Son yıllarda ülkelerin makroekonomik
performansları OECD tarafından geliştirilen Makroekonomik Performans Endeksi
ile değerlendirilmektedir. Bu endeks içinde 5 farklı makro değişken yer alırken
endeks, bu değişkenlerin belli oralardaki ağırlıkları toplamına 100
eklenmesiyle elde edilmektedir. OECD üyesi tüm ülkelerin homojen bir ekonomik
yapı sergilemediği dikkate alındığında, makroekonomik performans endeksi içinde
yer alan 5 değişkene ait sabit ağırlıklar problem oluşturmaktadır. Bu
değişkenlerden biri olan ve dış denge göstergesi kabul edilen cari açığın
GSYİH’a oranı dış ticaret yapısına göre iki üye ülkede farklı makroekonomik
etkiye sahip olabilecektir. İşte bu çalışmada Türkiye’de 1990-2017 döneminde
makroekonomik performans endeksi OECD yönteminde kullanılan 5 değişkene ait
verilerle Yapay Sinir Ağı (YSA) yöntemiyle tahmin edilmiştir. Bu tahmin endeks
içinde yer alan değişkenlerin ağırlıklarını kendi içinde belirlemiştir. Yapılan tahminde OECD
hesaplamasında işsizlik oranının %20 olan ağırlığının değişmediği, ekonomik
büyümenin endeks içi ağırlığının %30’dan yaklaşık %27’ye ve enflasyonun %20
olan ağırlığının %17’ye gerilediği, bütçe ve cari açık değişkenlerinin
ağırlıklarının da %15’den sırasıyla %20 ve %17’ye yükseldiği görülmüştür.
In
recent years, macroeconomic performances of countries have been evaluated with
the Macroeconomic Performance Index developed by OECD. While there are 5
different macro variables in this index, the index is obtained by adding 100 to
the total weight of these variables at certain points. Considering that not all
OECD member countries exhibit a homogeneous economic structure, the fixed
weights of the 5 variables in the macroeconomic performance index are
problematic. The ratio of the current account deficit to GDP, which is one of
these variables and is considered as an external balance indicator, may have
different macroeconomic effects in the two member countries depending on the
foreign trade structure. This study was estimated by Turkey in the 1990-2017
period, macroeconomic performance index of Artificial Neural Network methods
used in the OECD method 5 of variable data. This estimate determined the
weights of the variables within the index. According to the OECD calculation,
the weight of the unemployment rate, which is 20%, did not change, the economic
growth decreased from 30% to about 27% and the inflation rate decreased to 17%
from 20%, while the weight of budget and current account deficit variables were
15% respectively. 20% and 17% respectively.
Growth unemployment budget deficit current account deficit macroeconomic performance index artificial neural networks
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Economics |
Journal Section | Makaleler |
Authors | |
Publication Date | August 30, 2019 |
Submission Date | July 9, 2019 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 3 Issue: 1 |