Türkiye’nin Ekonomik Güven Endeksi Tahmin Modellemesi ve ARIMA Yöntemiyle İleri Tahmini

Öz

Ekonomik güven endeksine ait verilerin doğru tahmin edilmesi önemli katkılar sunmaktadır. Birincisi, firmaların veya işletmelerin gelecekteki üretim süreçlerini etkileme olasılığı içermesidir. Bir diğeri ise, yurtiçi veya dış alemden gelecek olan yatırımların gerçek ya da tüzel kişilerce karar mekanizması faktörü olarak kullanılmasıdır. Üçüncüsü, gelecekteki ekonomik güven endeksi öngörüsündeki değerlere bakılarak, tüketicilerin bu doğrultuda pozisyon almasını sağlamaktadır. Sonunucusu, geleceğe dair beklentilerin mevcut hükümetin yapacağı politikaları başkalaştırma potansiyeli barındırmasıdır. Bu kapsamda açıklanan katkılarla birlikte, Ocak 2007-Haziran 2022 zaman aralığında ekonomik güven endeksinin, zaman serileri analizi kullanılarak bu analizler için geliştirilen Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama (ARIMA) yöntemiyle Türkiye’nin bu zaman aralığındaki model tahminin ardından Temmuz 2022-Haziran 2027 dönemini kapsayan ekonomik güven endeksi öngörüsü yapılmıştır. Çalışma sonucunda, ekonomik güven endeksinde sınırlı bir artış yaşanacağı öngörüsü yapılmıştır. Ayrıca bu çalışma 2008 küresel kriziyle, 2019 yılında ortaya çıkan Covid-19 salgının yarattığı ekonomik resesyon sürecinin ekonomik güven endeks değerlerinin ileri tahmin verisiyle birlikte karşılaştırmalı analiz imkanı sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

• EKONOMİK GÜVEN ENDEKSİ
• ARIMA
• BOX-JENKİNS

Turkey's Economic Confidence Index Forecast Modeling and Advanced Forecasting Using ARIMA Method

Öz

Accurate estimation of the data belonging to the economic confidence index offers important contributions. The first is that it contains the possibility of influencing the future production processes of firms or enterprises. Another is that investments that will come from the domestic or foreign world will be used by real or legal persons as a decision mechanism factor. Thirdly, by looking at the values in the forecast of the future economic confidence index, it ensures that consumers take a position in this direction. The last is that the expectations of the future have the potential to change the policies of the current government. In this context, together with the additives described, January 2007-June 2022 in the time range of Economic Confidence Index developed for the analysis of time series analysis using autoregressive integrated moving average (ARIMA) method in the estimation of this model of Turkey by Time range after July 2022-2027, covering the period June Economic Confidence Index prediction is made. As a result of the study, it is predicted that there will be a limited increase in the economic confidence index. In addition, this study provides a comparative analysis of the 2008 global crisis and the economic recession caused by the Covid-19 pandemic that occurred in 2019, along with advanced forecast data of the economic confidence index values.

Anahtar Kelimeler

• ECONOMİC CONFİDENCE INDEX
• ARIMA
• BOX-JENKİNS

Kaynakça

1. Akdağ, M., Yiğit, V. (2016). Box-Jenkins ve Yapay Sinir Ağı Modelleri İle Enflasyon Tahmini. Atatürk Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 30(2), 269-283.
2. Akhter, T. (2013). Short-Term Forecasting of Inflation in Bangladesh with Seasonal ARIMA Processes. Munich Personal Repec Archive Paper, No: 43729. Http://Mpra.Ub.Uni-Muenchen.De/43729. Erişim Tarihi: 3 Temmuz 2022.
3. Aydın, A. (2022). Türkiye’de Buğday Üretim Sektörünün Yapısı ve Arıma Modeli ile Üretim Tahmini. İşletme Ekonomi Ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 5(1), 1-18. Https://Doi.Org/10.33416/Baybem.982635
4. Benli Keskin, Y., Yıldız, A. (2014). Altın Fiyatının Zaman Serisi Yöntemleri ve Yapay Sinir Ağları ile Öngörüsü. 1. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (42), 213-224.
5. Bozkurt, K., Pekmezci, A., Tekin, H. A. (2022). Box-Jenkins Yöntemiyle Turizm Talebinin Tahmin Edilmesi: Türkiye Örneği. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 33(2-Ön Yayımdaki Makaleler), 77-86. Https://Doi.Org/10.17123/Atad.1087573
6. Bram, J., Ludvigson, S. (1998) Does Consumer Confidence Forecast Household Expenditure? A Sentiment Index Horse Race. Federal Reserve Bank Of New York Economic Policy Review, 4, 59–78.
7. Bruestle, S., Crain, W. M. (2015). A Mean-Variance Approach to Forecasting with The Consumer Confidence Index. Applied Economics, 47(23), 2430-2444. Https://Doi.Org/10.1080/00036846.2015.1008763
8. Bruno, G. (2014) Consumer Confidence and Consumption Forecast: A Non-Parametric Approach. Empirica, 41, 37–52. Https://Doi.Org/10.1007/S10663-013-9228-9 Croushore, D. (2005). Do Consumer-Confidence Indexes Help Forecast Consumer Spending İn Real Time?. The North American Journal Of Economics And Finance. 16(3), 435-450. Https://Doi.Org/10.1016/J.Najef.2005.05.002

9. Ҫelik, S., Özerkek, Y. (2009) Panel Cointegration Analysis of Consumer Confidence and Personal Consumption in The European Union. Journal Of Business Economics And Management, 10, 161–168. Https://Doi.Org/10.3846/1611-1699.2009.10.161-168
10. Demirağ, İ. Ve Sağır, M. (2021). Ekonomik Nabzı Tutmak: Türkiye’deki Makroekonomik Zaman Serileri ile Geliştirilmiş Bir Kriz Endeksi. Erciyes Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (60), 473-497. Https://Doi.Org/10.18070/Erciyesiibd.881907
11. Demirel, Ö., Kakilli, A., Tektaş, M. (2010). Anfis ve Arma Modelleri ile Elektrik Yüksek İhtimal. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 25 (3), 601-610
12. Demirgil, B. (2019). Ekonomik Büyümede Güven Faktörünün Etkisi: Türkiye Örneği. Avrasya Sosyal Ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi (Asead), 6(3), 155-163.
13. Garner, C. A. (1991). Tüketici Harcamalarını Tahmin Etmek: Ekonomistler Tüketici Güven Anketlerine Dikkat Etmeli Mi? Ekonomik İnceleme-Kansas City Federal Rezerv Bankası, 76 (3), 57-71
14. Guha, B., Bandyopadhyay, G. (2016). Gold Price Forecasting Using ARIMA Model. Journal of Advanced Management Science, 4(2), 117-121
15. Johnstone, S., Dınardo, J. (1997), Econometric Methods. New York: Mcgraw-Hill International Edit
16. Karasoy Can, H. G., Yüncüler, Ç. (2018). Türkiye'de Özel Tüketim Büyümesi İçin Tüketici Güven Endekslerinin Açıklama Gücü ve Tahmin Performansı. Gelişen Piyasalar Finans Ve Ticaret, 54 (9), 2136-2152. Https://Doi.Org/10.1080/1540496x.2017.1358608
17. Ludvigson, S. C. (2004) Consumer Confidence and Consumer Spending. Journal Of Economic Perspectives, 18, 29–50
18. Ollowofeso, O. E., Doguwa, S. (2012). Consumer Sentiment and Confidence Indices in Nigeria: A Panel Data Analysis. Ifc Bulletin No, 36, 191-216.
19. Önen, V. (2020). Arıma Yöntemiyle Türkiye’nin Hava Yolu Kargo Talep Tahmin Modellemesi ve Öngörüsü . Journal Of Management And Economics Research , 18(4) , 29-53. Http://Dx.Doi.Org/10.11611/Yead.677319
20. Özsağır, A. (2007). Ekonomide Güven Faktörü. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 6(20), 46-62.
21. Praet, P., Vuchalen, J. (1989). The Contribution of Consumer Confidence Indexes in Forecasting The Effects of Oil Prices On Private Consumption. International Journal Of Forecasting, 5(3), 393-397.
22. Tarı, R. (2018). Ekonometri. Koceli: Umuttepe Yayınları.
23. Türkiye İstatistik Kurumu (Tüik). Ekonomik Güven İstatistikleri. Https://Data.Tuik.Gov.Tr/Kategori/Getkategori?P=Ekonomik-Guven-117, Erişim Tarihi: 3 Temmuz 2022.
24. Vicente, M. R., Lopez-Menendez, A. J., Perez, R. (2015). Forecasting Unemployment with Internet Search Data: Does It Help To Improve Predictions When Job Destruction is Skyrocketing?. Technological Forecasting and Social Change, 92, 132-139. Https://Doi.Org/10.1016/J.Techfore.2014.12.005