Literatürde Taylor modelinin Türkiye’deki faiz kararlarıyla olan ilişkisinin test edildiği çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmalarda çıkan sonuçların istatistiksel anlamlılıkları değerlendirilmiştir. Ayrıca Taylor modeli dışında da faiz modelleri test edilmiş ve sonuçları değerlendirilmiştir.
Uludağ Üniversitesinden Nargeleçekenler ve Aklan (2008) bu konu hakkında bir akademik çalışma yapmıştır. Bu çalışmada Türkiye’de uygulanan
50
para politikasının kurala dayalı bir para politikası olarak tanımlanması gerektiği belirtilmiştir. Çalışmanın sonucunda TCMB’nin nominal faiz oranı için kullandığı reaksiyon fonksiyonunda en yüksek katsayının enflasyonda olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca modelin içerisinde üretim ve kurun da olduğu belirtilmiştir. Ancak kurun katsayısının düşük olduğu gözlemlenmiştir.
Ayrıca Ongan (2004) yaptığı çalışmada Taylor modelini Türkiye için test etmiştir ve bunu diğer ülkelerin modeldeki değişkenleri ile karşılaştırmıştır. Çalışmanın sonuçlarına baktığımızda ise diğer ülkelerdeki gibi sabit katsayı pozitif çıkmıştır. Fiili enflasyon ile beklenen enflasyonun farkının önündeki değişkenin istatistikî olarak anlamlı olduğu görülmüştür. Yine döviz kurundaki değişimin katsayısının da istatistikî olarak anlamlı olduğu ve faiz ile negatif yönlü olduğu görülmüştür. Üretim açığı istatistikî olarak anlamlı çıkmamıştır. Diğer ülke örneklerinde de bu sonuç benzer çıkmıştır.
Çağlayan’ın (2005) makalesinde yine Taylor modeli Türkiye’nin Mart 1990 – Aralık 2004 tarihleri arasındaki veri seti kullanılarak test edilmiştir. Ekonometrik değerlendirmenin sonucunda ortaya çıkan bulgulara bakıldığında, üretim açığının faiz oranlarını belirlemede önemli bir rol oynamadığı görülmüştür. Fiili enflasyonun beklenen enflasyonda sapması ise istatistiksel olarak anlamlı görülmüştür. Ayrıca üretim ve enflasyon sapması faiz oranlarının düşürülmesinin tahmininde rol oynamaktadır ancak faiz oranlarının arttırılmasında herhangi bir rol oynamadığı görülmektedir.
51
TCMB’den Yalçın ve Kesriyeli’nin (2008) de ‘’ Taylor modeli ve Türkiye uygulaması “ isimli bir çalışması bulunmaktadır. Bu çalışmada 1987-1998 yılları arasındaki 3 aylık veriler kullanılmıştır. Tahmin iki aşamalı en küçük kareler yöntemine göre yapıldığında çıkan sonuç; enflasyon farkındaki bir birimlik artışın, nominal faiz oranlarında 0,8 birimlik bir artış meydana getirdiği, çıktı açığında ise bir birimlik artış yaşanması durumunda nominal faiz oranlarında 6,9 birimlik bir artış gözlemlenmiştir.
Bayat ve Lebe’nin 2011 yılında yine “Taylor kuralı: Türkiye için bir Vektör Otoregresif model analizi” isimli makalelerinde yine Taylor modeli Türkiye verileriyle test edilmiştir. Bu çalışmada üç ayrı faiz oranı kullanılmıştır ve hepsi test edilmiştir. İlk olarak bankalar arası faiz oranları test edilmiştir. Çıktı açığı artışının bankalar arası faiz oranını beklentilere uygun olarak pozitif yönlü etkilediği testin sonucunda görülmüştür. Ancak enflasyon açığının istatistiki olarak anlamsız olduğu görülmüştür. Döviz kuru ile faiz oranları açısından pozitif yönde bir ilişkinin olduğu gözlemlenmiştir.
Aynı model mevduat faiz oranlarıyla test edildiğinde, çıktı açığı ile pozitif yönde çıkmış, enflasyon açığı ise istatistiki olarak anlamsız çıkmıştır. Üçüncü olarak reeskont faiz oranları test edilmiştir. Burada reeskont faiz oranının döviz kuruyla pozitif yönde bir ilişkisi olduğu gözlemlenmiştir. Yine enflasyon ve üretim açığındaki artışlara da faiz oranlarının pozitif tepki verdiği görülmüştür.
Zonguldak Karaelmas Üniversitesinden Durgut ve Öztürk’ün (2011) “ Faiz oranlarının belirleyicileri: Türkiye üzerine ampirik bir çalışma“ isimli
52
çalışmasından bahsetmekte de fayda vardır. Bu çalışmada faiz oranlarını belirleyen değişkenler kamu iç borç stoğu, M2 para arzı, fiyatlar genel düzeyi, reel döviz kuru ve LIBOR faiz oranı kullanılmıştır ve bunların modeldeki anlamlılıkları ve ilişkilerin yönü görülmeye çalışılmıştır. Modelde faiz oranlarının TÜFE verisi ve M2 para arzı ile ters yönlü ilişki is olduğu, geri kalan değişkenlerle ise aynı yönlü ilişkisi olduğu görülmüştür. Modeldeki bağımsız değişkenler istatistiksel olarak anlamlı çıkmıştır. Çalışmanın sonucunda en büyük tepkiyi faiz oranlarının LİBOR ve TÜFE’deki değişime göre verdiği görülmüştür.
53
5. Taylor Modelin Ampirik olarak incelenmesi
Beşinci bölümde oluşturduğumuz Taylor modelini ekonometrik yöntemlerle test ederek sonuçlarının istatistiksel anlamlılıkları değerlendirilmiştir, bağımsız değişkenlerin faiz oranını nasıl etkilediği görülmüştür. İlk olarak verilerin hangi kaynaktan elde edildiği ve ekonometrik testte kullanılan yöntemlerden bahsedilmiştir. Bu noktada birim kök testi ve lineer regresyon analizi gibi ekonometrik yöntemler kullanılmış ve verilerden elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.
5.1.Veriler
Taylor modeli daha önce de belirtmiş olduğumuz gibi faiz oranı, çıktı açığı, enflasyon açığı ve döviz kurunu içermektedir. Çıktı verisi için 1998 bazlı reel GSYH zaman serisi kullanılmıştır. Bu veriler 1998-2012 zaman aralığını kapsamaktadır ve 3 aylık verilerden oluşmaktadır. GSYH verisi TCMB web sitesinden elektronik veri sisteminden elde edilmiştir. Daha sonra bu verinin logaritması alınarak veri setinde kullanılmıştır. Hodrick-Prescott filtrelemesi kullanılarak potansiyel çıktı seviyeleri hesaplanmıştır. Bu hesaplamada kullanılan lambda değeri 14.400 olarak alınmıştır. Potansiyel seviyelerden, gerçekleşen GSYH verileri çıkarılarak çıktı açığı zaman serisi oluşturulmuştur. Logaritmik bir seri olması dolayısıyla potansiyel ekonomik büyüme oranı olarak modelde yer almıştır. Ancak çıktı açığı verisinin grafiklerinden de görüldüğü gibi veride bir mevsimsellik söz konusudur ve aşağıdaki “Eviews” programında çizdirilmiş grafikte de görülmektedir;
54
Şekil 12: Çıktı Açığı Mevsimsellik Testi
Kaynak: TCMB
Verilerin sağlıklı bir analizini yapabilmek için mevsimsellikten arındırılmış halinin kullanımı gerekmektedir. Böylece çıktı açığı verisinin mevsimsellikten arındırılmış, düzeltmesi “Eviews” programındaki hareketli ortalama metodu kullanılarak yaratılmıştır. Verilerin ağırlıklı ortalamadan farkları alınarak veri seti oluşturulmuş ve modelde bu mevsimsellikten arındırılmış veri seti kullanılmıştır.
İkinci olarak enflasyon verisi hesaplanmıştır. Enflasyon verisi hesaplanırken 3 aylık ortalama TEFE verisi kullanılmıştır. Daha önce de belirttiğimiz gibi Türkiye’de iki farklı fiyatlar genel seviyesi hesaplanmaktadır ancak TÜFE verisi 2005 yılından beri hesaplandığı için daha eski veri setine TEFE ile ulaşılmıştır. Yine üst kısımlarda iki değişkenin grafiği ve yönü gösterilmiştir. Enflasyon verileri yıllık olarak hesaplanmıştır. Bu veride grafiklere
-.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 Q1 Q2 Q3 Q4 Means by Season
55
bakıldığında mevsimsellik görülmemiştir. Eviews programında hazırlanmış mevsimselliği ölçen grafik aşağıdaki gibi çıkmıştır:
Şekil 13: Enflasyon Açığı Mevsimsellik Testi
Kaynak: TCMB
Dolayısıyla verinin normal haliyle kullanılmasında bir sakınca görülmemiştir. Verinin hesaplanma formülü olarak aşağıdaki formül kullanılmıştır:
Π = (Pt+1 – Pt)/ Pt
Enflasyon açığını ölçmek için gereken beklenen enflasyonu yine “Eviews” programında Hodrick-Prescott filtrelemesi kullanılarak hesaplanmıştır. Yine burada da lambda değeri olarak 14.400 alınmıştır. Buradan elde edilen veri setinden gerçekleşen enflasyon verilerini çıkartarak, beklenen enflasyondan sapma verisi elde edilmiştir.
-.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 Q1 Q2 Q3 Q4 Means by Season Enflasyon Acigi by Season
56
Döviz kuru olarak, döviz sepeti verisi kullanılmıştır. Döviz Sepeti 1999 yılının ilk çeyreğinden 2012 yılsonuna 50% Euro ve 50% Dolar kullanarak hesaplanmıştır. Euro ve Doların bu dönemler arasındaki kapanış değerleri kullanılmıştır. 1998 yılının dört çeyreği için ise Alman Mark’ı kullanılmıştır. Bunun sebebi ise Avrupa’da Euro’nun 1999 yılında kullanılmaya başlanmasından kaynaklanmaktadır. Burada kullanılan veri seti de 3 aylık frekanstadır. 3 aylık ortalama veriler arasındaki fark alınarak döviz kurundaki değişim hesaplanmıştır.
Modelde faiz oranı için Merkez Bankasının belirlediği gecelik borç verme basit faiz oranı kullanılmıştır. Yine gecelik faiz oranı veri seti de 1998-2012 yılları arası 3 aylık ortalamaları kullanılmıştır. Gecelik faiz oranlarının kullanılmasının nedeni Merkez Bankasının doğrudan müdahalesi ise gerçekleşen bir faiz oranı olmasıdır. Kredi ve mevduat faizleri de Merkez Bankasının faiz kararlarından etkilenmektedir ama yine de bankanın kendi rekabet koşullarındaki uygulayacağı politikayı da içermektedir. Bu sebeple direk Merkez Bankasının kontrolünde bir faiz oranı kullanılması daha uygun bulunmuştur. Aşağıdaki grafikte gecelik 3 aylık ortalama basit faiz oranının grafiği görülmektedir:
57 Şekil 14: Gecelik Faiz Oranı 1998-2012
Kaynak: TCMB
Modelde kullanılacak bütün veriler TCMB’nin Elektronik Veri Dağıtım Sisteminden elde edilmiştir. 1998-2012 arasındaki bütün verilerin en güvenilir olarak temin edildiği kaynak olması dolayısıyla Elektronik Veri Dağıtım Sistemi tercih edilmiştir. Veri setinde toplam 60 tane gözlem kullanılmıştır.
5.2.Yöntem
Bu çalışmada faiz oranı reaksiyon fonksiyonu için Elektronik Veri Dağıtım Sistemi’nden elde edilen 60 periyotluk veriler için VAR modeli kurulmuştur ve sonuçlarına bakılmıştır. VAR modeli oluşturulmasında ve diğer kullandığımız ekonometrik testlerde “Eviews” bilgisayar programı kullanılmıştır.
Literatür incelemesinde de görülmüştür ki VAR analizi Taylor modeli için en sık kullanılan yöntemdir. Lebe ve Bayat’ın Taylor kuralı ile ilgili yaptığı çalışmada Genişletilmiş Dickey Fuller ve Dickey Fuller birim kök testleri
0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0% 120.0% 140.0% 160.0% 180.0% 200.0%
58
uygulamıştır ve daha sonra da VAR modeli kullanılmış, varyans ayrıştırması sonuçları değerlendirilmiştir. Yine TCMB’den Erdem ve Kayhan’da Türkiye verilerini kullanarak Taylor modelini test etmişler ve aynı yöntemleri kullanmışlardır. Öncelikle veri setine Genişletilmiş Dickey Fuller ve Dickey Fuller birim kök testleri gerçekleştiriliş, daha sonra da VAR modeli oluşturulmuştur.
Ekonometrik analizimize öncelikle durağanlığı test etmek amaçlı gecelik faiz oranı, mevsimsellikten arındırılmış çıktı açığı ve enflasyon açığı zaman serilerine birim kök testleri uygulanmıştır. “Eviews” programında Genişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) birim kök testi kullanılarak her bir veri seti için birim kök sonuçları çıkarılmıştır ve durağan olup olmadıklarına bakılmıştır. Sırasıyla sabitsiz ve trendsiz, sabitli ve sabitli ve trendli olarak 3 şekilde sonuçlar oluşturulmuştur. Daha sonra yine “Eviews” programında, Dickey-Fuller(DF) birim kök testi kullanılmıştır ve yine sırasıyla sabitsiz ve trendsiz, sabitli ve sabitli ve trendli olarak uygulanmıştır.
Daha sonra verilerin regresyonu “En Küçük Kareler” yöntemine göre oluşturulmuştur ve regresyon ’un kalıntıları veri seti olarak oluşturulmuş, daha sonra seriye birim kök testi uygulanmıştır. Bu testin amacı veri setinde koentegrasyon’un varlığını test etmek için gerçekleştirilmiştir. Bu testin sonucu daha sonraki aşamada uygulanacak VAR modeli için önem taşımaktadır.
Sims (1980) tarafından geliştirilen VAR modeli, iki veya daha fazla sayıda zaman serisi arasındaki dinamik etkileşimleri incelemek amacıyla kullanılan
59
doğrusal bir denklemler sistemidir. N tane değişkenden oluşan bir VAR sisteminde, her bir değişkenin bağımlı bir değişken olarak tanımlandığı n tane denklem bulunmaktadır. Her bir denklemde bağımlı değişken geçmiş değerleriyle açıklanmaktadır.( Çavuşoğlu, 2010)
İki değişkenli bir VAR modelini formül olarak ifade edecek olursak aşağıdaki gibi olacaktır:
Yt = β10 + β11Yt-1 + ….+ β1kYt-k + α11Xt-1 +…. + α1kXt-k + u1t
Çıkan koentegrayson testi sonuçları doğrultusunda verilerimize VECM modeli uygulanmıştır. VECM modeli uygulanırken gecikme sayısına karar verilmesi gerekmektedir. Bu sebeple 1-6 gecikme aralığında çıkan Akaike ve Schwarz değerlerine bakılmaktadır. Gecikme sayısı tespit edildikten sonra, modelin sonuçları varyans ayrıştırmasına bakılarak değerlendirilmiştir. Modelde kullanılan değişkenlerin kısaltmaları sonuçlar ifade edilirken kullanılmıştır. Kullanılan kısaltmalar aşağıdaki tabloda görülmektedir:
Tablo 1: Modelde Kullanılan Kısaltmalar Kısaltma Değişken
i Gecelik Faiz Oranı
Y* Çıktı açığı
Π* Beklenen enflasyondan sapma
60 5.3. Ekonometrik Analiz
Modelde kullanılan verilerden gecelik faiz oranı, mevsimsellikten arındırılmış çıktı açığı ve enflasyon açığına birim kök testleri uygulanmıştır. Bu üç verinin durağan olması modelimiz için önem taşımaktadır.
Gecelik faiz oranı, mevsimsellikten arındırılmış çıktı açığı ve enflasyon açığının durağanlığını test etmek amaçlı verilere ADF ve DF birim kök testi uygulanmıştır. Birim kök testlerinde yöntem kısmında bahsedilen üç farklı şekilde test uygulanmıştır. Gecikme uzunluğu 2 olarak alınmıştır. Çıkan sonuçlar aşağıdaki tabloda görülmektedir.
Tablo 2: Birim Kök Testi Sonuçları
Değişkenler Kök Testi Birim Düzey Değerleri Birinci Farkları Sabitsiz Sabitli
Sabitli
veTrendli Sabitsiz Sabitli
Sabitli veTrendli i ADF -2.21 -2.71 -4.45 -7.74 -7.73 -7.66 GLS -2.21 -2.71 -4.45 -8.60 -8.55 -8.48 Y* ADF -3.59 -3.60 -3.57 -8.54 -8.48 -8.44 GLS -3.59 -3.60 -3.57 -7.56 -7.50 -7.43 Π* ADF -3.25 -3.20 -3.15 -10.60 -10.49 -10.36 GLS -3.93 -3.90 -3.88 -5.55 -5.50 -5.46 1% -2.60 -3.55 -4.12 -2.61 -3.55 -4.13 Kritik Değerler 5% -1.95 -2.91 -3.49 -1.95 -2.91 -3.49 10% -1.61 -2.59 -3.17 -1.61 -2.59 -3.17
Birim kök testin sonuçlarında t-istatistiğinin mutlak değenlerinin kritik değerlerden büyük olması beklenmektedir. Sabit & trendli ADF birim kök testindeki t-istatistiğinin mutlak değeri 1%, 5% ve 10% kritik seviyelerinden büyük çıkmıştır. Grafikten de görüldüğü gibi gecelik faiz oranında trend
61
olduğu ve sabit bir değerden başladığı görülmektedir. Sonuç olarak gecelik basit faiz oranı serisinin durağan olduğu görülmüştür. Böylece de modelde düzey değerlerinin kalması sağlanmıştır. Çıktı açığının sabitsiz ADF ve DF birim kök testi sonuçlarında veri setinin durağan olduğu görülmüştür. Bu yüzden çıktı açığı düzey değerinde kalmıştır. Enflasyon açığı veri setinin de sabitsiz ADF ve DF birim kök testinin sonuçlarına göre durağan olduğu görülmektedir. Bu noktada veri setinin düzey değerlerinin modelde kullanılmasına karar verilmiştir.
Birinci farklara baktığımız zaman da sabitsiz, sabitli ve sabitli&trendli ADF’nin sonuçlarına baktığımız zaman t-istatistiği değerlerinin mutlak değerlerinin kritik değerlerden yüksek olduğu görülmektedir. Bu sebeple üç verinin de birinci farklarında durağanlık tespit edilmiştir. Ancak yine de modelde düzey değerlerinde kullanılmasına karar verilmiştir.
60 gözlemden oluşan veri setimizle bir regresyon modeli oluşturulmuştur. Model oluşturulurken Eviews programında “En küçük kareler” yöntemine göre regresyon uygulanmıştır. Uygulanan lineer regresyonun sonuçları aşağıdaki gibidir:
Regresyon modelimizde çıkan sonuçlara baktığımızda modelin matematiksel gösterimi şöyle olacaktır;
i = 0.304063 - 0.660180(π-πe) - 0.124773(Y-Y*) + 0.734821(de) t-istatistiği (6.99) (-1.29) (-0.12) (1.75)
Ayarlanmış R2
62
Regresyon modelinin kalıntıları seri olarak oluşturulmuştur ve seriye ADF birim kök testi uygulanmıştır. Birim kök testinin sonuçları aşağıda yer almaktadır:
Tablo 3: Regresyon sonuçları birim kök testi
Değişkenler Birim Kök Testi Düzey Değerleri
Sabitsiz Sabitli Sabitli veTrendli
Seri 1 ADF -3.29 -3.26 -5.41
1% -2.60 -3.55 -4.12
Kritik Değerler 5% -1.95 -2.91 -3.49
10% -1.61 -2.59 -3.17
Sonuçlara bakıldığında sabitli, sabitsiz ve sabitli&trendli düzey değerlerinin mutlak değerinin her üçünde de kritik değerlerden büyük olduğu görülmektedir. Böylece seride birim kök olmadığı, dolayısıyla serinin durağan olduğu görülmüştür. Bu da veri setleri arasında koentegrasyon olduğunda işaret etmektedir. Dolayısıyla model kurulurken VECM modeli kullanılmıştır. Model kullanılırken, gecikme sayısı seçilmektedir. Aşağıdaki tabloda 2-6 arası gecikmenin Akaike ve Schwarz kriterleri görülmektedir:
Tablo 4: VAR gecikme tablosu
Lag AIC SC 2 -0.17095 0.187484 3 -0.05961 0.446725 4 -0.06288 0.594062 5 -0.05538 0.75495 6 0.061041 1.027599
63
Yukarıdaki sonuçlara baktığımızda Akaike kriteri en küçük olan gecikme uzunluğu 2 olarak görülmektedir. Bu sebeple gecikme sayısı 2 olarak kullanılmıştır.
Bir sonraki aşamada, VECM modeli 2 gecikme uzunluğu ile kurulmuştur. Bütün değişkenler endojen olarak alınmıştır. Eşbütünleme denkemi sonucu aşağıdaki tabloda görülmektedir:
Tablo 5: Eşbütünleme denklemi sonuçları
Error
Corrections: D(i) D(Y*) D(Π) D€ C
Coint Eq. 1 1.0000 -6.488319 -14.43875 19.46298 0.201540
(3.75622) (2.18471) (2.24753)
[-1.72736] [-6.60899] [ 8.65972]
Yukarıdaki eşbütünleme denklemine göre gecelik faiz oranındaki birinci farkı ile çıktı açığı ve enflasyon açığının birinci farkları arasında ters yönlü, döviz kurundaki değişimin birinci farkı ile aynı yönlü ilişkiye sahip olduğu gözükmektedir. VECM sonucu da aşağıdaki tabloda yer almaktadır:
Tablo 6: VECM Sonuçları
Error
Corrections: D(it) D(it-1) D(Y*t) D(Y*t-1) D(Πt) D(Πt-1) D€t D€t-1 C
Coint Eq. 1 -0.306 -0.391 0.521348 1.432994 -0.292 -1.035 -0.034 -0.044 -0.023
(0.15898) (0.16706) (0.78604) (0.77836) (0.49836) (0.64256) (0.32609) (0.26046) (0.02697)
64
VECM sonuçlarına baktığımız zaman, hata düzeltme katsayılarının gecelik faiz oranı çıktı açığı ve enflasyon açığının ikinci farkları için anlamlı olduğu görülmektedir. 3 değişken için istatistiksel anlamlılık dengeye ulaşmak için yeterli kabul edilmektedir. Bu da değişkenler arasında kısa dönemli biri ilişkinin bulunduğunu göstermektedir.
Daha sonraki aşamada varyans ayrıştımasına bakmak gerekmektedir. VECM modeli ile oluşan çıkan varyans ayrıştırmasının sonuçları aşağıdaki tabloda görülmektedir:
Tablo 7: Gecelik Faiz oranı varyans ayrıştırması
Varyans ayrıştırması sonuçlarına baktığımızda ilk iki dönem gecelik faiz oranındaki değişimin kendisinden kaynaklandığı, üçüncü dönemde çıktı açığının gecelik faiz oranındaki değişimi 5,4% oranında açıklayabildiği görülmektedir. Yine üçüncü çeyrekte döviz kurundaki değişimin gecelik faiz oranındaki değişimin 4,19%’unu açıkladığı görülmektedir. Dördüncü çeyrekte ise yine çıktı açığı ve döviz kurundaki değişimin gecelik basit faiz oranındaki
Period S.E. i Π* e Y* 1 0.200253 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 2 0.248847 97.25741 0.933963 1.771566 0.037065 3 0.274097 90.29942 5.400819 4.197459 0.102306 4 0.295082 87.18429 6.437870 6.181192 0.196646 5 0.318129 86.40065 5.670728 7.232225 0.696398 6 0.337399 85.21249 5.846821 7.935166 1.005524 7 0.353187 83.79502 7.115533 8.053392 1.036053 8 0.369373 83.67700 7.414734 7.933908 0.974357 9 0.388302 84.16435 7.064439 7.858512 0.912698 10 0.406367 84.15371 6.942438 8.027031 0.876823
65
değişimin sırasıyla 6,44% ve 6,18% oranında açıklayabildiği görülmektedir. 10’uncu periyotta gecelik faiz oranındaki bir birimlik değişim 6,94% oranında çıktı açığı ve 8,02% oranında döviz kurundaki değişimden kaynaklanmaktadır.
Enflasyon açığına baktığımız zaman ise gecelik faiz oranındaki değişimlerin 6.periyotta 1,0% oranında enflasyon açığından kaynaklandığı görülmektedir. Daha sonraki periyotlarda ise yine bu oran çok düşük kalmakta, enflasyon açığının gecelik faiz oranını çok az etkilediği görülmektedir.
66 6.Sonuç
Merkez bankaları ülkelerin para basmaya yetkili tek kurumudur ve bastığı paraları ülkelerin bankacılık sistemini kullanarak piyasaya aktarmaktadır. Burada da temel amacı olan fiyat istikrarını korumak için gerekli gördüğü miktarda piyasada para arzı yaratmaktadır. Ancak Merkez bankalarının bağımsızlığını bu konuda önem taşımaktadır ve Merkez Bankasının bağımsızlığı arttıkça, enflasyon oranının düştüğü görülmektedir. Özellikle TCMB’nin uzun dönemdir uyguladığı enflasyon hedeflemesi ile birlikte enflasyon oranlarındaki ciddi düşüş görülmektedir.
Piyasaya para aktarımında faiz oranları daha önceki kısımlarda da belirttiğimiz gibi para talebi üzerinde etkili olmakta ve para talebi de para piyasasındaki para talebini etkilemektedir. Merkez bankasının hedeflerini gerçekleştirme konusunda uyguladığı faiz politikasının diğer makroekonomik değişkenlerle olan ilişkisi test edilmiştir. Amerika için yaratılmış ve FED’in faiz kararlarını en anlamlı şekilde açıklayan modellerden biri Taylor modelidir. Bu modelin verileri 60 periyot olarak çıkarılmış ve Türkiye için uygulanmıştır.
VECM modelin sonuçlarına baktığımızda gecelik basit faiz oranındaki değişimin en çok döviz kurundaki değişimden kaynaklandığı görülmüştür. Çıktı açığının da gecelik faiz oranı üzerindeki etkisinin yüksek olduğu görülmüştür. Enflasyon açığının ise gecelik faiz oranının küçük bir kısmını açıklayabildiği görülmektedir. Enflasyon hedeflemesi doğrultusunda Merkez Bankasının döviz kurunun istikrarını korumasını sağladığı, böylece de finansal istikrar ile fiyat istikrarını sağladığı gözlemlenmektedir.
67
Sonuç olarak çalışmamızda diğer çalışmalara göre en güncel veri seti kullanılarak Taylor Modelin test edilmiştir. Bulgularımız Lebe ve Bayat’ın çalışmalarına paralel olarak gerçekleşmiştir. Çıktı açığı ve döviz kurundaki değişimin faiz oranı üzerindeki etkisi görülmüştür. 2012 yılının verileri bu çalışmada kullanılarak daha kapsamlı ve güncel bir veri seti oluşturulmuştur. Böylece son 15 yıllık periyotta uygulanan faiz politikasının TL’nin değerli kalması ve potansiyel büyümeye ulaşma doğrultusunda oluşturulduğu görülmüştür.
68 KAYNAKÇA
1. Akan, Dilara. “ Para Politikasının Dünü Bugünü”, Sosyal Bilimler Dergisi.Vol 2.2010, ss. 89-97
2. Akalın, Gülsüm ve Erkan Tokucu. “Kurala dayalı-Takdire dayalı para politikaları: Taylor Kuralı ve Türkiye’de enflasyon hedeflemesi uygulamaları” ,Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, Vol 22, No 1,2007, ss 37-55
3. Aklan, N. and M. Nargeleçekenler, “Taylor Rule in Practice: Evidence From Turkey” International Advances in Economic Research, Cilt 14, Sayı 2, 156- 166, 2008.
4. Bayat, Tayfur ve Fuat Lebe. “Taylor Kuralı: Türkiye için Bir Vektör Otoregresif Model Analizi “, Ege Akademik Bakış. Vol.11, Özel Sayı, 2011, ss.95-112
5. Büyükakın, Tahir. “Enflasyon Hedeflemesi ve Türkiye’de
Uygulanabilirliğinin Değerlendirilmesi” , Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2004, ss 18-37
6. Christiano, Lawrance ve Massimo Rostagno. “Money Growth Monitoring and the Taylor Rule”, National Bureau of Economic Research, October 2001 7. Çağlayan, Ebru. “Türkiye’de Taylor Kuralı’nın geçerliliğinin ekonometrik analizi”, Marmara Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, Vol 20, No 1, 2005
8. Çavuşoğlu, Fazilet. “Para Politikası Faiz Oranlarından Mevduat ve Kredi Faiz Oranlarına Geçişkenlik: Türkiye Örneği” Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Bankacılık ve Finansal Kuruluşları Genel Müdürlüğü Ankara, Haziran 2010.
9. Çelik, Ali Vefa, Aysun Evrensel, Beril Eryol, Derya Yücel, Ebru Uzun, Nesrin İlhan, Özge Akıncı ve Yüksel Görmez. “ Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası Bilançosu açıklamalar, rasyolar ve para politikası yansımaları” , Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası, Şubat 2006
10. Çevik, Filiz ve Oğuz Bal. “Post Keynesgil Okul: Oluşumu ve Temel