Research Article
BibTex RIS Cite

An Analysis Of The Macroeconomic Dynamics Determining Manufacturing Industry Inflation In Turkey Using The Wals Method

Year 2025, Volume: 12 Issue: 1, 44 - 63, 22.06.2025
https://doi.org/10.30803/adusobed.1580997

Abstract

structure and development process. During the economic development process, high value-added production in the manufacturing sector plays a critical role in providing countries with a competitive advantage. Turkey’s manufacturing industry, influenced by global industrialization processes, faces structural challenges, including limited technological advancement and high import dependency. In this context, the manufacturing producer price index serves as a critical indicator for analyzing the sector’s resilience to market fluctuations and facilitates the understanding of interactions between sectoral sustainability and economic stability. This study examines the macroeconomic dynamics that influence inflation in Turkey’s manufacturing industry by employing macroeconomic variables, including the domestic manufacturing price index, industrial production index, fixed capital investment expenditures, manufacturing capacity utilization rate, real effective exchange rate, crude oil barrel prices, energy prices (CPI-energy price change), Turkey’s 2-year benchmark interest rate (TR interest rate), and the U.S. federal funds rate (FED interest rate), utilizing the Ordinary Least Squares (OLS) and Weighted Average Least Squares (WALS) methods. The analysis results indicate that a one-unit increase in the industrial production index, fixed capital investment expenditures, the FED interest rate, and crude oil barrel prices exerts a positive and statistically significant impact on inflation in Turkey’s manufacturing industry. In contrast, a one-unit increase in the real effective exchange rate, manufacturing capacity utilization rate, and TR interest rate exerts a negative and statistically significant effect on Turkey’s manufacturing industry inflation. Furthermore, in the macroeconomic production model, the TR interest rate is treated as a fixed parameter, and the analysis reveals that a one-unit increase in the TR interest rate exerts a positive and statistically significant impact on Turkey’s manufacturing industry inflation. However, in the model that includes the FED interest rate, the sign of the TR interest rate appears negative. This indicates that changes in the FED interest rates indirectly influence the TR interest rates.

References

  • Akan, Y. & Topal, S. (2018). “Development of terms of trade of manufacturing industry.” KAUJEASF, 9(18), 575-598.
  • Akın, T., & Demirkol, A. (2024). “Analyzing factors influencing food price dynamics in Turkey: a Bayesian perspective.” EDITORIAL BOARD.
  • Barışık, S. ve Yayar, R. (2012). “Sanayi üretim endeksini etkileyen faktörlerin ekonometrik analizi.” İktisat, İşletme ve Finans, 27 (316), 53-70.
  • Bayar, G., & Tokpunar, S. (2014). “Türkiye İmalat Sanayi Alt Sektörleri Üretiminin Belirleyicileri-Panel Veri Analizi.” Business and Economics Research Journal, 5(1), 67. Behera, P., & Mishra, B. R. (2022). “Determinants of bilateral FDI positions: Empirical insights from ECs using model averaging techniques.” Emerging Markets Finance and Trade, 58(3), 710-726.
  • Berger, M., Pock, M., Reiss, M., Röhrling, G., & Czypionka, T. (2023). “Exploring the effectiveness of demand-side retail pharmaceutical expenditure reforms: Cross-country evidence from weighted-average least squares estimation.” International Journal of Health Economics and Management, 23(1), 149-172.
  • Danilov, D., & Magnus, J.R. (2004). “On the harm that ignoring pretesting can cause.” Journal of Econometrics, 122, 27–46.
  • Demir, C., & Ozcan, S.E. (2023). “Türkiye’de sanayi üretimi, kapasite kullanım oranı ve üretici fiyatları arasındaki asimetrik ilişki: doğrusal olmayan ARDL modeli yaklaşımı.” İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi - Journal of Economic Policy Researches, 10(2), 525-543. https://doi.org/10.26650/JEPR1247326
  • Demirkol, A., & Akın, T. (2023). “Gelişmekte Olan Ülke Gruplarında Makroekonomik Göstergelerin Kırılgan Devletler Endeksi Üzerindeki Etkisinin Panel Veri Yöntemler ile Karşılaştırılması.” 7. Uluslararası İzmir İktisat Kongresi 17-18.05.2023, İzmir Türkiye. Sözlü Sunum-Tam Metin.
  • De Luca, G., Magnus, J. R., & Peracchi, F. (2018). “Weighted-average least squares estimation of generalized linear models.” Journal of Econometrics, 204(1), 1–17.
  • Durgun, A. (2018). “Döviz Kuru Dalgalanmalarının Enflasyon Üzerindeki Geçiş Etkisi: Türkiye Örneği.” International Review of Economics and Management, 6(2), 117-137. Gezer, F. (2024). “Türkiye’de Enflasyonun Belirleyicileri (2006-2023): ARDL Yaklaşımı.” Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 10(2), 445-461. https://doi.org/10.20979/ueyd.1532625 Greenidge, K. ve DaCosta, D. (2009). “Determinants of inflation in selected Caribbean countries.” Business, Finance & Economics in Emerging Economies, 4(2), 371-397.
  • Karaman, S. K., & Kaya, S. K. (2023). “Türkiye Örneğinde İmalat Sanayi Üretim Endeksinin Belirleyicileri.” Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 20(1), 43-62.
  • Kırca, M. & Canbay, Ş. (2019). “Türkiye’de Üretici Fiyat Endeksi ile Sanayi Üretim Endeksi Arasindaki Simetrik ve Asimetrik Nedensellik İlişkilerin Analizi.” I. Uluslararası İktisat, İşletme ve Sosyal Bilimler Kongresi’nde sunulan bildiri, Karabük Üniversitesi ECONDER, Karabük Üniversitesi, Karabük.
  • Kolcu, F. (2023). “Türkiye’de enflasyonun belirleyicileri.” Hitit Sosyal Bilimler Dergisi, 16(1), 31-56. https://doi.org/10.17218/hititsbd.1207652 Korkmaz, Ö. (2017). “Enflasyon oranını etkileyen faktörlerin belirlenmesi: Türkiye üzerine bir uygulama.” Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(2), 109-142.
  • Küçük Karaman, S. (2023). “İthalat bağımlılık oranının hesaplanması ve Türkiye’de sektörel ithalat ba ğımlılık oranını etkileyen faktörlerin panel veri analizi.” İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 8(21), 686-711.
  • Luca, D. G., & Magnus, J. R. (2011). “Bayesian model averaging and weighted-average least squares: Equivariance, stability, and numerical issues.” The Stata Journal, 11(4), 518–44. doi:10.1177/1536867X1201100402.
  • Magnus, J.R., Durbin, J. (1999). “Estimation of regression coefficients of interest when other regression coefficients are of no interest.” Econometrica 67, 639–643.
  • Magnus JR, Powell O, & Prüfer P. (2010). “A comparison of two model averaging techniques with an application to growth empirics.” Journal of Econometrics, 154(2), 139–153.
  • Midi, H., Rana, S., & Imon, A. H. M. R. (2009). “The performance of robust weighted least squares in the presence of outliers and heteroscedastic errors.” WSEAS Transactions on Mathematics, 8(7), 351-361.
  • Moral-Benito, E., (2015). “Model averaging in economics: An overview”. J. Econ. Surv. 29(1), 46–75. Muchingami, L., Monametsi, G. L., & Paradza, I. (2017). “Bank lending and manufacturing sector growth in Zimbabwe,” International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Techno logy. 6(4), 5119-5125.
  • Öcal, F. M. (2013). “Türkiye’de Sanayi Üretim Endeksi Ve İmalat Sanayi Eğilim Göstergeleri Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi.” Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(02), 242-258.
  • Öztürk, M., & Ağan, Y. (2017). “Determinants of industrial production in Turkey,” Journal of Economics and Financial Analysis, 1(2), 1-16.
  • Perron, P. (1989). “The Great Crash, the Oil Price Shock, and the Unit Root Hypothesis.” Econometrica, 57, 1361-1401.
  • Petek, A., Altun, C., & Petek, F. F. (2020). “Türkiye’de Reel Efektif Döviz Kuru Ve İmalat Sanayi Üretiminin Karşılaştırmalı Analizi (2008-2020 Dönemi).” Nazilli İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1), 39-48.
  • Polat, H. (2011). “Türkiye Ekonomisinde İmalat Sanayi.” Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(2), 24-39.
  • Seya, H., Tsutsumi, M., and Yamagata, Y. (2014). “Weighted‐Average Least Squares Applied to Spatial Econometric Models: Monte Carlo Investigation.” Geographical Analysis, 46(2), 126-147.
  • Smaoui, F., Smaoui F. & Kammoun, N. (2022). “The Response of Industrial Production to the Macroeconomic Factors: New Evidence for Tunisia,” Global Scientific Journals, 10(9), 376-396.
  • Şanlı, O., & Petek, A. (2019). “Türkiye’de Gayrisafi Yurtiçi Hasıla, Döviz Kurları Ve Sanayi Üretim Endeksinin Kapasite Kullanım Oranları Üzerine Etkileri: Zaman Serileri Analizi.” International Review of Economics and Management, 7(1), 49-73.
  • Tütüncü, A., & Kahveci, Ş. (2020). “Türkiye'de Petrol Fiyatlarının Sanayi Üretim Endeksi Ve İşsizlik Oranı Üzerindeki Etkisi.” Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 38(4), 847-867.
  • TÜİK (2023). “Yurt İçi Üretici Fiyat Endeksi (Ekim 2023)” https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Yurt-Ici-Uretici-Fiyat-Endeksi-Ekim-2023-49401#:~:text=T%C3%9C%C4%B0K%20Kurumsal&text=Y%C4%B0%2D%C3%9CFE%20(2003%3D100,%58%2C46%20art%C4%B1%C5%9F%20g%C3%B6sterdi. Erişim Tarihi:01.10.2024.
  • Uslu, N., & Özçelik, Ö. (2024). “Türkiye’de Tüketici Enflasyonunun Belirleyicileri: Ardl Sınır Testinden Kanıtlar.” Beykoz Akademi Dergisi, 12(2), 102-132. https://doi.org/10.14514/beykozad.1456600
  • Yalçınkaya, M. H., Çılbant, C., & Özçalık, M. (2009). “Avrupa birliği sürecinde Türk imalat sanayi dış ticaretinin rekabet gücü: 1989-2009 dönemi VAR analizi.” Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(1), 115-137.
  • Yardımcı, A. (2019). “Bayesci model ortalaması yöntemi: İstihdam oranı üzerine biruygulama”. İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya, 12(1), 15-31.
  • Yükseler, Z. (2023). “2018-2022 döneminde sanayi sektöründe gelişmeler,” https://www.researchgate.net/publication/369764771_20182022_DONEMINDE_IMALAT_SANAYI_SEKTORUNDE_GE LISMELER sayfasından erişilmiştir. Erişim Tarihi: 30.09.2024
  • Zellner, A. (1986). “On assessing prior distributions and Bayesian regression analysis with g-prior distributions. In: Goel, P.K., Zellner, A. (Eds.), Bayesian Inference and Decision Techniques: Essays in Honor of Bruno de Finetti (Studies in Bayesian Econometrics Statistics)”, Vol. 6. Elsevier Science Ltd, North Holland, pp. 233–243.

Türkiye’de İmalat Sanayi Enflasyonunu Belirleyen Makroekonomik Dinamiklerin WALS Yöntemi ile İncelemesi

Year 2025, Volume: 12 Issue: 1, 44 - 63, 22.06.2025
https://doi.org/10.30803/adusobed.1580997

Abstract

İmalat sanayisi, bir ülkenin ekonomik yapısının ve kalkınma sürecinin ana bileşenlerinden biri olarak önemli bir konumda bulunmaktadır. Ekonomik gelişim sürecinde yüksek katma değerli üretim, ülkelere rekabet avantajı sağlama açısından kritik bir rol oynamaktadır. Türkiye’nin imalat sanayisi, küresel sanayileşme süreçlerinden etkilenirken, düşük teknoloji kullanımı ve ithalata bağımlılık gibi yapısal sorunlarla karşılaşmaktadır. Bu bağlamda, imalat sanayi üretici fiyat endeksi, piyasalardaki dalgalanmalara karşı sektörün dayanıklılığını analiz etmek için kritik bir gösterge niteliği taşımakta ve sektörün sürdürülebilirliği ile ekonomik istikrar arasındaki etkileşimleri anlamamıza yardımcı olmaktadır. Bu çalışma, Türkiye’ de imalat sanayi enflasyonunu belirleyen makroekonomik dinamikleri; imalat sanayi yurt içi fiyat endeksi, sanayi üretim endeksi, sabit sermaye yatırım harcamaları, imalat sanayi kapasite kullanım oranı, reel efektif döviz kuru, ham petrol varil fiyatları, enerji fiyatları (TUFE-Enerji fiyatlarındaki değişim), Türkiye 2 yıllık gösterge Faiz oranı (TR Faiz oranı) ve ABD federal fon oranı (FED faiz oranı) gibi makroekonomik değişkenler kullanarak En küçük kareler (EKK) ve Ağırlıklı ortalama en küçük kareler (WALS) yöntemleriyle incelemektedir. Analiz sonuçları, sanayi üretim endeksi, sabit sermaye yatırım harcamaları, FED faiz oranı ve ham petrol varil fiyatlarında meydana gelen bir birimlik artışların Türkiye imalat sanayi enflasyonu üzerinde pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı etkileri olduğunu sonucuna ulaşılmıştır. Buna karşın, reel efektif döviz kuru, imalat sanayi kapasite kullanım oranı ve TR faiz oranında meydana gelen bir birimlik artışların ise Türkiye imalat sanayi enflasyonu üzerinde negatif ve istatistiksel olarak anlamlı etkileri olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, makro üretim modelinde TR faiz oranı sabit bir parametre olarak kabul edilmiş ve yapılan analiz sonucunda, TR faiz oranındaki bir birimlik artışın Türkiye imalat sanayi enflasyonu üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkisi olduğu tespit edilmiştir. Ancak, FED faiz oranının dahil olduğu modelde, TR faiz oranının işareti negatif çıkmaktadır. Bu durum, FED faiz oranlarındaki değişimlerin, TR faiz oranları üzerinde dolaylı bir baskı oluşturduğunu göstermektedir.

References

  • Akan, Y. & Topal, S. (2018). “Development of terms of trade of manufacturing industry.” KAUJEASF, 9(18), 575-598.
  • Akın, T., & Demirkol, A. (2024). “Analyzing factors influencing food price dynamics in Turkey: a Bayesian perspective.” EDITORIAL BOARD.
  • Barışık, S. ve Yayar, R. (2012). “Sanayi üretim endeksini etkileyen faktörlerin ekonometrik analizi.” İktisat, İşletme ve Finans, 27 (316), 53-70.
  • Bayar, G., & Tokpunar, S. (2014). “Türkiye İmalat Sanayi Alt Sektörleri Üretiminin Belirleyicileri-Panel Veri Analizi.” Business and Economics Research Journal, 5(1), 67. Behera, P., & Mishra, B. R. (2022). “Determinants of bilateral FDI positions: Empirical insights from ECs using model averaging techniques.” Emerging Markets Finance and Trade, 58(3), 710-726.
  • Berger, M., Pock, M., Reiss, M., Röhrling, G., & Czypionka, T. (2023). “Exploring the effectiveness of demand-side retail pharmaceutical expenditure reforms: Cross-country evidence from weighted-average least squares estimation.” International Journal of Health Economics and Management, 23(1), 149-172.
  • Danilov, D., & Magnus, J.R. (2004). “On the harm that ignoring pretesting can cause.” Journal of Econometrics, 122, 27–46.
  • Demir, C., & Ozcan, S.E. (2023). “Türkiye’de sanayi üretimi, kapasite kullanım oranı ve üretici fiyatları arasındaki asimetrik ilişki: doğrusal olmayan ARDL modeli yaklaşımı.” İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi - Journal of Economic Policy Researches, 10(2), 525-543. https://doi.org/10.26650/JEPR1247326
  • Demirkol, A., & Akın, T. (2023). “Gelişmekte Olan Ülke Gruplarında Makroekonomik Göstergelerin Kırılgan Devletler Endeksi Üzerindeki Etkisinin Panel Veri Yöntemler ile Karşılaştırılması.” 7. Uluslararası İzmir İktisat Kongresi 17-18.05.2023, İzmir Türkiye. Sözlü Sunum-Tam Metin.
  • De Luca, G., Magnus, J. R., & Peracchi, F. (2018). “Weighted-average least squares estimation of generalized linear models.” Journal of Econometrics, 204(1), 1–17.
  • Durgun, A. (2018). “Döviz Kuru Dalgalanmalarının Enflasyon Üzerindeki Geçiş Etkisi: Türkiye Örneği.” International Review of Economics and Management, 6(2), 117-137. Gezer, F. (2024). “Türkiye’de Enflasyonun Belirleyicileri (2006-2023): ARDL Yaklaşımı.” Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 10(2), 445-461. https://doi.org/10.20979/ueyd.1532625 Greenidge, K. ve DaCosta, D. (2009). “Determinants of inflation in selected Caribbean countries.” Business, Finance & Economics in Emerging Economies, 4(2), 371-397.
  • Karaman, S. K., & Kaya, S. K. (2023). “Türkiye Örneğinde İmalat Sanayi Üretim Endeksinin Belirleyicileri.” Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 20(1), 43-62.
  • Kırca, M. & Canbay, Ş. (2019). “Türkiye’de Üretici Fiyat Endeksi ile Sanayi Üretim Endeksi Arasindaki Simetrik ve Asimetrik Nedensellik İlişkilerin Analizi.” I. Uluslararası İktisat, İşletme ve Sosyal Bilimler Kongresi’nde sunulan bildiri, Karabük Üniversitesi ECONDER, Karabük Üniversitesi, Karabük.
  • Kolcu, F. (2023). “Türkiye’de enflasyonun belirleyicileri.” Hitit Sosyal Bilimler Dergisi, 16(1), 31-56. https://doi.org/10.17218/hititsbd.1207652 Korkmaz, Ö. (2017). “Enflasyon oranını etkileyen faktörlerin belirlenmesi: Türkiye üzerine bir uygulama.” Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 32(2), 109-142.
  • Küçük Karaman, S. (2023). “İthalat bağımlılık oranının hesaplanması ve Türkiye’de sektörel ithalat ba ğımlılık oranını etkileyen faktörlerin panel veri analizi.” İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 8(21), 686-711.
  • Luca, D. G., & Magnus, J. R. (2011). “Bayesian model averaging and weighted-average least squares: Equivariance, stability, and numerical issues.” The Stata Journal, 11(4), 518–44. doi:10.1177/1536867X1201100402.
  • Magnus, J.R., Durbin, J. (1999). “Estimation of regression coefficients of interest when other regression coefficients are of no interest.” Econometrica 67, 639–643.
  • Magnus JR, Powell O, & Prüfer P. (2010). “A comparison of two model averaging techniques with an application to growth empirics.” Journal of Econometrics, 154(2), 139–153.
  • Midi, H., Rana, S., & Imon, A. H. M. R. (2009). “The performance of robust weighted least squares in the presence of outliers and heteroscedastic errors.” WSEAS Transactions on Mathematics, 8(7), 351-361.
  • Moral-Benito, E., (2015). “Model averaging in economics: An overview”. J. Econ. Surv. 29(1), 46–75. Muchingami, L., Monametsi, G. L., & Paradza, I. (2017). “Bank lending and manufacturing sector growth in Zimbabwe,” International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Techno logy. 6(4), 5119-5125.
  • Öcal, F. M. (2013). “Türkiye’de Sanayi Üretim Endeksi Ve İmalat Sanayi Eğilim Göstergeleri Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi.” Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(02), 242-258.
  • Öztürk, M., & Ağan, Y. (2017). “Determinants of industrial production in Turkey,” Journal of Economics and Financial Analysis, 1(2), 1-16.
  • Perron, P. (1989). “The Great Crash, the Oil Price Shock, and the Unit Root Hypothesis.” Econometrica, 57, 1361-1401.
  • Petek, A., Altun, C., & Petek, F. F. (2020). “Türkiye’de Reel Efektif Döviz Kuru Ve İmalat Sanayi Üretiminin Karşılaştırmalı Analizi (2008-2020 Dönemi).” Nazilli İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1), 39-48.
  • Polat, H. (2011). “Türkiye Ekonomisinde İmalat Sanayi.” Dicle Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(2), 24-39.
  • Seya, H., Tsutsumi, M., and Yamagata, Y. (2014). “Weighted‐Average Least Squares Applied to Spatial Econometric Models: Monte Carlo Investigation.” Geographical Analysis, 46(2), 126-147.
  • Smaoui, F., Smaoui F. & Kammoun, N. (2022). “The Response of Industrial Production to the Macroeconomic Factors: New Evidence for Tunisia,” Global Scientific Journals, 10(9), 376-396.
  • Şanlı, O., & Petek, A. (2019). “Türkiye’de Gayrisafi Yurtiçi Hasıla, Döviz Kurları Ve Sanayi Üretim Endeksinin Kapasite Kullanım Oranları Üzerine Etkileri: Zaman Serileri Analizi.” International Review of Economics and Management, 7(1), 49-73.
  • Tütüncü, A., & Kahveci, Ş. (2020). “Türkiye'de Petrol Fiyatlarının Sanayi Üretim Endeksi Ve İşsizlik Oranı Üzerindeki Etkisi.” Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 38(4), 847-867.
  • TÜİK (2023). “Yurt İçi Üretici Fiyat Endeksi (Ekim 2023)” https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Yurt-Ici-Uretici-Fiyat-Endeksi-Ekim-2023-49401#:~:text=T%C3%9C%C4%B0K%20Kurumsal&text=Y%C4%B0%2D%C3%9CFE%20(2003%3D100,%58%2C46%20art%C4%B1%C5%9F%20g%C3%B6sterdi. Erişim Tarihi:01.10.2024.
  • Uslu, N., & Özçelik, Ö. (2024). “Türkiye’de Tüketici Enflasyonunun Belirleyicileri: Ardl Sınır Testinden Kanıtlar.” Beykoz Akademi Dergisi, 12(2), 102-132. https://doi.org/10.14514/beykozad.1456600
  • Yalçınkaya, M. H., Çılbant, C., & Özçalık, M. (2009). “Avrupa birliği sürecinde Türk imalat sanayi dış ticaretinin rekabet gücü: 1989-2009 dönemi VAR analizi.” Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(1), 115-137.
  • Yardımcı, A. (2019). “Bayesci model ortalaması yöntemi: İstihdam oranı üzerine biruygulama”. İstatistikçiler Dergisi: İstatistik ve Aktüerya, 12(1), 15-31.
  • Yükseler, Z. (2023). “2018-2022 döneminde sanayi sektöründe gelişmeler,” https://www.researchgate.net/publication/369764771_20182022_DONEMINDE_IMALAT_SANAYI_SEKTORUNDE_GE LISMELER sayfasından erişilmiştir. Erişim Tarihi: 30.09.2024
  • Zellner, A. (1986). “On assessing prior distributions and Bayesian regression analysis with g-prior distributions. In: Goel, P.K., Zellner, A. (Eds.), Bayesian Inference and Decision Techniques: Essays in Honor of Bruno de Finetti (Studies in Bayesian Econometrics Statistics)”, Vol. 6. Elsevier Science Ltd, North Holland, pp. 233–243.
There are 34 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Time-Series Analysis
Journal Section Articles
Authors

Alper Demirkol 0009-0009-0891-5890

Gamze Yılmaz 0009-0006-4459-1588

Publication Date June 22, 2025
Submission Date November 7, 2024
Acceptance Date March 21, 2025
Published in Issue Year 2025 Volume: 12 Issue: 1

Cite

APA Demirkol, A., & Yılmaz, G. (2025). Türkiye’de İmalat Sanayi Enflasyonunu Belirleyen Makroekonomik Dinamiklerin WALS Yöntemi ile İncelemesi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 12(1), 44-63. https://doi.org/10.30803/adusobed.1580997
AMA Demirkol A, Yılmaz G. Türkiye’de İmalat Sanayi Enflasyonunu Belirleyen Makroekonomik Dinamiklerin WALS Yöntemi ile İncelemesi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. June 2025;12(1):44-63. doi:10.30803/adusobed.1580997
Chicago Demirkol, Alper, and Gamze Yılmaz. “Türkiye’de İmalat Sanayi Enflasyonunu Belirleyen Makroekonomik Dinamiklerin WALS Yöntemi Ile İncelemesi”. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 12, no. 1 (June 2025): 44-63. https://doi.org/10.30803/adusobed.1580997.
EndNote Demirkol A, Yılmaz G (June 1, 2025) Türkiye’de İmalat Sanayi Enflasyonunu Belirleyen Makroekonomik Dinamiklerin WALS Yöntemi ile İncelemesi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 12 1 44–63.
IEEE A. Demirkol and G. Yılmaz, “Türkiye’de İmalat Sanayi Enflasyonunu Belirleyen Makroekonomik Dinamiklerin WALS Yöntemi ile İncelemesi”, Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, vol. 12, no. 1, pp. 44–63, 2025, doi: 10.30803/adusobed.1580997.
ISNAD Demirkol, Alper - Yılmaz, Gamze. “Türkiye’de İmalat Sanayi Enflasyonunu Belirleyen Makroekonomik Dinamiklerin WALS Yöntemi Ile İncelemesi”. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 12/1 (June2025), 44-63. https://doi.org/10.30803/adusobed.1580997.
JAMA Demirkol A, Yılmaz G. Türkiye’de İmalat Sanayi Enflasyonunu Belirleyen Makroekonomik Dinamiklerin WALS Yöntemi ile İncelemesi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2025;12:44–63.
MLA Demirkol, Alper and Gamze Yılmaz. “Türkiye’de İmalat Sanayi Enflasyonunu Belirleyen Makroekonomik Dinamiklerin WALS Yöntemi Ile İncelemesi”. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, vol. 12, no. 1, 2025, pp. 44-63, doi:10.30803/adusobed.1580997.
Vancouver Demirkol A, Yılmaz G. Türkiye’de İmalat Sanayi Enflasyonunu Belirleyen Makroekonomik Dinamiklerin WALS Yöntemi ile İncelemesi. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 2025;12(1):44-63.