Özet Abstract
advertisement
DÖVİZ KURU VOLATİLİTESİ İLE EKONOMİK BÜYÜME ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ Hilal Yıldız Gamze İde Özet Gelişen teknolojiyle beraber yaşadığımız hızlı küreselleşme süreci doğrultusunda reel döviz kuru, ekonomik büyümenin ilişkisi ilgili ülkenin ekonomik yapısını anlama ve stratejik kararlar alınması ve ileriye yönelik tahminlerin yapılabilmesi için ekonomik literatürün gündemde olan tartışma konuları haline gelmiştir. Burada incelenen veriler sadece reel döviz kuru olmakla kalmayıp, döviz kurunun volatilitesinden de ülkelerin ticaret dengelerinin, büyümelerinin değiştiği dünya çapındaki örneklerde gözlemlenmiştir.Bu çalışmada , reel efektif döviz kuru , gayri safi yurtiçi hasıla ve enflasyon serilerinin 1998:1- 2014:4 dönemi çeyrek yıllık verileri kullanılarak birim köklere sahip olup olmadıkları ve Türkiye’nin ekonomik büyümesi ile döviz kuru volatilitesi arasında ilişki olup olmadığı İki Aşamalı Engle Granger (1987) Tahmin Yöntemi ile incelenmiştir. Mevsimsel etkilerden arındırılan, çeyrek dönemlik değerleri ile ele alınan serilerde, reel döviz kuru volatilitesi arttıkça büyümenin uzun ve kısa dönemde azaldığı gözlemlenmiştir. Anahtar kelimeler:Reel Döviz Kuru, Ekonomik Büyüme, İki Aşamalı Engle – Granger Tahmin Yöntemi Abstract Regarding the developing technology and rapid globalization of the world, the relationship between real exchange rate and economic growth has become one of the top topics about economics to understand the economical structure of a country , taking decisions and making assumptions for the futureof a particular country. The included data were not only exchange rates, exchange rate volatility were taken , as it was seen that exchange rate volatility has also high impact on the economic growth of particular countries and the world. In this study, by using quarterly data of the 1998:1- 2014:4 period, it is investigated whether or not the series of GDP , inflation, real effective exchange rate have unit root and whether there is a relationship between Turkey’s economic growth and exchange rate volatility. The used methods were Unit Root Tests, Engle- Granger 81987) Cointegration Approach and Engle Yoo (1987) Critical Data table. Once the data cleared from seasonal effect, it was investigated that there is a both short and long term negative relationship between economic growth and quarterly real effective exchange rate. Key Words: Real Exchange Rate, Economic Growth, Engle- Granger Cointegration Approach 1. GİRİŞ Döviz kurundaki değişiklikler, ekonomi literatüründe tartışmaların odak noktası olmuştur. Küreselleşen dünyada, döviz kuru savaşlarının ön planda olduğu bir dönemde, ülkelerin ekonomik büyümeleri ile döviz kuru arasındaki ilişki bu konudaki tartışmaları yeniden gündeme getirmiş ve özellikle ilgiyi döviz kuru volatilitesine yönlendirmiştir. Geçmişteki literatür incelendiğinde, ülkelerin ekonomik gelişmelerinin ve ticaret hacmindeki değişimlerin döviz kurları ile ilişkilendirilmeye çalışıldığı gözlemlenmektedir. Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye’deki döviz kuru volatilitesinin Türkiye büyümesi üzerindeki etkisini analiz etmek ve bu doğrultuda Türkiye’nin ekonomisinin hangi etkenlere bağlı olduğunu inceleyerek, ülke ekonomisinin büyümesine katkıda bulunacak yöntemlere ışık tutmaktır. Çalışma üç ana kısımdan oluşmaktadır. Birinci bölümde döviz kuru volatilitesi ve veri analizinde kullandığımız ARCH modeli ve iki aşamalı Engle Granger teorisine değinilmektedir. İkinci bölümde , döviz kuru volatilitesi ile ilişkili olarak ekonomik büyüme ve dış ticaret ile ilişkililendirilmiş dünya ve Türkiye ekonomisine yönelik çalışmalara değinilmiştir. Üçüncü bölümde de 1998- 2014 yılları arasındaki GSYİH, enflasyon ve reel efektif döviz kuru verileri İki Aşamalı Engle- Granger yöntemi ile analiz edilerek, döviz kuru volatilitesinin Türkiye’nin ekonomik büyümesine olan etkisi incelenmiştir. Çalışmada, reel efektif döviz kurunda gözlenen volatilitenin Türkiye’nin ekonomik büyümesini kısa dönemde olumsuz etkilediği, enflasyonun ise volatilitenin aksine pozitif bir etki yarattığı sonucuna ulaşılmıştır. Volatilite yani değişkenlik, bir enstrümanın fiyatında meydana gelen değişimin istatistiksel ölçüsü anlamına gelir (Butler, 1999: 190).Farklı bir açıdan volatilite, belirlenen zaman boyunca, bir finansal varlığın fiyatındaki beklenen değişikliklerin ölçülmesi olarak tanımlanmıştır (Jorion, 2005: 371). Volatilitenin artması, riskin de artması demektir. Buna ek olarak, volatilite bir risk ölçütü olduğu kadar, piyasanın yönüne dair beklentileri de yansıtabildiği düşünülmektedir. Döviz kuru volatilitesi, döviz kurları riskinin kaynağıdır ve dış ticaret hacmi üzerinde, özellikle ödemeler dengesi üzerinde, kesin etkileri bulunmaktadır. Finansal piyasalarda artan risk ile birlikte, piyasaların bu koşullar altında finansal varlıkları doğru fiyatlandırabilmesi için uygun ve doğru tanımlanmış bir risk ölçütünün önemi ön plana çıkarmıştır. Riskin getirilerin olasılık dağılımının varyansı veya getirilerin olasılık dağılımının standart sapması olarak tanımlanması finansal ekonomide genel kabul görmüştür. Varyans zaman içerisinde, özellikle türev araçların fiyatlandırılması, risk azaltma stratejilerinin değerlendirilmesi ve risk priminin belirlenmesinde riskin bir ölçütü olarak kullanılmaya başlanmıştır. Yani özetle, volatilite bir varlıktan elde edilmesi beklenen getiriler üzerindeki belirsizliğin bir ölçütüdür (Hull,2006:758). Alım- satımlarını döviz cinsinden bir varlık üzerine işlemle gerçekleştiren bir firma için önemli iki durum vardır. İlk durum, varlığınının değerini; ikinci durum ise, döviz kurundaki değişiklikleri ilgilendirir. Özellikle reel sektörde işlemleri olan firmalar, ne yazık ki döviz cinsinden risklerini belirlemede ve ölçmede, teknik altyapı ve personel açısından yetersiz kalmaktadırlar. Bu sebeple, finansal piyasalarda meydana gelen küçük bir değişiklikten veya belirsizlikten bile hemen etkilenebilmektedirler. Döviz kuru riski, piyasalarda gerçekleşen ve beklenmeyen döviz kuru değişimleri neticesinde oluşmaktadır. Böylelikle, kur riskini ortaya çıkaran temel etken, döviz kurunun gelecekte alacağı değerin bugünden belirlenememesidir. Kur riskinden korunabilmenin en iyi yolu ise, yabancı para biriminin gelecekte alacağı değeri çeşitli risk yönetim teknikleriyle bugünden inceleyebilmektir (Kayahan, 2007:60). Volatilite ve volatilite tahminleri, piyasada fiyat belirlemede, portföy yönetiminde genel kaynak olduğu için, finansal piyasalarda anahtar bir faktör haline gelmiştir (McMillan, Speight, 2004: 48). 2. ARAŞTIRMA MODELİ 2.1. Otoregresif Şartlı Değişen Varyans (Heteroskedastik) (ARCH) Modeli Engle (1982), literatürdeki genel varsayımın aksine zaman serisi modellerindeki hata terimlerini varyansının sabit olmadığını, zaman içerisinde değiştiğini bazı makroekonomik verileri analiz ederek kanıtlamıştır. Engle, enflasyon modellerinde büyük ve küçük tahmin hatalarının kümeler halinde ortaya çıktığını ve bunun sonucu olarak da tahmin hatalarının varyansının önceki dönem hata terimlerinin büyüklüğüne bağlı olduğunu tespit etmiştir. Engle, zaman serisi verilerinde karşılaşılan ve özellikle öngörülerde kendisini gösteren otokorelasyonun ARCH olarak adlandırılan bir teknikle modellenmesi gerektiğine işaret etmiştir. ARCH modeli, geleneksel zaman serisi modellerindeki sabit varyans varsayımını eleyerek, hata terimi varyansının önceki dönem hata terimi karelerinin bir fonksiyonu olarak değişmesine ortam sağlamaktadır. Zaman serilerinde gözlemlenen volatiliteyi modellemenin yollarından biri olarak, oynaklıkla ilgli bir bağımsız değişken tanımlamak ve bu değişken aracılığıyla volatiliteyi öngörmek ön plana çıkmaktadır. Birinci mertebeden otoregresif bir yapı ele alındığında, 𝑦𝑡 = 𝛾𝑦𝑡−1 + 𝑒𝑡 𝑒𝑡 hata terimi beyaz gürültü sürecine dahil olacaktır. Değişkenin koşul olmayan ortalaması sıfır iken, koşullu ortalaması ise 𝛾𝑦𝑡−1 olacaktır. Koşullu olmayan varyans, geleneksel ekonomektri modellerinde varsayıldığı gibi sabit olacakken , koşullu varyans, tesadüfi değişkenin (𝑦𝑡 ) geçmiş değerlerine bağlı olacaktır. 2 Model aşağıdaki şekilde varsayıldığında, koşullu varyans 𝜎 2 𝑦𝑡−1 şeklinde olacaktır. 𝑦𝑡 = 𝑒𝑡 𝑦𝑡−1 1/2 𝑦𝑡 = 𝑒𝑡 ℎ𝑡 2 ℎ𝑡 = 𝛼0 + 𝛼1 𝑦𝑡−1 𝜎(𝑒) = 1 Yukarıdaki eşitlik, ARCH modeli olarak tanımlanmaktadır. Normallik varsayımı ile birlikte; 𝑦𝑡 |Ψ𝑡−1 ~𝑁(0, ℎ𝑡 ); 2 ℎ𝑡 = 𝛼0 + 𝛼1 𝑦𝑡−1 olarak tanımlanmıştır. Genel bir ifade ile; ℎ𝑡 = ℎ(𝑦𝑡−1 , 𝑦𝑡−2 , … . , 𝑦𝑡−𝑝 , +𝛼) Görünümü p inci mertebeden ARCH görünümü olacaktır (Engle 1995). 2.2. İki Aşamalı Engle-Granger Tahmin Yöntemi Engle- Granger (1987) değişkenler arasında uzun dönemli ilişkiyi açıklayabilmek adına iki aşamalı bir yöntem geliştirmişlerdir. Bu yöntem, değişkenlerin düzey değerlerinin tahmin edilmesiyle bulunan hata teriminin, geleneksel VAR modelinde yerine konması koşuluyla işleyen bir sürece sahiptir. Bir regresyon ilişkisinde bağımlı değişken, ilgili bağımsız değişkenlerle birlikte tahmin edilirken, ekonometri teorisinin beklentisi tahmin hatasının minimum olmasıdır. Gerçek ile tahmin edilen arasındaki fark ne kadar küçük ise, tahmin sonuçları da o derece gerçekçi olmaktadır. (Yıldız, 2007) 1. Aşama İlk olarak değişkenlerin durağan olup olmadıkları ve durağanlık mertebeleri araştırılır. Değişkenlerin durağanlıklarının aynı mertebeden olması gerekmektedir. İki değişkenin yer aldığı bir modelde, değişkenlerin her ikisinin de bütünleşme derecelerinin aynı olması sağlanabilir. Ancak, değişken sayısının ikiden fazla olduğu durumlarda, söz konusu durumun sağlanması zor olabilir. Bu gibi koşullar için, farklı açılımlarla durağanlık mertebeleri aynı olamayan değişkenler arasında kointegrasyon ilişkisinin gözlenebileceği Charemza – Deadman (1992:143-50) ‘ın geliştirdiği bir yöntemle kanıtlanmıştır. Bu bağlamda , iki bağımsız değişkenin yer aldığı bir modelde, 𝑦𝑡 ~𝐼(0), 𝑥𝑙𝑡 ~ 𝐼(1), 𝑥2𝑡 ~𝐼(1) ise, yani bağımsız değişkenler birinci mertebeden durağan ise ve bağımlı değişken durağan seviyesine ulaştığında, bağımsız değişkenlerin doğrusal bileşimlerinin durağan olduğu gözlenebilir. [(𝛽𝑥𝑙𝑡 + 𝛽𝑥2𝑡 )~𝐼(0)]. Bu koşullarda, 𝑦𝑡 ~𝐼(0) ve hata terimi ile bağımlı değişken arasında uzun dönemli ilişki gözlemlenebilir. Aynı şekilde ikiden fazla değişkenin yer aldığı bir modelde, bağımlı değişkenin bütünleşme derecesi, bağımsız değişkenlerden herhangi birinin bütünleşme derecesinden büyük olduğu durumda, 𝑦𝑡 ~𝐼(𝑑), 𝑥𝑙𝑡 ~ 𝐼(𝑑), 𝑥2𝑡 ~𝐼(𝑑 − 1) şeklinde kointegrasyon ilişkisi aranabilir. Bağımsız değişkenlerin bütünleşme derecesinin bağımlı değişkenlerden büyük olduğu takdirde, değişkenler arasında kointegrasyon ilişkisini inceleyebilmek adına, en az iki açıklayıcı değişkenin bütünleşme derecesinin eşit olması gerekmektedir veya tüm bağımsız değişkenin bütünleşme derecesi, bağımlı değişkeninkinden küçük olmalıdır. 𝑦𝑡 ~𝐼(1), 𝑥𝑙𝑡 ~ 𝐼(2), 𝑥2𝑡 ~𝐼(2) olduğunda bağımsız değişkenler arasında kointegrasyon ilişkisi bulunursa, yani [(𝛽𝑥𝑙𝑡 + 𝛽𝑥2𝑡 )~𝐼 (1)] ise, hata terimi potansiyel olarak bağımlı değişkenle uzun dönemde birlikte seyredebilir. (Yıldız,2007) 2. Aşama Bu aşamada değişkenlerin düzey değerleri ile regresyon ilişkisi incelenir ve hata teriminin durağanlığı araştırılır. 𝑦𝑡 = 𝛼 + 𝛽 𝑥𝑡 + 𝑒𝑡 Hata teriminin durağanlığını test etmek için DF veya ADF yapılır. Hata teriminin durağan olup olmadığı incelenirken, tahmin edilen hata terimleri kointegre sayısına bağlı olduğundan, DF ve ADF testlerinde kullanılan kritik değerler kullanılamaz. Bunun yerine Engle-Yoo (1987) tarafından geliştirilen, 50, 100, 250 ve 500 gözlem için bulunan kritik değerler kullanılmaktadır. Diagnostik testler sonucunda hata teriminin durağan olduğu gözlemlenirse, testte üçüncü aşamaya geçilir. Böylelikle x ve y değişkenlerinin durağanlık mertebelerinin (d) aynı olduğu ve hata teriminin de durağanlık mertebesinin sıfır olduğu belirlenmiş olacaktır. 3. Aşama Bu aşamada, aynı mertebeden durağan değişkenlerin tahmininden elde edilen ve durağan olduğu belirlenen hata terimi aşağıdaki gibi hata düzeltme modelinde yerine konacaktır. ∆𝑦𝑡 = 𝛼1 + 𝛼𝑦 (𝑦𝑡−1 − 𝛽1 𝑥𝑡−1 ) + ∑ 𝛼11 (𝑖)∆𝑦𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼12 (𝑖)∆𝑥𝑡−𝑖 +∈𝑦𝑡 ∆𝑥𝑡 = 𝛼2 + 𝛼𝑥 (𝑦𝑡−1 − 𝛽1 𝑥𝑡−1 ) + ∑ 𝛼21 (𝑖)∆𝑦𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼22 (𝑖)∆𝑥𝑡−𝑖 +∈𝑦𝑡 Bu eşitliklerde β, ikinci aşamada ifade edilen ikinci aşamada belirtilen eşitlikten gelen kointegrasyonu sağlayan vektör parametresidir. Bu doğrultuda eşitliğin sağ tarafında tüm değişkenlerin gecikmeli değerleri ve değişkenlerin düzey değerlerine ilişkin regresyondan gelen hata- düzeltme terimi yer almaktadır. Bu eşitlik hata- düzeltme terimi ile (𝑒̂ 𝑡−1 ) tekrar yazılacak olursa; ∆𝑦𝑡 = 𝛼1 + 𝛼𝑦 𝑒̂ 𝑡−1 + ∑ 𝛼11 (𝑖)∆𝑦𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼12 (𝑖)∆𝑥𝑡−𝑖 +∈𝑦𝑡 ∆𝑥𝑡 = 𝛼2 + 𝛼𝑥 𝑒̂ 𝑡−1 + ∑ 𝛼21 (𝑖)∆𝑦𝑡−𝑖 + ∑ 𝛼22 (𝑖)∆𝑥𝑡−𝑖 +∈𝑦𝑡 şeklinde gösterimi, yaklaşık VAR (near VAR) modeline ilişkin bir gösterim olmaktadır. Denklemlerin katsayıları EKK ile elde edilir (Engle- Granger: 1987). ∈𝑦𝑡 ifadedeleri beyaz gürültü sürecine sahip hata terimlerini ifade etmektedir. Nıdekdei kısa ve uzun dönemli ilişkiler bir arada gösterilmektedir. Tüm değişkenler durağan olduğundan, geleneksel VAR modeli gibi tahmin edilebilir. (Yıldız, 2007) 3. LİTERATÜR ARAŞTIRMASI Bu bölümde döviz kuru; döviz kuru volatilitesi, enflasyon ile ülkelerin dış ticaret, ekonomik büyüme değişkenleri arasındaki incelemelere yer verilecektir. Teorik ve ampirik bulgular; hem dünya hem de Türkiye bazında incelenmeye çalışılmıştır. Çalışmalarda daha çok döviz kuru rejimleri, döviz kuru volatilitesi ve ülkelerin ithalat ve ihracat verileri arasındaki ilişki incelenmiştir. Çalışmalar çoğunlukla ihracat veya iki yönlü ticaretin bir arada incelenmesi üzerine olmuş, sadece ithalat üzerine yeterli çalışmalara rastlanmamıştır. Ayrıca döviz kuru volatilitesi ve ekonomik büyüme üzerinde, özellikle Türkiye için fazla sayıda araştırmaya rastlanmamıştır. Çalışmalardan birinde Birleşik Krallık’ın ;1980 ve 2003 arasında Kanada, Japonya ve Yeni Zelanda’dan yaptığı ithalatlar ile döviz kuru volatilitesi arasındaki ilişki incelemiştir. İngiliz Sterlininin nominal ve reel efektif kurlarındaki volatilitenin Kanada, Japonya ve Yeni Zelanda kurları ile kıyaslaması yapılmıştır. Çalışmada döviz kurunda beklenmeyen değişimlerin kâr üzerinde etkileri nedeniyle ticaret hacmini ters yönde etkilemektedir. Döviz kuru volatilitesi artarsa, kâr riski de artacaktır. Bu durumda ithalatçılar (Birleşik Krallık) bu riski göze alamadığı için, döviz kuru riskine karşılık hedging, maliyetli veya olanaksız ise kâr riskindeki artış ithalattan elde edilecek yararı azaltacağı için uluslararası ticaret hacmini düşürecektir. (Choudhry, 2006:3) Güney Asya Birliği (South Asian Association for Regional Cooperation (SAARC))olarak sınıflandırılmış ve Hindistan, Bangladeş, Pakistan ve Sri Lanka nın yer aldığı ihracat talebine karşı döviz kuru volatilitenin incelendiği bir çalışmada, dolar volatilitesinin ihracat rakamlarını etkileyip etkilemediği sorgulanmıştır. Çalışmada koşullu döviz kuru volatilitesi, çok değişkenli asimetrik CCC- GARCH modeli ile incelenmiş ve standart ticaret modeli üzerinde inceleme yapılmıştır. Öncelikle ihracat akışı ile ihracatın seçilmiş değişkenleri (reel döviz kuru, reel döviz kuru volatilitesi, dış gelir) arasında uzun dönemli ilişki olduğu gözlemlenmiştir. Sonuç olarak döviz kuru volatilitesi, üreticilerin ihracat yapma konusundaki stratejik kararlarını uzun dönemli ve durgun olarak etkilemektedir. SAARC bölgesindeki üreticiler için, reel döviz kuru volatilitesinin ihracat üzerinde olumsuz etkisi olduğu gözlemlenmiştir. Bu durum, yüksek döviz kuru volatilitesinin, SAARC bölgesi içerisindeki ticareti olumsuz yönde etkilediğinin kanıtı olarak kabul edilmiştir. Buna ek olarak dış gelirin reel ihracatlar üzerinde olumlu etkisi olduğu gözlenmiştir. Ancak yine de reel döviz kurundaki volatilitenin, olumsuz etkisi daha kuvvetli olduğundan, özellikle Bangladeş, Hindistan ve Pakistan için döviz kurundaki volatilitenin artması, ihracat hacimlerindeki gelişmenin büyük ölçüde önüne geçmektedir. Sonuç olarak bu ülkelerin ihracat verileri için döviz kuru volatilitesinin kritik rolü dikkate alınmalı ve döviz kurunda oluşacak bu tarz değişiklikler için ticaret politikalarında bu yönde değişiklikler yapılması gerekmektedir. (Hooy ve Chong, 2010: 386) Dünya çapında ülkeler sınıflandırılarak yapılan daha geniş çaplı başka bir çalışmada sabit ve değişken döviz kuruna sahip ülkeler arasında da kıyaslama yapılmıştır. Çalışmada döviz kurundaki volatilitesinin ülkenin ekonomik büyümesi ile ilişkisi kıyaslanırken, ülkenin gelişme durumu da dikkate alınması gerektiğine değinilmiştir. Sonuç olarak klasik literatürde bulunan döviz kuru volatilitesi çok olan ülkelerde ekonomik şokların çok olduğu ve bu ülkelerde döviz kurlarının daha esnek olması gerektiği fikrine uymak için ülkenin piyasalarının ve gelişmişliğinin de dikkate alınması gerektiğini kanıtlamıştır. (Aghion, Bacchetta, Ranciere, Rogoff, 2006:512) Uluslararası ticaret ile döviz kuru belirsizliğini inceleyen bir makalede, döviz kuru belirsizliğinde görülen standart bir sapmanın, ticaret volatilitesinde %8’lik sekizlik bir artmaya sebep olduğu bulunmuştur. Çalışma endüstriyel anlamda gelişmiş ve yeni gelişen ülkeleri içermekte; ülke havuzunu: Amerika Birleşik Devletleri, Birleşik Krallık, Avusturya, Danimarka, Fransa, Almanya, İtalya, Hollanda, Norveç, İsveç, İsviçre, Kanada, Japonya, Finlandiya, Portekiz, İspanya, Türkiye, Güney Afrika Cumhuriyeti, Brezilya, Meksika, Peru ve Güney Koreyi kapsamaktadır. Ülke verileri incelenirken Endüstriyel anlamda gelişmiş ülkeler (Ind), Yeni endüstrileşmiş (NIC) ve Euro Bölgesi (Ezone) olarak üç kategoriye ayrılmıştır. Tüm ülkeler için genel olarak döviz kuru volatilitesi ve çift taraflı ticaret arasında çok kuvvetli ilişki bulunamamıştır. Üç grup için veriler ayrıca incelendiğinde, döviz kuru volatilitesinin endüstriyel anlamda gelişmiş ve yeni endüstrileşmiş ülkelerin ticaretleri ile çok anlamlı bir ilişkisi olmadığı gözlemlenmiştir. Ancak döviz kuru volatilitesi ile ticaret volatilitesi arasında anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Çalışmada döviz kuru volatilitesinin endüstriyel anlamda gelişmiş ülkelerin ticaretine pozitif bir etkisi olduğu; yeni endüstrileşmiş ülkelerde ise bu etkinin negatif olduğu gözlemlenmiştir. Sonuç olarak döviz kuru volatilitesiyle birlikte odaklanılması gerekenin ticaret hacminden ziyade, ticaretin volatilitesi olduğu belirlenmiştir. (Baum, Caglayan, 2009) Döviz kuru volatilitesi ile Türkiye’nin ihracatını inceyelen bir çalışmada, Engle – Granger metodu kullanılmıştır. Veri seti olarak 1990-2000 arası aylık veriler alınmış, Türkiye’nin Amerika Birleşik Devletleri’ne ve Avrupa Birliği’nden de üç ülkeye satışları baz alınmıştır. Sonuç olarak döviz kuru volatilitesi ve ihracatlar arasında negatif ve uzun dönemli bir ilişki olduğu ve özellikle bu ilişkinin Almanya, Fransa ve Amerika Birleşik Devletleri’ne olan ihracatlarda olduğu saptanmıştır. Ayrıca volatilitenin Almanya’ya olan ihracatlar için kısa vadeli de negatif etki gösterdiği görülmüştür. Diğer ülkeler için ise anlamlı bir ilişki saptanmamıştır. (Vergil, 2007: 92) Yaklaşıma sonuçtan ilerleyen başka bir çalışmada, Türkiye’de reel döviz kurunu belirleyen uzun dönemli etkenler incelenmiştir. Bu inceleme sonucu bulgular, net yabancı sermaye girişi, Türkiye ile önemli dış ticaret ortaklarının gelirlerinin ağırlıklı ortalaması arasındaki fark, para arzı, dış ticaret dengesi ve ticaret haddinin uzun dönemde reel döviz kurunu etkilediği sonucuna ulaşılmıştır. (Şimşek: 2004, 17) Güvenek ve Alptekin (2009)’in reel döviz kuru endeksinin otoregresif koşullu değişen varyanslılığının analiz edildiği çalışmalarında, serilerin volatiliteye sahip olmasının analiz tutarlılığında önemli olduğuna değinilmiştir. Çalışmada, 1980 finansal liberalizasyon sürecinden başlanarak 2009’a kadar olan gelişim ve trend incelenmiş, döviz kuru oynaklığını tahmin etmek ve modellemek için Reel Efektif Döviz Kuru Endeksi serisinin durağanlığı sağlandıktan sonra , endeksin volatiliteye sahip olup olmadığı test edilmiştir. Seride volatilite görülmüş ve sonrasında farklı modellemeler ile durağan hale getirilmiştir. Volatilite etkisinden arındırılan yeni model incelenerek döviz kuru projeksiyonu yapılmış ve bu sayede makro planlar açısından daha gerçekçi hedeflerin konulması bakımından yol gösterilmiştir. Sonuç olarak sermaye hareketlerinden beklenen getirinin elde edilebilmesi için politikaların yabancı yatırımcıların orta ve uzun vadede yatırımını kolaylaştırabileceği ve yatırımcıyı daha da teşvik edecek bir ortamın oluşturulması gerektiği ve bunun yapılabilirliği için de risklerin en aza indirilmesinin gerekliliği belirtilmiştir (Alptekin, Güvenek: 2009, 294-309) . Türkiye’nin uzun dönem reel döviz kurunu, eşbütünleşme metodolojisinden yararlanarak temel makroekonomik değişkenler amacıyla tahmin etmeyi amaçlayan bir çalışma, 2003-2013 arasındaki çeyreklik veri setlerini kullanmış, sonuc olarak kamu harcamalarının GSYİH a oranının, ihracat ve ithalat toplamının GSYİH a oranının ve dış ticaret haddinin, uzun dönem reel döviz kuru hareketlerinde açıklayıcı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu sonuçlar göz önünde bulunduralarak, uzun dönem denge reel döviz kuru belirsizliğinin bir ölçüde giderilebilmekte olduğu ve bu sayede krizler için önlemler alınabilme fırsatı olacağı belirtilmiştir. (Taş, Uysal : 2013, 60-61) Döviz kurlarının yanı sıra enflasyon ile birlikte ekonomik büyüme ilişkisinin incelendiği birçok çalışma mevcuttur. Çalışmaların genelinde enflasyon ve ülkenin ekonomik büyümesi arasındaki ilişkinin genelde pozitif olduğuna değinilmiştir. Negatif yönde ilişki bulan çalışmalar, genel anlamda enflasyonun belirli bir eşik değerini aştıktan sonra ekonomik büyüme üzerinde negatif etkiler doğurduğu belirtilmiştir. Robert J. Barro’nun 1995 yılında yaptığı 100 ülke için 1960- 1990 arası enflasyon verilerini kullanarak yaptığı çalışmasında, enflasyonun yatırımlar ve ekonomik büyümeye etkisinin uzun dönemde negatif olduğu gözlemlenmiştir. Bu sonuca yüksek enflasyonun gözlemlendiği yıllarda ulaşılmış ve bu enflasyon etkilerinin tahmin edildiği kadar çarpıcı büyüklükte olmadığı belirtilmiştir. Çalışma yapılırken, enflasyonun çok farklı olduğu zaman dilimleri verilere alınmaya özen gösterilmiş, böylelikle enflasyonun etkisinin hangi parametreyi ne kadar etkilediği daha yakından anlaşılmaya çalışılmıştır. Bu durumda odaklanılması gerekenin enflasyonun büyüklüğü yerine, ekonomik büyümeyi arttıracak faktörlerin geliştirilmesi olduğuna karar verilmiştir. (Barro: 1995, 107) 2005 yılında yapılan başka bir çalışmada, 1961-2000 yılları arası 80 ülkenin enflasyon ve ekonomik büyümelerinin incelenmiştir. Araştırmaya dahil edilen tüm ülkelerin veri setleriele alındığında, eşik değeri %15-18 arasına kadar gözlenen enflasyonun GSYİH larda kayda değer bir yükseltmeye sebep olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ancak veriler GSYİH lar bazında incelendiğinde, OECD ülkelerinde net bir gidişat olmadığı, orta gelirli ülkelerde de enflasyonla birlikte pozitif bir gidişat olduğu gözlemlenmiştir. Düşük gelirli ülkelerde ise enflasyonun pozitif etkisinin orta gelirli ülkelere kıyasla daha yüksek olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu ülkelerde enflasyon hedeflemesi olmadığında da enflasyonun %3-5 arası seyir halinde olduğu belirtilmiştir. (Pollin, Zhu, 2005 : 12-13) Enflasyonla ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi inceleyen bir çalışma, iki IMF uzmanına aittir. 140 ülkenin 1960-1998 dönemi enflasyon verilerinin kullanıldığı bu çalışmada ulaşılan sonuçlar, enflasyonun gelişmiş ülkelerde % 1-3, gelişmekte olan ülkelerde ise % 7-13 eşiğini geçtikten sonra büyümeyi olumsuz etkilemeye başladığını gösteriyor. (Khan ve Senhadji, 2000) Enflasyon ve Türkiye ekonomik büyümesinin ilişkisinin incelendiği bir çalışmada, 1988:1 2007:4 dönemi arsındaki veriler kullanılarak ARDL modeli ile analiz yapılmıştır. Çalışmada, TÜFE’ye göre hesaplanan enflasyon oranları ile ekonomik büyüme arasında hem kısa hem de uzun dönemde negatif bir ilişki olduğu tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçları destekleyici olarak, Türkiye’de ekonomik büyümenin ancak fiyat istikrarının taviz verilmeden sürdürülmesi ile sağlanabileceği vurgulanmıştır. (Karaçor, Özer, Saraç, 2011: 43) Türkiye örneği olarak enflasyon ve ekonomik büyümeyi inceleyen 2007 yılında hazırlanan başka bir çalışmada da 1988- 2005 dönemi Türkiye ekonomisine ait çeyreklik veriler kullanılarak enflasyon- büyüme arasındaki ilişkiler Granger nedensellik analiziyle test edilmiştir. Çalışmada GSYİH deflatörü cinsinden enflasyon oranları ile büyüme oranları arasında tek yönlü negatif bir ilişkiye rastlanmıştır. Regresyon analizi sonucu incelenen dönemde, enflasyon oranlarındaki % 10’luk bir artışın büyümeyi % 2,5 oranında azalttığı gözlemlenmiştir. (Turhan, 2007: 105) 4. AMPİRİK ANALİZ 4.1 Analiz Sonuçları Tüm serilerin (ysa (GSYİH), enf (enflasyon), reer (reel efektif döviz kuru)) birim kök analizlerinde seriler birinci mertebelerinde durağan I(1) çıkmıştır. Tablo 1: Serilerin ADF t- statistiği sonuçları Değişkenler Dlogreer (sabit ve trend) Dlogenf Dysa ADF t-statistiği -7.34418(1) -6.1587 (3) -9.368640 (1) Not: Serilerin birim kök incelemesinde deterministik bileşen gerekliliğine φ testleri ile karar verilmiştir. Parantez içindeki değerler, gecikme seviyelerini göstermektedir. %5 hata payı ile tablo kritik değerleri değişkenler için sırasıyla (-3.4804), (-1.9460), (-3.4815)şeklindedir. Serilerin tamamı I(1) sürecine haizdir. Döviz kuru volatilite değerlerine ulaşmak için öncelikle Box Jenkins modeli ile uygun model belirlenmiştir. AR, MA ve ARMA süreçleri sırasıyla denenmiş, en uygun sürecin AR(4) olduğuna karar verilmiştir. Sonuçlar, aşağıdaki tablodan izlenebilir. Tablo 2: AR (4) Modelinin Regresyon Sonuçları Dependent Variable: DLOGREER Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C @TREND AR(1) 0.011651 -0.000257 -0.005436 0.009954 0.000258 0.129470 1.170434 -0.996105 -0.041983 0.2468 0.3235 0.9667 AR(2) AR(3) -0.283867 -0.182384 0.128156 0.128607 -2.215004 -1.418146 0.0308 0.1617 AR(4) R-squared Durbin-Watson stat -0.248671 0.157854 1.977984 0.130719 -1.902334 Mean dependent var Prob(F-statistic) 0.0623 0.002565 0.078935 AR(4) sürecinin uygun bir model olup olmadığına karar verirken, hata payları arasındaki korelasyon incelendiğinde korelasyonun olmadığı EK 1’de izlenebilir. Ancak ARCH ya da GARCH tipi bir model kullanabilmek için hata terimleri arasında otokorelasyon olmaması gerekirken, hata terimlerinin kareleri arasında otokorelasyon beklenir. Verilerin kareleri arasında otokorelasyon ilişkisi gözlenmektedir. Sonuçlar EK 2’de izlenebilir. Hata paylarının kareleri arasında gözlemlenen otokorelasyon ilişkisi Tablo 3’de yer alan ARCH testi sonucundan da izlenebilir. Tablo 3: ARCH Testi Sonuçları ARCH Test: F-statistic Obs*R-squared 4.800581 4.589856 Probability Probability 0.032412 0.032162 ARCH modelinin uygulanabileceğine karar verilmiştir. Analizin devamında ilgili modelin araştırmasına gidilmiştir. Önce ARCH(1) modeli denenmiş ve bu modelde çözüme ulaşılabildiği için GARCH modelinin uygulanmasına gerek duyulmamıştır. Varyans eşitliğinde ortalama ve ortalama varyans değerinin ve ARCH katsayısının parametrelerinin pozitif , anlamlı ve aynı zamanda ARCH katsayısının değerinin 1 den küçük olması yeterlidir. Bu sebeple GARCH modelinin uygulanmaması gerektiğine karar verilmiştir. Tablo 4: ARCH Testinin sonuçları Dependent Variable: DLOGREER C @TREND AR(1) AR(2) AR(3) AR(4) Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. 0.026766 -0.000555 -0.109663 -0.198112 -0.280422 -0.334199 0.006619 0.000189 0.130361 0.118310 0.110614 0.119361 4.043549 -2.934097 -0.841227 -1.674510 -2.535141 -2.799905 0.0001 0.0033 0.4002 0.0940 0.0112 0.0051 Variance Equation C ARCH(1) 0.001422 0.686351 R-squared Durbin-Watson stat 0.082775 1.700753 0.000482 0.300942 2.947101 2.280672 Mean dependent var Prob(F-statistic) 0.0032 0.0226 0.002565 0.674932 Bu aşamalarla birlikte döviz kurunun volatilite değerine (ev) ulaşılmıştır. Volatilite serisi elde edildikten sonra iki aşamalı Engle Granger tahmin yöntemine geçilmiştir. Modelin kullanımı için öncelikle değişkenler arasındaki uzun dönemli ilişkinin varlığını araştırmak gerekmektedir. İki aşamalı Engle- Granger yöntemini uygulamak için ilk adım olarak iki serinin de düzey değerleri ile regresyonu tahmin edilmiştir. Testin ilk aşama sonucu aşağıdaki gibidir. Tablo 5: Serilerin Düzey Regresyon Sonuçları Dependent Variable: YSA Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.20E-13 1.04E-13 4.980492 0.0000 LOGENF 1.000000 6.09E-15 1.64E+14 0.0000 LOGREER 8.68E-14 1.16E-14 7.492488 0.0000 EV 9.77E-13 2.28E-13 4.274740 0.0001 R-squared 1.000000 Mean dependent var 16.95636 F-statistic 1.80E+28 Durbin-Watson stat 0.891293 Prob(F-statistic) 0.000000 Seriler arasında uzun dönemli ilişkinin varlığına karar verebilmek için, ilgili regresyonun tahmin edilmesinden elde edilen hata teriminin birim kökünün incelenmesi gerekmektedir. Hata terimine ilişkin ADF istatistiği (-4,18) çıkmıştır. Test istatistiği, 50 gözlem ve %10 anlamlılık düzeyinde Engle-Yoo (1987) tablosu kritik değeri (2,90) ni aştığı için, serinin durağan olduğuna karar verilmiştir. Serinin ancak durağan olması durumunda kointegrasyon araştırması yapılabilmektedir. Seriler arasında uzun dönemli ilişkinin belirlenebileceğine karar verildikten sonra değişkenler, durağan oldukları mertebede ve hata teriminin bir dönem gecikmeli değeri rrr(-1)ile hata düzeltme modeli tahmin edilmiştir. Hata terimine ilişkin katsayının anlamlı olması, uzun dönem ilişkisi ile birlikte kısa dönemde oluşacak dengesizliğin bir dönem sonra hangi oranda düzeltilebileceğinin bilgisini vermektedir. Katsayının pozitif olması, dengeden uzaklaşma; negatif olması ise uzun dönem değerine yaklaşmayı ifade etmektedir. Çalışmada %10 anlamlılık düzeyinde, düzeltme katsayısı rrr(-1) istatistiki olarak anlamlıdır; ancak pozitif çıkmıştır. Bu durum, hata düzeltme mekanizmasının çalıştığını; fakat kısa dönem ve uzun dönem arasındaki dengeden uzaklaşıldığını göstermektedir. Tablo 6: Engle- Granger Regresyon Sonuçları Dependent Variable: DYSA Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C DLOGENF DLOGREER EV RRR(-1) 5.47E-18 1.000000 -1.77E-17 -9.20E-16 0.000186 9.33E-19 1.76E-17 1.01E-17 1.53E-16 9.66E-05 5.860057 5.68E+16 -1.759208 -6.020980 1.926300 0.0000 0.0000 0.0843 0.0000 0.0594 R-squared F-statistic Prob(F-statistic) 1.000000 8.42E+32 0.000000 Mean dependent var Durbin-Watson stat 0.010614 1.306384 Tahmin sonuçlarımıza göre katsayı (rrr(-1)) istatistiksel olarak anlamlıdır. Bu durum değişkenler arası kısa ve uzun dönem arasındaki hata düzeltme mekanizması çalışıyor anlamına gelmektedir. Ancak, kısa dönem ve uzun dönem arasındaki dengesizlik giderilemeyecektir. 4.2. Araştırma Bulguları Bu çalışmada 1998- 2014 arası döviz kuru volatilitesinin Türkiye’nin ekonomik büyümesine olan etkisi incelemek amaçlanmıştır. Çalışma doğrultusunda öncelikle döviz kuru volatilitesi ve İki Aşamalı Engle- Granger Modeli incelenmiştir. Reel döviz kuru ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkilerin özellikle son zamanlarda yakından incelendiği görülmektedir. İncelemede önemli bir açık olarak, finansal olarak açık olan bir çok yükselen ekonomi büyümesinin, özellikle son dönemlerde, sermaye girişlerine ve dolayısıyla küresel finansal koşullarına da bağlı olduğunun dikkate alınmadığı görülmüştür. Oysa, olumlu küresel finansman koşulları, sermaye girişleriyle birlikte ülke parasının değer kazanmasına sebep olabilir. Olumsuz küresel koşulllar ise, ülkenin kendi makroekonomik dinamiklerinden göreli olarak bağımsız bir biçimde, sermaye çıkışlarına, ülke parasının reel değer kaybına ve ekonomik daralmaya yol açabilmektedir. İşte bu sebeple ülkedeki döviz kuru volatilitesini incelemek, o ülkenin makroekonomik değerlerini anlamak açısından kritik öneme sahiptir. Enflasyon, döviz kuru volatilitesi ve uluslararası ticaret, ekonomik büyüme faktörleri arasındaki ilişkiyi inceleyen araştırma sonuçlarına yer verilen literatür araştırması bölümünde farklı sonuçlar gözlemlenmiştir. Sonuçlara genel olarak bakılacak olursa, döviz kuru volatilitesinin ülkelerin ekonomik büyümelerini çoğunlukla olumsuz etkilediği, dış ticaret akımlarında belirsizliğe ve ülkenin ekonomik dengesinde uyumsuzluklara yol açtığı gözlemlenmiştir. Enflasyonun ise belirli bir eşik değerine kadar, genellikle orta gelir düzeyine sahip ve gelişmekte olan ülkelerin ekonomik büyümesine olumlu bir etkisi olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu çalışmada 1998- 2014 yılları arasındaki çeyreklik bazda GSYİH, enflasyon ve TÜFE bazlı reel efektif döviz kurları verileri iki aşamalı Engle – Granger metoduyla incelenmiş ve bu süre aralığında kısa ve uzun vadede döviz kuru volatilitesinin Türkiye’nin ekonomik büyümesi üzerinde etkili olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu bağlamda, döviz kuru volatilitesi arttıkça Türkiye’nin ekonomik büyümesi GSYİH ve TÜFE bazlı enflasyon verileri baz alındığında olumsuz olarak etkilenmektedir. Ayrıca analiz çalışmalarında enflasyonun Türkiye’nin ekonomik büyümesinde kısa vadede pozitif etkisi olduğu gözlemlenmiştir. Çalışma sonucu kapsamında, döviz kuru ve döviz kuru volatilitesi arttıkça, kısa ve uzun dönemde Türkiye’nin ekonomik büyümesi de negatif olarak etkilenecektir. Hem uzun hem kısa dönemde ilgili değişkenler Engle- Granger modeline göre kısa ve uzun dönemde bağımlı değişken üzerinde, yani ekonomik üyüme üzerinde, %10 hata payıyla anlamlı etkiye sahiptir. %10 hata payında hata düzeltme katsayısı rrr(-1) istatistiki olarka anlamlıdır ancak pozitif çıkmıştır. Bu durum seriler arasında uzun dönemli ilişkinin çalıştığının bir göstergesidir. Kısa dönem katsayılarına bakıldığında ise döviz kurunun ve döviz kuru volatilitesinin negatif, enflasyonun ise pozitif etkiye sahip olduğu gözlemlenmiştir. İncelenen çalışmalarda da döviz kuru volatilitesinin ülkelerin makroekonomik değerlerini ciddi anlamda etkilediği bir çok ülke örneğinde gözlemlenmiştir. Bu çalışmalarda genelde dış ticaret ile döviz kuru volatilitesi arasındaki ilişkiler incelenmiş, sonuç olarak artan volatilite ile ticaretin azaldığı ve ekonomik büyümenin durağanlığa doğru gittiği gözlemlenmiştir. Ancak farklı çalışmalarda döviz kuru volatilitesi incelenirken, ülkenin dışarıya açık – kapalı olduğu ve gelişmişlik düzeyinin de göz önünde bulundurulması gerektiği belirtilmiştir. Döviz kuru volatilitesinden en çok dışa bağımlı ülkelerin etkilendiği gözlemlenmiştir. Sonuç olarak volatilitenin büyüme üzerine etkisi negatif şekilde çıkmıştır. TÜFE bazlı reel efektif döviz kuru volatilitesindeki artış, Türkiye’nin ekonomik büyümesini kısa ve uzun vadede olumsuz şekilde etkilemektedir. Bu çalışmada, ekonomide dışa bağlı bir çizgi seyreden Türkiye için de hem literatür çalışmalarının bulguları teyid edilmiş hem de döviz kuru volatilitesinin ülkenin ekonomik kalkınma ve büyümesinde ne kadar önemli olduğu sonucuna ulaşılmıştır. 5. SONUÇ Döviz kurlarında meydana gelen dalgalanmaların şiddetiyle döviz kurlarının açıklanması konusunda yeni yaklaşımların gündeme gelmesine neden olmaktadır. Döviz kurlarındaki volatilitenin incelenmesi de döviz kurlarının nasıl seyredeceğine dair ipuçları vermekte, ülke ekonomieri adına stratejik kararlar alınması açısından önemli bir yol çizmektedir. Özellikle gelişmekte olan ülkelerde, çoğunlukla dışa bağımlılık da gözlendiğinden döviz kuru volatilitesi gibi parametreler oldukça kırılgan olabilmekte ve ekonomik etkileri daha derinden hissedilmektedir. Döviz kuru volatilitesinin; sermaye hareketleri, uluslararası ticaret, yatırım ve üretim gibi parametreler üzerinde olumsuz etkileri olmaktadır. Bu doğrultuda, söz konusu volatilitenin modellenmesi, gerekli müdahalelerin zamanında ve doğru olarak yapılması bakımından büyük önem taşımaktadır. Özellikle ihracata dayalı büyüme stratejisi izleyen gelişmekte olan ülkelerde ödemeler dengesi açıklarının giderilmesinde, döviz kuru belirsizliği gibi bir takım istikrarsızlıkların giderilmesi önem arz etmektedir. Genel tanımıyla volatilite yani değişkenlik, bir enstrümanın fiyatında meydana gelen değişimin istatistiksel ölçüsüdür. Döviz kuru volatilitesi, piyasalarda gerçekleşen ve beklenmeyen döviz kuru değişimleri neticesinde oluşmaktadır. Böylelikle, kur riskini ortaya çıkaran temel etken, döviz kurunun gelecekte alacağı değerin bugünden belirlenememesidir. Kur riskinden korunabilmenin en iyi yolu ise, yabancı para biriminin gelecekte alacağı değeri çeşitli risk yönetim teknikleriyle bugünden inceleyebilmektir. 2008 küresel krizinin yoğun bir şekilde varlığını hisseden ve bu sebeple küçülen Türkiye ekonomisi, bunu seyreden yıllarda belirli bir toparlanma sürecine girse de genel olarak kırılgan ve dış şoklara açık yapısını sürdürmüştür. Türkiye ekonomisinin bu durumu, aslında 1980 yılından günümüze kadar uygulaması devam eden yapısal uygulamaların bir sonucu olmuştur. Son dönemlerde küreselleşmenin boyutu arttıkça, ulusal sermaye ile entegrasyonun hızlandığı anlarda uygulanan para, faiz ve döviz politikaları ekonomideki büyüme, birikim ve bölüşüm mekanizmalarının ouşmasında ve büyüme- cari açık ilişkisi Türkiye ekonomisinin geleceğinde belirleyici bir faktör haline gelmiştir. Bu durumda yurt içi tasarrufları yetersiz olan Türkiye gibi ekonomiler ödemeler dengesini bozan cari dengedeki açığı, yurt dışı tasarruflarla telafi etme yoluna gitmektedirler. Cari açığın finansmanı, ithalatla ve dış finansmanla (sıcak para) ile gerçekleşmektedir. Ampirik analizde ifade edildiği gibi, döviz kurunda yer alan volatil görünüm, Türkiye ekonomisinin kısa ve uzun dönemde olumsuz yönde etkilemekte, cari açığın kapatılması ile döviz kuru volatilitesinin doğrudan bir ilişki içinde olduğundan bahsedilebilir. Artan döviz kuru volatilitesi ile birlikte dış ticaret ve sıcak para girişleri azalacaktır. Diğer açıdan enflasyon oranı da Türkiye’nin ekonomik büyümesinde kritik bir role sahiptir. Literatür araştırmalarında enflasyonun büyümeyi belirli eşik değerleriyle birlikte büyümeyi kimi zaman olumlu, kimi zaman olumsuz etkilediğine dair sonuçlara ulaşılmıştır. Ampirik sonuçlara göre, Türkiye ekonomisinde enflasyon ve ekonomik büyüme arasında kısa dönemde pozitif yönlü bir ilişki gözlemlenmiştir. Bu bilgiler doğrultusunda Türkiye ekonomisinin büyümesi için enflasyon hedefine belirlenen seviyede (TCMB nin belirlediği hedef: %5) ulaşılmalı ve ekonomiyi hem kısa hem de uzun dönemde iyileştirecek yönde hedefler gözden geçirilmeli ve yeni planlar oluşturulmalıdır. Öncelikle Türkiye’nin ekonomisini canlı tutan ve kısa zamanda finansman sağlayan sıcak paranın ülkeye girişini arttıracak aksiyonlar alınabilir. Bu aşamada döviz kuru volatilitesi yabancı yatırımcıyı çekmek için önemli bir role sahiptir. Bu sebeple yabancı yatırımcılar açısından ülkeyi cazip hale getirmek için döviz kuru oynaklığından kaynaklanan belirsizlik ortamını azaltmak önemli bir adım olacaktır. Ekonomik büyümeyi arttırmak için uzun vadeli planlar doğrultusunda yatırımların da yapılması, Türkiye’nin bir diğer büyük sorunu olan işsizliğe de çözüm olabilir. Öncelikle istihdam sağlayacak yeni ortamların sağlanması adına, Türkiye’deki yatırımcıların ve Türkiye’deki sermayenin nelere bağlı olduğunu detaylandırmak gerekmektedir. Türkiye şu anki yatırımlarını daha çok kısa vadede kazanç getiren inşaat sektörü üzerine yoğunlaşmıştır. Oysa uzun vadede getirisi çok daha yüksek olacak üretim sektöründeki yatırımlar artarsa, Türkiye hem ham madde satışlarından elde edeceği kazancı işlenmiş ürün olarak sattığında karını arttırmış olacak, hem de istihdam imkanlarını yükseltecektir. Bu aşamalarda TCMB’nin stratejik konumu da dikkate alınmalıdır. TCMB, 2001 yılından bu yana uyguladığı dalgalı döviz kuru politikası çerçevesinde döviz piyasalarında aşırı hareketlerin görüldüğü dönemlerde dengeleyici bir unsur olarak yer almış ve piyasadaki varlığı piyasa oyuncuları tarafından pozitif olarak algılanmıştır. TCMB’nin cari ve gelecek döneme yönelik enflasyon hedeflemesi politikası çerçevesinde de, özellikle döviz kurlarındaki olası volatilitenin fiyat istikrarı üzerinde yapabileceği bozucu etkileri önleyebilmek amacıyla döviz ihale ve müdahale işlemlerini etkin olarak kullanması gerekmektedir. Sonuç olarak döviz kuru volatilitesi ile bağlantılı olan ekonomik büyümeyi olumlu yönde etkileyecek yatırımların yapılması ve dışa bağlılığın azaltılması için politikalar üretilmelidir. KAYNAKÇA Barro, Robert J. (1995). “Inflation and Economic Growth”, NBER Working Paper, Sayı: 5326, s: 85-109 Baum, Christopher F.; Çağlayan, Mustafa (2009). “The Volatility of international trade flows and exchange rate uncertainity”, s:24 Butler, Cormac (1999). Matering Value at Risk, Glasgow: Financial Times Pitman Choudhry, Taufiq (2005) . “Exchange Rate Volatility and United Kingdom trade: evidence from Canada, Japan and New Zealand” Empirical Economics, Cilt :35, Sayı:3, s:607-619 David G. McMillan ve Alan E.H. Speight (2004). “Daily Volatility Forecasts: Reassessing the Performance of GARCH Models”, Journal of Forecasting, Cilt:23, Sayı: 6, s:449-460 Hooy, Chee-Wooi; Choong, Chee-Keong (2010). “Export Demand within SAARC Member: DOES Exchange Rate Volatility MATTER?”, International Journal of Economics and Management, Cilt: 2, Sayı 4, s: 386 Hull, John (2006). Options, Futures and Other Derivatives. ABD: Prentice Hall Jorion,Philippe (2005). Financial Risk Manager-Handbook, Canada: Wiley Finance (Third edition), GARP(Global Association of Risk Professionals) s: 371 Kayahan, Cantürk (2007). Reel Sektörde Riske Maruz Değer (RMD) Yöntemi ile Ölçülen Kur Riskine Karşılık Vadeli İşlem Kontratlarının Kullanılması, Doktora tezi, Afyonkarahisar Kocatepe Üniversitesi, Afyon Mohsin S. Khan, Abdelhak S. Senhadji (2000).“Threshold Effects in the Relationship Between Inflation and Growth”, IMF Working Paper, sayı: 110 , s:1-30 Philippe Aghion, PhilippeBacchetta, Romain Ranciere, Kenneth Rogoff, (2009). “Exchange rate volatility and productivity growth : The role of financial development” Journal of Monetary Economics, Sayı: 56 , s: 512 Robert Pollin, Andong Zhu (2005). “Inflation and Economic Growth: A- Cross- Country Non-linear Analysis”, Working Paper Series, Sayı: 109, s:1-17 Şimşek, Muammer (2004). “Türkiye’de reel döviz kurunu belirleyen uzun dönemli etkenler”, Cumhuriyet Üniversitesi İksitadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt 5, Sayı: 2, s:17 Taş, Taner; Uysal D. (2013). “Reel Döviz Kuru Sapması: Türkiye Örneği”, Aksaray Üniversitesi İİBF Dergisi, Cilt:5, Sayı:1, s:60-61 Tim Bollerslev; R.F. Engle (1986), "Modelling the Persistence of Conditional Variances," Econometrics Review, Cilt: 5. s:1-50 Turhan, Salih Evren (2007). “Enflasyon ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Türkiye Örneği”, Yüksek Lisans Tezi, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İktisat Ana Bilim Dalı, Kahramanmaraş Vergil, Hasan (2007). “Exchange rate volatility in Turkey and its effect on trade flows”, Journal of Economic and Social Research 4, Cilt 1, s:97 Volkan Alptekin; Burcu Güvenek (2009). “Reel Döviz Kuru EndeksininOtoregresif Koşullu DeğişenVaryanslılığının Analizi: İki EşikliTarch Yöntemi İle Modellenmesi” Maliye Dergisi, Sayı 156, s:294-309 Yıldız, Hilal (2013), Zaman Serileri Analizi, Ekin Yayınevi, Bursa s.130-232 Zeynep Karaçor, Hüseyin Özer ve Taha Bahadır Saraç (2011). “Enflasyon ve Ekonomik Büyüme İlişkisi : Türkiye Ekonomisi Üzerine Ekonometrik Bir Uygulama (1988-2007)”, Niğde Üniversitesi İİBF Dergisi, Cilt :4, Sayı: 2, s:29-44 EKLER EK 1: AR (4) Modeli Korelasyon Grafiği Autocorrelation Partial Correlation .|. .|. .|. .*| . .|. **| . .*| . . |*. .|. .|. .|. .|. .|. .*| . .*| . .|. .*| . .|. .|. . |*. . |*. .*| . . |*. .*| . .*| . .|. .|. .|. .*| . .|. **| . .*| . .|. .|. .|. .|. .|. .*| . .|. .*| . .|. .*| . .|. .|. . |*. .|. .*| . . |*. **| . .*| . | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 AC PAC Q-Stat Prob 0.010 -0.049 -0.054 -0.069 0.019 -0.213 -0.087 0.071 0.026 0.056 0.050 0.033 -0.055 -0.072 -0.088 0.003 -0.108 0.004 0.011 0.172 0.093 -0.181 0.090 -0.177 -0.087 0.010 -0.049 -0.053 -0.071 0.015 -0.226 -0.096 0.045 -0.009 0.019 0.057 0.004 -0.091 -0.044 -0.080 0.000 -0.118 -0.001 -0.049 0.133 0.041 -0.188 0.090 -0.209 -0.096 0.0062 0.1632 0.3571 0.6849 0.7111 3.9407 4.4883 4.8634 4.9125 5.1552 5.3534 5.4374 5.6853 6.1087 6.7669 6.7677 7.8022 7.8038 7.8157 10.615 11.453 14.689 15.508 18.772 19.581 0.399 0.139 0.213 0.302 0.427 0.524 0.617 0.710 0.771 0.806 0.818 0.873 0.856 0.899 0.931 0.833 0.832 0.683 0.690 0.537 0.548 .|. .|. .|. | | | .|. .|. .*| . | | | 26 -0.026 -0.006 27 -0.010 0.039 28 0.006 -0.150 19.657 19.670 19.674 EK 2: Hata Terimi Kareleri Arasında Korelasyon İlişkisi Grafiği Autocorrelation Partial Correlation . |** . |*. . |** .|. . |*. . |*. .*| . .*| . .*| . .*| . .|. .|. .*| . .*| . . |*. .*| . .|. .|. .|. .|. .|. .*| . .|. .|. .|. . |*. .|. .*| . . |** .|. . |** .*| . . |*. .|. **| . .*| . .|. .|. .|. .|. .|. .|. . |*. .*| . .|. .*| . . |*. .|. .|. .|. .|. .|. .|. . |*. .*| . .|. | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | AC 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 0.273 0.111 0.228 0.051 0.172 0.163 -0.149 -0.109 -0.058 -0.077 0.031 -0.035 -0.108 -0.062 0.066 -0.081 -0.022 -0.054 -0.032 0.045 0.000 -0.066 -0.044 -0.012 -0.010 0.094 -0.038 -0.077 PAC Q-Stat Prob 0.273 0.039 0.204 -0.068 0.176 0.037 -0.233 -0.095 -0.042 0.013 0.062 0.007 -0.010 -0.056 0.109 -0.169 0.020 -0.072 0.098 0.008 -0.013 -0.036 -0.055 0.022 -0.036 0.115 -0.069 -0.020 4.8519 5.6623 9.1574 9.3385 11.387 13.281 14.887 15.761 16.010 16.467 16.543 16.639 17.580 17.898 18.266 18.834 18.875 19.139 19.232 19.426 19.426 19.858 20.052 20.067 20.078 21.057 21.225 21.910 0.001 0.001 0.002 0.003 0.007 0.011 0.021 0.034 0.040 0.057 0.076 0.093 0.127 0.160 0.203 0.247 0.305 0.341 0.391 0.454 0.516 0.517 0.567 0.585 0.604 0.662 0.715
