan değişkenler cinsinden doğrusal çözümleyen çok değişkenli bir istatistik tekniktir. Teknik, değişkenin açıklanan varyansının maksimum kılınmasına hizmet etmektedir. Model, değişken sayısına eşit (p) ve birbirinden bağımsız p sayıda temel bileşen, değişkenlere ait toplam varyansa maksimum katkıda bulunmaktadır [Johnson, 1992, s ; Dillon vd., 1984, s ; Stevens, 1996, s ; Tabachnick, 1996, s ]. Temel bileşenler model basit olarak aşağıdaki gibi yazılmaktadır: 1 C β X β X... β X (j 1, 2,..., p) j j1 1 j2 2 jp p Sonuçta p sayıda değişken, yine birbirinden bağımsız p sayıda temel bileşenle temsil edilmektedir. Bu temel bileşenler sırasıyla toplam varyansa maksimum katkıda bulunurlar. Yani birinci temel bileşen en çok, diğer bileşenler ise gittikçe azalan miktarlarda toplam varyansa katılırlar. Bu nedenle, az sayıda temel bileşenle toplam varyansın büyük bir kısmı açıklanabilmektedir [Tabachnick, 1996, s ; Sharma, 1996, s ]. Dikkat edilirse bu teknik, tahmin edilen ortak varyansların bire eşit olduğunu varsaymaktadır. Diğer bir anlatımla toplam varyans, ortak ve kalan varyans olarak ayrılmayıp bir bütün olarak dikkate alınmaktadır. Yani temel bileşen modeli, başta ortak faktör sayısı ile değişken sayısının eşit olduğunu, bu ortak faktörlerden birkaçı toplam varyansın önemli bir kısmını açıklayacağını ve geriye kalan diğer faktörlerin ise spesifik varyansları göstereceğini varsaymaktadır [Sharma, 1996, s ]. Temel bileşenler analizinde, diğer geleneksel endeks tekniklerinin aksine, değişkenlere keyfi ağırlık verilmesinden kurtulunurken, çok sayıda değişkenden ve bu değişkenlerin sahip oldukları bilginin büyük bir kısmını taşıyan daha az sayıda yeni değişkenler elde edilerek değişkenler arası bağımlılık yapısı ortadan kaldırılmaktadır. Diğer taraftan, ölçülebilen bütün değişkenlerin tanımlandığı uzayda birimlerin yerlerini saptayıp bunlar arasındaki farklılıkları herhangi bir uzaklık tanımına göre belirlemek ise anlamlı olmamaktadır. Zira, bu durumda değişkenler arasındaki çoklu doğrusal bağlantı yapısı dikkate alınmamakta, daha göstergelerin seçimi aşamasında tek bir olayın farklı ölçümleri, tekrarlı olarak değerlendirip fiyat düzeylerinin bir boyutu önceden ağırlıklandırılmış olmaktadır. Bunun yanında, ağırlıklar setinin boyutları ve değişkenler arası bağımlılık yapısı düşünüldüğünde, değişkenlere sübjektif ağırlıklar verilmesi, eşit ağırlıklar verilmesi ile aynı sakıncaları taşımaktadır. Temel bileşenler analiziyle değişkenler arasındaki toplam varyansın büyük bir bölümü tek bir temel bileşen tarafından açıklanabilmektedir. Literatürde söz konusu temel bileşene genel nedensel boyut (general causal factor) denilmektedir. Araştırmada illerin tüketici fiyat düzeylerinin kullanılan tüm göstergelere etki eden ve birlikte değişimlerini sağlayan genel nedensel bileşenin varolduğu varsayılmaktadır. Diğer bir anlatımla, genel nedensel bileşen illerin genel tüketici fiyat düzeyleridir. Gerek yukarıda belirtilen sakıncaları giderebilmek amacıyla bu çalışmada kullanılan çok sayıda gösterge arasındaki ilişkiyi ve ilişkinin derecesini ve yönünü dikkate alarak, değişkenler arası bağımlılık yapısını ortadan kaldıran, veri setindeki değişkenleri etkileyen temel boyutlar ayrı ayrı ortaya çıkartarak tanımlayabilen temel bileşenler analizi kullanılmaktadır. Ayrıca bağımsızlık yapısı içinde değişkenlerin objektif kıstaslara göre ağırlıklar alabildiği, ağırlıklandırmalar sonucunda, genel nedensel bileşen yardımıyla illerin genel fiyat düzeylerinde gösterdikleri farklılıklar sayısal olarak ortaya çıkartılarak, iller için bir anlamda tüketici fiyat endeksi elde edilebilen temel bileşenler analiz tekniği kullanılmaktadır. 1 Eşitlikte C j standartlaştırılmış j. değişkeni göstermektedir. 182

4 Tablo 1: Ocak 2004 Tüketici Fiyat Endekslerine (TÜFE) Göre İllerin Karşılaştırması İl Adı DİE Genel Gıda Giyim Konut Ev Eşyası Sağlık Ulaşım Eğitim Otel Diğer Zonguldak İstanbul Ankara İzmir Antalya Eskişehir Samsun Gaziantep İçel Kocaeli Bursa Trabzon Erzurum Adana Diyarbakır Denizli Konya Kayseri Malatya 9462,6 9214,4 8916,7 8852,0 9237,6 9265,4 8628,7 8926,0 9377,5 9399,0 8887,6 8885,8 9315,7 8790,3 8819,3 9648,0 9043,9 9257,4 9302,2 2,077 1,981 1,091,852,757,185,155 -,128 -,163 -,186 -,201 -,249 -,287 -,459 -,461 -,891-1,002-1,442-1,628 2,343 1,198,700,543 1,183,000,447,703 -,317 -,585 -,405 -,836,183 -,459,214 -,630-1,298-1,307-1,677 -,427,755,403,504,310,662 1,297-1,653 1,237 -,665 -,542 1,661 -,472 -,216-1,105,893,212-1,905 -,948 2,420 2,431 1,214,559,444 -,564 -,519 -,378 -,644 -,153 -,449 -,292 -,432 -,494 -,608 -,588 -,276 -,539-1,132,104 -,306 -,277,165,321,846 -,147 2,211 1,518-1,003-1,475 -,875 1,212 -,542 1,207-1,143 -,852 -,696 -,268 -,109 1,512 1,737,408,223 -,170 -,637 -,688 -,100-1,691,016,325 1,881,846,051-1,605 -,247 -,591-1,159 -,433 2,325 1,270 1,720 -,117 -,143 -,794,213 -,508 -,013,340 -,747 -,231 1,228 -,808 -,996 -,408 -,235-1,662 2,351 1,135,057 1,327,392,070 -,206 -,225 -,228,748-1,256,336,621-1,919 -,372-1,121-1,099 -,380 -,231,027 2,258 1,546,370,319-1,906 -,465 -,810 1,195,069 -,241,753 -,927 -,753,761 -,753 -,247-1,022 -,174,932 -,439 -,746,336 1,197 1,735 -,325,784 1,239 -,918-2,015 -,484,240 -,135 -,378-1,754 -,204 1,042 -,108 Mal ve Hizmet Sayısı

5 3. AMPİRİK BULGULAR Araştırmada 2004 Ocak ayı verileri kullanılarak DİE tarafından seçilen 19 il (Zonguldak, İstanbul, Ankara, İzmir, Antalya, Eskişehir, Samsun, Gaziantep, İçel, Kocaeli, Bursa, Trabzon, Erzurum, Adana, Diyarbakır, Denizli, Konya, Kayseri ve Malatya) için 10 farklı (Genel, Gıda, Giyim, Konut, Ev Eşyası, Sağlık, Ulaşım, Eğitim, Otel ve Lokanta ile Diğer) Tüketici Fiyat Endeksi (TÜ- FE) hesaplanmaktadır (Bkz: Tablo 1). Araştırmada 19 il düzeyinde çeşitli alanlardan seçilmiş toplam 253 mal ve hizmet fiyatı (gıda, içki ve tütün harcamaları 91; giyim ve ayakkabı harcamaları 46; konut harcamaları 10, ev eşyası harcamaları 48; sağlık harcamaları 6; ulaştırma harcamaları 9; eğitim ve kültür harcamaları 9; otel, lokanta ve pastane harcamaları 9 ve diğer çeşitli mal ve hizmet harcamaları 25) kullanılmaktadır (Bkz: Tablo 1). Genel TÜFE endeksi incelendiğinde, hayat pahalılığı yönünden, seçilmiş 19 ilden 7 si (endeks değerleri pozitif olan iller) Türkiye ortalamasının üstünde ve geriye kalan 12 il (endeks değerleri negatif olan iller) ise ülke ortalamasının altında bir performans gösterdikleri gözlenmektedir. Yine genel TÜFE endeksine göre Türkiye de en pahalı beş ilin sırasıyla Zonguldak (2,077), İstanbul (1,981), Ankara 1,091), İzmir (0,852) ve Antalya (0,757) olduğu görülmektedir. 2 Yine bu endekse göre ülkemizin hayat pahalılığı yönünden en ucuz dört kentinin sırasıyla Malatya (-1,628), Kayseri (-1,442), Konya (-1,002) ve Denizli (-0,891) olduğu görülmektedir. Geriye kalan diğer 10 ilin endeks değerleri arasındaki mutlak farkların çok önemli olmaması nedeniyle, söz konusu illerin hayat pahalılığı açısından birbirine benzer durumda oldukları söylenebilir (Bkz: Tablo 1). Gıda endeksi incelendiğinde, en pahalı illerin sırasıyla Zonguldak (2,343), İstanbul (1,198) ve Antalya (1,183) olduğu gözlenmektedir. Diğer taraftan bu endekse göre en ucuz illerin sırasıyla Malatya (-1,677), Kayseri (-1,307) ve Konya (-1,298) olduğu anlaşılmaktadır. Geriye kalan diğer 13 ilin endeks değerleri -0,630 ile 0,700 arasında değişmektedir (Bkz: Tablo 1). Giyim TÜFE endeksine göre, sırasıyla Trabzon (1,661), Samsun (1,297) ve İçel (1,237) ülkemizin en pahalı üç ili arasında yer almaktadır. En ucuz kentleri arasında ise sırasıyla Kayseri (- 1,905), Gaziantep (-1,653) ve Diyarbakır (-1,105) illeri bulunmaktadır. Geriye kalan diğer 13 ilin giyim TÜFE endeks değerleri -0,948 ile 0,893 aralığında değişmektedir (Bkz: Tablo 1). Konut fiyatları açısından ülkemizdeki en pahalı ilin 2,431 endeks değeriyle İstanbul olduğu görülmektedir. İstanbul ilimizi 2,420 endeks değeriyle Zonguldak izlemektedir. Konut harcamaları endeksine göre üçüncü sıradaki en pahalı ilimiz ise 1,214 endeks değeriyle Ankara dır. En ucuz ilimizin -1,132 endeks değeriyle Malatya dır. Diğer geriye kalan 15 ilimizin konut TÜFE endeksi değerleri -0,644 ile 0,559 arasında değiştiği görülmektedir. Ayrıca bu endekse göre toplam 19 ilden 14 ilin konut harcamaları yönünden ülke ortalamasının altında yer aldıkları gözlenmektedir (Bkz: Tablo 1). Ev eşyası harcamalarına göre Türkiye de en pahalı iller arasında Gaziantep (2,218), İçel (1,518) ve Erzurum (1,212), Diyarbakır (1,207) yer almaktadır. Ev eşyası TÜFE endeksine göre Bursa (-1,475), Denizli (-1,143) ve Kocaeli (-1,003) ülkemizin en ucuz illeridir. Geriye kalan illerin endeks değerleri ise birbirine oldukça yakın çıkmıştır (Bkz: Tablo 1). Sağlık harcamaları yönünden ülkemizin en pahalı illeri sırasıyla Erzurum (1,881), Ankara (1,737) ve İstanbul (1,512) dur. En ucu illeri ise sırasıyla Kocaeli (-1,691), Denizli (-1,605) ve Malatya (-1,159) dır. Diğer illerin endeks değerleri arasında ise önemli farklılıklar görülmemektedir. Ulaşım endeksine göre İstanbul (2,325), İzmir (1,720), Ankara (1,270) ve Adana (1,228) en pahalı iller iken; en ucuz ilimiz -1,662 endeks değeriyle Malatya dır. Diğer illerin ise ulaşım endeksi değerleri itibariyle homojen oldukları görülmektedir. Eğitim harcamaları endeksine göre Zonguldak (2,351), İzmir (1,327) ve İstanbul (1,135) en pahalı iller iken; Bursa (-1,256), Adana (-1,919), Denizli (-1,121) ve Konya (-1,099) en ucuz iller 2 Parantez içindeki değerler ilgili endeks değerlerini göstermektedir. 184

6 arasında yer almaktadır. Diğer illerinin ise eğitim endeksine göre oldukça homojen oldukları gözlenmektedir. 4. SONUÇ Devlet istatistik Enstitüsü (DİE) tarafından her ay düzenli olarak açıklanan TÜFE rakamları en sık duyulan endeksler arasında yer almasına rağmen, bu endekslerin nasıl hesaplandığı hususu kamuoyuyla paylaşılmamaktadır. Bu çalışmada çok değişkenli bir yaklaşımla illere göre TÜFE endekslerinin nasıl hesaplanabileceği ile ilgili bir model önerilmektedir. Bu modelle elde edilen sonuçların birçok yönden DİE sonuçları ile örtüştüğü gözlenmektedir. Genel olarak seçilmiş 19 ilin Tüketici Fiyat Endekslerini (TÜFE) yansıtabilecek uygun bir endeks 253 boyutlu temel bileşenler modeliyle elde edilmektedir. Bu genel endeksin yanında 19 ilin arasındaki fiyat farklılıklarını sayısal olarak ortaya koyan gıda, giyim, konut, ev eşyası, sağlık, ulaşım, eğitim, otel-lokanta ve diğer olmak üzere toplam 10 farklı endeks hesaplanmaktadır. Bu endeksler Tablo 1 de özetlenmektedir. Tablo 1 incelenmeden önce, en pahalı ilden, en az pahalı ile doğru yapılan sıralamayı belirleyen bazı önemli hususlara değinilmesi, yapılacak değerlendirmelerin daha sağlıklı olmasına yardım edecektir. Doğal olarak, araştırmada kullanılan değişkenlerin sayısı, kompozisyonu ve kullanılış biçimleri, analiz sonuçlarını az da olsa etkilemektedir. Diğer bir anlatımla, 19 ilin faklı TÜFE endekslerine göre sıralanması değişkenlerin kullanılış tarzına, sayısına ve dönemine göre çok küçükte olsa bazı değişikliklere yol açabilmektedir. Ayrıca Tablo 1 incelendiğinde, genelde farklı TÜFE endekslerine göre ilk üç ve son üç sıradaki iller hariç olmak üzere, diğer illerin endeks değerlerinin birbirine çok yakın olduğu görülmektedir. Endeks değerlerine göre büyük farklılık göstermeyen illerin hayat pahalılığı yönünden birbirinden mutlak olarak daha pahalı veya daha ucuz olduklarını söylemek pek anlamlı olmamaktadır. Sonuç olarak, illerin farklı TÜFE endekslerine göre sıralamaları bütüncül bir yaklaşımla incelendiğinde anlamlı olmaktadır. Söz konusu TÜFE endeks değerleri standart değişkenler olduğundan, endeks değeri sıfırın altında (veya üstünde) olan illerin hayat pahalılığı yönünden Türkiye ortalamasının altında (veya üstünde) olan iller olarak yorumlanabilir. Kısaca hesaplanan 10 farklı TÜFE endeks değerleri 19 il arasındaki fiyat farklılıklarını sayısal olarak ortaya koymaktadır. Genel TÜFE endeksine göre Türkiye ni en pahalı dört ilinin sırasıyla Zonguldak (2,077), İstanbul (1,981), Ankara (1,091) ve İzmir (0,852) iken, en ucuz kentleri ise sırasıyla Malatya (-1,628), Kayseri (-1,442), Konya (-1,002) ve Denizli (-0,891) olduğu anlaşılmaktadır. Sonuç olarak, çok değişkenli istatistik tekniklerden temel bileşenler tekniği sayesinde bağımsızlık yapısı içinde değişkenlerin objektif kıstaslara göre ağırlıklar alabildiği ve bu ağırlıklandırmalar sonucunda genel nedensel bileşen yardımıyla illerin genel fiyat düzeylerinde gösterdikleri farklılıklar sayısal olarak ortaya çıkartılabilmektedir. 185

7 KAYNAKÇA [1] Boskin, Michael J. (1998), Consumer Prices, the Consumer Price Index, and the Cost of Living, Journal of Economic Perspectives, Vol. 12, No. 1. [2] Carare, Alina (2002), Establishing Initial Conditions in Support of Inflation Targeting, IMF Working Paper, WP/02/102, Erişim: 3 Haziran [3] Croce, Enzo ve Mohsin S. Khan (2000), Monetary Regimes and Inflation Targeting, Finance and Development, Vol. 37, No. 3. [4] Debelle, Guy (1998), Inflation Targeting as a Framework for Monetary Policy, IMF Economic Issue No. 15, Erişim: 24 Haziran [5] Dillon, William, R., and Goldstein, Mathew (1984), Multivariate Analysis, John Wiley, New York. [6] Gürsakal, Necmi (1998), Bilgisayar Uygulamalı İstatistik II, Marmara Kitapevi Yayınları, Bursa. [7] Johnson, Richard A. (1992), Applied Multivariate Data Analysis, Prentice Hall, New Jersey. [8] Stevens, James (1996), Applied Multivariate Statistics for Social Sciences, Lawrence Erlbaum Associates, Publishers, Mahwah, New Jersey. [9] Sharma, Subhash (1996), Applied Multivariate Techniques, John Wiley, New York. [10] Tabachnick, Barbara G., and Fidel, Linda S. (1996), Using Multivariate Statistics, 3 rd Ed., Harper Collins College Publisher, California State University, North Bridge. 186