Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÇok değişkenli Granger nedensellik analizinin sonuçları, istihdam ve elektrik tüketiminden reel GSMH'ye yönelik bir nedenselliğin uzun dönemde mevcut olduğunu, kısa dönemde ise sadece istihdam düzeyinden elektrik tüketimine doğru tek yönlü bir nedensellik olduğuna işaret etmektedir.\r\n
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
\r\n Bu çalışmada; Türkiye'de elektrik tüketimi, istihdam ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki 1950-2006 dönemine ait yıllık veriler kullanılarak araştırılmıştır. Değişkenler arasındaki eşbütünleşme ilişkisi ARDL sınır testi ve çok değişkenli vektör hata düzeltme modeline dayanan Granger nedensellik testi kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre, söz konusu değişkenler arasında uzun dönemde bir eşbütünleşme olduğu görülmüştür. Çok değişkenli Granger nedensellik analizinin sonuçları, istihdam ve elektrik tüketiminden reel GSMH'ye yönelik bir nedenselliğin uzun dönemde mevcut olduğunu, kısa dönemde ise sadece istihdam düzeyinden elektrik tüketimine doğru tek yönlü bir nedensellik olduğuna işaret etmektedir.\r\n
Abstract
\r\n The relationship among electricity consumption, employment and real income in Turkey using annual data for the period of 1950-2006 is analyzed in this study. Cointegration relationship among the variables is determined using ARDL framework and causality of the variables is introduced with the Granger Causality based on vector error correction model. The results of this study show that electricity consumption, employment and real income are cointegrated in the long-run and that a unidirectional causality runs from employment and electricity consumption to real income in the long-run, while there exist only a unidirectional causality from employment to electricity consumption in the short-run.\r\n