Çoklu regresyon yöntemi ile talep analizi (Türkiye`de yerli binek otomobili talebi üzerine bir deneme)

Abstract

u çalışmanın içeriği, çoklu regresyon yönteminin talep analizi aracı k kullanılmasının teorik açıklaması ve bu yöntem yardımı ile 1971 - yılları arasında Türkiye'deki yerli binek otomobili talebini etkile- aktörlerin analizi hakkında bir denemeyi (araştırmayı) kapsamaktadır. irinci bölümde, çoklu regresyon yönteminin tanımı verilmekte, varsa- rı, parametrelerin tahmini, tahminlerin anlamlılık dereceleri ile mde karşılaşılan teorik sorunlar tartışılmaktadır. Daha sonra, teorik aması yapılan yöntemin, talep analizi aracı olarak kullanılmasının ge- si anlatılmaktadır. kinci bölüm, birinci bölündeki teorik açıklamaların uygulanmasını ektedir. Bu bölümde, öncelikle bağımlı ve bağımsız değişkenlerin seçi- pılmakta, daha sonra `FORTRAN IV` bilgisayar diline göre hazır- olduğum program yardımı ile 1971-81 yılları arasında (1971-81 dahil) ye 'deki yerli binek otomobili talebi analiz edilmekte ve talep fonksi - elde edilerek irdelenmektedir. esaplamalar sonucunda, yerli binek otomobili talep fonksiyonu;, =- 54073.88 + 1.134 x` - 41653. 38 x0 + 39088.31 x, + 20958.75 x0 + 3988.625 1 2 3 6 8 nde bulunmuştur. Fonksiyondaki bağımsız değişkenler sırasıyla aşağıya ci nastır: yerli binek otomobili ortalama reel fiyatları, reel benzin fiyatları serbest piyasa döviz kuru/resmi kur, : yerli binek otomobili reel karaborsa fiyatı/reel piyasa fiyatı ö : reeskont faiz oranları alep fonksiyonundaki bağımsız değişkenlerin katsayılarına uygulanan esti sonuçlarının olumlu olduğu ve otokorelasyon testi ile de otokore- n bulunmadığı görülmüştür. Ayrıca seçilmiş olan bağımsız değişkenler nda çoklu korelasyon katsayısı hesaplanmış ve R... = 0.79 olarak muştur. onuç olarak; 1971-81 yılları arasında Türkiye'deki yerli binek otomo- talebini; yerli binek otomobili ortalama reel fiyatları, reel benzin. lan, serbest piyasa döviz kuru/resmi kur, yerli binek otomobili reel orsa fiyatı/reel piyasa fiyatı, reeskont faiz oranları gibi faktör ler- değişmelerin etkilediği anlaşılmış olmaktadır.

II MARY In this study I first tried to explain theoritically how Multiple ression Method is used as an instrument for demand analysis and ondly how this method can be applied to find out the factors influencing Turkish domestic automobile demand for the period 1971 - 81. In the first chapter of my study a definition for multiple regression given. Furthermore assuptions of the method, parameter estimates, nificance tests and theoretical problems ecountered in a Multiple ression model were discussed in detail. The explanations mentioned above find their application in the second pter of my study. First of all dependent and independent variables for Turkish automobile demand analysis were carefully selected. Then by ng FORTRAN IV computer programming language, the demand analysis was rically conducted and the Turkish automobile demand function for 1971- period were constructed. Computations made through the analysis yield following domestic automobile demand fuction for Turkey. x -- 54073.88+1.134 x`-41653.38 x.+ 39088.31 x,+ 20958. 75 x.,+ 3938.625 xn i ı i 6 o y x : Domestic automobile demand x`: Avarage real price of domastic automobiles x`: Real gasoline prices x,: Black market exchange rate/official exchange rate x : Real black market price of automobiles/real market prices o x : Discount rates. The 't tests' applied to the regression coefficients gave positive ults and tests for autocorrelation indicate that there is no such' problem ween the independent variables and the residuals of the model. In addition this, the multiple correlation coefficients computed for the selected ependent variables was found to be considerably high and is R. `_,,.: 0.79 As a result of the emprical analysis it was discovered that the Turkish estic automobile demand is determined by the changes in such factors as rage real price of domestic automobiles, real gasoline prices, Black ket exchange rate/official exchange rate, Real black market price of estic automobiles/real market prices and Discount (interest) rates.