Haugh Nedensellik Testi

İki değişken arasındaki nedensel ilişkinin araştırılabilmesini sağlayan diğer bir alternatif test, Haugh (1972) tarafından önerilen ve daha sonra Pierce (1975 ve1977), Haugh-Box (1977) ve Pierce-Haugh (1977) tarafından geliştirilen testtir. Sims, nedensellik testinde olduğu gibi, Haugh nedensellik testi de Granger'in nedensellik tanımına dayanmaktadır. Haugh nedensellik testi, birbirine benzeyen iki ayrı yaklaşımla yapılmakta ve her iki yaklaşım da, tek değişkenli ARIMA modelinden elde edilen hatalara dayandırılmaktadır. Sözkonusu iki yaklaşım,

i) Hatalar arasındaki çapraz korelasyon çözümlemesi ve

ii) Hatalar arasındaki regresyon çözümlemesi

şeklindedir. Her iki yaklaşım için dikkate alınacak serilerin (değişkenlerin), Granger ve Sims testlerinde olduğu gibi, kovaryans durağan ve stokastik değişken olmaları gerekir. Burada sadece ilk yaklaşım kullalnılacağından, daha çok bu yaklaşım üzerinde durulacaktır. Ancak ikinci yaklaşıma ilişkin bilgi de kısaca verilecektir.

Nedenselliğin tek değişkenli hatalar arasındaki çapraz korelasyon çözümlemesi ile belirlenmesi iki aşamalı bir yaklaşımdır.

Bu aşamalar sırasıyla şunlardır;

i) Kovaryans durağan Xt ve Yt gibi iki serinin her birine tek değişkenli ARIMAmodellerini uydurmak ve

ii) Uydurulan her iki model yardımıyla değişkenleri filtreleyerek, beyaz gürültü (white noise) durumuna getirilen ut ve vt hatalarının çapraz korelasyonlarını karşılaştırmak.

Çapraz korelasyon çözümlemesi ile elde edilen iki bağımsız doğrusal sürecin, gecikmeli hataları arasındaki çapraz korelasyonların sonlu bir kümesinin asimtotik

dağılımının normal olduğu varsayılır⁷⁵. Haugh, çalışmasında u ile _t v_t hataları arasındaki asimtotik dağılımın göreli olarak küçük örneklemler (n=50) için bile, bilinmeyen sonlu n dağılımına yaklaşık olarak uyduğunu bulmuştur⁷⁶. Sözü edilen hatalar arasında k gecikmesindeki çapraz korelasyonlar,

∞

şeklinde formüle edilir⁷⁷. Anakütleye ilişkin k gecikmesindeki çapraz korelasyon katsayısı ρ_uv(k) bilinmediğinde, uygulamada onun tahmini olan örneklem çapraz korelasyon katsayısı r_uv(k) kullanılacaktır.

Nedensel yapının araştırılması için bu çapraz korelasyonların farklı gecikmeleri üzerinde bazı koşullar öne sürülmüştür. Tek değişkenli hataların çapraz korelasyonları üzerindeki bu koşullar veya kısıtlamalar Pierce ve Haugh (1977) tarafından belirlenmiştir. Buna göre, sıfır gecikmesindeki çapraz korelasyon anlık nedenselliğin varlığının veya yokluğunun bir göstergesidir. Bununla birlikte, sadece ∃p>0 için gecikmeli otokorelasyon katsayılarından bazılarının sıfırdan farklı olması X’in Y'ye neden olduğunu, buna karşılık negatif gecikmeli otokorelasyon katsayılarından bazılarının sıfırdan farklı olması Y’nin X’e neden olduğunu belirtir.

Böylece yukarıdaki ikili ifadelere eşdeğer olarak, i) r_uv(p)≠ , 0 ∃p > 0,

ii) r_uv(p)≠ , 0 ∃p < 0, iii) r_uv(p)≠0

75 Larry D. Haugh, “Checking the Independence of Two Covariance-Stationary Time Series: A Univariate Residual Cross-Correlation Approach”, Journal of American Statistical Association, 71, Haziran, 1976, s.379.

76 Larry D. Haugh, “The Identification of Time Series İnterrelationships with Special Reference to Dynamic Regression Models”, Yayınlanmamış Doktora Tezi, Statistics Department, University of Wisconsin, Madison, (1972), s.143.

77 David A. Pierce, “Residual Correlations and Diagnostic Checking in Dynamic – Disturbance Time Series Models”, Journal of American Statistical Association, (67), No: 339, Eylül, 1972, s. 637.

gösterilebilir. Bununla birlikte, sıfır gecikmesindeki çapraz otokorelasyon katsayısının sıfırdan farklı olması durumunda anlık nedenselliğin, ayrıca bazı pozitif ve bazı negatif gecikmelerdeki katsayıların sıfırdan farklı olması durumunda ise geribildirimin sözkonusu olduğu söylenir.

DÖRDÜNCÜ BÖLÜM

EKONOMİK BÜYÜME VE TURİZM GELİRLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN NEDENSELLİK ANALİZİ: TÜRKİYE UYGULAMASI

1. GİRİŞ

Son yıllarda, turizm gerek gelişmiş gerekse de gelişmekte olan ülkelerde hızla büyüyen ve yarattığı katma değer, istihdam ve döviz geliri açısından ekonomiye önemli katkıları olan sektörlerden biri haline gelmektedir. Türkiye ekonomisinin gelişiminde de önemli bir role sahip olan turizm sektörünün, milli gelire olan katkısının yanında, ülke ekonomisine sağladığı döviz geliri aracılığıyla ödemeler dengesi açığının kapanmasında da önemli bir rol oynamaktadır. Özellikle son dönemlerde turizm gelirlerinin uluslararası turizm geliri içindeki payına bakıldığında 2000 yılından günümüze yaklaşık olarak % 80 oranında artış gösterdiği bilinmektedir.

Türkiye’de 24 Ocak 1980 kararları doğrultusunda, ihracat gelirlerine dayalı bir büyüme modeli benimsendiği bilinmektedir. Bu politikanın gerisinde, dünyada yaşanan ekonomik yapısal değişimlere uyum sağlamakla birlikte dışa dönük liberal bir politika benimsenerek ülkenin rekabet etme potansiyelinin arttırılması hedeflenmesi yatmaktadır.

Dışa açılma politikaları doğrultusunda ihracat gelirlerinde turizm sektörünün almış olduğu paylardaki değişim tablo 4’te gösterilmiştir. Bununla birlikte, 1980 yılından sonra

sektörlerdeki büyüme hızı dikkate alındığında hizmet sektöründe keskin bir artış yaşanmakla birlikte, bu sektörün alt kalemlerinden biri olan turizm sektörünün ihracat içersindeki payında yıllar itibariye artış gözlenmektedir. Bu artışın önemli ölçüde, yukarıda değinildiği gibi ülkemizdeki yapısal uyum, dışa açılma ve ihracata dayalı büyüme politikalarının benimsendiği 1980 yılından sonra yaşandığı söylenebilir. 1980 sonrası hizmet sektörü alt kalemleri içerisindeki turizm sektörünün ön plana çıkmasının altındaki sebep ise uzun vadede döviz kazanma isteğidir. Turizm sektörü sayesinde ülkemize yönelik yabancı para girişinin artması döviz gelirlerimizi arttırmakla birlikte yerleşik kişilerin satın alma güçlerinde ve refah düzeylerinde artışa sebebiyet vermektedir.

Turizm gelirlerinin ekonomi içindeki önemini ortaya koyan göstergelerden biri de turizm döviz gelirlerinin temel makroekonomik değişkenler içerisindeki payıdır. Bu değişkenlerin başında Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYİH: Gross Domestic Product (GDP)) gelmektedir. Turizm gelirlerinin GSYİH’ye etkisinin bulunmasında yalnızca uluslararası turizmden sağlanan döviz gelirleri hesaplamalara dahil edilmektedir. Ancak, uluslararası turizmden çok daha fazla olan iç turizm akımlarının GSYİH’ye etkisi göz önüne alınmamaktadır.

Bu bölümde ekonomik zaman serileri arasındaki ilişkileri ekonometrik olarak ortaya konulmaktadır. Bu çerçevede 1997–2005 yıllarını kapsayan dönemde turizm gelirlerinin ekonomik büyüme üzerindeki etkisi incelenecektir. Bu bağlamda turizm gelirleri ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin yönü Granger nedensellik testi kullanılarak belirlenmeye çalışılacaktır.

Turizm gelirleri ile ekonomik büyüme arasındaki nedensel ilişkinin yönünü tespit edebilmek amacıyla kullanılacak nedensellik testleri yapılmadan önce, değişkenler arasındaki bütünleşme dereceleri ve ortak eğilimler araştırılacaktır. Bu şekilde Granger nedensellik testlerinin düzmece çıkarımlar yaratıp yaratmadığı ortaya konulmuş olmaktadır.

Ayrıca, VAR modelleri kullanılarak etki-tepki fonksiyonları ve varyans ayrıştırması yardımıyla turizm gelirleri ile ekonomik büyüme arasındaki dinamik ilişkiler araştırılacaktır. Bu amaçla önce değişkenlerin birim köke sahip olup olmadığı, daha sonra aralarında eşbütünleşme ilişkisi bulunup bulunmadığı önceki bölümlerde açıklanan testlerle araştırılacaktır.