An Analysis of The Relationship Between Macroeconomic Indicators of The Central Bank of The Republic of Turkey And The USD/TRY Exchange Rate Using Statistical Methods

Öz

In this study the relationships between macroeconomic indicators announced by the Central Bank and the USD/TRY exchange rate was investigated. The dataset used in the analysis consists of macroeconomic indicators published by the Central Bank of the Republic of Turkey. The statistical methods employed in the study are Random Forest and ARDL analysis. In the first stage of the study, the key macroeconomic variables influencing the USD/TRY exchange rate were identified using the Random Forest algorithm. In the second stage, short- and long-term relationships were examined using ARDL analysis. According to the analysis results, the variables related to the USD/TRY exchange rate in the short and long term were determined to be official reserve assets, the consumer price index, and passenger car production variables. The consumer credit interest rate was found to be insignificant in the short term but effective on the USD/TRY exchange rate in the long term. Second-hand housing sales, on the other hand, were found to have no significant effect in either the short or long term. The equilibrium convergence rate in the long term was determined to be 7.2%.

Anahtar Kelimeler

• ARDL Analysis
• Random Forest Feature Selection
• Macroeconomic Factors Affecting the USD/TRY Exchange Rate

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Makroekonomik Verileri ve USD/TRY Kuru Arasındaki İlişkilerin İstatistik Yöntemlerle İncelenmesi

Öz

Bu çalışmada Merkez Bankası tarafından açıklanan makroekonomik göstergeler ve USD/TRY kuru arasındaki ilişkiler araştırılmıştır. Araştırma için kullanılan veriler Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası tarafından açıklanan makroekonomik göstergeleri içermektedir. Kullanılan istatistik araştırma yöntemi Random Forest ve ARDL analizidir. Çalışmanın ilk aşamasında USD/TRY hedef değişkeni için önemli veriler Random Forest yöntemiyle belirlenmiştir. İkinci aşamada ARDL analizi ile kısa ve uzun dönem ilişkiler incelenmiştir. Analiz sonuçlarına göre USD/TRY kuru ile kısa ve uzun dönemde ilişkisi olan değişkenler; resmi rezerv varlıkları, tüketici fiyat endeksi ve binek otomobil üretimi değişkenleri olarak belirlenmiştir. Tüketici kredisi faizi kısa dönemde anlamlı bulunmazken uzun dönemde USD/TRY kuru üzerinde etkili bulunmuştur. İkinci el konut satışlarının ise kısa ve uzun dönemde anlamlı bir etkisi bulunamamıştır. Uzun dönemde dengeye ulaşma hızı ise %7.2 olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Dolar Kuruna Etki Eden Makroekonomik Faktörler
• ARDL Analizi
• Random Forest Nitelik Seçimi.
• USD/TRY Kuruna Etki Eden Makroekonomik Faktörler

Kaynakça

1. Adusei, M., & Gyapong, E.Y. (2017). The impact of macroeconomic variables on exchange rate volatility in ghana: the partial least squares structural equation modelling approach. Research In International Business and Finance, 42, 1428-1444. http://dx.doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.07.081
2. Alalwani, M., & Dayı, F. (2019). Bireysel yatırımcıların yatırım kararlarını etkileyen faktörlerin incelenmesi: ırak menkul kıymetler borsası’nda bir uygulama. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 8(4), 3289-3313. Retrieved from http://www.itobiad.com/tr/issue/49747/628488.
3. Aka, K. (2020). Seçilmiş makroekonomik göstergelerin döviz kuru üzerinde etkisi: Türkiye ekonomisi üzerine bir uygulama. BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Dergisi, 14(1), 99-117. https://doi.org/10.46520/bddkdergisi.789965
4. Akça, T. (2022). Tcmb ve fed faiz politikaları: Türkiye ekonomisi üzerine bir değerlendirme. VI. Anadolu International Conference on Economics May 13-15, 2022, Eskişehir, Turkey
5. Aktaş, C. (2009). Türkiye'nin ihracat ithalat ve ekonomik büyüme arasındaki nedensellik analizi. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (18), 35-47.
6. Altıntaş, H., & Özbek, Z. (2024). Türkiye’de enflasyon hedefleme döviz kurunun enflasyon üzerine geçiş etkisinin olumlu etkilemekte midir? ARDL ve NARDL modelleri uygulaması. Ömer Halisdemir Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 17(2), 319-342. DOI: 10.25287/ohuiibf.1422422
7. Archer, K. J., & Kimes, R. V. (2008). Empirical characterization of random forest variable importance measures. Computational Statistics & Data Analysis, 52(4), 2249-2260. https://doi.org/10.1016/j.csda.2007.08.015
8. Aydın, S. (2023). Türkiye’de konut fiyatları ile makroekonomik göstergeler arasında nedensellik ilişkisinin belirlenmesine yönelik analiz. Turkish Business Journal, 4(8), 83-100. https://doi.org/10.51727/tbj.1347523

9. Aztimur, H. & Dinçel, İ. Y. (2020). The effects of real effective exchange rates and ınterest rates on housing sales in turkey: ardl bound testing analysis. Journal of Current Researches on Business and Economics, 10(2), 213-224. doi: 10.26579/jocrebe.84
10. Bakır, M. R. (2024). Döviz kuru tahminlemesinde geleneksel yöntemlere karşı makine öğrenmesi: kırılgan beşli ekonomileri için uygulamalar [Doktora Tezi, Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü].
11. Bağcı, E. (2019). Merkez bankası politika faiz oranı ve döviz kuru ilişkisi: Türkiye örneği. Adıyaman Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (31), 324-348. https://doi.org/10.14520/adyusbd.452196
12. Başer, E. V. (2023). Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası analitik bilançosu temel parasal göstergeleri'nin finansal okuryazarlık düzeyinde analizi. [Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Kültür Üniversitesi].
13. Bayar, G., Kargı, M., & Kuş, B. O. (2024). Türkiye GSYH büyümesinin MIDAS ile şimdi tahmini. ODTÜ Gelişme Dergisi, 51(1), 75-103. https://izlik.org/JA43RK89BG
14. Beyiz, Z. (2023). 2008 büyük durgunluğu ve tcmb para politikası: banka kredileri kanalı ve büyüme özelinde ampirik bir analiz. Yönetim ve Ekonomi Dergisi, 30(4), 841-866. https://doi.org/10.18657/yonveek.1271091
15. Bozkurt, H. (2021). Türkiye’de para politikası-döviz kuru-enflasyon ilişkisinin ampirik analizi. Ordu Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, 11(3), 981-994. https://doi.org/10.48146/odusobiad.1000589
16. Çetin, B., & Kuvat, Ö. (2022). Türkiye’de ekonomik göstergeler açısından düzey 2 bölgelerinin geliştirilmiş entropi ve crıtıc temelli copras yöntemi ile sıralanması. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(1), 11-36. DOI: 10.52791/aksarayiibd.1008201
17. Çiğdem, G., & Aydın, A. (2024). Türkiye ekonomisinde enflasyon ve faiz oranlarının döviz kuru üzerindeki etkileri: ardl modeli yaklaşımı. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 20(ICMEB’24 Özel Sayı), 447-465. https://doi.org/10.17130/ijmeb.1486700
18. Delice, G. (2015). Türkiye cumhuriyet merkez bankası: 85 yıllık bir geçmişin izlerinden tarihe kayıt düşmek. Ekonomi İşletme Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 1(2), 21-55.
19. Demir, Y. (2021). Eğitim, sağlık ve ar-ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin ardl sınır testi ile belirlenmesi. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(3), 1758-1770. https://doi.org/10.33206/mjss.918786
20. Dewi, C., & Chen, R. C. (2019). Random forest and support vector machine on features selection for regression analysis. Int. J. Innov. Comput. Inf. Control, 15(6), 2027-2037. DOI: 10.24507/ijicic.15.06.2027
21. Doğan, İ. (2025). Döviz kurları ve borsa istanbul endeksleri arasındaki volatilite etkileşimi: fourier varyansta nedensellik yaklaşımı. Ahi Evran Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(1), 52-65. https://izlik.org/JA73YE89EL
22. Doğan Başar, B. (2022). Sermaye yapısı ve makroekonomik göstergeler: Türk bankalarında bir uygulama. Yeni Fikir Dergisi, 14(29), 1-10. https://doi.org/10.57205/yenifikirjournal.1212927
23. Doğanlı, B. (2025). Müşteri segmentasyonu ve davranış analizi: random forest algoritması kullanılarak gelir ve harcama davranışlarının incelenmesi. Business, Economics and Management Research Journal, 8(1), 52-66. https://doi.org/10.58308/bemarej.1646966
24. Doğukanlı, H., & Ergün, B. (2011). İmkb’de sürü davranışı: yatay kesit değişkenlik temelinde bir araştırma. Dokuz Eylül Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 12(2), 227-242. https://izlik.org/JA89CE54XJ
25. Eken, A. A., & Yazıcı, D. (2024). Binek otomobil ithalatının yapısı: bazı tespitler ve öneriler. Gümrük ve Ticaret Dergisi, 11(36), 69-79. https://doi.org/10.70490/gumrukticaretdergisi.1382059
26. Elmas, B., & Esen, Ö. (2011). Hisse senedi fiyatları ile döviz kuru arasındaki dinamik ilişkinin belirlenmesi; farklı ülke piyasaları için bir araştırma. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (52), 153-170. https://izlik.org/JA33MY47LW
27. Erkuş, S., & Karataş, A. R. (2025). Türkiye’de özel otomobil talebini etkileyen makroekonomik faktörlerin analizi. 5. Uluslararası Gaziantep Bilimsel Araştırmalar Kongresi tam metin bildiriler kitabı (E. Y. Akçay, A. Savaşçıhabeş, E. Cengiz, M. Kirk yol &S. Zouaoui, Ed.). içinde (Cilt 2, ss. 433-455).
28. Ergin Ünal, A., & Nas, S. (2022). Türkiye’de farklı parasal göstergeler ve istihdam değişimlerinin ekonomik büyümeye etkisi. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi (AKAD), 14(26), 75-91. https://doi.org/10.20990/kilisiibfakademik.1077482
29. Ergin Ünal, A., & Süsay, A. (2021). Güven, volatilite, belirsizlik endeksleri ve seçilmiş ekonomik göstergeler ile türkiye kredi risk primi arasındaki nedensellik ilişkisi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 60, 25-41. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.880540
30. Eroğlu, İ., & Şeker, H. (2022). Kurala dayalı-ihtiyari politika tartışmaları çerçevesinde taylor kuralı: tcmb özelinde bir uygulama. Öneri Dergisi, 17(58), 589-612. https://doi.org/10.14783/maruoneri.1078212
31. Esen, E., Yıldırım, S., & Kostakoğlu, S. F. (2012). Feldstein-Horioka hipotezinin Türkiye ekonomisi için sınanması: ARDL modeli uygulaması. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 7(1), 251-267. https://izlik.org/JA88MM79GC
32. Gayaker, S. (2025). Türkiye'de ekonomik şoklar ve krizler bağlamında enflasyon öngörüsü: xgboost ve arma yöntemlerinin karşılaştırması. Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 9(4), 877-895. https://doi.org/10.30784/epfad.1560378
33. Gayğusuz, F. (2008). Hisse senedi piyasa volatilitesi ve işlem hacmi ile ilişkisi. [Yüksek Lisans Tezi, Bursa Uludağ Üniversitesi].
34. Göçer, K. & Çıracı, H. (2003). Türkiye'de kentlerin sosyal ve ekonomik göstergeleri arasındaki ilişki. İtüdergisi/a, 2(1), 3-14.
35. Güler, A. (2021). Politika faizlerinin banka faizlerine geçişkenliği: Türkiye örneği. EKEV Akademi Dergisi, (85), 15-38. https://izlik.org/JA87FE43XB
36. Ibrahim, M. H., & Yusoff, S. W. (2001). Macroeconomic variables, exchange rate and stock price: a malaysian perspective. International Journal of Economics, Management and Accounting, 9(2). https://doi.org/10.31436/ijema.v9i2.70
37. Imran-Hunjra, A., Mehmood, H. & Bakari, H. (2018). Co-movement between macroeconomic variables and capital flight. Asian Economic and Financial Review, 8(9), 1185-1195.
38. Işık, N., Acar, M., & Işık, B. (2004). Enflasyon ve döviz kuru ilişkisi: bir eşbütünleşme analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 325-340.
39. Kahneman, D. & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47(2), 363-391.
40. Karaca, S. V. (2020). Makroekonomik değişkenlerin borsa ile ilişkisi; Türkiye ekonomisi üzerinden yapısal kırılmalı testler ile ekonometrik bir analiz. [Yüksel Lisans Tezi, Hasan Kalyoncu Üniversitesi].
41. Karakış, L. (2019). Türkiye’de döviz kuru ile enflasyon oranı arasındaki ilişki (2000-2018). Artuklu Kaime Uluslararası İktisadi Ve İdari Araştırmalar Dergisi, 2(1), 83-93.
42. Kasman, S., Vardar, G., & Tunç, G. (2011). The impact of interest rate and exchange rate volatility on banks' stock returns and volatility: evidence from Turkey. Economic Modelling, 28(3), 1328-1334. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2011.01.015
43. Kim, K. H. (2003). Dollar exchange rate and stock price: evidence from multivariate cointegration and error correction model. Review of Financial Economics, 12(3), 301-313. https://doi.org/10.1016/S1058-3300(03)00026-0
44. Kolçak, M., Kalabak, A. Y., & Boran, H. (2017). Kamu harcamaları büyüme üzerinde bir politika aracı olarak kullanılmalı mı? VECM analizi ve yapısal kırılma testleri ile ampirik bir analiz: 1984-2014 Türkiye örneği. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 72(2), 467-486. https://doi.org/10.1501/SBFder_0000002454
45. Kocakafa, T. (2020). Aşırı Öğrenme (Over Fitting). https://www.veribilimiokulu.com/overfitting/ Erişim:03.10.2025
46. Konak, A. (2020). Türkiye’de ihracat ve istihdamın ekonomik büyüme üzerindeki etkisi: ardl sınır testi ve vecm nedensellik testi yaklaşımı. JOMELIPS-Journal of Management Economics Literature Islamic and Political Sciences, 5(1), 56-74.
47. Li, Y., & Mu, Y. (2024). Research and performance analysis of random forest-based feature selection algorithm in sports effectiveness evaluation. Scientific Reports, 14(1), 26275. https://doi.org/10.1038/s41598-024-76706-1
48. Liu, Y., Li, L., Wang, S., & Li, X. (2023). Precipitation modulates the net effect of solar radiation on litter decomposition and CO2 emission-a meta-analysis. Frontiers in Plant Science, 14, 1200155. https://doi.org/10.3389/fpls.2023.1200155
49. Makine Öğrenmesi Algoritmaları (2025). https://l24.im/X5Hdlt7 Erişim Tarihi: 29.09.2025
50. Makhdom, M. A. (2021). Makroekonomik göstergeler ile döviz kuru arasındaki ilişkinin analizi:(2005: 01-2019: 10) Türkiye uygulaması. İşletme Araştırmaları Dergisi, 13(1), 772-789.
51. Mirchandani, A. (2013). Analysis of macroeconomic determinants of exchange rate volatility in india. International Journal of Economics and Financial Issues, 3(1), 172-179. https://izlik.org/JA34HB58RH
52. Naktiyok, S. (2015). Yatırımcıların duygusal zekâ düzeylerinin aldıkları yatırım kararlarına etkisi: borsa İstanbul'da işlem yapan bireysel yatırımcılar üzerinde bir araştırma. [Yüksek Lisans Tezi, Kocaeli Üniversitesi].
53. Nas, S., Akboz Caner, A., & Ergin Ünal, A. (2024). Türkiye’de enflasyon oranlarının makine öğrenme yöntemi ile tahmini. Gaziantep Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23(3), 1029-1045. https://doi.org/10.21547/jss.1371005
54. Nowak, M. (2024) Can Higher Reserves Help Reduce Exchange Rate Volatility? (October 2004). IMF Working Paper No. 2004/189, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3923465
55. Ören, F. (2022). Türkiye’de döviz kuru oynaklığının analizi ve tcmb döviz rezervi ile ilişkisi. Bankacılık ve Finansal Araştırmalar Dergisi, 9(2), 87-97. DOI: https://doi.org/10.55026/jobaf.1120140
56. Özbek, S. (2023). Döviz kuru yansıma etkisinin ardl, fmols, dols ve ccr yöntemleriyle tahmini: Türkiye örneği (2006-2022). Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 23(2), 517-536. https://doi.org/10.18037/ausbd.1171844
57. Öztürk, A., & Özkul, G. (2021). Merkez bankası rezervleri ile döviz kuru oynaklığı arasındaki ilişki. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 19(4), 83-104. https://doi.org/10.11611/yead.981854
58. Özçomak, M. S., & Demirci, A. (2010). Afrika birliği ülkelerinin sosyal ve ekonomik göstergeleri arasındaki ilişkinin kanonik korelasyon analizi ile incelenmesi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 14(1), 261-274.
59. Özden, E. (2022). The dynamics affecting the export-ımport ratio in turkey: a hybrid model proposal with econometrics and machine learning approach. İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi, 9(2), 265-291. https://doi.org/10.26650/JEPR1088322
60. Pekkaya, M., & Bayramoğlu, M. F. (2008). Hisse senedi fiyatları ve döviz kuru arasındaki nedensellik ilişkisi: ytl/usd, imkb 100 ve s&p 500 üzerine bir uygulama. Muhasebe ve Finansman Dergisi, (38), 163-176. https://izlik.org/JA76JP62RF
61. Poyraz, E., Türkün Kaya, B., & Kahraman, E. (2020). Politika faizindeki değişimlerin borsa istanbul 100 endeksi üzerindeki etkisinin olay analizi ile incelenmesi. International Review of Economics and Management, 8(2), 201-220. Doi: http://dx.doi.org/10.18825/iremjournal.745166
62. Rençber, Ö. F., & Yücekaya, P. (2021). Girişimcilerin yabancı ülkelere yatırım kararları açısından iş yapma kolaylığını etkileyen faktörler üzerine bir araştırma. European Journal of Managerial Research (EUJMR), 5(Özel Sayı 1), 206-220. https://izlik.org/JA59UC92SK
63. Probst, P., Wright, M. N., & Boulesteix, A. L. (2019). Hyperparameters and tuning strategies for random forest. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining And Knowledge Discovery, 9(3), e1301. https://doi.org/10.1002/widm.1301
64. Sarsıcı, E., & Albayrak, M. (2023). Türkiye ekonomisinde enflasyon ve döviz kuru ilişkisi: yapısal kırılmalı eşbütünleşme analizi. MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi, 12(3), 972-984. https://doi.org/10.33206/mjss.1226460
65. Sharma, C., & Setia, R. (2015). Macroeconomic fundamentals and dynamics of the ındian rupee-dollar exchange rate. Journal of Financial Economic Policy, 7(4), 301-326. https://doi.org/10.1108/JFEP-11-2014-0069
66. Sheng, Q., Guo, A., Zhang, Y., & Chu, T. (2025). Effect of artificial fish nest placement on spawning site preference and reproductive efficiency in reservoir fish with adhesive and demersal eggs. Scientific Reports, 15(1), 3219. https://doi.org/10.1038/s41598-025-87211-4
67. Shiller, R. J. (2003). From efficient markets theory to behavioral finance. Journal of economic perspectives, 17(1), 83-104.
68. Özdemir, S. (2018). Random Forest Yöntemi kullanılarak potansiyel dağılım modellemesi ve haritalaması: Yukarıgökdere
69. Yöresi örneği. Turkish Journal of Forestry, 19(1): 51-56. DOI: 10.18182/tjf.342504
70. Şahin, E. E., & Çakar, R. (2025). Genelleştirilmiş katmanlı model (gam) perspektifinden Türkiye’de makroekonomik göstergelerin kredi hacmine etkisi. Karadeniz Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 15(29), 122-143. https://izlik.org/JA54DR64KD
71. TCMB-EVDS (2024). https://evds2.tcmb.gov.tr/ Erişim Tarihi: 06.06.2024
72. Tümtürk, O. (2021). Döviz kurlarının fiyatlara geçiş elastikiyeti ve TCMB para politikaları. Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 76(3), 729-760. https://doi.org/10.33630/ausbf.912523
73. Usanmaz, D. (2024). Türkiye cumhuriyet merkez bankasının rezerv politikasını belirleyen faktörler üzerine analiz. Turkish Studies-Economics, Finance, Politics, 19(1). https://dx.doi.org/10.7827/TurkishStudies.70283
74. Utku, M. (2021). ARDL Modelleri: Teori. RPubs. Erişim adresi: https://rpubs.com/Utku/ardlnardl
75. Veri Bilimi Laboratuvarı R Programlama (2025). https://l24.im/c5ZWbv Erişim Tarihi: 29.09.2025
76. Yenice, S., & Yenisu, E. (2019). Türkiye’de döviz kuru, enflasyon ve faiz oranlarının etkileşimi. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(4), 1065-1086. https://doi.org/10.16953/deusosbil.467312
77. Zhou, J., Li, E., Wei, H., Li, C., Qiao, Q., & Armaghani, D. J. (2019). Random forests and cubist algorithms for predicting shear strengths of rockfill materials. Applied sciences, 9(8), 1621. https://doi.org/10.3390/app9081621