Buradasınız

Bulanık Mantık Tabanlı Ekonometrik Modelleme: Para Talebi-Türkiye Örneği

Fuzzy Logic Based Econometric Modelling: Money Demand-Evidence From Turkey

Journal Name:

Publication Year:

Abstract (2. Language): 
At the present day, we investigate literature about Money demand, we can see that cointegration techniques are used in most of studies. Money demand econometric modelling techniques are used by a great number of researchers. Mostly, cointegration techniques are being used as estimating methods for any money demand function.Cointegration techniques which were proposed by Engle-Granger (1987) and Johansen-Juselius (1990) have been used for modelling countries’ money demand function by researchers. In stage of application of monetary policy, when assessment of policy stance as well as monetary policy decisions depend on the relationship between money and the other macroeconomic variables, different methods which allows for different functional relations are being important. The purpose of this study is proposing an alternative method, instead of econometric modelling methods which have been used widely in literature. Thus, in this study, cointegration test which was proposed by Engle-Granger (1987) and fuzzy Takagi-Sugeno method are used to estimate Turkey’s money demand function and two methods are compared and consequently,the results are interpreted.
Abstract (Original Language): 
Günümüzde yapılan para talebinin modellenmesine ilişkin literatürü incelediğimizde, modelleme yöntemi olarak çoğunlukla kointegrasyon testlerinin kullanılmış olduğu ve bu testlerden Engle-Granger (1987) yanı sıra Johansen-Juselius (1990) tarafından önerilen kointegrasyon tekniklerinin birçok araştırmacı tarafından çoğu ülkenin para talebinin modellenmesinde uygulandığı görülmektedir. Para politikasının uygulanması aşamasında politik tutumların değerlendirilmesinin yanı sıra para politikası kapsamında alınacak kararlar, para ve diğer makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkinin incelenmesine bağlı olduğundan, farklı fonksiyonel ilişkileri değerlendirmemize izin veren farklı modelleme yöntemlerinin ele alınarak değerlendirilmesi önem kazanmaktadır. Bu çalışmanın amacı, literatürde yaygın bir biçimde kullanılan ekonometrik modelleme yöntemine karşılık alternatif bir yöntem ortaya koymaktır. Bu nedenle, çalışmada kointegrasyon yöntemlerinden biri olan Engle-Granger (1987) tarafından önerilen eşbütünleşme testi ile bulanık modelleme yöntemlerinden bulanık Takagi-Sugeno modeli kullanılıp, iki yöntem Türkiye’nin para talebi fonksiyonunun incelenmesi aşamasında karşılaştırılarak yorumlanmıştır.
349-359

REFERENCES

References: 

Achsani, N.A., Holtemöller, O. ve Sofyan, H. (2005)
“Econometric and Fuzzy Modelling of Indonesian Money Demand”
Cizek, P. Hardle, W. ve Weron, R. (eds) Statistical Tools
in Finance and Insurance, Berlin, Germany, Springer.
Akay, H.K. ve Nargeleçekenler, M. (2008) “Uzun Dönem
Para Talebi ve Reel Hisse Senedi Fiyatları: Türkiye Örneği” Finans
Politik ve Ekonomik Yorumlar, 45(518):31-41.
Akçağlayan, A. ve Dönmez, F. (2006) “How Stable is the
Money Demand Function in Turkey ” Working Paper Series,
7(2):7-18.
Altıntaş, H. (2008) “Türkiye’de Para Talebinin İstikrarı ve
Sınır Testi Yaklaşımıyla Öngörülmesi: 1985–2006” Erciyes Üniversitesi
İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 30: 15–46.
Bezdek, J.C. ve Pal, S. K. (1992) Fuzzy Models for Pattern
Recognition, New York, IEEE Press,
Deckle, R ve Pradhan, M. (1999) “Financial Liberalization
and Money Demand in the ASEAN Countries” International
Journal of Finance and Economics, 4: 205–215.
Draeseke R. ve Giles D. E. A. (2000) “A Fuzzy Logic
Approach To Modelling The New Zealand Underground
Economy” Mathematics and Computers in Simulation, 59(1-
3):115-123.
Giles, D.E.A. ve Draeseke, R. (2001) “Econometric Modelling
Using Pattern Recognition via the Fuzzy c-Means Algorithm”
Giles, D.E.A. (eds.) Computer-Aided Econometrics, New
York, Marcel Dekker.
Josef A. M. (1992) “Neural Market Structure Analysis:
Novel Topology-Sensitive Methodology” European Journal of
Marketing, 35(7/8):894-914.
Koğar, C. İ. (1995) “Cointegration Test for Money Demand:
The Case for Turkey and Israel” Central Bank of the
Republic of Turkey Research Department, Discussion Paper
No.9514.
Lindström T. (1998) “A Fuzzy Design of The Willingness
to Invest in Sweden” Journal of Economic Behavior & Organization,
36:1–17.
Mucha, H.J. and Sofyan, H. (2000) “Cluster Analysis”
Hardle, W., Klinke, S. ve Hlavka, Z. (eds.) XploRe Application
Guide, Heidelberg, Springer.
Oskooee, M.B. ve Chomsisengphet, S. (2002) “Stability
Of M2 Money Demand Function in Industrial Countries”
Applied Economics, 34: 2075–2083.
Oskooee, M.B. ve Shin, S. (2002) “Stability of Demand
for Money in Korea” International Economic Journal, 16(2):85–
95.
Özdemir, K.A. ve Turner, P. (2004) “The Demand zor Base
Money in Turkey: Implications for Inflation and Seigniorage”
CBRT Research Department Working Paper No. 04/12.
Price, S. ve Insukindro (1994) “The Demand for Indonesian
Narrow Money: Long-run Equilibrium, Error Correction
and Forward-looking Behaviour” The Journal of International
Trade and Economic Development, 3(2): 147-163.
Sevüktekin, M. ve Nargeleçekenler, M. (2007) “Finansal
Faktörlerin Reel Para Talebi Üzerindeki Rolü: Türkiye Örneği”
Balıkesir Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi,
10(18):45-61.
Shepherd, D. ve Shi, F.K.C. (1998) “Economic Modelling
With Fuzzy Logic”, CEFES ’98, Society for Computational
Economics, June 29-July 1, Cambridge. U.K.
Takagi, T. ve Sugeno, M. (1985) “Fuzzy Identification of
Systems And Its Application to Modeling and Control” IEEE
Transactions on Systems, Man and Cybernetics ,15(1):116–132.
Wolkenhauer, O. (2001) Data Engineering: Fuzzy Mathematics
in System Theory and Data Analysis, New York, Wiley.
Zadeh, L.A.(1987) Fuzzy Sets and Applications: Selected Papers,
New York, Wiley.

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