Kriz döneminde, seçilmiş makroekonomik göstergeler arasındaki karşılıklı nedensellik ilişkilerinin koşullu ve kısmi granger nedenselliği yaklaşımıyla analizi
The analysis of the causality relationships among the selected macroeconomic indicators via conditional and partial granger causality approach in a crisis period
Yazar: ERDOĞAN CEVHER
Danışman: PROF. DR. AHMET AKSOY
Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Genel İşletme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Granger Nedensellik Testi = Granger Causality Test

Özet:
Krizler ve müdahaleler, ekonomi değişkenlerinde çoklu yapısal kırılmalara yol açmaktadır. Bu tezde, "çoklu yapısal kırılmalı değişkenler arasındaki nedensellik ilişkilerinin koşullu ve kısmi Granger nedenselliği yaklaşımı kullanılarak matematiksel olarak doğru biçimde belirlenmesi" amaçlanmıştır. 2008 Küresel Finans Krizi başta olmak üzere birçok krizi ve piyasa müdahalelerini içeren 2007 Ocak – 2020 Ocak döneminde, "BIST100 endeksi, mevduat faizi, TRY/1USD döviz kuru, enflasyon (TÜFE) ve GSYİH" değişkenleri arasındaki karşılıklı nedensellik ilişkilerinin, kriz ve müdahale bilgileri de modelleme kalıbına katılarak koşullu ve kısmi Granger nedenselliğiyle belirlenmesiyle bu amaca ulaşılan yol somut bir örnek eşliğinde gösterilmiştir. Koşullu ve kısmi G-nedensellik sınamaları hakkında temel teorik bilgiler verilmiştir. Daha sonra, bu nedensellik sınamaları, veriye R yazılım programıyla uygulanmıştır. 2007.01-2020.01 aylık verileri kullanıldığında, "BIST100, faiz, kur, enflasyon" arasındaki kısmi G-nedensellik ilişkileri, "kurdan enflasyona pozitif (doğru orantılı); kurdan faize pozitif" yönlü olarak, 2007.1Ç-2018.4Ç çeyreklik verileri kullanıldığında, "BIST100, faiz, kur, enflasyon, GSYİH" arasındaki koşullu G-nedensellik ilişkileri, "kurdan enflasyona pozitif; enflasyondan BIST100'e negatif (ters orantılı)" yönlü etki olarak bulunmuştur (varlığı belirlenmiş G-nedensellik ilişkilerinin bu pozitif/negatif yönleri, sadece, tahmin ufkunun başındaki çok kısa zaman süresi içerisinde geçerlidir). Birden fazla yapısal kırılmanın ele alındığı yetkin incelemelerde, durağandışılığın Narayan-Popp sınaması ile eşbütünleşimin Johansen-Mosconi-Nielsen karar değerleri ile sınanması gerektiği öğretici bir şekilde yansıtılmıştır. R programında, birden fazla yapısal kırılma altında eşbütünleşim incelemesi yapılması için, urca paketindeki ca.jo işlevi genişletilmiş ve böylelikle kısıtlı vektör hata düzeltme kalıbı üzerinde koşullu G-nedenselliği sınamaları yapılabilmiştir. Ayrıca, etki-tepki işlevlerinde çoklu yapısal kırılmalardan kaynaklı olarak ortaya çıkan sorunların Frisch Waugh teoremiyle nasıl çözülebileceği gösterilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Yapısal Kırılma, BIST100, Döviz Kuru, Koşullu Granger Nedensellik, Kısmi Granger Nedensellik, R, causfinder

Abstract:
Crises and interventions cause multiple structural breaks in economic variables. We aimed to correctly determine the causal relationships among variables having multiple structural breaks by using conditional and partial Granger causality approach. The causality relations among BIST100 index, deposit interest rate, TRY/1USD exchange rate, inflation (CPI) and GDP in the period 01.2007 - 01.2020, which includes many crises and market interventions, especially the 2008 Global Finance Crisis, were revealed by conditional and partial G-causality that employed the info of crises and interventions in the models; thereby, we illuminated the path to reach our aim with concrete examples. First, theoretical information on conditional and partial G-causality tests is given. Later, these causality tests were applied to the data with the R software program. With monthly data of 2007.01-2020.01, the partial G-causality relations among "BIST100, deposit interest, exchange rate, inflation" were revealed as "from exchange rate to inflation positively; from exchange rate to deposit rate positively" effects; with quarterly data of 2007.Q1-2018.Q4, the conditional G-causality relations among "BIST100, deposit interest, exchange rate, inflation and GDP" were revealed as "from exchange rate to inflation positively; from inflation to BIST100 negatively" effects (these positive/negative signs of the existing G-causality relationships are valid only within a very short period of time at the beginning of the forecast horizon). The dataset used in the research reflected instructively that since the economic time series are more likely prone to be affected from the crises and interventions, the non-stationarity must be tested with Narayan-Popp test and the cointegration must be tested with the critical values of Johansen-Mosconi-Nielsen in competent studies handling multiple structural breaks. In the R programming language, the ca.jo function in the urca package was extended in order to carry out the cointegration analysis under more than one structural breaks, and in this way the conditional G-causality tests on a restricted vector error correction model have been able to be performed. We have also shown how to solve problems arising from multiple structural breaks in impulse-response functions by using Frisch Waugh's theorem.
Keywords: Structural Break, BIST100, Exchange Rate, Conditional Granger Causality, Partial Granger Causality, R, causfinder