Karma frekanslı verilerde MİDAS regresyon modellerinin uygulanması: Türkiye`nin ekonomik büyüme tahmini

Abstract

Şimdiye kadar yapılan bir çok araştırmalar da analize konu olan değişkenlerin aynı frekansa sahip olması, yani her iki değişkenin aylık ve ya çeyreklik olması önemli şartlardan biri idi. Fakat, son dönemlerde ekonometrik teorilerin gelişmesi nedeniyle farklı frekansa sahip, daha farklı değişle bir değişkenin aylık diğer değişkenin çeyreklik olduğu verilerde de değişkenler arasında ilişki kurula bilmektedir. Bu yüzden, etkin ve sağlam tahminler üretmek amacıyla farklı frekansa sahip verileri aynı modele dahil etmek için yeni modeller ortaya çıktı ve bu modeller Karma Veri Örnekleme (Mixed Data Sampling-MİDAS) adı altında literatüre dahil oldu.Karma Veri Örneklemede en fazla kullanılan yöntemler Almon Polinomlu Midas Regresyon Modeli, Üstel Almon Dağılımlı Midas Regresyon modeli, Beta Dağılımlı Midas Regresyon Modeli, Sınırlandırılmamış Midas Regresyon Modeli ve Kademeli Ağırlık Yöntemi olarak sınıflandırılmaktadır. Bu araştırmada da farklı frekanslar arasında ilişkileri belirlemek için MİDAS Regresyon yöntemlerine baş vurulmuştur. Büyüme Tahmini için literatürde en fazla baş vurulan değişkenler Sanayi Üretim Endeksi, Tarım dışı İstihdam, Enflasyon, Dış Ticaret gibi istatistiklerin önemli yere sahip olduğu bulunmuş ve bu veriler toplanarak modele dahil edilmiştir. Türkiye'nin ekonomik büyüme tahmini için çeşitli MİDAS regresyon model denemeleri yapıldığı bu çalışmada ekonomik büyüme tahmini için Almon Polinomlu Midas Regresyon Modelinin daha iyi sonuçlar verdiği sonucuna varılmış ve son olarak Türkiye'nin 2017 yılı 4 çeyrek Büyümesi öngörülmüştür.

Many studies up to now have been one of the important conditions that the variables subject to the analysis have the same frequency, that is, both variables are monthly or quarterly. However, because of the recent development of econometric theories, it is possible to establish a relationship between variables with different frequencies and different variants with quartiles per month. Therefore, in order to produce effective and robust estimates, new models have emerged to incorporate the same model of data with different frequencies, and these models have been included in the literature under the name Mixed Data Sampling (MIDAS).Mixed Data Sampling the most used methods in the sample are classified as Almon Polinomial Midas Regression Model, Exponential Almon Distributed Midas Regression Model, Beta Distributed Midas Regression Model, Unrestricted Midas Regression Model and Step-Weighting Method.In this study, MIDAS Regression methods were used to determine the relationships between different frequencies. The variables that were most frequently encountered in the literature for Growth Estimation were found to be the statistics such as Production Index, Non-Agricultural Employment, Inflation, Foreign Trade and these data were collected and included in the model. Almon polynomial Midas Regression Model of which it concluded that better results, and finally Turkey's 2017 economic growth forecast in this study with several MIDAS regression model attempts to economic growth forecast has predicted fourth-quarter growth.