Modeling time-varying dependencies between the exchange rate and relative price: A common factor approach
Döviz kuru ile göreli fiyat arasındaki zamanla değişen bağımlılıkların modellenmesi: Ortak faktör yaklaşımı
- Tez No: 928817
- Danışmanlar: PROF. DR. KENAN LOPCU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Ortak faktör, koşullu dağılım, zamanla değişen bağlılıklar, copula, Common factor, conditional distribution, time-varying dependencies, copula
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 127
Özet
Bu tezde, TRY-USD döviz kuru ile Türkiye-ABD Göreceli Tüketici Fiyat Endeksi arasındaki dinamik ilişkiye odaklanılarak, iki değişkenli zaman serisi yaklaşımı için koşullu dağılımlardaki ortak faktör araştırılmaktadır. Çalışmada, koşullu kopulalar kullanılarak döviz kuru ile göreli fiyatlar arasındaki koşullu bağımlılığı etkileyen ortak faktörler olarak işlev görebilecek üçüncü değişkenleri (göreli faiz oranı, göreli sanayi üretim endeksi ve göreli para arzı) belirlemek hedeflenmektedir. Metodolojik çerçeve ilk aşamada marjinal dağılımların tahmini için otoregresif ve genelleştirilmiş otoregresif koşullu değişen varyans modellerini, ikinci aşamada ise üçüncü bir değişkene koşullu modellenen kopulaların tahminini içermektedir. Bunu takiben, simetrik ve asimetrik bağımlılıkları yakalayabilmek için hem sabit hem de zamanla değişen Normal ve Gumbel kopulalar kullanılmaktadır. Hareketli blok bootstrap yaklaşımı kullanılarak, koşul değişkenlerinin kopula parametreleri üzerindeki etkisine ilişkin hipotez testinde dirençlilik sağlanması amaçlanmaktadır. Ampirik bulgular, göreli faiz oranı, göreli sanayi üretim endeksi ve göreli para arzının ortak faktör özellikleri taşıdığını ortaya koymaktadır. Bu değişkenler, döviz kuru ve göreli fiyat endeksinin marjinal dağılımlarını anlamlı bir şekilde etkilerken, kopulanın bağımlılık yapısını değiştirmeden ortak faktör rolü sergilemişlerdir. Ayrıca, çalışma zamanla değişen kopulaların, makroekonomik ilişkilerdeki karmaşık ve evrilen bağımlılık yapılarını yakalamadaki etkinliğini de göstermektedir. Bu araştırma, kopula modellemesindeki teorik gelişmeleri makroekonomik analizlerdeki ampirik uygulamalarla birleştirerek ekonometrik literatüre katkı sağlamaktadır. Para politikası ve makroekonomik şokların yönetimi için para politikası için kritik çıkarımlarla döviz kuru ve fiyat oynaklıklarının belirleyicilerini anlamaya yönelik bilgi sunmaktadır. Bu tez, ortak faktörlerin rolünü tasvir ederek, döviz kurları ile enflasyonist baskılar arasındaki dinamik etkileşimin bütünleşik bir ekonometrik çerçeve içinde anlaşılmasını güçlendirmektedir.
Özet (Çeviri)
This dissertation explores the common factor in conditional distributions for the bivariate time series approach, specifically focusing on the dynamic relationship between the TRY-USD exchange rate and the Turkey-US relative Consumer Price Index. Utilizing the conditional copulas, the study aims to identify third variables, interest rate differentials, relative industrial production index, and relative money supply, that may serve as common factors influencing the conditional dependence between the exchange rate and relative prices. The methodological framework integrates autoregressive and generalized autoregressive conditional heteroscedasticity models to estimate marginal distributions of the exchange rate and the relative price index in the first step, and the copula conditioned on a third variable in the second. Following this, both static and time-varying Normal and Gumbel copulas are employed to capture symmetric and asymmetric dependencies, respectively. Utilizing the moving block bootstrap approach, the study aims to provide robustness in hypothesis testing regarding the impact of conditioning variables on the copula parameters. Empirical findings reveal that the interest rate differential, relative industrial production index, and relative money supply exhibit common factor characteristics. These variables significantly influence the marginal distributions of the exchange rate and relative price index while leaving the copula's dependence structure unaffected, affirming their role as common factors. Additionally, the study highlights the efficiency of time-varying copulas in capturing the evolving and complex dependency structures intrinsic to macroeconomic relationships. This research contributes to the econometric literature by bridging theoretical advancements in copula modeling with empirical applications in macroeconomic analysis. It offers valuable insights into the determinants of exchange rate and price volatilities, with critical implications for monetary policy and the management of macroeconomic shocks. By portraying the role of common factors, the dissertation enhances the understanding of the dynamic interplay between the exchange rate and inflationary pressures within an integrated econometric framework.
Benzer Tezler
- XAU/USD prıce predıctıon usıng deep learnıng: hyperparameter optımızatıon wıth bayesıan, grey-wolf and genetıc algorıthms
Derin öğrenme kullanarak XAU/USD fiyat tahmini: bayes, gri kurt ve genetik algoritmalarla hiperparametre optimizasyonu
MELİS KÜÇÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Makro finansal programlama ve Türkiye deneyi
Macro financial programming and the Turkish experience
MEHMET KERİM GÖKAY
- Spillovers between Turkish house pricing, stock exchanges, gold, CDS and exchange rate
Türkiye konut fiyatları, hisse endeksleri, altın, CDS ve döviz kuru arasındaki yayılımlar
ESER ŞENTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Ekonometriİstanbul Teknik ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- Homojen ve heterojen evrimsel sosyal ağlarda bağlantı tahmini
Link prediction in evolving homogeneous and heterogeneous networks
ALPER ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Deep learning approaches for hailstorm detection and forecasting using CNN and LSTM algorithms: Comparative evaluation of radar products
Derin öğrenme yaklaşımlarıyla dolu fırtınası tespiti ve tahmini için CNN ve LSTM algoritmalarının kullanılması: Radar ürünlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi
NAHİT ÇATMADIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN