EBÜTÜNLEME TEKN LE TÜRKYE DE YAKIT TALEBNN ANALZ

EBÜTÜNLEME TEKN LE TÜRKYE DE YAKIT TALEBNN ANALZ Murat NANCI (*) Özet: Bu çalımada, Türkiye de yakıt talebinin kısa ve uzun dönem esneklikleri ebütünleme ve hata düzeltme metodu ile tahmin edilmitir. Süper ve kurunsuz benzin gelir esneklikleri, hem kısa hem de uzun dönemde esnektir. Mazot gelir esneklii ise her iki dönemde birden küçüktür. Benzin türlerinde, kurunsuz benzin dıında, ve mazotta fiyat esneklii her iki dönemde inelastiktir. Hata düzeltme terimi, her bir modelde istatistiki olarak anlamlıdır. Bu da, kısa dönemde meydana gelen dengesizliklerin, modellerdeki deikenlerin birlikte hareket ile telafi edilerek, uzun dönem dengesinin yeniden kurulduunu gösterir. Anahtar Kavramlar: Yakıt Talebi, Ebütünleme, Hata Düzeltme, Türkiye Abstract: In this study, short and long term demand elasticities of diesel and gasoline in Turkey are analyzed with co-integration and error correction models. Short and long term income elasticities of super and unleaded gasoline is elastic while income elasticity of diesel is less than unity in both terms. Price elasticities of gasoline types -except unleaded gasoline- and diesel are inelastic in both terms. The error correction terms in each models is statistically significant. This shows that, it is adjusted by correcting disequilibrium occurred in short term for each fuels, for establishing the long term equilibrium. Keywords: Fuel demand, Cointegration, Error Correction, Turkey I. Giri Her toplumda gelir artıına paralel olarak tüketici birimler refahlarını yükseltmek amacıyla tükettikleri mal ve hizmetlerin miktar ve niteliini artırmaya gayret ederler. Zevk ve tercihlerdeki deiime balı olarak ortaya çıkan talep kayması, geleneksel ürünlerden yeni ürünlere doru bir eilim sergilemekte olduu söylenebilir. Tüketim kalıplarındaki deimeler yeni sektörlerin geliimini hızlandırıcı bir etki meydana getirebilir. Bu deiimin yaandıı sektörlerden birinin de ulaım sektörü olduu söylenebilir. Bu genel geliimin izlerini Türkiye Ekonomisinde gözlemlemek mümkündür. Ekonomik gelimeye paralel olarak, dier sektörlerdeki gelimelerle beraber, ulaım sektöründe de, yeterli olmamakla beraber, önemli oranda gelimeler salandıı söylenebilir. Nitekim inceleme dönemi olarak ele alınan 1979-2003 yılları arasındaki sürede, genel makro büyüklüklerdeki gelimelerle beraber, ulaım sektöründe tüketici birimlerin, ilgili maddeleri tüketim miktarları sürekli bir artı sergilemitir. Örnein, bu dönemde, yıllık ortalama olarak milli gelirde %3,76, kii baına düen milli gelirde ise %1,64 (*) Yrd.Doç.Dr.Atatürk Üniversitesi, Erzincan Hukuk Fakültesi Maliye-Ekonomi Bölümü

20 Murat NANCI oranında bir artı gerçeklemitir. Aynı dönemde toplam araç stokunda yıllık ortalama %7,97 oranında bir artı kaydedilmitir. Otomobil stokunda ise %8,42 gibi daha yüksek bir oranda yıllık ortalama artı görülmütür. Otomobil kullanımında tüketilen benzin bileimlerinden süper benzin tüketiminde yıllık ortalama %14,74 lük bir artı; kurunsuz benzinin tüketime balandıı 1989 yılından itibaren yıllık ortalama %63,9 luk bir artı olmutur. Buna mukabil, normal benzin tüketiminde aynı dönemde %8,03 oranında bir azalma meydana gelmitir. Dizel motorlu araçların kullandıı mazot tüketimdeki artı ise %4,55 olarak gerçeklemitir. Ekonomide istikrarlı büyüme devam ettii sürece araç talebi ve dolayısı ile benzin ve mazot tüketiminde artıların sürecei söylenebilir. 2001 yılında yaanan ekonomik daralmadan sonra salanan istikrarlı ortamda, 2003 yılından itibaren araç ve yakıt tüketimi artan bir oranda yükselmitir. Örnein 2003 yılında toplam araç sayısındaki artı %2,88, otomobilde %2,18 olmuken, 2004 yılında artı oranları, sırasıyla %14,97 ve %14,9 olarak gerçeklemitir (www.die.gov.tr). ktisadi istikrara balı olarak hem araç stokundaki artı, hem de mevcut araçların daha fazla kullanılma ihtimali yakın gelecekte de toplam yakıt tüketimini artıracaı beklenebilir. Bu itibarla Türkiye de yakıt tüketim kalıplarını incelemek, gelecekteki muhtemel gelimeleri tahminde yararlı olacaı düünülebilir. Ayrıca, motorlu araç kullanımından kaynaklana negatif dısallıkların (çevre kirlilii gibi) zararlarını önlemek için, katlanılan maliyetlerin araç kullanıcılarına yüklenilmesi bakımından yapılacak vergi ve benzeri düzenlemelerde, politika belirleyici mercilere yardımcı olması bakımından, talep parametrelerinden yararlanılabilir. Bu amaçla yapılan düzenlemelerin, toplam ekonomi üzerinde meydana getirecei iktisadi etkilerin tahmininde de, benzer ekilde, ilgili parametrelerden yararlanılabilir. Literatürde, hem gelimi ve hem de gelimekte olan çeitli ülkeler için zaman serileri kullanılarak benzin talebi üzerine önemli miktarda çalıma yapılmıtır. Bu çalımalardan bazıları aaıdaki gibi sıralanabilir. Baltagi ve Griffin (1983) OECD ülkeleri için gelir, fiyat ve kii baına düen araba sayısına göre analiz etmitir. Wasserfallen ve Güntensperger (1988) sviçre, Suudi Arabistan için Al-Sahlawi (1988), (1997) benzin ve petrol ürünleri talebini, Dahl ve Sterner (1990) benzin talep çalımalarının özetini sunarken, Bentzen (1994) Danimarka, Eltony ve Al-Mutairi (1995) Kuveyt, Ramanathan (1999) Hindistan, Alves ve Bueno (2003) Brezilya da benzin talebini analiz etmilerdir. Bu çalımalardan bazısı standart zaman serileri modellerini kullanarak tahmin yaparken, dier bazıları benzin talebi ve baımsız deikenler arasında ebütünleen uzun dönem ilikisini dikkate alan ebütünleme analizi ile tahmin yapmıtır. Türkiye de benzin ve mazot talebi, Alves ve Bueno (2003), Ramanathan ve Subramania (2003), Dahl ve Kurtubi (2001), Bentzen (1994) ve Eltony ve Al-Mutairi (1995) nin kullandıı ebütünleme ve hata düzeltme modeli kullanılarak incelenecektir.

ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: 2 21 II- Model ve Metodoloji Zaman serileri kullanılarak yapılacak tahminlerde, tahmin teknii, verilerin taıdıı trend niteliini dikkate alacak bir modele dayanmalıdır. Verilerin trend özelliinden dolayı tahminler gerçek olmaktan ziyade sahte ilikiler ortaya koyabilir. Düzmece regresyon probleminden kurtulmak için uygulamalarda ebütünleme ve hata düzeltme modelleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Benzin ve dizel yakıt talebinin incelendii bu çalımada, daha önce bahsedilen çalımalarda kullanılan modeller ile tahmin yapılacaktır. Dahl ve Sterner (1990) gelir ve fiyatın benzin talebini açıklayan en iyi deikenler olduunu belirmitir. Alves ve Bueno (2003) benzin talebini incelerken gelir ve benzin fiyatının yanı sıra alkol fiyatını baımsız deiken olarak modele ekleyip tahmin etmiler ve benzin talebi ile alkol fiyatı arasındaki çapraz esnekliin pozitif olduunu tesbit etmilerdir. Bu çalımada normal, süper ve kurunsuz benzin ve mazot talebi tahmin edilirken, gelir, fiyat ve alternatif ürün fiyatı modele açıklayıcı deiken olarak katılacaktır. Burada dikkate alınan ebütünleme modelinin kalıbı aaıdaki gibidir: logbt t = β 0 + β 1 logy t + β 2 logp t + β 3 logap t + ε t (1) modelde; BT araç baına metrik kilogram yıllık yakıt tüketimi, Y t kii baına yıllık ortalama sabit gelir, P t yakıt reel fiyatını ve AP t alternatif yakıt reel fiyatını ve ε t ise bilinen özelliklere sahip hata terimidir. β i ler tahmin edilecek parametrelerdir. Benzin ve mazot gibi yakıtlara olan talep, türev talep olduundan, yakıt talebini etkileyen çeitli etkenler vardır. Bunlardan bazıları gelir, ülkedeki araç stoku, araç fiyatları, kullanılan araçların ortalama sürme mesafesi, mesafe baına tüketilen yakıt miktarının azlıını ifade eden yakıt etkinlii ve yakıtın fiyatı gelmektedir. Bu deikenlerden bazısı (gelir, fiyatlar gibi) gözlemlenebilirken, bazıları (ortalama sürme mesafesi, yakıt etkinlii gibi) dorudan tesbit edilemezler (Kraft ve Rodekohr, 1978). Dolayısıyla toplam yakıt talebi gözlemlenebilir deikenler kullanılarak yaygın olarak tahmin edilmektedir. Bu çalımada gözlemlenebilir deikenler olarak tüketim, gelir ve fiyat dikkate alınarak analiz yapılacaktır. Uygulamada baımlı deiken olarak toplam yakıt tüketimi alındıı gibi, kii baına yakıt tüketimini ve de araç baına yakıt tüketimini kullanan çalımalar vardır (Espey, 1998; Ghouri, 2001). Burada öncelikli olarak kii baına yakıt tüketimi kullanılmı fakat beklentilerin aksine sonuçlar verdiinden, daha tutarlı sonuçlar veren araç baına tüketim kullanılmıtır. Fakat sadece mazot talebinde fert baına tüketim baımlı deiken olarak ele alınmıtır.

22 Murat NANCI Zaman serisi verileri ile tahmin yapıldıında, ebütünleme tekniini kullanmanın temelde iki noktada avantajı olduu bilinmektedir. Bunlardan birincisi kısa ve uzun dönem etkileri arasındaki ayırım yapmaya imkan tanımı olmasıdır. kinci olarak uzun dönem deerlerine doru ayarlama hızının dorudan tahmin edilebilmesidir. Ebütünleme ve hata düzeltme modeli tahmini üç aamadan olumaktadır. Birinci aamada kullanılan her bir serinin, ayrı ayrı duraan olup olmadıının tesbit edilmesi gerekir. Bu aamada, her bir seri için bulunan test istatistiinin mutlak deeri, çeitli önem düzeylerinde MacKinnon kritik deerlerinin mutlak deerinden küçük ise serinin duraan olmadıı, büyük ise serinin duraan olduuna karar verilir. Eer seriler duraan deilse, ikinci aamada deikenler arasındaki ebütünlemenin varlıı aratırılır. Deikenler ebütünleik ise, yani deikenler uzun dönem ilikisine sahipse, uzun dönem esneklikleri ebütünleme regresyonundan tahmin edilebilir. Nihai olarak kısa dönem esneklikleri ve uyarlama hızı hata düzeltme modelinden tahmin edilebilir. Duraanlık çeitli testler kullanılarak test edilmektedir. Uygulamalarda en çok kullanılan testlerden biri Geniletilmi Dickey-Fuller testidir. Burada serilerin birim kök taıyıp taımadıı Geniletilmi Dickey-Fuller (ADF) testi aracılıı ile tesbit edilmeye çalıılmıtır. Herhangi bir X serisi için, ADF testinin genel formu; X t = b 0 + b 1 X t-1 + Σ n i X t-1 + e t (2) burada fark ilemcisi ve e t ise duraan hata terimidir. Birim kök testinde gecikme uzunluu belirlenirken, her bir seri için (e t ) hata terimini beyaz gürültü yapacak gecikme uzunluu Akaika veya Schwartz bilgi kriterine göre belirlenebilir. Birim kök testinde, Schwartz kriteri daha tutarlı modeli belirlediinden tercih edilebilir (Enders, 2004:193). Geniletilmi Dickey-Fuller testinde sıfır hipotezi farkları alınmamı serilerin duraan olmadıı, yani birim kök taıdıı eklindedir. Sıfır hipotezini reddetmek için b 1 in istatistiki olarak önemli olması ve mutlak deerinin tablo deerlerinden büyük olası gerekir. Deikenler ayrı ayrı birim kök testine tabi tutulup serilerin birim kök taıdıı tesbit edilirse, deikenlerin ebütünleik olduuna ve aralarında uzun dönem ilikisinin var olduuna karar verilir. O zaman model hata düzeltme modeli olarak formüle edilir. Hata düzeltme modelinin tahmini deikenler arasındaki kısa ve uzun dönem ilikisinin deerlendirilmesine imkan tanır. Yukarıda gösterilen eitlik (1) tahmin edildikten sonra ebütünleme ilikisinin varlıını tesbit etmek için, regresyonun kalıntılar serisinde () birim kökün varlıı aratırılır. Serinin birim kök taıdıını ileri süren sıfır hipotezinin reddedilmesi, yani kalıntıların duraan I(0) olması, deikenler arasında ebütünlemenin varlıının bir delilidir. Deikenler arasında ebütünleme varsa, o zaman hata düzeltme modeli oluturulur ve tahmin edilir. Ebütünleme

ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: 2 23 regresyonundan uzun dönem esneklikleri bulunurken, hata düzeltme modelinden kısa dönem esneklikleri ve uyarlama hızı bulunmaktadır. Hata düzeltme modeli aaıdaki gibi yazılabilir: lnbt t = 0 + 1 lny t + 2 lnp t + 3 lna t + ε t-1 +ν t (3) Modelde her bir deikenin birinci farkları alınarak seriler duraan hale getirilmise, yani serilerin birinci farkları I(0) ise, birinci derece entegre olmu duraan bir model elde edilmi olur. Duraan deikenler arasındaki iliki, bu deikenler arasındaki kısa dönem ilikisini elde etmek için tahmin edilebilir. Bu da hata düzeltme modelinin temel amacıdır. Denklem (3) ün 1, 2, ve 3 parametreleri sırasıyla, kısa dönem gelir, fiyat ve çapraz fiyat esnekliini verir. Ayrıca parametresi, uzun dönem dengesinden bir sapmaya yol açan her hangi bir okun kısa dönemde ne kadarının telafi edildiini gösteren uyarlama hızıdır (Alves ve Bueno, 2003; Ramanathan, 1999). III- Veriler ve Tahmin Sonuçları Yakıt talebinin incelenecei bu çalımada gerekli veriler deiik kaynaklardan elde edilmitir. Benzin türleri ve mazot tüketim miktarları ve fiyatları T.C. Petrol leri Genel Müdürlüünden istek üzerine temin edilmitir. Tüketilen yakıt miktarları sivil tüketim miktarıdır. Toplam araç miktarları DE nin çeitli yayınlarından ve internet sitesinden alınmıtır. Burada toplam araçlar iki kategoriye ayrılmaktadır. Birinci kategori, benzin kullandıı varsayılan otomobillerden; ikinci kategori ise otomobil dıında kalan ve dizel yakıt tükettii varsayılan kamyon, otobüs, i makinesi gibi araçlardan olumaktadır. Gelir ve nüfus bilgileri DPT nin web sitesinden yararlanılarak kullanılır seriler oluturulmutur. Yakıt tüketim miktar ve fiyatları, milli gelir rakamları ve araç sayılarına ilikin yıllık zaman serisi veri uzunluu 1979-2003 yıllarını kapsamaktadır. Kurunsuz benzin kullanımı 1989 yılından baladıından bu seri 1989-2003 yılları arasını kapsamaktadır. Hem duraanlık hem de model tahminleri EViews 3.1 programı ile yapılmıtır. Modelde bütün deikenlerin doal logaritmaları alınarak tahmin yapılmıtır. Gelir deikeni 1987 fiyatları ile kii baına düen milli gelir miktarı, yakıt fiyatları ise 1987 yılı tüketici fiyat endeksi ile deflate edilerek reel fiyata dönütürülmütür. Modeli tahmin etmeden önce eitlik(2) de verilen denkleme göre serilerin duraan olup olmadıı aratırılmı ve sonuçları Tablo:1 de verilmitir. Buna göre deikenlerin seviye deerlerinin duraan olmadıı Tablo:1 den anlaılmaktadır. Yine tablodan serilerin birinci farklarının %1 ve %5 önem düzeyinde duraan olduu görülmektedir. Yani serilerin tümü I(1) dir. Serilerin birinci farklarının duraan olması, modeldeki deikenler arasında ebütünlemenin varolabileceinin bir iaretidir. Bunu dorulamak

24 Murat NANCI veya yanlılamak için, Eitlik (1) de gösterilen ebütünleme regresyonunun, düzey deerleri (farkları alınmamı) ile tahmin edilmesinden elde edilen (ε t ) hata serisinin birim kök taıyıp taımadıına bakılır. Ebütünleme regresyonunun sonuçları Tablo:2 de yer almaktadır. Tablonun son satırında, her bir denklem için kalıntıların (e) birim kök taımadıı ve duraan olduu, I(0), anlaılmaktadır. Bu da duraan olmayan serilerin dorusal bileimlerinin duraan olabileceini gösterir. Yani deikenlerin ebütünleik olduu, aynı dalya boyunda olduu anlaılabilir. (ε t ) serisinin I(0) olması, modelde kullanılan deikenlerdeki genel eilimlerin birbirini dengeledii söylenebilir. Sonuç olarak aynı dalga boyunda olan deikenler ebütünleik olabilir. Bu durumda deikenlerin düzey deerleri ile bulunan regresyon anlamlıdır (düzmece deildir). Dolayısı ile geleneksel t ve F gibi regresyon testlerine güvenilebilinir (Gujarati, 1999:726). Tablo:1. Duraanlık Test Sonuçları Deiken Düzey 1. Fark Kiibaına milli gelir -1,3131 (1) -3,7174 (1) b Kurunsuz Benzin -1,7416 (0) -3,6395 (0) b Kurunsuz Benzin Fiyatı -0,6764 (0) -6,3007 (0) a Normal Benzin 0,9821 (1) 3,0768 (1) b Normal Benzin Fiyatı -0,6303 (1) -3,5747 (1) b Süper Benzin -2,3901 (1) -3,4734 (1) b Süper Benzin Fiyatı -0,7854 (1) -3,4875 (1) b Mazot -2,2700 (1) -4,6941 (1) a Mazot Fiyatı -0,5073 (1) -4,8673 (1) a Tüketilen yakıt miktarları, benzin çeitlerinde araç baına miktarların, mazotta ise fert baına miktarın logaritmasıdır. Parantez içindeki sayılar Schwartz kriterine göre belirlenen gecikme uzunluklarıdır. Duraanlık testleri sabitli ve trendsiz olarak yapılmıtır. a %1 önem düzeyinde anlamlı, b %5 önem düzeyinde anlamlı Ebütünleme regresyonu sonuçlarına göre parametre tahminleri beklenen iaretlere sahip olduu anlaılmaktadır. Hemen hemen bütün parametre tahminleri anlamlıdır. Gelir esneklikleri normal benzin dıında, süper ve kurunsuz benzin için anlamlı ve birden büyüktür. Normal benzin analiz dönemi boyunca sürekli olarak azalan bir trend izleyerek 2003 yılında sıfır olmutur (Ek Tablo). Gelirin artma eilimi gösterdii bir dönemde tüketim miktarı giderek azalan normal benzin için bu normal kabul edilebilir. Normal benzin kullanımı 2000 yılından itibaren ani bir azalma eilimine girdiinden, normal seyrin dıında olan bu sapmaların etkisini dılamak için analizden son üç yıl çıkarılarak 1979-2000 arası verileri tahminde kullanılmıtır. Süper ve normal benzin talep denklemlerinde, bu maddelerin bir birinin ikamesi olduu dikkate alınarak fiyatları modele katılarak tahmin edilmitir. Fakat çapraz esneklik

ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: 2 25 parametresinin anlamsızlıı yanında, bütün olarak regresyonun anlamsız olmasına yol açtıı görüldüünden, çapraz fiyatlar modelden çıkarılmıtır. Model tahminlerinde gecikme uzunluklarının tesbiti Akaika bilgi kriterine yapılabilir. Bilgi kriterini minimum yapan gecikme uzunluu ile model tahmin edilir (Enders, 2004:69). Ebütünleme denklemi (Eitlik (1)) Akaika bilgi kriterine göre farklı gecikme uzunluklarına göre tahmin edilmi, fakat en küçük deeri veren model tercih edilmitir. Yakıt talebinin ebütünleme model tahminlerinde (Tablo:2) sıfır gecikmeli olanı kullanılmıtır. Benzer yöntem hata düzeltme modelinde uygulanmı ve normal benzin talep denklemi, en küçük deeri veren 3 gecikme uzunluuna göre tahmin edilirken, dier denklemler gecikmesiz tahmin edilmitir (Tablo:3). Tablo:2. Ebütünleme Parametre Tahminleri Süper Benzin Normal Benzin Kurunsuz Benzin Mazot C -16,113 (-2,895) 24,13 (11,335) -53,07 (-2,631) -4,006 (-3,624) Y 2,169 (3,003) -2,159 (-7,619) 3,88 (1,76) 0,677 (5,621) P -0,901 (-2,543) -0,935 (-5,456) -6,63 (-5,29) -0,052 (-2,156) AP - - 8,15 (6,59) - R 2 0,69 0,93 0,95 0,62 DW 0,55 0,98 2,21 0,96 F 4,64 136,93 61,6 17,85 e -3,6565[0] a -2,8027[1] a -4,498[1] a -2,6853[0] a Tabloda, C sabit terim, Y kii baına reel milli gelir, P malın fiyatı, AP alternatif ürün fiyatı, burada süper benzin fiyatıdır. Parantez içleri t deerleridir. e birim kök testi için kalıntıların t istatistiidir (sabitsiz). Köeli parantez içleri Schwartz kriterine göre belirlenen gecikme uzunluudur. a %1 önem düzeyinde anlamlı Süper benzin ve kurunsuz benzin talebi uzun dönemde gelir deimeleri karısında oldukça duyarlıdır. Süper benzin talep esneklii bir civarında bir deer almasına karın, kurunsuz benzin talep esneklii oldukça büyük bir deer almıtır. Kurunsuz benzin talep ve çapraz esnekliklerinin nispeten büyük çıkmasında kullanılan veri seti uzunluunun kısmen kısa olması (1989-2003) ve bu dönemde ileri teknoloji ürünü otomobillerin kullanılmasının etkili olduu düünülebilir. Kurunsuz benzin ile süper benzin aynı araçlarda kullanılabildiinden, kurunsuz benzin talep denklemi tahmininde süper benzin fiyatı katılarak tahmin edilmi ve çapraz fiyat esneklii pozitif çıkmıtır. Dolayısı ile bu iki ürünün ikame oldukları söylenebilir. Fakat katsayının mutlak deeri oldukça büyüktür. Benzin fiyat ve gelir esneklikleri dier çalımalarla karılatırıldıında, kurunsuz benzin dıında, fiyat esneklii birden küçüktür, fakat Türkiye de dier

26 Murat NANCI ülkelere nazaran biraz daha yüksektir. Dier ülkelerde gelir esneklii de genellikle birden küçüktür. Sadece Hindistan da gelir esneklii burada bulanan deerlerden biraz büyüktür (Alves ve Buene, 2003; Ramanathan, 1999; Bentzen, 1994; Eltony ve Al-Mutairi, 1995; Al-Sahlawi, 1997). Mazot talebi, benzin talebinde olduu gibi, önce otomobil dıındaki (kamyon, otobüs vs.) araç baına tüketilen miktar baımlı deiken olarak alınmıtır. Bu analizde gelir ve fiyat parametre tahminleri ters iaretli olduu gibi anlamsız da çıkmıtır. Dönem boyunca hem toplam hem de fert baına mazot tüketimi artı eiliminde olmasına ramen (Ek Tablo), böyle sonuçlara güvenmek oldukça sakıncalı olacaından, bunun yerine fert baına tüketim baımlı deiken olarak kullanılmıtır. Mazot talep parametrelerinin de teorik beklentiler dorultusunda olduunu söylemek mümkündür. Esneklik katsayıları iaretleri talep teorisine uygun ve anlamlıdır. Mazot talebinin gelir ve fiyat deimeleri karısında fazla duyarlı olduu söylenemez. Hem gelir esneklii, hem de fiyat esneklii birden oldukça küçüktür. Mazot talep parametreleri Suudi Arabistan için bulunan deerlere oldukça yakın olduu söylenebilir (Al-Sahlwi, 1997). Denklem(1) de gösterilen modeldeki deikenler arasında ebütünleme olduu tesbit edildiinden, denklem(3) te verilen hata düzeltme modeli tahmin edilerek kısa dönem esneklik tahminleri bulunmu ve sonuçları Tablo:3 te sunulmutur. Beklendii gibi kısa dönem esneklikleri uzun dönem esnekliklerine göre daha küçüktür. Çünkü talep kısa dönemden ziyade uzun dönemde daha esnektir. Süper benzin ve mazot fiyat esneklik katsayıları sıfırdan farklı olmadıından, her iki ürün talebinin kısa dönemde bütünüyle inelastik olduu sonucuna ulamak mümkündür. Hata düzeltme terimi her denklem için sıfırdan farklıdır. Hata düzeltme terimi uzun dönem dengesine doru uyarlama hızını gösterir. Uyarlama hızı en düük süper benzinde iken, en yüksek kurunsuz benzinde çıkmıtır. Buna göre süper benzin talebinde bir yıl içerisine meydana gelen sapmanın yılda %35,5 ını telafi ederek uzun dönem dengesine doru yaklatırıldıını göstermekte olduu söylenebilir.

ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: 2 27 Tablo:3. Hata Düzeltme Modeli Parametre Tahminleri Süper Benzin (0)* Normal Benzin (3) Kurunsuz Benzin (0) Mazot (0) C -0,024 (-0,109) -0,034 (-3,592) 0,075 (1,467) 0,04 (0,538) D(Y) 2,563 (2,524) 0,298 (0,621) 1,431 (0,661) 0,418 (1,837) D(P) -0,045 (-1,195) -0,291 (-2,039) -3,834 (-2,872) -0,020 (-1,068) D(AP) - - 4,459 - (2,820) -0,355 (-2,724) -0,338 (-1,96) -0,858 (-2,702) -0,442 (-2,353) R 2 0,37 0,59 0,64 0,25 DW 1,69 2,12 2,04 1,87 F 3,99 3,399 3,56 3,22 C, D(Y), D(P), D(AP), sırasıyla, sabit terim, gelir, fiyat ve çapraz fiyatın birinci farklarıdır. ise hata düzeltme terimi (uyarlama parametresidir). * Akaika Bilgi kriterine göre gecikme uzunluu. IV. Sonuç Türkiye de benzin türleri ve mazot tüketim verileri kullanılarak gelir ve fiyat esneklikleri ebütünleme ve hata düzeltme modeli ile tahmin edilmeye çalıılmıtır. Uzun ve kısa dönemde benzin gelir esneklii birden büyük bulunmutur. Bu deer kısa dönemde daha küçüktür. Gelir esnekliinin yüksek olması, kii baına milli gelir arttıı zaman, benzin talebinin daha büyük oranda artacaını gösterir. Tüketiciler açısından süper ve kurunsuz benzinin lüks mal olarak deerlendirildii söylenebilir. Türkiye nin gelimekte olan bir ülke olduu düünüldüünde bu sonuç makul kabul edilebilir. Mazot gelir esneklii ise her iki dönemde de birden küçüktür ve kısa dönemde daha düük bir deer almaktadır. Mazot tüketiminin kısa ve uzun dönemde gelir deimelerine karı tepkisinin fazla yüksek olmayacaı söylenebilir. Yine de bu tepki uzun dönemde daha yüksektir (0,677). Mazot fiyat esneklii kısa ve uzun dönemde inelastiktir. Benzin çeitlerinde fiyat esneklii, kurunsuz benzin hariç tutulursa, fiyat deimeleri karısında, her iki dönem için inelastiktir. Bunların mutlak deerleri kısa dönemde daha da küçülmektedir. Süper ve kurunsuz benzin arasında çapraz esneklik pozitif bulunduundan, süper benzin fiyatındaki bir artı kurunsuz benzin talebini artıracaı beklenir. Hata düzeltme terimi bütün kalemlerde negatif ve anlamlı çıktıından, deikenler arasında uzun dönem ilikisinin varlıını dorulamaktadır. Hata düzeltme katsayısından hareketle, kısa dönemde meydana gelen saplamaların, uzun dönem denge düzeyine doru uyarlandıının anlamlı olduu sonucuna varılabilir. Süper, normal ve mazot talebinde uyarlama hızı, bir yıl içerisinde

28 Murat NANCI meydana gelen uyarlamanın, sırasıyla %35,5, %33,8 ve %44,2, nisbeten düük bir oranda uzun dönem denge düzeyine doru yaklatırıldıını; kurunsuz benzinde ise bu oran, %85,8 gibi oldukça yüksek bir telafi hızı sergilemekte olduu söylenebilir. Kaynaklar Al-Sahlawi, A.M., (1997), Demand for Oil Products in Saudi Arabia, OPEC Review, 21 (1), ss. 33-38. Al-Sahlawi, M. A., (1988), Gasoline Demand: The Case of Saudi Arabia, Energy Economics, 10 (4), ss. 271-275. Alves, D.C.O. ve Bueno, R.L.S., (2003), Short-run, Long-run and Croos Elasticities of Gasoline Demand in Brazil, Energy Economics, 25, ss. 191-199. Asche, F., Gjolberg ve Völker, T., (2003), Price Relationships in the Petroleum Market: An Analysis of Crude Oil and Product Prices, Energy Economics, 25, ss. 289-301. Baltagi, B.H. ve Griffin, J.M., (1983), Gasoline Demand in the OECD: An Application of Pooling and Testing Procedures, European Economic Review, 22, ss. 117-137. Bentzen, J., (1994), An Empirical Analysis of Gasoline Demand in Denmark Using Cointegration Techniques, Energy Economics, 16 (2), 139-143. Dahl, C. ve Sterner, T., (1990), Analysing Gasoline Demand Elasticities: A Survey, Energy Economics, 10 (4), ss. 271-275. Dahl, C., ve Kurtubi, (2001), Estimating Oil Product Demand in Indonesia Using a Cointegrating Error Model, OPEC Review, 25 (1), ss. 1-25. Eltony, M.N. ve Al-Mutairi, N.H., (1995), Demand for Gasoline in Kuwait: An Empirical Analysis Using Cointegration Techniques, Energy Economics, 17 (3), ss. 249-253. Enders, W., (2004), Applied Econometric Time Series, John Wiley & Sons. Espey, M., (1998), Gasoline Demand Revisited: An International Meta- Analysis of Elasticities, Energy Economics, 20, ss. 273-295. Ghouri, S.S., (2001), Oil Demand in North America:1980-2020, OPEC Review, 25 (4), ss. 339-355. Gujarati, D. N., (1999), Temel Ekonometri, Çev. Ü. enesen ve G. G. enesen, Literatür Yayıncılık, stanbul. Kraft, J. Ve Rodekohr, M., (1978), Regional Demand for Gasoline: A Temporal Cross-Section Specification, Journal of Regional Science, 18 (1), ss. 45-55. Nicol, C.J., (2003), Elasticities of Demand for Gasoline in Canada and the United States, Energy Economics, 25, ss. 201-214. Ramanathan, R. ve Subramanian, G., (2003), Elasticities of Gasoline Demand in the Sultanate of Oman, Pasific and Asian Journal of Energy, 13 (2), ss. 105-113.

ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: 2 29 Ramanathan, R., (1999), Short- and Long-run Elasticities of Gasoline Demand in India: An Empirical Analysis Using Cointegration Techniques, Energy Economics, 21, ss. 321-330. Wasserfallen, W. ve Güntensperger, H., (1988), Gasoline Consumption and the Stock of Motor Vehicles: An Empirical Analysis for the Swiss Economy, Energy Economics, 10, ss. 276-282. www.die.gov.tr

30 Murat NANCI Ek Tablo: Deikenlerin Dönem Boyunca Seyri 2.15 0.9 2.10 0.8 2.05 0.7 2.00 0.6 1.95 0.5 1.90 0.4 LFBM LABM 0.0-0.2-0.5-0.4-1.0-0.6-1.5-0.8-2.0-1.0 LABKB LABSB 1 9.30 0 9.25-1 -2 9.20-3 9.15-4 9.10-5 9.05 LABNB LKBTL 80 60 40 20 0 ARAC OT OMOBIL

ktisadi ve dari Bilimler Dergisi, Cilt: 19 Eylül 2005 Sayı: 2 31