Türkiye ve İstanbul Enflasyon Oranları Arasındaki Granger Nedenselliğin Araştırılması

Yıl 2024, Cilt: 39 Sayı: 4, 931 - 951

Mesut Fenkli , Melih Özçalık , Tuncer Özdil

https://doi.org/10.24988/ije.1465698

Öz

Türkiye’de son yıllarda yaşanan yüksek enflasyon en önemli makro ekonomik problemlerden biri haline dönüşmüştür. Yaşam maliyetlerindeki artış tüm ülkenin yanı sıra en çok da nüfus ve sermaye yoğunluğu bakımından Türkiye’nin en büyük şehri ve hatta küresel metropollerden biri kabul edilen İstanbul’da gerçekleşmiştir. Bu bakımdan Türkiye ve İstanbul enflasyon oranları arasındaki ilişki araştırılmaya değer görülmüştür. Bunun için 2014 (İstanbul için ulaşılan en eski veriler)-2024 yıllarını kapsayan Türkiye ve İstanbul aylık enflasyon oranlarını (124 gözlem) baz alan zaman serileri üzerinden Engel Granger Koentegrasyon modeli tahmin edilmiş ve gerekli koşulları sağlamasından ötürü kabul edilerek her iki değişken arasında uzun dönem koentegrasyon ilişkisi olduğu ortaya çıkmıştır. Sonrasında iki değişkenli VAR model tahmin edilmiş, tahmin edilen VAR model diagnostik testleri geçerek kabul edilerek diğer zaman serisi analizleri yapılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre, her iki değişken arasında uzun dönemli ilişkinin varlığına karar verilmiş olup, 2014-2024 yılları aralığında İstanbul enflasyonunun Türkiye enflasyonu için Granger nedeni olmasının yanı sıra İstanbul enflasyonunda yaşanan bir birimlik (standart sapmalık) şokun Türkiye enflasyonuna, Türkiye enflasyonunda yaşanan bir birimlik şokun İstanbul enflasyonunda pozitif (artış) yönde etkiye neden olduğu tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Bölgesel Enflasyon, Türkiye, Zaman Serisi, Granger Nedensellik

Investigation of Granger Causation Between Türkiye and Istanbul Inflation Rates

Öz

High inflation has become one of the most important macroeconomic problems in Türkiye in recent years. The increase in the cost of living has been realised not only in the whole country, but also in Istanbul, which is the largest city in Türkiye in terms of population and capital density and is even considered as one of the global metropolises. In this respect, the relationship between the inflation rates in Türkiye and Istanbul is worth investigating. For this Purpose the, Engel Granger Co-integration model was estimated over time series based on monthly inflation rates in Türkiye and Istanbul (124 observations) covering the years 2014 (the oldest data available for Istanbul) to 2024 and it was accepted as it met the necessary conditions and it was revealed that there is a long-run co-integration relationship between both variables. Afterwards, the bivariate VAR model was estimated, the estimated VAR model was accepted by passing the diagnostic tests and other time series analyses were performed. According to the results of the research, it is decided that there is a long-run relationship between both variables, and in addition to being the Granger cause of Istanbul inflation for Türkiye inflation in the 2014-2024 period, a one-unit (standard deviation) shock in Istanbul inflation causes Turkey inflation, and a one-unit shock in Türkiye inflation causes a positive (increase) effect on Istanbul inflation.

Anahtar Kelimeler

Regional Inflation, Türkiye, Time Series, Granger Causality

Kaynakça

• Abidoğlu, Z. ve Korkmaz, Ö. (2012). Tüketici ve üretici fiyat.endekslerinde fiyat geçişkenliği: Alt sektörler. Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, 16(2), 65-81.
• Acemoğlu, D. and Üçer, E. M. (2020). High-quality versus low-quality growth in Turkey: causes and consequences. Turkish economy at the crossroads: Facing the challenges ahead.Akat,A.S. & Gürsel, s. (ed.), World Scientific Publishing.
• Akdi Y. ve Şahin, A.(2007). Enflasyon yakınsaması: Türkiye örnegi. Finans Politik ve Ekonomik Yorumlar, 44:69- 74 .
• Barışık, S. ve Kesikoğlu, F. (2006). Türkiye’de bütçe açıklarının.temel makroekonomik değişkenler üzerine etkisi (1987-2003 VAR, Etki-Tepki.Analizi, Varyans Ayrıştırması). Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi, 64(4), 59-82.
• Best, R. (2008). An ıntroduction to error correction models. Oxford Spring School for Quantative Methods in Social Research.
• Busetti, F., Forni, L., Harvey, A. and Venditti, F. (2006). Inflation convergence and divergence with in Europan monetary union. ECB. Working Papers, No: 574.
• Croce, E. and Khan, M. S. (2000). Monetary regimes and ınflation targeting. Finance and Development, 37(3),48.
• Dickey, D. A. and Fuller, W. A. (1979). Distribution.of estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical.Association, 74(366), 427-431.
• Dickey, D. A. and Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio.statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica: Journal of the Econometric.Society, 49, 1057-1072.
• Durlauf, S. and Quah, D. (1999). The new emprics of economic growth. Handbook of macroeconomics, Taylor, J.B. and Woodford,M(Eds.), Vol:1, pp.235- 308, Amsterdam: Elsevier Science,.
• Eğilmez, M. (2021). Türkiye’nin enflasyon sorunu üzerine. İktisat ve Toplum, 133, 4-6.
• Enders, W. (1995). Applied econometric time series. Canada : John Wiley and Sons.
• Engle, R. F. and Granger, C. W. J. (1987). Cointegration and error correction: representation, estimation and testing. Econometrica, 25(2), 251-276.
• Friedman, M. (1970). The counter-revolution in monetary theory. IEA Occasional Paper, 33, 1-14.
• Investing (2023). İstanbul’da enflasyon 3 katına çıktı: yıllık bazda 8 aylık düşüş sona erdi. https://tr.investing.com/news/economic-indicators/istanbulda-aylk-enflasyon-3-katna-ckt-yllk-bazda-8-aylk-dusus-sona-erdi-2521870
• İTO (2024). Bilgi Bankası. https://bilgibankasi.ito.org.tr/tr/istatistik-verileri/genel .
• Granger, C. W. J., (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods. Econometrica, 37,424-38.
• Gujarati, D. N. and Porter, D. C. (2012). Basic Econometrics (Çev. Ümit Şenses and Gülay Günlük Şenses). Fifth Edition. İstanbul: Literature Publishing.
• Gürkaynak, R. S. ve Sayek Böke, S. (2003). AKP döneminde Türkiye ekonomisi. Birikim, 296, 64-69.
• Gürkaynak, R. S., Kısacıkoğlu, B., Lee, S. S., & Şimşek, A. (2023). Türkiye’nin Enflasyon Tercihleri. Çıkmaz Yol: Dünden Yarına Türkiye Ekonomisi(pp.123-148).İstanbul Bilgi University Press.
• Hyvoven, M. (2004). Inflation convergence across countries. Reserve Bank of Australia Research Discussion Paper, Economic research department.
• Holden, D. and Perman, R. (1994). Unit roots and cointegration for the economists, cointegration for the applied economists. Co-Integration for the Applied Economist(pp.47-112).F. B. Bhaskaro Rao (Ed.), London: The Mac Millan Press Ltd.
• Jessop, B. and Sum, N. (2000). An Entrepreneural city in action: Hong Kong’s emerging strategies in and for(ınter) urban competition. Urban Studies, 37(12), 2287-2313.
• Kara, A. H. (2008). Turkish experience with ımplicit ınflation targeting.Central bank review, 8(1), 1-16.
• Keynes, J. M. (2008). İstihdam, Faiz ve Paranın Genel Teorisi. İstanbul: Kalkedon Yayınları.
• Lopez, C. ve Papell, D.H.(2011). Convergence of euro area ınflation rates. Banque de France Working Paper Series, No: 326.
• Meral, P. S. (2005). Enflasyon ve enflasyonun okuma alışkanlığına etkisi. Erciyes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1(19), 309-324.
• Mucuk, M. ve Alptekin, V. (2008). Türkiye’de vergi.ve ekonomik büyüme ilişkisi:.VAR analizi (1975-2006). Maliye Dergisi,.155, 159-174.
• Oktar, S. ve Dalyancı, L. (2011). Türkiye ekonomisinde para.politikası ve enflasyon arasındaki ı̇lişkinin analizi. Marmara.Üniversitesi İİBF Dergisi, XXXI (II), 1-20.
• Oktayer, A. (2010). Türkiye’de bütçe açığı, para arzı ve.enflasyon ı̇lişkisi. Maliye Dergisi, 158, 431-447.
• Onay, C. (2006). A Cointegration analysis approach to european union ıntegration: The case of acceding and candidate countries. European Integration online Papers, 10, 1-16.
• Özmen, M. ve Koçak, F. İ. (2012). Enflasyon, bütçe açığı ve.para arzı ı̇lişkisinin ARDL yaklaşımı.ile tahmini: Türkiye örneği. Çukurova.Üniversitesi İİBF Dergisi, 16(1), 1-19.
• Phillips, P. C. B. and Perron, P. (1988). Testing for a unit root in time series regression. Biometrika, 75 (2), 335-346.
• Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and reality. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1-48.
• Saraç̧, T. B. ve Karagöz, K. (2010). Türkiye’de tüketici ve üretici fiyatları arasındaki ı̇lişki: Yapısal kırılma ve sınır testi. Maliye Dergisi, 159, 220-232.
• Şahı̇noğlu, T., Özden, K., Başar, S. ve Aksu, H. (2010). Türkiye’de enflasyonun oluşumu: ARDL yaklaşımı. Sosyo Ekonomi, Ocak-Haziran 2010-1, 27-46.
• Selı̇m, S. ve Güven, E. T. A. (2014). Türkiye’de.enflasyon, döviz kuru ve işsizlik arasındaki.ı̇lişkinin ekonometrik analizi. Ekonomik.ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10 (1), 179-204.
• Siklos, J.H. and Wohar, M.E.(1997). Convergence in ınterest rates and ınflation rates across countries over time. Review of International Economics, 5(1):129-141.
• Taban, S. ve Şengür, M. (2016). Türkiye’de enflasyonun kaynağının. belirlenmesine yönelik ekonometrik bir analiz. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 47, 47-64.
• Tarı, R. (2010). Ekonometri. Genişletilmiş 6. Baskı, Kocaeli: Umuttepe Yayınları.
• Tinbergen, J. (1959). On the theory of trend movments. Selected papers. Tinbergen, J. (Ed.) Amsterdem: North Holland, 188-221.
• Tunay K, Silpagar, A. (2008). Türkiye'de bölgesel enflasyon yakınsamasının analizi. ÖNERİ, 8(29), 177 - 186.
• TÜİK (2024). Türkiye İstatistik Kurumu, istatistik veri portalı. https://data.tuik.gov.tr/Kategori/GetKategori?p=Enflasyon-ve-Fiyat-106 .
• Yılmaz, M ve Uysal, D. (2019). Türkiye’de dolarizasyon ve enflasyon ilişkisi. İktisadi İdari ve Siyasi Araştırmalar Dergisi, 4(10), 286-306.
• Zeybek, H. (2014). Dolarizasyon ve finansman maliyeti. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 2(2), 44-61.
• Wooldridge, J. M. (2013a). Ekonometriye Giriş Modern Yaklaşım. Cilt 2 (Çev. Edt. Doç. Dr. Ebru Çağlayan), Ankara: Nobel Akademi Yayıncılık.
• Wooldridge, J. M. (2013b). Ekonometriye Giriş Modern Yaklaşım. Cilt 1 (Çev. Edt. Doç. Dr. Ebru Çağlayan), Ankara: Nobel Akademi Yayıncılık.