Türkiye’deki Ekonomik Büyüme Üzerine Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif Sınır Testi Yaklaşımı

Yıl 2025, Cilt: 37 Sayı: UYIK 2024 Special Issue, 50 - 58

Sinem Geçgel Karagöl , Barış Aşıkgil

https://doi.org/10.7240/jeps.1505392

Öz

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de 1960-2014 dönemleri arasında, ekonomik büyüme, elektrik tüketimi ve enflasyon arasındaki ilişkinin kısa ve uzun dönemdeki etkilerinin araştırılmasıdır. Genişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) ve Phillips-Perron (PP) birim kök testlerinden faydalanılarak değişkenlerin birinci düzeyde durağan oldukları tespit edilmiştir. Böylece değişkenler üzerinde uzun dönem ilişkinin belirlenmesi için Pesaran vd. (2001) tarafından geliştirilen Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif (ARDL) Model yaklaşımı yapılmıştır. Uzun dönemde ARDL sınır testi katsayılarının incelenmesinden sonra kısa dönem dinamiklerine ilişkin hata düzeltme modeline (HDM) bakılarak katsayılar üzerinden yorum yapılmıştır. Model üzerinde yapısal kırılma olup olmadığını araştırmak için CUSUM ve CUSUM Kare testleri kullanılmış ve modelde yapısal kırılma olmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Bunun yanında, hata terimiyle ilgili varsayımların sağlanıp sağlanmadığı incelenmiştir. ARDL sınır testi yaklaşımı ile uzun dönemde Türkiye’deki enflasyon ve elektrik tüketiminin ekonomik büyümeyi olumlu veya olumsuz etkileyeceği üzerinde durulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Ekonomik Büyüme, Enflasyon, Elektrik Tüketimi, ARDL Sınır Testi, Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif Model

Teşekkür

Bu çalışma, Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Bölümünde hazırlanmış “Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif Model (ARDL) Yaklaşımı İle Türkiye’de Ekonomik Büyüme, Elektrik Tüketimi ve Enflasyon Arasındaki İlişkinin İncelenmesi” adlı yüksek lisans tezinden üretilmiştir.

Autoregressive Distributed Lag Bound Test Approach On Economical Growth In Turkey

Öz

The aim of this study is to explore long and short term effects of relations among consumption of electricity, inflation and economical growth by using the annual data between period of 1960-2014 in Turkey. It is observed by using Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root tests that the first differences of the variables are stationary. Thus, the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) Model approach given by Pesaran et al. (2001) is used in order to determine long term realtionship. After examining the long-term ARDL bound test coefficients, the error correction model (ECM) for short-term dynamics is interpreted based on the coefficients. In order to explore whether there is a structural break in the model, CUSUM and CUSUM Square tests are used and in view of the results of these tests there is no structural break. Moreover, it is examined whether the assumptions related with the error term are satisfied or not. It is emphasized that inflation and electricity consumption in Turkey will affect the economic growth positively or negatively in the long term by using the ARDL bounds test approach.

Anahtar Kelimeler

Economical Growth, Inflation, Consumption of Electricity, ARDL Bounds Test, Autoregressive Distributed Lag Model.

Kaynakça

• Halıcıoğlu, F. (2009). An econometric study of CO2 emissions, energy consumption, income and foreign trade in Turkey. Energy Policy, 37, 1156-1164.
• Öztürk, I. ve Acaravcı, A. (2010). CO2 Emissions, energy consumption and economic growth in Turkey. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 14(9), 3220- 3225.
• Polat, Ö., Enes, E. ve San, A. G. S. (2011). Türkiye’de elektrik tüketimi, istihdam ve ekonomik büyüme ilişkisi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(1), 349-362.
• Fuinhas, J. A. ve Marques, A. C. (2012).Energy consumption and economic growth nexus in Portugal, Italy, Greece, Spain and Turkey: An ARDL bounds test approach(1965-2009). Energy Economics, 34(2), 511-517.
• Öcal, O. ve Aslan, A. (2013). Renewable energy consumption and economic growth Nexus in Turkey. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 28, 494-499.
• Koçak, E. (2014). Türkiye’de çevresel Kuznets eğrisi hipotezinin geçerliliği: ARDL sınır testi yaklaşımı. İşletme ve İktisat Çalışmaları Dergisi, 2(3), 62-73.
• Özçağ, M. (2015). Türkiye’de enerji tüketimi, ekonomik büyüme ve dışa açıklık ilişkisi: ARDL modeli. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 52(605), 7-16.
• Pata, U. K. ve Terzi, H. (2017). Türkiye’nin iktisadi büyümesinde turizm sektörünün katkısı. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 48, 45-64.
• Türemez, Y. ve Göktaş, D. (2018). Türkiye’ye yönelik Avrupa Birliği ülkeleri turist talebinin eşbütünleşme analizi. ABMYO Dergisi, 51, 51-66.
• Terzi, H. ve Bekar, S. (2019). Türkiye’de doğrudan yabancı yatırımlar, turizm ve dışa açıklık arasındaki ilişki: 1974-2014 dönemi. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 20 (1), 15-30.
• https://data.worldbank.org/ (Erişim yılı:2019)
• Pesaran, M. H. ve Shin, Y. (1995). Long-run structural modelling. Unpublished manuscript, University of Cambridge.
• Pesaran, M. H. (1996). Cointegretion and speed of convergence equilibrium. Journal of Econometrics, 71(1-2), 117-143.
• Pesaran, M. H., Shin, Y. ve Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16, 289- 326.
• Narayan, S. ve Narayan, P. K. (2004). Determinats of demand of Fiji’s exports: An empirical investigation. The Developing Economics, 17(1), 95-112.
• Narayan, P. K. ve Narayan, S. (2005). Estimating income and price elasticities of imports for Fiji in a cointegration framework. Economic Modelling, 22, 423 - 438.
• Karagöl, E., Erbaykal, E. ve Ertuğrul, H. M. (2007). Türkiye’de ekonomik büyüme ile elektrik tüketimi ilişkisi: Sınır testi yaklaşımı. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 8(1), 72-80.
• Yamak, N. ve Tanrıöver, B. (2007). Türkiye‘de nominal faiz oranı-genel fiyat düzeyi ilişkisi: Gibson paradoksu, 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi, 1-13.
• Engle, R. F. ve Granger, C. W. J. (1987). Co-integration and error correction: Representation, estimation and testing. Econometrica, 55(2), 251-276.
• Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2-3), 231-254.
• Johansen, S. ve Juselius, K. (1990). Maximum likelihood estimation and inference on cointegration with applications to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52(2), 169-210.
• Ahking, F. W. (2002). Model mis-specification and Johansen’s co-integration analysis: an application to the US money demand. J Macroecon, 24, 51-66.
• Dickey, D. ve Fuller, W. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of American Statistical Association, 74, 427-431.
• Phillips, P. C. B. ve Perron, P. (1988). Testing for A unit root in time series regression. Biomètrika, 75(2), 336-346.
• Narayan, P. K. ve Smyth, R. (2006). What determines migration flows from lowincome to high-income countries? An empirical investigation of Fiji-US migration 1972–2001. Contemporary Economic Policy, 24(2), 332– 342.
• Brown, R. L., Durbin, J. ve Evans, J. M. (1975). Techniques for testing the constancy of regression relationships over time. Journal of the Royal Statistical Society, 37(2), 149-192.
• Altıntaş, H. (2008). Türkiye’de para talebinin istikrarı ve sınır testi yaklaşımıyla öngörülmesi: 1985-2006. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 30, 16-46.