FORECASTING ECONOMIC GROWTH RATE WITH MIXEDFREQUENCY DATA

Öz

In time series methods, both dependent and independent variables must be at the same frequency. This requirement could especially cause some serious problems in forecasting macroeconomic series because of publishing macroeconomic data at different frequencies to public. However, in their study of 2004, Ghysels, Santa-Clara and Valkanov have eliminated this problem by developing the MixedData Sampling (MIDAS) approach. MIDAS approach is a method which allows us to use data sampled at different frequencies together. In this study, MIDAS application was carried out to forecast economic growth with alternative yield spreads. In the empirical study which covers the period of 2010-2017, economic growth rate is at quarterly frequency whereas yield spreads are at monthly and weekly frequencies. Because of the differences at the frequencies of the variables, MIDAS approach was used. In this context, economic growth rates of the first three quarters of 2017 were forecasted for Turkish economy. Economic growth forecasts were evaluated in terms of performance values of the specified models

Anahtar Kelimeler

• Mixed-Data Sampling (MIDAS), Yield Spread and Growth Rate

FARKLI FREKANSLI VERİLER ALTINDA EKONOMİK BÜYÜME ORANININ TAHMİNİ

Öz

Zaman serisi yöntemlerinde hem bağımlı hem de bağımsız değişkenlerin aynı frekansta bulunmaları zorunludur. Bu zorunluluk özellikle makroekonomik verilerin farklı frekanslarda kamuya yayınlanmasından ötürü makroekonomik serilerin tahminlerinde ciddi sorunlara yol açabilmektedir. Ne var ki Ghysels, Santa-Clara ve Valkanov, 2004 tarihli çalışmalarında Mixed-Data Sampling (MIDAS) yaklaşımını geliştirerek bu sorunu ortadan kaldırmışlardır. MIDAS yaklaşımı, farklı frekanslı verilerin bir arada kullanılmasına imkân sunan bir yöntemdir. Bu çalışmada alternatif vadeli getiri farkları altında ekonomik büyüme tahmini için MIDAS uygulaması gerçekleştirilmiştir. 2010–2017 döneminin kullanıldığı ampirik çalışmada büyüme oranı üçer aylık frekanslarda, getiri farkı serileri ise haftalık ve aylık frekanslarda oluşmaktadır. Değişkenlerin farklı frekanslarda olmasından dolayı çalışmada MIDAS yöntemi kullanılmıştır. Bu kapsamda MIDAS yöntemi ile Türkiye ekonomisi için 2017 yılına ait ilk üç çeyrek büyüme rakamları tahmin edilmiştir. Ekonomik büyüme oranı tahminleri modellerin performans değerlerine göre değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Mixed-Data Sampling (MIDAS), Getiri Farkı ve Büyüme Oranı