Risk Primi Şoku

Karşılanmamış faiz paritesi koşuluna göre, risk primindeki artış, yatırımcıların daha yüksek bir getiri talep etmelerine neden olmaktadır. Buna bağlı olarak, risk primine verilen bir standart sapmalık şok, reel döviz kurunun eş anlı olarak değer kaybetmesine yol açmaktadır. Yerli para cinsinden artan ithalat fiyatlarından enflasyona geçişin gecikmesiz gerçekleşmesinden dolayı, enflasyonda da aynı dönemde artış görülmektedir. TCMB enflasyon artışına faiz oranını artırarak tepki vermektedir. Bununla birlikte, reel döviz kurundaki değer kaybı da çıktı açığını geriletmektedir. Talepteki daralma ve reel döviz kurunun yeniden değerlenme sürecine girmesi, enflasyonun bir yıl içinde düşüş eğilimi göstermesini sağlamaktadır. Enflasyon, yaklaşık dokuz dönem sonunda tekrar şok öncesi seviyesine gerilemektedir. Dolayısıyla, risk

primindeki artışın kısa dönem enflasyonu üzerinde etkili olduğu, ancak, uzun dönem dinamiklerini etkilemediği gözlenmektedir.

5 10 15 20 -0.1 0 0.1 ^Enflasyon 5 10 15 20 -0.2 0 0.2 ^{Ithalat Fiyatları} 5 10 15 20 0 0.2 0.4 ^{Risk Primi} 5 10 15 20 -1 0 1 ^{Reel Kur} 5 10 15 20 -0.05 0 0.05 ^{Reel Faiz} 5 10 15 20 -0.05 0 0.05 ^{Nominal Faiz} 5 10 15 20 -0.05 0 0.05 Çıktı Açığı

DÖRDÜNCÜ BÖLÜM BAYESCİ TAHMİN YÖNTEMİ

Önceki bölümde, gerçek veri seti kullanmadan model kalibrasyonu ve simülasyonlar yapılmış, etki-tepki fonksiyonları elde edilmiştir. Bu bölümde ise, Bayesci tahmin yöntemi kullanılarak parametreler için tahmin yapılmaya çalışılacaktır. Bayesci tahmin yöntemi, model ve modelin parametreleri hakkında sahip olunan ön bilgiyle veri setinin içerdiği bilgiyi Bayes Teoremi ile birleştiren bir metottur.

Parametre değerlerinin kesin olarak bilinmemesi nedeniyle parametrelerin rastlantısal değişken oldukları varsayılmaktadır. Parametrelere dair ön bilgi, p(θ) şeklinde önsel dağılım denilen bir olasılık dağılımı ile gösterilmektedir. Önsel dağılımlar, veri setinin parametrelerin veri olduğu koşullu dağılımı p(Y/θ) ile birleştirilir. Bayes Teoremi uygulanarak, sonsal (posterior) dağılım, yani parametre dağılımı p(θ/Y) elde edilmektedir:

) ( ) ( ) / ( ) ( ) / ( ) / ( θ θ θ θ θ θ d p Y p p Y p Y p

∫

Bayesci tahmin yöntemi, dinamik stokastik genel denge (DSGE) modelleri, VAR (vektör otoregresif) ve doğrusal rasyonel bekleyiş modellerinin ekonometrik analizlerinde karşılaşılan sorunlara bir ölçüde çözüm sağlayabilmiştir. Üçüncü bölümde de ele alındığı gibi, bu modellerin çözümünde yanlış belirtme ve tanımlama problemleri ile karşılaşılmaktadır. Ayrıca, DSGE ve doğrusal indirgenmiş modellerin mikro temellere dayanması, veri setindeki kısıtlı bilgi nedeniyle teori ile tutarlı tahminler elde etmeyi güçleştirmektedir. Bayesci metotun önsel dağılımla, tahmin sürecine ek bilgi sağlaması, bu sorunları ortadan kaldırmaktadır.

Bu çalışmada Bayes yönteminin tercih edilmesindeki diğer bir sebep ise, veri setinin küçük olduğu durumlarda, genelleştirilmiş moment metotu ve en yüksek olabilirlik tahmin yöntemlerine göre daha iyi performans göstermesidir¹⁴. Nitekim, VAR analizlerinde içsel değişken sayısı ve gecikme sayısı seçiminde serbestlik derecesi dikkate alınarak, gözlem sayısının yeterli uzunlukta olması gerekmektedir. Söz konusu istatistiksel sorunun çözümü için VAR analizlerinde değişken sayısı ya da gecikme sayısı, ekonomi teorisi açısından anlamlı olmasa da azaltılabilir. Bayesci tahmin yönteminin ise, önsel dağılımların sistematik bir şekilde veri ekleme yöntemi olarak kabul edilmesinden dolayı, veri kısıtı sorununu çözdüğü düşünülmektedir.

4.1 Tahmin Sonuçları

Bayesci yaklaşımda, tahmin süreci önsel dağılımların seçimiyle başlamaktadır. Bu çalışmada kullanılan, Türkiye ekonomisine ilişkin parametre önsel dağılımları Tablo 4.1’de verilmiştir.

Önsellerin seçiminde Bayesci tahmin yöntemini kullanan diğer akademik çalışmalardan yararlanılmıştır15. Tablo 4.1’de yer almayan dışsal şoklar içinse, aynı çalışmalardan yola çıkarak, ortalaması 1 olan ters gamma önsel dağılımı varsayılmıştır. IS eğrisinde reel kurun katsayısı α₇’ye pozitif olması yönünde bir kısıt koyulmadığı için normal önsel dağılım seçilmiştir. α₇

dışında, diğer parametrelerin pozitif olması beklendiği için beta ve gamma dağılımları uygun görülmüştür. IS ve Phillips eğrisindeki ileriye dönük değişkenler ile faiz oranı yumuşatma parametrelerinin birden küçük olması kısıtı altında, [0,1] aralığını sağlayan beta önsel dağılımı tercih edilmiştir.

Bayes tahmin yönteminde, parametre tahmin aracı olarak sonsal dağılımlar kullanılmaktadır. Sonsal dağılımlara; önsel dağılımları ve veri setini kullanan Bayes Teoreminden ulaşılmaktadır. Tahminlerde, bu çalışmanın kapsamına giren 2001:2-2005:4 dönemi üç aylık veri seti kullanılmıştır. Türkiye’ye ait çıktı açığı serisi, Sarıkaya (2005)’ten, diğer veriler ise TCMB-EVDS’den (Elektronik Veri Dağıtım Sistemi) sağlanmıştır. Yurt dışı veriler ise,

IMF-IFS’den (Uluslararası Para Fonu-Uluslararası Finansal İstatistikler) alınmıştır. DYNARE-MATLAB programı ilk aşamada sonsal mod değerlerini, Sims tarafından geliştirilen CSMINWEL optimizasyon prosedürünü kullanarak hesaplamaktadır. İkinci aşamada ise, mod değerlerini başlangıç noktası alarak, Metropolis-Hasting algoritmasıyla sonsal dağılımlardan 20,000 çekiliş yapmakta ve parametre tahminlerine baz teşkil eden sonsal dağılım parametrelerini tahmin etmektedir. Tablo 4.1’de parametre tahminleri, bulunmaktadır.

TABLO 4.1. ÖNSEL DAĞILIMLAR VE PARAMETRE TAHMİNLERİ

Önsel Tahmin ^{%90 Güven} _Aralığı Dağılım ^Standart _Sapma

Politika Kuralı 1 α 0,5 0,54 0,42-0,66 Beta 0,1 2 α 0,45 0,33 0,22-0,44 Gamma 0,1 3 α 0,15 0,11 0,01-0,21 Gamma 0,1 IS eğrisi 4 α 0,5 0,19 0,02-0,38 Beta 0,2 6 α 0,2 0,15 0,04-0,26 Gamma 0,1 7 α 0,1 0,10 0,09-0,12 Normal 0,01 Phillips eğrisi 8 α 0,5 0,18 0,04-0,32 Beta 0,2 10 α 0,1 0,42 0,16-0,64 Gamma 0,1 11 α 0,3 0,27 0,12-0,39 Gamma 0,1 Risk primi 12 α 0,5 0,39 0,14-0,62 Gamma 0,2 13 α 0,5 0,44 0,30-0,54 Gamma 0,1

Tahmin sonuçlarına göre, politika kuralı denkleminde faiz oranı yumuşatma parametresinin kalibre edilmiş değere yakın olmasına karşın, enflasyonun hedeften sapmasına ve çıktı açığındaki değişimlere TCMB tepkisinin daha düşük seviyede olduğu gözlenmektedir. Ayrıca, enflasyonun hedeften sapma katsayısı önsel ortalaması olarak seçilen 0,45; tahmin edilen yüzde 90 güven aralığı dışında kalmıştır. Bu sonuç, önceki bölümlerde

belirtildiği gibi, örtük enflasyon hedeflemesinin özellikle ilk başlarında, mali baskınlığın aktif para politikası önündeki engel olmaya devam ettiğini doğrulamaktadır. 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 2 4 6 ALFA2 0.2 0.4 0.6 0.8 0 2 4 ALFA1 önsel sonsal tahmin 0 0.2 0.4 0.6 0 2 4 6 ALFA3 0 0.5 1 0 1 2 3 ALFA4 0 0.2 0.4 0.6 0 2 4 6 ALFA6 0.060.080.10.120.14 0 20 40 ALFA7 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 2 4 ALFA8 0 0.5 1 0 5 10 ALFA10 0 0.2 0.4 0.6 0.8 0 2 4 ALFA11 0 0.5 1 0 2 ALFA12 0.2 0.4 0.6 0.8 0 5 ALFA13

Grafik 4.1: Önsel ve Sonsal Dağılımlar

IS eğrisinde ise, ileriye dönük çıktı açığı ve reel faiz katsayıları sonsal ortalamalarının beklendiği gibi, ancak, reel kur katsayısının pozitif ve kalibre edilmiş değerin üzerinde olduğu gözlenmektedir. Dolayısıyla, Türk lirasındaki değerlenmenin çıktı açığını artırıcı yöndeki etkisinin çalışma kapsamındaki dönemde oldukça yüksek bir seviyede gerçekleştiği tahmin edilmektedir. Bu

nedenle, söz konusu dönemde hem reel kur maliyet kanalının hem de bilanço etkisinin yüksek olduğu düşünülmektedir.

Bayesci tahmin sonuçları, ileriye dönük enflasyon beklentilerinin mevcut dönemdeki enflasyona etki düzeyini, önsel dağılım ortalaması altında, ancak, kalibre edilmiş değere yakın bir seviyede vermektedir. Örtük enflasyon hedeflemesi döneminde, enflasyon dinamiklerinde, geçmişe dönük endekslemenin baskın olduğu görüşünün bu sonuçla tutarlı olduğu düşünülmektedir. Diğer taraftan, tahmin sonuçları, enflasyon üzerindeki talep etkisinin kalibre edilmiş değerden daha yüksek olduğunu göstermektedir. Risk primi denklemindeki katsayı tahminlerinin ise, kalibrasyon değerlerine yakın seviyede olduğunu görülmektedir.

BEŞİNCİ BÖLÜM

SONUÇ VE DEĞERLENDİRME

Bu çalışmada, Türkiye’de örtük enflasyon hedeflemesi dönemindeki parasal aktarım mekanizmasının işleyişi, yapısal bir model oluşturularak incelenmiştir. Rasyonel bekleyişlere dayanan ve makroekonomik değişkenler arasındaki yapısal ilişkilerin ileriye dönük bir şekilde tanımlandığı model, IS ve Phillips eğrisi, karşılanmamış faiz paritesi koşulu, risk primi ve politika kuralı denklemleri kullanılarak oluşturulmuştur. Bu bölümde, ilk olarak modelin temel özellikleri, daha sonra simülasyon ve tahmin sonuçları özetlenecektir.

Örtük enflasyon hedeflemesi döneminde, mali disiplin ve yapısal reformlar, Türkiye ekonomisinde parasal aktarım mekanizmasının etkinliğini artırmıştır. Ancak, özellikle söz konusu dönemin ilk yıllarında, yüksek kamu borcu ve borcun sürdürülebilirliğine dair endişeler, mali baskınlığın devam etmesine neden olmuştur. Bu durumun, para politikasının aktif bir şekilde işlemesini engellediği düşünülmektedir. Buna bağlı olarak, modelde para politikasının enflasyonun hedeften sapmasına ve çıktı açığındaki değişimlere verdiği tepki düzeyi, standart Taylor kuralına göre daha düşük seçilmiştir.

Diğer taraftan, Merkez Bankası güvenilirliğinin, iletişimin ve şeffaflığın giderek arttığı örtük enflasyon hedeflemesi döneminde, para politikasının hem bugünkü hem de gelecek dönemdeki seyrine dair beklentiler, parasal aktarım mekanizması işleyişinde etkin bir şekilde çalışmaya başlamıştır. Bu çerçevede, modelde toplam talep düzeyinin, para politikası aracı olan kısa vadeli faizlerin bugünkü seviyesinin yanı sıra, gelecek dönem beklenen seviyesinden de etkilendiği varsayılmıştır. Ayrıca, model, toplam talebin ileriye dönük bir şekilde belirlenmesi ve bireylerin tüketim yumuşatmasını tercih etmesi temeline dayanarak oluşturulmuştur.

Enflasyon hedeflemesiyle beraber, Türkiye’de enflasyon dinamikleri açısından da ileriye dönük yaklaşım önem kazanmıştır. Ancak, uzun yıllar yüksek enflasyon ortamının devam etmesi, fiyatlama davranışlarında geçmişe dönük endekslemenin baskınlık kazanmasına ve enflasyon oranında ataletin süregelmesine neden olmuştur. Bu nedenle, çalışmanın kapsamındaki dönemde, enflasyon dinamiklerinde geriye dönük endeksleme davranışı, zayıflamasına karşın baskınlığını korumuştur. Diğer taraftan, Türkiye’de parasal aktarım mekanizmasında döviz kurunun önemli bir maliyet unsuru olması ve döviz kuru kanalının oldukça hızlı ve etkin çalışması, modelde göz önüne alınmıştır.

Kalibre edilen modelin, Türkiye’de parasal aktarım mekanizması işleyişini ne ölçüde yansıttığını görebilmek amacıyla, üç şok deneyi gerçekleştirilmiştir: Bu şokların sırasıyla, para politikasına, toplam talebe ve risk primine geldiği varsayılmıştır. Sonuçlara göre, faiz oranlarında bir standart sapmalık artış, enflasyonun düşmesine, ancak, standart ekonomi teorisinin tersine çıktı açığının artmasına neden olmaktadır. Çıktı açığındaki bu hareket, şu şekilde açıklanmaktadır: Faiz oranlarının yükselmesi, yerli varlıklara olan talebi artırmakta ve sermaye girişleri Türk lirasının değerlenmesine yol açmaktadır. Türkiye’de çıktı açığı üzerinde reel kur maliyet kanalının talep kanalından baskın olduğu görüşüyle tutarlı bir şekilde, Türk lirasındaki değerlenme toplam talebi artırıcı etkide bulunmaktadır. Diğer taraftan, gerileyen ithalat fiyatları yoluyla da enflasyon oranı düşmektedir. Buna bağlı olarak, Türkiye’de para politikası ve toplam talep arasındaki ilişkinin diğer gelişmiş ülke ekonomilerine göre daha zayıf olduğu sonucuna ulaşılmaktadır. Yüksek enflasyon ortamının uzun yıllar devam ettiği diğer gelişmekte olan ülkeler gibi, Türkiye’de de para politikasının fiyatları, temel olarak döviz kuru ve bekleyişler yoluyla etkilediği gözlenmektedir. Nitekim, diğer iki simülasyonda da, döviz kuru kanalının oldukça etkin ve hızlı çalıştığı karşımıza çıkmaktadır. Ayrıca, çalışma kapsamındaki dönemde mali baskınlığa bağlı olarak, Merkez Bankasının talep ya da risk primi şoklarına karşı sınırlı tepki verebilmesi, söz konusu şokların etki süresinin uzamasına neden olmaktadır.

Ancak, bu çalışmada oluşturulan modelde, uzun vadeli faiz oranları ile döviz kurunun, borç yükü ve dolayısıyla risk primi üzerindeki etkisi dikkate alınmamıştır. Borç/GSYİH oranının dışsal bir değişken olarak varsayılması nedeniyle, faiz artışı, risk primi kanalı üzerinde etki yaratmadan, Türk lirasında değerlenmeye yol açmaktadır. Çalışmanın ikinci bölümünde de bahsedildiği üzere, borç yükünün yüksek olduğu ekonomilerde faiz artışı, ülke risk primini artırarak yerli para biriminin değer kaybetmesine de neden olabilmektedir. Söz konusu faiz ve borç yükü arasındaki ilişkinin göz ardı edilmesi ve döviz kuru kanalına yoğunlaşılması nedeniyle, bu çalışmadaki sonuçların dikkatli değerlendirilmesi gerektiği düşünülmektedir.

Son olarak, 2001-2005 dönemine ait veri seti kullanılarak model parametreleri Bayesci yöntemle tahmin edilmiştir. Bayesci yöntem, veri setinin küçük olduğu durumlarda diğer yöntemlere göre daha iyi performans göstermesi ve yanlış belirtme ya da tanımlama sorunlarını ortadan kaldırması nedeniyle tercih edilmiştir. Genel olarak, tahminlerden parametrelerin kalibre edilmiş değerlerine yakın sonuçlar elde edilmiştir. Ancak, para politikasının enflasyonun hedeften sapmasına verdiği tepki ile toplam talep ve reel kur arasındaki ilişki düzeyinin kalibrasyon değerlerinden önemli ölçüde farklılaştığı gözlenmiştir.

KAYNAKÇA

Aktaş, Z., Kaya N. ve Özlale, Ü. (2005). “The Price Puzzle in Emerging Markets: Evidence from the Turkish Economy Using “Model Based” Risk Premium Derived from Domestic Fundamentals”. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Tartışma Tebliği, No:2005/2.

Akyüz, Y. ve Boratav K. (2002). The Making of the Turkish Crisis, UNCTAD. An, S. ve Schorfheide F. (2006). “Bayesian Analysis of DSGE Models”. FED

Philadelphia Çalışma Tebliği, No: 5.

An, S. (2005). “Bayesian Estimation of DSGE Models: Lessons from Second-Order Approximations”. Erişim: Mayıs 2006,

http://www.econ.upenn.edu/~sungbae/An_paper.pdf.

Ball, L. (1999). “Policy Rules for Open Economies”. NBER Çalışma Tebliği, No: 6760.

Bank of England (1999), Economic Models at the Bank of England. Erişim: Mayıs 2006,

http://www.bankofengland.co.uk/publications/other/beqm/modcoboo k.htm.

Batini, N. ve Haldane A. G. (1999). “Forward-looking Rules for Monetary Policy”. Bank of England Çalışma Tebliği, No:91.

Blanchard, O. (2004). “Fiscal Dominance and Inflation Targeting”. NBER Çalışma Tebliği, No: 10389.

Celasun, M. (2002). “2001 Krizi, Öncesi ve Sonrası: Makroekonomik ve Mali Bir Değerlendirme”. Bilkent Üniversitesi Çalışma Tebliği.

Clarida, R., Gali J., ve Gertler M. (1999). “The Science of Monetary Policy: A New Keynesian Perspective”. NBER Çalışma Tebliği, No: 7147.

Coats, W., Laxton D. ve Rose D. (2003). “The Czech National Bank’s Forecasting and Policy Analysis System”. Çek Cumhuriyeti Merkez Bankası.

Çavuşoğlu, T. (2002). “Credit Transmission Mechanism in Turkey: An Empirical Investigation”. METU/ERC Çalışma Tebliği, No: 2002/03. Daniel, J. ve Üçer M. (1999). “Turkey: Monetary Policy from the 1980’s to

Del Negro, M. ve Schorfheide F. (2005). “Monetary Policy Analysis with Potentially Misspecified Models”. Avrupa Merkez Bankası Çalışma Tebliği, No: 475.

Del Negro, M. ve Schorfheide F. (2003). “Priors from General Equilibrium Models for VARs”. FED Atlanta Çalışma Tebliği, No: 2002-14a.

Dornbusch, R. (1976). Expectations and Exchange Rate Dynamics. The Journal of Political Economy, LXXXIV, 6, 1161-1176.

Freitas, P. S. ve Muinhos M. K. (2001). “A Simple Model for Inflation Targeting in Brazil”. Banco Central Do Brasil Çalışma Tebliği, No:18. Fuhrer, J. C. ve Moore G. (1995). Inflation Persistence. Quarterly Journal of

Economics, CX, 1, 127-159.

Gali, J. Ve Gertler M. (1999). Inflation Dynamics: A Structural Econometric Analysis. Journal of Monetary Economics, XLIV, 195-222.

Gomez, J. ve Julio J. M. (Aralık 2003). Transmission Mechanism and Inflation Targeting: The Case of Colombia’s Disinflation. Revista de Analisis Economico, XVIII, 2, 109-133.

Goodhart, C. ve Hofmann B. (2003). “The IS Curve and the Transmission of Monetary Policy: Is There a Puzzle?” ZEI Çalışma Tebliği, No: 13. Juillard, M. (2005), Dynare Manual, Version 3.0.

Juillard, M., Kamenik O., Kumhof M. ve Laxton D. (2005). Optimal Price Setting and Inflation Inertia in a Rational Expectations Model. Erişim: Mayıs 2006, http://www12.georgetown.edu/sfs/cges/Kumhof.pdf Kamin, S., Turner P. ve Van’t dack J. (1998). “The Transmission Mechanism

of Monetary Policy in Emerging Market Economies: An overview”. BIS Tebliği, No: 3.

Kara, H. (2006). “Turkish Experience With Implicit Inflation Targeting”. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Çalışma Tebliği, No: 2006/3. Kara, H., Küçük H., Özlale Ü., Tuğer B., Yavuz D. ve Yücel E. (2005).

“Exchange Rate Pass-Through in Turkey: Has It Changed and to What Extent?” Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Tartışma Tebliği, No: 2005/4.

Karadaş, E., Mutluer D., Barlas Y., Aysoy C. (2006). “Türkiye’de İmalat Sanayindeki Firmaların Fiyatlama Davranışı”. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Çalışma Tebliği, No: 2006/2.

King, R. (2000) The New IS-LM Model: Language, Logic and Limits. FED Richmond Economic Quarterly, LXXXVI, 3, 45-103.

Laxton, D. ve Scott A. (2000). “On Developing a Structured Forecasting and Policy Analysis System Designed to Support Inflation-Forecast Targeting (IFT)”. Inflation Targeting Experiences: England, Finland, Poland, Mexico, Brazil, Chile. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası. Lubik, T. ve Schorfheide F. (2005). “A Bayesian Look at New Open Economy

Macroeconomics”. The Johns Hopkins Üniversitesi Ekonomi Çalışma Tebliği, No: 521.

Mahadeva, L. ve Sinclair P. (Ed.). (2005). Monetary Transmission in Diverse Economies. Cambridge: Cambridge University Press.

Mahadeva, L. ve Sinclair P. (Ed.). (2005). How Monetary Policy Works. London: Routledge.

Mannistö, H. (2005). “Forecasting with a Forward-Looking DGE Model-Combining Long-Run Views of Financial Markets with Macro Forecasting”. Finlandiya Merkez Bankası Araştırma Tebliği, No: 2005/21.

McCallum, B. T. ve Nelson E. (1997). “An Optimizing IS-LM Specification for Monetary Policy and Business Cycle Analysis”. NBER Çalışma Tebliği, No: 5875.

McCallum, B. T. ve Nelson E. (1998). “Nominal Income Targeting in an Open-Economy Optimizing Market”. NBER Çalışma Tebliği, No: 6675.

Milesi-Ferretti, G. M. ve Razin A. (1996). “Current Account Sustainability: Selected East Asian and Latin American Experiences”. NBER Çalışma Tebliği, No: 5791.

Mishkin, F. S: (1995). Symposium on the Monetary Transmission Mechanism. Journal of Economic Perspectives, IX, 4, 3-10.

Norveç Merkez Bankası Enflasyon Raporu. No: 2000/3.

Ongun, T. (2001) Yabancı Sermaye ve Dış Borçlar. Türkiye Ekonomisi, Sektörel Analiz. Ankara: İmaj Yayınevi, 322-355.

Öğünç, F. (2006) Estimating The Neutral Real Interest Rate For Turkey By Using An Unobserved Components Model. ODTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Yüksek Lisans Tezi.

Özdemir, A. (2005). Finansal İstikrar ve Enflasyon Hedeflemesi: Türkiye Uygulamasına Makroekonometrik Modelle Bir Bakış. Yayınlanmamış çalışma.

Rabanal, P. Ve Rubio-Ramirez J. F. (2005). “Comparing Neew Keynesian Models of the Business Cycle: A Bayesian Approach”. FED Atlanta Çalışma Tebliği, No: 2001-22b.

Rotemberg, J. J. ve Woodford M. (1998). “An Optimization Based Econometric Framework for the Evaluation of Monetary Policy: Expanded Version”. NBER Teknik Çalışma Tebliği, No: 233.

Sarıkaya, Ç., Öğünç F., Ece D., Kara H. ve Özlale Ü. (2005). “Estimating Output Gap for the Turkish Economy”. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Tartışma Tebliği, No:2005/3.

Smets, F. ve Wouters R. (2004) “Forecasting witha Bayesian DSGE Model: An Application to the Euro Area”. Avrupa Merkez Bankası Çalışma Tebliği, No: 389.

Svensson L. E. O. (1998) “Open Economy Inflation Targeting”. Stockholm University, Seminer Makalesi, No: 638.

Svensson L. E. O. (2003) What Is Wrong with Taylor Rules? Using Judgment in Monetary Policy through Targeting Rules. Journal of Economic Literature, XLI, 2, 426-477.

Şahinbeyoğlu, G. (2001). “Monetary Transmission Mechanism: A View from a High Inflationary Environment”. Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Tartışma Tebliği, No: 2001/1.

Taylor, J. B. (1980). Aggregate Dynamics and Staggered Contracts. Journal of Political Economy, LXXXVIII, 1, 1-24.

Taylor, J. B. (2000). Alternative Views of the Monetary Transmission Mechanism: What Difference Do They Make for Monetary Policy? Oxford Review of Economic Policy, XVI, 4, 60-73.

TCMB, 2005 Yılında Para ve Kur Politikası. Erişim: 20 Aralık 2004, http://www.tcmb.gov.tr.

TCMB, Enflasyon Hedeflemesi Rejiminin Genel Çerçevesi ve 2006 Yılında Para ve Kur Politikası. Erişim: 5 Aralık 2005, http://www.tcmb.gov.tr. Tokgöz, E. (2001). Türkiye İktisadi Gelişme Tarihinin Ana Çizgileri

(1922000). Türkiye Ekonomisi, Sektörel Analiz. Ankara: İmaj Yayınevi, 3-50.

Us, V. (2004). Monetary Transmission Mechanism in Turkey Under the Monetary Conditions Index: An Alternative Policy Rule. Applied Economics, XXXVI, 9, 967-976.

Uygur, E. (2001). Krizden Krize Türkiye: 2000 Kasım ve 2001 Şubat Krizleri. Türkiye Ekonomi Kurumu Tartışma Metni, No: 2001/1.

Walsh, C. E. (1998). Monetary Theory and Policy. MIT Press.

Woodford, M. (2003). Interest and Prices. Princeton University Press.

Yeldan, E. (2002). “Behind the 2000/2001 Turkish Crisis: Stability, Credibility and Governance, for Whom?” Bilkent Üniversitesi Çalışma Tebliği.