DETERMINATION OF MACROECONOMIC INDICATORS AFFECTING FOREIGN EXCHANGE RATES IN TURKEY: AN EXAMINATION WITH MARS METHOD

Yıl 2018, Cilt: 7 Sayı: 1, 209 - 229, 01.01.2018

Mustafa Kartal S. Kılıç Depren Özer Depren

Öz

Turkish economy has been sustaining its growth process since 2001 banking crisis. In addition to this, low growth rates have been seen occasionally. On the other hand, a negative rising trend, which is seen in macroeconomic indicators such as inflation, interest rates and unemployment in the recent times, continues. In this context, foreign exchange currency rate is one of the most important indicators for all economic parts. Foreign exchange currency rates increased slowly between 2002-2013 years and increased rapidly between 2014-2016 years in Turkey. They have reached the highest level in 2017 January and have beginning to decrease after the end of 2017 January. In other words, foreign exchange currency rates shows spike increases in some periods. Mentioned condition causes uncertainty and uneasiness in one hand while affects negatively some parts using foreign exchange in the other hand. So, affecting factors must be determined in order to direct foreign exchange currency rates. This study was tried to be helpful to regulatory bodies in controlling of foreign exchange currency rates by determining which macroeconomic factors affect US Dollar and Euro in Turkey. In the study, monthly data for the period 2006:1-2017:6, 12 explanatory variables and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) method was used in order to determine which macroeconomic factors affect US Dollar/TL and Euro/TL parities in Turkey. As a result of the study, it was revealed that money supply, deficit spending, foreign investment, unemployment, internal debt, exports, inflation and current deficit were the most important macroeconomic indicators for the US Dollar estimation model. In Euro estimation model, it was revealed that money supply, deficit spending, foreign investment, crude oil imports and exports were the most important macroeconomic indicators, respectively

Anahtar Kelimeler

Foreign Exchange Currency Rates, Floating Exchange Rate Regime

Türkiye’de Döviz Kurlarını Etkileyen Makroekonomik Göstergelerin Belirlenmesi: MARS Yöntemi İle Bir İnceleme

Öz

Türk ekonomisi, 2001 bankacılık krizi sonrasında girdiği büyüme sürecini sürdürmektedir. Bununla beraber zaman zaman düşük büyüme rakamları görülmektedir. Diğer taraftan enflasyon, faiz oranları ve işsizlik gibi bazı makroekonomik göstergelerde son dönemlerde görülen olumsuz yükseliş eğilimi sürmektedir. Bu kapsamda tüm ekonomik kesimler için önemli olan göstergelerden birisi de döviz kurlarıdır. Türkiye’de döviz kurları 2002-2013 yılları arasında yavaş artış gösterirken, 2014-2016 yılları arasında daha hızlı artış göstermiştir. 2017 Ocak ayında tarihi seviyelere ulaşan döviz kurları Ocak ayı sonrasında düşmeye başlamıştır. Diğer bir ifade ile döviz kurları bazı dönemlerde ani artışlar göstermektedir. Döviz kurlarındaki söz konusu tablo, bir taraftan belirsizliğe ve tedirginliğe neden olurken diğer taraftan döviz ile iş yapan kesimleri olumsuz etkilemektedir. Bu nedenle döviz kurlarının etkin bir şekilde yönlendirilebilmesi için döviz kurlarını etkileyen faktörler belirlenmelidir. Bu çalışmada Türkiye’de ABD Doları ve Euro kurlarını etkileyen faktörler belirlenerek düzenleyici ve denetleyici otoritelerin döviz kurlarını kontrol altında tutmalarına yardımcı olmaya çalışılmıştır. Çalışmada Türkiye’de ABD Doları/TL ve Euro/TL paritesini etkileyen faktörlerin belirlenmesi için 2006:1-2017:6 dönem aralığındaki aylık veriler, 12 adet bağımsız değişken ve Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Eğrileri (MARS) yöntemi kullanılmıştır

Anahtar Kelimeler

Döviz Kurları, Dalgalı Kur Sistemi, Makroekonomik Göstergeler, MARS, Türkiye

Kaynakça

• Abdoh, Wan Mohd Yaseer Mohd, Yusuf, Noor Hafizha Muhamad, Zulkifli, Shaliza Azreen Mohd, Bulot, Norhisam & Ibrahim, Nor Jamilah. (2016). Macroeconomic Factors That Influence Exchange Rate Fluctuation in ASEAN Countries. International Academic Research Journal of Social Science, 2(1), 89- 94.
• Acar Balaylar, N. (2011). Reel Döviz Kuru İstihdam İlişkisi: Türkiye İmalat Sanayi Örneği. Sosyoekonomi, (2), 137-160.
• Akıncı, M. & Yılmaz, Ö. (2016). The Trade-Off between Inflation and Interest Rate: A Dynamic Least Squares Method for Turkish Economy in the Context of Fisher Hypothesis. Sosyoeconomy, 24(27), 33-56.
• Altıntaş, H. (2013). Türkiye’de Petrol Fiyatları, İhracat ve Reel Döviz Kuru İlişkisi: ARDL Sınır Testi Yaklaşımı ve Dinamik Nedensellik Analizi. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(19), 1- 30.
• Angeloni, I., & Prati, A. (1993). Liquidity Effects and the Determinants of Short-term Interest Rates in Italy (1991-92) (No. 788). CEPR Discussion Papers.
• Barışık, S. & Demircioğlu, E. (2006). Türkiye’de Döviz Kuru Rejimi, Konvertibilite, İhracat-İthalat İlişkisi (1980-2001). ZKÜ Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2(3), 71-84.
• Berke, B. (2012). Döviz Kuru ve İMKB100 Endeksi İlişkisi: Yeni Bir Test. Maliye Dergisi, 163, 243-257.
• Berument, H. (2002). Döviz Kuru Hareketleri ve Enflasyon Dinamiği: Türkiye Örneği. Bilkent Üniversitesi Yayınları, 1-15.
• Bilgin, M. H. (2004). Döviz Kuru İşsizlik İlişkisi: Türkiye Üzerine Bir İnceleme. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 8, 80-94.
• Bolder, J. & Rubin, T. (2007). Optimization in a Simulation Setting: Use of Function Approximation in Debt Strategy Analysis, Bank of Canada Working Paper, 1-92.
• Brzezina, M. B., & Cuaresma, J. C. (2007). Mr. Wicksell and the Global Economy: What Drives Real Interest Rates? (No: 2007-06). Working Papers in Economics and Statistics.
• Candelon, B., Kool, C., Raabe, K., & Van Veen, T. (2007). Long-run Real Exchange Rate Determinants: Evidence From Eight New EU Member States, 1993-2003. Journal of Comparative Economics, 35(1), 87–107. doi:10.1016/j.jce.2006.10.003.
• Cayen, J. P., Coletti, D., Lalonde, R., & Maier, P. (2010). What Drives Exchange Rates? New Evidence From a Panel of US Dollar Bilateral Exchange Rates. Document de travail, (2010-5).
• Chaudhuri, T. D., & Ghosh, I. (2016). Artificial Neural Network and Time Series Modeling Based Approach to Forecasting the Exchange Rate in a Multivariate Framework. arXiv preprint arXiv:1607.02093.
• Chowdhury, K. (2012). Modelling the Dynamics, Structural Breaks and the Determinants of the Real Exchange Rate of Australia. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 22(2), 343-358. doi:10.1016/j.intfin.2011.10.004.
• De Grauwe, P., & Markiewicz, A. (2013). Learning to Forecast the Exchange Rate: Two Competing Approaches. doi:10.1016/j.jimonfin.2012.03.001. of International Money and Finance, (32), 42-76.
• Devereux, M. B. (1997). Real Exchange Rates and Macroeconomics: Evidence and Theory. The Canadian Journal of Economics. Revue Canadienne dEconomique, 30(4a), 773–808. doi:10.2307/136269.
• Dilbaz Alacahan, N. (2011). Enflasyon, Döviz Kuru İlişkisi ve Yansıma: Türkiye. Sosyal Bilimler Dergisi, 1, 49- 56.
• Dinçer, Hasan, Hacıoğlu Ümit & Yüksel, Serhat. (2017). Determining Influencing Factors of Currency Exchange Rate for Decision Making in Global Economcy using MARS Method, Chapter 13: Geopolitics and Strategic Management in the Global Economy, IGA Global.
• Durgut, D. (2010). Faiz Oranını Etkileyen Makroekonomik Faktörler: Türkiye İçin Ampirik Bir Analiz. Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi.
• Ekinci, E. B. M., Alhan, A., & Ergör, Z. B. (2016). Nonparametric Regression Analysis: Examining the Relationship between Interest Rate, Inflation and Exchange Rate. Banking and Insurance Research Journal, 2(9), 28-37.
• Edwards, S. (1988). Real and Monetary Determinants of Real Exchange Rate Behavior: Theory and Evidence From Developing Countries. Journal of Development Economics, 29(3), 311–341. doi:10.1016/0304- 3878(88)90048-X.
• Ferraro, D., Rogoff, K., & Rossi, B. (2015). Can Oil Prices Forecast Exchange Rates? An Empirical Analysis of The Relationship Between Commodity Prices and Exchange Rates. Journal of International Money and Finance, 54, 116–141. doi:10.1016/j.jimonfin.2015.03.001.
• Friedman, Jerome. (1991). Multivariate Adaptive Regression Splines, The Annals of Statistics, 19, 1-141.
• Gabaix, X., & Maggiori, M. (2014). International Liquidity and Exchange Rate Dynamics (No. w19854). National Bureau of Economic Research. doi:10.3386/w19854.
• Goh, A.T.C., Zhang, Y., Zhang, R., Zhang, W., Xiao, Y. (2017). Evaluating Stability of Underground Entry- Type Excavations Using Multivariate Adaptive Regression Splines and Logistic Regression. Tunnelling and Underground Space Technology, 70, 148-154.
• Gül, E., & Ekinci, A. (2006a). Türkiye’de Reel Döviz Kuru ile İhracat ve İthalat Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 1990-2006. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 16, 165-190.
• Gül, E., & Ekinci, A. (2006b). Türkiye’de Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki Nedensellik İlişkisi: 1984-2003. Sosyal Bilimler Dergisi, 1, 91-106.
• Gül, E., Ekinci, A., & Özer, M. (2007). The Causal Relationship between Interest Rates and Exchange Rates in Turkey: 1984-2006. Journal of Economic, Management and Finance, 22(251), 21-31.
• Hamori, S., & Hamori, N. (2011). An Empirical Analysis of Real Exchange Rate Movements in the Euro. Applied Economics, 43(10), 1187–1191. doi:10.1080/00036840802600319
• Işık, Nihat, Acar, Mustafa, Işık H. Bayram. (2004). Enflasyon ve Döviz Kuru İlişkisi: Bir Eşbütünleşme Analizi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 325-340.
• Juhn, G., & Mauro, P. (2002). Long-Run Determinants of Exchange Rate Regimes A Simple Sensitivity Analysis. IMF Working Paper.
• Kaplan, F., & Yapraklı, S. (2014). Ekonomik Kırılganlık Endeksi Göstergelerinin Döviz Kuru Üzerindeki Etkileri: Kırılgan 12 Ülke Üzerine Panel Veri Analizi. Uluslararası Alanya İşletme Fakültesi Dergisi, 6(3), 111-121.
• Khan, Raja Sher Ali. (2014). Analysis If The Factors Affecting Exchange Rate Variability in Pakistan. IOSR Journal of Business and Management, 16(6), 115-121.
• Kia, A. (2013). Determinants of The Real Exchange Rate in a Small Open Economy: Evidence From Canada. Journal doi:10.1016/j.intfin.2012.09.001. Financial Markets, Institutions and Money, 23, 163-178.
• Lee, T.S. ve Chen, I.F. (2005). A Two-Stage Hybrid Credit Scoring Model Using Artificial Neural Networks and Multivariate Adaptive Regression Splines. Expert Systems with Applications, 28, 743-752.
• Lee, T.S., Chiu, C.C., Chou, Y.C., Lu, C.J. (2006). Mining the Customer Credit Using Classification and Regression Tree and Multivariate Adaptive Regression Splines. Computational Statistics & Data Analysis, 50, 1113-1130.
• MacDonald, R. (1998). What Determines Real Exchange Rates?: The Long and the Short of it. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 8(2), 117–153. doi:10.1016/S1042- 4431(98)00028-6.
• Mariano, C. N. Christine Niziel Q., Sablan, Vanessa F., Sardon, Joshua Ray C. & Ronald, Paguta. (2016). Investigation of the Factors Affecting Real Exchange Rate in the Philippines. Review of Integrative Business and Economics Research, 5(4), 171-202.
• Mark, N. C. (2009). Changing Monetary Policy Rules, Learning, and Real Exchange Rate Dynamics. Journal of Money, Credit and Banking, 41(6), 1047–1070. doi:10.1111/j.1538-4616.2009.00246.x
• Mirchandani, A. (2013). Analysis of Macroeconomic Determinants of Exchange Rate Volatility in India. International Journal of Economics and Financial Issues, 3(1), 172, 172-179.
• Monica, S., & Santhiyavalli, G. (2017). Determinants of Exchange Rate of Indian Rupee Against Us Dollar. International Journal of Commerce and Management Research, 3(1), 54-58.
• Morales-Zumaquero, A. (2006). Explaining Real Exchange Rate Fluctuations. Journal of Applied Econometrics, 9(2), 345-381.
• Muzır, E. (2011). Basel II Düzenlemeleri Doğrultusunda Kredi Riski Analizi ve Ölçümü: Geleneksel Ekonometrik Modellerin Yapay Sinir Ağları ve MARS Modelleriyle Karşılaştırılmasına Yönelik Ampirik Bir Çalışma, Yayınlanmamış Doktora Tezi.
• Oktar, Suat & Yüksel, Serhat. (2015). Bankacılık Krizlerinin Erken Uyarı Sinyalleri: Türkiye Üzerine Bir Uygulama. İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimleri Dergisi, (38), 37-53.
• Oktar, Suat & Yüksel, Serhat. (2016). Bankaların Türev Ürün Kullanımını Etkileyen Faktörler: MARS Yöntemi ile Bir İnceleme. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 53(620), 31-46.
• Öztürk, N., & Durgut, D. (2011). Determinants of Interest Rate: An Empirical Analysis for Turkey. International Journal of Alanya Faculty of Business, 3(1), 117-144.
• Parveen, Shabana., Khan, Abdul Qayyum & Ismail, Muhammad. (2012). Analysis of The Factors Affecting Exchange Rate Variability in Pakistan. Academic Research International, 2(3), 670-674.
• Ramasamy, Ravindran & Abar, Soroush Karimi. (2015). Influence of Macroeconomic Variables on Exchange Rates. Journal of Economics, Business & Management, 3(2), 276-281.
• Rossi, B. (2013). Exchange Rate Predictability. Journal of Economic Literature, 51(4), 1063–1119. Doi:10.1257/jel.51.4.1063.
• Saeed, Ahmed, Awan, Rehmat Ullah, Sial, Maqbool H., Sher, Falak. (2012). An Econometric Analysis of Determinants of Exchange Rate in Pakistan. International Journal of Business and Social Science, 3(6), 184-196.
• Savaş, İ., & Can, İ. (2011). Euro‐Dolar Paritesi ve Reel Döviz Kurunun İMKB 100 Endeksi’ne Etkisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 6(1), 323-339.
• Semuel, Hatane & Nurina, Stephanie. (2015). Analysis of the Effect of Inflation, Interest Rates, and Exchange Rates on Gross Domestic Product (GDP) in Indonesia. Proceedings of the International Conference on Global Business, Economics, Finance and Social Sciences, 1-13.
• Sephton, P. (2001). Forecasting Regressions: Can We Do Better on MARS?, Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 39-49.
• Sever, E. & Mizrak, Z. (2007). Relations between Foreign Currency, Inflation and Interest Rate: Turkey Practice. Selçuk University Social and Economic Research Journal, 1(13), 264-283.
• Şimşek, M. (2004). Türkiye’de Reel Döviz Kurunu Belirleyen Uzun Dönemli Etkenler. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 5(2), 1-24.
• Taşbaşı, A.Ş. (2014). The Estimation of Exchange Rate-Interest Rate Volatility Trade off In Small Open Economies: Evidence from Hong Kong. Marmara University Economics and Administrative Sciences Journal, 36(1), 103-117.
• Torun, M., & Karanfil, M. (2016). Relationship between Inflation and Interest Rates in Turkey Economy for the Period 1980-2013. Journal of Administrative Sciences, 14(27), 473-490.
• Tunay, Kaşif Batu. (2001). Türkiye’de Paranın Gelir DolaşımHızlarının MARS Yöntemiyle Tahmini. ODTÜ Gelişme Dergisi, (28), 431-454.
• Tunay, Kaşif Batu. (2011). Türkiye’de Durgunlukların MARS Yöntemi ile Tahmini ve Kestirimi. Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, (30), 71-91.
• Twarowska, Katarzyna & Kakol, Magdalena. (2014). Analysis of Factors Affectng Fluctuations in The Exchange Rate of Polish Zloty Against Euro. Managemenet, Knowledge and Learning, International Conference.
• Yüksel, Serhat. (2016a). Türkiye’de Cari İşlemler Açığının Belirleyicileri: MARS Yöntemi ile Bir İnceleme. Bankacılar Dergisi, 96, 102-121.
• Yüksel, Serhat. (2016b). Bankaların Takipteki Krediler Oranını Belirleyen Faktörler: Türkiye İçin Bir Model Önerisi. Bankacılar Dergisi, (98), 41-56.
• Yüksel, Serhat & Zengin, Sinemis. (2016). Leading Indicators of 2008 Global Crisis: An Analysis with Logit and Mars Methods. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 8(15), 495-518.
• Yüksel, Serhat & Zengin, Sinemis. (2017). Influencing Factors of Net Interest Margin in Turkish Banking Sector. International Journal of Economics and Financial Issues, 7(1), 178-191.
• Yüksel, Serhat & Özsarı, Mustafa. (2017). Türkiye’nin Kredi Notunu Etkileyen Faktörlerin MARS Yöntemi İle Belirlenmesi. V. Anadolu International Conference in Economics. 11-13 Mayıs, Eskişehir.
• Yüksel, Serhat, Zengin, Sinemis & Kartal, Mustafa Tevfik. (2016). Identifying the Macroeconomic Factors Influencing Credit Card Usage in Turkey by Using MARS Method. China-USA Business Review, 15(12), 611-615.