Markov rejim değişimli vektör otoregresif modeller ve doğrusal olmayan nedensellik analizi: OECD ülkelerinde yenilenebilir enerji tüketimi, CO2 emisyonu ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki için bir uygulama

Abstract

1980'lerden itibaren iktisadi değişkenleri daha doğru modelleyebilmek için klasik doğrusal zaman serisi modelleme yöntemlerine alternatif olarak geliştirilen doğrusal olmayan zaman serisi modelleme yöntemlerinden literatürde sıklıkla bahsedilmektedir. Doğrusal olmayan zaman serisi modellerinin klasik doğrusal zaman serisi modellerine göre değişkenlerin belirli özelliklerini açıklamada daha yeterli olduğu görülmektedir. Literatürde geliştirilen çok fazla doğrusal olmayan zaman serisi modeli bulunmakla birlikte, bu modeller arasında en fazla tercih edilen ve bu çalışmada kullanılan MS-VAR modelleme yöntemidir. MS-VAR modelleme yaklaşımı değişkenlerin sahip olduğu yapısal ve davranışsal değişiklikleri modellemek için farklı durum veya rejim kullanımına ve farklı rejimlerde dinamiklerin farklı olmasına izin veren bir yöntemdir. Bu çalışmanın amacı, ülkelerin kalkınmalarının en temel kaynağı olmakla birlikte üretimi ve yaşam standardını yükselten enerjinin temiz, yenilenebilir ve sürdürülebilir hedefler doğrultusunda şekillenmesine katkıda bulunmaktır. Bu bağlamda, çalışmanın teorik bölümünde bahsedilen MS-VAR modelleme yaklaşımı kullanılarak Avusturya, Kanada, Portekiz, İsveç, Amerika, Finlandiya, Avustralya ve Türkiye'nin de yer aldığı 8 OECD ülkesinin 1961-2011 dönemini kapsayan CO2 emisyonu, yenilenebilir enerji tüketimi ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki araştırılmıştır. Elde edilen analizler sonucunda CO2 emisyonu, yenilenebilir enerji tüketimi ve ekonomik büyüme serilerinin doğrusal olmayan, rejimlere göre değişen yapı sergilediği ve MS-VAR modellerin doğrusal VAR modellere göre ülkelerin ekonomisini daha iyi yansıttığı saptanmıştır.Anahtar Kelimeler: Markov Rejim Değişim, MS-VAR Model, MS-VECM, MS-Granger Nedensellik

The literature frequently mentions the non-linear time series modeling methods, which have been developed as an alternative to classical linear time series modeling methods in an attempt to model the financial variables more accurately since the 1980s. It is observed that non-linear time series models are more competent in explaining certain features of variables, compared to classical linear time series models. Although there are a lot of non-linear time series models in the literature the most preferred model is MS-VAR modeling method which is also used in this study. The MS-VAR modeling approach is a method that allows to use different circumstances and regimes or to be different dynamics in different regimes to model structural and behavioral changes of variables.The aim of this study is to contribute shaping the energy which is the major resource of progress of countries increasing production and life standards, in accordance with clean, renewable and sustainable targets. In this context, using the MS-VAR model approach that is mentioned in the theoretical part of the study, it is investigated the relationship between the CO2 emission, renewable energy consumption and economic growth covering the 1961-2011 period in 8 OECD countries that involve Austria, Canada, Portugal, Sweden, United States, Finland, Australia and Turkey.As a result of the analyses, it was determined that the CO2 emissions, renewable energy consumption and economic growth series have showed a changing structure according to nonlinear regimes and that MS-VAR models have reflected the economics of countries better than linear VAR model.Keywords: Markov Regime Switching, MS-VAR Model, MS-VECM, MS-Granger Causality