Türkiye turizm endüstrisinde talep oynaklıklarının çok değişkenli GRACH (MGARCH) modelleri ile analizi
Demand volatility analysis in turkish tourism industry using multivariate GARCH (MGARCH) models
Yazar: İNCİ OYA COŞKUN
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA ÖZER
Anadolu Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Bölümü / İktisat Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Ekonomi = Economics ; Turizm = Tourism
Dizin: Endüstri = Industry ; GARCH model = GARCH model ; Talep = Demand ; Talep tahmini = Demand estimation ; Turizm = Tourism ; Turizm endüstrisi = Tourism industry ; Turizm talebi = Tourism demand ; Çok değişkenli model = Multivariate model

Özet:
Turizm; ödemeler dengesine, milli gelire ve istihdama sağladığı katkılarla ekonomik büyümeye destek olan ve Türkiye gibi gelişmekte olan ülkeler için büyük önem taşıyan bir endüstridir. Turizm talebi de turizm endüstrisinin öncelikle ele alınması gereken unsurlarından birisidir. Turizm talebi ekonomik, finansal ve siyasi olumsuzluklarla birlikte, salgın hastalıklar, doğal afetler, terör gibi dış etkenlere son derece duyarlıdır. Bu nedenle turizm endüstrisine yönelik politika ve stratejilerin doğru bir biçimde belirlenebilmesi için, talepteki bu tür değişimlerin, bir başka ifadeyle oynaklıkların (volatilite) araştırılması büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada Türkiye'ye yönelik dış turizm talebindeki oynaklıkların belirlenmesi amaçlanmıştır. 1985: 01?2010: 10 dönemi için Türkiye'ye en çok turist gönderen ilk 4 ülkenin turist sayılarının logaritmik birinci farkları MGARCH modelleri ile analiz edilmiştir. Almanya, Fransa, Hollanda ve İngiltere olarak seçilen değişkenler için köşegen VECH, köşegen BEKK ve CCC olmak üzere üç farklı MGARCH parametrizasyonu kullanılmış; en yüksek log-olabilirlik değerini ve en düşük AIC, SIC ve HQ değerlerini veren CCC-MGARCH (1,1) modeline ilişkin sonuçlar ileri analizler için kullanılmıştır. Model sonuçları, seçilen ülkeler arasında karşılıklı etkileşimin varlığını ortaya koymuştur. Bu sonuç, en önemli turist pazarları arasındaki bağımlılık ilişkisini vurgulaması açısından önemlidir. Analize dâhil edilen tüm ülkeler, kendi geçmiş dönem oynaklıklarından belirli ölçülerde etkilenmektedir. Bir ülkenin talebinde oynaklığın artması, diğer ülkeler için de oynaklıkların artmasına neden olmaktadır. Seçilen ülkelerin kendi geçmiş dönem şoklarından daha büyük oranda, diğer ülkelerden etkilenmeleri, karşılıklı bağımlılık ilişkisini güçlendirmektedir.

Abstract:
Tourism is a significant industry for developing countries like Turkey, where it supports economic growth in terms of balance of payments, national income and employment. And tourism demand is a priority issue for the industry. Tourism demand is extremely sensitive to epidemic diseases, natural disasters and terrorism along with economical, financial and political problems. Therefore, investigating the changes in demand, or volatility is a major issue in order to determine the appropriate policies and strategies for tourism industry. The aim of this study is to determine the volatility in Turkey?s incoming tourism demand. First differences of the logarithms of tourist arrivals from the top four tourist-generating countries, namely Germany, France, the Netherlands and the United Kingdom, were analyzed by MGARCH models for the period 1985:01-2010:10. Three MGARCH parameterizations, diagonal VECH, diagonal BEKK, and CCC, were applied. Further analysis is conducted by CCC-MGARCH (1,1) model, as it produces the highest log-likelihood value and the lowest AIC, SIC and HQ values. Model results suggest that there are interactions between the selected countries. This result is important as it emphasizes the mutual dependency between the most significant tourist markets. All countries included in the analysis are affected by their past volatilities to some extent. Increase in the demand volatility of a country causes volatility increase for the other countries. This interdependency is strengthened by the fact that selected countries are affected more by the other countries than their own past shocks.