Combination of forecasts with an application to major Turkish macro series

Abstract

öz ÖNDEY İLERİN BİRLEŞTİRİLMESİ TÜRKİYE EKONOMİSİNE İLİŞKİN MAKROEKONOMİK DE?İŞKENLERE BİR UYGULAMA BAKIR, Hasan Yüksek Lisans Tezi, İktisat Anabil im Dalı Tez Yöneticisi: Prof. Dr. Haluk ERLAT Şubat, 1993, 78 pages. Bu çalışmada, birleştirilmiş öndeyilerin performansları incelenmiştir. Bunun için, Türkiye ekonomisine ilişkin yedi değişken seçilmiştir. Bu değişkenler, rezerv para, M2, sanayi üretimi, toptan eşya fiyatları, reel faiz, reel efektif kur ve dış ticaret açığı değişkenleridir. Öncelikle, ARIMA, Üstsel Düzeltme (Exponential Smoothing) ve BVAR (Bayesci Vektör Otoregresyon) yöntemleri kullanılarak bu değişkenlere ait zaman serisi öndeyileri oluşturulmuştur. Daha sonra, regresyon, varyans-covaryans ve basit ortalama yöntemleri kullanılarak elde edilen öndeyiler birleştirilmiştir. Son olarak, ortalama öndeyi hatalarının karesi istatiği kullanılarak birleştirilmiş öndeyilerin performansı incelenmiştir. Keywords: Öndeyilerin Birleştirilmesi, Kısıtlanmamış Regresyon, Kısıtlanmış Regresyon, Varyans-Covaryans yöntemi, Basit Ortalama, Ortalama Öndeyi Hatalarının Karesi Science Code: 221.01.00 iv

ABSTRACT COMBINATION OF FORECASTS WITH AN APPLICATION TO MAJOR TURKISH MACRO SERIES BAKIR, Hasan M. S. in Economics Supervisor: Prof. Dr. Haluk ERLAT February, 1993, 78 pages. In this study, we investigated the performance of the combination of forecasts. For this purpose, we selected seven macroeconomic variables of the Turkish economy, namely, reserve money, M2, industrial production, wholesale prices, real interest rate, real effective exchange rate and the trade deficit. We produced time series forecasts of these variables by considering ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), exponential smoothing and BVAR (Bayesian Vector Autoregression) methods. After producing individual forecasts, we combined them by considering some specifications of the regression approach, the variance- covariance method and simple averaging. Then, we tried to measure the performance of combination relative to the individual forecasts, given that the efficiency criterion is the minimization of mean square forecast error. Keywords: Combination- of Forecasts, Unconstrained Regression, Constrained Regression, Variance Covariance method, Simple Average, Mean Square Forecast Errors Science Code: 221.01.00 iii