Research Article
BibTex RIS Cite

TÜRKİYE'DE ENFLASYONUN ZAMAN SERİSİ DİNAMİKLERİ

Year 2019, Volume: 20 Issue: 3, 2 - 14, 17.12.2019

Abstract

Bu çalışmada Türkiye’de enflasyonun zaman serisi özellikleri bağlamında
dinamik modellenmesi ele alınmaktadır. Tek değişkenli doğrusal olmayan zaman
serisi analiz teknikleri incelenerek, bu analiz teknikleri Türkiye ekonomisine
ilişkin 2003: Ocak – 2019:Ekim dönemi enflasyon verilerine uygulanmaktadır.
Otoregresif koşullu değişkenilik (ARCH) ve bunun geliştirilmiş versiyonu
diyebileceğimiz genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişkenlik (GARCH)
modelleri kullanılmış, modellerin geliştirilmesi tanımlama, tahminleme ve
kontrol aşamalarından oluşturulmuştur. Akiake Bilgi Kriteri (AIC), Schwartz
Bilgi Kriteri (SIC) ve Hannan-Quin  Kriteri (HQC) ölçütleri çerçevesinde verideki
stokastik oynaklığı en iyi ifade eden model olarak GARCH (1,1) ve GARCH (1,2)
modelleri en uygun model olarak belirlenmiştir. Seçilen modellerin parametre
tahminlerinden sonra bir dizi tanı ve tahmin doğrulama testleri
gerçekleştirilmiş, tüm varsayımları karşılaması nedeniyle GARCH (1,1) modeli
ileriye dönük tahmin amacı ile kullanılmıştır. Türkiye’de örneklem içi enflasyon
tahminleri için elde edilen seri gerçekleşen seri ile büyük ölçüde örtüşmekte
ve döngü noktalarını yakalamada oldukça başarı göstermektedir.

References

  • Ahiati, V.S. (2007). Discrete time series analysis with ARMA models. Holden-Day, Oakland.
  • Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307-327.
  • Bollerslev, T., Chou, R.Y., Kroner, K.F. (1992). ARCH modelling in finance: A selective review of the theory and empirical evidence. Journal of Econometrics, 52, 5-59.
  • Chatfield, C. (2000). Time series forecasting. Chapman and Hall, London.
  • David, F.H. (2001). Modelling UK inflation. Journal of Applied Economics, 16, 255-275.
  • Engle, R. (1982). The use of ARCH/GARCH models in applied econometrics. Journal of Economic Perspectives, 15, 157-168.
  • Hall, R. (1982). Inflation, causes and effects. Chicago University Press, Chicago.
  • Shephard, N. (1996). Statistical aspects of ARCH and stochastic volatility time series in econometrics, finance and other fields. Chapman and Hall, London.
  • Şıklar, İ. (2014). Para teorisi ve politikası. Anadolu Üniversitesi, Eskişehir.
  • Tsay, R.S. (2002). Analysis of financial time series. John Wiley&Sons, Hoboken.
Year 2019, Volume: 20 Issue: 3, 2 - 14, 17.12.2019

Abstract

References

  • Ahiati, V.S. (2007). Discrete time series analysis with ARMA models. Holden-Day, Oakland.
  • Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 31, 307-327.
  • Bollerslev, T., Chou, R.Y., Kroner, K.F. (1992). ARCH modelling in finance: A selective review of the theory and empirical evidence. Journal of Econometrics, 52, 5-59.
  • Chatfield, C. (2000). Time series forecasting. Chapman and Hall, London.
  • David, F.H. (2001). Modelling UK inflation. Journal of Applied Economics, 16, 255-275.
  • Engle, R. (1982). The use of ARCH/GARCH models in applied econometrics. Journal of Economic Perspectives, 15, 157-168.
  • Hall, R. (1982). Inflation, causes and effects. Chicago University Press, Chicago.
  • Shephard, N. (1996). Statistical aspects of ARCH and stochastic volatility time series in econometrics, finance and other fields. Chapman and Hall, London.
  • Şıklar, İ. (2014). Para teorisi ve politikası. Anadolu Üniversitesi, Eskişehir.
  • Tsay, R.S. (2002). Analysis of financial time series. John Wiley&Sons, Hoboken.
There are 10 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Economics
Journal Section Araştırma Makalesileri
Authors

İlyas Şıklar

Publication Date December 17, 2019
Submission Date November 25, 2019
Published in Issue Year 2019 Volume: 20 Issue: 3

Cite

APA Şıklar, İ. (2019). TÜRKİYE’DE ENFLASYONUN ZAMAN SERİSİ DİNAMİKLERİ. Anadolu Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20(3), 2-14.


This work is licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License since 2023.