Geri Dön

Türkiye için kalman filtresi yaklaşımıyla bir Nairu tahmini

An Nairu estimation with kalman filter approach for Turkey

  1. Tez No: 586074
  2. Yazar: ŞİRVAN ÖĞÜT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SİNAN TEMURLENK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Bu çalışmada Türkiye için Enflasyonu Hızlandırmayan İşsizlik Oranı (NAIRU) tahmininin yapılması amaçlanmıştır. Bu kapsamda 2000:Q1 – 2019:Q1 dönemi aralığında çeyrek dönemlik veri kullanılmıştır. Çalışmada, enflasyon oranı, enerji fiyat enflasyon oranı, ithalat birim fiyat endeksindeki yüzde değişim, işsizlik oranı ve beklenen enflasyon oranı değişkenleri dikkate alınmıştır. Analizde değişkenlerin 2003=100 bazlı veri olması sağlanmıştır. Bu serilerin durağan olup olmadıklarını belirlemek için ADF, PP ve KPSS testleri kullanılmıştır. Tüm serilerin seviye değerlerinde durağan olduğu görülmüştür. NAIRU tahmininde Kalman Filtresi yaklaşımı kullanılmıştır. Kalman Filtresi yaklaşımında sonuçların başlangıç değerlerine duyarlı olması nedeniyle, En Küçük Kareler yöntemiyle elde edilen katsayılar başlangıç değerleri olarak alınmıştır. Çalışmada alternatif model tahminleri arasından parametreleri anlamlı ve beklenen işaretlerle uyumlu üç farklı model tahmin edilmiştir. Bu üç tahmin sonucundan en uygun olanı log olabilirlik değeri ile Akaike ve Schwarz bilgi kriterlerine göre seçilmiştir. Kalman Filtresi yaklaşımıyla elde edilen NAIRU tahmin sonuçlarına göre NAIRU % 8.84 olarak tahmin edilmiştir. Bu değer, işsizliğin belli bir seviyeye ulaşmasında enflasyona ne oranda katlanılması gerektiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this study, it is aimed to estimate Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment (NAIRU) for Turkey. In this context, quarterly data for the period 2000: Q1 - 2019: Q1 were used. In this study, inflation rate, energy price inflation rate, percentage change in import unit price index, unemployment rate and expected inflation rate variables were taken into consideration. In the analysis, it was ensured that the series were 2003 = 100 based data. In order to determine whether these series are stationary or not, they were examined by ADF, PP and KPSS tests. All series were found to be stationary in their levels. The Kalman Filter approach was used to estimate NAIRU. Since the results are sensitive to the initial values in the Kalman Filter approach, the coefficients obtained by Least Squares method are taken as the initial values. In the study, three different models were estimated among the alternative model estimates whose parameters were significant and consistent with the expected signs. The most suitable of these three estimation results were chosen according to the log likelihood value and Akaike and Schwarz information criteria. According to the NAIRU estimation results obtained by Kalman Filter approach, NAIRU was estimated as 8.84%. This value indicates the extent to which inflation should be tolerated in order to reach a certain level of unemployment.

Benzer Tezler

  1. A Kalman filter approach to multisite precipitation modeling in meteorology

    Meteorolojide çok istasyonlu yağış modeline kalman filtresi yaklaşımı

    ABDULLATİF M. LATİF

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ZEKAİ ŞEN

  2. Estimating the neutral real interest rate for turkey by using an unobserved components model

    Gözlenemeyen bileşenler modeli ile nötr reel faiz oranının türkiye için tahminlenmesi

    FETHİ ÖĞÜNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İNCİ BATMAZ

    PROF. DR. HAYRİ KÖREZLİOĞLU

  3. A Modified kohonen neural network coupled to A kalman filter for short term load forecasting

    Kısa dönem yük tahmini için kalman filtre ile izlenen ve değişikliğe uğratılmış bir kohonen sinirsel gözeli ağlar uygulanması

    H.VOLKAN ÖZSÖKMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMET ERKMEN

  4. Yeni Keynesyen modelde optimum para politikası: Türkiye için dinamik stokastik genel denge modeli tahmini

    Optimal monetary policy in the new Keynesian model: an estimated dynamic stochastic general equilibrium model

    BİLGİN BARİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    EkonomiAnadolu Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLYAS ŞIKLAR

  5. Fiyat düzeyinin mali teorisi: Türkiye ile seçili gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler bakımından bir değerlendirme

    The fiscal theory of price level: An evaluation of Turkey and selected developed and developing countries

    KAAN MASATÇI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonomiYıldız Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ASUMAN OKTAYER BUZLUCA