ISSN: 2149-0821 Sosyal Bilimler Dergisi / The Journal of Social Science Yıl: 5, Sayı: 20, Şubat 2018, s. 473-497 Hüseyin USLU Erciyes Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Ana Bilim Dalı, Yüksek Lisans Öğrencisi, h.uslu80@hotmail.com DÖVİZ KURU, ENFLASYON VE FAİZ ORANLARININ TÜRKİYE NİN DIŞ TİCARETİ ÜZERİNDEKİ ETKİSİNİN EKONOMETRİK ANALİZİ Özet Çalışmada, 2005:6-2017:12 dönemine ait aylık veriler kullanılarak Döviz kuru, Enflasyon ve Faiz oranlarının Türkiye nin dış ticaretini üzerindeki etkisi incelenmeye çalışılmıştır. Çalışmada kullanılan değişkenler, toptan eşya fiyat endeksi (TEFE), reel efektif döviz kuru (REDK), devlet iç borçlanma senetleri faiz oranı (FAİZ), Dış ticaret (İthalat-İhracat) verileri kullanılarak analiz yapılmıştır. Ekonometrik analizde kullanılan değişkenlere ait veriler, Genişletilmiş Dickey- Fuller (ADF) ve Phillips-Perron (PP) birim kök testleri ile durağanlık testine tabi tutulmakta, Granger nedensellik testi ile ilişkilerin yönü, etki-tepki fonksiyonları ile de seriler arasındaki dinamik ilişkilerin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmadan elde edilen bulgulara göre, değişkenler hem kendi değerlerinden hem de diğer değişkenlerde meydana gelen şoklardan etkilenmektedirler. Granger analizi sonuçlarına göre, ithalat-ihracat değişkenleri arasında çift yönlü, reel döviz kuru-ihracat değişkenleri arasında çift yönlü, enflasyon-ithalat değişkenleri arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilirken, döviz kurundan ithalata doğru tek yönlü, döviz kurundan enflasyona doğru tek yönlü, enflasyondan faiz oranı değişkenine doğru tek yönlü ve döviz kurundan faiz oranı değişkenine doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Döviz Kuru, Enflasyon, Faiz, İthalat ve İhracat, Türkiye de Dış Ticaret, Birim Kök Testi, VAR Modeli, Granger Nedensellik Testi.
EXCHANGE RATE, INFLATION AND ANALYSIS OF ECONOMETRIC IMPACT ON TURKEY'S FOREIGN TRADE OF INTEREST RATE Abstract In the study, 2005:6-2017:12-month belonging to using data on 'exchange rate, Turkey's foreign trade to the impact of inflation and interest rates,' 'was to be examined. The variables used in the study were analyzed using wholesale price index (TEFE), real effective exchange rate (REDK), interest rate on government debt securities (INTEREST), foreign trade (import-export) data. The data belonging to the variables used in the econometric analysis are subjected to stationarity test with extended Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root tests and it is aimed to determine the relationship between the Granger causality test and the dynamic relations between the effect-response functions and the series. According to the findings obtained during non-working, variables are affected both by their own values and by shocks that occur in other variables. According to Granger analysis results, bidirectionality between import and export variables, real exchange rate-bidirectional relationship between export variables, and bidirectional causality relationship between inflation-import variables, one way from exchange rate to import, one way from exchange rate to inflation, one-way causality relationship from the one-way to the interest rate variable and from the exchange rate to the interest rate variable was determined. 474 Key words: Real Exchange Rate, Inflation, Government Debt Securities, Import and Export, Foreign Trade in Turkey, unit root test, VAR model, Granger Causality Test. 1. GİRİŞ Döviz kuru sistemi, bir ülke parasının gerçek değerinin belirlenmesinde önemli bir etken olmakla birlikte, ekonomiyi enflasyon, faiz ve dış ticaret gibi birçok yönden etkilemektedir. Bu doğrultuda, faiz ile enflasyon arasındaki ilişkiye bakıldığında, faiz oranları ile enflasyon arasındaki ilişki ilk kez fisher tarafından ortaya atılmıştır. Fisher e göre; herhangi bir dönemde nominal faiz oranlarının, yine aynı dönemdeki reel faiz oranları ile beklenen enflasyonun toplamına eşit olduğunu ileri sürülmektedir. Bu bağlamda, uzun dönemde beklenen enflasyondaki değişmeler, nominal faiz oranında eşit değişmeler meydana getirirken, nominal faiz oranları, enflasyondaki bir artışla bire bir artmakta, ancak reel faiz oranlarını etkilememektedir (Şimşek, 2003:19). Fisher etkisindeki enflasyon ve nominal faiz oranları arasındaki bu ilişkinin sebebi, uzun dönemde reel faiz oranının sabit olması ve enflasyon oranını etkileyen parasal dengesizliklerden etkilenmemesidir (Şimşek ve Kadılar, 2006: 99). Enflasyon ile faiz oranı arasında ilişkinin varlığına yönelik yaklaşım, "Fisher Etkisi" olarak ifade edilmektedir. Faiz ve dış ticaret arasındaki ilişki incelendiğinde, faiz oranları ile dış ticaret arasındaki ilişkinin ters yönlü olduğu söylenebilir. Çünkü faiz oranları ne kadar düşerse sıcak paranın yurt dışından gelişi de o kadar yavaşlayacaktır. Bu bağlamda, döviz arzında meydana gelen azalışlar, döviz fiyatlarında artışlar yaşatacaktır. Artan döviz fiyatları ihracatın artmasına neden olacağı
için dış ticaret de artış yaşanacaktır. Bilimsel olarak, döviz kurları ile dış ticaret arasındaki ilişkiyi açıklayan iki alternatif yaklaşım mevcuttur. Bunlar; standart teori ve yansıma teorisidir. Standart teoriye göre, nedenselliğin dış ticaretteki değişimlerden reel döviz kurlarına doğru olduğunu ileri sürmektedir. Bu teoriye göre, dış ticaretteki bir iyileşme dışarıdan içeriye doğru bir gelir transferine neden olacağından yurtdışı fiyat düzeyine nispeten yurtiçi fiyat düzeyinde bir yükselmeye yol açacaktır. Yansıma teorisine göre ise, döviz kurlarındaki değişimlerden dış ticarete doğru ters yönlü nedensel bir ilişkinin varlığı geçerlidir. Dış ticaret dengesini iyileştirmek amacıyla düşük değerlenmiş kur politikası izlenen dönemlerde yabancı para birimi ile ifade edilen ithalat fiyatlarının düşmesi bu politikanın ithalat üzerindeki olumsuz etkilerini ihracat fiyatlarının düşmesi de ihracat üzerindeki olumlu etkilerin azalmasına neden olacaktır. Böylece, düşük değerlenme ile ihracat açısından sağlanan fiyat avantajının bir kısmı ya da tamamı tekrar kaybedilirken, ithalat açısından ise dış piyasalar tarafından kaybedilen fiyat avantajları tekrar kazanılacaktır. Aşırı değerlenmiş kur politikası izlenen dönemlerde yabancı para birimi ile ifade edilen ithalat fiyatlarının yükselmesi bu politikanın ithalat üzerindeki olumlu etkilerini ihracat fiyatlarının yükselmesi de ihracat üzerindeki olumsuz etkilerini azaltacaktır. Bu bağlamda, aşırı değerlenme ile ihracat açısından kaybedilen fiyat avantajı tekrardan elde edilecek, ithalat açısından ise sağlanan fiyat avantajının kaybedilmesine neden olacaktır (Şimşek, 2003: 45). Ülke ekonomileri açısından dış ticaretin temel amacı, iç piyasada bulunmayan veya bulunduğu halde yüksek maliyetli olan, mal ve hizmetlerin dış piyasalardan sağlanması ve iç piyasada fazla olan mal ve hizmetlerin dış piyasaya ihracatı ile refah seviyesinin yükseltilmesidir. 475 2. LİTERATÜR Çalışmanın bu kısmında, reel döviz kuru, enflasyon, faiz oranı ve dış ticaret konusunda yapılmış literatür çalışmalarına yer verilmiştir. Akbostancı (2002), Türkiye nin dış ticaret yapısını 1987:1-2004:4 dönemine ait verileri kullanarak incelemiştir. Elde edilen bulgulara göre; reel döviz kuru dış ticaret dengesini hem kısa hem de uzun dönemde etkileyen tek değişken olduğunu tespit edilmiştir. Uzun dönem ve hata düzeltme modeli sonuçlarına göre; Türk Lirasının değer kaybı dış ticaret dengesini olumlu yönde etkilemiştir. Baldemir ve Gökalp (1999), çalışmalarında, 1980-1997 dönemine ait yıllık verilerle eş bütünleşme ve granger nedensellik testini kullanmışlar. Çalışmada nominal döviz kuru ile dış ticaret arasında eş bütünleşme ilişkisinin olmadığı, nedensellik analizi sonucunda ise döviz kurlarının dış ticaret granger nedeni olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Atkins ve Coe, (2002), 1953-1999 yılları arasında aylık verileri kullanarak enflasyon ve faiz oranları arasındaki ilişkiyi ARDL sınır testi yaklaşımı ile incelemişlerdir. Sonuç, fisher etkisinin Kanada ekonomisi ve ABD ekonomisi için geçerli olduğu sonucuna ulaşmışlardır. In ve Menon (1996), ABD, Fransa, Almanya, İtalya, İngiltere, Kanada ve Japonya gibi ülkeleri incelemişlerdir. Bu ülkeler aynı zamanda OECD ülkeleridir. Çalışmada reel döviz kurları ve dış ticaret hadleri arasındaki ilişkiyi koentegrasyon testi ve Granger nedensellik analizleri ile incelemişlerdir. Analiz sonucunda Almanya ile İtalya da dış ticaret hadlerinin reel döviz kurlarının Granger anlamda nedeni olduğu, ABD, Fransa, İngiltere, Japonya ve Kanada da ise reel döviz kurları dış ticaret hadlerinin Granger anlamda nedeni olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Mishkin (1991), 1964:04-1986:10
dönemine ait enflasyon ve faiz oranı serilerini aylık veriler halinde kullanarak, Dickey-Fuller (DF) ve Philips Perron (PP) testlerini uygulayarak ABD ekonomisi için fisher etkisinin uzun dönemde var olmadığı tespit edilmiştir. Phylaktis and Blake (1993), Arjantin, Brezilya ve Meksika için 1970-1980 yılları arasındaki veriler ile incelemişlerdir. Araştırmada, birim kök ve eşbütünleşme testleri uygulanarak nominal faiz oranları ile enflasyon arasında uzun dönemli bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Ay ve Özşahin (2007) çalışmalarında 1995:1 ve 2007:6 dönemine ait reel döviz kuru, ihracat fiyatı ve ithalat fiyatı serilerini kullanarak analiz yapmışlardır. Yapılan analizde granger nedensellik testi sonucuna göre, ithalat etkileyicileri hem reel döviz kuru hem de ihracat fiyat olmasına rağmen, ihracat fiyatı tek belirleyicisi sadece reel döviz kuru olarak belirlenmiştir. Türkiye nin ihracat ve ithalat fiyatlarının en önemli açıklayıcı değişkenlerinden birisinin reel döviz kuru olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Peker (2008), 1992-2006 döneminde üçer aylık verilerle yaptığı çalışmada, uzun dönemde Türkiye de reel döviz kurunda meydana gelen % 1 lik bir değişmenin dış ticaret dengesini negatif yönde etkilediği tespit edilmiştir. Çalışmada döviz kuru değişkeninin, ticaret dengesi üzerinde kısa ve uzun dönemde negatif olduğu ortaya konulmuştur. Yılancı, (2009), 1989:01-2008:01 dönemine ait üçer aylık enflasyon ve nominal faiz oranı verilerini doğrusal olmayan eşbütünleşme ve engle-granger testini kullanarak analiz yapmıştır. Sonuç olarak, fisher hipotezinin Türkiye için geçerli olmadığını göstermektedir. İncekara, Demez ve Ustaoğlu (2012) yaptıkları araştırmada, 1989:Q1-2011:Q4 dönemine ait enflasyon ve nominal faiz oranı verileriyle Johansen ko-entegrasyon testi ve VAR modeli ile Türkiye için fisher etkisi test edilmiştir. Sonuç olarak, uzun dönemde, fisher etkisinin geçerli olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Granville ve Mallick (2004) İngiltere ekonomisi için 1900-2000 yılları arasındaki enflasyon ve faiz oranları verilerini kullanarak, Johansen eşbütünleşme analizi ile test etmişlerdir. Sonuç olarak, İngiltere ekonomisi için uzun dönemde fisher etkisinin geçerli olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Şimşek ve Kadılar (2006) araştırmalarında, 1987:01-2004:04 dönemine ait verileri ARDL sınır testi ile analiz yapmışlardır. Sonuç olarak, Türkiye için fisher hipotezinin geçerli olduğunu göstermektedir. 476 Keskin (2008), 1987-2003 dönemi için üçer aylık verileri kullanarak Türkiye nin Almanya, ABD ve İtalya ile iki taraflı tüketim, yatırım ve ara malı ticaretindeki J-eğrisi etkisini incelemiştir. Ticaret dengesi, reel döviz kuru, yurtiçi reel gelir ve yabancı reel gelir arasındaki eş-bütünleşmeyi sınır testi yöntemiyle incelemiştir. Döviz kurunun kısa dönemde ticaretin belirleyicilerinden biri olmadığı ve uzun dönemde döviz kurunun yalnızca ABD ile tüketim malları ticaretinde etkili olduğu sonucuna ulaşmıştır. Vergil ve Erdoğan (2009) 1998-2005 dönemi için üçer aylık verileri kullanarak ARDL eş-bütünleşme testi analiziyle değişkenler arasında uzun dönemli ilişkinin varlığı araştırılmıştır. Bunu göre değişkenler arasında eş-bütünleşme ilişkisinin bulunduğu sonucuna ulaşılmıştır. Aydın ve diğerleri (2004) tarafından yapılan 1987:1-2003:3 dönemine ait üçer aylık verilerin kullanıldığı çalışmada, Türk ekonomisine ait ihracat arzı ve ithalat talebi fonksiyonları koentegrasyon ve VAR yöntemi ile test edilmiştir. Çalışmaya, 2001 krizinin neden olduğu yapısal kırılmanın etkilerini azaltmak amacıyla Perron (1989) tarafından önerilen kukla değişkenler de dâhil edilmişlerdir. Çalışmada, VAR modelinin de reel döviz kurunun cari işlemler üzerindeki etkisinin ithalat vasıtasıyla olduğunu gösterdiğini vurgulamışlardır. Als ve Oskooee (1995), Toplam 25 ülke (Az gelişmiş ve Gelişmiş ülkeler) için uyguladıkları koentegrasyon testi ile efektif döviz kuru ve dış ticaret hadleri arasında uzun dönemde bir ilişki bulunmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Çakmak, Aksu ve Başar (2002), 1989:01-
2001:07 dönemine ait üçer aylık enflasyon ve faiz oranları serileriyle VAR modeli ile analiz yapmışlardır. Ampirik bulgulara göre, Faiz oranlarının fiyatlar genel düzeyi üzerindeki etkisi oldukça zayıf bulunmakla birlikte fiyatlar genel düzeyinin faizler üzerinde önemli bir etkisi olduğu saptanmıştır. Turgutlu (2004) Türkiye için yapılan araştırmada, TÜFE (Temel alındığı dönem 1978:04-2003:04) ve TEFE (1984:04-2003:04) değişkenlerini iki dönem halinde üç aylık vadeli mevduat faiz oranları, TÜFE ve TEFE verileri kullanılarak parçalı koentegrasyon analizleri ile test etmiştir. Uygulanan EngleGranger testine göre, Fisher Hipotezi reddedilirken, parçalı koentegrasyon ile hipotezin varlığı yönünde bulgular elde edilmiştir. Beyer vd. (2009), 15 OECD üyesi ülke üzerinde fisher hipotezini 1950 sonrası dönem için test etmişlerdir. Çalışmada kullanılan yapısal kırılma altında yapılan eş-bütünleşme testine göre Fisher Etkisinin uzun dönemde geçerli olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ahmad (2010) Çalışmasında Pakistan, Hindistan, Suudi Arabistan ve Kuveyt gibi ülkelerin 1971-2006 yılları aylık veriler kullanarak incelemiştir. Elde edilen bulgulara göre, Pakistan, 1975-2006 yılları arasında Hindistan, 1997-2006 yılları arasında Suudi Arabistan, 1997-2006 yılları arasında Kuveyt ülkeleri için yaptığı çalışmalarda fisher etkisinin zayıf olduğu sonucuna ulaşmıştır. Uyaebo vd. (2016), Yazarlar, Nijerya ekonomisi için 1970-2014 dönemine ait verilerle Gregory-Hansen eş-bütünleşme testi uygulanarak analiz etmişlerdir Analiz sonucuna göre, fisher hipotezi uzun dönemde geçerli fakat kısa dönemde etkisinin zayıf olduğu ve hata düzeltme modelinin başarısız olduğu sonucuna varılmıştır. Kandel vd.(1996), İsrail ekonomisinde reel faiz oranları ve beklenen enflasyon ilişkisini, 1984-1992 dönemi için araştırmıştır. Elde edilen ampirik sonuçlara, İsrail ekonomisinde reel faiz oranları ile beklenen enflasyon arasında negatif bir ilişki bulunmuştur. 477 Karagöz ve Doğan (2005), 1995:1-2004:6 dönemleri arasında aylık verileri kullanarak eş-bütünleşme ve çoklu regresyon analizi yapmışlardır. Analiz sonuçlarına göre reel döviz kurundan dış ticaret değişkenlerine doğru nedensel, uzun dönemli bir ilişki bulunmamasına rağmen, kısa dönemde devalüasyon etkisini anlamlı bulmuşlardır. Gül ve Ekinci (2006), 1990:01 2006:08 dönemi için verilerini kullanarak Johansen eş-bütünleşme testi ve granger nedensellik testini uygulanmışlardır. Çalışmada johansen eş-bütünleşme testi ile değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkinini varlığı saptanmak istenmiştir. Johansen eş-bütünleşme analiz sonucunda reel döviz kurları ile ihracat ve ithalat arasında bir eş-bütünleşme ilişkisinin olduğu sonucuna varılmıştır. Daha sonra standart granger nedensellik Testi yapılarak değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü tespit edilmeye çalışılmıştır. Granger nedensellik test sonuçlarına göre; ihracat ve ithalattan reel döviz kuruna doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi olduğunu saptanmışlardır. Booth ve Ciner (2001), Çalışmalarında, ABD ekonomisini ve dokuz AB ülkesini 1978-1997 dönemine ait aylık veriler kullanarak, Johansen eş-bütünleşme testini kullanarak araştırmışlardır. Çalışmada, kısa vadeli faiz oranı ile enflasyon arasındaki uzun dönemli ilişkileri incelemiştir. Araştırma sonucunda elde edilen bulgulara göre, incelenen ülkelerin çoğunluğunda EURO para biriminden faiz oranı ile enflasyon oranı arasında uzun dönemli bir ilişkinin var olduğunu sonucunda ulaşılmıştır. Teker vd. (2012), Türkiye ekonomisi için 2002-2011 dönemi Mevduat faiz oranları ve tüketici fiyat endeksi değişkenlerine ait verilerini eşik hata düzeltme modeli yöntemi kullanarak faiz oranları ve enflasyon arasındaki uzun dönemli ilişkiyi incelemişler. Tahmin sonuçları, Türkiye'de ele alınan dönem içinde faiz oranı ve enflasyon arasında uzun dönemli bir ilişkinin varlığını tespit etmişlerdir. Mercan (2013), Türkiye ekonomisinde 1992-2013 dönemi için aylık veriler ile Nominal faiz oranı ve enflasyon oranı arasındaki ilişkiyi ARDL Sınır Test yöntemini kullanarak incelemişler. Sınır testinin uygulandığı çalışmadaki
bulgular, Türkiye ekonomisinde nominal faiz oranı ve enflasyon oranı arasında bir ilişki bulunmadığını sonucuna varılmıştır. Mahmood vd. (2013), Pakistan ekonomisinde 1992-2011 döneminde, üçer aylık veriler ile enflasyon, faiz oranları ve işsizlik arasındaki uzun dönemli ilişkiyi, Johansen eş-bütünleşme testi kullanarak analiz etmişlerdir. Çalışmada elde edilen bulgulara göre, Pakistan ekonomisinde enflasyon, faiz oranı ve işsizlik arasında uzun dönemli bir ilişki bulunmuş, her üç serinin de eş-bütünleşik olduğu sonucuna varılmıştır. Adegboyega vd. (2013), Nijerya ekonomisinde 1986-2011 döneminde reel faiz oranı, enflasyon oranı ve para arzı değişkenlerine ait yıllık verilerin kullanıldığı çalışmadaki değişkenler, ARDL Eş-bütünleşme Testi yöntemi ile test edilmiştir. ARDL Eş-bütünleşme Testi sonuçları, Nijerya ekonomisinde faiz oranı ile enflasyon arasında negatif bir ilişkinin varlığı tespit edilmiştir. Ayub vd.(2014), Pakistan ekonomisinde 1973-2010 döneminde, nominal faiz oranları ve enflasyon arasındaki ilişki Johansen koentegrasyon ve Engle-Granger Eş-bütünleşme Testi yöntemlerini kullanarak uzun dönemli ilişkinin varlığını araştırmışlardır. Ampirik bulgulara göre, Pakistan ekonomisinde nominal faiz oranları ve enflasyon arasında uzun dönemli bir ilişkinin varlığını ortaya koymuştur. Terzi ve Zengin (1995), Türkiye de 1950-1979 ve 1980-1994 dönemleri arasındaki döviz kuru, ithalat ve ihracat ilişkisini granger eş-bütünleşme ve granger nedensellik testleri yardımıyla incelemişlerdir. Ampirik sonuçlarına göre, döviz kuru, ithalat ve ihracat değişkenleri arasında bir nedensellik ilişkisi tespit edilmemiştir. Sivri ve Usta (2001), Türkiye ekonomisi için 1994:1-2006:6 aylık verilerle döviz kuru, ithalat ve ihracat değişkenleri arasındaki ilişkiyi VAR yöntemiyle analiz etmiştir. Ampirik sonuçlara göre, reel döviz kurunun dış ticaret dengesi üzerinde etkisi olmadığı tespit edilmiştir. Ciğerlioğlu (2007), Türkiye de 1982:1-2005:2 döneminde reel döviz kuru, ithalat ve ihracat arasındaki ilişkiyi eş-bütünleşme analizi ile araştırmıştır. Ampirik bulgulara göre, reel döviz kuru ile ithalat arasında uzun dönemli ilişki tespit edilmiştir. İthalat ve ihracat arasında ise çift yönlü ilişki olduğu sonucuna varılmıştır. Yılmaz ve Kaya (2007), 1990:1 2004:6 dönemi için aylık veriler kullanılarak reel döviz kuruyla ihracat ve ithalat arasındaki ilişkileri, VAR modeli ve granger nedensellik testi yardımıyla incelemiştir. Araştırma sonuçları, İthalattan ihracata yönelik nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Türkiye de ithalat kısıtlamalarının ihracatı olumsuz yönde etkileyeceğini sonucuna ulaşmışlar. Terzi ve Zengin (1999), Türkiye de 1989:1-1996:12 döneminde aylık verilerle döviz kuru ile sektörel alt kalemler bazında, ithalat ve ihracat arasındaki ilişkiyi VAR yöntemi ile analiz etmiştir. Etki tepki fonksiyonları ve varyans ayrıştırmaları sonucunda döviz kuru ile ithalat ve döviz kuru ile ihracat arasında ilişkiye rastlanmamış, ithalat ve ihracat arasında çift yönlü ilişki tespit edilmiştir. Kızıltan ve Ciğerlioğlu (2008) Türkiye ekonomisi için 1982-2005 dönemi ne ait üçer aylık veriler kullanılarak reel döviz kuru ile ihracat ve ithalat arasındaki ilişki, zaman serisi ve eş-bütünleşme testi yardımıyla araştırılmıştır. Reel döviz kurunun dış ticaret dengesini sağlama da etkin şekilde kullanılamayacağı ve ithalatın kısılmasına yönelik tedbirlerin ihracatı da olumsuz etkileyeceği sonucuna varılmıştır. Aktaş (2010), 1989:1-2008:4 dönemi için üçer aylık veriler kullanarak reel döviz kurlarıyla ithalat ve ihracat arasındaki ilişkiyi, VAR analiziyle araştırmıştır. Reel kurdaki değişmenin dış ticaret dengesi üzerinde anlamlı etki yapmadığı, reel döviz kurunun dış ticaret dengesini sağlamada etkin kullanılamayacağı sonucuna ulaşılmıştır. Hwaug ve Lee (2005), İngiltere ekonomisi için 1990-2000 yılları arasında döviz kuru oynaklığı ile ticaret arasındaki ilişkiyi iki değişkenli GARCH modeliyle analiz etmiştir. Çalışma döviz kuru oynaklığı- 478
nın ihracat üzerindeki etkisinin yok denecek kadar az olduğunu, buna karşılık ithalat üzerinde pozitif yönlü bir ilişkinin varlığını tespit etmiştir. 3. MODEL VE VERİ SETİ Modelde, enflasyon, döviz kuru ve faiz oranı değişkenlerinin dış ticareti nasıl etkilediği açıklanmaya çalışılmıştır. Tahmin edilmek istenen model şu şekildedir: DT t = a 0 + a 1 TEFE t + a 2 REDK t + a 3 FAİZ + u t (4.1) Modelde (4.1) kullanılan DT t dış ticareti (ithalat-ihracat), TEFE t toptan eşya fiyat endeksini, REDK t reel efektif döviz kurunu ve FAİZ t devlet iç borçlanma senetleri faiz oranını gösteren değişkenlerdir. a 0, a 1, a 2 ve a 3 tahmin edilecek parametreleri, u t ise hata terimini ifade etmektedir. Çalışmada, 2005:6-2017:12 dönemine ilişkin aylık veriler kullanılarak Döviz kuru, Enflasyon ve Faiz oranlarının Türkiye nin dış ticareti üzerindeki etkisi incelenmeye çalışılmıştır. Çalışmada kullanılan değişkenler, toptan eşya fiyat endeksi (TEFE), reel efektif döviz kuru (REDK), devlet iç borçlanma senetleri faiz oranı (FAİZ), Dış ticaret (İthalat-İhracat) verileri olarak (DT) olarak kısaltılmıştır. Çalışmada kullanılan veriler TCMB, Elektronik Veri Dağıtım Sisteminden temin edilmiştir. Ekonometrik analizde kullanılan değişkenlere ait veriler, durağanlık testine tabi tutulmakta, ayrıca nedensellik ilişkisinin yönünü belirlemek amacıyla da Granger nedensellik testi uygulanmaktadır. Çalışmada kullanılan değişkenlerin analizi eviews 8.1 paket programı kullanılmıştır. Değişkenlere ait temel istatistiksel özellikler tablo 1 de verilmiştir. 479 Tablo 1: Değişkenlerin Temel İstatistiksel Özellikleri İHR İTH REDK TEFE FAİZ Mean 149.5063 155.0877 108.5242 8.760451 6.735122 Median 145.7000 149.1200 110.0300 9.017324 5.475624 Maximum 224.4000 217.6000 127.9400 16.22521 20.58576 Minimum 104.5000 108.7000 84.06000-1.876959-0.435571 Std. Dev. 27.17854 24.92872 10.10450 3.890142 4.519565 Skewness 0.635752 0.482896-0.248706-0.417536 1.402834 Kurtosis 2.873367 2.511453 2.503085 2.888742 4.659175 Jargue-Berra 10.27277 7.370271 3.110246 4.465335 66.84665 Probability 0.005879 0.025094 0.211163 0.107242 0.000000 Sun 22575.45 23418.24 16387.16 1322.828 1017.003 Sum Sq. Dev. 110800.9 93216.20 15315.14 2269.981 3063.970 Observations 151 151 151 151 151 4.1. Birim Kök Testi 4. YÖNTEM VE AMPİTİK SONUÇLAR Serilerin durağanlığının belirlenmesi ve sağlanması açısından ise çalışmamızda Genişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) ve Phillips Perron (PP) birim kök testleri kullanılmıştır (Şen, 2007: 91; Uzgören vd., 2007: 250). ADF birim kök testi sonucunda zaman serileri duran dışılık bir yapı göstermesi durumunda serinin birinci farkı alınarak durağanlaştırılır. Hata terimlerinin
otokorelasyon içermesi halinde kullanılamamaktadır. Bu yüzden serinin gecikmeli değerleri alınarak sorun giderilebilmektedir. Bu bağlamda, birinci fark alma işlemi sonucunda durağan hale gelmeyen serilerde ikinci fark alma işlemi uygulanarak durağan hale getirilir. Durağan seri zaman içinde ortalaması, varyansı ve kovaryansı değişmeyen seridir (Gujarati, 2009: 713). Bir zaman serisinin ortalamasının, varyansının ve kovaryasının zaman içerisinde sabit kalması zayıf durağanlık olarak tanımlanmakta olup kovaryans durağanlık veya ikinci mertebeden durağanlık olarak da ifade edilmektedir (Darnell, 1994: 386). Dickey ve Fuller (1979), tarafından ortaya atılmış olan ADF durağanlık testi yönteminde serilerin üç farklı model tahmini yapılarak serilerin birim köke sahip olup olmadıkları test edilmektedir (Sevüktekin ve Çınar, 2014: 385). ΔY t = δy t-1 + iδy t-j + τ- istatistiği (5.4) ΔY t = μ + δy t-1 + iδy t-j + τ μ - istatistiği (5.5) ΔY t = μ + β t + δy t-1 + iδy t-j + τ τ istatistiği (5.6) Bu modellerin tahmininde seri durağan değildir (δ = 0) boş hipotez test edilir. Modellerin tau istatistik değeri mutlak değer olarak, McKinnon kritik değerinden büyükse, alternatif hipotez reddedilemez ve serinin durağan olduğu sonucuna varılır (Gujarati, 2004: 815). 480 Şekil 2 de serinin grafiğine ve otokorelasyon kolegramına bakıldığında, eğer seri belirli bir ortalamanın çevresinde eşit bir şekilde dağılım göstermiyorsa yani herhangi bir yöne doğru eğilimi varsa ya da otokorelasyon fonksiyonunun korelogramı yüksek bir değerden başlayıp yavaş yavaş düşüyorsa bu serinin durağan olmadığını gösterir. Analizde kullanılan değişkenlerin zamana bağlı değişimlerini içeren düzey değeri için korelogram grafikleri şekil 1 de gösterilmiştir. Şekil 1: Düzey Değerlerinde Değişkenlere Ait Serilerin Grafikleri REDK FAİZ TEFE 130 24 20 120 110 100 90 20 16 12 8 4 0 16 12 8 4 0 80 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17-4 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17-4 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17
İTHALAT İHRACAT 220 240 200 220 180 160 140 120 200 180 160 140 120 100 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 100 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 Şekil 1 de görüldüğü üzere incelenen değişkenler için düzey değerlerinde belli bir yöne doğru eğilim bulunmamaktadır. Şekil 1 ve tablo 1 incelendiğinde değişkenlere ait serilerin düzey değerlerinde durağan olduğu yorumunu yapmak mümkün değildir. Durağanlık analizi için sadece ADF birim kök testi kullanılmamıştır. Çünkü ADF birim kök testinin yaygın olarak kullanılmasının yanı sıra bu test bazı eksiklikleri de barındırmaktadır (Aktaş ve Yılmaz, 2008: 96-97). Örneğin bu test analizdeki değişkenlerin ilave farklarının da analize kullanılmasını gerektirir. Dolayısıyla serbestlik derecesinde bir azalma meydana gelir ve bu da test sürecinin gücünün azalmasını yol açmaktadır. Nitekim ADF testinde göz ardı edilen bu gibi eksiklikler Phillips ve Perron tarafından eleştirilmiş ve yeni bir birim kök testi olarak Philipsh-Perron Birim Kök testi ortaya çıkmıştır (Philips ve Perron, 1988: 336). ADF ve PP test istatistiğine göre durağanlık araştırması, her seri için ayrı ayrı uygulanan Sabit Terimsiz ve Trendsiz, Sabit Terimli, Sabit Terimli ve Trendli her biri için aşağıdaki gibidir. ADF ve PP test sonuçları tablo 2 de verilmiştir. 481 Tablo 2: ADF ve PP Birim Kök Testi Sonuçları Değişkenler Düzey Değerlerinde I(0) Augmented Dickey-Fuller (ADF) t- istatistiği Phillips-Perron (PP) t-istatistiği Kritik Değeler Sabit Terimsiz ve Trendsiz Sabit Terimli ve Trendsiz Sabit Terimli ve Trendli Sabit Terimsiz ve Trendsiz Sabit Terimli ve Trendsiz Sabit Terimli ve Trendli REDK FAİZ TEFE İHR -0.827748-1.177793-3.701414-0.862243-1.301361-3.181929 (0.3558)* (0.6832)* (0.8940)* (0.3409)* (0.6282)* (0.9020)* %1-2.580681-3.474874-4.020822-2.580470-3.474265-4.020396 %5-1.942996-2.880987-3.440263-1.942967-2.880722-3.440059 %10-1.615279-2.577219-3.144585-1.615298-2.577077-3.144465-0.762829 (0.3842)* -2.319449 (0.1674)* -2.224533 (0.4719)* -1.051459 (0.2636)* -2.064768 (0.2593)* -1.950687 (0.6229)* %1-2.581951-3.478547-4.026429-2.580470-3.474265-4.020396 %5-1.943175-2.882590-3.442955-1.942967-2.880722-3.440059 %10-1.615168-2.578074-3.146165-1.615298-2.577077-3.144465-1.106079 (0.2430)* -3.122882 (0.9270)* -3.215183 (0.8954)* -0.857555 (0.3429)* -2.824260 (0.8720)* -2.858421 (0.1792)* %1-2.580574-3.474567-4.020822-2.580470 3.474265-4.020396 %5-1.942982-2.880853-3.440263-1.942967-2.880722-3.440059 %10-1.615289-2.577147-3.144585-1.615298-2.577077-3.144465-0.168254 (0.6239)* -2.161350 (0.4920)* -2.390598 (0.1565)* -0.233779 (0.6005)* -0.049021 (0.8520)* -0.281949 (0.7962)*
İTH %1-2.580681-3.474567-4.020822-2.584070-3.474265-4.020396 %5-1.942996-2.880853-3.440263-1.942967-2.880722-3.440059 %10-1.615279-2577147 -3.144585-1.615298-2.577077-3.144465-0.274625 (0.5856)* -0.198687 (0.9220)* -2.3117770 (0.7830)* -0.161927 (0.6262)* -1.898476 (0.6726)* -1.017164 (0.8101)* %1-2.580681-3.474567-4.020822-2.580470-3.474265-4.020396 %5-1.942996-2.880853-3.440263-1.942967-2.880722-3.440059 %10-1.615279-2.577147-3.144585-1.5298-2.577077-3.144465 * MacKinnon %1, %5 ve %10 kritik değerlerinde anlamlı olmayıp, düzey değerlerinde durağan değildir. Tablo 2 e göre ADF ve PP testi, her bir seri için Sabit Terimsiz ve Trendsiz, Sabit Terimli, Sabit Terimli ve Trendli ayrı ayrı uygulanmıştır. Bu bağlamda bir serinin durağan olması yukarıda ki tabloda gösterilen düzey değerlerinde t-istatistiklerinin Mackinnon a göre belirlenen kritik değer t-istatistikleriyle karşılaştırılmasıyla gerçekleştirilir (Çiftçi, 2015: 122). ADF ve PP testi sonuçlarına göre bütün anlamlılık düzeyleri için bakıldığında her biri için ADF ve PP değerlerinin kritik değerlerden büyük olduğu görülmektedir. REDK, FAİZ, TEFE, İHR, İTH değişkenleri düzey I(0) değerlerinde durağan olmadıkları görülmüştür. Makroekonomik zaman serileri genellikle durağan değildir. Bu özelliğe sahip olan seriler birinci veya ikinci farkları ya da logaritmaları alınarak durağan hale getirilmektedir (Hepaktan, Çınar ve Dündar, 2011: 74). Durağanlık sınaması yapılan serilerin birinci farkları alındığında durağanlaşmadığı, ikinci farkları alındığında serilerin durağanlaştığı görülmüştür (Kurnaz, 2009: 81). Bu doğrultuda değişkenler ikinci farkları I(2) alınarak analizde yer alacaklardır. Analizde kullanılan değişkenlerin ikinci farkları alındıktan sonra zamana bağlı değişimlerini içeren korelogram şekil 2 de gösterilmiştir. 482 Şekil 2: Logaritması Alınmış Değişkenlere Ait Serilerin Grafikleri 15 10 5 0-5 -10 LOGREDK 6 4 2 0-2 -4 LOGFAİZ 4 3 2 1 0-1 -2-3 LOGTEFE -15-6 -4 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 LOGİTHALAT LOGİHRACAT 100 75 50 25 0-25 -50-75 -100 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 100 75 50 25 0-25 -50-75 -100 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17
Şekil 2 de görüldüğü üzere ikinci farkı alınarak durağan hale getirilen değişkenlerin belli bir yöne doğru eğilimde olduğu görülmektedir. Şekil 2 ve tablo 3 incelendiğinde serilerin ikinci fark alma işlemi sonucunda durağanlaştığı yorumunu yapmak mümkündür. Tablo 3: ADF ve PP Birim Kök Testi Sonuçları Değişkenler İkinci Fark I(2) (logaritması alınmış) Augmented Dickey-Fuller (ADF) t- istatistiği Phillips-Perron (PP) t-istatistiği Kritik Değeler Sabit Terimsiz ve Trendsiz Sabit Terimli ve Trendsiz Sabit Terimli ve Trendli Sabit Terimsiz ve Trendsiz Sabit Terimli ve Trendsiz Sabit Terimli ve Trendli REDK FAİZ TEFE İHR İTH -9.252404-9.222802-9.176577-58.21582-57.96948-57.71179 (0.0001)* (0.0001)* %1-2.582204-3.479281-4.027463-2.580897-3.475500-4.022135 %5-1.943210-2.882910-3.443450-1.943027-2.881260-3.4408894 %10-1.615145-2.578244-3.146455-1.615260-2.577365-3.144955-11.37406-11.32817-11.28221-105.1518-104.7577 (0.0001)* -104.5629 (0.0001)* %1-2.582076-3.478911-4.026942-2.580897-3.475500-4.0221135 %5-1.943193-2.882748-3.443201-1.943027-2.881260-3.440894 %10-1.6151157-2.578158-3.146309-1.615260-2.577365-3.144955-12.72385-12.67283-12.62882-117.8737-120.1022 (0.0001)* -137.6661 (0.0001)* %1-2.581951-3.478547-4.026429-2.58897-3.475500-4.022135 %5-1.943175-2.882590-3.442955-1.943027-2.881260-3.440894 %10-1.615168-2.578074-3.146165-1.615260-2.577365-3.144955-11.58618-11.54108-11.49514-180.8469-180.2576 (0.0001)* -179.7122 (0.0001)* %1-2.581951-3.478547-4.026429-2.580897-3.475500-4.022135 %5-1.943175-2.882590-3.442955-1.943027-2.881260-3.440894 %10-1.615168-2.578074-3.146165-1.615260-2.577365-3.144955-15.34001-15.28036-15.21924-175.5298-174.8455 (0.0001)* -174.1443 (0.0001) %1-2.581827-3.478189-4.025924-2.580897-3.475500-4.022135 %5-1.943157-2.882433-3.442712-1.943027-2.881260-3.440894 %10-1.615178-2.577990-3.146022-1.615260-2.577365-3.144955 * MacKinnon %1, %5 ve %10 kritik değerlerinde anlamlı olup, ikinci farkı I(2) alınarak durağan hale getirilmiştir.. 483 Tablo 3 e göre ADF ve PP testi için, her bir seri Sabit Terimsiz ve Trendsiz, Sabit Terimli, Sabit Terimli ve Trendli ayrı ayrı uygulanmıştır. Bu bağlamda bir serinin durağan olması yukarıda ki tabloda gösterilen düzey değerlerinde t-istatistiklerinin Mackinnon a göre belirlenen kritik değer t-istatistikleriyle karşılaştırılmasıyla gerçekleştirilir. ADF ve PP testi sonuçlarına göre bütün anlamlılık düzeyleri için bakıldığında her biri için ADF ve PP değerlerinin MacKinnon kritik değerlerden küçük olduğu görülmektedir. Sınamada, REDK, FAİZ, TEFE, İHR, İTH değişkenleri düzey I(2) değerlerinde durağan oldukları görülmüştür.
4.2. Vektör Otoregresyon (VAR) Analizi VAR modelleri, makroekonomik modellerde kullanılan değişkenlerin salt olarak dışsal olup olmadığının kesin olarak bilinmediği durumlarda VAR tekniği kullanılmaktadır. VAR modeli, çalışma için kullanılan verilerin tamamının bir bütün olarak incelenmesi bakımından eşanlı denklem sistemindeki içsel dışsal ayrımında meydana gelen karmaşıklığın ortadan kaldırılmasına avantaj sağlamaktadır (Darnell, 1990: 114-115). VAR modelin sıklıkla tercih edilmesinde sağladığı avantajların 1 önemi büyüktür. Ancak VAR modelinin avantajlarının yanında bazı dezavantajları 2 da bulunmaktadır. VAR modellerinde öncelik makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkilerin incelenmesi ve meydana gelen şokların değişkenler üzerindeki dinamik etkisinin analiz edilmesidir (Brooks, 2002: 341-342). Buradan hareketle standart iki değişkenli VAR modeli şu şekilde ifade edilebilir (Sevüktekin ve Çınar, 2014: 496-498) (5.7) 484 Denklem (5.7) ve (5.8) de, Y t ve X t şeklinde iki zaman serisinin kullanıldığı bir denklemde; Y t serisinin zaman içindeki salınımı, X t serisinin cari ve geçmiş değerlerinden, benzer şekilde X t serisinin zaman içindeki salınımı da Y t serisinin cari ve geçmiş değerlerinden etkilenmektedir. VAR modellerinde bağımlı değişkenlerin gecikmeli değerlerinin kullanılması, geleceğe yönelik güvenilir ve sağlıklı tahminleme yapılmasını da olanaklı hale getirmektedir (Tarı, 2010: 452). Bu çerçevede, optimum gecikme uzunluğu; Son Tahmin Hatası Kriteri (FPE), Akaike Bilgi Kriteri (AIC), Schwarz Bilgi Kriteri (SC), Hannan-Quinn Bilgi Kriteri (HQ) ve Olabi- (5.8) 1 VAR Modelinin Sağladığı avantajlar (Demirel, 2015: 31); - VAR modelin kurulumu ve tahmini basittir, - Modeldeki her bir denklem ayrı ayrı tahmin edilebilir, - Her bir modelin gecikme sayısı birbirinden farklı alınabilir, - VAR modeli ile yapılan ön raporlamalar eşanlı denklem modelleri gibi diğer yöntemlere göre daha başarılıdır. - VAR modelleri ile başarılı ön raporlamalar yapılabilir. 2 VAR Modelinin sağladığı dezavantajları (Demirel, 2015: 31-32); - Modelde kullanılan değişkenlerin durağan olması gerekmektedir, - Teoriden bağımsız olması, modelde kullanılmak üzere doğru değişkenlerin seçilmesi gerekmektedir, - VAR modelde temel amaç ön raporlama yapmak olduğundan, elde edilen politika belirleme ve yapısal analiz için kullanılamazlar. - Gecikme uzunluğunun ne olacağı bilinmemektedir. Model sonuçları gecikme uzunluğuna göre farklılık gösterir. - Gecikme uzunluğu yüksek olan modellerde serbestlik derecesi problemi ortaya çıkar.
lirlik Oranı (LR) kriterlerinden yararlanılarak belirlenmiş ve yapılan testlerin sonuçları aşağıda verilen Tablo 4 de sunulmuştur. Tablo 4: Gecikme Uzunluklarının Bulunması Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0-2144.010 NA 11911594 30.48241 30.58697 30.52490 1-2039.881 199.3948 3878232. 29.36002 29.98741 29.61497 2-1965.884 136.4482 1938122. 28.66503 29.81525 29.13244 3-1929.410 64.67057 1652492. 28.50227 30.17533 29.18214 4-1895.997 56.87398 1475796* 28.38293* 30.57882* 29.27526* 5-1873.876 36.08358 1553037. 28.42377 31.14249 29.52856 6-1851.579 34.78895 1638386. 28.46212 31.70366 29.77937 7-1829.465 32.93609 1743528. 28.50305 32.26743 30.03276 8-1801.952 39.02502* 1731341. 28.46741 32.75462 30.20958 * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion 485 Tablo 4 e göre gecikme sayısının belirlenmesinde; LR(Likelihood Ratio), FPE(Final Prediction Error) ve AIC (Akaike Information Criteria) kriterleri tercih edilmiştir. Elde edilen bulgular LR, FPE ve AIC kriterlerine göre VAR(4) modelinin uygun model olduğuna işaret etmektedir (Ay ve Özşahin, 2007: 12). Dolayısıyla VAR model gecikme uzunluğu (4) olarak belirlenmiştir. Model için uygun gecikmenin belirlenmesinden sonra, bu gecikme ile tahmin edilen VAR modeli sonuçları tablo 5 de sunulmuştur. Tablo 5: Var (4) Modeli Tahmin Sonuçları LOGIHR t LOGITH t LOGTEFE t LOGREDK t LOGFAIZ t LOGIHR t-1-1.143019 0.070019-0.002310-0.013304 0.002674 Standart Hata (0.13651) (0.12534) (0.00845) (0.02175) (0.00753) t-istatistiği [-8.37295] [ 0.55863] [-0.27318] [-0.61169] [ 0.35499] LOGIHR t-2-0.769974 0.241604-0.003968-0.027559 0.003993 Standart Hata (0.19480) (0.17885) (0.01206) (0.03104) (0.01075) t-istatistiği [-3.95272] [ 1.35085] [-0.32891] [-0.88796] [ 0.37152] LOGIHR t-3-0.502267 0.195429-0.008483-0.004083 0.013710 Standart Hata (0.19338) (0.17755) (0.01198) (0.03081) (0.01067) t-istatistiği [-2.59732] [ 1.10068] [-0.70836] [-0.13251] [ 1.28494] LOGIHR t-4-0.325154-0.092776-0.007320 0.004772 0.001726 Standart Hata (0.13219) (0.12137) (0.00819) (0.02106) (0.00729) t-istatistiği [-2.45982] [-0.76442] [-0.89425] [ 0.22658] [ 0.23667] LOGITH t-1 0.033695-1.134901 0.002905 0.020112-0.009180
Standart Hata (0.15074) (0.13840) (0.00934) (0.02402) (0.00832) t-istatistiği [ 0.22353] [-8.19999] [ 0.31121] [ 0.83741] [-1.10383] LOGITH t-2-0.230295-1.101537 0.011455 0.017632-0.012119 Standart Hata (0.21143) (0.19413) (0.01309) (0.03369) (0.01167) t-istatistiği [-1.08923] [-5.67434] [ 0.87482] [ 0.52342] [-1.03889] LOGITHF t-3-0.124622-0.689712 0.014498-0.029530-0.017706 Standart Hata (0.20884) (0.19175) (0.01293) (0.03327) (0.01152) t-istatistiği [-0.59672] [-3.59692] [ 1.12098] [-0.88748] [-1.53667] LOGITH t-4 0.027572-0.196480 0.006411-0.014763-0.006809 Standart Hata (0.14589) (0.13395) (0.00903) (0.02324) (0.00805) t-istatistiği [ 0.18900] [-1.46684] [ 0.70956] [-0.63515] [-0.84589] LOGTEFE t-1 0.668017 0.668860-0.439724 0.254121-0.029699 Standart Hata (1.56380) (1.43582) (0.09685) (0.24915) (0.08628) t-istatistiği [ 0.42718] [ 0.46584] [-4.54047] [ 1.01994] [-0.34422] LOGTEFE t-2-0.157994 0.390756-0.339098 0.044105-0.074389 Standart Hata (1.60454) (1.47322) (0.09937) (0.25564) (0.08853) t-istatistiği [-0.09847] [ 0.26524] [-3.41254] [ 0.17253] [-0.84029] LOGTEFE t-3-1.118220 0.002050-0.371529 0.521009-0.086717 Standart Hata (1.62523) (1.49222) (0.10065) (0.25894) (0.08967) t-istatistiği [-0.68804] [ 0.00137] [-3.69131] [ 2.01209] [-0.96707] 486 LOGTEFE t-4 1.558391 1.604251-0.230217 0.496236-0.160227 Standart Hata (1.59666) (1.46599) (0.09888) (0.25439) (0.08809) t-istatistiği [ 0.97603] [ 1.09431] [-2.32823] [ 1.95071] [-1.81883] LOGREDK t-1 0.837535 0.545707-0.039106-0.378703 0.007545 Standart Hata (0.61389) (0.56365) (0.03802) (0.09781) (0.03387) t-istatistiği [ 1.36431] [ 0.96817] [-1.02864] [-3.87193] [ 0.22276] LOGREDK t-2 1.206525 0.867000-0.042606-0.532151-0.039650 Standart Hata (0.65456) (0.60099) (0.04054) (0.10429) (0.03611) t-istatistiği [ 1.84325] [ 1.44261] [-1.05104] [-5.10271] [-1.09790] LOGREDK t-3-0.005151-0.151137-0.075479-0.049480 0.004706 Standart Hata (0.65356) (0.60007) (0.04047) (0.10413) (0.03606) t-istatistiği [-0.00788] [-0.25187] [-1.86487] [-0.47519] [ 0.13051] LOGREFK t-4 0.350977 0.150992-0.055259-0.103929-0.105136 Standart Hata (0.60255) (0.55324) (0.03732) (0.09600) (0.03324) t-istatistiği [ 0.58249] [ 0.27292] [-1.48085] [-1.08257] [-3.16246] LOGFAIZ t-1 2.185617 1.399647 0.033319-0.145824-0.634707 Standart Hata (1.58460) (1.45491) (0.09813) (0.25247) (0.08743) t-istatistiği [ 1.37929] [ 0.96201] [ 0.33952] [-0.57760] [-7.25976] LOGFAIZ t-2 1.284055-0.138586-0.144481 0.061753-0.469880 Standart Hata (1.91538) (1.75863) (0.11862) (0.30517) (0.10568) t-istatistiği [ 0.67039] [-0.07880] [-1.21803] [ 0.20236] [-4.44630] LOGFAIZ t-3 1.285923 0.332038-0.141758 0.285736-0.155198 Standart Hata (1.90996) (1.75365) (0.11828) (0.30430) (0.10538)
t-istatistiği [ 0.67327] [ 0.18934] [-1.19847] [ 0.93898] [-1.47275] LOGFAIZ t-4-0.107551-0.111823-0.044575-0.029267-0.289705 Standart Hata (1.56200) (1.43417) (0.09673) (0.24887) (0.08618) t-istatistiği [-0.06885] [-0.07797] [-0.46080] [-0.11760] [-3.36158] C 0.054766 0.120885-0.003962-0.045390 0.021127 Standart Hata (1.64544) (1.51077) (0.10190) (0.26216) (0.09078) t-istatistiği [ 0.03328] [ 0.08002] [-0.03888] [-0.17314] [ 0.23271] Model için uygun gecikmenin belirlenmesinden sonra nedensellik analizleri yardımıyla makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkilerin yönü araştırılabilmektedir (Ay ve Özşahin, 2007: 12). Nedensellik analiziyle, bir değişkende oluşan hareketin diğer değişken üzerinde etki yaparak bu değişken üzerinde bir değişmeye neden olup olmadığı tespit edilmeye çalışılmaktadır. Modele ait standart testler ile normallik testleri ise yapısal anlamda bir sorun bulunmadığına işaret etmektedir. Ayrıca modelde hata terimlerinin otokorelasyonu için LM testi yapılmış ve Tablo 5 de de görüldüğü üzere olasılık değerleri 0.05 den büyük olduğu için otokorelasyona rastlanmamıştır. Tablo 6: Otokorelasyon LM Testi Sonuçları Lags LM-Stat Prob 487 1 33.39451 0.1215 2 47.15798 0.1929 3 66.33376 0.9720 4 38.63508 0.5401 5 36.10483 0.9700 6 16.66496 0.8936 7 25.04022 0.4601 8 32.06311 0.3562 9 27.30898 0.3406 10 18.33423 0.8279 11 27.33445 0.3394 12 107.6528 0.2473 Son olarak tahmin edilen modelin durağanlık koşulunu sağlayıp sağlamadığının belirlenmesi gerekmektedir. VAR modelinin durağanlığı ise katsayı matrisinin öz değerlerine bağlı bulunmaktadır. Şekil 4 de AR karakteristik polinomunun ters kökleri birim çember analizinde değerlendirilmiştir. AR kökünün birim çemberin dışında yer almaması kurulan VAR modelinin durağan olduğunu en açık şekilde desteklemektedir. Buna bağlamda bilgi kriterlerinin (FPE, AIC, SC ve HQ) işaret ettiği 4 gecikmeli VAR modelinin doğru kurulduğu söylenebilir.
Şekil 3: AR Karakteristik Polinomun Ters Köklerinin Birim Çember Konumu Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial 1.5 1.0 0.5 0.0-0.5-1.0-1.5-1.5-1.0-0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 4.3. Granger Nedensellik Testi Granger Nedensellik Tesit (Granger Causality Test), iki değişken arasında bir sebep sonuç ilişkisinin olup olmadığını, eğer bir ilişki varsa ilişkinin yönünü test etmek amacıyla kullanılmaktadır (Bayraktutan ve Arslan, 2003: 99). Uygulamalı ekonometrik çalışmalarda zaman serileri arasındaki nedensellik ilişkisinin tespit edilmesi için en sık kullanılan yöntem Granger (1969) tarafından geliştirilen nedensellik analizidir (Aykırı, 2008: 111). Granger testi, X ve Y arasındaki ilişkiden hareketle şöyle açıklanmaktadır. Buna göre, Granger nedensellik testi aşağıdaki denklemler vasıtasıyla test edilir 488 Burada u 1t ve u 2t hata terimlerinin birbiriyle ilişkili olmadığı varsayılmaktadır. (5.9) denklemi X in; X in geçmiş değerleri ile Y nin geçmiş değerlerine bağlı olduğunu göstermektedir. (5.10) denklemi ise Y nin; geçmiş Y ve X değişkenlerine bağlı olduğunu ifade eder. Bu bağlamda, nedenselliğin yönü değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü belirlemekte olup Granger nedensellik analizinde üç farklı durum bulunmaktadır (Aykırı, 2008: 111; Göktaş Yılmaz, 2005: 67 68). 1. Tek yönlü nedensellik: Y= f(x) biçimdeki tek denklemli bir modelde Y bağımlı değişken, X ise bağımsız değişkendir. Burada X ten Y ye doğru bir nedensellik ilişkisi bulunmaktadır (X Y). Bağımsız değişken, neden konumunda olup bağımlı değişken üzerinde bir sonuç
etkisi yaratmaktadır. Bu tek yönlü bir sonuç oluşturmaktadır. Bu tek yönlü bir nedensellik ilişkisinin varlığını göstermekte olup bu ilişki (Y X) olarak da belirlenebilmektedir. 2. Çift yönlü nedensellik: Değişkenler arasında karşılıklı bir etki olabilir (X Y). 3. Bu iki değişkenin birbirinden bağımsız olması: Bu durumda değişkenler arasında bir neden-sonuç ilişkisinin bulunmadığı söylenebilir (Y X)(Aykırı, 2008: 111; Göktaş Yılmaz, 2005: 67 68). Bu çalışmada, değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisinin araştırılmasında Granger Nedensellik Analizi kullanılmıştır. Granger nedensellik hipotezlerine göre; H 0 hipotezi Granger nedeni değildir. H 1 hipotezi Granger nedenidir olarak tanımlanmaktadır. Analiz sonucunda elde edilen Granger Nedenellik test sonucu tablo 7 de gösterilmiştir. Tablo 7 ya göre bağımlı değişkenin LOGIHR alındığı nedensellik analizinde, LOGITH ile LOGIHR ın değişkenlerine ait (0.0007) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden küçük olduğu için LOGITH, LOGIHR IN granger nedenidir. Boş hipotez red edilir. Alternatif hipotez kabul edilir. LOGTEFE ile LOGIHR değişkenlerine ait (0.7123) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden büyük olduğu için LOGTEFE, LOGIHR ın granger nedeni değildir. Boş hipotez kabul edilir. Bu durumda alternatif hipotez red edilir. LOGREDK ile LOGIHR değişkenlerine ait (0.0001) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden küçük olduğu için LOGREDK, LOGIHR ın granger nedeni değildir boş hipotez red edilir. Alternatif hipotez kabul edilir. LOGFAIZ ile LOGIHR değişkenlerine ait (0.6915) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden büyük olduğu için LOGFAIZ, LOGIHR ın granger nedeni değildir boş hipotez kabul edilir. Alternatif hipotez red edilir. 489 Tablo 7 ya göre bağımlı değişkenin LOGITH alındığı granger nedensellik analizinde, LOGIHR ile LOGITH değişkenlerine ait (0.0091) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden küçük olduğu için LOGIHR, LOGITH ın granger nedeni değildir boş hipotez red edilir. Alternatif hipotez kabul edilir. LOGTEFE ile LOGITH değişkenlerine ait (0.0003) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden küçük olduğu için LOGTEFE, LOGITH ın granger nedeni değildir boş hipotez red edilir. Alternatif hipotez kabul edilir. LOGREDK ile LOGITH değişkenlerine ait (0.0009) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden küçük olduğu için LOGREDK, LOGITH ın granger nedeni değildir boş hipotez red edilir. Alternatif hipotez kabul edilir. LOGFAIZ ile LOGITH değişkenlerine ait (0.7471) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden büyük olduğu için LOGFAIZ, LOGITH ın granger nedeni değildir boş hipotez kabul edilir. Alternatif hipotez red edilir.
Tablo 7: Granger Nedensellik Testi Sonuçları Bağımlı Değişken: LOGIHR Excluded Chi-sq df Prob LOGITH, LOGIHR ın Granger nedeni değildir 15.28108 4 0.0007* LOGTEFE, LOGIHR ın Granger nedeni değildir 2.127530 4 0.7123 LOGREDK, LOGIHR ın Granger nedeni değildir 16.05742 4 0.0001* LOGFAIZ, LOGIHR ın Granger nedeni değildir 2.241069 4 0.6915 All 17.45131 16 0.2319 Bağımlı Değişken: ITH Excluded Chi-sq df Prob LOGIHR, LOGITH ın Granger nedeni değildir 15.67233 4 0.0091* LOGTEFE, LOGITH ın Granger nedeni değildir 11.30090 4 0.0003* LOGREDK, LOGITH ın Granger nedeni değildir 12.20289 4 0.0009* LOGFAIZ, LOGITH ın Granger nedeni değildir 1.938352 4 0.7471 All 12.84261 16 0.1140 Bağımlı Değişken: LOGTEFE Excluded Chi-sq df Prob LOGIHR, LOGTEFE nin Granger nedeni değildir 0.926942 4 0.9207 LOGITH, LOGTEFE nin Granger nedeni değildir 12.50384 4 0.0001* LOGREDK, LOGTEFE nin Granger nedeni değildir 11.41921 4 0.0031* LOGFAIZ, LOGTEFE nin Granger nedeni değildir 3.749633 4 0.4409 All 8.772216 16 0.5225 Bağımlı Değişken: LOGREDK Excluded Chi-sq Df Prob LOGIHR, LOGREDK in Granger nedeni değildir 8.99242 4 0.0480** LOGITH, LOGREDK in Granger nedeni değildir 5.615481 4 0.2298 LOGTEFE, LOGREDK in Granger nedeni değildir 6.856544 4 0.1437 LOGFAIZ, LOGREDK in Granger nedeni değildir 3.234518 4 0.5194 All 17.67155 16 0.3435 Bağımlı Değişken: LOGFAIZ Excluded Chi-sq Df Prob LOGIHR, LOGFAIZ in Granger nedeni değildir 5.337937 4 0.2543 LOGITH, LOGFAIZ in Granger nedeni değildir 3.235971 4 0.5191 LOGTEFE, LOGFAIZ in Granger nedeni değildir 13.74688 4 0.0010* LOGREDK, LOGFAIZ in Granger nedeni değildir 12.17328 4 0.0161** All 18.88708 16 0.2746 * %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeyinde değişkenlerin anlamlı olduğunu gösterir. ** %5 anlamlılık düzeyinde değişkenlerin anlamlı olduğunu gösterir. 490 Tablo 7 ye göre bağımlı değişkenin LOGTEFE alındığı granger nedensellik analizinde; LOGIHR ile LOGTEFE değişkenlerine ait (0.9207) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden büyük olduğu için LOGIHR, LOGTEFE ın granger nedeni değildir boş hipotez kabul edilir. Alternatif hipotez red edilir. LOGITH ile LOGTEFE değişkenlerine ait (0.0001) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden küçük olduğu için LO- GITH, LOGTEFE ın granger nedeni değildir boş hipotez red edilir. Alternatif hipotez kabul edilir. LOGREDK ile LOGTEFE değişkenlerine ait (0.0031) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden küçük olduğu için LOGREDK, LOGTEFE ın granger nedeni değildir boş hipotez red edilir. Alternatif hipotez kabul edilir. LOGFAIZ ile LOGTEFE değişkenle-
rine ait (0.4409) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden büyük olduğu için LOGFAIZ, LOGTEFE ın granger nedeni değildir boş hipotez kabul edilir. Alternatif hipotez red edilir. Tablo 7 de bağımlı değişkenin LOGREDK alındığı granger nedensellik analizinde; LOGIHR ile LOGREDK değişkenlerine ait (0.0480) olasılık %1 anlamlılık düzeylerinden büyük olduğu için LOGIHR, LOGREDK ın granger nedeni değildir boş hipotez kabul edilir. Alternatif hipotez red edilir. LOGIHR ve LOGREDK değişkenlerinin %5 anlamlılık düzeyinde anlamlı olup olmadıklarına bakıldığında (0.0480) olasılık değerinden küçük olduğu için LO- GIHR, LOGREDK ın granger nedeni değildir boş hipotez red edilir. Alternatif hipotez kabul edilir. LOGITH ile LOGREDK değişkenlerine ait (0.2298) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden büyük olduğu için LOGITH, LOGREDK ın granger nedeni değildir boş hipotez kabul edilir. Alternatif hipotez red edilir. LOGTEFE ile LOGREDK değişkenlerine ait (0.1437) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden büyük olduğu için LOGTEFE, LOGREDK ın granger nedeni değildir boş hipotez kabul edilir. Alternatif hipotez red edilir. LOGFAIZ ile LOGREDK değişkenlerine ait (0.5194) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden büyük olduğu için LOGFAIZ, LOGREDK ın granger nedeni değildir boş hipotez kabul edilir. Alternatif hipotez red edilir. Tablo 7 de bağımlı değişkenin LOGFAIZ alındığı granger nedensellik analizinde; LO- GIHR ile LOGFAIZ değişkenlerine ait (0.2543) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden büyük olduğu için LOGIHR, LOGFAIZ ın granger nedeni değildir boş hipotez kabul edilir. Alternatif hipotez red edilir. LOGITH ile LOGFAIZ değişkenlerine ait (0.5191) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden büyük olduğu için LOGITH, LOGFAIZ ın granger nedeni değildir boş hipotez kabul edilir. Alternatif hipotez red edilir. LOGTEFE ile LOGFAİZ değişkenlerine ait (0.0010) olasılık değerinde %1, %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden küçük olduğu için LOGTEFE, LOGFAIZ ın granger nedeni değildir boş hipotez red edilir. Alternatif hipotez kabul edilir. LOGREDK ile LOGFAIZ değişkenlerine ait (0.0161) olasılık değerinde %1 anlamlılık düzeylerinden büyük olduğu için LOGREDK, LOGFAIZ ın granger nedeni değildir boş hipotez kabul edilir. Alternatif hipotez red edilir. LOGREDK ile LOGFAIZ değişkenlerine ait (0.0161) olasılık değerinde %5 ve %10 anlamlılık düzeylerinden küçük olduğu için LOGREDK, LOGFAIZ ın granger nedeni değildir boş hipotez red edilir. Alternatif hipotez kabul edilir. 491 4.4. Etki-Tepki Analizi Etki- Tepki Analizi, sistem içerisinde yer alan her bir değişkene sıra ile verilecek şoklar karşısında hem ilgili değişkenin, hem de diğerlerinin tepkilerini ölçmek için kullanılan bir yöntemdir (Enders, 1995: 310-311). Böylece gelecekte meydana gelebilecek şoklar sonucunda, diğer değişkenlerin nasıl bir durum içerisine girecekleri, ne şekilde tepki verecekleri tespit edilmiş olacaktır (Özgen ve Güloğlu, 2004: 97). Kısaca etki tepki analizi bir değişkende meydana gelen değişimin diğer değişkeni nasıl etkileyeceğini göstermektedir. Aşağıdaki şekilde de görüldüğü üzere, CUSUM grafiklerimizin bant arasında kaldığını yani parametrelerimizin %5 anlamlılık düzeyinde istikrarlı olduğunu söyleyebiliriz. Etki-tepki grafikleri şekil 4 da gösterilmiştir.