Yeni Para Politikası Yaklaşımı Çerçevesinde Kullanılan Rezerv Opsiyon Mekanizması Etkinliğinin Analizi

Abstract

Küresel kriz sonrası yaşanan süreç pek çok gelişmekte olan ülke merkez bankaları gibi Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası'nı da yeni para politikası araçları tasarlamaya zorlamıştır. Bu tasarım perspektifinde zorunlu karşılık oranları, rezerv opsiyonu mekanizması (ROM) ve asimetrik faiz koridoru uygulamaya konulmuştur. Uygulamayla birlikte söz konusu araçların etkinliği ve başarısı tartışılmaya başlanmıştır. Bu kapsamda çalışmanın amacı Türkiye’de 2010’dan beri uygulanmakta olan ROM’un döviz rezerv değişimi, döviz kuru, enflasyon belirsizliği, enflasyon oranı ve faiz oranları üzerindeki etkisini araştırmak ve mekanizmanın etkinliğini analiz etmektir. Çalışmada 2011 Ekim – 2018 Aralık dönemi veri setini içeren analizler için Otoregresif Koşullu Değişen Varyans (GARCH) modellerinden yararlanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre ROM’un finansal kırılganlığı, döviz kurunu, enflasyon belirsizliğini, enflasyon ve faiz oranlarını etkileme gücü zayıf bulunmuştur. Anahtar Kelimeler: Rezerv Opsiyonu Mekanizması, Finansal İstikrar, GARCH Modelleri, Yeni Para Politikası Araçları, Rezerv Opsiyon Katsayısı JEL Sınıflandırması: D53, D81, G18, E47

Keywords

• Rezerv Opsiyonu Mekanizması
• Finansal İstikrar
• GARCH Modelleri

Analysis of the Effectiveness of the Reserve Option Mechanism Used in the Framework of the New Monetary Policy Approach

Abstract

The post-global crisis has urged the "Central Bank of the Republic of Turkey (CBRT)" to design new monetary policy instruments, as have the central banks of many developing countries. In this prospect; reserve requirement ratio, reserve option mechanism (ROM) and asymmetric interest rate corridor instruments were put into practice. With the application, the effectiveness and success of the instruments in the subject began to be examined. In this context; the study aims to analyse the effect of the ROM in Turkey, on foreign exchange reserves, exchange rate, inflation uncertainty, inflation rate and interest rates and to review the effectiveness of the mechanism. In the study, "Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)" models were employed for analyses, covering the October 2011 – December 2018 period. Consequently, ROM's strength to influence financial fragility, exchange rate, inflation uncertainty, inflation and interest rates, was found to be limited. Key Words: Reserve Option Mechanism, Financial Stability, GARCH Models, New Monetary Policy Instruments, Reserve Option Coefficient JEL Classification: D53, D81, G18, E47

Keywords

• Reserve Option Mechanism
• Financial Stability
• GARCH Models
• New Monetary Policy Instruments
• Reserve Option Coefficient

References

1. Alkın, H. (2015). Yeni Uzlaşı Modelinin Eleştirisi, Post Keynesyen Enflasyon Hedeflemesi Modelleri ve Para Politikası Kuralları. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Akdeniz Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Antalya.
2. Alper, K., Kara, H. ve Yörükoğlu, M. (2012). Rezerv Opsiyonu Mekanizması. TCMB Ekonomi Notları, 2012-28. Bollerslev, T. (1986). Generilazed Autoregressive Conditional Heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307-327.
3. Box, G. and Jenkins, G. (1970). Time Series Analysis Forecasting and Control. San Francisco: Holden-Day. Burns, P. (2005). Multivariate GARCH with Only Univariate Estimation. Working Papers, March, http://www.burns-stat.com/pages/Working/multgarchuni.pdf
4. Çapar, U. (2010). Enflasyon Hedeflemesinin Enflasyon ve Output Volatilitesi Üzerindeki Etkisi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi), Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli.
5. Çidem, Y. (2013). Enflasyon-Enflasyon Belirsizliği Merkez Bankası Bağımsızlığı İlişkisi. (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi), Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Tokat.
6. Demirhan, B. (2013). Türkiye’de Yeni Yaklaşım Çerçevesinde Para Politikalarının Finansal İstikrarı Sağlama Yönünde Uygulanması. Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(2), 567 – 589.
7. Engle, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation. Econometrica, 50(4), 987–1008.
8. Engle, R. F. and Sheppard K. (2001). Theoretical and Empirical Properties of Dynamic Conditional Correlation Multivariate GARCH. NBER Working Series.

9. Erdem, H. F. (2017). Gıda Enflasyonunun Enflasyon Belirsizliği Üzerine Etkisi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 7(14), 425-436.
10. Ergin, A. ve Aydın, H.İ. (2017). Finansal İstikrarı Sağlamaya Yönelik Bir Araç: Rezerv Opsiyon Mekanizması. Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi. 7(1/1), 63-75.
11. Greene, W. H. (2002). Econometric Analysis (Fifth Edition). New Jersey: Prentice Hall.
12. Hamilton, J. (1994). Time Series Analysis. New Jersey: Princeton University Press.
13. Kantar, L. (2017). Rezerv Opsiyon Mekanizması ve Döviz Kuru Volatilitesi: Türkiye Üzerine Bir Uygulama. (Yayımlanmamış doktora tezi). İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul. Keskin, N. (2018). Küresel Kriz Sonrası Türkiye’de Yeni Para Politikası Yaklaşımının Benimsenmesinde Sermaye Akımlarının Rolü ve Sermaye Kontrollerine İlişkin Bir Değerlendirme. Yönetim Bilimleri Dergisi, 16(31), 161-195.
14. Kirchgassner, G., Wolters, J. (2007). Introduction To Modern Time Series Analysis. Berlin: Springer.
15. Küçüksaraç, D. ve Özel Ö.(2012). Rezerv Opsiyonu Mekanizması ve Optimal Rezerv Opsiyonu Katsayılarının Hesaplanması. TCMB Çalışma Tebliği No:12/32.
16. Nelson, D.B. (1991). Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), 347-370.
17. Oduncu, A., Ermişoğlu, E. ve Akçelik, Y. (2013). Merkez Bankasının Yeni Enstrümanı Rezerv Opsiyonu Mekanizması ve Kur Oynaklığı. Bankacılar Dergisi, 24(86), 43-52.
18. Özer, M. ve Türkyılmaz, S. (2004). Türkiye Finansal Piyasalarında Oynaklıkların ARCH Modelleri İle Analizi, Yayın No:1593. Eskişehir: T.C. Anadolu Üniversitesi Yayınları.
19. Said, S. and Dickey, D. (1984). Testing for Unit Roots in Autoregressive-Moving Average Models of Unknow Order. Biometrika. 71(3), 599-607.
20. Samut, P. (2014). The Effect of Inflation Uncertainity on Price Component: The Case of Turkey. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 28(1), 21-40.
21. Serel, A. ve Özkurt İ. C. (2014). Geleneksel Olmayan Para Politikası Araçları ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası, Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 22. http://dx.doi.org/10.11611/JMER247
22. Silvennoinen, A and Terasvirta, T. (2009). Multivariate GARCH Models. Andersen, T.G., Davis, R.A., Kreib, J.P. and Mikosch, T. (Ed.), Handbook of Financial Time Series içinde (201-229.ss). Berlin: Springer.
23. Su, C. (2010). Application of EGARCH Model to Estimate Financial Volatility of Daily Returns: The Empirical Case Of China. University of Gothenburgs School of Business Economics and Law.
24. Taufiq, C. (1995). Long Run Money Demand Function in Argentina During 1935-1962: Evidence from Cointegration and Error Correction Models, Applied Economics, 27(8), 661-667.
25. Tezer, H. (2019). Merkez Bankasının Rezerv Opsiyon Mekanizması (Rom) Uygulamaları, Para ve Döviz Kuru Karşısında Etkinliği, International Social Sciences Studies Journal, 5(29), 395-405.
26. Tsay, R. S. (2011). Analysis of Financial Time Series (Third Edition). New Jersey: Wiley.
27. Tsay, R.S. (2005). Analysis of Financial Time Series (Second Edition). New York: Wiley. Tse, Y.K. and Tsui, A.K.C. (2002). A Multivariate GARCH Model with Time-Varying Correlations, Journal of Business and Economic Statistics, 20(3), 351–362.
28. Zakoian, J.M. (1994). Threshold Heteroskedasticity Models, Journal of Economic Dynamics and Control, 18(5), 931-955.
29. Zakoian, J.M. and Francq, C. (2010). GARCH Models: Structure, Istatistical Inference and Financial Application. West Sussex: Wiley.