Analiz Bulguları ve Değerlendirme

Bu çalışmada 1987:1-2007:4 dönemini kapsayan üçer aylık serilerin logaritmik biçimi ele alınarak analiz yapılmıştır. Analizlerde Eviews 5.0, GiweWin 2.30 ve MS-VAR Ox 3.40 programlarından yararlanılmıştır.

Bir ampirik analiz için en önemli başlangıç noktası zaman serilerinin durağanlığının tesbitidir. Bu aynı zamanda MRD ve SETAR modellemelerinin de temelini oluşturmaktadır. Çünkü her iki modelde de durağan olmayan serilerin farkları alınarak durağanlaştırılmakta ve daha sonra analiz yapılmaktadır. Serilerin tümünün Augmented-Dickey Fuller (ADF) birim kök testinde* düzeyde durağan olmadıkları tespit edilmiş ve birinci dereceden farkları alınarak, durağan hale getirilmiştir. Bir başka deyişle, söz konusu değişkenlerin birinci dereceden (I(1)) bütünleştikleri tesbit edilmiştir (bkz. Ek Tablo 1).

178 _{Hooper ve Morton, ss. 40-42.}

* _{Durağanlık analizinde, ADF birim kök testi yardımıyla “H}

0: durağan değildir” hipotezi test edilmiş, Mac Kinnon (1996) kritik değerleri kullanılmıştır.

3.3.2.1.Markov Rejim Değişimi Modeli Analiz Bulguları ve Değerlendirme

Bu çalışmada denge döviz kurunun belirlenmesi amacıyla doğrusal olmayan modelleme tekniklerinden olan MRD ve SETAR modellerinden yararlanılmıştır. Bu amaçla rejim değişikliği modellerinden MSIAH model türü, 1987:1-2007:4 döneminde rejim değişikliklerinin varlığını tesbit etmek amacıyla kullanılmıştır. Rejim değişikliğinin modellenmesinde, sürecin ortalama ve/veya varyansında bir değişim söz konusudur179. Eğer bir rejim değişiminin varlığı söz konusu ise, bu değişimin hangi dönemlerde ortaya çıktığını belirlemek ve sürecin boyutunu öngörülemek de amaçlanmıştır. Denge döviz kurunu açıklamaya yönelik yararlanılan modellerde deterministik bir ilişki söz konusu olmadığından, süreci trend etkisinden kurtarmak amacıyla serilerin farkı alınarak çalışılmıştır.

En uygun gecikme uzunluğu iki (MSIAH(2)) olarak (AIC-Akaike Information Criterion-, SC – Schwarz Criterion- ve HQ -Hannan-Quinn- bilgi kriterine göre) belirlenmiştir. Bu modelde iki rejimli Markov Rejim Değişimi modeli (MS) kullanılmıştır. Bu model VAR sistem yaklaşımından farklı olarak, bir denklemler sistemi değil, tek bir denklem ile denge döviz kuru değişimlerinin farklı değişkenler ve farklı rejimler yoluyla belirlenmesini sağlamak amacıyla türetilmiştir. Söz konusu modele ilişkin test istatistiklerine Tablo 10’da yer verilmiştir. Modelin doğrusal olup olmadığına ilişkin karar LR (Likelihood Ratio) doğrusallık testi180 sonucuna göre verilmiştir. Burada “H0: zaman serisi doğrusaldır” hipotezi ve alternatifi test edilmiştir. Kritik değer Davies (1987)181 sınır testinin olasılık değerine (p value) göre değerlendirilmiştir. Buna göre, bu model doğrusal olmayan bir yapıdadır.

179 _{Rejim değişimi modellerinde ilgili değişkenin çeşitli dönemler itibariyle aldığı değer rejim tarafından} belirlenir. Bu açıdan rejim değişikliğinin zamanın hangi noktasında ortaya çıkacağı bilinmediğinden, değişim dönemleri önceden modele edilmemiştir. Çalışmada analiz edilen model açısından söz konusu varyans değişimine ilişkin daha fazla bilgi için bkz. Ek Tablo 2.

180 _{Daha fazla bilgi için bkz. N. Gospodinov, “Testing For Threshold Nonlinearity in Short-Term Interest Rates,}

Journal of Financial Econometrics, 3(3), 2005, ss. 344-371; L. E. Calvet, “How to Forecast Long-Run Volatility: Regime Switching and the Estimation of Multifractal Processes”, Journal of Financial Econometrics, Vol. 2, No. 1, 2004, ss. 49-83; T. Mills ve P.Wang, “Regime Shifts in European Real İnterest Rates”, Review of World Economics, Vol 139, N. 1, 2007, ss. 66-81; M. Ismail ve Z.Isa, “Identifying Regime Shifts in Malaysian Stock Market Returns”, International Research Journal of Finance and Economics, 15, 2008, ss. 44-57.

181 _{Daha fazla bilgi için bkz. R. Garcia ve P. Perron, “An Analysisi of the Real Interest Rate Under Regime} Shifts”, Review of Economics and Statistics, 78, 1996, ss.111-125.

Tablo 10: Markov Rejim Değişimi Modeli Test İstatistikleri

Gözlem Sayısı 83 Sistemdeki 83 Parametre Sayısı 12 Doğrusal Sistemdeki 5 Kısıt Sayısı 5

Bozucu parametre sayısı 2

Log-Likelihood 106,2597 Doğrusal Sistemdeki 76,8502 AIC Kriteri -2,2713 Doğrusal Sistemdeki -1,7313 HQ Kriteri -2,1308 Doğrusal Sistemdeki -1,6728 SC Kriteri -1,9216 Doğrusal Sistemdeki -1,5856 LR Doğrusallık Testi 58,8189

Chi(5) =[0.0000] ** Chi(7)=[0.0000] ** DAVIES=[0.0000] **

Burada farklı rejimlerin varlığına ilişkin en önemli öğe kuşkusuz rejimler arası geçiş olasılıkları matrisinin farklı değerler almasıdır. Çalışmada ikiden fazla rejimin varlığının ispatına ilişkin analizler yapıldığında, başarısız sonuçlar elde edilmiştir. Başka bir deyişle olasılıklar matrisinin farklı değerler almadığı gözlenmiştir. Bu açıdan iki rejimli bir model uygulanmasına karar verilmiştir. Modelde “Rejim 1” ve “Rejim 2” olarak tanımlanan rejimler, döviz kurunda rejim dönemleri arasında ortaya çıkan değişimlere göre tanımlanmıştır. Buna göre, “rejim

1” döviz kurunun istikrarsız olduğu (döviz kurunun yükselme eğilimi gösterdiği),

“rejim 2” ise döviz kurunun ulusal para karşısındaki değerinin istikrarlı seyir izlediği

(döviz kurunun aşağı yönlü bir seyir izlediği) süreci belirtmektedir.

Rejimler arası geçiş olasılıkları matrisi, her bir rejime düşen gözlem sayısı, herhangi bir gözlem değerinin rejim 1 veya rejim 2’de olma olasılığı ve her bir rejimde kalma sürelerine ilişkin bilgilere aşağıda Tablo 11’de yer verilmiştir. Bu tabloya göre, her iki rejimde oldukça yüksek kalıcılık göstermektedir. Döviz kurunun istikrarlı bir seyir izlediği dönemde rejimin tekrar aynı süreçte olma olasılığı %96,13 iken; döviz kurunun istikrarsız olduğu dönemi izleyen bir dönemde tekrar aynı rejimi simgeleyen dönemde bulunma olasılığı %96,00 olarak hesaplanmıştır. Dolayısıyla her iki rejim arasındaki asimetri, geçiş olasılıkları matrisinde de gözlenmektedir.

Her iki rejimde de olasılıkların 1’e yakın değerler almış olması modelin kuramsal açıdan açıklama gücünün yüksek olduğunu göstermektedir. Aynı zamanda

rejim 1’de iken rejim 2’ye geçme veya bu rejimde bulunma olasılığı %0,0387 iken; rejim 2’de iken rejim 1’e geçme olasılığı ise %0,4 olarak hesaplanmıştır.

Tablo 11: Rejim Geçiş Olasılıkları ve Rejimlerin Özellikleri