2. İşsizlik Kavramı
1.1. Veri Seti
Analizleri gerçekleştirmek için 2005:01-2019:12 dönemine ait aylık zaman serisi verileri kullanılmıştır. Veri seti içerisinde Türkiye tüketici fiyat endeksi, Türkiye işsizlik oranı, Türkiye istihdam oranı, Türkiye sanayi üretim endeksi, TCMB ağırlıklı ortalama fonlama maliyeti, FED gölge faiz oranı, Reel Efektif Döviz Kuru (2010=100), Ham Petrol West Texas Intermediate Küresel Fiyatı, Brent Petrol Küresel Fiyatı, Enerji Küresel Fiyat Endeksi (2016=100) ve Türkiye, AB, ABD M1 ile M3 parasal büyüklüklerine dair mevsimsellikten arındırılmış veriler bulunmaktadır. Analiz kapsamında yer alan M1, M3,
60 Ham Petrol WTI Küresel Fiyatı, Brent Petrol Küresel Fiyatı, Enerji Küresel Fiyat Endeksi (2016=100), Reel Efektif Döviz Kuru Endeksi, Türkiye tüketici fiyat endeksi, Türkiye işsizlik oranı, Türkiye istihdam oranı ve Türkiye sanayi üretim endeksi değişkenlerine ait verilere St. Louis Federal Rezerv Bankası veri tabanından ulaşılmıştır. Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Elektronik Veri Dağıtım Sistemi’nden, TCMB ağırlıklı ortalama fonlama maliyeti verisi ve Leo Krippner (2020)’nın gölge faiz oranı çalışmalarına yönelik yayınların yer aldığı web sitesinden ABD gölge faiz oranı verisi elde edilmiştir. St. Louis Federal Rezerv Bankası veri tabanından alınan reel efektif döviz kuru, kurun artan değer kaybının ölçümü için dönüştürülmüştür. Fark formunda kullanılan TCMB ağırlıklı ortalama fonlama maliyeti, FED ve AMB gölge faiz oranları ile logaritmik formda kullanılan istihdam oranları hariç tüm değişkenler durağanlığı sağlayabilmek için modele logaritmik fark formunda dâhil edilmiştir. Marcet (2004) tarafından gerçekleştirilen çalışmaya göre farkı alınmış modeller ile geleneksel asimptotik teori kullanılabilmekle beraber teorinin birim kök açısından çelişkili ve karmaşık özelliklerinden de kaçınılabilmektedir. I(1) sürecinde çalışmayan teknikler veya yararlanılamayan teorem nedeniyle farkı alınmış VAR model, düzeydeki VAR modellerine ve eş bütünleşme tekniklerine daha robust bir alternatif olmaktadır. Farkı alınmış VAR model diğer modellere kıyasla daha robust bir süreç sunabilmektedir.
Düzeydeki VAR modellerinin veya eşbütünleşik tekniklerinin sonuçları, farkı alınmış VAR modelinin çalıştığı durumların hepsinde mevcut olamamaktadır. İlk olarak bu tür teknikler kısıtlayıcı varsayımlara ihtiyaç duymaktadır. Ayrıca modelin I(1) olduğu durumlarda farkı alınmış VAR istikrarlı ve iyi bir tahmin sağlarken düzeydeki VAR ve eşbütünleşme tekniği sonuçları tutarsızdır. Marcet (2004) çalışmasında düzeydeki VAR modelinin, gecikme uzunluğu sonsuza gitse dahi gerçek şoku ortaya çıkaramazken farkı alınmış VAR modelinin doğru cevabı verebildiğini öne sürmektedir. Bu çalışmayı destekler nitelikte olan Ashley ve Verbrugge (2009) araştırmasına göre sürekli zaman serilerinde düzeyde VAR modeli, hangi açıklayıcı değişkenlerin modelde yer alması gerektiğinin belirlenmesi gibi Granger nedensellik ilişkilerinin araştırılmasında kullanılmamalıdır. Aksine değişkenlerin fark formunda yer aldığı VAR modelinin kullanılmasıyla daha robust sonuçlar elde edilmektedir. Veriler gerçekten I(1) düzeyinde olduğunda ve eş bütünleşme olmadığında farkları alınmış VAR model mükemmel bir güven aralığı kapsamı sağlamaktadır. Çalışmada örneklem uzunluğu arttıkça farkları alınmış tahmin modelinin sonuçlarının kötüleştiği tespit edilmiştir. Geniş veri setleri, farkı fazla alınmış modellerde görülebilecek modelin yanlış belirlenmesi problemine karşı daha güçlü tepki vermekte olup tahmin modelinden doğan güven aralığı kapsamını
61 da daraltmaktadır. Ashley ve Verbrugge (2009)‘da araştırmalarında değişkenlerin I(1) olduğu durumlarda veri seti yeterli genişlikte olsa dahi düzeydeki VAR modellerinin yanlış test büyüklüklerine neden olduğunu tespit etmişlerdir. Bunların yanı sıra Kumar(2004) çalışmasında farkı alınmış VAR model tahmini ile dar örnekleme sahip dağılımların geliştirilebileceğini belirtmiştir. Çalışmaya göre dar örneklemlerde düzeydeki VAR model tahmininin asimptotik özelliklerinin doğruluğuna güvenilmemelidir. Bunun yerine, birinci farkları alınarak I(0) durumuna getirilmiş model ile tekrar tahmin gerçekleştirilmelidir.
Analizde gölge faiz oranı değişkeni literatürde yapılan çalışmalar göz önüne alınarak kullanılması hedeflenmiştir. Daha önce yapılan çalışmalara göre getiri eğrisinin sıfıra dayandığı kısımda, araştırmacılar Black(1995) tarafından öne sürülen gölge oran modeline dayanan faiz oranlarının dinamik modelini kullanmışlardır. Black(1995) yazdığı makalesinde insanların para tuttuğu müddetçe nominal kısa dönemli faiz oranının negatif olamayacağının bilindiğini ve insanların negatif faiz oranında yatırımlarını tutmaktansa yastık altında para tutmayı tercih edeceklerini söylemiştir ancak 1980 yıllarında Amerika’nın reel faiz oranlarının istikrarlı bir şekilde negatif seyrettiği tespit edilmiştir. Bu nedenle Black(1995) makalesinde kısa dönemli faiz oranı (faiz oranı pozitif veya sıfır iken) ya da döviz opsiyonu olmadığı takdirde kısa dönemli faiz oranı (faiz oranı negatif iken) süreçlerinin tamamını tek bir sayı ile ifade eden “gölge faiz oranı” tanımına yer vermiştir. Wu ve Xia(2017) çalışmalarında hem geleneksel hem de geleneksel olmayan para politikalarında kullanılabilecek gölge FED faiz oranını önermişlerdir.
Parasal genişleme ve kredi kolaylığı gibi geleneksel olmayan politikaların ekonomi üzerindeki etkisinin negatif gölge faiz oranı ile aynı olduğunu göstererek gölge faiz oranının bu tür politikaların istatistiki araştırmalarında daha kullanışlı olduğunu ileri sürmüşlerdir. Çalışmaya göre gölge faiz oranı, sıfır alt sınırına ulaşmadığında FED faiz oranı olarak; FED faiz oranı sıfır alt sınırına ulaştığında ise geleneksel olmayan politika araçlarının açıklanmasında negatif olarak yer alır. Çalışmanın 3 önemli sonucundan ilk olarak sıfır alt sınırında iken gölge faiz oranı, geleneksel olmayan para politikalarının genel ekonomideki yayılım kanalı olarak düşünülen finansal koşullar endeksi ve çeşitli özel sektör faiz oranları ile neredeyse tamamen aynı hareket eder. İkinci olarak, gölge faiz oranı FED’in bilançosu ile oldukça ilişkilidir ve parasal genişleme süreci boyunca -0.94 korelasyon ile geleneksel olmayan para politikalarının özeti olarak kabul edilmektedir. Üçüncü olarak da gölge faiz oranı, sıfır alt sınırından önce FED faiz oranının yaptığı gibi Taylor Kuralını takip etmektedir. Faiz oranı sıfır alt sınırında iken
62 negatif gölge faiz oranı, firmaların ve hanehalkının maruz kaldığı gerçek borç verme ve borç alma oranları olmamakla beraber FED’in doğrudan belirlediği bir oran da değildir ancak FED gölge faiz oranını gözlemler ve hedefler. Wu ve Xia(2017)’ya göre model linear olsa da olmasa da gölge faiz oranı, geleneksel olmayan para politika araçlarının istatistiki göstergesi görevi görmekte ve sıfır alt sınırında yapısal kırılmalar meydana getirmemektedir.
Analizde yer alan değişkenler ve değişkenlerin kodları Tablo 2’de yer almaktadır:
Tablo 2: Değişken İsim ve Kodları
Değişken İsmi Değişken Kodu
ABD M1 Büyüme Oranı DLM1_US
ABD M3 Büyüme Oranı DLM3_US
AB M1 Büyüme Oranı DLM1_EA
AB M3 Büyüme Oranı DLM3_EA
Türkiye M1 Büyüme Oranı DLM1_TR
Türkiye M3 Büyüme Oranı DLM3_TR
Türkiye Tüketici Fiyat Endeksi (2015=100) DLCPI_TR Türkiye Sanayi Üretim Endeksi (2015=100) DLIPI_TR
FED Gölge Faiz Oranı DIR_SSR_US
AMB Gölge Faiz Oranı DIR_SSR_EA
FED Bankalararası Gecelik Faiz Oranı DIR_IB_US AB Bankalararası Gecelik Faiz Oranı DIR_IB_EA TCMB ağırlıklı ortalama fonlama maliyeti DIR_CB_TR
Ham Petrol WTI Küresel Fiyatı DLOP_WTIC
Brent Petrol Küresel Fiyatı DLOP_BC
Enerji Küresel Fiyat Endeksi (2016=100) DLGPI_E Reel Efektif Döviz Kuru Oranı (2010=100) DLREER_TR1
Türkiye Toplam İşsizlik Oranı DLU_R_T
Türkiye Kadın İşsiz Oranı DLU_R_F
Türkiye Erkek İşsiz Oranı DLU_R_MT
Türkiye İstihdam Oranı LE_I
Türkiye Toplam İşsiz Sayısı DLU_L_T
Kodların başında yer alan “DL” logaritmik farkı ifade etmektedir.
Yapısal VAR modeli analizde yer alan değişkenlerin durağan zaman serisi olmasını gerektirmektedir. Değişkenlerin durağanlığını ölçmek ve modele hangi formda dahil edilmeleri gerektiğini belirlemek için ADF ve Phillips-Perron testleriyle araştırma gerçekleştirilmiştir. Test sonuçları tablo 3 ve 4’de yer almaktadır.
63 Tablo 3: Değişkenlerin Düzeyde Birim Kök Testi Sonuçları
Değişkenler Gecikme Uzunluğu
ADF Test Değeri
P-Değeri Phillips-Perron Test Değeri
P-Değeri
LE_I 8 -4.228160 0.0000 -2.974888 0.0000
LU_L_T 5 -3.325272 0.0656 -2.588079 0.2863
IR_SSR_EA 3 -3.501831 0.0422 -2.714349
0.2322
IR_SSR_US 1 -1.191436 0.6779 -1.066299 0.7286
IR_CB_TR 5 -1.924520 0.3205 -2.262102 0.1855
IR_IB_EA 6 -2.939765 0.1527 -2.112966 0.5347
LCPI_TR 4 0.354376 0.9988 -0.091196 0.9947
LGPI_E 2 -2.475008 0.1233 -2.332030 0.1631
LIPI_TR 4 -2.524877 0.3159 -2.542839 0.3073
LM1_EA 13 -2.094131 0.5449 -2.212139 0.4795
LM1_US 12 -2.756675 0.2157 -2.390861 0.3830
LREER_TR1 4 -2.406159 0.3751 -2.540970 0.3082
LOP_WTIC 2 -3.082423 0.0297 -2.649328 0.0851
LOP_BC 1 -2.764982 0.0654 -2.544127 0.1069
LU_R_T 11 -1.483471 0.5397 -1.276803 0.6400
LU_L_T
LU_R_F 4 -2.575429 0.2921 -2.176756 0.4991
LU_R_MT 11 -1.866126 0.3477 -1.582067 0.4896
LM3_EA 12 -4.054418 0.0088 -2.457631 0.3489
LM3_US 3 -2.355778 0.4015 -2.098078 0.5430
Uygun gecikme uzunluğu AIC kullanılarak maksimum gecikme 14 olmak üzere belirlenmiştir.
Tablo 3’deki ADF ve Phillips-Perron birim kök testi sonuçları incelendiğinde Türkiye istihdam oranı haricindeki logaritmik formdaki değişkenlerin birim kök içerdiği ve durağan olmadığı gözlemlenmiştir. Logaritmik formda olmayan AMB gölge faiz oranı ve TCMB ağırlıklı ortalama fonlama maliyeti verilerinin de birim kök içerdiği ve durağan olmadıkları tespit edilmiştir.
64 Tablo 4: Değişkenlerin Birinci Derece Farkta Birim Kök Testi Sonuçları
Gecikme Uzunluğu
ADF Test Değeri
P-Değeri Phillips-Perron Test Değeri
P-Değeri
DLE_I 14 -5.163553 0.0000 -4.401621 0.0000
DLU_L_T 3 -5.021287 0.0000 -13.46853 0.0000
DIR_SSR_EA 3 -5.824001 0.0000 -7.178101 0.0000
DIR_SSR_US 2 -8.845960 0.0000 -8.786684 0.0000
DIR_CB_TR 2 -4.772663 0.0000 -11.32477 0.0000
DLCPI_TR 11 -4.155249 0.0062 -10.91534 0.0000
DLGPI_E 0 -10.58412 0.0000 -10.61888 0.0000
DLIPI_TR 0 -17.53634 0.0000 -17.54594 0.0000
DLM1_EA 12 -3.213531
0.0206 -15.71442 0.0000
DLM1_US 11 -2.302453 0.1722 -17.49000 0.0000
DLREER_TR1 3 -9.087439 0.0000 -11.08041 0.0000
DLU_R_T 10 -4.282242 0.0000 -10.86434 0.0000
DLOP_WTIC 2 -8.217749 0.0000 -10.55520 0.0000
DLOP_BC 5 -6.543562 0.0000 -10.77345 0.0000
DLM3_US 0 -10.60019 0.0000 -10.56621 0.0000
DLM3_EA 14 -2.121529 0.0000 -12.66570 0.0000
Uygun gecikme uzunluğu AIC kullanılarak maksimum gecikme 14 olmak üzere belirlenmiştir.
Uygun gecikme uzunluğunun belirlenmesi analiz için önemli bir unsur olarak kabul edilmektedir. Çok fazla gecikmenin kullanılması serbestlik derecesinde kayba yol açmasının yanı sıra çoklu doğrusal bağlantı sorununa yol açabilmektedir. Çalışma kapsamında yer alan VAR modeller için uygun gecikme uzunluğunun belirlenmesi için yapılan testler sonucu uygun gecikme 3 olarak seçilmiştir (Tablo 5).
Çalışma kapsamında analizi yapılan modelde otokorelasyon sorunu olup olmadığını bulabilmek için LM Testi yapılmıştır (Tablo 6). Gecikme uzunluğu AIC ile belirlenen SVAR modelinin hata teriminde içsel bağıntı yoktur.
65 1.2.Model Sonuçları
1.2.1 Cholesky Ayrıştırması ile Model Sonuçları
VAR modelde yararlanılan Cholesky ayrıştırmasına göre modelde değişkenlerin sıralamasına göre ilk sırada yer alanlar diğerlerine göre daha dışsaldır ve bir sonraki değişkeni hem eşzamanlı hem de gecikme ile etkileyebilmektedir.
Şoklar birbirleriyle ilişkili olmayacak yapıdadır. Örneğin üç değişkenli bir VAR model ele alındığı takdirde ilk şok t zamanında tüm değişkenleri etkilerken ikinci şok t zamanında sadece iki değişkeni etkilemektedir. Son şok ise t zamanında sadece sonuncu değişkeni etkileyebilmektedir.
Cholesky belirlemesi kullanılarak indirgenmiş VAR modelinin hata terimleri olan e𝑡 ‘nin e𝑡= 𝐴0−1ε𝑡 ayrıştırılması ile oluşturulan ilk modeldeki kısıtlamalar denklem (28) ‘de yer alan matris ile gösterilmiştir.
[ yurtiçi değişkenden etkilenen yurtiçi değişkenler olup sanayi üretim endeksi, istihdam, işsizlik, enflasyon, faiz oranı, parasal büyüklük ve döviz kuru şokları şeklinde sıralanmıştır.
Oluşturulan çerçevede 𝑚𝑈𝑆 değişkeni için ABD M1 (DLM1_US), ABD M3 (DLM3_US), FED Gölge Faiz Oranı (DIR_SSR_US) kullanılırken 𝑚𝐸𝐴 değişkeni için AB M1 (DLM1_EA), AB M3 (DLM3_EA), AMB Gölge Faiz Oranı (DIR_SSR_US) ve AB Bankalararası Gecelik Faiz Oranı (DIR_IB_EA) değişkenleri kullanılmıştır. Yurtiçi değişkenler üzerindeki küresel fiyat değişimlerinin etkisini kontrol edebilmek için
𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑖𝑐𝑒 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 (𝑔𝑝𝑖) değişkeni için Ham Petrol WTI Küresel Fiyatı
66 (DLOP_WTIC), Brent Petrol Küresel Fiyatı (DLOP_BC), Enerji Küresel Fiyat Endeksi (DLGPI_E) verileri modele dahil edilmiştir. Araştırılan modellerin içerisinde FED gölge faiz oranı ile AMB gölge faiz oranının işsizlik üzerine etkisi Ham petrol WTI küresel fiyatı ile birlikte çalışmanın 6. bölümünde yorumlanmış olup diğer değişkenler için oluşturulan etki-tepki grafikleri çalışma sonundaki ekler kısmında yer almaktadır (Ek 4-34).
Cholesky belirlemesi kullanılarak oluşturulan kısıt matrisi doğrultusunda ABD ve Avrupa para politikalarının Türkiye işsizlik oranı üzerindeki etkisini değerlendirebilmek için VAR modelleri tahmin edilmiştir.
Her bir küresel fiyat değişkeni için ayrı ayrı kurulan modellerde küresel fiyat değişimi şoklarına olan tepki benzer düzeyde seyretmekte olduğundan ham petrol WTI küresel fiyat değişkeninin bulunduğu grafiklere yer verilmiştir.
Şekil 1 ‘de FED Gölge Faiz Oranı ve Küresel Fiyat Endeksine uygulanan bir standart sapmalık şokun yurtiçi makro değişkenlerde oluşturduğu tepki ve her bir değişken için yatay eksende şokun ardından geçen dönem sayısı ile dikey eksende değişkenin tepkisinin ölçümü gösterilmektedir. Grafikler incelendiğinde her iki şokun da makro değişkenlerdeki etkisinin şok döneminde kalıcı olmadığı ve değişkenlerin yaklaşık 12 ay içinde eski düzeyine döndüğü gözlemlenmektedir, işsizlik ise daha uzun sürede eski düzeyine dönmektedir. Grafiklere göre sanayi üretim endeksinin FED gölge faiz oranı ve ham petrol WTI fiyat endeksi şoklarına ilişkin tepkileri farklılık göstermektedir. FED gölge faiz oranı şokuna ilk tepkisi ilk ay pozitif, 2. ve 3. ay negatif olup daha sonraki iki ay pozitiftir. Ülkelerin ticaret açıklığı arttıkça dışsal şokların fiyatlar üzerindeki etkisi özellikle de üreticiler için artmaktadır. Şoka olan tepki “Üretim Bulmacası” (Output Puzzle) olarak görülen, enflasyonist ortamda yurtiçi faizinin yurtdışındaki faizi takip etmesini bekleyen yatırımcıların daha çekici hale gelen yurtiçi faizinde sanayi üretimini ve yatırımı tetikleyerek yükseltebilmesi ile açıklanabilmektedir. Ancak bu tepki kısa süreli olup dalgalı bir seyirde gerçekleşmektedir. Sanayi üretim endeksinin ham petrol WTI fiyat endeksi şokuna olan ilk tepkisi ise ilk üç ay yükselmenin ardından düşmesi ve başlangıç durumuna geri dönmesidir. Sanayi üretiminin petrol fiyatlarındaki artışa pozitif tepki vermesinin nedeni petrol fiyatlarının küresel talepteki artışa bağlı olarak artması olabilir. Bu da yurtiçinde ihracat için üretim yapanların küresel talepteki artışa bağlı olarak üretimlerini artırmaları olabilir. Petrol ithalatı yapan Türkiye gibi ülkelerde, petrol fiyatında yaşanan yükselişin geçici olduğu düşüncesiyle de sanayi üretimi artabilmesine
67
FED Gölfe Faiz Şokuna LE_I Tepkisi
-.008
Ham Pet rol WTIC Fiyat Şokuna DLU_R_T Tepkisi
-.002
Ham Pet rol WTIC Fiyat Şokuna DLM1_TR Tepkisi
-.1
Ham Pet rol WTI C Fiyat Şokuna DIR_CB_TR Tepkisi
-.004
Şekil 1 Makroekonomik Değişkenler ve İşsizlik (LU_R_T) Üzerinde FED Gölge Faiz Oranı ve Küresel Fiyat Endeksi Şoklarının Cholesky ile Etkisi
68 rağmen daha sonraki aylarda petrol fiyatının üretim maliyetlerini artırmasıyla sanayi üretimi de düşmektedir.
Şekil 1’deki grafiklerde Türkiye istihdam oranının FED gölge faiz oranı şokuna tepkisi 15. aya kadar negatif yönde olup azalması daha sonra yavaşça artarak başlangıç noktasına dönmesi şeklinde gözlemlenmektedir. İstihdam oranının WTI fiyat endeksi şokuna tepkisi ise gölge faiz oranından daha geniş aralıkta gerçekleşmesine rağmen 24.
ayın sonunda istihdam oranı benzer şekilde başlangıç seviyesine geri dönmüştür.
İşsizlik oranının ise FED gölge faiz oranı şoku sonucu tepkisi istihdam oranına göre daha geniş bir aralıkta gerçekleşmekle birlikte ilk ay pozitif yönlü olup artmakta 2.
aydan itibaren ise azalarak istatistiksel olarak anlamlı olmayan hale gelmektedir. WTI fiyat endeksi şoku ile işsizlik önce artarak 10. ayda en yüksek noktasına ulaştıktan sonra yavaşça azalmaktadır ancak incelenen dönem süresince işsizlik oranı başlangıç seviyesine çok daha uzun süre sonra dönme eğilimi göstermektedir. Hem işsizlik hem de istihdam oranının şoklar karşısındaki tepkileri sanayi üretimindeki düşüş ve yurtiçi fiyatlardaki değişimin işgücü piyasasına etkisinden kaynaklanmaktadır.
Enflasyon oranı FED gölge faiz oranı şoku karşısında tepkisi ilk 2 ay pozitif iken hızla düşerek 3. ve 4. ayda negatiftir. Tüm bu dalgalanmanın ardından enflasyon oranı 6.
ayda başlangıç seviyesine geri dönmektedir. Teorik beklentilere göre faiz oranının artışı ile talep azalarak fiyat düzeyinin de düşmesine neden olmaktadır. Ancak faiz oranı şoku sonrası enflasyon artışı ile Türkiye “Fiyat Bulmacası” (price puzzle) problemini yaşamaktadır. Fiyat Bulmacası problemi metodolojik ya da yapısal nedenlerden kaynaklanabilmektedir. Metodolojik sebep, parasal aktarım açısından önemli olabilecek değişkenlerin otoregresif modele dahil edilmemesidir. Türkiye gibi gelişmekte olan bir ülkede bu problemin yaşanmasının yapısal sebebi ise risk primi kanalı aracılığıyla faiz oranlarındaki artışın risk primini artırması ile borç stokunun yükselmesi ve böylece hem döviz kurunu hem de enflasyonu etkilemesidir. WTI fiyat endeksi şoku ile beraber enflasyon oranında FED gölge faiz oranı şoku ile benzer dalgalanma yaşanmaktadır.
Petrol fiyatındaki artış ile yükselen üretim maliyetlerinin tüketici fiyatlarına yansıması ile enflasyon oranı yükselmektedir. Sanayi üretim endeksi ile petrol fiyatları arasındaki ilişki tüketici fiyatları ile petrol fiyatları arasındaki ilişkiden daha güçlüdür.
Türkiye M1 parasal büyüklüğü ile TCMB ağırlıklı ortalama fonlama maliyeti, FED gölge faiz oranı şokunun ardından benzer yönlü tepki vermektedir ancak TCMB ağırlıklı ortalama fonlama maliyeti şok için Türkiye M1 parasal büyüklüğüne göre daha büyük tepki göstermektedir ve başlangıç seviyesine dönmesi daha uzun sürmektedir.
69 Türkiye M1 parasal büyüklüğü üretimdeki kısa süreli artışı takip ederek işlem güdüsüyle önce artmaktadır ancak yurtiçi faiz oranlarının yurtdışını takip etmesi ile daha sonra azalmaktadır. TCMB ağırlıklı ortalama fonlama maliyeti şokun ardından ilk 3 ay pozitif, 4. aydan itibaren ise azalarak istatistiksel olarak anlamlı olmamaktadır. FED politikası sonucu artan faiz oranı nedeniyle oluşabilecek döviz kuru değerinin artması ve ticari rekabetin bozulması gibi sorunların önüne geçebilmek için Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası yurtiçi faiz oranını artırmaktadır. Ayrıca faiz oranları arasında oluşan fark nedeniyle kısa dönem sermaye akımlarını engelleyerek finansal istikrarı sağlamaya çalışmaktadır. WTI küresel fiyat şokunun ardından da her iki değişken benzer yönlü tepki vermekle birlikte TCMB ağırlıklı ortalama fonlama maliyetinin tepkisi daha geniş aralıkta gerçekleşerek başlangıç seviyesine daha uzun dönemde dönmektedir. Petrol fiyatı şoku ile yükselen TCMB ağırlıklı ortalama fonlama maliyeti de Merkez Bankasının uluslararası aktarım mekanizmasını zayıflatmak için gerçekleştirdiği hamlelerin sonucudur. M1 parasal büyüklüğü ise petrol fiyat şokunun ardından ilk ay pozitif, 2. ve 3. ay negatif tepki göstermektedir. Artan petrol fiyatı sonucunda üretimin artması nedeniyle M1 parasal büyüklüğü de artmaktadır ancak daha sonra Merkez Bankası müdahalesi ile M1 azalmaktadır.
FED ve WTI küresel fiyat şokları, reel efektif döviz kurunu hem benzer yönlerde hem de benzer büyüklükte etkilemektedir. FED faiz oranı şoku sonrası reel efektif döviz kuru ilk 3 ay pozitif, 4. ay negatif olup daha sonra dalgalı bir seyirde devam etmektedir.
Reel efektif döviz kurunun yükselmesi ile Türk Lirası değer kaybetmektedir. Korumasız faiz paritesine göre yabancı faiz oranı ile yurtiçi faiz oranı arasındaki farkın artmasıyla yabancı para ülkeden çıkmakta ve yerel para birimi değer kaybetmektedir. Yerel para birimin değer kaybetmesi ile yabancı para birimi ile borçlanan firmaların maliyetleri artmakta ve yatırımlarını azaltarak hem üretimi hem istihdamı etkilemektedirler. Petrol fiyatları açısından ise fiyatların artması ile üretimde ve enflasyonda meydana gelen değişimler neticesinde uygulanan faiz politikaları sonucu döviz kuru dalgalı bir seyir sürdürmektedir.
Amerika para politikasını yansıtan FED gölge faiz oranı şokunun incelenmesinin ardından Şekil 2 ile Avrupa Birliği para politikası şokunun Türkiye’deki makroekonomik büyüklükleri nasıl etkilediği incelenmiştir. Sanayi üretim endeksi AMB gölge oranı şokuyla birlikte ilk 5 ay yükselmesinin ve sonraki 10 ay boyunca negatif yönde
70 Şekil 2 Makroekonomik Değişkenler ve İşsizlik (LU_R_T) Üzerinde AMB Gölge Faiz
Oranı ve Küresel Fiyat Endeksi Şoklarının Cholesky ile Etkisi
-.004
Ham Petrol Fiyat Şokuna DLIPI_TR Tepkisi
-.008
Ham Petrol Fiyat Şokuna DLM1_TR Tepkisi
-.1
Ham Petrol Fiyat Şokuna DIR_CB_TR Tepkisi
-.004 .000 .004 .008
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
AMB Gölge Faiz Şokuna DLREER_TR1 Tepkisi
-.004 .000 .004 .008
2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Ham Pet rol Fiyat Şokuna DLREER_TR1 Tepkisi Yapı sal VAR Şokl ar ı na Tepki l er ± 2 S.E.
71 ilerlemesinin ardından başlangıç seviyesine geri dönmektedir. Yukarıda bahsedilen
“Üretim Bulmacası” sorunu AMB gölge faiz şoku sonrasında da yaşandığı değerlendirilmektedir. WTI fiyat şoku karşısında ise sanayi üretiminin negatif yönde devam ettiği ay sayısı daha fazladır. Petrol fiyatları ile üretim maliyetleri arasındaki ilişki nedeniyle geçici bir artışın ardından sanayi üretiminde düşüş yaşanmaktadır.
Türkiye istihdam oranı, AMB gölge faiz şokundan sonra şok süresince negatif
Türkiye istihdam oranı, AMB gölge faiz şokundan sonra şok süresince negatif