DÖVZ KURLARINDAK DALGALANMALARIN GELEN TURST SAYISINA ETKS; TÜRKYE ÖRNE *.

DÖVZ KURLARINDAK DALGALANMALARIN GELEN TURST SAYISINA ETKS; TÜRKYE ÖRNE *. Baki DEMREL Emre Güne#er BOZDA Alp Gökhun NC ÖZET D icare dengesinin sürekli açk verdii ülkemizde Turizm Sekörü cari ilemler dengesinin salanmasnda çok önemli bir görev üslenmekedir. Bu özelliinin yannda Turizm Sekörü yara isihdam olanaklar ile ekonomiye dinamizm kamaka ve ekonomik geliime önemli kaklar salamakadr. Turizm sekörünün en önemli baars kalieli hizme sunmak ve olabildiince çok urisi ülkemize çekmekir. Bu balamda döviz kurlarnn oynakl sekörü oldukça fazla ekilemekedir. Bu çalma bu durumdan yola çkarak döviz kurlarndaki dalgalanmalarn Türkiye ye gelen uris says üzerindeki ekisini analiz emeye çalmakadr. Çalmada Türkiye ye en fazla uris gönderen ülkelerden gelen uris saylar mikar olarak alnm ve bu ülkelerin para birimiyle arlklandrlm reel döviz kuru kullanlmr. Deikenler aras ilikinin snanmasnda Johansen e büünleme analizinden yararlanlmr. Döviz kurlarndaki volailienin ekisini yakalamak için EGARCH modeline bavurulmuur. Anahar Kelimeler: Turizm, Döviz Kuru Belirsizlii, EGARCH THE IMPACT OF EXCHANGE RATES VOLATILITY ON TOURIST ARRIVALS: A CASE STUDY OF TURKEY ABSTRACT There is a parallelism beween he incremenal world sysem and ourism area like oher economic areas in he world since 2003. Turkey by which has a ourism poenial, has an imporan share in his secor. By he way, ourism increases is own role in Turkey. Exchange rae volailiy and relaed o ha ouris arrivals are he * Yardmlarndan dolay Gazi Üniversiesi Ekonomeri Bölümü Öreim üyesi Sn. Yrd. Doç. Dr. Ailla GÖKÇE ye ve GOP Üniversiesi Öreim Üyesi Sn. Yrd. Doç. Dr. Cumhur ERDEM e e+ekkür ederiz. Ara+rma Görevlisi Gazi Üniversiesi -.-.B.F. -kisa Bölümü Ara+rma Görevlisi Dr. Gazi Üniversiesi -.-.B.F. -kisa Bölümü Ara+rma Görevlisi Gazi Üniversiesi -.-.B.F. -kisa Bölümü

exogenious variables in our model. Quarerly daa for welve years period; 1994 Q1-2006Q4 are used in our analysis. As a mehod of he sudy, Granger-Engel (1987) s Error Correcion Model and Johansen-Juselius (1990) s Coinegraion, and Nellson (1990) s EGARCH Model are applied for our analysis. As resul our aim will be conribuion o he lieraure in Turkey. Key Words: Tourism, Exchange Raes, ECM, EGARCH GR8 Türkiye de urizm sekörünün geliimi 1982 ylnda yürürlüe giren 2634 sayl Turizmi evik kanunu ile balamr. Sekörün geliiminin 1983 sonrasnda büyük bir alm yap görülmekedir. Turizm ilemelerinin saylar önemli gelimeler yaanm, yaak says 60 binlerden 300 bine ulamr. Ülkeye gelen uris says 1 milyondan 8 milyona çkmr. Türkiye özellikle AB ülkeleri için önemli bir urizm cennei haline gelmiir. Bu gelimelerin ekisiyle ülke ekonomisine kaks arm, önemli bir isihdam alan haline gelmiir. Türkiye urizmi 1988 ve sonras dönemde, hem ileme anlay hem de çevresel konulara göserilen hassasiye ve hem de yarmlarn yönlendirilmesi açsndan önceki dönemlere göre farkllk arz emekedir (TÇG, 2004). Ülkeye gelen uris says 1980 ylnda1,2 milyon iken 2006 ylnda 8 milyon olmuur. Turizm geliri 1980 ylnda 326 milyon$ iken 2006 ylnda 12.5milyar$ yabanc urisen olmak üzere 16,9 milyar$ olmuur. Turizmin GSMH içindeki pay 1980 ylnda %0.5 iken 2006 ylnda bu rakam %3 olmuur. Fhraca içerisinde urizmin pay 1980 ylnda %12.2 iken 2006 ylnda %14.7 e yükselmiir. Türkiye, dünyada uris says ar hznda on ikinci, ve döviz gelirlerindeki ar hzyla da sekizinci sradadr (TÇG, 2004). Gimdiye kadar uygulanan yedi plan döneminin ikisi haricinde kalan be yllk kalknma planlarnda gerçekleen uris saylarnn plan hedeflerinin gerisinde kald anlalmakadr. Birinci be yllk (1963-67) ve beinci be yllk (1985-89) kalknma planlarnda gerçekleen uris saylarnn planlanandan yüksek çkmr. Bunlar srasyla %121 ve %134 orannda gerçeklemiir. Turizm gelirleri bakmndan plan

hedeflerinin ald dönemler üçüncü be yllk (1973-77) ve gene beinci be yllk (1985-89) kalknma planlar olmuur. Bu gerçeklemeler srasyla, %275 ve %142 eklindedir. Planlanan urizm gelirlerinin gerçeklemesi en düük olan dönem birinci be yllk (1963-67) dönemdir (TÇG, 2004). Yürürlüe konulan be yllk planlarda çok çeili konularda edbirlerin genel hedefler çizmesi, bu konuda somu sonuçlar elde emeyi engellemekedir. Kimi öngörülen edbirler uygulama olanana kavuamam, kimi edbirler ise sadece ksmi uygulama olanana kavumulardr. Planlarn yasal, yönesel ve evik edbirlerine dönük düzenlemeklerin genellikle ayn paralelde oraya konulamamasnn rolü büyükür (TÇG, 2004). Bir ülkeye gelen uris saysnn en önemli belirleyici fakörleri olarak, uris güvenlii, küresel ekonominin geirdii ekileimler ve döviz kurlar saylmakadr. Dünya da sabi kur siseminin uyguland dönemlerde, esnek kur dönemine göre, uluslararas icarein ar hznn daha yüksek olmas, sabi kur arafarlarnn, esnek kurun uluslararas icarei yavala savunulmakadr. Bu yüzden, sabi kurun, d icare için daha elverili olduu söylenmekedir (Çalar, 2003). Ama, günümüz ikisadi küreselleme ve konjonkürde makro ikisadi poliikalarn sabi kur poliikalarn izlemesi imkan yokur. GOÜ lerde yüksek enflasyon ve icari liberalleme nedeniyle sabi kuru gerçekleirmek imkansz hale gelmekedir. Buna göre, esnek kur siseminde kurlarn sk sk deimesi, belirsizlii arrarak icarei caydrsa da vadeli döviz piyasalarna ve opsiyon piyasalar gibi yeni finansal yönemlere müracaa ederek özellikle de urizm seköründe faiz riski belirsizliklerinden korunmann yollar aranmaldr (Çalar, 2003). Döviz kurlarndaki herhangi bir gelimenin Türk urizmine ekisinin olabilmesi, Türk Turizminin Dünya Turizmi içersinde rekabe edebilir olabilmesine baldr. Döviz kurundaki herhangi bir dümeye karlk Türk urizmine olan alebin ar ve ülkeye giren yabanclardaki arn yüksek olmas, Türk urizminin bu alebe karlk dünya sandarlarnda hizme sunabilme kaliesine sahip olduunu göserir. Türk urizminin rekabeçi olabilmesi ayrca dier ülkelerin urizmine göre az ikame edilebilir özelliklere sahip olmasna da baldr. Türk urizminin doa, arih, külür, yaam ve corafya olarak pek çok ülkenin urizmine göre üsün yanlar vardr. Bu özellikleri nedeniyle birçok ülkeye rekabe üsünlüü salamakadr. Önemli olan Türk urizminin, alyap yeersizlii, uris sal ve gda güvenliindeki yeersizlikler, düzensiz ve deneimsiz yönde gelien icari faaliyelerin ürün ve hizme kaliesinde

yol aç aksaklklar, sraejik pazarlama yöneimine ilerlik kazandrlamamas, anmda yeersiz d yarmlar ve urizmde çeilendirmeye yeerince gidilememesi gibi zayf yönlerini elafisi gerekmekedir. Bu çalmada reel döviz kurlarndaki deiimler ve döviz kuru belirsizliinin gelen uris says üzerindeki ekisi incelemeye çallmr. Birinci bölümde konu hakkndaki lieraür aranmr. Fkinci bölümde, maeryal ve yönem hakknda açklamalarda bulunulmuur. Üçüncü bölümde EGARCH ve ECM modellerinden elde edilen bulgular açklanm ve sonuç bölümünde bu verilerin deerlendirilmesi yaplmr. 1. DÖVZ KURU ve TURZM ÜZERNE YAPILMI8 BA8LICA ÇALI8MALAR Turizm ekonomisi yaznnda döviz kuru ile urizm arasndaki ilikiyi inceleyen belli bal ararmalardan (Toh ve Khan, 1997) n Singapur üzerine yap çalmada döviz kuru ve urisin gelirlerindeki deimelerin, gelen uris saysndaki deiimleri %94 orannda açkladn oraya koymulardr. (Webber, 2001) 1983-1997 yllar arasnda üçer aylk verilerle Avusralya urizminin döviz kuruyla ilikisini incelemiir. Bu çalmada varsaymlar ve hipoez esleri hem Johansen hem de Engel Granger analizleri kullanlmr. Çalmada döviz kurundaki deiimlerin urizm aleplerini %50 gibi büyük bir oranda açklad sonucuna varlmr. (Drisakis, 2004), 1960-2000 yllar arasnda üçer aylk verilerle urizm kazançlar ve reel döviz kuru arasnda güçlü bir Granger nedensellik ilikisi bulmuur. Yunanisan urizmi üzerine yaplan bir baka inceleme olan (Pasoariis ve di., 2005) de bunu regresyon analiziyle desekler nielikedir. Lain Amerika da 1985 ve 1998 yllarnda ikisadi büyüme ve urizm gelirleri arasndaki ilikiyi Panel Daa analiziyle inceleyen (Eugenio-Marin ve Morales, 2004) in çalmasnda ise urizm gelirleri ile döviz kuru ve san alma gücü pariesi arasnda zayf bir iliki olduu belirilmiir. (Mervar ve Payne, 2007) in ARDL analiziyle gerçekleirdii çalmasnda, 1994 ve 2004 yllarnda Hrvaisan urizmine olan alepe döviz kurunun ekisi zayf bulunmuur. Turizmin gelimesinden ücre arlar yannda ülke parasnn dierleri karsnda deer kazanmasna yol aç eklinde ers bir nedensellik ilikisini söyleyen (Narayan, 2004) çalmas da dikkae deer bir ararmadr.

2. MATERYAL VE YÖNTEM En basi formda, gelen uris says ile döviz kuru deimesi ve belirsizlii u ekilde göserilebilir (Arize, 1997); X=Q 0 + Q 1 RER + Q 2 S + v (1) Burada büün deikenler logarimik formda alnmr ve Tramo / Seeds yönemiyle mevsimsel ekiden arndrlmr. X erimi, gelen uris saysn simgelemekedir. RER, reel döviz kuru deimesini, S erimi döviz kuru belirsizliini ve v haa erimini ifade emekedir. 2.1. Maeryal Türkiye ye gelen uris mikarlar ABD, Almanya, Fransa ve Fngilere den gelen uris saylar üzerinden hesaplanmr. Gelen uris says verisi olarak bu ülkelerin kullanlmasndaki amaç dolar, euro ve serlin bölgelerini emsil ediyor olmalar ve ayn zamanda, Almanya gibi Türkiye ye en fazla uris gönderen ülkelerden olumasdr. Çalmada kullanlan veriler üçer aylk olup 1994:1-2006:4 dönemini kapsamakadr. Döviz kuru verileri Türkiye Cumhuriye Merkez Bankas (TCMB), IMF veri bankalarndan derlenmi iken, gelen uris says verileri TUFK den elde edilmiir. Döviz kurlarnda ülkeler arasndaki fiya farklarnn ekisini oradan kaldrmak için reel döviz kurlar kullanlmr. Reel döviz kurlar, üçer aylk olarak hesaplanmr. RER, seçilmi ülkelerin her biri için aada belirilen yönemle hesaplanmr. RER=NER(CPI f /CPI d ) (2) Burada CPI f yabanc ülkenin ükeici fiya endeksini, CPI d Türkiye nin ükeici fiya endeksini, NER nominal döviz kurunu simgelemekedir. Tablo1 de uygulamada kullanlan serilerin anmlayc isaisikleri verilmekedir. Jarqua-Bera isaisiklerine bakldnda verilerin amamnn normal dalmad görülmekedir. Bu durum bize, ilerde kullanlacak analizlerde paramerik olmayan eslerin ön planda uulmas gerekiini gösermekedir.

Tablo 1.Tanmlayc saisikler, Üç Aylk Veri (1994-2006) Endeksler Oralama S. Sapma Çarpklk Basklk Jarque- Bera Prob. GEABD. 11.05835 0.285091 0.925341 3.575261 8.137897 0.017095 * GEALM. 13.22964 0.471403-0.642655 2.715358 3.754926 0.1529978 GEFRA. 11.35331 0.379666-0.060090 1.722477 3.567433 0.168013 GE-NG. 11.95277 0.377569 0.595260 2.238295 4.327987 0.114866 REABD -4.008440 0.200206-0.072504 2.468693 0.657182 0.719938 REEU -3.761749 0.186363 0.371774 2.481753 1.779794 0,410698 REUK -3.406247 0.124034-0.224721 2.698783 0.634250 0.728240 No: Jargue-Bera normal dalm es sonuçlarn vermekedir. Null hipoez serilerin normal dalmn verir * i+arei verilen seriler normal dalmadn göserir. EGARCH Modeli Sabi oralama ve varyansl olmadklarndan dolay çou ekonomik zaman serilerinin modellemesinde bilinen yönemler yeerli olamamakadr. Bundan dolay yeni baz açlmlar içeren yönemler önerilmekedir. Bu yönemlerden biri, ooregressif koullu deien varyans (ARCH) modeli olarak bilinip, bu konuya yönelik çalmalar Engle (1982) arafndan balalmr. ARCH yöneminin Engle arafndan oraya almasndan sonra farkl ürevleri geliirilmiir. Bunlardan biri uygulamada geni yer bulan, belirsizliin ölçümünde kullanlan genelleirilmi ARCH (GARCH) (Bollerslev, 1986) modelidir. GARCH modelleri varyansn zaman içindeki ahmin edilebilir yapsn borsa verileri üzerinde analiz emeye yönelik modellerdir. Ancak sandar GARCH modellerinin eksiklii de bulunmakadr. Örnein GARCH modelleri simerik koullu varyans varsaym ile hareke emekedir. Oysa bu varsaymn doru olmad ve volailienin oklara kar asimerik olarak cevap verdii iddia edilmekedir (Nelson, 1990; Chrisie 1982; Schwer, 1989). Pagan ve Schwer (1990) ve Nelson (1991) arafndan geliirilen üsel GARCH (EGARCH) modelinin GARCH modeline göre avanajlar, üm paramere kümelerinde koullu varyansaki poziiflii salamas ve volailiedeki asimerik ekiyi elde ememize imkan anmasdr. Çalmada, endekslerin volailielerinin elde edilmesinde EGARCH modeli kullanlm ve EGARCH dan elde edilen koullu

varyanslar volailie yerine kullanlmr. Çalmada incelenen reel kur serileri aadaki gibi modellenmiir: ve r 0 + i i + i= 1 R = R (3) 2 ( ) 1 N 0, log q p 2 2 ( ) = exp 0 + ig( z 1) + bi log( 1) (4) i= 1 i= 1 g ( z ) z + [ z E z ] = (5) Yukardaki eiliklerde R geiriyi, Z sokasik haa erimini, [ 1-1 dönemindeki bilgi seini, S 2 koullu varyans, z sandarlarlm haa erimini (Z /S ), Z nin sfr oralama ve S 2 varyansla normal dalm göserdii varsaylr. Eilik (3), arl oralama eilii, r ninci dereceden ooregressif süreci [AR(r)] olarak belirlenmiir. Tahminde, endeks serileri için opimum gecikme deerleri Schwarze Informaion Crierion (SIC) kullanlarak Tablo 2 de görüldüü gibi gecikme deerleri ABD, Fransa ve Almanya için 1 bulunmuur. Fngilere için gecikme kullanlmamr. Tahminden elde edilen haa erimleri arasnda bamllk olup olmad ARCH-LM esi kullanlarak es edilmi ve haa erimleri arasnda bamllk olmad oraya çkmr. Eilik (4), koullu varyans eilii, EGARCH (p,q) emsil emekedir. EGARCH a göre, varyans kendi gecikme deerlerine ve sandarlarlm haa erimine ( Z /S ) koulludur. Volailienin kalcl (süreklilii) p b i i= 1 ile ölçülmekedir. Bu oplamn mulak deerinin küçük olmas kalcln az olduunu gösermekedir. Eilik (5) eki ikinci ksm, [ z E z ], ARCH ekisini içermekedir. parameresi, ARCH ekisinin asimerik olmasna izin verir ve isaisiksel olarak önemli bulunan deeri asimerik bir ekinin var olduunu göserir. Tablo 2 de ülkeler için ahmin edilen EGARCH sonuçlar verilmiir. Bulmu olduumuz EGARCH 1 (`) parameresi, büün ülkeler için isaisiksel olarak anlaml bulunmuur. Volailienin kalcln belirilen ülkeler için fazla olduu bulunmuur. Euro ve Serlin bölgeleri için ahmin edilen (a) parameresi, bize bu iki bölge için asimerik bir volailienin var olduunu vermekedir. Daha açk bir ekilde ifade emek gerekirse siseme gelen poziif yönlü bir okun volailieyi negaif yönlü bir okan daha fazla arrdn gösermekedir.

Tablo 2. EGARCH Modeli Tahmin Sonuçlar,, 3Aylk Veri (1994-2006). Paramereler REABD REEU REUK Kesi+im -9.12959* (-23.33016) -0.837434 (-1.257888) -3.091022* (-3.686200) L 0.756952* (2.581321) 0.974118* (3.226368) -0.017806 (-0.807414) M -0.748194* (-8.752442) 0.958771* (10.81910) 0.407823* (2.732320) N 0.775219* (2.705974) -0.631325* (-3.552787) -0.144003* (-2.614719) SIC (lags) (1) -1.898541 (1) -2.807954 (0) -1.996792 (3) 0.151139 (4) 0.688041 (4) 0.158238 ARCH-LM (0.928410) (0.604299) (0.958195) No:*,** srasyla %1 ve %10 anlamllk düzeylerini, paranez içindeki deerler ise z deerlerini gösermekedir. Lags gecikme deerlerini ifade emekedir. ARCH-LM esi haa erimleri arasnda bamllk olup olmadn es emekedir. Null hipoez haa erimleri arasnda bamllk yokur. Gecikme says 16 kullanlm+r. 2.2. Yönem Birim Kök Tesleri Ebüünleme ve dier baz çok deikenli zaman serisi analizlerinin varsaymlarmdan biriside duraanlkla ilgili olduu için deikenlerin duraanl snanmaldr. Deikenlerin duraanlnn snanmas için ADF, PP ve KPSS gibi birim kök esleri kullanlmakadr. Bu eslere göre bir zaman serisi birim kök içermiyorsa duraan kabul edilir. Bu çalmada, Genelleirilmi Dickey-Fuler (ADF) (Dickey ve Fuller, 1979) kök esleri kullanlmr. Birim kök eslerinin sonuçlar, Tablo 3 e sunulmuur. Tabloda seriler, sabi erim ve rend içermesine göre ayr ayr snanmr ve bu koullara bal olarak es sonuçlar farkllk gösermekedir. Genel olarak büün serilerin düzeyde duraan çkmam ancak birinci farklar alnarak duraan hale geirilmilerdir.

Tablo 3. Gelen Turis Says ve Reel Döviz Kur Serilerinin Dura4anlk Tesleri ADF TEST- ADF SER-LER Sabi Sabi ve Trend LABDT_SA -1.274877-2.269175 LALMT_SA -2.526975-3.347096* LFRANT_SA -1.739129-4.734932*** LINGT_SA -1.057548-3.173212 RABD_SA -1.050626-2.443273 REU_SA -0.821044-3.417576* RUK_SA -2.884968* -3.540000* BFRFNCF FARKLAR D(LABDT)_SA -9.167629*** -9.304851*** D(LALMT)_SA -8.242463*** -8.263646*** D(LFRANT)_SA -8.674475*** -8.582359*** D(LINGT)_SA -8.909488*** -6.548420*** D(RABD)_SA -7.815595*** -6.273495*** D(REU)_SA -11.53907*** -11.49143*** D(RUK)_SA -5.573958*** -5.511983*** No: ADF esine göre serilerin duraanl snanm+, buna göre *** olan yerlerde 1 % anlamllk düzeyine göre, ** olan yerlerde 5 % anlamllk düzeyinde ve * olan yerlerde %10 anlamllk düzeyine göre null hipoezi reddedilerek serilerin duraan olduunu öngören alernaif hipoez kabul edilmi+ir. ADF esi için kullanlan gecikme saysn Eviews 5.1 ekonomerik pake programnn oomaik olarak seçii kabul edilmi+ir.. E Büünleme Bir önceki ksmda elde edilen sonuçlar gelen uris says ve döviz kuru serilerimizin büyük bir ksmnn duraan olmadn ve böylece duraan olmayan serilerin bir birim kök I (1) olduklarn gösermiir. Bundan sonraki aama ise iki seri arasndaki uzun dönemli bir ilikinin olup olmadnn e büünleme analizi yardmyla belirlenmesidir. Bu aamada seriler arasnda uzun dönem ilikinin olup olmad e büünleme analizi ile belirlenmekedir. Bu çalmada deikenler arasnda e büünlemenin varl Johansen esi kullanlarak ararlmr. Johansen ve Juselius (1990), e büünleme hipoezini es emek için en çok benzerlik yönemi (Maximum Likelihood Esimaion) ve Likehood Raio eslerini geliirmilerdir. Johansen esi birinci farklarn ECM (Error Corecion Model) formu öyledir. X 1 = X -1 + + k+1 X -k + X -k + µ + ve ~ N (0, ) = 1,..., T. (6)

Burada, (nxn) maris, ",..., " k+1 paramerelerin marisi, X (nxn) birinci derece birim kök vekörü, µ (nx1) vekör sabi de+er,, haa erimi vekörü ve. (nxn) kovaryans marisini gösermekedir. Eilike 1X 1 I (0) oldu+undan sa+ araf5n dura+an olmas5 ancak X -k n5n dura+an olmas5yla gerçekleir. E büünleme esinde Johansen yakla5m5 Likelihood Raio esine dayal5d5r ve n-r birim kök hipoezine kar5 n-r-1 birim kök alernaif hipoezine göre es edilir. Trace ve max saisic esi olmak üzere iki ayr5 es kullan5lmakad5r. max = -T i = r +1 ln (1- i ), r = 0,...,n-1. Burada. i en yüksek eigenvalue deeridir. Max saisic esi ise max =-T ln(1- i ) eklindedir. Tablo 4. Johansen E6 Büünle6me Sonuçlar Null Hipoez Trace Tes Null Hipoez Maximum Eigenvalue Tes groupabd groupabd r c 0 12.14124 r = 0 12.10723 r c 1 0.034016 r = 1 0.034016 groupalm groupalm r c 0 26.44823* r = 0 22.53599* r c 1 3.912238 r = 1 3.912238 groupfran groupfran r c 0 26.51224* r = 0 18.92406 r c 1 7.588185 r = 1 7.588185 groupuk groupuk r c 0 15.80905* r = 0 15.62192* r c 1 0.187127 r = 1 0.187127 No: r, e+ büünle+me vekör saysn gösermekedir. * %5 anlamllk düzeyinde null hipoezini (seriler arasnda e+ büünle+me yokur) reddedildiini göserir. Kullanlan kriik deerler varsaymlara göre (örnein: dorusal rend, sabi deer) farkllk gösermekedir. Johansen öncesi VAR gecikme says 2 alnm+r. Tablo 4 eki her iki esen (race ve maximum eigenvalue) elde edilen sonuçlara göre, groupabd için seriler arasnda herhangi bir e büünleme bulunamamr. Buna karlk groupalmanya, groupfransa ve groupfngilere için seriler arasnda zayf bir e büünleme ilikisine raslanmr. Bu durum e büünleme bulunan seriler için Haa Düzelme Modelini (ECM) kullanmamza gerek olduunu daha açk söylersek Haa Düzelme Modeli kullanmamza; Eilik (1) den elde edilen haa erimlerinin (1) gecikme deerlerinin bir sonraki aamada

kullanacamz Eilik (7) de bamsz deiken olarak hesaba kamamza gerek olduunu gösermiir. Çalmada groupabd için seriler arasnda bir e büünleme ilikisi bulunmad için Haa Düzelme Modeli kullanlmam iken dier gruplar için Haa Düzelme Modeli kullanlmr. Granger Nedensellik Tesi E büünleme analizi seriler arasnda uzun dönemde bir iliki olup olmadn verir faka bu ilikinin yönü hakknda bir bilgi vermemekedir. Engle-Granger (1987) arafndan geliirilen ve (ECM) ye dayal nedensellik esi bize ilikinin yönünü vermekedir. Model öyle anmlanabilir; m X = + X -i + 1 RER -i + XY + Zµ -1 + (7) j= 1 i= 1 k Burada büün veriler logarimik formdadr X ve bamsz deiken olarak gecikme deerleri gelen uris saylarn, RER ve gecikme deerleri reel döviz kurunu, S eilik (3), (4) ve (5) kullanlarak elde edilen döviz kuru belirsizliini µ eilik (1) den elde edilen haa erimi gecikmesini ve haa erimini gösermekedir. 3. BULGULAR Tablo 5 gelen uris says ve reel döviz kuru serileri için elde edilen bulgular gösermekedir. ABD için elde edilen sonuçlar, gelen uris saysnn bir gecikme deeri yüksek düzeyde anlaml bulunmuur. Bunun yannda, reel döviz kurunun iki gecikme deeri %5 düzeyde anlaml çkmr. ABD için seriler arasnda e büünleme ilikisi bulunamad için µ -1 erimine yer verilmemi ve ECM kullanlmamr ve ABD için volailienin ekisi isaisiki olarak anlamsz bulunmuur. Almanya için sadece gelen uris saysnn bir gecikme deeri %1 düzeyde yüksek anlamllk gösermekedir. Reel döviz kurunun düzeyde ve gecikme deerlerinde herhangi bir poziif ya da negaif yönde anlamlla raslanmamr. Almanya için ECM den elde edilen sonuçlar, isaisikî olarak anlamsz çkmr. µ -1 haa düzelme parameresidir ve model dinamiini dengede umaya ve deikenleri uzun dönem denge deerlerine doru yaklarmaya yarar. Uygulamada µ -1 parameresinin negaif ve isaisiki olarak anlaml çkmas beklenir. Bu ekilde deikenlerin uzun dönem denge deerlerine harekeinin olaca belirlenir. Denge durumundan ksa dönemli sapmalar haa düzelme parameresinin büyüklüüne bal olarak düzelilir. µ -1 eriminin isaisiki olarak anlamsz çkmas deikenlerin uzun

dönem denge deerlerinden sapmalarn ekrar dengeye gelemeyeceini oraya koymakadr. Almanya için volailienin ekisi isaisikî olarak anlamsz bulunmuur. Fransa için gelen uris saysnn bir gecikme deeri %1 düzeyde anlaml bulunmuur. Reel döviz kurunun gecikmesiz (cari) deeri %5 düzeyde anlaml bulunmuur. Ayrca, µ -1 erimi isaisiki olarak anlamsz bulunurken, volailie %10 düzeyde zayf anlamllk içermekedir. Bu durum yine de döviz kuru belirsizliinin Fransa dan gelen uris says için ekili olduunu gösermekedir. Fngilere için yine gelen uris saysnn bir gecikme deeri %1 düzeyde anlaml çkmr. Ayn zamanda Fngilere için Fransa da olduu gibi reel döviz kurunun cari deeri %5 düzeyinde anlaml bulunmuur. µ -1 erimi ve volailienin ekisi Fngilere için isaisiki olarak anlamsz bulunmuur. Tablo 5. Ülkeler için Regresyon Analizi SonuçlarC, Üç AylCk Seri, 1994-2006 Deikenler ABD Almanya Fransa Fngilere Kesiim 1.414003 (0.1216) 1.787981* (0.064) 2.096314** (0.0459) -0.086477 (0.9158) 0.746077*** 0.772915*** 0.542717*** 0.827841*** X -1 (0.000) (0.000) (0.0032) (0.0000) X -2 - - - - RER - -0.314882 (0.2372) -0.804949** (0.0169) -0.695509** (0.04250) RER -1 - - - - RER -2-0.355252** (0.0180) µ -1 - - - - -0.131936 (0.4955) -0.059355 (0.7973) -0.202141 (0.2274) S -0.110570 1.073995 1.541519* -2.808826 (0.6899) (0.2682) (0.0860) (0.6787) D-W 2.336208 2.038866 1.978777 1.963029 Prop (F-is) 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 R-squared 0.744 0.809 0.804 0.883 No: Paranez içerisindeki deerler Pr > I I olarak anml olaslk deerlerini gösermekedir. *, **, *** i+areleri srasyla %10, %5 ve %1 anlamllk düzeylerini gösermekedir.

4. SONUÇ ve ÖNERLER Bu çalmada, reel döviz kuru deimesi ve belirsizliini Türkiye ye ABD, Almanya, Fransa ve Fngilere den gelen uris saylar üzerindeki ekisi incelenmeye çallmr. Elde edilen bulgular gösermiir ki, gelen uris saysnn bir gecikme deerinin gelen uris saysna ekisi oldukça yüksek düzeydedir. Bu durum hizme kaliesinin ve uris memnuniyeinin gelecek olan urisler üzerinde oldukça olumlu eki brakn gösermekedir. Reel döviz kuru deimesi ekisi incelendiinde, sadece ABD için kurun iki gecikme deeri anlaml bulunmuur. Almanya için kur deimesinin gelen uris says üzerine herhangi bir ekisi yokur. Fngilere ve Fransa içinse cari kurun ekisi oraya çkmr. Reel kur deimeleri beklendii gibi gelen uris says üzerine negaif yönde ekilemekedir. Bu durum ABD hariç Fngilere ve Fransa dan gelen urisler için cari kurun önemli olduunu gösermekedir. Alman urisler için reel kuru dndaki deikenler özellikle müeri memnuniyei ön plana çkmakadr. Reel kurdaki belirsizlikler açsndan incelendiinde ise, reel kurdaki belirsizliklerin Fransa hariç gelen uris says üzerinde bir ekisi olmad bulgusuna raslanmr. Bu durum aslnda gelen urislerin reel kurdaki deiim ve belirsizlikle çok fazla ilgilenmediklerini gösermekedir. Sonuç olarak mevcu hizme kaliesinin ayrca urislerin müeri memnuniyeinin devamlln ve daha fazla geliirilmesini salayacak çalmalar gelen uris saysn çok daha olumlu yönde ekide bulunacakr. Bu açdan urizm ile ilgilenen ilemelerin müeri memnuniyeini ön plana çkarmas çok daha gerçekçi ve yapc bir poliika olacakr. Bu çalmada bir urizm alep ahmini yaplmadndan sadece reel kur belirsizlii ve deiiminin gelen uris saysna ekisi incelendiinden, urizm üzerine gelir ekisi ihmal edilmiir. Gelir deikenin de modele kalmas, daha sonra yapacamz bir baka çalmann konusunu oluuracakr.

KAYNAKÇA Arize, A. C. (1997), Condiional Exchange Rae Volailiy and Volume of Foreign Trade: Evidence from Seven Indusrialized Counries, Souhern Economic Journal, 64: 235-54. Bollerslev,T.(1986), Generalized Auoregressive Condiional Heeroscedasiciy., Journal of Economerics 31: 307-27. Chrisie, A.A. (1982), The Sochasic Behavior of Common Sock Variances, J.Financial Economics, 10: 407-432. Çalar, Ünal (2003), Döviz Kurlar5- Uluslararas5 Para Sisemi ve Ekonomik Csikrar, Alfa Yaynclk, Fsanbul. Dickey, D., and W. Fuller (1979), Disribuions of he Esimaors for Auoregressive Time Series wih a Uni Roo. Journal of American Saisical Associaion, 75: 427-31. Drisakis, N. (2004), Tourism as a Long-run Economic Growh Facor: an Empirical Invesigaion for Greece using Causaliy Analysis, Tourism Economics, 10, 305-316. Engle, R.F. (1982), Auoregressive Condiional Heeroskedasdiciy wih Esimaes of he Varyans of UK Fnflaion., Economerica 50: 987-1008. Engle, R and C.W. J. Granger (1987), Coinegraion and Error Correcion: Represenaion, Esimaion and Tesing., Economerica, 55: 251-77. Erdem, Cumhur ve B, Demirel (2004), Döviz Kurlarndaki Dalgalanmalarn Gelen Turis Saysna Ekisi: Türkiye Örnei, Fkisa, Fleme ve Finans Dergisi Ekim: 116-127. Eugenio-Marin ve Morales (2004) Tourism and Economic Growh in Lain American Counries: A Panel Daa Approach, NOTA DI LAVORO 26. Gökçe, Ailla (2001), Fsanbul Menkul Kymeler Borsas Geirilerindeki Volailienin ARCH Teknikleri ile Ölçülmesi, G.Ü.F.F.B.F. Dergisi 1: 35-58. Johansen, S., and K. Juselius (1990), Maximum Likelihood Esimaion and Inference on Coinegraion wih applicaion o hr Demand for Money., Oxford Bullein of Economics and Saisics, 52: 169-210.

IMF:hps://www.imf.org/exernal/pubs/f/weo/2007/02/weodaa/weoselco.aspx. 13/12/2007 Fçöz, Orhan ve Mein Kozak (2002), Turizm Ekonomisi, Turhan Kiabevi, Ankara. Mervar, A. ve Payne, J. (2007) Analysis of Foreign Tourism Demand for Croaian Desinaions: Long-Run Elasiciy Esimaes, Tourism Economics, 13: 407-20. Narayan, P.K. (2004) Economic Impac of Tourism on Fiji's Economy: Empirical Evidence from he Compuable General Equilibrium Model Tourism Economics, 10:419-33. Nelson, D. (1990), Saionariy and Persisence in he GARCH (1,1) Model, Economeric Theory, 6: 318-334. Nelson, D. (1991), Condiional Heeroskedasiciy in Asse Reurns: A New Approach. Economerica 59: 347-70. Pagan, A. ve G. Schwer (1990), Alernaive Models for Condiional Sock Volailiy.,Journal of Economerics 45: 267-290. Pasourais, V. Frangouli, Z. ve Anasasopoulos G. (2005) Compeiion in Tourism among he Medierranean Counries, Applied Economics, 37:1865-70. Schwer, G.W.(1989), Why does Sock Marke Volailiy Change Over Time?, J.Finance, 94: 28-66. TÇG (2004) Turizm Çalma Grubu Raporu Türkiye Fkisa Kongresi Çalma Grubu Raporlar II, 12: 307. Toh, R. S., H. Khan, and F. T. Ng (1997). Prospecs for he Tourism Indusry in Singapore: A Regression Model Cornell HRA Quarerly, 38: 80-87. T.C.Külür ve Turizm Bakanl: hp://www.kulur.gov.r/tr/belgegoser.aspx. Webber A. (2001) Exchange Rae Voaliy and Coenegraion in Tourism Demand, Journal of Travel Research, 39: 398.