Global VAR yaklaşımında ülke/bölge boyutunun seçimi için yeni bir bakış: Teori ve Monte Carlo simülasyon
A new look for country/region size selection in the Global VAR approach: Theory and Monte Carlo simulation
Yazar: HALİL İBRAHİM GÜNDÜZ
Danışman: PROF. DR. NİLGÜN ÇİL
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Ad-hoc yaklaşım = Ad-hoc approach ; Akaike bilgi kriteri = Akaike information criterion ; Ekonometri = Econometrics ; Ekonometrik analiz = Econometric analysis ; Ekonometrik modeller = Econometric models ; Ekonomik zaman serisi = Economic time series ; Model seçimi = Model selection ; Monte Carlo benzetimi = Monte Carlo simulation ; Vektör otoregresyon modeli = Vector autoregression model

Özet:
Global Vektör Otoregresif modelleme yaklaşımı, merkez bankaları başta olmak üzere pek çok kamu ve özel kurum tarafından hem politika yapımında hem de akademik araştırmalarda sıklıkla kullanılmaktadır. Yaklaşımın makroekonomi alanında uygulamaları, ülke/bölge boyutunun nasıl biçimlendirildiğine bağlı olarak çok fazla model alternatifi imkânı sunmaktadır. Modellerin kurulması ile sonuçların elde edilmesi pek çok farklı adım içermektedir. Çoğu ara işlem ve bu işlemlere dair karar alma süreci, araştırmacı tarafından gerçekleştirilmektedir. Ülke/bölge boyutundaki artışla orantılı olarak hem ciddi anlamda işlem maliyeti bulunmakta hem de bu işlemlerin yapılmasında araştırmacının bireysel hata yapma olasılığı artmaktadır. Modellerin planlanması, iktisadi bazı gerekçelendirmeler üzerine yapılmaktadır. Ancak henüz herhangi bir istatistiksel analizden faydalanılması benimsenmemiştir. Yaklaşımın makroekonomi alanında kullanım amaçları, bir ülkenin önemli görülen değişkenlerinin açıklanması üzerine evirilmiştir. Böylelikle çalışmanın temel amacı, araştırma konusu kapsamında incelenen veri seti üzerinden kurulabilecek tüm mümkün model seçeneklerinin karşılaştırılmasında kullanılabilecek istatistiksel bir bakış açısının geliştirilmesi üzerinedir.
İstatistiksel ve ekonometrik modeller arasından uygun modelin seçilmesinde kullanılan en yaygın araçlardan bir tanesi Akaike bilgi kriteridir. Kriterin kavramsal ve teorik temelleri gözden geçirildiğinde, En Çok Olabilirlik tahmin yönteminin kullanılması gibi özellikler Global Vektör Otoregresif modelleme yaklaşımıyla uygunluk göstermektedir. Yaklaşımın uygulanmasıyla ilgili örneklem verisinin büyüklüğü gibi gereklilikler de Akaike kriterinde istenilen özellikler içerisindedir. Önemli avantajlarına karşın bir dizi dezavantaja sahip olan Akaike bilgi kriterinin duyarlılık gösterdiği şartlara karşı dirençli hale getirilmesi gerekmiştir. Böylece, Akaike tipi bilgi kriterine Global Vektör Otoregresif modellerin ekonometrik teorisine uygun olacak şekilde bazı uyarlamalar yapılmıştır.
Türetilen her iki kriterin sınırlı örneklem özellikleri, Monte Carlo simülasyon deneyleriyle incelenmiştir. Deney tasarlanmasında, makroekonomik çerçevede karşılaşılabilecek çeşitli durumların yansıtılması amaçlanmıştır. Sonuç olarak, Global Vektör Otoregresif modellerde yatay kesit birim boyutunun yapısının belirlenmesinde kullanılabilecek bir ölçüt elde edilmiştir.

Abstract:
The Global Vector Autoregressive modeling approach is often used by many public and private institutions, especially central banks, both in policy making and in academic research. The application of the approach in the field of macroeconomics offers many model alternatives depending on how the country/region dimension is formatted. Creating models and achieving results involves many different steps. Most intermediate operations and decision-making processes related to these operations are carried out decisively by the researcher. In proportion to the increase in the size of the country/region, there is both a serious transaction cost and the probability that the researcher will make individual mistakes in making these transactions increases. Planning of models is done on some economic justification. But it has not yet been adopted to use any statistical analysis. The purposes of the approach's use in the field of macroeconomics have evolved to explain the variables that are considered important in a country. Thus, the main aim of the study is to develop a statistical point of view that can be used to compare all possible model options that can be established through the data set studied within the scope of the research topic.
One of the most common tools used to select the appropriate model from among statistical and econometric models is the Akaike information criterion. When the conceptual and theoretical foundations of the criterion are reviewed, features such as the use of the probability estimation method at most are compatible with the Global Vector Autoregressive modeling approach. Requirements, such as the size of the sample data related to the implementation of the approach, are also within the desired characteristics of the Akaike criterion. Despite its significant advantages, the Akaike information criterion, which has a number of disadvantages, had to be made resistant to the conditions in which it is sensitive. Thus, some adaptations are made to the Akaike-type information criterion to conform to the econometric theory of Global vector autoregressive models. 
The limited sample characteristics of both criteria derived were studied by Monte Carlo simulation experiments. In the design of the experiment, it is aimed to reflect various situations that can be encountered in the macroeconomic framework. As a result, a criterion has been obtained that can be used to determine the structure of the cross-section unit size in Global Vector Autoregressive models.