MARMARA BÖLGESİ ÖNGÖRÜ VE BENZETİM MODELİ

Transkript

1 MARMARA BÖLGESİ ÖNGÖRÜ VE BENZETİM MODELİ Ömer YILMAZ Veda KAYA Öze: Çalışmanın amacı, sınırlı verilerle de olsa, bölgesel bir ekonomerik model oluşurmak, ahmin emek ve bu modeli değerlendirmekir. Marmara Bölgesi Öngörü ve Benzeim Modeli dönemi yıllık verileri kullanılarak, en küçük kareler yönemi ile ahmin edilmişir. Çalışmada Marmara Bölgesi gayri safi bölgesel hasılasını hangi değişkenlerin anlamlı bir şekilde ekilediği espi edilmişir. Model sonuçlarından harekele örnek dönem benzeimleri, 2001 yılı ex pos ve dönemi ex ane öngörüleri gerçekleşirilmişir. Kesirim konrolü amacıyla 2001 yılı Marmara Bölgesi verileri kullanılmışır. Anahar Kelimeler: Bölgesel modelleme, Kesirim, Benzeim I. Giriş Ekonomik analizlerde zaman boyuunun kullanımı, mekan boyuuna nispele çok daha öncedir. Uzunca bir süre ekonomik analizlerdeki mekan boyuu ihmal edilmişir. Ancak sorunlara çözüm yolları arayan ikisaçılar 1950 li yıllardan iibaren, kenleşme ve gelişme ilişkilerinde olumsuzlukların oraya çıkması ile birlike, ikisadi analizlerde mekan boyuuna önem vermeye başlamışlardır (Erürk, 1995: 2). Bu yıllardan iibaren, bölgesel ekonomik faaliyelerin kesirimi problemi bölgesel araşırmaların önemli bir bileşenini oluşurmuşur. Bölgesel kamu ve özel karar alıcılar bölgeyle ilgili ürün, gelir, isihdam ve işsizlik gibi ekonomik değerlerin gerçekçi kesirimlerine ihiyaç duymuşlardır. Bu amaca ulaşmak için çok sık kullanılan kesirim ekniklerinden ikisi ekonomik emelli modeller ve girdi-çıkı modelleri olmuşur (Glickman, 1971: 15). Her iki eknikeki eknik ve eorik zorluklar nedeniyle, bölgeyle ilgili kesirimleri elde emede bir başka yönem olan ekonomerik modeller oldukça sık olarak kullanılmaya başlanmışır. Bu modeller ekonomik değişkenler arasındaki ilişkileri ahmin emede zaman serisi verilerini ve regresyon analizlerini kullanmakadırlar. Ekonomerik eknikler çok daha fazla bilgiyi çok daha az maliyee kalanarak elde eiklerinden dolayı, ekonomik emelli ve girdi-çıkı analizine dayanan modellerden daha fazla ercih edilir duruma gelmişlerdir. Ayrıca ekonomerik eknikler, bölgelerdeki ekonomik değişkenlerin eorik yapılarını es emek için de kullanılabilirler. Ekonomerik modeller bu yönüyle de bölgesel analiz için çok daha esnek bir yaklaşım sunmakadırlar. Yrd.Doç.Dr. Aaürk Üni., İ.İ.B.F., İkisa ABD Arş. Gör., Aaürk Üni., Sosyal Bilimler Ensiüsü, İkisa ABD

2 Bölgesel ekonomerik modeller dar kapsamlı küçük bir ülke modeline benzemekedirler. Genellikle birçok bölgesel model oplulaşırılarak ulusal modeller oluşurulmakadır (Adams vd., 1975: 286). Bölgesel model kurucular, ulusal ekonomi içerisinde hayaiyeini devam eiren bölgesel ekonomi gelişiminin nasıl olacağını bilmek isediklerinden dolayı, bölgeden ulusa yönelik değil de ulusal gelişmelerden bölgeye doğru uzayan ve ulusal ekonominin bir uydusu olan modeller kurabilmekedirler. Geçmişe, özellikle ABD de, üreim yapısı, gelir, isihdam ve işsizlik rakamları gibi bölgelerin ekonomik faaliyelerini yansıan modeller kurulmuşur. Bunların en çarpıcı örneklerini şu şekilde sıralamak mümkündür: Moore ve Peersen (1955), Hansen ve Tiebou (1963), Bell (1967), Adams ve Evans (1968), Crow (1973), Maila (1973), Engle (1974), Klein ve Glickman (1975), Adams vd. (1975), Laham vd. (1979), Rubin ve Erickson (1980), Conway ve Howard (1980), Courbis (1982), Reaume (1983), Nadji ve Harris (1984) ve Negrey (1997) dir. II. Modelin Yapısı Marmara Bölgesi Modeli onbeşi davranışsal, üçü ise özdeşlik olan onsekiz denklemden oluşmakadır. Modelde her bir içsel (endojen) değişken, dışsal (eksojen) değişkenlerin, gecikmeli içsel değişkenlerin, gölge (dummy) değişkenin ve haa eriminin bir fonksiyonudur. Daha açık bir şekilde ifade edilecek olursa modelde yer alan her bir denklem aşağıdaki gibi ifade edilebilir. Y i = f(z k, Y i-1, D, u ) (1) Burada; Y i : dönemindeki i inci içsel değişken, Y i-1 : -1 dönemindeki i inci içsel değişken, Z k : dönemindeki k ıncı dışsal değişken, D : dönemi için 1, dönemi için 0 değeri alan gölge değişken, u : dönemi için haa erimidir. Modelde kullanılan veriler ve dönemleri olarak iki ayrı kaynakan elde edildiği için ham verilerin zaman içerisindeki seyrinde 1986 yılından 1987 yılına geçerken belirli bir farklılık vardır. Bu farklılığın modelin ahmininde anlamlı bir ekiye sahip olup olmadığının es edilmesi amacıyla modele gölge değişken ilave edilmişir. Modelde GSYİH nın ikisadi faaliye kollarına göre yapılan ayrımından faydalanılmışır. Tarım sekörü arım - hayvancılık, ormancılık ve balıkçılık; sanayi sekörü madencilik, imala sanayi ve elekrik-gaz-su şeklinde üçlü bir sınıflandırmaya abi uulmuşur. GSYİH nın geriye kalan kalemleri ise şu şekildedir: Devle hizmeleri, özel hizmeler, icare, ulaşırma ve haberleşme, 266

3 inşaaçılık, mali müesseseler, konu geliri, ihala vergisi ve izafi banka hizme masraflarıdır. Marmara Bölgesi Öngörü ve Benzeim Modelinde Crow (1973) ile Rubin ve Erickson (1980) çalışmalarına benzer bir şekilde, bölgesel değişkenler kendi ulusal değerleriyle, gecikmeli bölgesel değişkenlerle ve bölgesel kişi başına düşen gelirle ilişkilendirilmişir. Her iki çalışmada da yazarlar bölgesel verilerin sınırlı olduğu durumlarda ulusal verilerin bölgesel modellerle kullanılabileceğini ifade emişlerdir. Modelde ümdengelim yöneminden hareke edilerek, güvenilir öngörülere ulaşmak için anlamsız olan değişkenler sonradan dışlanmışır. Marmara Bölgesi Öngörü ve Benzeim Modelinde bir yandan klasik anlamda geçmişe yapılan çalışmalardan faydalanılırken, bir yandan da zaman serisi analizlerinde meydana gelen gelişmeler izlenmişir. Model ahmininde yer alan değişkenler öncelikle birim kök esleri ile durağanlık sınamasına abi uulmuş, ardından Engle-Granger İki Aşamalı Eş-Büünleşme Tesi ile değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişki olup olmadığı es edilmişir. III. Modelin Tahmini Model ahmin edilmeden önce, modelde kullanılan değişkenlerin durağan olup olmadıkları araşırılmışır. Çünkü durağan olmayan seriler kullanılarak elde edilen regresyon modelleri ve bu modellere dayanılarak elde edilen öngörüler gerçeği am olarak yansımamakadırlar (Gujarai, 1995: 709). Değişkenlerin durağanlığı verilerde gözlenen kırılma nedeniyle Perron (1989) ve Perron (1997) birim kök esi ile araşırılmışır. Peron (1989) birim kök esi genişleilmiş Dickey-Fuller (ADF) regresyon eşiliğine kırılmanın yaşandığı dönemler için 1, diğer dönemlerde sıfır değerini alan kukla değişken ilave edilerek gerçekleşirilmekedir. Peron (1997) esinde ise kırılmalar dışsal olarak verilmemeke, doğrudan sürecin kırılmaları yakalaması sağlanmakadır. Tablo 1, Peron 97 süreci dikkae alınarak gerçekleşirilen Augmened Dickey-Fuller Birim Kök Tes sonuçlarını gösermekedir. Tablo 1 deki sonuçlara göre değişkenlerin amamı seviye değerlerinde durağan çıkmışlardır. 267

4 Tablo 1: Augmened Dickey-Fuller Birim Kök Tes Sonuçları (Perron 97 süreci) * Değişken Seviye Değerleri Değişken Seviye Değerleri Adı Gecikme Trendli Adı Gecikme Trendli Uzunluğu Uzunluğu Bbihay (a) Ubihay (b) Borman (c) Uorman (c) Bbalık (b) Ubalık (a) Bmaden (a) Umaden (a) Bimala (a) Uimala (a) Begs (a) Uegs (a) Bdevhiz (a) Udevhiz (a) Bözelhiz (a) Uözelhiz (c) Binşaa (a) Uinşaa (c) Bicare (a) Uicare (b) Bulhab (c) Uulhab (a) Bmalimües (a) Umalimües (a) Bkongeliri (a) Ukongeliri (a) Bihver (a) Uihver (a) Bizafibhm (c) Uizafibhm (a) Bkbgelir (a) No: %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinde kriik değerler sırasıyla -6.32, ve dur. Modelde yer alan denklemlerdeki değişkenlerin eş-büünleşik olup olmadıkları Engle-Granger İki Aşamalı Eş-Büünleşme Tesi ile sınanmışır. Modelde yer alan denklemlerden elde edilen arıklara birim kök esi uygulanarak değişkenlerin eş-büünleşik olup olmadıkları, yani değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkinin varlığı sınanmışır. 268

5 Tablo 2: Engle-Granger İki Aşamalı Eş-Büünleşme Tes Sonuçları * Denklemler ADF Tes İsaisiği Sonuçları 1 Nolu denklem 2.159(1) 2 Nolu denklem (0) 3 Nolu denklem (0) 5 Nolu denklem 1.324(0) 6 Nolu denklem 4.024(1) 7 Nolu denklem 4.027(0) 9 Nolu denklem 2.392(0) 10 Nolu denklem 2.080(0) 11 Nolu denklem 0.600(0) 12 Nolu denklem 5.208(1) 13 Nolu denklem 2.801(0) 14 Nolu denklem 0.339(0) 15 Nolu denklem 4.199(0) 16 Nolu denklem (0) 17 Nolu denklem 0.999(1) Asimoik Kriik % 1 (a) Değerler % 5 (b) % 10 (c) * 0 ve 1 gecikme uzunlukları için kriik değerler farklıdır. Ancak farklılığın oldukça küçük olması ve ablonun daha fazla uzaılmaması için sadece 1 gecikme uzunluğuna ai kriik değerlere yer verilmişir. Tablo 2, Engle-Granger iki aşamalı eş-büünleşme es sonuçlarını gösermekedir. Buna göre modelimizde yer alan denklemlerden hiçbiri eşbüünleşik değildir. Yani değişken çifleri arasında uzun dönemli bir ilişki yokur. Buna bağlı olarak kısa ve uzun dönemli ayarlama sürecini göseren ve dinamik bir modele uyarlanan bir haa düzelme mekanizması kullanılamaz. (Paleologos ve Georgenalis, 1997: 238). Marmara Bölgesi Öngörü ve Benzeim Modelinde denklemlerden onbeşi davranışsal, üçü ( (4), (8) ve (18) nolu denklemler) ise özdeşlikir. (1) nolu denklem bölgesel hasıla içerisinde bikisel ve hayvansal üreimin payını aynı değişkenin ulusal değeri ve kukla değişken ile ilişkilendirmeke; (2) nolu denklem bölgesel hasıla içerisinde ormancılığın payını aynı değişkenin ulusal değeri ve kukla değişken ile ilişkilendirmeke; (3) nolu denklem bölgesel hasıla içerisinde balıkçılığın payını aynı değişkenin ulusal değeri, bir önceki dönem bölgesel balıkçılık değeri ve kukla değişken ile ilişkilendirmekedir. (4) nolu denklem bunların üçünün oplamı olan ve bölgenin oplam arım ve hayvancılık hasılasını göseren bir özdeşlikir. 269

6 (5) nolu denklem bölgesel madenciliğin payını aynı değişkenin ulusal değeri ve kukla değişken ile; (6) nolu denklem bölgesel imala sanayi payını ulusal imala sanayi değeri ve kukla değişken ile; (7) nolu denklem ise bölgesel elekrik, gaz ve su üreimini aynı değişkenin ulusal değeri ve kukla değişken ile ilişkilendirmekedir. (8) nolu denklem bunların üçünün oplamı olan ve bölgenin oplam sanayi hasılasını göseren bir özdeşlikir. (9) nolu denklem bölgesel devle hizmelerini aynı değişkenin ulusal değeri ve kukla değişken ile; (10) nolu denklem bölgesel özel hizmeleri kendi ulusal değeri ve kukla değişken ile; (11) nolu denklem bölgesel hasıla içerisinde inşaaçılığın payını ulusal inşaaçılık, bölgesel kişi başına gelir ve kukla değişken ile ilişkilendirmekedir. (12) nolu denklem bölgesel icarei ulusal icare, bölgesel kişi başına gelir ve kukla değişken ile; (13) nolu denklem bölgesel ulaşırma ve haberleşmeyi ulusal ulaşırma ve haberleşme ve kukla değişken ile; (14), (15), (16) ve (17) nolu denklemler ise sırasıyla bölgesel mali müesseseler, bölgesel konu geliri, bölgesel ihala vergisi ve bölgesel izafi banka hizme masraflarını aynı değişkenlerin ulusal değerleri ve kukla değişken ile ilişkilendirmekedir. (18) nolu denklem ise (4) ve (8) nolu özdeşlikler ve (9-17) nolu denklemlerin basi oplamından oluşan bir özdeşlikir. 270

7 Tablo 3: Marmara Bölgesi Ekonomerik Modeli Denk. No Regresyon Tahminleri R 2 DW Bbihay = Ubihay D (1) (5.076) (10.254) (-5.219) Borman = Uorman D (2) (2.757) (2.447) (-3.502) (3) Bbalık = Ubalık Bbalık D (5.953) (9.048) (-3.288) (-6.012) (4) Bar = Bbihay + Borman + Bbalık (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) (18) Bmaden = Umaden D (2.389) (5.016) (-1.955) Bimal = Uimal D (1.251) (41.363) (-1.997) Begs = Uegs D (-2.552) (8.387) (1.721) Bsanayi = Bmaden + Bimal + Begs Bdevhiz = Udevhiz D (7.318) (83.086) (-4.346) Bözelhiz = Uözelhiz D (-4.105) (17.101) (1.525) Binşaa= Uinşaa Bkbgelir D (0.596) (2.430) (2.217) (-4.081) Bicar= Uicar Bkbgelir D (-3.247) (2.478) (4.002) (2.546) Bulhab = Uulhab D (3.267) (25.123) (-2.436) Bmalimües = Umalimües D (1.502) (24.104) (-2.820) Bkongeliri = Ukongeliri D (1.101) (15.011) (-1.371) Bihver = Uihver D (5.370) (13.107) (-5.182) Bizafibhm = Uizafibhm D (3.548) (6.122) (-3.411) Bhasıla = Barım + Bsanayi + Bdevhiz + Bözelhiz + Binşaa + Bicare + Bulhab + Bmalimües Bkongeliri + Bihver - Bizafibhm 271

8 Tablo 3, Marmara Bölgesi Ekonomerik Modeli sonuçlarını gösermekedir. Buna göre (1) nolu denklemde ulusal bikisel ve hayvansal üreim, (2) nolu denklemde ulusal ormancılık üreimi, (3) nolu denklemde ise ulusal balıkçılık ve bir önceki dönem balıkçılık değişkenleri anlamlı çıkmışlardır. Bölgesel balıkçılığın bir önceki dönem değişkeninin işarei negaif çıkmışır. Dolayısıyla bir yıl önceki balıkçılık sezonunun çok iyi olduğu yıllarda, bir sonraki yıl balıkçılık değerlerinde düşme gözlenmekedir. (5), (6) ve (7) nolu denklemlerde ulusal madencilik, imala ve elekrik-gaz-su değişkenleri anlamlı çıkmışlardır. (9) nolu denklemde ulusal devle hizmeleri değişkeni, (10) nolu denklemde ise ulusal özel hizmeler değişkenleri anlamlı çıkmışlardır. (11) nolu denklemde ulusal inşaaçılık ve bölgesel kişi başına düşen gelir (bkbgelir) değişkenleri anlamlı çıkmışlardır. Yani bölgesel inşaaçılık üzerinde hem ulusal inşaaçılığın hem de bölgesel kişi başına düşen gelirin (bkbgelir) ekisi vardır. (12) nolu denklemde ulusal icare ve bkbgelir değişkenleri anlamlı çıkmışlardır. Her iki değişkeninde işarei poziif olup, bölgesel icaree olumlu yönde kakıda bulunmakadırlar. (13) nolu denklemde ulusal ulaşırma değişkeni anlamlıdır. (14), (15), (16) ve (17) nolu denklemlerde ulusal mali müesseseler, konu geliri, ihala vergisi ve izafi banka hizme masrafları değişkenleri anlamlı değişkenlerdir. Büün denklemlerde kullandığımız ve 1987 öncesi ve sonrası verilerdeki kullanılan kaynak farklılığının modelde anlamlı bir değişiklik yapıp yapmadığını sınayan kukla değişken (dummy variable), denklemlerin on ikisinde anlamlı üçünde ise anlamsız çıkmışır. Buna göre bölgesel elekrik-gaz-su, bölgesel özel hizmeler ve bölgesel konu geliri denklemleri için verilerin farklı kaynaklardan derlenmesinin model üzerinde anlamlı bir ekisi yokur. Oysa diğer denklemlerde bu durumun anlamlı bir farklılık oluşurduğu görülmüşür. Denklemlerin kendi içerisindeki değerlendirilmesinde R 2 ler kullanılmışır. Denklemlerin amamında R 2 ler oldukça yüksek çıkmışır. IV. Modelin Doğruluğu Öngörü değerlendirmesi yapılırken çok sık kullanılan ölçülerden biri kök oralama kareli haadır (roo mean square error, RMS haa). Y değişkeni için RMS haa aşağıdaki gibi anımlanır. RMS haa = 1 T T = 1 ( Y s Y a ) 2 (2) Çalışmada kullanılan veriler Özöün (1980), (1988) ve DİE nin farklı yıllara ai il ve bölge isaisiklerinden derlenmişir. 272

9 Burada; Y s Y a = Y nin öngörü değeri = Y nin cari değeri T = Dönem sayısı RMS haa serinin cari değerlerinden öngörü değerlerinin sapmasının bir ölçüsüdür. Diğer haalar ise oralama mulak haa (Mean Absolue Error, MAE) ve oralama mulak yüzde haadır (Mean Absolue Percen Error, MAPE). Bu iki haa ise aşağıdaki gibi ifade edilebilir: T 1 s a MAE = ( Y Y ) T = 1 (3) MAPE = 1 s T Y Y a = Y T 1 a (4) MAE ile ilgili önemli bir problem büyük poziif haalar ile büyük negaif haaların birbirini göürmesi ve oralama mulak haanın sıfıra yakın olabilmesidir. Bunun neicesi olarak, RMS haalar büyük olmasına rağmen oralama mulak haalar çok daha küçük görünecekir. Bu durumda RMS haa öngörü performansının çok daha iyi bir ölçüsü olacakır. Öe yandan oralama mulak haalar sisemaik bir sapmanın gösergesi olarak çok sık kullanılmakadır. Düşük RMS haalar öngörü uyumunun arzulanan bir ölçüsüdür. Düşük RMS haalar için önemli bir eleşiri konusu ise modelin benzeimindeki kırılma nokalarının ne derece uyumlu olduğudur. Tarihsel benzeimler yada ex-pos öngörülerin değerlendirilmesinde kullanılan diğer bir faydalı benzeim isaisiği ise Theil in eşisizlik kasayısıdır ve aşağıdaki gibi anımlanır. U = 1 T T = 1 1 T T = 1 s a ( ) 2 T 1 ( ) ( ) 2 s a + Y Y T Y = 1 2 Y (5) Y s U her zaman sıfır ile bir arasında bir değer alır. Eğer U eşi sıfır ise, a = Y dır ve mükemmel bir uyumun olduğundan söz edilir. Diğer yandan 273

10 U = 1 ise modelin öngörü performansının olabildiğince köü olduğunu söyleriz. Theil in eşisizlik kasayısı aşağıdaki gibi üç parçaya bölünebilir. Bu parçaları eşisizliğin oranları olarak yorumlayabiliriz (Pindyck, 1991: 340). 2 ( ) U m s a Y Y = 1 s a ( ) T Y Y 2 (6) U s = U c = ( σ σ ) a 1 Y T T s 2 s a ( ) 2 ( ρ ) σ σ Y s a ( ) Y s a Y 2 (7) (8) Sırasıyla U m, U s ve U c sapma, varyans ve kovaryans oranları olarak isimlendirilir ve üçünün oplamı bire eşiir (U m + U s + U c =1). Sapma oranı U m, benzeim ve cari serilerin oralama değerlerinin birbirlerinden sapmasının büyüklüğünü ölçüğünden, sisemaik haanın bir gösergesidir. Theil in eşisizlik kasayısının değeri ne olursa olsun U m nin sıfıra yakın olması beklenir. U m nin 0.1 veya 0.2 den daha büyük bir değer alması model kurucu açısından sıkını yaraacakır. Bu durumda sisemaik bir sapma mevcuur ve modelin revize edilmesi gerekmekedir. Varyans oranı U s ise ilgili değişkendeki değişimin derecesini yansımada modelin yeeneğini göserir. Eğer U s büyük ise cari seri ile benzeim serisinin önemli bir dalgalanma göserdiği söylenebilir. Bu durumda model kurucu açısından sıkını vericidir ve modelin revize edilmesi gerekmekedir. Kovaryans oranı U c ise sisemaik olmayan haayı ölçer. U c nin bire yakın değerler alması beklenmekedir. Yani eşisizlik kasayısı U nun sıfırdan büyük herhangi bir değeri için U m = U s = 0 ve U c = 1 ise eşisizliğin ideal bir dağılım göserdiği söylenir (Pindyck, 1991: 341). Öngörüye yönelik model kuran birinin unumaması gereken önemli bir noka ex-ane öngörü isaisiklerinin ex-pos öngörü isaisiklerinden daha büyük olabileceğidir. 274

11 Tablo 4: Marmara Bölgesi Ekonomerik Modeli Örnek Dönem Öngörü İsaisikleri Değişkenler MAE MAPE RMSE Theil U 2 Sapma Oranı Varyans Oranı Kovaryans Oranı Bbihay Borman Bbalık Bmaden Bimal Begs Bdevhiz Bözelhiz Binşaa Bicare Bulhab Bmalimüessese Bkongel Bihver Bizafibhm Tablo 4, Marmara Bölgesi örnek dönem öngörü isaisiklerini gösermekedir. Tabloya göre oralama mulak haalar (MAE) bölgesel imala, elerik-gaz-su, icare, ulaşırma ve izafi banka hizme masraflarına ai denklemler için nispeen yüksek, diğer denklemler içinse iyi kabul edilebilecek bir yüzdeye sahipirler. Oralama mulak yüzde haalar (MAPE) bölgesel ormancılık, balıkçılık, madencilik, elekrik-gaz-su, inşaa, ihala vergisi ve izafi banka hizme masraflarına ai denklemler için %10 un üzerindedir. Diğer denklemlere ai MAPE isaisikleri %10 un alındadır. Kök oralama kare haa (RMSE) isaisiğini incelediğimizde bölgesel imala, icare, ulaşırma ve haberleşme ve izafi banka hizme masraflarına ai denklemler için nispeen daha yüksekir. Diğer denklemler için RMSE isaisiği %10 un alındadır. Theil in eşisizlik kasayısı U 2 için bölgesel ormancılık, bölgesel elekrikgaz-su üreimi ve bölgesel izafi banka hizme masraflarına ai denklemler %10 un üzerinde değerler almışlardır. Diğer denklemler içinse eşisizlik kasayısı U 2 %10 un alındadır. Eşisizlik kasayısı U 2 yi açıklayan sapma, varyans ve kovaryans oranları ise arzu edilen değerlere uygun çıkmışlardır. Sapma ve varyans oranları eoride ifade edildiği gibi hem birbirlerine hem de sıfıra yakın çıkmışlardır. Aynı şekilde kovaryans oranları ise 1 e oldukça yakın değerler almışlardır. 275

12 V. Öngörüler Tablo 5, bölgesel hasıla bileşenlerine ai 2001 yılı ex-pos öngörüleri ve 2001 yılı gerçekleşen rakamlarını gösermekedir. Bölgesel hasıla bileşenlerinden arım ve al sekörlerine yönelik mulak yüzde haalar nispeen köüdür. Tarımın al sekörlerinden olan bikisel ve hayvansal üreim için bu oran %9.27 olup %10 un alındadır. Ancak ormancılık ve balıkçılıka bu oranlar sırasıyla %27.66 ve %69.12 olup %10 luk haa payının oldukça üzerindedir. Faka şurası unuulmamalıdır ki ormancılık ve balıkçılığın bölgesel hasıla içerisindeki payları oldukça düşük olup (sırasıyla %0.19 ve %0.11), genel anlamda öngörümüzün amamı üzerinde önemli bir ekiye sahip değildir. Bölgesel sanayinin geneline ai mulak yüzde haa %0.49 gibi oldukça iyi bir rakamdır. Bölgesel sanayinin al sekörlerinden madencilik, imala ve elekrik-gaz-su üreimi için haalar sırasıyla %24.02, %1.16 ve -%7.74 olup kabul edilebilir rakamlardır. Özellikle Marmara Bölgesi hasılası içerisinde yaklaşık %30 luk bir yer uan imala sanayi üreimi için hesaplanan %1.16 lık haa oldukça iyidir. Sanayi al sekörlerinden elekrik-gaz-su üreimi için hesaplanan -%7.74 lük haada imala sanayine nispele yüksek olmakla birlike, %10 un alında kaldığı için kabul edilebilir bir haadır. Madenciliğe ai haa payı %10 un üzerindedir. Ancak ormancılık ve balıkçılıka olduğu gibi madenciliğinde bölgesel hasıla içerisindeki payı oldukça düşük (%0.32) olup öngörülerimiz üzerinde çok büyük bir ekiye sahip değildir. 276

13 Tablo 5: Bölgesel Hasıla ve Bileşenlerine ai 2001 Yılı Ex Pos Öngörüleri ve Gerçekleşen Değerler (Cari Fiyalarla, Milyon TL) Değişkenler 2001 (Öngörü) (Milyon TL) 2001 (Gerçekleşen) (Milyon TL) Arı/Eksi Mulak Haa (%) Bölgesel Hasıla İçindeki Payı(%) Bbihay Borman Bbalık Barım Bmadencilik Bimala Begs Bsanayi Bdevlehiz Bözelhiz Binşaa Bicare Bulhab Bmalimües Bkongeliri Bihvergisi Bizafibhm Bhasıla No: Bölgesel hasıla içindeki payların hesabında virgülden sonra iki rakam kullanıldığı için % 0.3 lük bir haa oluşmuşur. Bölgesel hasıla içerisinde önemli bir yer uan diğer kalemlerden bazıları için hesaplanan mulak yüzde haalar ise şöyledir. Devle hizmeleri için %1.68, özel hizmeler için %6.19, icare için -%12.53, ulaşırma ve haberleşme için %4.08 ve mali müesseseler için -%1.99 dur. Bölgesel hasılanın amamındaki mulak yüzde haa %0.89 olup oldukça iyi kabul edilebilecek bir seviyededir. Tablo 6, bölgesel hasıla ve bileşenlerine ai dönemi ex-ane öngörü değerlerini gösermekedir yıllarına ai ex-ane öngörüler hesaplanırken 2003 yılında gayri safi yuriçi hasıla (GSYİH) daki gerçekleşmelerin bu dönemde de aynen devam edeceği düşünülmüşür yılı iibariyle GSYİH genelinde %5.8 lik bir büyüme gerçekleşmişir. GSYİH nın önemli bazı al bileşenlerinde yaşanan değişim değerleri ise şu şekildedir. Tarımın genelinde %2.5 lik, inşaa seköründe %9 luk, mali müesseselerde ise %6.3 lük bir daralma gerçekleşmişir. Bunun yanı sıra sanayide %7.8 lik, icaree %8.1 lik, ulaşırma ve haberleşme seköründe %8.4 lük, özel hizmelerde ise %5.2 lik bir büyüme gerçekleşmişir. 277

14 Tablo 6: Bölgesel Hasıla ve Bileşenlerine ai Dönemi Ex Ane Öngörü Değerleri (Reel fiyalarla, Milyon TL, 2002= 100) Değişkenler Bbihay Borman Bbalık Barım Bmadencilik Bimala Begs Bsanayi Bdevlehiz Bözelhiz Binşaa Bicare Bulhab Bmalimües Bkongeliri Bihvergisi Bizafibhm Bhasıla

15 Yukarıdaki veriler ve modelimizin öngörüleri çerçevesinde, Marmara Bölgesi hasılasının döneminde sürekli bir arış rendi yaşayacağı ve bu rendin GSYİH daki arışan daha yüksek bir oranda gerçekleşeceği öngörülmekedir. Öngörülerimize göre Marmara Bölgesi hasılasının 2002 den 2003 e %7.20; 2003 den 2004 e %7.26; 2004 den 2005 e %7.34; 2005 den 2006 ya ise %7.46 lık bir büyüme yaşayacağı beklenmekedir. Marmara Bölgesi büyüme rakamlarının ulusal büyüme rakamlarının üzerinde olmasında sanayi, icare ve ulaşırma-haberleşmenin bölgesel hasıla içerisinde önemli bir yer uması ve bu sekörlere ai ulusal büyüme rakamlarının 2003 yılı iibariyle oldukça yüksek çıkması önemli bir rol oynamışır. Normalde de Marmara Bölgesi hasılasının ulusal hasılanın birkaç puan üzerinde çıkması beklenmelidir. Çünkü bölge diğer bölgelerle karşılaşırıldığında özellikle sanayi ve icare sekörlerinde oldukça yoğundur. Bölge al sekörler açısından incelendiğinde şu sonuçlara ulaşılmışır. Tarım seköründe dönemi iibariyle sürekli bir daralmanın yaşanacağı öngörülmüşür. Tarım seköründeki daralma rakamları da ülke oralamasının nispeen alındadır. Ülke oralamasında %2.5 lik bir daralmanın yaşanacağı öngörülmüşken, Marmara Bölgesinde 2002 den 2003 e %1.97, 2003 den 2004 e %1.62, 2004 den 2005 e %1.73 ve 2005 den 2006 ya %1.67 lik bir daralmanın yaşanacağına dair bulgulara ulaşılmışır. Sanayi seköründe ise ülke oralamasına denk bir büyüme rendinin yaşanacağına dair sonuçlara ulaşılmışır. Öngörü döneminde sanayi kesimi ülke oralaması %7.8 lik bir büyüme gösermişken, Marmara Bölgesi için büyüme rakamları öngörü döneminin amamı için aynıdır ve şu şekilde gerçekleşeceği öngörülmüşür: 2002 den 2003 e %7.78; 2003 den 2004 e %7.78; 2004 den 2005 e %7.78 ve 2005 den 2006 ya %7.78 dir. Bölgesel hasıla içerisinde önemli bir yer uan icaree yönelik rakamlar incelendiğinde yine GSYİH içerisindeki icare büyüme rakamı olan %8.10 un biraz üzerinde bir bölgesel icare büyümesinin yaşanacağı öngörülmüşür. Bölgesel icare için yıllar iibariyle büyüme rakamları şu şekildedir: 2002 den 2003 e %9.23; 2003 den 2004 e %9.02; 2004 den 2005 e %8.83 ve 2005 den 2006 ya %8.66 dır. Tarımla birlike daralmanın yaşandığı önemli sekörlerden biri de mali müesseselerdir. Marmara Bölgesinde mali müesseseler açısından yaşanan daralma Türkiye oralamasının biraz alındadır. Türkiye oralaması olarak öngörü döneminde %6.3 lük daralma rakamı alınmışken, Marmara Bölgesinde rakamlar şu şekilde bir seyir izlemişir: 2002 den 2003 e -%6.06; 2003 den 2004 e -%6.05; 2004 den 2005 e -%6.03 ve 2005 den 2006 ya %6.01 lik bir daralma. Modelimiz açısından en ilgi çekici rakamlar inşaa seköründe yaşanmışır. Öngörü döneminde Türkiye için inşaa seköründe %9 luk bir daralma varken, Marmara Bölgesinde Türkiye genelinin aksine bir büyümenin yaşanacağı espi edilmişir. Bunda sanayi sekörünün Marmara Bölgesi nde 279

16 yoğunlaşması ve bunun bir sonucu olarak bölgede inşaa yaırımlarının kısmen devam emesi önemli bir rol oynamışır. İnşaa sekörüne ai öngörüler şu şekildedir: 2002 den 2003 e %0.9; 2003 den 2004 e %1.34; 2004 den 2005 e %1.76 ve 2005 den 2006 ya %2.16 lık bir büyümenin yaşanacağı espi edilmişir. VI. Benzeim Aşağıda örnek dönem ( ) benzeimi ve dönemi öngörülerine ai şekillere yer verilmişir. Örnek dönem benzeimleri için arihsel benzeim ifadesini kullanmaka mümkündür MARGSYIH MARGSYIHF Şekil 1: Marmara Bölgesi Örnek Dönemi Hasılası ve Öngörüsü Şekil 1, Marmara Bölgesi hasılasına ai örnek dönem benzeimi ve dönemi öngörülerini gösermekedir. Şekilden kesirim değerleri ile gerçek değerlerin büyük bir uyum içerisinde oldukları görülmekedir. Şekilde 1994, 1999 ve 2001 krizleri yakalanmışır MARSANAYI MARSANAYIF Şekil 2: Marmara Bölgesi Örnek Dönemi Sanayisi ve Öngörüsü 280

17 Şekil 2, Marmara Bölgesi sanayisine ai örnek dönem benzeimi ve dönemi öngörülerini gösermekedir. Bölgesel hasılanın amamında olduğu gibi sanayide de örnek dönem benzeimi oldukça iyidir. Burada da yine kriz yılları büyük ölçüde yakalanmışır MARTARIM MARTARIMF Şekil 3: Marmara Bölgesi Örnek Dönemi Tarımı ve Öngörüsü, Şekil 3, Marmara Bölgesi arımına ai örnek dönem benzeimi ve dönemi öngörülerini gösermekedir. Şekilde kıvrılma nokaları yakalanmış olmasına rağmen cari değerlerle kesirim değerleri arasında bir uyumsuzluk vardır döneminde cari değerler kesirim değerlerinin üzerinde bir seyir izlerken, 1997 yılından iibaren kesirim değerleri cari değerleri aşmışır. Tarım sekörüne ai benzeimler diğerlerine kıyasla daha köüdür MARDEVHIZ MARDEVHIZF Şekil 4: Marmara Bölgesi Örnek Dönemi Devle hizmeleri ve Öngörüsü 281

18 Şekil 4, Marmara Bölgesi devle hizmelerine ai örnek dönem benzeimi ve dönemi öngörülerini gösermekedir. Şekilde örnek döneme ai cari rakamlar ile kesirim değerleri büyük bir uyum içerisindedirler dönemi hariç birebir örüşmekedir. Ayrıca 1994 ve 2001 krizleri de ne bir şekilde yakalanmışır. VII. Sonuç Marmara Bölgesi öngörü ve benzeim modelinde bağımsız değişkenlerden bikisel ve hayvansal üreim, ormancılık, balıkçılık, madencilik, imala sanayi üreimi, elekrik-gaz-su, devle hizmeleri, özel hizmeler, icare, inşaa, ulaşırma ve haberleşme mali müesseseler, konu geliri, ihala vergisi,izafi banka hizme masrafları, bir önceki dönem bölgesel balıkçılık ve bölgesel kişi başına gayri safi yuriçi hasıla değişkenleri anlamlı değişkenlerdirler. Bunun yanı sıra ve dönemine ai veriler iki ayrı kaynakan derlenmişir. Bu iki kaynakan elde edilen veriler arasında anlamlı bir değişimin olup olmadığını es emek amacıyla modele dahil edilen D kukla değişkeni de bölgesel elekrik-gaz-su, özel hizmeler ve konu geliri denklemi dışındaki denklemler için anlamlı çıkmışır. Dolayısıyla bu üç denklem için iki dönem verileri arasında anlamlı bir değişimin olmadığı sonucuna varılmışır. Ancak diğer denklemlerde verilerin iki farklı kaynakan derlenmesi anlamlı bir farklılık yaramışır. Modelin doğruluğuna yönelik isaisikler incelenmiş ve bunlardan bazıları için şu sonuçlara ulaşılmışır: Ormancılık, balıkçılık, madencilik, elekrik-gaz-su, inşaaçılık, ihala vergisi ve izafi banka hizme masraflarına ai MAPE isaisikleri %10 un üzerinde çıkmışır. Diğer değişkenler için bu isaisik oldukça iyidir. Theil in eşisizlik kasayısına ai isaisik, ormancılık elekrik-gaz-su ve izafi banka hizme masrafları için nispeen yüksek olmakla birlike diğer değişkenler için oldukça iyidir. Marmara Bölgesi hasılasının öngörü döneminin amamında yıllık oralama %10.92 lik bir büyüme, ex ane öngörü döneminde ise yıllık oralama %8.16 lık bir büyümenin yaşanacağı öngörülmüşür dönemi için öngörülen bu değer, modelimizde dışsal olarak belirlediğimiz %5.80 lik Türkiye oralamasının %2.36 puan üzerindedir. Marmara Bölgesinin ülke oralamasından çok daha hızlı bir büyüme veya daralma gösermesi doğal bir sonuçur. Bunda Marmara Bölgesinin ağırlıklı olarak sanayi, icare, ulaşırma-haberleşme, mali müesseseler ve devle ve özel hizme kesimlerinden oluşması önemli bir rol oynamakadır. Açıkçası öngörü döneminde bu sekörlerin (daralma yaşanan mali müesseseler hariç) Türkiye oralamasının üzerinde bir büyüme gösermeleri yukarıda ifade edilen sonucu doğurmakadır. Aynı dönemde arım seköründe yaşanacak olan daralmanın ise yıllık oralama %1.7 olacağı ve bu değerinde Türkiye oralaması olan %2.5 lik daralmanın %0.8 alında gerçekleşeceği öngörülmüşür. Bu sonuç da gösermekedir ki, Marmara Bölgesi büyüme rakamlarında Türkiye 282

19 oralamasının üzerinde daralma rakamlarında ise Türkiye oralamasının alında bir seyir izlemekedir. Absrac: Objecive of his sudy is o specify, esimae and evaluae an economeric model even if he daa se limied. A forecas and simulaion model for he Marmara region is esimaed by OLS using he annual daa for he period of The facors which affec significanly regional produc for he Marmara region are deermined in his sudy. Sample period simulaion, ex pos forecas for he year of 2001 and ex ane forecas for he period os are carried. Tshe daa relaed o he Marmara region in 2001 is used for forecas conrol. Key Words: Regional Modelling, forecas, Simulaion Kaynakça Adams, F.G., C.G. Brooking ve N.J. Glickman (1975), On he Specificaion and Simulaion of a Regional Economeric Model: A Model of Mississipi, The Review of Economics and Saisics, July 15 (57): Bell, F.W. (1967), An Economeric Forecasing Model for a Region, Journal of Regional Science, 7: Conway, R.S.Jr. ve C.T. Howard (1980), A Forecasing Model for Regional Housing Consrucion, Journal of Regional Science, 20 (1): 1-10 Courbis, R. (1982), Measuring Effecs of French Regional Policy by Means of a Regional-Naional Model, Regional Science and Urban Economics, 12: Crow, R.T. (1973), A Naionally-Linked Regional Economeric Model, Journal of Regional Science, 13 (2): Enders, W. (1995), Applied Economeric Time Series, New York: John Wiley&Sons Engle, R.F. (1974), A Disequilibrium Model of Regional Invesmen, Journal of Regional Science, 14 (3): Erek, T. (1996), Ekonomeriye Giriş, Genişleilmiş 2. Baskı, Bea Yayıncılık, İsanbul Erürk, H. (1995), Ken Ekonomisi, Ekin Kiabevi Yayınları, 1. Baskı, Kasım1995, Bursa Glickman, N.J. (1971), An Economeric Forecasing Model for he Philadelphia Region, Journal of Regional Science, 11 (1): Gujarai, D.N. (1995), Basic Economerics, Third Ediion, New York: McGraw-Hill Klein, L.R. ve N.J. Glickman (1975), An Economeric Model of Pennsylvania, Philadelphia: Economics Research Uni, Universiy of Pennsylvania 283

20 Laham, W.R., K.A. Lewis ve J.H. Landon (1979), Regional Economeric Models: Specificaion and Simulaion of a Quarerly Alernaive for Small Regions, Journal of Regional Science, 19 (1): 1-13 Maila, J.M. (1973), A Meropolian Income Deerminaion Model and he Esimaion of Meropolian Income Mulipliers, Journal of Regional Science, 13 (1): 1-16 Nadji, M. ve C.C. Harris (1984), A Noe on Regional Invesmen Funcions, Journal of Regional Science, 24 (2): Negrey, C., M.B. Zickel ve J.M. Fenn (1997), Indusrial Resrucuring and Regional Household Income Growh, Regional Sudies, 32 (2): Özöün, E. (1980), Türkiye Gayri Safi Yur İçi Hasılası (İller İibariyle), Kaynak ve Yönemler ( ), Ankara: DİE Mabaası, Yayın No:907, Özöün, E. (1988), Disribuion of Turkey s Gross Domesic Produc by Provinces ( ), İsanbul Chamber of Indusry, Research Deparmen Publicaion No: 1988/13, Avcıol Mabaası, İsanbul Paleologos, J.M. ve S.E. Georganelis (1997), Does he Fisher Effec Apply in Greece a Coinegraion Analysis, Economia Inernazionale, Vol: LII, No: 2: Peron, P. (1989), The Grea Crash, he Oil Price Shock, and he Uni Roo Hypoesis, Economerica, Vol: 57, No: 6: Pindyck, R.S. ve D.L. Rubinfeld (1991), Economeric Models and Economic Forecass, Third Ediion, New York: McGraw-Hill, Inc Reaume, D.M. (1983), Migraion and he Dynamic Sabiliy of Regional Economeric Models, Economic Inquiry, April XXI: Rubin, B.M. ve R.A. Erickson (1980), Specificaion and Performance Improvemens in Regional Economeric Forecasing Models: A Model for he Milwaukee Meropolian Area, Journal of Regional Science, 20 (1):

21 Ekler Ek 1: Modele dahil edilen değişkenlerin adları ve sembolleri Değişkenin Adı Değişkenin Sembolü Bölgesel bikisel ve hayvansal üreim Bbihay Bölgesel ormancılık üreimi Borman Bölgesel balıkçılık üreimi Bbalık Bölgesel madencilik ve aşocakçılığı Bmaden Bölgesel imala sanayi üreimi Bimala Bölgesel elekrik-gaz-su üreimi Begs Bölgesel devle hizmeler Bdevhiz Bölgesel özel hizmeler Bözelhiz Bölgesel inşaaçılık Binşaa Bölgesel icare Bicare Bölgesel ulaşırma ve haberleşme Bulhab Bölgesel mali müesseseler Bmalimües Bölgesel konu sahipliği Bkongeliri Bölgesel ihala vergisi Bihver Bölgesel izafi banka hizme masrafları Bizafibhm Bölgesel kişi başına gelir Bkbgelir Ulusal bikisel ve hayvansal üreim Ubihay Ulusal ormancılık üreimi Uorman Ulusal balıkçılık üreimi Ubalık Ulusal madencilik ve aşocakçılığı Umaden Ulusal imala sanayi üreimi Uimal Ulusal elekrik-gaz-su üreimi Uegs Ulusal devle hizmeler Udevhiz Ulusal özel hizmeler Uözelhiz Ulusal inşaaçılık Uinşaa Ulusal icare Uicare Ulusal ulaşırma ve haberleşme Uulhab Ulusal mali müesseseler Umalimües Ulusal konu sahipliği Ukongeliri Ulusal ihala vergisi Uihver Ulusal izafi banka hizme masrafları Uizafibhm 285