Journals / Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2014 / Cilt: 14 - Sayı: 2

THE ANALYSIS OF FIRMS' PRICING APPROACHES: TESTING BY PRICE INDICES ON SECTORAL BASIS

İŞLETMELERİN FİYATLAMA YAKLAŞIMLARININ İNCELENMESİ: FİYAT ENDEKSLERİ İLE SEKTÖREL BAZDA TEST EDİLMESİ

Pages
87–115
Publication Date
2022-10-11
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)

On the other hand, in transportation and food sectors, producer prices is more effective on consumer prices.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The purpose of this study is to determine the pricing approach which is used commonly by the firms in a discussed industry based on the relationship between PPI and CPI.
📊
Key Findings & Data:In this study, the public data of all sectors and Food, Clothing, Furniture and Transportation sectors have been used.
💡
Conclusion & Impact:On the other hand, in transportation and food sectors, producer prices is more effective on consumer prices.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

The purpose of this study is to determine the pricing approach which is used commonly by the firms in a discussed industry based on the relationship between PPI and CPI. In this study, the public data of all sectors and Food, Clothing, Furniture and Transportation sectors have been used. In this study, Granger causality test and VAR model (impulse-response functions and variance decomposition) has been used. Furthermore, Bound Test-ARDL approach and Granger causality test based on ECM have been used to describe the relationship between producer and consumer price in transportation and clothing sector. As a result of the tests, in Clothing sector and general level data, bidirectional relationship between producer and consumer price. In the furniture sector, the consumer price determines the producer price. On the other hand, in transportation and food sectors, producer prices is more effective on consumer prices.

Özet

Bu çalışmanın amacı, ele alınan bir sektörde işletmelerin yaygın olarak kullandıkları fiyatlama yöntemini üretici ve tüketici endeksleri arasındaki ilişkilere dayalı olarak belirlemektir. Çalışmada tüm sektörlerin yer aldığı genel veriler ile Gıda, Giyim, Mobilya ve Ulaştırma sektörü verileri kullanılmıştır. Bu çalışmada, zaman serileri arasındaki ilişkilerin belirlenmesi için Granger nedensellik testi ve VAR modeli kullanılmıştır. VAR sonuçları etki-tepki fonksiyonları ve varyans ayrıştırması ile yorumlanmıştır. Bunların yanında, ulaştırma ve giyim sektörlerinde, üretici ve tüketici fiyatları arasındaki ilişkileri açıklamak için sınır testi-ARDL yaklaşımı ve ECM dayalı Granger nedensellik testi kullanılmıştır. Testler Sonucunda; giyim sektöründe ve genel düzey verilerde üretici ve tüketici fiyatları arasında iki yönlü ilişki belirlenmiştir. Mobilya sektöründe tüketici fiyatlarının üretici fiyatlarını belirlediği, dolayısıyla mobilya sektörü için talep odaklı fiyatlama anlayışının geçerli olduğu görülmüştür. Ulaştırma ve gıda sektörlerinde ise, üretici fiyatlarının tüketici fiyatları üzerinde daha etkili olduğu belirlenmiştir.

🔖

Cite This Article

TOPUZ, Y. V., KAVAK, B. (2022). THE ANALYSIS OF FIRMS' PRICING APPROACHES: TESTING BY PRICE INDICES ON SECTORAL BASIS. Abant İzzet Baysal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 14 - Sayı: 2, 87–115. https://ajindex.com/articles/426963

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Akdi, Y., Berument, H., Cilasun, S.M. (2006). The relationship between different price indices: Evidence from Turkey. Physica A, 360, 483-492.
  2. Arize, A. C., Malindretos, J. (2008). Dynamic Linkages And Granger Causality Between Trade And Budget Deficits: Evidence From Africa. African Journal of Accounting, Economics, Finance and Banking Research, 2, No: 2, 2-19.
  3. Arpacı, T., Ayhan, D. Y., Böge, E., Tuncer, D., Üner, M. M. (1994). Pazarlama. 2. Baskı, Ankara:
  4. Gazi Büro Kitabevi.
  5. Caporale, G. M., Katsimi, M., Pittis, N. (2002). Causality Links between Consumer and Producer Prices: Some Empirical Evidence. Southern Economic Journal, Vol. 68, No. 3, Jan., 703-711.
  6. Chen, T. (2011). Does Commodity Price Index predict Canadian Inflation? Web Journal of Chinese Management Review, Vol. 14, No.1, 1-13.
  7. Clark, T. E. (1995). Do Producer Prices Lead Consumer Prices?. Federel Reserve Bank of Kansas City Economic Review, Third Quarter, 25-39.
  8. Cravens, D. W., Piercy, N. F. (2003). Strategic Marketing. 7th Ed., Boston: McGraw-Hill/Irwin. Colclough, W. G., Lange, M. D. (1982). Empirical Evidence of Causality from Consumer to Wholesale Prices. Journal of Econometrics, 19, 379-84.
  9. Cushing, M. J., McGarvey, M. G. (1990). Feedback between wholsale and consumer price inflation: A reexamination of the evidence. Southern Economic Journal, 56, 1058-1072.
  10. Cutler, J., Chan, C., Li, U. (2005). The relationship between commodity and consumer prices in Mainland China and Hong Kong. Hong Kong Monetary Authority Quarterly Bulletin, June, http://www.info.gov.hk/hkma/eng/public/qb200506/fa2.pdf.
  11. Çil Yavuz, N. (2006). Türkiye'de İhracat Ve İktisadi Büyüme Arasında Nedensellik Analizi. Prof. Dr. Turan Yazgan'a Armağan, 962-972. http://iibf.kocaeli.edu.tr/ceko/armaganlar/turanyazgan/38.pdf.
  12. Dorestani, A., Arjomand, L. H. (2006). An Empirical Study Of The Relationship Between Consumer And Producer Price Index: A Unit Root Test And Test of Cointegration. The Coastal Business Journal, Spring, Volume 5, Number 1, 33-38.
  13. Enders, W. (2004). Applied Econometric Time Series. 2nd ed. Danver: John Wiley & Sons. Gang, F., Liping H., Jiani H. (2009). CPI vs. PPI: Which drives which? Front. Econ. China, 4(3), 317-334.
  14. Gordon, R. J. (1988). The Role of Wages in the Inflation Process. The American Economic Review, Vol. 78, No. 2, May, 276-283.
  15. Granger, C. W. J., Robins, R. P., Engle, R. F. (1986). Wholesale and Retail Prices: bivariate Time-Series Modeling with Forecastable Error Variances. (Ed.) D. A. Bels