ARCH MODELLERİ VE TÜRKİYE'YE AİT OTOMOBİL ÜRETİMİ VERİLERİNİN FARKLI VARYANSLIĞININ İNCELENMESİ

Yıl 2006, Sayı: 16, - , 20.06.2015

Cengiz Aktaş Hülya Akkurt

Öz

In classical linear regression model, error variance is assumed to be constant. However, most of the economic time series exhibit unexpected volatility periods. Therefore, the assumption of a constant variance (homoscedasticity) is not valid. In these cases, ARCH models allow to deal with heteroscedasticity. In this research, firstly, theoretical structure of ARCH models is introduced. Afterwards, upon mentioning briefly automotive and its by- industry, an application of ARCH models an automobile production data is done

Anahtar Kelimeler

Arch, Garch, Automotive industry, Customs Union, Heteroscedasticity

ARCH MODELLERİ VE TÜRKİYE'YE AİT OTOMOBİL ÜRETİMİ VERİLERİNİN FARKLI VARYANSLIĞININ İNCELENMESİ

Öz

Klasik doğrusal regresyon analizinde kestirim hatalarının varyansının sabit olduğu varsayılmaktadır. Ancak çoğu durumda ekonomik zaman serisinin oynaklık dönemlerine sahip olduğu görülmektedir. Zaman serilerinde farklı varyanslılık sözkonusu olduğunda çözümleme imkanı veren ARCH modelleri günümüzde oldukça yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Çalışmamızda ilk olarak ARCH modellerinin teorik yapısı incelendi. Daha sonra Türkiye’nin otomotiv ve yan sanayisinden kısaca bahsedilerek, otomobil üretimi verileri ile ARCH modellerinin bir uygulaması yapıldı

Anahtar Kelimeler

ARCH , GARCH, Otomotiv Sanayii, Farklı Varyanslılık

Kaynakça

• ABRENICA, J. (1998), The Asian Automotive Industry: Assessing the roles of state and market in the age of global competition, Asian-Pacific Economic Literature, Vol.12, 1, 12-26.
• ATİLLA, H. (1991) “Otomotiv Sanayiinde Hükümet Politikaları”, 3. Otomotiv ve Yan Sanayi Sempozyumu Bildiriler Kitabı, TMMOB, Makine Mühendisleri Odası, MMO yayın no: 146/I, Ankara.
• BEDİR, A. (1999) “Gelişmiş Otomotiv Sanayilerinde Ana-Yan Sanayii İlişkileri ve Türkiye’de Otomotiv Yan Sanayiinin Geleceği”, DPT- Uzmanlık Tezi, Yayın No: DPT: 2495.
• BERA, A.K., and HINGGINS, M.L., (1993), “ARCH Models: properties, Estimation and Testing”, Journal of Economic Survey, 7.
• BOLLERSLEV, T. (1986) “Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity”, ARCH Selected Reading, Oxford University Press, 1995.
• BOLLERSLEV, T., CHOU, R.Y., and KRONER, K.F., (1992), “ARCH Modelling in Finance: A Review of the Theory and Empirical Evidence”, Journal of Econometrics, 52.
• BUXMANN, P., AHSEN, A., DIAZ, L. and WOLF, K. (2004), Usage and evaluation of Supply Chain Management Software - results of an empirical study in the European automotive industry, Information System Journal, 14, 295-309.
• ENDERS, W., (1995), “Applied Econometric Time series”, Wiley.
• ENGLE, R.F. (1982) “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation”, Econometrica, 50, No:4.
• FOUNTAS, S., KARANASOS, M., MENDOZA, A. (2004), “Output Variability and Economic Growth: The Japanese Case”, Bulletin of Economic Research, 56-4.
• GÖKÇE,A. (1998), “Zaman Serilerinde Koşullu Değişen Varyanslılık Basılmamış Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Ekonometri Bölümü.
• GÖKÇE, A. (2001) “İstanbul Menkul Kıymetler Borsası Getirilerindeki Volatilitenin ARCH Teknikleri ile Ölçülmesi”, Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 1.
• IŞIĞIÇOK, E. (1999) “Türkiye’de Enflasyon’un Varyansının ARCH ve GARCH Modelleri İle Tahmini”, Uludağ Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, Cilt:17, Sayı:3.
• İSO (2002) Otomotiv Sanayii Sektörü, Yayın No:2002/4, İstanbul.
• KASAP, R. (1998), “İMKB Bileşik İndeksinin Değişim Oranlarına İlişkin Dizisinin Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Zaman Dizileri Açısından Modellenmesı", İstatistik Günleri Sempozyumu Bildiriler Kitabı, Çukurova Üniversitesi ve Başbakanlık DİE, Ankara, 51- 55 .
• KIZILSU, S.S. (2001), “ Doğrusal Olmayan Zaman Dizilerinde ARCH GARCH Modelleri ve Uygulaması”, Basılmamış Y.L. Tezi, Gazi Ünv., Fen Bil. Enst., Ankara
• KIZILSU, S.S. ve AKSOY, S. ve KASAP, R. (2001) “Bazı Makro Ekonomik Zaman Dizilerinde Değişen Varyanslılığın İncelenmesi”, Gazi Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 1.
• LI, W.K., (2002), “Recent Theoretical Results for Time Series Models With GARCH Errors”, Journal of Economic Surceys, Vol. 16, No.3
• MAZIBAŞ, M. (2005), “İMKB Piyasalarındaki Volatilitenin Modellenmesi ve Öngörülmesi: Asimetrik GARCH Modelleri ile bir uygulama, VII. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, 26-27 Mayıs 2005, İstatnbul Ünv.
• ÖZER, M. VE TÜRKYILMAZ, S. (2004), “ARCH modelleri ile Repo Faiz Oranları İktisadi Değişkeninin Oynaklığının Araştırılması”, Bahçeşehir Ünv. Ekonomi ve Yönetim Bilimleri Dergisi, Sayı 2.
• REIMSDIJK, M., LEEDE, J., (2001), “Flexible Labour Strategy in the Dutch Automotive ve Industry”, Creativity and İnnovation Management Vol. 10-4, 243-250
• RICHARD, C. (1997), “Training reform in the Australian automotive industry”, International Journal of Training and development, 1-4, 259-270.
• STEWARDT, P. and WASS, V. (1998), From 'embrace and change to 'engage and change': trade uni on r enewal and new management strategies in the UK automotive industry? New Techonology, Work and Employment, 13:2, 77-93
• ŞENKAL, A. ve ÇAĞLAR, M. (1998), Güney Afrika Cumhuriyeti ve Malezya Otomotiv Yan Sanayii Pazar Araştırması, İTO, Yayın No:1998-75, İstanbul.
• TELATAR, E. ve BİNAY, H.S. (2002), “İMKB Endeksinin PARCH modellemesi”, Akdeniz İ.İ.B.F. Dergisi, 3, 114-121.
• ÜN, T. (1995) “Otoregresif Koşullu Değişen Varyans ve Bir Uygulama”, Marmara Üniversitesi Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi.
• WOKUTCH, R. and VANSANDT, C. (2000), National Styles of Worker Protection in the United States and Japan: The Case of the Automotive Industry, Law and Policy, Vol.22, 369-384.
• YAVAN, Z.A. ve AYBAR, C.B. (1998) “İMKB’de Oynaklık”, İMKB Dergisi, Cilt:2, No:6.
• YELTİN, L.T. (1999) Gümrük Birliği Çerçevesinde Avrupa Birliği ve Türkiye’de Otomotiv Sektörü, İKV:154, İstanbul.