Karma frekanslı verilerle regresyon analizi ve bir uygulama
Regression analysis with mixed frequency data and an application
Yazar: MUHAMMED İLKER ŞAHAN
Danışman: PROF. HAKAN TÜRKAY
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ekonometri = Econometrics ; Ekonomi = Economics
Dizin: MIDAS = MIDAS

Özet:
Bu araştırmada, Türkiye ekonomisinde çeyreklik Gayrisafi Yurtiçi Hasıla (GSYH) ile aylık istihdam verileri arasındaki ilişkiyi karma frekanslı veriler kullanarak analiz etmeyi amaçlamaktadır. Çalışma, 2005 yılının ilk çeyreğinden 2023 yılının dördüncü çeyreğine kadar uzanan süre içinde toplanan verileri kapsamaktadır ve bu veriler, çeyreklik GSYH ile aylık istihdam verilerinden oluşmaktadır. Araştırma, farklı zaman dilimlerinde toplanan bu verileri MIDAS (Mixed Data Sampling) regresyon modelleri aracılığıyla bütünleştirmektedir, bu da farklı zaman dilimlerinde toplanan ekonomik verilerin analizinde yeni ve etkili bir yaklaşım sunmaktadır.

Tezde, özellikle Almon ve Beta Polinomlu MIDAS regresyon modelleri kullanılmış ve bu modellerin performansları, belirlilik katsayısı (R2), hata kareleri toplamı, Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ve Schwarz Bilgi Kriteri (SIC) gibi istatistiksel ölçütler ile değerlendirilmiştir. Bulgular, Almon Polinomlu MIDAS modelinin diğer modellere göre daha üstün performans gösterdiğini ve GSYH ile istihdam arasındaki ilişkileri en iyi yansıtan model olduğunu ortaya koymuştur.

Analiz sonuçları, GSYH'nin geçmiş değerlerinin mevcut ekonomik performans üzerinde anlamlı etkilere sahip olduğunu gösterirken, aylık istihdam artışlarının GSYH üzerinde beklenen pozitif etkisini sergileyemediğini belirtmiştir. Bu durum, ekonomik büyüme ile istihdam arasındaki ilişkinin beklenenden daha karmaşık olduğunu ve ekonomik politika yapımında bu dinamikleri dikkate almanın önemini vurgulamaktadır.

Bu tez, karma frekanslı verilerle MIDAS regresyon analizinin, makroekonomik ilişkilerin daha derinlemesine anlaşılmasına nasıl katkıda bulunabileceğini göstermektedir. Ayrıca, ekonomik politikaların ve stratejilerin geliştirilmesi sürecinde bu tür analitik araçların nasıl değerli olabileceğine dair önemli içgörüler sunmaktadır. Sonuçlar, ekonomik modellemelerde ve politika kararlarında karma frekanslı verilerin etkin kullanımının, daha bilinçli ve etkili kararlar alınmasını sağlayabileceğini işaret etmektedir.

Anahtar Kelimeler: Midas, Karma Frekanslı Veriler, Regresyon Analizi

Abstract:
This research aims to analyze the relationship between quarterly Gross Domestic Product (GDP) and monthly employment data in the Turkish economy using mixed frequency data. The study covers data collected from the first quarter of 2005 to the fourth quarter of 2023, and these data consist of quarterly GDP and monthly employment data. The research integrates these data collected in different time periods through MIDAS (Mixed Data Sampling) regression models, which offers a new and effective approach to analyzing economic data collected in different time periods.

In the thesis, especially Almon and Beta Polynomial MIDAS regression models were used and the performances of these models were evaluated with statistical criteria such as coefficient of determination (𝑅2), sum of error squares, Akaike Information Criterion (AIC) and Schwarz Information Criterion (SIC). The findings revealed that the Almon Polynomial MIDAS model outperformed other models and was the model that best reflected the relationships between GDP and employment.

While the analysis results showed that past values of GDP had significant effects on current economic performance, they stated that monthly employment increases did not exhibit the expected positive effect on GDP. This highlights that the relationship between economic growth and employment is more complex than expected and the importance of taking these dynamics into account in economic policy making.

This thesis demonstrates how MIDAS regression analysis with mixed-frequency data can contribute to a deeper understanding of macroeconomic relationships. It also provides important insights into how such analytical tools can be valuable in the process of developing economic policies and strategies. The results indicate that the effective use of mixed frequency data in economic modeling and policy decisions can enable more informed and effective decisions.

Key Words: Midas, Mixed Frequency Data, Regression Analysis