Analysis of Factors Affecting Industrial Production Index in Turkey

Abstract

This study aims to demonstrate how different economic variables that have been chosen have an impact on the industrial production index. The study looked at the relationship between a few key economic indicators and the industrial output index data, which is significant information for the Turkish economy and has been corrected for calendar and seasonal influences. The data was analyzed from 1990 to 2021. The study's analysis method was the multiple linear regression model. The series' stationarity status was investigated in the first section of the regression analysis. After doing unit root tests, it was found that all of the other variables—with the exception of the two variables representing total unemployment and the CPI—had unit roots and were not stationary.These variables were found to be stationary when the first degree differences were calculated. Following this phase, multiple methods were employed to assess the validity and reliability of the regression analysis model.Here, tests for multiple linear connections, correlation, heteroskedasticity, and normal distribution were run, and the outcomes were assessed. The study's dependent variables included data from the industrial output index, while the independent variables included net national savings, energy consumption, overall unemployment, exports of goods and services, and CPI value. The findings of the regression analysis showed that there was a substantial correlation between the industrial output index, net national savings, and exports of goods and services as well as energy consumption. Once more, the findings of the regression analysis showed that there was no meaningful correlation between the industrial output index, the CPI, and the overall unemployment rate.Furthermore, based on the findings, the paper offers suggestions for raising the industrial output index.

Keywords

• Turkish Economy
• Financial Management
• Financial Analysis
• Industrial Production Index
• Regression Analysis

Türkiye’de Sanayi Üretim Endeksini Etkileyen Faktörlerin Analizi

Abstract

Bu çalışmanın amacı seçilmiş çeşitli ekonomik değişkenlerin sanayi üretim endeksi üzerindeki etkisinin ortaya konmasıdır. Çalışmada Türkiye ekonomisi için önemli bir veri olan sanayi üretim endeks verileri (takvim ve mevsim etkisinden arındırılmış) ile seçilen diğer ekonomik değişkenler arası ilişki 1990-2021 yılları arasında incelenmiştir. Çalışmada analiz yöntemi olarak çoklu doğrusal regresyon modeli kullanılmıştır. Regresyon analizi için ilk bölümünde serilerin durağanlık durumu incelenmiştir. Burada birim kök testleri yapılmış ve 2 değişken (toplam işsizlik ve tüfe) dışında kalan diğer değişkenlerin birim kök içerdiği ve durağan olmadıkları belirlenmiştir. Bu değişkenlerin 1. dereceden farkları alındığında durağan oldukları görülmüştür. Bu aşamadan sonra regresyon analizi modelinin güvenirliliği ve geçerliliği çeşitli yollarla test edilmiştir. Burada çoklu doğrusal bağlantı, korelasyon testleri, normal dağılım, heteroskedasticity testleri yapılmış ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Çalışmada sanayi üretim endeks verileri bağımlı değişken, net ulusal tasarruflar, enerji tüketimi, toplam işsizlik, mal ve hizmet ihracatı ve tüfe değeri ise bağımsız değişkenler olarak belirlenmiştir. Regresyon analizi sonuçlarına göre, net ulusal tasarruflar, mal ve hizmet ihracatı ve enerji tüketimi ile sanayi üretim endeksi arasında anlamlı bir ilişki bulunduğu tespit edilmiştir. Yine yapılan regresyon analizi sonuçlarına göre toplam işsizlik ve tüfe ile sanayi üretim endeksi arasında herhangi bir anlamlı ilişkinin olmadığı görülmüştür. Ayrıca çalışma, elde edilen sonuçlar doğrultusunda sanayi üretim endeksinde artış sağlanabilmesi için yapılması gerekenler konusunda önerilerde bulunmaktadır

Keywords

• Türkiye Ekonomisi
• Finansal Yönetim
• Finansal Analiz
• Sanayi Üretim Endeksi
• Regresyon Analizi

References

1. Ak, A. (2024). Sanayi üretim endeksi ve ilişkili faktörlerin vektör otoregresyon model etki-tepki analizi bağlamında değerlendirilmesi, Verimlilik Dergisi, 58(4). 681-690.
2. Aktepe, C. & Yumuş, F. (2023) İmalat sanayi kapasite kullanım oranı ile ihracat değeri arasındaki ilişki: Türkiye için bir uygulama, İşletme Araştırmaları Dergisi, journal Of Busıness Research-Turk, , 15(4).3113-3120.
3. Albayrak, A.S. (2008). Değişen varyans durumunda en küçük kareler tekniğinin alternatifi ağırlıklı regresyon analizi ve bir uygulama, Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 10(2). 111-134.
4. Altınok, H. & Akça, A. (2021). BRICS+T ülkelerinde sanayi üretim endeksi ve kredi temerrüt takası arasındaki ilişki: Kónya bootstrap nedensellik yaklaşımı, Maliye Dergisi, 2021(180), 252-269.
5. Amarasinghe, A. (2016). A study on the impact of industrial production index (IPI) to beverage, food and tobacco sector index with special reference to Colombo Stock Exchange. International Conference of Sabaragamuwa University of Sri Lanka 2015(ICSUSL 2015), 6(2016), 275–278. https://doi.org/10.1016/j.profoo.2016.02.054
6. Arslan, E.T., & Demir, H. (2020). Yöneticilerin karar verme biçiminin çalışanların motivasyonu ve performansı üzerindeki etkisi, Kocatepe İİBF Dergisi, 22(2), 115-131. https://doi.org/10.33707/akuiibfd.703174
7. Arslan, B. & Ertuğrul, İ. (2022). Çoklu regresyon, arıma ve yapay sinir ağı yöntemleri ile Türkiye elektrik piyasasında fiyat tahmin ve analizi, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 20(1), 331-353. https://doi.org/10.11611/yead.988146
8. Barışık, S. & Yayar, R. (2012). Econometric analysis of factors affecting industrial production index, İktisat, İşletme Ve Finans Dergisi, 27(316), 53-70.

9. Batmaz, H. & Keskin, H. (023). Sanayi performansının istihdam üzerindeki etkileri: Türkiye örneği, Journal of Politics, Economy and Management (JOPEM), 6(2), 45-63.
10. Çekim, H.Ö. (2018). Examination of industry production index in Turkey with time series method, BAUN Fen Bil. Enst. Dergisi, 20(1), 547-554. https://doi.org/10.25092/baunfbed.423143
11. Doğaner, A. (2022), Türkiye’de sanayi üretiminin ihracat ve ithalat üzerindeki etkisi: ardl sınır testi ile bir değerlendirme, Namık Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksek Okulu Dergisi, 4(2), 44-52.
12. Duru, Ö. (2007). Zaman serileri analizinde arıma modelleri ve bir uygulama (Yüksek lisans tezi), Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi'nden edinilmiştir (Tez No. 261870)
13. Erdoğan, A. (2016). Türkiye’nin ihracatını etkileyen faktörler: çoklu regresyon analizi, Social Sciences Research Journal, 5(2), 1-8.
14. Ejaz, M. & Iqbal, J. (2021). Estimation and Forecasting of Industrial Production Index, The Lahore Journal of Economics, 26(1), 1-30.
15. Günel, A. (2003). Regresyon denkleminin başarısını ölçmede kullanılan belirleme katsayısı ve kritiği, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 4(2), 133-140.
16. Han, Y., Zhang, F., Huang L., Peng, K. & Wang X. (2021). Does industrial upgrading promote eco-efficiency? ─a panel space estimation based on Chinese evidence, Energy and Policy, 154(2021), 1-15
17. İşçioğlu F., Kırkık Ş. & Deveci F. (2019). Multiple linear regression analysis of the food sector BIST-100 Index Statements of Turkey, Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology, 7(2), 325-332. https://doi.org/10.24925/turjaf.v7i2.325-332.2297.
18. İşler, D. (2022). Türkiye’de askeri harcamalar ile dış borç, enflasyon ve işsizlik arasındaki ilişkinin çoklu doğrusal regresyon yöntemi ve var yöntem ile analizi, Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(1), 1-25. https://doi.org/10.53443/anadoluibfd.1006298
19. Kantar M.A., Abar, H. & Öndeş T. (2021). Enflasyonun işletmelerin finansal oranlarına etkisi: BIST imalat sektöründe bir uygulama, Muhasebe ve Finansman Dergisi, 2021(90), 1-18. https://doi.org/10.25095/mufad.856384.
20. Kar, M. & Kınık, E. (2008). Türkiye’de elektrik tüketimi çeşitleri ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin ekonometrik bir analizi, Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi, 10(2), 333-353.
21. Karabulut, R. & Şeker, K. (2018). Belirlenmiş değişkenlerin vergi gelirleri üzerindeki etkisi: çoklu doğrusal regresyon analizi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23(3), 1049-1070.
22. Karadağ, H. (2021). The relationship between ındustrial production ındex, oil prices and consumer price ındex in the turkish economy, İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi, 8(2), 211-223.
23. Karaman, S.K. & Kaya, S.K. (2024). Türkiye örneğinde imalat sanayi üretim endeksinin belirleyicileri, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 20(1), 43-62.
24. Kayaalp, G.T., Güney, M.Ç. & Cebeci Z. (2015). Çoklu doğrusal regresyon modelinde değişken seçiminin zootekniye uygulanışı, Ç.Ü.Z.F. Dergisi, 30(1), 1-8.
25. Kiselakova, D., Sofrankova, B., & Soltes, M. (2016). Analytical view on the financial and social stability within the euro area: empirical evidence from Slovakia, International Journal of Economics and Financial Issues, 6(4), 1637-1645.
26. Kutlar, A. & Çabukoğlu, M. (2022). Dış ticaret açığı, ara malı ithalatı, imalat sanayi ihracatı ve reel döviz kuru arasındaki ilişki: Türkiye örneği, Sakarya İktisat Dergisi, 11(3), 303-319.
27. Özel, S.Ö., & Gezer, F. (2020). Çoklu doğrusal bağlantı problemi altında tahmin edicilerin karşılaştırılması: genelleştirilmiş Maksimum Entropi, Ridge, Liu, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2020(66), 82-96.
28. Öztürk, M. & Agan, Y. (2017). Determinants of ındustrial production in Turkey, Journal of Economics and Financial Analysis, 1(2), 1-16.
29. Pekçağlayan, B. (2021). Türkiye’de sanayi üretim endeksinin belirleyenleri: ARDL modeli, İstanbul İktisat Dergisi, 71(2), 435-456. https://doi.org/10.26650/ISTJECON2021-972114
30. Remiguis, N.C. & Victor, O.I (2023). Consumer prıce ındex and ındustrıal productıon output: empırıcal evıdence from nıgerıa: 1981-2022, Journal of the Management Sciences, 60(1), 1-12.
31. Rigas J., Theodosiou G., Rigas G., & Goulas A. (2017) . The relationship between short-run ınterest rate and its economic determinants: Consumer price ındex, ındustrial production ındex, household consumption and exchange rate. an empirical research for the four most developed countries: European Journal of Economic Studies, 6(2), 124-143. DOI: 10.13187/es.2017.6.124
32. Sancak, E. & Demirci, N. (2012). Ulusal tasarruflar ve Türkiye’de sürdürülebilir büyüme için tasarrufların önemi, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8(2), 159-198.
33. Sankaran A., Vadivel A., & Jamal M.A. (2020). Efects of dynamic variables on industrial output in one of the world’s fastest-growing countries: Case evidence from India, Future Business Journal, 6(1), 1-8. doi:10.1186/s43093-020-00023-y
34. Sevim, U. (2021). İşletmelerin çevresel yatırım harcamalarının finansal performans üzerine etkisi: BİST sürdürülebilirlik endeksi üzerine bir araştırma, Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 7(1), 55-67. https://doi.org/10.30855/gjeb.2021.7.1.004
35. Taşcı, H. (2024), Yenilenebilir enerji üretimi, sanayi üretim endeksi ve ekonomik büyümenin çevre politikaları endeksine etkileri: ABD Örneği, Sosyal Bilimler Alanında Akademik Araştırma ve Değerlendirmeler,1-231. Gaziantep.
36. Şeker, A. (2021). The effects of technological development and high-tech ındustrial production on export in Turkey, Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 12(2), 338-354.
37. Vargün H., & Yıldız, B. (2022). Bağımsız denetim standardı (bds) 570 kapsamında işletme sürekliliğinin değerlendirilmesi: BİST Kobi sanayi endeksi üzerine ekonometrik bir analiz, Muhasebe Bilim Dünyası Dergisi, 24(1), 153-172. https://doi.org/10.31460/mbdd.844439
38. Viafara C., Manuel J., Andres G.O & Rivera M. (2023). Exploring the effects of oil and gas prices on ındustrial production in Colombia: a quantile regression analysis: International Journal of Energy Economics and Policy, 13(6), 364-369. https://doi.org/10.32479/ijeep.14607
39. Yavuz, S. (2009). Hataları ardışık bağımlı (otokorelasyonlu) olan regresyon modellerinin tahmin edilmesi, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 23(3), 123-140.
40. Pekçağlayan, B. (2024). Türkiye’de sanayi üretim endeksinin var model ile analizi ve tahminlenmesi, Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 25(1), 87-111. https://doi.org/10.26650/ISTJECON2021-972114. DOI:10.53443/anadoluibfd.1266269.