Türkiye’de Sanayi Üretim Endeksinin Belirleyenleri: ARDL Modeli

Year 2021, , 435 - 456, 31.12.2021

Bilge Pekçağlayan

https://doi.org/10.26650/ISTJECON2021-972114

Abstract

Bu çalışmada sürdürülebilir bir büyüme için gerekli olan sanayi üretim endeksinin belirleyenlerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Sanayi sektörünün toplam çıktı içindeki payı yaklaşık %20 civarlarında olsa da gayrisafi yurtiçi hasılanın önemli bir öncül göstergesi olması açısından önemlidir. Sanayi üretim endeksi ile ilgili literatür incelendiğinde sanayi üretim endeksini etkileyen faktörlerin ve analiz yöntemlerinin birbirinden farklılık gösterdiği görülmektedir. Bu çalışmada, Türkiye ekonomisinde 2007-2020 yılları arasında aylık veriler kullanılarak ARDL (Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif) Modeli ile sanayi üretim endeksini etkileyen öncül göstergeler incelenmektedir. Çalışma sonuçlarına göre, elektrik tüketimi ve imalat sanayi kapasite kullanım oranı değişkenlerinin uzun dönemde sanayi üretim endeksini açıklamada anlamlı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Sanayi üretim endeksini açıklamada uzun dönemde en etkili olan öncül değişken ise elektrik tüketimidir. Buna göre, elektrik tüketimindeki %1’lik artış sanayi üretim endeksini %1.2 artıracaktır. Hata düzeltme katsayısının kısa dönem modelinde anlamlı ve negatif çıkması ise sanayi üretim endeksinde uzun dönem denge değerinden bir sapma olması halinde sistemin yaklaşık 3.5 aylık dönemde dengeye geleceğini göstermektedir.

Keywords

Sanayi üretim endeksi, ARDL model, Elektrik tüketimi

Supporting Institution

Destekleyen Kurum Mevcut Değildir.

Project Number

Mevcut Değildir.

Determinants of Industrial Production in Turkey: ARDL Model

Abstract

In this study, it is aimed to examine the determinants of the industrial production index, which is necessary for a sustainable growth. Even though the share of the industrial sector in the total output is around 20%, it is still significant as a precursor to the gross domestic product. When the literature on the industrial production index is examined, it is seen that the factors affecting the industrial production index and the analysis methods differ from each other. In this study, the leading indicators that effects the industrial production index are examined with the ARDL (Autoregressive Distributed Lag) Model using monthly data between 2007 and 2020 in the Turkish Economy. According to the results of the study, it was concluded that the variables of electricity consumption and manufacturing industry capacity utilization rate are significant in explaining the industrial production index in the long run. The leading variable that is most effective in explaining the industrial production index in the long run is electricity consumption. Accordingly, 1% increase in electricity consumption will increase the industrial production index by 1.2%. The fact that the error correction coefficient is significant and negative in the short- term model indicates that if there is a deviation from the long-term equilibrium value in the industrial production index, the system will reach equilibrium in approximately 3.5 months.

Keywords

Industrial production index, ARDL model, Electricity consumption

Project Number

Mevcut Değildir.

References

• Atabek, A., Atuk O., Coşar, E.E. ve Sarıkaya, Ç. (2009). Mevsimsel modellerde çalışma günü değişkeni. TCMB Ekonomi Notları, Sayı: 2009-3. google scholar
• Barışık, S. ve Yayar, R. (2012). Sanayi üretim endeksini etkileyen faktörlerin ekonometrik analizi. İktisat, İşletme ve Finans, 27 (316), 53-70. google scholar
• Bayar, G. ve Tokpunar, S. (2014). Türkiye imalat sanayi alt sektörleri üretiminin belirleyicileri- panel veri analizi. Business and Economics Research Journal, 5 (1), 67-85. google scholar
• Bruno, G. ve Lupi, C. (2003). Forecasting industrial production and the early detection of turning points. The Economics and Statistics Discussion Paper, No. 4/03. google scholar
• Bruno, G. ve Lupi, C. (2003). Forecasting euro-area industrial production using (mostly) business surveys data. ISAE Istituto di Studi e Analisi Economica. google scholar
• Çekim Öncel, H. (2018). Examination of industry production index in turkey with time series method. BAUN Fen Bil. Enst. Dergisi, 20 (1), 547-554. google scholar
• Eğilmez, M. (2014, 15 Haziran). Sanayi üretim endeksini okuma dersi. Kendime yazılar. Erişim adresi: https://www.mahfiegilmez.com/2014/11/sanayi-uretim-endeksi-okuma-dersi.html. google scholar
• Ejaz, M. Ve Iqbal J. (2019). Estimation and forecasting of industrial production index. State Bank of Pakistan. SBP Working Series Paper, No: 103. google scholar
• Engle, R.F. ve Granger, C.W. J. (1987). Cointegration and error correction: representation, estimation and testing. Econometrica, 55, 251-276. google scholar
• Erkişi, K. ve 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. google scholar
• Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economics Dynamic and Control, 12 (2-3), 231-254. google scholar
• Kaldor, N. (1966). Causes of the slow rate of economic growth of The United Kingdom. Cambridge, Cambridge University Press. google scholar
• Kızılca, Zeynep. (2007). Türkiye’de sanayi üretim endeksini etkileyen faktörler ve zaman serisi analizi. (Yüksek Lisans Tezi). İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Fakültesi, İstanbul. google scholar
• Marchetti, D.J. ve Parigi, G. (1998). Energy consumption, survey data and the prediction of industrial production in Italy. Banca D’Italia. Temi Di Discussione. No: 342. google scholar
• Parigi, G., Golinelli, R. ve Bodo, G. (2000). Forecasting industrial production in the Euro Area. Banca D’Italia. Temi Di Discussione Del Servizio Studi. google scholar
• Pesaran, M.H., Shin, Y. ve Smith, R.J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326. google scholar
• 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. google scholar
• Özturk, M. ve Ağan, Y. (2017). Determinants of industrial production in Turkey. Journal of Economics and Financial Analysis, 1(2), 1-16. http://dx.doi.org/10.1991/jefa.v1i2.a6 google scholar
• Quattara, B. (2004). Foreign aid and fiscal policy in Senegal, Mimeo University of Manchester, 262267. google scholar