Zamanla değişen katsayılı modellerin öngörü performansı üzerine karşılaştırmalı bir inceleme
A comparative study on the forecasting performance of time-varying coefficient models
Yazar: NIJAT GASIM
Danışman: PROF. DR. LEVENT ŞENYAY
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Ekonometri = Econometrics

Özet:
Bu çalıĢmada, Türkiye'de döviz kurunun (dolar/TL) öngörümlemesi
alanındaki önemli bir konu incelenmiĢtir. Döviz kuru serisinin doğrusal olup
olmadığı, çeĢitli doğrusallık testleri ile detaylı bir Ģekilde amprik olarak
araĢtırılmıĢtır. Bu testlerin sonuçlarına dayanarak, döviz kuru serisinin
doğrusal olmadığını bulgusuna ulaĢılmıĢtır. Serinin durağanlık özelliği ise
geleneksel birim kök testleri, yapısal kırılmalı birim kök testleri, uzun hafıza
birim kök testleri, doğrusal olmayan birim kök testleri, Fourier tabanlı birim
kök testleri, dalgacık tabanlı birim kök testleri ve hatalarla geniĢletilmiĢ en
küçük kareler (RALS) tabanlı birim kök testleri ile incelenmiĢtir. Elde edilen
sonuçlar, serinin düzeyde durağan olmadığını ve I(1) serisi niteliğinde olduğunu
ortaya koymuĢtur. Uzun hafıza birim kök testleri serinin durağanlaĢması için
kesirli farkın alınması gerektiği bilgisini sağlarken, doğrusal olmayan birim kök
testleri döviz kuru serisinin ortalamaya dönme sürecinde asimetrik etkiye sahip
olduğu bilgisini sağlamıĢtır. Bir baĢka ifade ile, yaĢanan negatif ve pozitif Ģoklar
nedeni ile döviz kuru serisinin ortalamaya dönüĢ hızı aynı olmamaktadır.
Tahmin ve öngörü aĢamasında, ARIMA, ARFIMA, Fourier-ARMA ve
TvAR gibi dört farklı model kullanılmıĢtır. ARIMA ve ARFIMA modellerinin
tahminleri sonucunda elde edilen hataların değiĢken varyans içermesi sebebi ile,
örneklem dıĢı öngörü hata varyanslarının çok yüksek olduğu tespit edilmiĢtir.
v
Fourier-ARMA ve TvAR modelleri ise hem tahmin hem de öngörü açısından
tatmin edici sonuçlar vermiĢtir.
ARIMA, ARFIMA, Fourier-ARMA ve TvAR modelinden elde edilen
sonuçlar öngörü performans ölçütleri ile karĢılaĢtırılarak analiz edilmiĢtir. Bu
analiz sonucunda, TvAR modelinin diğer modellere kıyasla daha düĢük öngörü
performans ölçütlerine sahip olduğu ortaya konmuĢtur. Bu bulgu, TvAR
modelinin döviz kuru öngörüsü alanında daha baĢarılı bir performansa sahip
olduğunu iddia eden hipotezimizi desteklemektedir.
Bu çalıĢmanın sonuçları, döviz kuru öngörüsü konusunda TvAR
modelinin önemli bir araç olarak kullanılabileceğini ve diğer modellere göre
daha iyi performans sergilediğini göstermektedir. Bu bulgular, döviz kuru
dalgalanmalarının tahmin edilmesi ve bu alandaki politika kararlarının
geliĢtirilmesi için akademik ve uygulamalı çalıĢmaların temelini oluĢturabilir.

Abstract:
In this study, an important issue in the forecasting of the exchange rate
(USD/TL) in Turkey is examined. The linearity of the exchange rate series is
empirically tested in detail with various linearity tests. Based on the results of
these tests, we find that the exchange rate series is nonlinear. The stationarity of
the series is analyzed using conventional unit root tests, unit root tests with
structural breaks, long memory unit root tests, nonlinear unit root tests,
Fourier-based unit root tests, wavelet-based unit root tests, and residuals
augmented least squares (RALS) based unit root tests. The results revealed that
the series is non-stationary at level and is an I(1) series. While long memory unit
root tests indicate that fractional difference is required for the series to be
stationary, nonlinear unit root tests indicate that the exchange rate series has an
asymmetric effect in the process of reverting to the mean. In other words,
negative and positive shocks do not cause the exchange rate series to revert to
the mean at the same rate.
Four different models, namely ARIMA, ARFIMA, Fourier-ARMA and
TvAR, were used in the estimation and forecasting process. The forecast errors
of ARIMA and ARFIMA models were found to have very high out-of-sample
forecast error variances due to their heteroskedasticity. Fourier-ARMA and
TvAR models, on the other hand, yielded satisfactory results in terms of both
forecasting and prediction.
vii
The results obtained from ARIMA, ARFIMA, Fourier-ARMA and
TvAR models are analyzed by comparing them with the forecasting
performance measures. This analysis reveals that the TvAR model has lower
forecasting performance measures compared to the other models. This finding
supports our hypothesis that the TvAR model has a more successful
performance in the field of exchange rate forecasting.
The results of this study show that the TvAR model can be used as an
important tool for exchange rate forecasting and outperforms other models.
These findings can form the basis of academic and applied studies for
forecasting exchange rate fluctuations and improving policy decisions in this
area.