ANALYSIS AND FORECAST OF INDUSTRIAL PRODUCTION INDEX IN TURKEY WITH VAR MODEL

Year 2024, Volume: 25 Issue: 1, 87 - 111, 25.03.2024

Bilge Pekçağlayan

https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1266269

Abstract

The purpose of this study is to examine the industrial production index in Turkey by using quarterly data from 2006:Q1 to 2022:Q2 with the VAR (Vector Autoregressive) model. The VAR model is preferably used to determine how the sub-components of the industrial production index, such as intermediate goods, capital goods, durable consumer goods, non-durable consumer goods and energy affect industrial production. Based on the study results, the impact of one standard deviation shock on industrial production is positive during the first four quarters. Among the sub-components of the industrial production index, non-durable consumer goods component is the most effective sub-component of the industrial production index. Recently, 8.8% of the change in the index of industrial production is explained by the non-durable consumer goods. The latest sub-component which affects the industrial production index is the capital goods manufacturing. There is no effect of capital goods manufacturing on the industrial production index in the first five quarters. By using the VAR model for forecasting, industrial production is expected to grow at an annual average of 6.1% in the 2022:Q3-2027:Q4 forecast period.

Keywords

Industrial Production Index, VAR (Vector Autoregressive) Model, Forecasting

TÜRKİYE’DE SANAYİ ÜRETİM ENDEKSİNİN VAR MODEL İLE ANALİZİ VE TAHMİNLENMESİ

Abstract

Bu çalışmanın amacı, VAR (Vektör Otoregresif) modeli ile 2006:Q1’den 2022:Q2’ye kadar üçer aylık verileri kullanarak Türkiye’de sanayi üretim endeksini incelemektir. VAR Model; ara malı, sermaye malı, dayanıklı tüketim malı, dayanıksız tüketim malı ve enerji gibi sanayi üretim endeksinin alt bileşenlerinin sanayi üretimini ne ölçüde açıkladığını tespit etmek amacıyla kullanılmıştır. Çalışma sonuçlarına göre, sanayi üretim endeksine gelen bir standart sapmalık şokun sanayi üretimine olan etkisi ilk dört çeyrek boyunca pozitiftir. Sanayi üretim endeksinin alt bileşenleri arasında yer alan dayanıksız tüketim malı diğer alt bileşenlere kıyasla sanayi üretim endeksinin en etkili alt bileşenidir. Yakın dönemde, sanayi üretim endeksindeki değişimin %8.8’lik kısmı dayanıksız tüketim malı ile açıklanmaktadır. Sanayi üretim endeksini en geç etkileyen alt bileşen ise sermaye malıdır. Sermaye malı imalatının sanayi üretim endeksine etkisi ilk beş çeyrekte mevcut değildir. VAR modeli tahminleme için kullanıldığında, sanayi üretiminin 2022:Q3-2027:Q4 döneminde yıllık ortalama %6.1 oranında büyümesi beklenmektedir.

Keywords

Sanayi Üretim Endeksi, VAR (Vektör Otoregresif) Model, Tahminleme

References

• Atabek, A.,Atuk O., Coşar, E.E. & Sarıkaya, Ç. (2009). Mevsimsel modellerde çalışma günü değişkeni. TCMB Ekonomi Notları, Sayı: 2009-3.
• Barışık, S. & Yayar, R. (2012). Sanayi üretim endeksini etkileyen faktörlerin ekonometrik analizi. İktisat, İşletme ve Finans, 27 (316), 53-70.
• Bayar, G. & Tokpunar, S. (2014). Türkiye imalat sanayi alt sektörleri üretiminin belirleyicileri - Panel veri analizi. Business and Economics Research Journal, 5 (1), 67-85.
• Bodo, G., Golinelli, R. & Parigi, G. (2000). Forecasting industrial production in the Euro area. Banca D’Italia Temi di discussione del Servizio Studi, No. 370.
• Bodo, G. & Signorini, L.F. (1987). Short-Term forecasting of the industrial production index. International Journal of Forecasting, 3(2), 245-259.
• Bruno, G. & Lupi, C. (2003). Forecasting industrial production and the early detection of turning points. University of Molise, Department SEGeS, Economics & Statistics Discussion Paper, No.4/03.
• Bruno, G. & Lupi, C. (2003). Forecasting euro-area industrial production using (mostly)\business surveys data. ISAE Istituto di Studi e Analisi Economica.
• Bulligan, G. & Golinelli, R. (2009). Forecasting monthly industrial production in real-time: From single equations to factor-based models. Empirical Economics, 39(2), 303-336.
• Bulligan, G., Golinelli, R. & Parigi, G. (2010). Forecasting industrial production: The role of information and methods. Bank for International Settlements, IFC Bulletin, 33, 227-35.
• Çil, N. (2018). Finansal ekonometri. İstanbul: DER Yayınları.
• Ejaz, M. & Iqbal, J. (2019). Estimation and forecasting of industrial production ındex. SBP Working Paper Series, No: 103.
• Erkişi, K. & Tekin, Ü.E. (2019). The relationship between intermediate and capital goods imports, industrial production and economic growth: The case of Turkey. Journal of Yasar University, 14(55), 358-368.
• Marchetti, D.J. & Parigi, G. (1998). Energy consumption, survey data and the prediction of industrial production in Italy. Banca D’Italia, Temi di discussione del Servizio Studi, No:342.
• Moody, J., Levin, U. & Rehfuss, S. (1993). Predicting the U.S. index of industrial production (Genişletilmiş Özet). PASE’93: Parallel Applications in Statistics and Economics, Mirko Novak (Ed), Special Issue of Neutral Network World, 3(6), 791-794.
• Öcal, F. M. (2013). Türkiye’de sanayi üretim endeksi ve imalat sanayi eğilim göstergeleri arasındaki ilişkinin ekonometrik analizi. Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 11(2), 242-258.
• Öncel Çekim, H. (2018). Examination of industry production index in Turkey with time series method. BAUN Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 20 (1), 547-554.
• Öztürk, M. & Ağan, Y. (2017). Determinants of industrial production in Turkey. Journal of Economics and Financial Analysis, 1(2), 1-16.
• Pekçağlayan, B. (2021). Türkiye’de sanayi üretim endeksinin belirleyenleri: ARDL modeli. İstanbul İktisat Dergisi, 71 (2), 435-456.
• Prince, D., Emerson, F. M. & Pedro, L.V. (2022). Forecasting industrial production using its aggregated and disaggregated series or a combination of both: Evidence from one emerging market economy. Econometrics 10(27), 1-34. doi: 10.3390/econometrics10020027.
• Sims, C.A. (1980). Macroeconomics and reality. Econometrica, 48(1), 1-48.
• Tarı, R. ve Bozkurt, H. (2006). Türkiye’de istikrarsız büyümenin VAR modelleri ile analizi. Ekonometri ve İstatistik, 4, 12-28.