Essays on nowcasting and forecasting business cycles and real economy

Bu doktora tezi, konjonktür hareketleri ve reel ekonomiyi anlık tahmin etme ve öngörüsünde bulunma üzerine iki makaleden oluşmaktadır. İlk makale, Yrd. Doç. Dr. Cem Çakmaklı ve Prof. Sumru Güler Altuğ ile ortak çalışma olup, ekonomik ve finansal koşullar, döngüsel daralma ve büyüme rejimleriyle birlikte yakalayabilen endekslerin ortak tahmini için birleşik bir çerçeve önermektedir. Önerilen çerçeve ile Türkiye ekonomisinde reel ekonominin bir daralma ya da genişlemeye girdiği zamanı tahmin etmeyi amaçlamaktayız. İkinci makale, Yrd. Doç. Dr. Cem Çakmaklı ile ortak çalışma olup, ABD ekonomisi için Bayesyen yöntemleri kullanarak gayri safi yurtiçi hasıla büyüme oranının yoğunluğunu aylık frekansta anlık tahminini geliştirmek için Profesyonel Tahminciler Anketini dahil eden anlık tahmin modeli oluşturmaktadır. Daha ayrıntılı olarak, birinci makale karma frekanslarda olan geniş bir ekonomik ve finansal değişkenler kümesini kullanarak daralmaların gerçek zamanlı tahmini için bir yöntem önermektedir. Bu yöntem, ekonomik ve finansal koşulların çıkarılması için dinamik faktör modelini, döngüsel davranışları yakalamak için özel bir Markov rejim değiştirme spesifikasyonu ile birleştirmektedir. Model, ekonomik ve finansal koşulları yöneten tek bir ortak döngüyü tahmin eden veya ekonomik ve finansal döngüleri birbirinden izole ederek çıkaran geleneksel yöntemlerden yola çıkarak, diğer parametrelerle birlikte tahmin edilen finansal koşulların potansiyel faz kaymaları ile birlikte yansıdığı ortak bir döngüye izin vermektedir. Bu da, sistematik olarak konjonktür dalgalanmalarına öncülük eden finansal döngülerin verimli bir şekilde modellenmesiyle zamanında daralma tahminleri sağlamaktadır. Modeli, Türkiye için gerçek zamanlı olarak karma frekanslı düzensiz kenarlı veri seti kullanarak incelemekteyiz. Sonuçlar, yaklaşmakta olan daralmaları gerçekleşmesinden 3.6 (3.0) ay kadar erken bir zamanda bildirerek spesifikasyonumuzun üstün öngörü gücüne ilişkin kanıtlar sunmaktadır. İkinci makalede, ABD gayri safi yurtiçi hasılasının anlık tahmini için Philadelphia Merkez Bankası tarafından yürütülen anketler ile birlikte stokastik volatilite spesifikasyonuna sahip dinamik bir faktör modeli kullanmaktayız. Daha ayrıntılı olarak, modelimiz farklı ufuklardaki anket beklentileriyle uyumlu tahmini yoğunlukların anlık ve ileriye dönük tahminlerini üretmektedir ve böylece anket beklentilerinin tahmin içeriğini geleneksel dinamik faktör modeline entegre etmektedir. GSYİH büyümesinin değişen volatilitesine uyum sağlamak için temel modele stokastik volatilite yapısı da eklemekteyiz, bu da daha kesin yoğunluk tahmini sağlamak için bireysel tahminciler arasındaki anlaşmazlığı belirsizlik için temsil edici olarak kullanmamızı sağlamaktadır. 1977'den 2017'e kadar gerçek zamanlı uygulamada ABD GSYİH büyümesinin anlık tahminlerinin doğruluğu hakkında sonuçlar çıkarmaktayız. Öngörücü olabilirlik ve Olasılık İntegral Dönüşümleri ile farklı spesifikasyonlara göre karşılaştırma, önerilen spesifikasyonların tahmin gücü üzerindeki gelişmelerini ortaya koymaktadır. Bu gelişmenin nedeni, modelin stokastik volatilite yapısı ve PTA tarafından sağlanan verilerin kullanılması sayesinde hızla değişen koşullara geleneksel spesifikasyona göre çok daha hızlı adapte olmasıdır.