You are here

Home » Content

Türkiye'deki Başlıca Ekonomi Serilerinin ARFIMA Modelleri ile Tahmini ve Öngörülebilirliği

Estimation and Predictability of Economic Series in Turkey with ARFIMA Models

Journal Name:

  • Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi

Publication Year:

  • 2006

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of Author
Abstract (2. Language): 
In this study, economic series of certain significant variables with a data base of 224, covering the period of 1987.1-2005.8 in Turkey are analysed and an as-sesment is made with respect to their consistency with ARFIMA long memory econometric model. The series were composed of real gold prices (AltınR), inflation (Enf), 6 months interest rates (Faiz6) and real money supply (RM2) and after being tested under ARFIMA model, the results were interpreted by using three different methods of estimation. Estimations made in accordance with Maximum Likelihood and Modified Modified Profile Likelihood methods lead us to conclude that all of the series were long memory and the method used was proper. Howover, estimation made by using Non-linear Least Squares method, we found out that expect for Enf other series were not long memory; whereas for Enf series this method was proper. Our results clearly indicated that Enf series was long memory.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Bu çalışmada Türkiye'nin 1987.1-2005.8 dönemini kapsayan 224 veriden oluşan bazı önemli değişkenlerin oluşturduğu serilerin ARFIMA uzun hafızalı ekonometrik model çerçevesinde analizleri yapılarak, bu serilerin ARFIMA modeline uygunluğu incelenmiştir. Reel altın fiyatları (AltınR), enflasyon (Enf), altı aylık faiz oranları (Fa-iz6) ve reel para arzından (RM2) oluşan seriler ARFIMA modeline göre test edilerek sonuçlar üç tahmin yöntemine göre yorumlanmıştır. Buna göre Maksimum Olabilirlik ve Modifiye Profilli Olabilirlik yöntemleri ile yapılan tahminlerde bütün serilerin uzun hafızalı olduğu ve kullanılan yöntemin doğru olduğu sonucu çıkmaktadır. Oysa Doğrusal Olmayan En Küçük Kareler yöntemi ile yapılan tahminde Enf serisi dışındaki serilerin uzun hafızalı olmadığı, Enf serisinin ise bu tahmin yöntemine göre de uzun hafızalı ol¬duğu ve kullanılan yöntemin doğru olduğu şeklinde bir sonuç ortaya çıkmaktadır. Tahmin sonuçlarına dayanarak Enf serisinin kesin olarak uzun hafızalı olduğu tespit edilmiştir.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-turkiyedeki-baslica-ekonomi-serilerinin-arfima-modelleri-ile-tahmini-ongorulebilirligi.pdf
  • 11
120
149
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Agiakloglou, C., P. Newbold ve M. Wohar, 1992, Bias in an Estimator of the Fractional Difference Parameter, Journal of Time Series Analysis, 14, 235-246.
Aklan, Hüsnü, 1996, Altın: Dünya ve Türkiye Gerçekleri ve Bankacılık Sektörü, Bankacılar Dergisi, s:16.
Baillie, R.T., 1996, Long Memory Processes and Fractional Integration in Econometrics,
Journal
of Econometrics, 73, 5-59. Bank of Sweden, 2003, Time-Series Econometrics: Cointegration and Autoregressive
148
Azi
z Kutlar, Tuba Turgut
Conditional Heteroskedasticity, Advanced Information on the Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel, The Royal Swedish Academy of Sci¬ences.
Beran, J., 1995, Maximum Likelihood Estimation of the Differencing Parameter for Invert-ible Short and Long Memory Autoregressive Integrated Moving Average Models, J. R.
Statist. Soc. B, 57, No. 4, 659-672.
Bhardwaj, G. ve N.R. Swanson, 2003, An Empirical Investigation of the Usefulness of ARFIMA Models For Predicting Macroeconomic and Financial Time Series, Working Pa¬per, Rutgers University. Bos, C.S., P.H. Franses ve M. Ooms, 2002, Inflation, Forecast Intervals and Long Memory Regression Models, International Journal of Forecasting, 18, 243-264. Bowerman, BruceL. ve O'Connel, Richard T.. Forecasting&Time Series, Boston: Duxbury Ba¬sı m 340.
Box. G., ve G. Jenkins, 1976, Time Series Analysis, Forecastingand Control, Holden Day, SanFrancisco.
Cheung, Y.-W., 1993, Tests for Fractional Integration: A Monte Carlo Investigation,
Journal of Time Series Analysis, 14, 331-345. Clements, M.P. ve D.F. Hendry, 1998,Forecasting Economic Time Series. Cambridge: Cam¬bridge University Press. (ISBN 0-521-634806). Clements, M.P. ve J. Smith, 2002, Evaluating Multivariate Forecast Densities: A Compari¬son of Two Approaches, International Journal of Forecasting,18, 397-407. Corradi, V. ve N.R. Swanson, 2002, A Consistent Test for Out of Sample Nonlinear Predic¬tive Ability, Journal of Econometrics, 110, 353-381. 23. Diebold, F. ve A Inoue, 2001, Long Memory and Regime Switching, Journal of Economet¬rics, 105, 131-159.
Ding, Z, C.W.J. Granger ve R.F. Engle, 1993, A Long Memory Property of Stock Returns and
a New Model, Journal of Empirical Finance, 1, 83-106. Dittman, I. ve C.W.J. Granger, 2002, Properties of Nonlinear Transformations of Frac¬tionally Integrated Processes, Journal of Econometrics, 110, 113-133. Doornik, J.A. ve D.F. Hendry, 2001, GiveWin: An Interface to Empirical Modelling
(2nd edition), London: Timberlake Consultants Press. (ISBN 0-9533394-3-2) (1st ed. 1996, 2nd ed. 1999).
Doornik, J.A. ve M. Ooms, 2003, Computational Aspects of Maximum Likelihood Estimation of Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average Models, Computational Statistics and Data Analysis, 42, 333-348. Doornik, J.A. ve M. Ooms, 2004, Inference and Forecasting for ARFIMA Models With an Application to US and UK Inflation, Studies in Nonlinear Dynamics&Econometrics.(Vol
8: 2, 2004)
Türkiye'deki Başlıca Ekonomi Serilerinin ARFIMA Modelleri ile Tahmini... 149
Harvey, D.I., S.J. Leybourne ve P. Newbold, 1997, Tests for Forecast Encompassing,
Journal of Business
and Economic Statistics, 16, 254-259. Hauser, M.A., 1999, Maximum Likelihood Estimatörs for ARMA and ARFIMA Models: A
monte Carlo Study, Journal of Statistical Planning and Inference 80, 229-255 Hendry, D.F. ve J.A., Doornik, 2001, Empirical Econometric Modelling Using PcGive Volumes
I, II and III London: Timberlake Consultants Press. (Vol I: 2nd ed. 1999, 1st ed. 1996; version 8: 1994, version 7: 1992) (Vol II: 2nd ed. 1999, 1st ed. 1997; version 8: 1994).
Hosking, J., 1981, Fractional Differencing, Biometrica, 68, 165-76.
Keyder, N., 2002, Para Teori- Politika-Uygulama, Ankara: Bizim Büro Basımevi, 8. Baskı,
189.
Kutlar A., 2000, Ekonometrik Zaman Serileri, Ankara: Gazi Kitabevi, 49. Kutlar A., 2005,
Uygulamal
ı Ekonometri, Ankara: Nobel Basım Dağıtım, 251-294. Parasız, İ., 2002, Enflasyon Kriz Ayarlamalar, Bursa: Ezgi Kitabevi, 2. Baskı, 112. Parasız, İ., 2005, Para Banka ve Finansal Piyasalar, Bursa: Ezgi Kitabevi, 8. Baskı,63. Robinson, P., 1994, Time Series With Strong Depence, In C.A. Sims (Ed.), Advances in
Econometrics, Sixt World Congress: Cambridge University, 47-95 Robinson, P., 1995, Log-Periodogram Regression of Time Series with Long Range
Dependence, The Annals of Statistics, 23, 1048- 1072.
Sowell, F.B., 1992, Maximum Likelihood Estimation of Stationary Univariate Fractionally Integrated Time Series Models, Journal of Econometrics, 53, 165-188. 25.
Aydın, S, ve K. Metin Özcan, 2005, "Faiz Oranları Oynaklığının Modellenmesinde Ardışık Bağğlanımlı Koşullu Değişen Varyans Yaklaşımlarının Karşılaştırılarak Değerlendirilmesi"
ODTÜ Gelişme Dergisi, 32 (Haziran), 1-20.
Şahin, H., 1998, Türkiye Ekonomisi, Bursa: Ezgi Kitabevi, 5. Baskı, 294.
Yıldırım, K. ve D. Karaman, 2003, Makroekonomi, Eskişehir: Eğitim, Sağlık ve Bilimsel Araştırma Çalışmaları Vakfı, 59.
Çarıkçı, E., "Türkiye'de Ekonomik Gelişmeler (20 Ocak 2004)",
http://www.cankaya.edu.tr/turkce/yayinlar/h2g1.html (03.11.2005)
Demir, R., "Türkiye Kuyumculuk Sektöründe Durum Analizi",
http://www.turkishtime.org/sector_2/118_tr.asp (26.12.2005)
Demirgil, H., " Türkiye'de Para Politikaları", 10.06.2003,
http://groups.yahoo.com/group/ueuluslararasiiktisat/message/79 (26.12.2005)
Özker, A. N., " Son Dönem Kamu Kesimi Borçlanma Gereği Rasyoları ve Bütçenin
Monetizasyonu", http://www.academical.org/dergi/MAKALE/9_10sayi/s9ozker1.htm, Akademik Araştırmalar Dergisi Sayı: 9-10 (12.11.2005)

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com