TÜRKİYE PETROL FİYATLARI OYNAKLIĞININ MODELLENMESİ

Ekonomeri ve İsaisik Sayı: 7 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ TÜRKİYE PETROL FİYATLARI OYNAKLIĞININ MODELLENMESİ Esin FİRUZAN Absrac Nowadays, volailiy of crude oil price is one of he imporan developmens which are followed by expers wih care. Recenly increasing of crude oil price is very imporan for Turkey which 4% of energy consumpion consiss of oil and 9% of his amoun is impored. The aim of he sudy is invesigae wheher he series of crude oil price shows volailiy, if i shows he srucure, size and coninuiy of volailiy. Besides, for hese economical variables, bes inervenion model which shows he srucure of volailiy is esimaed. During he period beween January 98- December 7, uni roo ess are shown ha he level and volailiy of ime series is no saionary. I is hough ha he series can be nonsaionary due o he presence of inervenions and so he inervenion analysis is applied. Based on he resuls of inervenion analysis, i is obained ha one inervenion variable is saisical significan. During hese analyses, SAS/ETS, MINITAB 4 and Eviews 5. are used in some seps. I is ried o generae he economeric model wih lagged crude oil price wih inervenion variable. Keywords: Crude Oil, Inervenion, Economerics, Time Series, Volailiy, OPEC, Muliple Regression Jel Classificaion: C, C53, E3, C4 Öze Günümüzde ham perol fiyalarındaki oynaklık, finansal piyasalarda çalışan uzmanların kaygı ile izledikleri önemli gelişmelerden biridir. Son zamanlarda yaşanan ham perol fiyalarındaki arış, ükeiği enerjinin %4 ını perolden karşılayan ve ükeiği perolün %9 ını ihal eden bir ülke olan Türkiye ekonomisi için oldukça önemli hale gelmişir. Çalışmanın amacını, ham perol varil fiyaı serisinin oynaklık göserip gösermediklerinin, göseriyorsa oynaklıklarının yapısının, büyüklüğünün ve sürekliliğinin incelenmesi oluşurmakadır. Ayrıca bu ikisadi değişkenler için oynaklığın yapısını belirleyen en uygun müdahale modeli elde edilmeye çalışılmışır. k 98 Aralık 7 dönemi verileri ele alındığında, zaman serisinin durağan olmadığı yapılan birim kök esleri sonucunda görülmüşür. Seride müdahalelerin varlığı nedeniyle serinin durağan dışı olduğu düşüncesiyle seriye müdahale analizi uygulanmışır. Seride muhemel üç müdahale olduğu düşünülerek yapılan müdahale analizi sonucunda, sadece bir müdahale değişkeni anlamlı çıkmışır. Bu analizler sırasında, çeşili aşamalarda SAS/ETS, Miniab 4 ve Eviews 5. kullanılmışır. Anlamlı çıkan Irak- ABD kaosu müdahale değişkeni ile perol fiyaları serisinin gecikmeli değerlerinden ekonomerik bir model oluşurulmaya çalışılmışır. Anahar Kelimeler: Ham Perol, Müdahale, Ekonomeri, Zaman Serisi, Oynaklık, OPEC, Çoklu Regresyon Jel Sınıflaması: C, C53, E3, C4 Doç. Dr., Dokuz Eylül Üniversiesi, Fen-Edebiya Fakülesi, İsaisik Bölümü, Tınazepe Yerleşkesi, Buca, E- mail: esin.firuzan@deu.edu.r

Türkiye Perol Fiyalarının Oynaklığının Modellenmesi. GİRİŞ Perol fiyaları, dünya ve ülke ekonomik performansı açısından önemli gösergelerden birisidir. Ekonomide pek çok sekör, doğrudan ya da dolaylı olarak perole bağımlıdır. Birbirinden bağımsız veya birbirini ekileyen çok sayıda ekene bağlı olması nedeniyle, perol piyasasında veya perol fiyalarında oraya çıkan değişiklikler hem ülke hem de dünya ekonomisi üzerinde zincirleme ekileşimler yaramakadır. Ham perol fiyalarındaki yükselişlerin zincirleme ekileşimlerini enflasyon, işsizlik, ekonomik büyüme ve diğer makroekonomik değişkenler üzerinde görmek mümkündür. Günümüzde, ham perol, ikame enerji kaynakları bulunamadığı için, perol üreen ülkeler için önemli bir gelir, özellikle Türkiye gibi perol üremeken çok ükeen ülkeler için de önemli bir gider kalemidir. Ne perol ihalaçısı olan Türkiye nin ihal eiği perolün mikarı ve değeri, genel olarak uluslar arası perol fiyalarına bağlı olarak değişmeler gösermekedir. Perol ve Gaz Dergisi ne (Oil and Gas Journal OGJ) göre, Türkiye, 6 k ayı iibariyle 3 milyon varil perol rezervine sahipi. 6 nın Eylül ayına kadar olan kısımda, Türkiye, ahmini günde 43, varil perol (bbl/d) ürei, ve bu üreimin %99 u ham perol idi. Türkiye nin perol üreimi, üreimin günde 83, varile çıkığı döneme raslayan 99 in ilk yarısından iibaren azalmaya başladı. Son yıllarda Türkiye nin perol alebi, ülkenin ekonomik performansı ile birlike değişim gösermekedir. Her ne kadar ülke içerisindeki ekenlerden de ekilense, daha büyük oranda uluslar arası gelişmelerden ekilendiği açıkça görülmekedir. Bugüne kadar yapılan araşırmaların çoğunda, ihraç edilen ürünlerin göreli fiyalarındaki arışa göre çeşili modeller gelişirilmişir [Bruno(98), Bruno ve Sachs (98), Harkness (98)]. Adı geçen çalışmalarda elde edilen modellerle, ücreler ve fiyaların armasına yol açan perol fiya şokları ekisi görülmeye çalışılmışır. Ampirik doğaya sahip çok az çalışma, yapılan ahminlerin es edilmesini ele almışır. Bu çalışmaların çoğunda, simulasyon ile ön ahminlerin geçerliliği es edilmişir. Mork ve Hall (98), Bruno ve Sachs (98), ve Darby (98) 97 lerin ilk yıllarında perol fiyalarındaki arışı simulasyon modelleri ile analiz emeye çalışmışlardır. Mork ve Hall, bu arışın Amerika ekonomisi üzerindeki ekisini, Bruno ve Sachs, ve Darby OECD ülkelerinin sayısı üzerindeki ekisini araşırmaya çalışmışlardır.

Ekonomeri ve İsaisik Sayı: Son dönemlerde yaşanan siyasi ve ekonomik gelişmeler, perol fiyalarının ahminlenmesinin ne kadar zor olduğunu kanılar nielikedir. Ağusos 6 da perol fiyaı yaklaşık varil başına(vb) 68$ a yükselirken, bir yıl sonra rekor bir seviyeye vb 9$ a kadar çıkabilmekedir. Bu yüzden, perol fiyalarını önceden ahminlemek için çeşili ekonomerik modellerin gelişirilmeye çalışılması çok şaşırıcı değildir. Lieraürde, önerilen ekonomerik modellerin çoğu, Forouan ve Moshiri (6) ve Dees vd.(7) haricinde doğrusal model üzerine kurulmuşur. Forouan ve Moshiri, günlük ham perol fiyalarını ahminlemek için ek denklem üzerine kurulu, doğrusal olmayan yapay sinir ağları modelini kullanmışlardır. Dees vd. çoklu denklem üzerine kurulu, perol alebi, OPEC üreicisi olmayan ülkelerin perol arzı değişkenlerinden oluşan doğrusal model kullanmışlardır. Manera vd.(7), perol fiyalarını ahminlemek için, lieraürde önerilen ekonomerik modellerin performansını veri frekans aralıklarının ekilediğini düşünerek farklı veri frekansları için model yeerliliklerini karşılaşırmışır. Bu çalışmada, uluslar arası olayların, dünya perol piyasasını ekilediği gibi Türkiye perol piyasasını ekilediği düşünüldüğü için, ham perol ihala varil fiyaları üzerine ekisi müdahale analizi ile ölçülmeye çalışılmışır. Çalışmanın ikinci bölümünde, geçerli varsayımlar alında uygun müdahale modeli belirleme aşamaları hakkında bilgi verilmişir. Ham perol varil ihala fiyaı serisine müdahale analizi üçüncü bölümde anlaılmışır. Sonuç ve değerlendirme dördüncü bölümde yer almakadır.. YÖNTEM VE VERİLER gelişmeler.. k 98 Aralık 7 döneminde perol fiyalarını ekileyen uluslararası Günümüzde, perol fiyaları dinamiğinin kendine özgü doğası, pek çok araşırmacının ilgisini bu konuya çekmekedir. Şekil, k 98- Aralık 7 döneminde Türkiye ham perol varil ihala fiyaı serisini gösermekedir. Bu zaman serisi grafiği incelendiğinde, fiyaların seviyesinin ve oynaklığının belirli ekonomik ve jeopoliik olaylara karşı oldukça hassas olduğu görülmekedir. Örneğin, 985 987 yıllarında gerçekleşen fiya düşüşü, OPEC in üreim koalarındaki ayarlamalarının sonuçlarıdır. 99 yılındaki keskin arış Körfez savaşı nedeniyle gerçekleşmişir. 997 998 periyodundaki önemli düşme, Asya ekonomik 3

Türkiye Perol Fiyalarının Oynaklığının Modellenmesi büyümesinin yavaşladığı döneme denk gelir. 999 da OPEC in üreim koasında azalmaya gimesi, perol fiyalarının önemli bir ırmanışa geçmesine neden olmuşur. arihinde Eylül saldırısı ile ilgili olarak fiya düşmesi yaşansa da, 3 periyodunda perol fiyaları seviyesi OPEC in üreim koasını düşürmesi ile eski seviyesine gelmişir. Son olarak, Mar 3 e Bağda ın bombalanması ile Irak- ABD kaosunun başlaması perol fiyalarının seviyesini ve oynaklığını ekileyen önemli bir jeopoliik olay olarak arihe yerini almışır. Perol Ihala fiyalari 9 8 7 6 5 4 3 OPEC MÜDAHALELERİ Ekim 985 Şuba 987 IRAK - ABD KAOSU Mar 3 -.. KÖRFEZ SAVAŞI Temmuz 99 Şuba 99 Monh Year 98 985 989 993 997 5 Şekil. Türkiye Ham Perol Varil İhala Fiyaı ($) Zaman Serisi Grafiği k 98 Aralık 7 dönemi verileri ele alındığında, zaman serisinin seviyesinin ve oynaklığının sabi olmadığı yapılan birim kök esleri sonucunda görülmüşür. Yapısal kırılma olduğu düşünülen dönemlerin seride meydana geirdiği değişim Müdahale Analizi ile belirlenmeye çalışılmışır. Seride muhemel üç müdahale olduğu düşünülerek müdahale analizi uygulanmışır... Müdahale Analizi Zaman serisi modellerinde doğal afeler, kriz, poliik değişimler gibi dış olaylar yanı değişkeni üzerinde bazı değişikliklere sebep olurlar. Bu ür olaylara müdahale denir. Müdahaleler yanı değişkenini pek çok açıdan ekileyebilirler. Kısa bir erelemeden sonra veya beklenmedik bir anda serinin sadece seviyesini değişirmez, aynı zamanda serinin aşağı veya yukarı doğru sapmalarını ya da farklı biçimde değişimlerine de sebep olabilir. Müdahale analizinin oluşurulmasında, müdahale olayının seride T gibi bir zamanda, bilinen bir nokada 4

Ekonomeri ve İsaisik Sayı: meydana geldiği varsayılır. Müdahale analizinde meydana gelen anormal değişiklikler için ransfer fonksiyonu modellerinin kullanıldığı varsayılır. Box ve Tiao Transfer fonksiyonu ve gürülü modellerinin genel göserimi için aşağıdaki fonksiyonu kullanmışlardır. b ( B) B v( B) N N () ( B) Bu fonksiyonda v ( B), belirli (deerminisic) girdi serisi, ifadesi ile müdahale olaylarının ekileri belirilir ve N, müdahale ekisi olmaksızın arka planda gözlenen Y serisini ifade eden gürülü serisidir. N nin ARIMA (p, d, q) modeline uyduğu varsayılır. Müdahale, genellikle = T anındaki müdahaleyi göseren girdi değişkenleri olarak kullanılır. Müdahale olaylarının, zaman serisi üzerindeki ekisini gösermede iki ip belirli girdi değişkenleri vardır. Bunların her ikisi de, müdahalenin olmaması ve olması durumuna göre sırasıyla ve değerlerini alan göserge ( indicaor ) değişkenleridir..3. Girdi ipleri:. Adım Fonksiyonu: zamanında meydana gelen müdahalenin ekisinin T zamanından sonra aynı kalarak devam eiğini belirir. Buna adım fonksiyonu denir ve (T ) S ile göserilir. ( S T ) T T (). Aış Fonksiyonu: Müdahalenin ekisinin T zamanında geçici olduğu ve T zamanından sonra yok olduğu durumu belirir. Buna aış fonksiyonu denir. (T ) P ile göserilir. ( P T ) T T (3) Aış fonksiyonu, adım fonksiyonun farkı alınarak da elde edilir. P ( T ) S S ( B) S (4) ( T ) ( T ) ( T ) 5

Türkiye Perol Fiyalarının Oynaklığının Modellenmesi Bir müdahale modeli adım veya aış fonksiyonu ile eşi derecede ifade edilebilir. Bu özel göserimlerin kullanımı yorumun uygunluğuna dayanır. Genel olarak, modelin yanı değişkeni, ( B) B ( B) b oransal fonksiyon olarak göserilebilir. ( B) B... B s s, ( B) B... polinomlardır. b, B r r müdahale ekisi için erelenen zaman, (B) polinomdaki j ağırlıkları, müdahalenin beklenen ilk ekilerini göserirler. (B) polinomu, müdahalenin kalıcı ekisinin davranışını ölçer. (B) = ın kökleri, birim çemberin üzerinde veya dışında varsayılır. Birim kök, ekinin doğrusal olarak arığını göserir. Birim çemberin dışındaki kök, aşamalı yanı şeklinde gerçekleşen olayı ifade eder. Çoklu müdahale girdileri için, genel modeller sınıfı aşağıdaki gibi ifade edilir. Y ( B) B k bj j ( j j j ( B) ( B) a B) (5) j, j=,... k müdahale değişkenleridir. Bu müdahale değişkenleri adım veya aış fonksiyonları olabilirler. Müdahale modeli için, paramere ahminleri ve onların sandar haaları, ransfer fonksiyon- gürülü modelleri için En Küçük Kareler yönemi ile elde edilebilirler. Daha da genel olarak, ahminler ve onların sandar haaları, uygun göserge bj değişkenleridirler. J inci müdahale için; ( B) B ( B) biçimi, eldeki müdahale bilgisinin j yanıının beklenen değerine dayanarak oluşurulur. Modellerin ana hedefi, müdahalelerinin ekisini ölçmekir. Böylece, müdahale değişkenleri denildiğinde, müdahaleden ayrı zaman serisi, gürülü serisi ifade edilmekedir ve ile ifade edilir. Bu gürülü modeli ( B ) ( B) a, genellikle müdahale arihinden önce, zaman serisi z ye dayanan ek değişkenli model belirleme aşaması uygulanarak belirlenir. j 6

Ekonomeri ve İsaisik Sayı:.4. Model Belirleme Herhangi müdahale değerlendirilirken, zaman serisi modeli ve onun paramerelerinin, müdahale öncesi ve sonrası aynı kaldığı ve varsayılan müdahaleye ers düşecek herhangi bir olayın veya müdahalenin analiz süresince meydana gelmediği varsayılarak modelleme yapılmışır. Ekinin kalıcı olup olmadığı, bir erelemeye karşı ilk aağın olup olmayacağı ve darbenin aniden veya aşamalı mı olduğu araşırılmışır. Başlangıcı iyi belirleme, ahminleme sürecinde oldukça önemli bir aşamadır. Model, Y ( B) v( B) şeklinde oluşurulmuşur. ( B) Model belirlemede diğer önemli bir aşama da, ARIMA modelini seçmekir. ANALİZİ 3. HAM PETROL VARİL İTHALAT FİYATI SERİSİNDE MÜDAHALE Bu bölümde, müdahalenin başarısı, mevcu verilerin ölçülmesi ve isaisiksel öneminin görülmesi açısından es edilmişir. Türkiye deki ekonomik değişmelerin perol fiyalarına ekisi modellenmişir. Müdahale analizinde, müdahale öncesi ve sonrası ardışık gözlemler oldukça ilişkili olduklarından zaman serisi verilerinin isaisiksel analizinde zorluklar olması çok doğaldır. Müdahale ekisini görmek için rend, mevsimsellik ve ilişkili gürülü yapısının bu gibi serilerde ekisinin nasıl olduğuna da bakılabilir. Müdahale Analizi uygulanırken, müdahale öncesi veriler kullanılarak, belirleme, ahminleme ve konrol döngüsel süreci uygulanarak zaman serisi modeli oluşurulur. Müdahale bilgisi alındıkan sonra, müdahalenin meydana geldiği durumu anımlayacak değişiklik için çerçeve bir model oluşurulur. Bileşik model için paramereler ahminlenir, konroller yapılır, eğer gerekli ise model yapısı değişirilir ve nihai modele ulaşılır. Ham perol varil fiyalarının zaman serisinde ilk müdahalenin olduğu 985 Ekim ayına kadar olan perol serisinin zaman serisi grafiği Şekil de verilmekedir. 7

Türkiye Perol Fiyalarının Oynaklığının Modellenmesi 4 38 36 34 3 3 8 6 Monh Year 98 Tem 98 Tem 983 Tem 984 Tem 985 Tem Şekil. Müdahale öncesi serinin grafiği Müdahale analizinde, ham perol varil fiyaı serisine çeşili dönüşümler yapılarak uygun ARIMA(p,d,q)(P,D,Q) model ipi belirlenmekedir. Ham perol varil fiyaı serisinde, 98 k ile Eylül 985 döneminin müdahale ekisi içermediği düşünülerek, müdahale öncesi dönem olarak modeli ahminlemek için kullanılmışır. Bu dönem içerisinde, serinin ookorelasyon (SAC), kısmi ookorelasyon (SPAC) fonksiyon grafiklerine ve Genişleilmiş Dickey Fuller () es sonuçlarına bakılarak serinin =.5 anlamlılık seviyesinde durağan olmadığı Tablo ve Şekil 3 de görülmekedir. Tablo. Müdahale öncesi perol serisinin sonuçları Genişleilmiş Dickey-Fuller Birim Kök Tes Sonuçları Sabi Terimsiz & Trendsiz Model Sabi Terimli & Trendsiz Model Sabi Terimli & Trendli Model (Düzey) (. Farklar) (Düzey) (. Farklar) (Düzey) (. Farklar) perol -.38 -.379-3.573 -.553-4.787-7.4434 Kriik Değer % -.573 -.573-3.4535-3.4535-3.99-3.99 Kriik Değer %5 -.949 -.949 -.876 -.876-3.459-3.459 8

Ekonomeri ve İsaisik Sayı: Şekil 3. Müdahale öncesi perol verilerinin SAC ve SPAC Grafikleri Şekil 4 deki SAC ve SPAC grafikleri ve Tablo de birim kök es sonuçlarına göre, birinci dereceden düzenli farkı alınan serinin durağan olduğu, serinin birim kök içermediği sonucuna varılmışır. Tablo. Müdahale öncesi düzenli farkı alınmış serinin sonuçları Genişleilmiş Dickey-Fuller Birim Kök Tes Sonuçları Sabi Terimsiz & Trendsiz Model Sabi Terimli &Trendsiz Model Sabi Terimli & Trendli Model (Düzey) (. Farklar) (Düzey) (. Farklar) (Düzey) (. Farklar) Perol_fark -73.769-53.837-75.65-6.5449-76.454-65.65 Kriik Değer % -.573 -.573-3.4535-3.4535-3.99-3.99 Kriik Değer %5 -.949 -.949 -.876 -.876-3.459-3.459,, Ookorelasyon Fonksiyonu,8,6,4,, -, -,4 -,6 -,8 Kýsmi ookorelasyon fonksiyonu,8,6,4,, -, -,4 -,6 -,8 -, -, 5 5 5 3 35 5 5 5 3 35 Lag Lag Şekil 4. Düzenli farkı alınmış serinin SAC ve SPAC grafikleri Farkı alınmış perol serisinin SAC ve SPAC grafiklerine bakılarak, çeşili dereceler için elde edilen Akaike Bilgi Krierleri (AIC) Tablo 3 e verilmekedir. Bu sonuca göre, 9

Türkiye Perol Fiyalarının Oynaklığının Modellenmesi müdahale öncesi perol serisini emsil eden geçici model ARIMA(3,,4) modelidir. Tablo 3 en de görüleceği üzere, bu model, en küçük AIC değerini veren modeldir. ARIMA(3,,4) modelinin paramere değerleri ve anısal konrol değerleri, modelin yeerli olduğunu gösermişir. Tablo 3. Geçici model için AIC krier değerleri Minimum Bilgi Krier MA (q=) MA (q=) MA (q=) MA (q=3) MA (q=4) MA (q=5) AR (p=).5.969.96.776.643.58 AR (p=) -.34 -.63 -. -.34.6.67 AR (p=) -.5 -.3 -.53 -.84 -.5.4 AR (p=3) -.54 -.54 -.84 -.8.4.54 AR (p=4) -.6 -.84 -.5.47.4.78 AR (p=5) -.83 -.33.34.88.9.9 Tablo 4. ARIMA(3,,4) model sonuçları Son Paramere Tahminleri Tahminleyici Kasayı SE Kasayı T p-değer AR -.96.659-5.58. AR -.6688.363 -.83.7 AR 3 -.7399.5-4.93. MA -.75.3-3.55. MA -.675.53 -.69. MA 3 -.5964. -.7. MA 4.3469.668.8.4 Gözlem Sayısı: 56 Arıklar: SS =48. MS =.98 SD = 49 Box-Pierce (Ljung-Box) Ki-kare isaisikleri Gecikme 4 36 48 Ki-kare 5.6 8.5 37. 49. SD 5 7 9 4 p-değeri.346.49.4.8 Tablo 4 de verilen MINITAB çıkısında, 5 ierasyonda ARIMA(3,,4) paramereleri anlamlı çıkmışır. İsaisiksel olarak anlamlı çıkmadığı için sabi erim modele

Ekonomeri ve İsaisik Sayı: eklenmemişir. Modelin geçerliliği Ljung-Box isaisiği ile es edilmişir. Modelin paramereleri anlamlı ve model yeerli çıkmışır. 3.. Müdahalenin Modellenmesi Müdahale öncesi perol serisine ai geçici model B ( B) a olarak 3 ( ) y 4 belirlenmişir. Türkiye deki perol varil fiyalarının zaman serisi için gürülü modeli N aşağıdaki gibi yazılabilir: N = (-.465B) a ( 6) Serinin ikinci kısmı olan müdahaleli kısmında müdahalenin ekisini ölçmek için perol fiyaları serisinin, adım fonksiyonu ξ ile genel müdahale analizi denklemi aşağıdaki gibidir. Z = R(B) + (-.465B) a (7) Denklemin her iki arafı (-.465B) ile bölündüğünde ve 5.dereceden polinomla Taylor dönüşümü kullanıldığında aşağıdaki eşilik elde edilir. K(B)z = K(B)R(B) ξ + a (8) Buradaki K(B) =(+.465B+.89B +.77B 3 +.33B 4 +.4B 5 ) beşinci dereceden polinomdur. Bu polinomdaki kasayılar, gecikmelerin ağırlıkları olarak müdahale göserge değişkenlerine yansıılması ile müdahalenin ekisi ölçülmeye çalışılmışır. Denklem 8 de Y = K(B)Z, X = K(B)ξ ve β = R (B) olarak ifade edilmekedir. Analizde üç ane müdahale bulunduğu için, her bir müdahalenin ekisi üç göserge değişkenli çoklu regresyon analizi ile çözümlenmişir. 3.. Ham Perol Varil fiyaları ve Adım Müdahale Modeli Gelişen ekonomik ve siyasi olayların perol serisi üzerindeki ekisinin ölçülmesi için basi doğrusal bir model kurulmuşur.

Türkiye Perol Fiyalarının Oynaklığının Modellenmesi P IN IN 3IN 3 (9) P, Türkiye deki ham perol varil fiyalarını, IN, OPEC müdahalesini, IN, Körfez savaşı, IN 3, Irak-ABD kaosu müdahalelerini gösersin. Müdahalelerin, perol serisi üzerindeki ekilerinin görülmesini sağlayan model (Denklem 9) kullanılarak çoklu regresyon modeli oluşurulmuşur. Çoklu Regresyon analizi sonuçları Tablo 5 de verilmişir. Tablo 5. Müdahaleli Perol serisinin çoklu regresyon modeli sonuçları Regresyon Analizi Regresyon Modeli P = 37.4 4.74 IN + 5.9 IN + 6.8 IN3 Tahminleyici Kasayı SE Kasayı T p-değer Sabi 37.47.3 36.3. IN -4.9.58 -.89.56 IN 5.94 3.683.6. IN3 6.89.347 9.9. S = 5.85 R-Sq = 56.7% R-Sq(adj) = 56.3% Varyans Analizi Kaynak SD SS MS F p-değer Regresyon 3 34 34467 37.69. Arıklar 35 7885 5 Toplam 38 85 Kaynak SD Seq SS IN 43 IN 3 IN3 9945 Birinci ve ikinci müdahalelerin isaisiksel olarak anlamlı olmadığı regresyon analizi çıkılarından görülmekedir. Bu yüzden, oluşurulan basi bir model ile perol serisinin dinamiği modellenmeye çalışılmışır. Bu modelde, anlamlı çıkan müdahale değişkeni(irak- ABD Kaosu) ile perol serisinin bir gecikmeli değişkenini içeren aşağıdaki model oluşurulmuşur. P IN P 3 ()

Ekonomeri ve İsaisik Sayı: P -, perol fiyalarının dinamiğini modele eklemek için modele alınmışır., beyaz gürülü serisidir. Müdahalelerin ekisi varolduğunda, sabi erim halini alır. Irak-ABD kaosunun ekisini gösermekedir. Uzun dönemdeki ekilerini ise gösermekedir. Denklem kullanılarak, eki epki fonksiyonu aşağıdaki şekilde elde edilebilir: P i INi i i i i () Denklem kullanılarak; dp din () Denklem deki, doğrudan ekiyi, bir sonraki dönemde anında fiya üzerindeki eki ile çarpılarak, zamanında fiya üzerinde, zamanındaki müdahalenin ekisini yansıır. Bu özel durum için, müdahalenin değeri e eşi ise, aşağıdaki eşilik yazılabilir: dp j din j i i j,..., (3) İleri adım j= olarak varsayıldığında, fiya üzerinde müdahalenin uzun dönem ekileri olarak yer alır. ise, müdahalenin ekisinin büyüklüğü, j nin aran bir fonksiyonu olacakır. Eğer ise, fiyalar üzerindeki müdahale ekisi salınarak azalacakır. Bu durumda, ceeris paribus gereği, uzun dönemde ardışık perol fiya değerleri, erafında salınacakır. 3

Türkiye Perol Fiyalarının Oynaklığının Modellenmesi Tablo 6. Aış müdahale modeli sonuçları Regresyon Analizi Regresyon Modeli P = 36.5 +.7 IN3 +.84 P- Tahminleyici Kasayı SE Kasayı T p-değer Sabi 36.57.3 8.4. IN3.75.64.7.7 P-.84. 7.6. S =.9756 R-Sq = 99.% R-Sq(adj) = 99.% DW=.97 Varyans Analizi Kaynak DF SS MS F p-değer Regresyon 886 943 553.5. Arıklar 36 9 4 Toplam 38 85 Kaynak DF Seq SS IN3 77 P- 7935 P icin Arik Analizi,9999 Ariklarýn Normal Olasýlýk Cizimi Tahmini degerlere karsi ariklar Olasilik,99,9,5,, - -5 A rik 5 A rik 5-5 - 4 8 Tahmini deger 6 8 Ariklarin hisogrami Sirali gozlemlere karsi ariklar Frekans 6 4 A rik 5-5 - -6-3 3 6 5 5 5 A rik Gozlem sirasi Şekil 5. Aış müdahale modelinin arık analizi 3 Tablo 6 da göserilen Aış Müdahale Modeli sonuçlarına göre, perol piyasasında, Irak-ABD kaosunun yaraığı müdahalenin oralama ekisi, perol fiyalarında varil başına.7$ arışa sebep olmakadır. Uzun dönemde OPEC in ardışık perol arzında azalmaya gimesi, perol üreen şirkelerin ellerindeki perolü piyasaya sürmemeleri, ceeris paribus gereği perol fiyalarında varil başına oralama 4.5$ lık bir arışa sebep olmakadır. 4

Ekonomeri ve İsaisik Sayı: $/vb 5 4 3 3 5 7 9 3 5 7 aylar Şekil 6. Değişen perol arzına karşılık perol fiyaındaki arışın seyri Şekil 6 birbirini akip eden aylarda perol fiyaları üzerindeki müdahalenin ekisinin seyrini gösermekedir. Hiçbir müdahale yapılmazsa, perol fiyalarındaki ayarlamalar ancak 7 ay sonra başarıya ulaşacakır. Ayarlamaların perol fiyalarındaki hızlı epkisi ay içerisinde gerçekleşecekir. Daha sonra bu epki belli bir seviyede durağan kalacakır. 4. SONUÇ VE DEĞERLENDİRME Müdahale analizine dayanan ekonomerik modeller, çeşili dönemlerde meydana gelen müdahalelere perol fiyalarının cevabını açıklama kolaylığı sağlamakadır. Bu açıdan, bu modeller poliika analizi için ekili araç olarak kullanılmakadırlar. Bu modeller, kısa dönem için güvenilir ahminler de yaramakadır. Uygulanan modellerde, piyasada meydana gelen her değişikliğin perol fiyaları serisi üzerinde çok önemli ekiler bırakmadığı bu çalışma sonunda oraya çıkmışır. Ekili olduğu ya da olacağı düşünülen OPEC fiya ayarlamalarının ya da koalarının ve Körfez savaşının serinin hem oralama seviyesinde hem de oynaklığında çok önemli ekiler bırakmadığı görülmüşür. OPEC in fiya ayarlamalarının perol fiyaları üzerinde negaif yönde, Körfez savaşının ise poziif yönde ekisi olduğu görülmüşür. Ama her iki müdahale değişkeni de anlamsız çıkığı için modelden çıkarılmışlardır. Yani OPEC müdahalelerinin ve Irak ın Kuvey i işgalinin Türkiye deki perol varil fiyalarına ekisinin olmadığı görülmüşür. Seri üzerinde önemli ekiler bırakan ve hala da ekisi devam eden, ve modelde anlamlı çıkan ek müdahale değişkeni Irak-ABD kaosu olmuşur. Modelin açıklayıcılığı %99 civarındadır. 5

Türkiye Perol Fiyalarının Oynaklığının Modellenmesi Hiçbir müdahale olmadığında perol varil fiyalarının oralama seviyesi 36.5$ dır. Perol serisinin müdahale öncesi yapısının devam edeceği varsayımıyla oluşurulan model, paramerelerin anlamlılığı, modelin geçerliliği ve arıkların bağımlılık yapıları açılarından değerlendirilmiş ve uygun modele ulaşılmışır. Bu model kullanılarak 9 yılına dair ahminlerde bulunulmuşur. 8 k ayı 9.95$ iken, yapılan ahminler sonucu, Irak-ABD kaousunun devam emesi halinde ve bu dönemde başka müdahale olmaması halinde 9 k perol varil fiyaı 7.53$ olarak ahminlenmişir. Daha ileri araşırmalarda, perol fiyaları serisi ile zincirleme epkiler veren ekonomik seriler de modele dahil edilmelidir. Bunun için, eşbüünleşik olduğu düşünülen reel döviz kuru, enflasyon, faiz oranları gibi değişkenler de modele kaılarak, hem müdahalenin ekileri hem de o değişkenlerdeki değişimin fiyalar üzerindeki ekisi ölçülmeye çalışılmalıdır. Oluşurulacak ekonomerik modelin geçerliliği araşırılmalıdır. KAYNAKÇA ABRAHAM, B. (98), Inervenion analysis and muliple ime series, Biomerika, 67(), 73-78 BOX, G.E. ve TIAO, G.C. (975), Inervenion analysis wih applicaions o economic and environmenal problems, JASA, 7, 7-79 BRUNO, M. (98), Adjusmen and srucural change under supply shocks, Scandinavian Journal of Economics, 84, 99- BRUNO, M. ve SACHS, J. (98), Supply versus demand approaches o he problem of sagflaion, in Macroeconomic Policies for Growh and Sabiliy (Kieal: Insiue für Welwirschaf) DARBY, M. (98), The price of oil and world inflaion and recession, American Economic Review, 7, 738-75 DEES S.,KARADELOGLOU P., KAUFMAN R. ve SANCHEZ M. (7), Modelling he Oil Marke, Assessmen of quarerly economeric model, Energy Policy, 35,78-9 ENDERS, W. (995), Applied Economeric Time Series. John Wiley & Sons Inc. Canada FOROUTAN, F. ve MOSHIRI, S. (6), Forecasing nonlinear crude oil fuures prices, The Energy Journal HARKNESS, J. (98) Inermediae impors, expecaions, and sochasic equilibrium under flexible Exchange raes, Canadian Journal of Economics, 5, 8-43 HUDSON, B. (8), A review of EIA s Annual Energy Oulook 8 KOCENDA, E. (5), Beware of breaks in Exchange raes: Evidence from European Transiion Counries Economic Sysem, 9(3), 37-34 LYNCH, M. (3), Causes of oil price volailiy, 8h Inernaional Energy Forum, -3 Sepember, Osaka, Japan 6

Ekonomeri ve İsaisik Sayı: MABRO, R. (), On oil price regimes and price volailiy 8h Inernaional Energy Forum, -3 Sepember, Osaka, Japan MANERA, M., LONGO, C., MARKANDYA, A. ve SCARPA, E. (7), Evaluaing he Empirical Performance of Alernaive Economeric Models for Oil Price Forecasing, FEEM Working Paper No. 4.7 MAZRAATI, M ve JAZAYERI, S. (4), Oil price movemens and producion agreemens 4 Organizaion of he Peroleum Exporing Counries MORK, K. A. ve HALL R. E. (98), Energy prices, inflaion and recession, 974-975, The Energy Journal of Economics, 84, 47-59 TIAO, G.C. ve BOX, G.E. (98), Modelling muliple ime series wih applicaions, JASA, 76, 8-86 WEI, W.S. (99), Time Series Analysis: Univariae and Mulivariae Mehods, Addison-wesley, Redwood ciy 7