Ödeme sistemi verilerinin GSYİH tahminine katkısı: Türkiye uygulaması
The contribution of payments system data to GDP nowcast: Turkey application
Yazar: SERKAN TEKBACAK
Danışman: PROF. DR. KÜRŞAT YALÇINER
Gazi Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Gayri safi yurtiçi hasıla = Gross domestic product ; Midas = Midas ; Tahmin = Estimation ; Ödeme sistemleri = Payment systems ; Şimdiki zaman tahmini = Nowcasting

Özet:
Geleneksel zaman serisi çalışmalarında hem bağımlı hem de bağımsız değişkenin aynı frekansta bulunması bir zorunluluktur. Bu durum, makroekonomik değişkenlerle yapılan analizlerde hem veri sayısı hem de verilerin frekanslarının uyumu açısından zorluklar oluşturmaktadır. Birçok durumda milli gelir hesapları çeyreklik olarak yayınlanırken, milli gelir tahminlerinde sıklıkla kullanılan sanayi üretimi endekleri, işsizlik, enflasyon oranları, aylık frekansta elde edilebilmektedir. Uygulamada, yüksek frekansın düşük frekansa çevrilmesinde toplulaştırma yöntemi kullanılabilmektedir. Diğer taraftan, verilerde toplulaştırma yapılması durumunda, tahminler istatistiksel olarak sapmalı olabilmekte ve aynı zamanda etkin olamamaktadır. Toplulaştırma sırasında verilerde yer alan bilgi içeriği kaybolmakta ve dağılımlarında değişiklik oluşabilmektedir. Farklı frekansta verilerin aynı modelde kullanımına imkân tanıyan Mixed-Data Samling (Midas) yaklaşımı son dönemde yapılan karışık frekanslı veri çalışmalarında yaygınlık kazanmıştır. Bu tezde yapılan ve 2006 –2018 dönemini kapsayan analizde, GSYİH tahmininde ödeme sistemi verileri kullanılarak Midas yöntemi ile şimdi tahmin (nowcast) modeli oluşturulmuştur. Böylece, ödeme sistemi verilerinin anlık bilgi değeri kullanılarak, politika yapıcıların kullanabileceği ve dikkate alabileceği bir analiz oluşturulması amaçlanmıştır. Türkiye için yapılan çalışmalar incelendiğinde, ödeme sistemi verileri ile karma veriler kullanılarak Midas yöntemi ile tahmin modeli oluşturulmasına yönelik ilk analiz çalışması olan bu tezde ortaya konulan modelin politika yapıcılar için önemli bir araç olduğu düşünülmektedir. Söz konusu araç kullanılarak herhangi bir çeyrek içindeyken, ilgili çeyrek dönemine ilişkin gecikmeli açıklanan veriler ve sadece ileriye yönelik beklentileri yansıtan değişkenler yanında ödeme sistemi verilerinin kullanılması önem teşkil etmektedir. Bu değişkenin kullanılması, geçmişe yönelik ve ilgili çeyrek dışında gerçekleşen büyüme gelişmelerine ilişkin değerlerin şimdi tahmin modelinde atalet yaratmasını engellemektedir. Yüksek frekanslı veriler kullanılarak, her yeni ayda yapılan tahminlerle daha yakın tahminler üretilmektedir.

Abstract:
In traditional time series studies it is a must that both dependent and independent variables are at the same frequency. This situation creates difficulties in analysis made with macroeconomic variables in terms of compatibility of the number and the frequency of the data. Mostly, while the national income data are published quarterly, the industrial production indices, unemployment, inflation rates used in the national income estimates are obtained on a monthly frequency. In practice, the aggregation method is used in the conversion of high frequency data to low frequency data. On the other hand, the estimates may be deviated and also are not effective when the aggregation method is used for the conversion of frequency of the data. While aggregating the data, the information content of data may be lost and there may exist changes in the distribution of data. In the analysis made in this thesis covering the 2006 – 2018 period, the payment system data is used for the estimation of GDP with the nowcast model with the Midas method. Thus, it is intended to create an analysis with the instantaneous information value of the payment system data with which policy makers can use and consider. Among the studies for Turkey, the first analysis study by using payment system data with mixed data and nowcast model with Midas method, the model created in this thesis is considered to be an important tool for policy makers. In any quarter with this tool, it is important to use the payment system data in addition to the lagged explained data for the relevant quarter and the variables that reflect forward-looking expectations. In the nowcast model, the use of payment system data prevents the historical values and the values of growth developments outside the related quarter from creating inertia. Using high frequency data, closer estimates are produced with the estimates made in each new month.