Journals / Academic Review of Humanities and Social Sciences / 2022 / Cilt: 5 - Sayı: 1

DETERMINING THE OIL PRICE INDEX MODEL STRUCTURE

PETROL FİYAT ENDEKSİ MODEL YAPISININ BELİRLENMESİ

Pages
73–91
Publication Date
2022-06-26
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 findings, it is concluded that the WTI oil variable exhibits a bi-regime nonlinear structure.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:The change in oil prices, which has a significant share in energy consumption, and the macro-economic variables of countries are directly or indirectly affected.
📊
Key Findings & Data:Within the scope of the study, the data regarding the West Texas Intermediate crude oil traded in the New York Stock Exchange between January 24, 1986 and May 24, 2021 are examined, and the change in oil prices is revealed in two stages.
💡
Conclusion & Impact:According to the findings, it is concluded that the WTI oil variable exhibits a bi-regime nonlinear structure.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2021 Verileri
⚙️Variables:Markov Rejim Değişim Modeli · SETAR Model · Petrol Fiyat Endeksi

Abstract

The change in oil prices, which has a significant share in energy consumption, and the macro-economic variables of countries are directly or indirectly affected. Uncertainties and sudden changes in the economic structure have different effects depending on the importer/exporter structure of the countries and their position in international trade. Within the scope of the study, the data regarding the West Texas Intermediate crude oil traded in the New York Stock Exchange between January 24, 1986 and May 24, 2021 are examined, and the change in oil prices is revealed in two stages. First, a comparison between the models was made by considering SETAR, MTAR (Momentum TAR) belonging to the self-threshold autoregressive TAR family, and LSTAR, which is one of the soft-transition autoregressive STAR models, which are nonlinear models on the average, and the transition between regimes was interpreted by choosing SETAR as the most suitable model. In the second stage, it is revealed to reveal the nonlinear structure of the structural changes in oil prices with the Markov regime change model. According to the findings, it is concluded that the WTI oil variable exhibits a bi-regime nonlinear structure.

Özet

Enerji tüketiminde önemli paya sahip olan petrol fiyatlarında meydana gelen değişim ile ülkelerin makro-ekonomik değişkenleri doğrudan ya da dolaylı olarak etkilenmektedir. Ekonomik yapıda yarattığı belirsizlikler ve ani değişimler, ülkelerin ithalatçı/ihracatçı yapıya sahip olması ve uluslararası ticaretteki konumlarına göre farklı düzeyde etkilere sahip olmaktadır. Çalışma kapsamında, New York borsasında işlem gören West Texas Intermediate ham petrolüne ilişkin 24 Ocak 1986-24 Mayıs 2021 dönemleri arası veriler ele alınarak, petrol fiyatlarında meydana gelen değişim iki aşamada ortaya çıkartılmaktadır. İlk olarak, ortalamada doğrusal olmayan modellerden kendinden eşik değerli otoregresif TAR ailesine ait olan SETAR, MTAR (Momentum TAR) ve yumuşak geçişli otoregresif STAR modellerden LSTAR ele alınarak modeller arasında karşılaştırma yapılarak, en uygun model olarak SETAR belirlenmektedir. İkinci aşamada ise petrol fiyatlarında meydana gelen yapısal değişikliklerin doğrusal olmayan yapısının Markov rejim değişim modeliyle ortaya konması amaçlanmaktadır.

🔖

Cite This Article

TERZİOĞLU, M. K., TAŞTAN, B., YAŞAR, A. (2022). DETERMINING THE OIL PRICE INDEX MODEL STRUCTURE. Academic Review of Humanities and Social Sciences, Cilt: 5 - Sayı: 1, 73–91. https://ajindex.com/articles/727534

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Akgül I., Özdemir S., 2012. Enflasyon Eşiği ve Ekonomik Büyümeye Etkisi, İktisat, İşletme ve Finans, 27(313): 85-106.
  2. Aktaş H., Kayalıdere K., Güleç T.C., 2016. Petrol Arz ve Talebindeki Değişimlerin Petrol Fiyatları Üzerindeki Etkisi. 3rd Internatıonal Congress on Economics and Business. 26-27 Ocak 2016.
  3. Alp, E.A., 2008. Türkiye’de Reel Ücretlerin TAR Modeli İle Analizi ve Birim Kök Sınaması, Tartışma Metni No.2008/10, www.tek. org.tr. Aydın D., İşçi Ö., 2012. Doğrusal Olmayan Otoregresı̇f Zaman Serı̇lerı̇ Modellerı̇nı̇n Kestı̇rı̇mı̇, Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 28: 205-218.
  4. Barca O., Arabacı Ö., (2020). BİST Altın Fiyatları Serisinin Markov Rejim Değişim Modeli İle Analizi, Muhasebe ve Finansman Dergisi, (85): 209-222.
  5. Basher S. A. ve Sadorsky P. (2006). ‘’Oil Price Risk And Emerging Stock Markets. Global Finance Journal’’, 17(2), Pp. 224-251.
  6. Bayraç N. (2005). ‘’Uluslararası Petrol Piyasasının Genel Analizi. Finans-Politik Ve Ekonomik Yorumları’’, Sayı: 499, Yıl: 42, 6-20.
  7. Bildirici M., Alp, A.E., Ersin Ö.Ö., Bozoklu Ü., 2010. İktisatta Kullanılan Doğrusal Olmayan Zaman Serisi Yöntemleri, Türkmen Kitabevi, Yayın No:357, 1.Baskı, 384s, İstanbul,
  8. Türkiye. Box G.E.P, Jenkins G.M. 1970.
  9. Time Series Analysis, Forecasting and Control, San Francisco: Holden-Day. Brock W.A., Dechert W., Scheı̇nkman J., 1987. A Test for İndependence Based on the Correlation. Dimension Working paper, University of Winconsin at Madison, University of Houston, and University of Chicago. Brooks C., 2002. Introductory Econometrics for Finance. Cambridge University Pres, Cambridge. Caner M., Hansen B. E., 2001. Threshold Autoregression with a Unit Root. Econometrica, 69(6): 1555-1596.
  10. Çil N., Yılmaz Ç., 2018. Markov Switching Autoregressive Model for WTI Crude Oil Price, Ekonometrik ve İstatistik e-Dergisi, 14(28): 45-56.
  11. Demir İ. (2004). "Uluslararası Petrol Politikaları, Piyasaları, Fiyatları’’. Bursa: Dora. Doroodian K. ve Boyd (2003). "The Linkage Between Oil Price Shocks And Economic Growth With Inflation İn The Presence Of Technological Advances: A Cge Model’’. Energy Policy, 31(10), 989-1006.
  12. Dufrenot G., Guegan D., Feisolle A.P., (2005). Long-Memory Dynamics in A SETAR Model – Applications to Stock Markets, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 15(5): 391-406.
  13. Enders W., Granger C., 1998. Unit Root Tests and Asymmetric Adjustment with an Example Using the Term Structure of Interest Rates, Journal of Business & Economic St