ANALYSIS OF RELATIONSHIP BETWEEN GOVERMENT DOMESTIC DEBTS AND BASIC MACROECONOMIC INDICATORS IN TURKEY

Year 2022, , 788 - 812, 29.07.2022

Abdullah Göv , Veli Yılancı

https://doi.org/10.30798/makuiibf.834949

Abstract

Most of the algorithms used in the literature for the Granger (1969) causality test are based on a statistical significance test. The fact that the number of variables included in the model is sufficiently large may lead to some problems in the estimating of Granger causality test equations. Lozano et al. (2009) emphasizes that it is very important for Granger causality methods to formulate the group structure appropriately among lagged values of any time series. Bahadori and Liu (2013) stated that the Granger causality approach may not provide consistent results for a high-dimensional data set within sufficient number observations. In order to solve such problems in Granger causality tests, Granger causality approaches based on various penalized estimators are developed. The applications of Granger causality approaches based on various penalized estimators in the context of economic variables are very few in the literature. In this study, the causality relationship between goverment domestic debts and some basic macroeconomic indicators in Turkey is analyzed with Granger causality approaches based on various penalized estimators. According to the results of LASSO GN, elastic net GN and elastic net CGN tests, it was determined that there are bidirectional causal relationships between government debt, inflation, exchange rate, money supply, interest rate, industrial production index, and primary balance.

Keywords

LASSO Granger, Elastic net Granger, LASSO Copula Granger, Domestic Depts, Macroeconomic Indicators

TÜRKİYE’DE KAMU İÇ BORÇLARI VE TEMEL MAKROEKONOMİK GÖSTERGELER ARASINDAKİ İLİŞKİNİN ANALİZİ

Abstract

Granger (1969) nedensellik testi için literatürde yararlanılan algoritmaların çoğu bir istatistiksel anlamlılık testine dayanmaktadır. Modelde çok sayıda değişken olması, Granger nedensellik test istatistiklerinin hesaplanmasında büyük sorunlar oluşturabilmektedir. Lozano vd. (2009), Granger nedensellik yöntemleri için herhangi bir zaman serisinin gecikmeli değerleri arasında grup yapısının uygun bir şekilde formüle edilmesinin önemli olduğunu vurgulamışlardır. Bahadori ve Liu (2013) ise Granger nedensellik yaklaşımının, yetersiz sayıda gözlemin olduğu yüksek boyutlu bir veri seti için tutarlı sonuçlar veremeyebileceğini belirtmişlerdir. Granger nedensellik testlerinde yaşanan bu gibi sorunlara çözüm getirmek amacıyla çeşitli cezalı tahmincilere dayalı Granger nedensellik yaklaşımları geliştirilmiştir. Literatürde cezalı tahmincilere dayalı Granger nedensellik yöntemlerinin iktisadi değişkenler bağlamında uygulamaları çok azdır. Bu çalışmada, Türkiye’de kamu iç borçları ile bazı temel makroekonomik göstergeler arasındaki ilişki cezalı tahmincilere dayalı Granger nedensellik yöntemleri aracılığıyla analiz edilmiştir. Elde edilen LASSO GN, elastik net GN ve elastik net CGN testlerinin sonuçlarına göre, İÇBORÇ ile ENF, FAİZ, DK, SÜE, Mo ve FDHAR değişkenleri arasında iki yönlü nedensel ilişkilerin olduğu saptanmıştır.

Keywords

LASSO Granger, Elastik net Granger, LASSO Copula Granger, İç Borçlanma, Makroekonomik Göstergeler

References

• Akaike, H. (1974). A New Look at The Statistical Model Identification. IEEE Transactions, On Automatic Control, 19(6), 716-723.
• Arnold, A., Liu, Y. ve Abe, N. (2007). Temporal Causal Modeling with Graphical Granger Methods. In Proceedings of the Thirteenth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discoveryand Data Mining, Ağustos, San Jose, California.
• Aytaç, D. ve Sağlam, M. (2014). Kamu Açıkları İç Borç ve Faiz Oranı İlişkisi: Türkiye Örneği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 9(1), 131-148.
• Aytemiz, L., Kalaycı, Ş. ve Helhel, Y. (2004). İç Borç, Faiz, Enflasyon ve Üretim Etkileşimleri: Türkiye Örneği. İktisat İşletme ve Finans Dergisi, 19(221), 80-87.
• Ayvaz Güven, E.T. ve Uysal, D. (2013). Türkiye’de Döviz Kurlarındaki Değişme ile Enflasyon Arasındaki İlişki (1983-2012). Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 5(9), 141-156.
• Bağcı, H. (2001). Kamu Borçları Yönetimi ve Türkiye İçin Bir Değerlendirme. SPK Yayınları, Yayın No: 135, Ankara.
• Bahadori, M.T. ve Liu, Y. (2012). Granger Causality Analysis in Irregular Time Series. in: SDM, SIAM, 660-671.
• Bahadori, M.T. ve Liu, Y. (2013). An Examination of Practical Granger Causality Inference. 2013 SIAM International Conference on Data Mining; Austin,Texas,USA, 467-475.
• Bakkal, S. ve Gürdal, T. (2007). İç Borçlanmanın Türkiye Ekonomisi Üzerine Etkileri. Akademik İncelemeler Dergisi, 2(2), 147-173.
• Bal, O. (2012). Döviz Kuru, Mevduat Faiz Oranı, Enflasyon ve Devlet İç Borçlanma Senetleri İlişkisi (1994-2008). Akademik Bakış Dergisi, (31), 1-20.
• Barışık, S. ve Yayar, R. (2012). Sanayi Üretim Endeksini Etkileyen Faktörlerin Ekonometrik Analizi. İktisat İşletme ve Finans, Bilgesel Yayıncılık, 27(316), 53-70.
• Bozdağlıoğlu, E.Y. ve Yılmaz, M. (2016). Türkiye’de Enflasyon ve Döviz Kuru İlişkisi: 1994-2014 Yılları Arası Bir İnceleme. BEU Akademik İzdüşüm, 2(3), 1-20.
• Çoban, O., Doğanalp, N., ve Uysal, D. (2008). Türkiye’de Kamu İç Borçlanmasının Makroekonomik Etkileri. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (20), 245-257.
• Demir, M. (2009). Türkiye’de Kamu Borçlarının Gelişimi ve Sürdürülebilirliği Çizgi Kitabevi, Konya.
• Dickey, D.A. ve Fuller, W.A. (1979). Distribution of The Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, 74, 427-431.
• Doğan, B., Eroğlu, Ö. ve Değer, O. (2016). Enflasyon ve Faiz Oranı Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği. Çankırı Karatekin Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(1), 405-425.
• Efron, B., Hastie, T., Johnstone, I. ve Tibshirani, R. (2004). Least Angle Regression. Annals of Statistics, 32(2), 407-499.
• Eğilmez, M., (2014). Enflasyon ile Faiz İlişkisi. Kendime Yazılar. http://www.mahfiegilmez.com/2014/05/enflasyon-ile-faiz-iliskisi.html
• Eğilmez, M. (2017). Ricardo-Barro Hipotezine Karşı Arz Yönlü Ekonomi Yaklaşımı. Kendime Yazılar. http://www.mahfiegilmez.com/2017/12/ricardo-barro-hipotezine-kars-arz-yonlu.html
• Eichler, M. (2005). A Graphical Approach for Evaluating Effective Connectivity in Neural Systems. Phil. Trans. R. Soc. B, 360(1457), 953-967.
• Eichler, M. (2010). Graphical Gaussian Modelling of Multivariate Time Series with Latent Variables. The 13th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Journal of Machine Learning Research W&CP, 9, 193-200.
• Eichler, M. (2012). Graphical Modelling of Multivariate Time series. Probability Theory and Related Fields, 153(1-2), 233-268.
• Etesami, J. ve Kiyavash, N. Directed Information Graphs: a Generalization of Linear Dynamical Graphs. 2014 American Control Conference (ACC) June 4-6, 2014, Portland, Oregon, USA, 2563-2568.
• Furqan, M.S. ve Siyal, M.Y. (2016). Elastik-net Copula Granger Causality for Inference of Biological Networks. PLoS ONE, 11(10):e0165612.
• Granger, C.W.J., “Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods”, Econometrica, 1969/ 37, (3), ss. 424-438.
• Granger, C.W.J. (1980). Testing for Causlity: a Personal Viewpoint. Journal of Economic Dynamics and Control, (2), 329-352.
• Gül, E. ve Ekinci, A. (2006). Türkiye’de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 1984-2003. Sosyal Bilimler Dergisi, 1, 91-106.
• Gül, E., Ekinci, A. ve Özer, M. (2007). Türkiye’de Faiz Oranları ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 1984-2006. İktisat İşletme ve Finans, 22(251), 21-31.
• Hannan, E.J. ve Quinn, B.G. (1979). The Determination of the Order of an Autoregression. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 41(2), 190-195.
• Hastie, T., Tibshirani, R. ve Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, İnference and Prediction (Second Edition). Springer-Verlag.
• Hoerl, A.E. ve Kennard, R.W. (1970). Ridge Regression: Biased Estimation for Nonorthogonal Problems. Technometrics, 12(1), 55-67.
• Hu, M. ve Liang, H. (2014). A Copula Approach to Assessing Granger Causality. Neuro Image, 100, 125-134.
• Karakış, L. (2019). Türkiye’de Döviz Kuru ile Enflasyon Oranı Arasındaki İlişki (2000-2018). Artuklu Kaime Uluslararası İktisadi ve İdari Araştırmalar Dergisi, 1(1), 83-93.
• Kwiatkowski, D., Phillips, P., Schmidt, P. Ve Shin, Y. (1992). Testing The Null Hypothesis of Stationarity Against the Alternative of a Unit Root: How Sure Are We That Economic Time Series Have a Unit Root?. Journal of Econometrics, 54, 159-178.
• Kopits, G. ve Symansky, S. (1998). Fiscal Policy Rules. IMF Occasional Paper, No: 162, Washington.
• Köstekçi, A. ve Yıldız, F. (2019). Kamu Borç Yönetimi Türkiye ve OECD Ülke Uygulamaları. Ekin Yayınevi, Bursa.
• Liu, H., Lafferty, J. ve Wasserman, L. (2009). The Nonparanormal: Semiparametric Estimation of High Dimensional Undirected Graphs. Journal of Machine Learning Research, 10, 2295-2328.
• Liu, J., Ji, S., ve Ye, J. (2009). SLEP: Sparse Learning with Efficient Projections. 4.1ed: Arizona State University.
• Lozano, A.C., Abe, N., Liu, Y., ve Rosset, Y. (2009). Grouped Graphical Granger Modeling for Gene Expression Regulatory Networks Discovery. Bioinformatics, 25(12), i110-i118.
• Lütkepohl, H. (2005). New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, Germany.
• Mamak Ekinci, E.B., Alhan, A. ve Ergör, Z.B. (2016). Parametrik Olmayan Regresyon Analizi: Faiz oranı, Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki İlişkinin İncelenmesi Örneği. Bankacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi, 2(9), 28-37.
• Meinshausen, N. ve Buhlmann, P. (2006). High Dimensional Graphs and Variable Selection with The LASSO. The Annals of Statistics, 34(3), 1436-1462.
• Nelsen, RB., (2006). An Introduction to Copulas”, Springer-Verlag (2nd edition), New York.
• Ocampo, J. A. (2005). A Broad View of Macroeconomic Stability. DESA Working Paper, No: 1.
• Oktar, S. ve Dalyancı, L. (2011). Türkiye Ekonomisinde Para Politikası ve Enflasyon Arasındaki İlişkinin Analizi. Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, 31(2), 1-20.
• Özer, İ. (1986). Kamu Maliyesi. Maliye ve Gümrük Bakanlığı Araştırma ve Koordinasyon Kurulu Yayınları, Ankara.
• Özgen, F.B. ve Güloğlu, B. (2004). Türkiye’de İç Borçların İktisadi Etkilerinin VAR Tekniğiyle Analizi. METU Studies in Development, 31, 93-114.
• Özmen, M. ve Koçak, F.İ. (2012). Enflasyon, Bütçe Açığı ve Para Arzı İlişkisinin ARDL Yaklaşımı ile Tahmini: Türkiye Örneği. Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, 16(1), 1-19.
• Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasning and Inference. Cambridge University Press, Second Edition. ISBN-13: 978-0521895606
• Phillips, P.C.B. ve Perron, P. (1988). Testing for a Unit Root in Time Series Regression. Biometrika, 75(2), 335-346.
• Quinn, C.J., Kiyavash, N. ve Coleman, T.P. (2012). Directed Information Graphs. Information Theory (cs.IT). https://arxiv.org/pdf/1204.2003.pdf
• Saraç, T.B. ve Karagöz, K. (2016). Impact of Short-term Interest Rate on Exchange Rate: The Case of Turkey. Procedia Economics and Finance, 38, 195-202.
• Seymen, C. (2014). Türkiye'de İç; Borçlanmanın Makro Ekonomik; Etkileri. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 4(2), 147-155.
• Sugözü, İ.H. ve Yiyit, M. (2010). Borçlanmanın Enflasyona Etkisi Üzerine Teorik Yaklaşımların Temel Özellikleri. Maliye Dergisi, (158), 365-373.
• Susam, N. (2005). Türkiyede Devlet İç Borçlarının Devlet İç Borçlanma Senetleri Faiz Oranları ile İlişkisi: 1990-2004 Granger Nedensellik Testi. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Maliye Araştırma Merkezi Konferansları 48. Seri, 87-105.
• Sutherland, D., Hoeller, P., Merola, R. ve Ziemann, V. (2012). Debt and Macroeconomic Stability. OECD Economics Department Working Papers, No: 1003. http://www.oecd.org/officialdocuments/publicdisplaydocumentpdf/?cote=ECO/WKP(2012)80&docLanguage=En
• TCMB, İnternet Adresi: https://evds2.tcmb.gov.tr/index.php?/evds/serieMarket
• Tibshirani, R. (1996). Regression Shrinkage and Selection via The LASSO. Journel of Royal Statistical Society Series B, 58(1), 267-288.
• Torun, M. ve Karanfil, M. (2016). 1980-2013 Dönemi Türkiye Ekonomisinde Enflasyon ve Faiz Oranı Arasındaki İlişki. Yönetim Bilimleri Dergisi, 14(27), 473-490.
• Türel, O. ve Önder, İ. (1993). Türkiye’de Kamu Maliyesi, Finansal Yapı ve Politikalar. Tarih Vakfı Yurt Yayınları. ISBN 9753330014
• Ulusoy, A. ve Erdem, H.F. (2014). İç Borçlanma ve Enflasyon Etkileşimi: Türkiye Örneği. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 22, 122-135.
• Uysal, D., Mucuk, M. ve Alptekin, V. (2008). Finansal Serbestleşme Sürecinde Türkiye Ekonomisinde Faiz ve Kur İlişkisi. KMU İİBF Dergisi, 10(15), 48-64.
• Yıldız, Ş. ve Başar, S. (2018). Türkiye’de Enflasyon, Faiz Oranı ve Döviz Kuru Arasındaki İlişkinin Nedensellik Analizi. Turkish Studies, 13(7), 309-328.
• Yılmaz, B.E. ve Cural, M. (2010). Türkiye’de İç Borçlanmadaki Değişimi Belirleyen Faktörlere Yönelik Bir Regresyon Analizi Çalışması: 1975-2010. İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Maliye Araştırma Merkezi Konferansları, 54. Seri, 1-22. https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/7887
• Yılmaz, H.D., (2015). Para Arzının Makroekonomik Faktörler Üzerine Etkisinin Analizi. (Yüksek Lisans Tezi, Başkent Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü).
• Zou, H. ve Hastie, T. (2005). Regularization and Variable Selection via The Elastic Net. Journel of Royal Statistical Society Series B, 67(2), 301-320.