KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Ege Akademik Bakış / 2013 / Cilt: 13 - Sayı: 4

Türkiye’de uzun dönem geniş para (M2Y) talebinin tahmini: Zamanla değişen katsayılar yönteminden bulgular

Salih GENCER
İbrahim ARISOY
Sayfa
515–526
Yayın Tarihi
2022-10-12
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuçlar uzun dönemde reel para talebinin faiz ve enflasyondaki değişimlerden negatif, reel gelir ve döviz kurun- daki değişimlerden ise pozitif yönde etkilendiğini göstermek- tedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada reel para talebinin, reel gelir, faiz oranı, enflas- yon ve döviz kuru değişkenleri ile etkileşimleri ampirik olarak incelenmek suretiyle Türkiye ekonomisi için 1989Q1-2010Q4 döneminde uzun dönem reel para talebi fonksiyonu tahmin edilmeye çalışılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:İlk aşamada gerçekleştirilen sabit katsayılı ARDL Sınır Testi sonuç- ları reel para talebi ile reel gelir, faiz oranı, enflasyon ve döviz kuru değişkenleri arasında uzun dönemli bir ilişkinin varlığına işaret etmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuçlar uzun dönemde reel para talebinin faiz ve enflasyondaki değişimlerden negatif, reel gelir ve döviz kurun- daki değişimlerden ise pozitif yönde etkilendiğini göstermek- tedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmada reel para talebinin, reel gelir, faiz oranı, enflas- yon ve döviz kuru değişkenleri ile etkileşimleri ampirik olarak incelenmek suretiyle Türkiye ekonomisi için 1989Q1-2010Q4 döneminde uzun dönem reel para talebi fonksiyonu tahmin edilmeye çalışılmıştır. Analiz dönemi içerisinde Türkiye ekono- misinde gözlenen finansal krizler, yüksek enflasyon ve döviz kuru dalgalanmaları dikkate alınarak reel para talebi fonksiyo- nunun tahmininde geleneksel sabit katsayılı (ARDL Sınır Testi) tahmin yönteminin yanı sıra Kalman Filtre Tekniğine dayalı Zamanla Değişen Katsayılar modelinden yararlanılmıştır. İlk aşamada gerçekleştirilen sabit katsayılı ARDL Sınır Testi sonuç- ları reel para talebi ile reel gelir, faiz oranı, enflasyon ve döviz kuru değişkenleri arasında uzun dönemli bir ilişkinin varlığına işaret etmiştir. Değişkenler arasında saptanan bu uzun dönem ilişkisine dayanarak uzun dönem reel para talebi fonksiyonu ikinci aşamada zamanla değişen katsayılar yöntemi ile tahmin edilmiştir. Sonuçlar uzun dönemde reel para talebinin faiz ve enflasyondaki değişimlerden negatif, reel gelir ve döviz kurun- daki değişimlerden ise pozitif yönde etkilendiğini göstermek- tedir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

GENCER, S., ARISOY, İ. (2022). Türkiye’de uzun dönem geniş para (M2Y) talebinin tahmini: Zamanla değişen katsayılar yönteminden bulgular. Ege Akademik Bakış, Cilt: 13 - Sayı: 4, 515–526. https://ajindex.com/articles/495380

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (13)

  1. Afshari, A., Majid, M. ve Rosnah, M.Y. (2010) “Simple Additive Weighting Approach to Personnel Selection Problem”International Journal of Innovation, Management and Technology, 1(5):511-515.
  2. Başkaya, Z. ve Öztürk, B. (2011) “Bulanık TOPSIS ile Satış Elemanı Adaylarının Değerlendirilmesi” Business and Economics Research Journal, 2(2):77-100.
  3. Chen, C.T. (2000) “Extensions of the TOPSIS for Group Decision Making Under Fuzzy Environment” Fuzzy Sets and Systems,114:1-9.
  4. Chen, L.Y. ve Wang, T.C. (2009) “Optimizing partners’ choice in IS/IT Outsourcing Projects: The Strategic Decision of Fuzzy VIKOR” International Journal of Production Economics, 120:233-242.
  5. Chen, T.C., Ching-Torng Li. ve Huang, S.F. (2006) “A Fuzzy Approach for Supplier Evaluation and Selection in Supply Chain Management” International Journal of Production Economics, 102:289-301.
  6. Dereli, T., Durmuşoğlu A., Seçkiner S.U. ve Avlanmaz, N. (2010) “A Fuzzy Approach for Personnel Selection Process” Turkish Journal of Fuzzy Systems, 1(2):126-140.
  7. Dursun, E.M. ve Karsak, E.E. (2010) “A Fuzzy MCDM Approach for Personel Selection” Expert Systems with Applications, 37:4324-4330.
  8. Ecer, F. (2006) “Bulanık Ortamlarda Grup Karar Vermeye Yardımcı Bir Yöntem: Fuzzy TOPSIS ve Bir Uygulama” İşletme Fakültesi Dergisi, 7(2):77-96.
  9. El-Santawy, M.F. (2012) “A VIKOR Method for Solving Personnel Training Selection Problem” International Journal of Computing Science, 1(2):9-12.
  10. Ersoylu, İ. (2011) “Bulanık VIKOR ve Bulanık AHP Yöntemleri ile Performans Ölçümü”, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü. Fishburn, P.C. (1967) “Methods of Additive Utilities” Management Science 13:435-453.
  11. Hu, Y., Wu, S. ve Cai, L. (2009) “Fuzzy Multicriteria Decision Making TOPSIS for Distribution Center Location Selection”International Conference on Networks Security, Wireless Communications and Trusted Computing. Hwang, C.L. ve Yoon, K. (1981) “Multiple Attributes Decision Making Methods and Applications’’ Springer, Berlin Heidelberg. Kabak, M. ve Kazançoğlu, Y. (2012) “Bulanık Analitik Hiyerarşi Yöntemiyle Öğretmen Seçimi ve Bir Uygulama” Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(1):95-111.
  12. Kabak, M., Burmaoğlu S. ve Kazançoğlu, Y. (2012) “A Fuzzy HybridMCDM Approach for Professional Selection” Expert Systems with Applications 39:3516-3525.
  13. Kelemenis, A. ve Askounis D. (2010) “A new TOPSIS- Based Multicriteria Approach Personnel Selection” Expert Systems wit