TÜRKİYE EKONOMİSİ’NDE ENFLASYON ATALETİ: DİNAMİK KOŞULLU KORELASYON-GENELLEŞTİRİLMİŞ OTOREGRESİF KOŞULLU DEĞİŞEN VARYANS (DCC-GARCH) VE DALGACIK (WAVELET) ANALİZİ

Year 2020, , 324 - 337, 31.12.2020

Caner Ozdurak Cengiz Karatas

https://doi.org/10.17261/Pressacademia.2020.1306

Abstract

Amaç – Türkiye ekonomisinde 2018 Ağustos ayında yaşanan kur şoku sonrası ve Covid-19 salgınının da etkisiyle üretim maliyetlerinin artması sonucu enflasyon ataletinin dönüşümü incelenmektedir.
Yöntem - Bu çalışmamızda enflasyonun endojen yapısını ve kurdaki geçişmeler sonrası üretici fiyatlarının artması ve uygulanan para politkalarının enflasyona etkisini kısa vadede için etki-tepki analizleri ile orta-uzun vade için ise DCC-GARCH ve dalgacık (wavelet) analizi yöntemlerini kullanarak irdeledik
Bulgular- TÜFE-MS arasındaki dinamik koşullu korelasyon katsayıları %1 anlamlılık düzeyinde (2006-2020 Haziran dönemi için TÜFE-MS modelindeki ϱ2 hariç) bile anlamlı bulunmamıştır fakat ϱ2 negatiftir. Dinamik koşullu korelasyon üzerinde kısa dönem şokların kalıcılık derecesi varyansların kalıcılık derecesine göre daha yüksek olduğu görülmektedir. Dolayısıyla, dinamik koşullu korelasyon zamana bağlı olarak geçmiş varyanslardan daha az etkilenmektedir. Dalgacık uyumu (WTC) figürleri, kur şoku sonrası dönemde serilerin çok yüksek koherens alanlarına sahip olduğunu göstermektedir.
Sonuç- GARCH modellerinde de gördüğümüz gibi, Merkez Bankası’nın palyetif ve kısa vadeli para politikalarına bağlamamız çok da yanlış olmayacaktır, WTC sonuçları da Etki-Tepki ve VAR Analizi sonuçları ile uyumludur ve özellikle Ağustos 2018-Ağusotos 2020 döneminde TÜFE-ÜFE ve TÜFE-ParaArzı'nın birlikte hareket ettiğini ve enflasyonun, ÜFE ve para arzından etkilendiğini ifade etmektedir.

Keywords

Enflasyon, DCC-GARCH, impulse-response, wavelet analizi, para politikası

INFLATION INERTIA IN TURKISH ECONOMY: DYNAMIC CONDITIONAL CORRELATION-GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY (DCC-GARCH) AND WAVELET ANALYSIS

Abstract

Purpose - In this paper, aftermath of the FX shock experienced in August 2018, as a result of increasing production costs the evolution of inflation inertia is examined
Methodology - We examined the endogenous nature of inflation and the increase in producer prices after exchange rate changes and the effect of monetary policies on inflation by using impulse-response analysis for the short term and DCC-GARCH and wavelet analysis for the medium-long term
Findings- The dynamic conditional correlation coefficients between CPI-MS were not significant even at the 1% significance level (excluding ϱ2 in the CPI-MS model for the 2006-2020 June period) but ϱ2 were negative. It is observed that the persistence degree of short-term shocks is higher than the persistence degree of variances on the dynamic conditional correlation. Therefore, dynamic conditional correlation is less affected by past variances depending on time. Moreover, Wavelet coherence (WTC) figures show that the series have very high coherence areas in the post-currency shock period.
Conclusion- As we can see in the GARCH models, it would not be wrong to link this situation to the palliative and short-term monetary policies of the Central Bank. The WTC results are also in line with the Impulse-Response and VAR Analysis results, and especially in the August 2018-August 2020 period, CPI-PPI and CPI-Money Supply and that inflation is affected by PPI and money supply.

Keywords

inflation, DCC-GARCH, impulse-response, wavelet analysis

References

• Abdioğlu, Z., ve Korkmaz, Ö, (2012). Tüketici ve Üretici Fiyat Endeksi Arasında Fiyat Geçişkenliği: Alt Sektörler, Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, 16(2), ss. 65-81.
• Akçay, S. (2011). The causal relationship between producer price index and consumer price index: Empirical evidence from selected European countries, International Journal of Economics and Finance, 3(6), 227-232.
• Altıntaş, H. (2014). Türki̇ye’de Dövi̇z Kurunun Enflasyon Üzerşne Geçi̇ş Etki̇si̇ni̇n Ekonometri̇k Anali̇zi̇: 1987-2011. Uludag Journal of Economy & Society, 33(1), 163–201.
• Caporale, G. M., Katsimi, M., ve Pittis, N., (2002). Causality links between Consumer and Producer Prices: Some Empirical Evidence, Southern Economic Journal, 68, ss.703-711.
• Çatalbaş-Karpat, G., (2007), Türkiye’de Para Arzı ile Enflasyon arasındaki İlişkinin Parametrik Olmayan Regresyon Analizi ile İncelenmesi. Gazi Üniversitesi Đktisadi ve Đdari Bilimler Fakültesi Dergisi 9/3. 197 – 212
• Demi̇rgi̇l, B. (2019). Türkiye’de Enflasyonun Belirleyicileri Üzerine Uygulamalı Bir Çalışma. Journal of International Management Educational and Economics Perspectives, 7 (1) , 13-21 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/jimeep/issue/46348/525238
• Dorestani, A., ve Arjomand L.H., (2006). An Empirical Study of the Relationship Between Consumer and Price Index: A Unit Root Test and Test of Cointegraion, The Coastal Business Journal Spring, Vol:5, No:1 ss. 33-38.
• Francq, Christian and Zakoian, Jean-Michel (2010): QML estimation of a class of multivariate GARCH models without moment conditions on the observed process, MPRA Paper No. 20779
• Grinsted, A., Moore J. C., and Jevrejeva S. (2004). Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series. Non-linear Processes in Geophysics 11, 561-566.
• İslatince, Y., (2017). Para Arzı ve Enflasyon İlişkisi: Türkiye İçin Nedensellik Analizi (1988-2016) . Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 17 (3) , 43-56 . DOI: 10.18037/ausbd.417274
• Kaya, M., Öz, E. (2016). Enflasyon, Bütçe Açığı ve Para Arzı İlişkisinin Türkiye Ekonomisi Açısından Değerlendirilmesi: 1980-2014 Dönemi. Yönetim ve Ekonomi: Celal Bayar Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 23 (3) , 639-651 . DOI: 10.18657/yonveek.281800
• Saraç, T.B ve Karagöz, K., (2010). “Türkiye’de Tüketici ve Üretici Fiyatları Arasındaki İlişki: Yapısal Kırılma ve Sınır Testi, Maliye Dergisi, 159, ss.220-232.
• Tiwari, A. K. (2012), Decomposing Time-Frequency Relationship between Interest Rates and Share Prices in India through Wavelets, MPRA Paper No. 39693