Journals / Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi / 2020 / Cilt: 16 - Sayı: 4

DETERMINANTS OF BUSINESS CYCLES: A COMPARATIVE ANALYSIS BETWEEN G7 AND E7 COUNTRIES

KONJONKTÜR DALGALARININ BELİRLEYİCİLERİ: G7 VE E7 ÜLKELERİ ÜZERİNE KARŞILAŞTIRMALI BİR ANALİZ

Pages
762–793
Publication Date
2020-12-31
DOI
—
🏛️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)

According to the results of cointegration model estimation, government expenditures and money supply are negatively related to business cycles both in E7 and G7 countries, while trade openness is positively related to business cycles.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Although business cycles have been investigated for nearly a century, there is still no clear conclusion on the causes and the nature of business cycles.
📊
Key Findings & Data:To achieve this aim, panel time series analysis was performed using the variables of government expenditure, money supply, total factor productivity, dummy variable representing elections, trade openness and agricultural production for G7 and E7 countries covering the period of 1960-2017.
💡
Conclusion & Impact:According to the results of cointegration model estimation, government expenditures and money supply are negatively related to business cycles both in E7 and G7 countries, while trade openness is positively related to business cycles.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2017 Verileri
⚙️Variables:Konjonktür dalgaları · Hodrick-Prescott Filtresi · Panel Veri Analizi

Abstract

Although business cycles have been investigated for nearly a century, there is still no clear conclusion on the causes and the nature of business cycles. In order to combat the crises and stagnation as a result of the fluctuations experienced by market economies, the structure of business cycles must be well analyzed. The aim of this study is to empirically test the determinants of business cycles for developed and developing countries. To achieve this aim, panel time series analysis was performed using the variables of government expenditure, money supply, total factor productivity, dummy variable representing elections, trade openness and agricultural production for G7 and E7 countries covering the period of 1960-2017. In the empirical part of the study, cross sectional dependency tests, second-generation panel unit root tests and second-generation panel cointegration tests were applied. According to the empirical findings, business cycles are not stationary in both G7 and E7 countries. Therefore, business cycles which could be defined as deviations from the long-term economic growth trend of gross domestic product do not spontaneously return to the long-term trend value over time. For this reason, policy makers need to intervene in the business cycles by using active economic policies. According to the results of cointegration model estimation, government expenditures and money supply are negatively related to business cycles both in E7 and G7 countries, while trade openness is positively related to business cycles. Total factor productivity and dummy variable representing elections are positively related to business cycles in G7 and E7 countries, respectively. Finally, there is no statistically significant relationship between the share of agricultural production and business cycles.

Özet

Konjonktür dalgaları konusunda yaklaşık bir asırdır araştırma yapılmasına rağmen, konjonktür dalgalarının nedenleri ve niteliği ile ilgili halen net bir sonuca ulaşılmış değildir. Piyasa ekonomilerinin yaşadığı dalgalanmalar sonucu yaşanılan krizlerle ve durgunluklarla mücadele edebilmek için dalgaların yapısının iyi analiz edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı konjonktür dalgalarının belirleyicilerini gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler için ampirik olarak test etmektir. Bu amaca ulaşmak için G7 ve E7 ülkelerinin 1960-2017 dönemine ait yıllık verileri kullanılarak konjonktür dalgaları, kamu harcamaları, para arzı, toplam faktör verimliliği, seçimleri temsil eden kukla değişken, ticari açıklık oranı ve tarımsal üretim değişkenleri kullanılarak panel zaman serisi analizi gerçekleştirilmiştir. Uygulama kısmında yatay kesit bağımlılığı, ikinci nesil birim kök testleri ve ikinci nesil panel eşbütünleşme testleri gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın bulgularına göre hem G7 ülkelerinde hem de E7 ülkelerinde konjonktür dalgaları durağan bir sürece sahip değildir. Dolayısıyla, gayrisafi yurtiçi hasılanın uzun dönem büyüme trendinden sapması olan nitelendirilen konjonktür dalgalanmaları zaman içerisinde uzun dönem trend değerine kendiliğinden dönmemektedir. Bu nedenle, politika yapıcıların aktif iktisat politikaları kullanarak konjonktür dalgalarına müdahale etmeleri gerekmektedir. Eşbütünleşme modeli tahmini sonuçlarına göre hem gelişmiş ülkelerde hem de gelişmekte olan ülkelerde hükümet harcamalarının ve para arzının konjonktür dalgalarını azaltıcı; ticari açıklığın ise konjonktür dalgalarını artırıcı etkisi vardır. Gelişmiş ülkelerde toplam faktör verimliliğinin konjonktür dalgalarını artırıcı etkisi var iken, gelişmekte olan ülkelerde seçimlerin konjonktür üzerinde pozitif bir etkisi vardır. Tarımsal üretimin hasıladaki payı ile konjonktür dalgaları arasında anlamlı bir ilişki tespit edilememiştir.

🔖

Cite This Article

YÜCEL, A. G. (2020). DETERMINANTS OF BUSINESS CYCLES: A COMPARATIVE ANALYSIS BETWEEN G7 AND E7 COUNTRIES. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, Cilt: 16 - Sayı: 4, 762–793. https://ajindex.com/articles/169643

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Abuaf, N., & Jorion, P. (1990). Purchasing Power Parity in the Long Run. The Journal of Finance, 45(1), 157–174. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1990.tb05085.x
  2. Acemoglu, D., Johnson, S., Robinson, J., & Thaicharoen, Y. (2003). Institutional causes, macroeconomic symptoms: volatility, crises and growth. Journal of Monetary Economics, 50(1), 49–123. https://doi.org/10.1016/S0304-3932(02)00208-8
  3. Alesina, A., Campante, F. R., & Tabellini, G. (2008). Why is fiscal policy often procyclical? Journal of the European Economic Association, 6(5), 1006–1036. https://doi.org/10.1162/JEEA.2008.6.5.1006
  4. Artis, M. J., & Zhang, W. (1997). International business cycles and the ERM: Is there a European business cycle? International Journal of Finance & Economics, 2(1), 1–16. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-1158(199701)2:1 3.0.CO;2-7
  5. Bacchetta, P., & Caminal, R. (2000). Do capital market imperfections exacerbate output fluctuations? European Economic Review, 44(3), 449–468. https://doi.org/10.1016/S0014-2921(98)00083-X
  6. Bai, J., & Kao, C. (2006). On the estimation and inference of a panel cointegration model with cross-sectional dependence. Içinde B. H. Baltagi (Ed.), Contributions to Economic Analysis (C. 274, ss. 3–30). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S0573- 8555(06)74001-9
  7. Bai, J., Kao, C., & Ng, S. (2009). Panel cointegration with global stochastic trends. Journal of Econometrics, 149(1), 82–99. https://doi.org/10.1016/J.JECONOM.2008.10.012
  8. Bai, J., & Ng, S. (2004). A PANIC attack on unit roots and cointegration. Econometrica, 72(4), 1127–1177. https://doi.org/10.1111/j.1468-0262.2004.00528.x
  9. Bai, J., & Ng, S. (2010). Panel unit root tests with cross-section dependence: A further investigation. Econometric Theory, 26(4), 1088–1114.
  10. Baltagi, B. H., & Pesaran, M. H. (2007). Heterogeneity and cross section dependence in panel data models: theory and applications introduction. Journal of Applied Econometrics, 22(2), 229–232. https://doi.org/10.1002/jae.955
  11. Becker, R., Enders, W., & Lee, J. (2006). A stationarity test in the presence of an unknown number of smooth breaks. Journal of Time Series Analysis, 27(3), 381–409. https://doi.org/10.1111/j.1467-9892.2006.00478.x
  12. Bejan, M. (2006). Trade openness and output volatility. MPRA Paper No. 2759. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/2759/1/MPRA_paper_2759.pdf
  13. Bekaert, G., Harvey, C. R., & Lundblad, C. (2006). Growth volatility and financial liberalization. Journal of International Money and Finance, 25(3), 370–403. https://doi