Beklenen Enflasyon Verilerinde Kaos Varlığının İncelenmesi

Öz

Bu çalışmada beklenen enflasyonda kaotik yapının varlığı araştırılmıştır. Beklenen enflasyon, ekonomistler ve politika yapıcılar açısından oldukça önemli bir makroekonomik göstergedir. Beklenen enflasyonun oluşumu birçok teknik detayın ötesinde bir öngörü değeridir. Bu öngörü değeri oluşturulurken birçok faktör dikkate alınmakta nihayetinde bir tahmin değeri ortaya çıkmaktadır. Beklenen enflasyonda kaosun olası varlığı kurulacak modeller açısından önem arz etmektedir. Bu kapsamda, verilere öncelikli olarak BDS bağımsızlık testi yapılmış, korelasyon boyutu elde edilmiş, sonrasında ise pozitif en büyük Lyapunov üsteli (LLE) bulunmuştur. 2001:08-2020:11 dönemi cari ayın TÜFE beklentisi verileri için gerekli testler gerçekleştirilmiş, yapılan analiz sonucu BDS testi ve korelasyon analizi sonuçları kaosa işaret ederken en büyük Lyapunov üssü (LLE) verilerde kaotik yapının mevcut olmadığını göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Beklenen Enflasyon, Doğrusal Olmama, Kaos, Lyapunov Üsteli JEL Sınıflandırması: C22

Anahtar Kelimeler

• Beklenen Enflasyon
• Doğrusal Olmama
• Kaos
• Lyapunov Üsteli

Investigation of the Existence of Chaos in Expected Inflation Data

Öz

This study investigates the chaotic nature of expected inflation. Expected inflation is a very important macroeconomic indicator for economists and policy makers. The formation of expected inflation is a prediction value covering many technical details, and many factors are taken into account while creating this predictive value, and ultimately a forecast value emerges. The possible existence of chaos in expected inflation is important in terms of models to be established. In this context, BDS independence test was performed on the data, the correlation dimension was obtained and then the largest positive Lyapunov exponent (LLE) was found. Necessary tests were carried out for the data of the current month's CPI expectations for the period 2001: 08-2020: 11, while the results of BDS test and correlation analysis indicated chaos, the largest Lyapunov exponent (LLE) showed that the chaotic structure was not detected in the data. Key Words: Expected Inflation, Nonlinearity , Chaos , Lyapunov Exponent JEL Classification: C22

Anahtar Kelimeler

• Expected Inflation
• Nonlinearity
• Chaos
• Lyapunov Exponent

Kaynakça

1. Guastello, S.J. (1995). The search for a natural rate of price inflation: US 1948–1995. Chaos Network, 7(3), 16–23.
2. Das, P., Das, A. (2014). Investigating the Existence os Chaos in Inflation Data in relation to Chaotic Foreign Exchangerate, Economics Research International, Vol. 2014, 1-8.
3. İşeri, M., Çağlar, H. ve Çağlar, N. (2008). A Model Proposal for the Chaotic Structure of Istanbul Stock Exchange. Chaos, Solitons and Fractals, 36, 1392-1398.
4. Özdemir, S.D. ve Akgül, I. (2014). Hisse Senedi Piyasalarının Kaotik Yapısı ve Yapay Sinir Ağları ile Öngörüsü: İMKB-100 Örneği. İktisat, İşletme ve Finans, 29(336), 31-58.
5. Kahyaoğlu, M.B., İç, S. (2015). Kaos Teorisi Çerçevesinde Bireysel Yatırımcı Davranışının Analizi, İşletme Bilimi Dergisi, 3(1), 38-51.
6. Alpar, O. ve Eren, Ö. (2016). IMKB100 Endeks Değişim Değerlerinde Lyapunov Üsteli Metoduyla Kaosun İncelenmesi. İstanbul Aydın Üniversitesi Dergisi, 30(8), 151-174.
7. Sülkü S. N., Ürkmez E. (2018). Hisse senedi getirilerinde doğrusal olmayan dinamikler: türkiye'den kanıtlar, International Journal of Economic and Administrative Studies, (18. EYİ Özel Sayısı):473-484.
8. de Grauwe, P., Dewachter, H. (1993). A chaotic model of the exchange rate: The role of fundamentalists and chartists. Open Econ Rev 4, 351–379.

9. Das, A., Das, Prita. (2007). Chaotic analysis of the foreign exchange rate. Applied Mathematics and Computation 185(1):388-396.
10. Torkamani, M. A., Mahmoodzadeh, S., Pourroostaei, S. and Lucas C. (2011). Chaos Theory and Application in Foreign Exchange Rates vs. IRR (Iranian Rial) , International Journal of Humanities and Social Sciences, 1(3): 130-134.
11. Bildirici, M., Sonustun, B. (2018). Chaotic Behavior in Exchange Rate, International Journal of Financial Research 10(1):17. Kurt, E., & Kasap, R. (2020), Karmaşanın Bilimi Kaos, Nobel Yayınevi, 2. Basım, Ankara.
12. Eckmann, J. P., Ruelle, D. (1985). Ergodic theory of chaos and strange attractors. Reviews of Modern Physics, 57(3), 617-656.
13. Brock, W. A., Dechert, W. D., Scheinkman, J. A., & LeBaron, B. (1996). A test for independence based on the correlation dimension. Econometric Reviews, 15(3), 197–235.
14. Kantz, H., & Schreiber, T. (2004). Nonlinear Time Series Analysis, United Kingdom: Cambridge University Press.
15. Munoz-Pacheco, Jesus Manuel, Luz del Carmen Gómez-Pavón, Olga Guadalupe Félix-Beltrán, Arnulfo Luis-Ramos (2013). "Determining the Lyapunov Spectrum of Continuous-Time 1D and 2D Multiscroll Chaotic Oscillators via the Solution of m-PWL Variational Equations", Abstract and Applied Analysis, Vol. 2013, 1-11.
16. Bask, M. (1996). Dimensions and Lyapunov exponents fromexchange rate series, Chaos, Solitons and Fractals, 7(12), 2199–2214.
17. Bask, M. (2002). A positive Lyapunov exponent in Swedish exchange rates?, Chaos, Solitons and Fractals, 14(8), 1295–1304. TCMB, Beklenti Anketi, https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/TR/TCMB+TR/Main+Menu/Istatistikler/Egilim+Anketleri/Beklenti+Anketi+Istatistikleri/
18. TCMB, https://evds2.tcmb.gov.tr/index.php?/evds/archiveMarket/
19. R Package ‘DChaos’, https://CRAN.R-project.org/package=DChaos
20. Ürkmez, E. (2019). Brent ham petrol getirilerinde kaotik dinamiklerin araştırılması, Dergi Uluslararası Ekonomi, İşletme ve Politika Dergisi, 3(1), 69 – 82.
21. Günay, S. (2015). Chaotıc Structure of The Bric Countries And Turkey’s Stock Market, Internatıonal Journal of Economıcs And Fınancıal Issues, 5(2), 515-522.