SavedAdd your journal

Journals / Politik Ekonomik Kuram / 2026 / Cilt: 10 Sayı: 2

The Dynamics of Producer Food Prices: a Fourier–Wavelet Analysis of Exchange Rates and Agricultural Inputs

Üretici Gıda Fiyatlarının Dinamikleri: Döviz Kurları ve Tarımsal Girdilerle Fourier–Wavelet Analizi

Havva Koç(OKAN ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-0906-1438
Pages
550–569
Publication Date
2026-06-25
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The findings indicate that the Food PPI and exchange rates are I(1), while the GFE is I(2).

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study is motivated by the persistent nature of food inflation in Türkiye, driven by exchange rate volatility and dependence on imported inputs, as well as the tendency of the existing literature to address these dynamics mostly within a linear framework.
📊
Key Findings & Data:The analysis explores the long-term relationships, nonlinear structures, and time–frequency co-movements between the Food Producer Price Index (Food PPI), Agricultural Input Price Index (GFE), and exchange rates (USD/TRY, EUR/TRY).
💡
Conclusion & Impact:The findings indicate that the Food PPI and exchange rates are I(1), while the GFE is I(2).
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2015 Verileri
⚙️Variables:Gıda Enflasyonu · Tarımsal Girdi Fiyat Endeksi · Döviz Kuru Geçişkenliği

Abstract

This study is motivated by the persistent nature of food inflation in Türkiye, driven by exchange rate volatility and dependence on imported inputs, as well as the tendency of the existing literature to address these dynamics mostly within a linear framework. The analysis explores the long-term relationships, nonlinear structures, and time–frequency co-movements between the Food Producer Price Index (Food PPI), Agricultural Input Price Index (GFE), and exchange rates (USD/TRY, EUR/TRY). Monthly data covering the 2015:01–2025:05 period are used; the relevant series are seasonally adjusted and logarithmically transformed. Methodologically, the study applies the LR and Hansen (1999) tests to detect nonlinearity, while the Harvey–Mills (2002) and Kapetanios–Shin–Snell (2003) tests are employed to determine integration orders. The Fourier cointegration test examines long-term relationships; DOLS estimates capture the degree of exchange rate pass-through; and Wavelet Coherence (WTC) analysis reveals time–frequency interactions. The findings indicate that the Food PPI and exchange rates are I(1), while the GFE is I(2). Hence, cointegration analysis includes only exchange rates as explanatory variables. DOLS estimates the pass-through coefficients as 1.13 (USD) and 1.14 (EUR). WTC results highlight strong synchronization (→) and occasional exchange rate and GFE leadership (↗/↘), particularly after 2018. Structural breaks identified by the HM test align with exchange rate shocks (2016–2019), the 2020 pandemic, and post-2022 energy price surges. The study provides an original contribution by combining nonlinear tests, Fourier, and WTC analyses to examine the food PPI–exchange rate nexus in Türkiye.

Özet

Bu çalışma, gıda enflasyonunun kur oynaklığı ve ithal girdi bağımlılığı nedeniyle Türkiye’de kalıcılaşan bir sorun haline gelmesinden ve mevcut literatürün bu dinamikleri çoğunlukla doğrusal çerçevede ele almasından hareketle tasarlanmıştır. Analiz, Türkiye’de Gıda ÜFE ile tarımsal girdi fiyat endeksi (GFE) ve döviz kurları (Dolar/TL, Euro/TL) arasındaki uzun dönemli ilişkileri, doğrusal olmayan yapıları ve zaman-frekans boyutundaki eşgüdümü incelemektedir. 2015:01–2025:05 dönemine ait aylık veriler kullanılmış; gerekli seriler mevsimsellikten arındırılmış, tüm serilere logaritmik dönüşüm uygulanmıştır. Metodolojik olarak, LR ve Hansen (1999) testleriyle serilerin doğrusal dışı yapıları, Harvey–Mills (2002) ve Kapetanios–Shin–Snell (2003) testleriyle de bütünleşme dereceleri belirlenmiştir. Fourier koentegrasyon testi uzun dönemli ilişkileri sınamakta, DOLS tahminleri kur geçişkenliğini ölçmekte, Wavelet koherens (WTC) analizi ise zaman-frekans boyutundaki eşgüdümü ortaya koymaktadır. Bulgular, gıda ÜFE ve döviz kurlarının I(1), GFE’nin ise I(2) özellik taşıdığını göstermiştir. Bu nedenle koentegrasyon analizinde bağımlı değişken olarak gıda ÜFE, açıklayıcı değişkenler olarak yalnızca döviz kurları kullanılmıştır. Analiz, uzun dönemli ilişkiyi doğrularken; DOLS tahminleri kur geçişkenliği katsayılarını 1.13 (Dolar) ve 1.14 (Euro) düzeyinde hesaplamıştır. WTC analizleri, özellikle 2018 sonrası 2–4 yıllık periyotlarda güçlü senkronizasyon (→) ve zaman zaman döviz kurunun ve GFE’nin öncü rolünü (↗/↘) ortaya koymuştur. HM testiyle belirlenen kırılmalar, 2016–2019 kur şokları, 2020 pandemisi ve 2022 sonrası enerji fiyat artışlarıyla örtüşmektedir. Çalışma, doğrusal olmayan testler, Fourier ve WTC analizini birleştirerek Türkiye’de gıda ÜFE ile döviz kurları arasındaki uzun dönemli ilişkiyi inceleyen özgün katkılar sunmaktadır.

🔖

Cite This Article

Koç, H. (2026). The Dynamics of Producer Food Prices: a Fourier–Wavelet Analysis of Exchange Rates and Agricultural Inputs. Politik Ekonomik Kuram, Cilt: 10 Sayı: 2, 550–569. https://doi.org/10.30586/pek.1802695

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (54)

  1. Anderl, C., & Caporale, G. M. (2025). Global food prices and inflation. CESifo Working Paper No. 10992. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4756074
  2. Abbott, P. C., Hurt, C., & Tyner, W. E. (2009). What's driving food prices? Farm Foundation No. 48495.
  3. Aguiar-Conraria, L., & Soares, M. J. (2011). Oil and the macroeconomy: using wavelets to analyze old issues. Empirical economics, 40(3), 645-655.
  4. Baek, J., & Koo, W. W. (2010). Analyzing factors affecting US food price inflation. Canadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d'agroeconomie, 58(3), 303-320.
  5. Baskaya, Y. S., Gurgur, T., & Ogunc, F. (2008). Islenmis Gida Fiyatlarini Belirleyen Faktorler, Working Papers 0809, Research and Monetary Policy Department, Central Bank of the Republic of Turkey.
  6. Bayramoğlu, Z., Doğan, H. G., & Candemir, S. (2025). Türkiye'de Makro Ekonomik Değişkenlerin Tarımsal Üretim Üzerine Etkisi. International Congresses of Turkish Science and Technology Publishing, 583-589.
  7. Bilgili, F., Kuşkaya, S., Gençoğlu, P., Ünlü, F., & Magazzino, C. (2024). Exchange rate pass-through at high and low frequencies in Turkey: a continuous wavelet transform model approach. Journal of Economic Structures, 13(1), 21.
  8. Bor, Ö., & Sakarya, B. (2026). Nonlinear trends in energy and agriculture price links: a Fourier-based time series analysis. Agricultural and Resource Economics Review, 1-21.
  9. Bor, O., & Dagistan, N. (2024). The impact of fluctuating international fertiliser prices and exchange rates on domestic fertiliser prices in Türkiye. Agricultural Economics/Zemědělská Ekonomika, 70(1).
  10. Bozkurt, H., & Mutlu Çamoğlu, S. (2025). Türkiye’de Gıda Enflasyonu Sorunsalı: Fourier Bootstrap ARDL. Fiscaoeconomia, 9(1), 372-390. https://doi.org/10.25295/fsecon.1519572
  11. Crowley, P. M. (2007). A guide to wavelets for economists. Journal of Economic Surveys, 21(2), 207-267.
  12. Chan, K. S. (1990). Testing for threshold autoregression. The Annals of Statistics, 1886-1894.
  13. Chan, K. S. (1991). Percentage points of likelihood ratio tests for threshold autoregression. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 53(3), 691-696.
  14. Chan, K. S., & Tong, H. (1990). On likelihood ratio tests for threshold autoregression. Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 52(3), 469-476.
  15. Chen, D., Gummi, U. M., Lu, S. B., & Mu'azu, A. (2020). Modelling the impact of oil price fluctuations on food price in high and low-income oil exporting countries. Agricultural Economics/Zemědělská Ekonomika, 66(10).
  16. Daşdemir, E. (2023). Türkiye Ekonomisinde Döviz Kurunun Gıda Fiyatlarına Etkisi ve Döviz Kurunun Sürdürülebilir Gıda Güvencesi İçin Önemi. Tarım Ekonomisi Araştırmaları Dergisi, 9(1), 14-26. https://izlik.org/JA77LK86SY
  17. Davidson, R., & MacKinnon, J. G. (2006). The power of bootstrap and asymptotic tests. Journal of Econometrics, 133(2), 421-441.
  18. Demir, S., Sever, E., & Bayram, Z. (2023). Enflasyonun belirleyicileri: Türkiye üzerine bir uygulama. Vergi Raporu, 288, 7-31.
  19. Demirağ, İ., & Sağır, M. (2024). Gıda Fiyatları Neden Yükseliyor? Türkiye'de Tarım Ürünleri Üretici Fiyatları ve Döviz Kuru Etkisinin ARDL İle İncelemesi. Hacettepe University Journal of Economics & Administrative Sciences/Hacettepe Üniversitesi Iktisadi ve Idari Bilimler Fakültesi Dergisi, 42(1).
  20. Doroshenko, L., Mastroeni, L., & Mazzoccoli, A. (2025). Wavelet and Deep Learning Framework for Predicting Commodity Prices Under Economic and Financial Uncertainty. Mathematics, 13(8), 1346. https://doi.org/10.3390/math13081346
  21. Eren, O., Kal, H. S. ve Özmen, M. U. (2017), Türkiye’de Gıda Enflasyonunun Belirleyicileri. Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası, Araştırma Genel Müdürlüğü Ekonomi Notları, 17(15), 1-16.
  22. Eştürk, Ö., & Albayrak, N. (2018). Tarım Ürünleri-Gıda Fiyat Artışları ve Enflasyon Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 147-158.
  23. Ferrucci, G., Jiménez-Rodríguez, R., & Onorante, L. (2010). Food price pass-through in the euro area the role of asymmetries and non-linearities (No. 1168). ECB working paper.
  24. Gómez, V., & Maravall, A. (1996). Programs TRAMO and SEATS, instruction for user (beta version: September 1996). Banco de España.
  25. Güriş, B. (2020). R uygulamalı doğrusal olmayan zaman serileri analizi. Der Yayınevi, İstanbul.
  26. Hansen, B. (1999). Testing for linearity. Journal of economic surveys, 13(5), 551-576.
  27. Harri, A., Nalley, L., & Hudson, D. (2009). The relationship between oil, exchange rates, and commodity prices. Journal Of Agricultural and Applied Economics, 41(2), 501-510.
  28. Harvey, D. I., & Mills, T. C. (2002). Unit roots and double smooth transitions. Journal of Applied Statistics, 29(5), 675-683.
  29. Hasan, A. N., & Masih, M. (2018). Determinants of food price inflation: evidence from Malaysia based on linear and nonlinear ARDL.
  30. Hatzenbuehler, P. L., Abbott, P. C., & Foster, K. A. (2016). Agricultural commodity prices and exchange rates under structural change. Journal of Agricultural and Resource Economics, 204- 224.
  31. İçen, H., İçen, N. M. E., & Polat, B. (2022). Türkiye’de gıda fiyatları, döviz kuru ve petrol fiyatları arasındaki asimetrik ilişki. EKOIST Journal of Econometrics and Statistics, (37), 149-169.
  32. Iddrisu, A. A., & Alagidede, I. P. (2020). Monetary policy and food inflation in South Africa: A quantile regression analysis. Food Policy, 91, 101816.
  33. Kapetanios, G., Shin, Y., & Snell, A. (2003). Testing for a unit root in the nonlinear STAR framework. Journal of econometrics, 112(2), 359-379.
  34. Kaya, M. V., & Yıldız Ertuğrul, Ş. (2024). Türkiye ve Dünya Gıda Fiyatları İlişkisi: Dinamik Korelasyon ve Dinamik Regresyon Analizi. Sosyoekonomi, 32(61), 413-426. https://doi.org/10.17233/sosyoekonomi.2024.03.19
  35. Kılcı, E. N. (2019). Türkiye enflasyon görünümüne ilişkin bir değerlendirme; reel efektif döviz kuru ile tüketici fiyat endeksi arasındaki ilişkinin analizi. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 7(6), 219-227.
  36. Kolcu, F. (2023). Türkiye’de enflasyonun belirleyicileri. Hitit Sosyal Bilimler Dergisi, 16(1), 31-56.
  37. Kofoğlu, İ. H., Küçükkale, Y., & Yamak, R. (2018). Faiz oranları, döviz kurları ve çekirdek fiyat endeksleri arasındaki dinamik ilişkiler: Türkiye örneği. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 6(6), 1111-1118.
  38. Kutlu, Ş. Ş. (2021). Türkiye’de Gida Enflasyonunun Belirleyicileri: Svar Modelinden Kanitlar. EKEV Akademi Dergisi, (87), 581-598.
  39. Leybourne, S., Newbold, P., & Vougas, D. (1998). Unit roots and smooth transitions. Journal of time series analysis, 19(1), 83-97.
  40. Liu, H., Pata, U. K., Zafar, M. W., Kartal, M. T., Karlilar, S., & Caglar, A. E. (2023). Do oil and natural gas prices affect carbon efficiency? Daily evidence from China by wavelet transform-based approaches. Resources Policy, 85, 104039.
  41. Nazlioglu, S., & Soytas, U. (2012). Oil price, agricultural commodity prices, and the dollar: A panel cointegration and causality analysis. Energy Economics, 34(4), 1098-1104.
  42. Nazlioglu, S., Erdem, C., & Soytas, U. (2013). Volatility spillover between oil and agricultural commodity markets. Energy economics, 36, 658-665.
  43. Norazman, U. Z., Khalid, H., & Ghani, G. M. (2018). Food Inflation: A Study on Key Determinants and Price Transmission Processes For Malaysia. International Journal of Business & Society, 19(1).
  44. Özçelik, Ö., & Uslu, N. (2024). Gıda enflasyonunun belirleyicileri üzerine bir analiz: Türkiye örneği. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (79), 289-309.
  45. Reboredo, J. C., & Ugando, M. (2014). US dollar exchange rate and food price dependence: Implications for portfolio risk management. The North American Journal of Economics and Finance, 30, 72-89
  46. Shama, R. (2011). Food export restrictions: Review of the 2007-2010 experience and considerations for disciplining restrictive measures (pp. 1-12). Rome: FAO.
  47. Selvi, M. S., & Cavlak, N. (2021). Gıda Fiyatlarındaki Aşırı Artışların Olası Nedenleri ve Covid-19’un Etkisi. Gıda, 47(1), 42-54.
  48. Shin, Y. (1994). A residual-based test of the null of cointegration against the alternative of no cointegration. Econometric theory, 10(1), 91-115.
  49. Tay-Bayramoğlu, A., & Yurtkur, A. K. (2015). Türkiye’de gıda ve tarımsal ürün fiyatlarını uluslararası belirleyicileri. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 15(2), 63-73.
  50. Trostle, R. (2008). Global agricultural supply and demand: factors contributing to the recent increase in food commodity prices. (WRS-0801). United States Department of Agriculture, Economic Research Service.
  51. Tsong, C. C., Lee, C. F., Tsai, L. J., & Hu, T. C. (2016). The Fourier approximation and testing for the null of cointegration. Empirical Economics, 51(3), 1085-1113.
  52. Torrence, C., & Compo, G. P. (1998). A practical guide to wavelet analysis. Bulletin of the American Meteorological society, 79(1), 61-78.
  53. Yilanci, V., & Pata, U. K. (2023). COVID-19, stock prices, exchange rates and sovereign bonds: A wavelet-based analysis for Brazil and India. International Journal of Emerging Markets, 18(11), 4968-4986.
  54. Zivot, E., & Andrews, D. W. K. (2002). Further evidence on the great crash, the oil-price shock, and the unit-root hypothesis. Journal of business & economic statistics, 20(1), 25-44.