Prof. Dr. Nebiye Yamak Ö r. Gör. Dr. Ferhat Topba * ÖZET
Genel olarak, stok yat r mlar milli has lan n küçük bir oran n te kil etmesine ra men, konjonktürel dalgalanmalardaki önemi bu küçük oran ile s n rl kalmamaktad r. Konjonktürel dalgalanmalarda, stok yat r mlar ile Gayri Safi Milli Has la (GSMH) aras nda yüksek bir korelasyon oldu u bir çok ampirik ara t rma ile ortaya konmu tur. Bu ili ki temelde üç farkl yakla m çerçevesinde aç klanmaktad r. Önemli bir grup çal maya göre, stok yat r mlar sadece önemli bir yay lma mekanizmas d r; ekonomik faaliyetlerdeki konjonktürel dalgalanmalar n nedeni de ildir.
2kinci grup çal malar, stok yat r mlar n önemli bir parasal transformasyon mekanizmas olarak görmektedir. Sonuncu grup çal malara göre de stok yat r mlar ekonomik faaliyetlerin en önemli okunu yaratarak konjonktürel dalgalanmalarda önemli bir role sahip olmaktad r. Bu çal mada, 1987’nin ilk üç ay ndan 2006’n n ikinci üç ay na kadar olan döneme ait stok de i imleri ve GSMH verileri kullan larak, stok yat r mlar ve konjonktürel dalgalanmalar aras ndaki ili ki, otoregressif bütünle ik hareketli ortalamalar (ARIMA) ve HP Filtre analizi modelleri çerçevesinde, Türkiye aç s ndan incelenmi tir.
Anahtar Kelimeler: Stok Yat r mlar , Konjonktürel Dalgalanmalar, Hodrick-Prescott Filtre Analizi JEL: G31, E32, C01
SUMMARY
Although inventory investment is a small proportion of GDP it is importance in business cycle is totally out of proportion to its size. A lot of researches have determined the high correlation between inventory investment and GDP during business cycles. This relationship has explained three approaches. One category of research considers inventory of investment as an important propagation mechanism, but not a source of business cycles in economic activity. Second category of research considers inventory investment as a monetary transmission mechanism. A third category of research considers that inventory investment would play a central role in business cycles, being a prominent source of shocks to output. In this study, we investigate possible relationships between inventory investment and business cycles by the way ARIMA and HP Filter Analysis models to use inventory investment change and GDP for first quarter of 1987 to second quarter 2006 in Turkey.
Keywords: Inventory Investment, Business Cycle, HP Filter Analysis
1. Giri'
Makro iktisad n ilgilendi i temel konular aras nda ekonominin reel üretim hacminde gözlenen ini ve ç k lar yer almaktad r. Ekonomik faaliyetlerdeki dalgalanmalar, ekonomik, sosyal, psikolojik vb. gibi çe itli nedenlerin etki, yön ve
iddetindeki farkl l klara ba l olarak trend (genel e ilim), konjonktür dalgalanmalar , mevsimsel dalgalanmalar ve düzensiz veya tesadüfi dalgalanmalar olarak dörde ayr l r.
Bunlar n içerisinde konjonktürel dalgalanmalar n ayr bir önemi vard r. Konjonktür ekonomide büyüme ve daralma dönemlerinin dönü ümlü olarak ya anmas n ifade eder.
Stok yat r mlar , konjonktürel dalgalanma modelleri üzerine yap lan ampirik ara t rmalar n en önemli konusunu olu turmaktad r. Çünkü stoklardaki dalgalanmalar n nedenlerini anlamak Konjonktürel dalgalanmalar anlamada ve tahmin etmede anahtar bir rol oynamaktad r (Wen, 2005: 1533). Ba ta, Blinder (1981b) olmak üzere, konu ile ilgilenen ara t rmac lar, stok yat r mlar n n toplam üretim içerisindeki önemsiz pay na ra men, özellikle resesyon dönemlerinde, üretimdeki konjonktürel dalgalanmalar ile güçlü bir ili ki içerisinde oldu una dikkat çekmektedirler (Blinder, 1981a: 447; Hornstein,
* Karadeniz Teknik Üniversitesi, ktisat Bölümü, yamak@ktu.edu.tr
Karadeniz Teknik Üniversitesi, Vakf kebir Meslek Yüksek Okulu, ftopbas@ktu.edu.tr
1998: 49; Dimelis, 2001: 1). Toplam üretim ile stok yat r mlar aras ndaki yüksek korelasyonun nedeni konusunda üç farkl yakla m söz konusudur. Önemli bir grup çal maya göre, stok yat r mlar sadece bir yay lma mekanizmas d r; ekonomik faaliyetlerdeki konjonktürel dalgalanmalar n nedeni de ildir (Blinder ve Fisher, 1979;
Reagen ve Sheehan, 1985). 2kinci grup çal malar ise, stok yat r mlar n önemli bir parasal transmisyon mekanizmas olarak görmektedir (Akthar, 1983; Brunner ve di , 1983). Üçüncü yakla m ise, stok yat r mlar n ç kt oklar n n en önemli kayna olarak görmekte ve konjonktürel dalgalanmalarda stoklar n önemli rollere sahip oldu unu iddia etmektedirler (Ramey, 1989).
Bu çal man n amac , Türkiye’de konjonktürel dalgalanmalar ve stok yat r mlar aras ndaki ili kinin ekonometrik yöntemlerle incelenmesi ve stok de i imlerinin konjonktür dalgalanmalar üzerindeki etkisinin Türkiye örne i alt nda ortaya konulmas d r.
Çal mada öncelikle, toplam ç kt ile stok yat r mlar aras ndaki korelasyonun nedenlerini aç klamaya çal an ara t rmalardan bahsedilecektir. Ard ndan, konjonktürel dalgalanmalar ve stok yat r mlar ili kisini ara t rma konusu edinmi çal malardan ve bulgular ndan bahsedilecektir. Çal man n son k sm nda ise, Türkiye’de konjonktürel dalgalanmalar ve stok yat r mlar ili kisi 1987–2006 dönemini kapsayan veriler nda, ekonometrik yöntemlerle analiz edilecek ve bulgular tart lacakt r.
2. Stok Yat*mlar*n*n Konjonktürel Dalgalanmalardaki Rolü
Stok de i imleri, ekonomideki konjonktürel dalgalanmalar içerisinde ve özellikle de ekonomik durgunluk dönemlerinde büyük bir öneme sahiptir. Stoklar n, konjonktürel dalgalanmalar n yay lmas nda önemli bir rol oynad yayg n kabul gören bir görü tür. Bu görü e göre, stok de i imleri GSMH’daki dü ü ün ve beraberinde artan i sizli in nedeni olmasa dahi, durgunlu un ekonominin bütününe yay lmas nda oynad rolden ötürü konjonktürel dalgalanmalarda bir yay lma mekanizmas rolü oynad iddia edilmektedir (Wilkinson, 1989: 181; Dimelis, 2001: 1).
Bilinder ve Fischer (1979), rasyonel beklentiler modeli çerçevesinde, stoklar n konjonktürel dalgalanmalar n yay lmas n sa layan rolünü incelemi lerdir. Ç kt oklar n n stok uyarlamas ile ili kisiz oldu unu varsayan rasyonel beklentiler modeline göre, para stokundaki beklenmeyen de i meler ayn anda hem cari ç kt y yükseltti i hem de stoklar azaltt için daha sonraki dönemlerde üretim, azalan stoklar tamamlamak üzere artacakt r. Di er taraftan, Ramey (1989), stok talebinin ç kt elastikiyetinin yüksek oldu unu ve dolay s yla stok yat r mlar n n konjonktürün yay lmas konusunda h zland ran mekanizmas etkisi gösterdi ini belirtmektedir.
Modern konjonktürel dalgalanmalar modeli esas itibariyle, paran n ç kt ve nominal emek sözle meleri üzerindeki etkilerine dayan r. Stok yat r mlar n parasal transmisyon mekanizmas olarak gören ara t rmac lara göre, stoklar üretimi düzle tiren ve genel ve nispi fiyat de i imlerinin neden oldu u düzensizlikleri ortadan kald ran bir rol oynamaktad r.
Bu alandaki geli tirilen yeni teorik yakla m yukar da s ralanan standart maddelerden farkl l k göstermektedir. Bu yakla m stoklar üretim ve sat aras nda tampon olarak görmek yerine, stoklar n firma için bir hizmet ak sa lad n ileri sürmektedir. Bu yeni yakla m ile ilgili modeller stok talebini belirlemede faiz oranlar ve ç kt aras ndaki ili ki ile ilgili daha güçlü tahminler sunmaktad r. Ramey (1989) stok talebindeki kaymalar n (ekonomik dalgalanmalarda) önemli oldu unu ileri sürmektedir.
Ramey, çal mas nda bütün imalat sanayinin stoklar n n üçte ikisini üreten 4 endüstri için stok talep modeli kullanmaktad r. Stoklar üretimin de i ir faktörlerinden birisi olarak de erlendirmektedir. Ramey, çal mas sonucunda ekonomik ini döneminde stoklara yap lan yat r mlardaki azalman n %60’ stoklara olan talebin kaymas ndan (azalmas ndan) kaynakland n göstermi tir. Sonuç olarak da stoklara olan talebin kaymas (azalmas n da) ekonomik dalgalanmalar n temel kaynaklar ndan biri oldu unu ileri sürmü tür.
Yukar daki makro yakla mlar n d nda, stok yat r mlar na mikro aç dan yakla an ve firmalar n stok tutmaktaki amaçlar ve tutulan stoklar n üretim düzeyi ile ili kisi üzerine yakla mlar da mevcuttur. Temelde bu yakla mlar Ramey (1989)’un stoklar firma için hizmet ak n sa lamada önemli bir araç olarak gördü ü yakla m ndan esinlenmektedir. Firma düzeyindeki çal malar, stok dalgalanmalar n n temelinde yatan sebepleri iki k sma ay rmaktad r. Bunlar, talep yanl sebepler ve arz yanl sebeplerdir.
Flood ve Lowe (1995) çal malar nda talep yanl faktörlerin, stok dalgalanmalar n n yönetiminde temel rolü onad klar n tespit etmi lerdir.
Talep yanl modellere Metzler (1941) öncülük etmektedir ki söz konusu modelde stok iste i beklenen sat lara orant l d r. Beklenen sat lar ve stoklar aras ndaki ba iki faktöre duyarl d r. 2lki, ç kt yla birlikte gelen marjinal maliyet art lar ikincisi ise, firmalar n beklenmedik yüksek taleplere kar tedbirli olmak amac yla stok tutmak iste idir. Artan marjinal maliyetlerde, firmalar, üretim miktarlar n beklenen sat lara e it bir seviyede tutarak maliyetlerini minimize etmektedirler. Firmalar, üretim kararlar n talep miktar n bilmeden veriyorlarsa, pozitif bir talep oku ile kar la ld nda ilk durumda stoklar eritmeye yöneleceklerdir. Stoklardaki bu dü ü sebebiyle takip eden dönemlerde stoklar tekrar yenilemek için üretim de bir art a neden olacakt r. Blinder ve Fischer (1981b)’in, azalan stoklar n daha sonraki dönemler de artan üretim ile yeniden tesis edilece i yönündeki ifadeleri bu yakla mla benzerlik göstermektedir. Ancak olumsuz bi talep okunda, talepte meydana gelen beklenmedik bir dü ü , stoklarda planlanmam bir art la sonuçlanmaktad r. Bu durumda firmalar stoklar azaltmak için üretimi durdurmaktad r. Üretimin durmas ise talepteki azal daha da kolayla t rmakta ve durgunlu un ekonominin geneline yay lmas nda önemli bir rol oynamaktad r (Allen, 1995;
18).
Buna kar n arz yanl modeller, maliyet oklar na odaklanmaktad r. Bu modeller, konjonktürel dalgalanman n öncelikle üretim fonksiyonunda verimlili i art r c bir oka neden oldu u varsay m na dayanmaktad r. Olumlu fakat geçici verimlilik oklar meydana geldi inde, önce maliyetler dü er ve bu firmay maliyetler geçici olarak hala dü ükken üretimi art rmaya yöneltir. Bu fazladan üretim, stok olarak depolan r ve olumsuz bir verimlilik okunun sonucu olarak üretimin geçici olarak dü tü ü dönemlerde sat l r. Son y llarda bu arz yanl modeller artan bir ilgi görmü tür. Bu ilgi temelde ABD’deki stok davran lar çal malar ndan elde edilen iki bulgudan kaynaklanmaktad r. 2lki, üretimin varyans , sat lar n varyans n a maktad r. 2kincisi, stok hareketleri konjonktür öncesinde gerçekle mektedir (Flood ve Lowe, 1995; 28).
3. Konjonktürel Dalgalanmalarda Stok Yat*r*mlar*n*n Seyri
Genel olarak stok yat r mlar Reel üretimin küçük bir oran n te kil etmesine ra men, ekonomik faaliyetlerin dalgalanmalar ndaki önemi bu küçük oran ile s n rl kalmamaktad r. Çal man n bu k sm nda, toplam üretim ve stoklar aras ndaki ili kiler Türkiye ekonomisi verilerinden yola ç k larak ele al nacakt r. Çal mada ele al nan dönem itibariyle, üretimdeki ve stoklardaki de i im Pekil 1’de görülmektedir. RGSMH’daki de i imin sürekli bir art trendinde oldu u ve düzenli art ve azal lar gösterdi i görülmektedir. Ancak ayn tespiti stok de i imleri için yapmak güçtür. Stok de i imleri de bir ortalama etraf nda art ve al lar göstermesine ra men, zaman içindeki seyri RGSMH kadar düzenli de ildir. Pekil 1’den yola ç karak iki de i kenin söz konusu dönemdeki ili kilerine dair bir tahminde bulunmak imkâns zd r. Ancak, ayn serilerin kümeleme tekni i ile gösterildi i grafikte (Pekil 2), de i kenler aras ili ki daha net bir biçimde ortaya ç kmaktad r.
Pekil 1:
1987 – 2006 Dönemi Reel GSMH ve Stok De i imleri
-10,000 0 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000
88 90 92 94 96 98 00 02 04
Stok Reel GSMH
De i kenler aras ndaki ili kinin daha aç k biçimde görülebilmesi için kümeleme grafi i yöntemi kullan lm t r. Pekil 2’den de görüldü ü üzere iki seri aras ndaki kuvvetli bir ortak hareket söz konusudur. Sadece 2000 y l sonras nda, iki serideki dalgalanmalar aras ndaki önemsiz say labilecek küçük sapmalar d nda iki serinin e anl hareket etti i görülmektedir. Seriler aras ndaki bu kuvvetli ili ki, serilerin t döneminde ortak hareket ettikleri dü üncesini kuvvetlendirmektedir.
Pekil 2:
Stok De i imleri ve Reel GSMH
12,000 16,000 20,000 24,000 28,000 32,000 36,000 40,000 44,000 48,000
88 90 92 94 96 98 00 02 04
Reel GSMH Stok
Çal mada 3’er ayl k verilerin kullan lm olmas sebebiyle, serilerin her bir çeyrek dönemde izledikleri seyre ili kin grafikler de verilmi tir. Grafik incelendi inde, Reel GSMH’ n dönem ortalamas n a t durumlarda stoklar n da artt görülmektedir.
Üretimin artt dönemlerde, üretimin azald dönemlerde eritilen stoklar n yenilenmesi sebebiyle, stok miktarlar n n da artt ve stoklar n yenilendi i görülmektedir. Bunun tek
istisnas 3. çeyrekte görülmektedir. 3. çeyrekte artan üretime ra men, stoklarda azalmakta ve negatif de ere ula maktad r. 4. çeyre in ortalar ndan itibaren artan üretimle beraber stoklar yenilenmekte fakat dönem sonunda stoklarda tekrar h zl bir dü ü görülmektedir. Benzer bir analizi Wen (2005)’de ABD ve OECD ekonomileri için yapm t r. Wen 2. ve 3. çeyrekte stoklar n konjonktürle e zamanl bir ili kisi oldu unu tespit etmi tir. Ancak, Türkiye verilerine ili kin grafik incelendi inde 1., 2. ve 4. çeyrekte RGSMH ile stok de i imleri aras nda paralel bir hareket olmakla birlikte, 3. çeyrekte artan tüketiminde etkisi ile üretimdeki art a ra men stoklar n azald görülmektedir.
Pekil 3:
Reel GSMH ve Stok De i imleri Mevsimsel Grafik
10,000 20,000 30,000 40,000 50,000
Q1 Q2 Q3 Q4
-2,000 -1,000 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000
Q1 Q2 Q3 Q4
4. Literatür
Stok yat r mlar ve konjonktürel dalgalanmalar aras ndaki kuramsl çal malar n yan s ra söz konusu ili kiyi ampirik olarak da inceleyen pek çok çal ma mevcuttur. Gerek ula t sonuçlar ve gerekse kulland yöntem bak m ndan, bu ara t rmaya yön veren baz çal malar a a da k saca özetlenmi tir.
Blinder (1981a), toplam üretim içerisindeki önemsiz pay na ra men, stoklar n özellikle resesyon dönemlerinde üretimdeki dalgalanmalarda önemli rol oynad na dikkat çekti i çal mas nda, 1959–1979 dönemi ABD verilerini kullanm t r. Çal mada,
üretimdeki de i imi, sat lar n ve ç kt daki de i imin toplam olarak ele alm ve trendden ar nd r lm serileri kullanarak varyans ayr t rma analizi yapm t r. Yapt analiz neticesinde, söz konusu dönemde stoklar n, toplam üretim içerisindeki pay n n %1 civar nda olmas na ra men, üretimdeki dalgalanmalar n %37’sine kaynak te kil etti ini tespit etmi tir.
Flood ve Lowe (1995), 1960–1992 dönemi üçer ayl k Avustralya verilerinden yola ç karak Bütünle ik Otoregresif Hareketli Ortalama (ARIMA) modelini kullanarak stok yat r mlar ve konjonktürel dalgalanmalar aras ndaki ili kiyi incelemi lerdir. Talep ve arz yönlü oklar ile stok de i imleri aras ndaki ili kiyi incelerken ARMA(1,1) süreci ile elde etti i hata terimleri aras ndaki korelasyon ili kilerinden faydalanm lard r. Çal man n teorik temelini, talep oklar na dayanan üretim düzle tirme modeli ve verimlilik oklar modeli üzerine kurmu lard r. Yapt klar analiz neticesinde, literatürdeki stok dalgalanmalar n n temel kayna n n üretim maliyetlerindeki oklara ba l oldu u yönündeki yayg n kanaatin aksine, talep faktörlerinin önemli pay oldu unu tespit etmi lerdir. Çal mada ayr ca, talepteki beklenmedik de i imlerin oklarda da ters yönde beklenmedik de i imlere neden oldu unu ancak beklenen de i imlerde her iki de i keninde birlikte hareket etti ini tespit etmi lerdir. Talepte daralmaya neden olan ekonomik durgunluk dönemlerinde stoklarda önemli art lar n meydana gelmesi sonucu firmalar n artan stoklar eritmek üzere üretimi durdurduklar n ve bunun da konjonktürel dalgalanmalar n ekonominin bütününe yay lmas na neden oldu unu belirtmi lerdir.
Hornstein (1998), stok yat r mlar ve üretim ili kisini AR(1) sürecinde incelemi tir.
1960 -1994 dönemi ABD verilerini kullanarak yapt çal mas nda, stok ve üretim serilerini AR(1) sürecinde tahmin etmi ve regresyon analizi sonucunda elde etti i hata terimi vektörleri aras ndaki varyans ili kilerini incelemi tir. Çal man n teorik temelini, stok yat r mlar na mikro aç dan yakla an ve firma düzeyinde sat lar ve marjinal maliyetler çerçevesinde inceleyen, üretim düzle tirme modeli üzerine kurmu tur. Stok ve nihai sat ili kisini (yt,xt i)(i:-4,…….,+4) çerçevesinde ele alm ve sonuçta stok yat r mlar ndaki dalgalanmalar n ç kt daki konjonktürel dalgalanmalar üzerinde önemli bir etkisinin olmad sonucuna ula m t r. Ancak, k sa dönemli dalgalanmalarda iki seri aras nda anlaml ve önemli bir ili ki oldu unu tespit etmi tir.
Dimelis (2001) çal mas nda, 1960–1994 dönemini kapsayan y ll k verilerden yola ç karak, Avrupa Birli i üyesi 15 ülke ve ABD için stok yat r mlar ve konjonktürel dalgalanmalar ili kisini, reel ç kt de i imleri ve stok de i imleri aras ndaki korelasyon analizi çerçevesinde ele alm t r. Çal mada konjonktürel dalgalanmalar ile ilgili iki yakla m dikkate al nm t r. Birincisi, dalgalanmalar ekonomik aktivite seviyesindeki büyüme ve gerileme periyotlar olarak kabul eden yakla md r. 2kinci yakla m ise konjonktürel dalgalanmalar ekonomik aktivitenin bir trend etraf ndaki dalgalanmalar olarak almaktad r. 2lk yakla m geleneksel konjonktürel dalgalanmalar yakla m ve ikincisi de büyüme odakl konjonktürel dalgalanmalar olarak bilinmektedir. Çal mada Hodrick-Prescott yöntemi ile reel üretim serisi, konjonktür, trend ve düzle tirilmi seri k s mlar na ayr lm ve reel üretimin konjonktür bile eni ve stok de i imlerinin konjonktür bile eni aras ndaki korelasyon ili kileri incelenmi tir. Reel ç kt de i imleri (y) ve stok de i imleri (x) aras nda ili ki (yt,xt+1) formunda en dü ük düzeyde tespit edilmi tir. En güçlü ili ki ise her iki de i kenin cari seviyelerinde bulunmu tur. (yt,xt 1) ve (yt,xt) formlar nda ise güçlü korelasyonlar n tespit edilmesine dayanarak, stoklar ve reel ç kt aras nda konjonktür öncesi ve konjonktür esnas nda birlikte bir hareket oldu unu ifade etmi tir.
Wen (2005) çal mas nda, 1947-2004 dönemi ABD ve baz OECD ülkelerine ait Reel GSMH ve stok yat r mlar de erlerini kullanarak, stoklardaki konjonktürel dalgalanmalar n, üretimdeki dalgalanmalarla ili kisini incelenmi tir. Çal mada mevsimsellikten ar nd r lm serilerden yola ç karak göreli de i kenlik oran olarak isimlendirdi i bir istatistik hesaplam t r. Bu oran, (Stok/GSMH)/(GSMH-Trend) biçiminde
özetlenebilir. Çal ma sonuçlar na göre, özellikle 2. ve 3. çeyrekte iki seri aras nda kuvvetli bir ili ki oldu unu tespit etmi tir. Çal mas nda, mikro stok modellerinden olan stoktan kaç nma yakla m n n genel olarak di er modellere göre stok de i imlerini ve stoklardaki konjontürel dalgalanmalar daha iyi aç klad sonucuna ula m t r.
Irvine ve Schuh (2005), stok yönetimindeki geli melerin, üretimin de i kenli i üzerindeki etkisini inceledikleri çal malar nda, 1959–2002 ABD verilerini kullanm lard r.
Toplam üretimi (Reel GSMH) nihai sat lar n ve stok de i imlerinin toplam olarak ele alm lar ve varyans ayr t rma yöntemini kullanarak ç kt de i kenli i stok de i imleri ili kisini incelemi lerdir. Yapt klar analiz neticesinde, 1984 öncesi dönemde, ç kt de i kenli i üzerinde önemli etkisi olan stoklar n, stok yönetim tekniklerinin geli mesi neticesinde ç kt de i kenli inde önemli azal lara neden oldu unu tespit etmi lerdir.
5. Veri Seti ve Yöntem
5.1. Veri SetiÇal mada kullan lan veriler TCMB Elektronik Veri Da t m Sistemi (EVDS)’den al nan Stok De i im ve Reel GSMH verileridir. Veriler, 1987–2006 dönemini kapsayan üçer ayl k verilerdir. Verilere ili kin tan mlay c istatistikler Tablo 1’de görülmektedir.
Tablo 1:
De i kenlere Ait Tan mlay c 2statistikler
N Minimum Maksimum Ortalama Std. Sapma Varyans
Stok 78 -1602,0 4234,9 556,522 1512,5213 2287720,8
RGSMH 78 13464,4 45450,9 26159,101 7168,5847 51388606,2
5.2. Yöntem
Çal mada, stok yat r mlar n n konjoktürel dalgalanmalardaki seyri öncelikle Hodric-Prescott filtreleme yöntemi ile incelenmi tir. HP filtresi; belirli bir serinin k sa dönem dalgalanmalar n ar tarak do rusal olmayan bir büyüme trendi olu turma fonksiyonunu yerine getirmektedir. 2ki tarafl do rusal bir filtre olan HP filtresi ana seri olan “y” ‘nin içinden yumu at lm bir “s” trendini ve iktisadi dalgalanmalar temsil eden
“c” konjonktür serisini tahmin etme i levini yerine getirmektedir.
t t
t c
y = +
t:1,2,….,T, (1)
Hodrick ve Prescott (1981), temel serideki konjonktür k sm n a a da görülen minimizasyon yöntemi ile ayr t rmay önermektedir.
+
= = +
= T t
T
t t
t t T
t y
Min t
1
1 2
2 1 2 2
} 1
{ ( ) ( ) (2)
Uygulanan yöntemde incelenen iktisadi seriler ba l olduklar iktisadi kanunlar dikkate al nmadan bir istatistiksel analize tâbi tutulduklar için, iktisadi dalgalanmalar trendde de il serinin çevrimsel bile eninde sergilenir. HP trendini hesaplan rken “ ” de erinin üç ayl k serilerde = 1600 olarak al nmas n önermi lerdir (Hodrick ve Prescott, 1981: 6). Çal mada, bu öneri dikkate al narak ceza katsay s olarak isimlendirilen de eri 1600 al nm t r.
Analiz öncesinde serilerin dura anl Genelle tirilmi Dickey-Fuller testi yard m yla s nanm ve analizde seriler dura an seviyelerinde kullan lm t r. Serilere HP filtresinin uygulanmas sonucunda konjonktür ve trend k s mlar na ayr lm Reel GSMH ve Stok De i imleri serileri a a daki grafiklerde görülmektedir (Pekil 4).
Pekil 4:
HP Filtre Yöntemi ile Bile enlerine Ayr lm RGSMH
Pekil 5:
HP Filtre Yöntemi ile Bile enlerine Ayr lm Stok De i imleri
Kullan lan bir di er yöntemde de, Flood ve Lowe (1995)’ n kulland klar yöntem benimsenmi ve GSMH ve Stok de i kenleri ARMA(1,1) sürecinde tahmin edilmi ve modellerin hata terimleri ayr iki seri olarak kaydedilmi tir. Yöntemin temelinde, de i kenlerdeki öngörülemeyen de i imler aras ndaki ili kiyi tespit etmek yatmaktad r.
Elde edilen hata terimleri vektörleri aras nda istatistiksel olarak anlaml bir korelasyonun
-6,000 -4,000 -2,000 0 2,000 4,000
-6,000 -4,000 -2,000 0 2,000 4,000
88 90 92 94 96 98 00 02 04
Stok Trend Konjonktür Hodric k-Presc ott Filter (lambda=1600) -30,000
-20,000 -10,000 0 10,000 20,000
-30,000 -20,000 -10,000 0 10,000 20,000
88 90 92 94 96 98 00 02 04
RGSMH Trend Konjonktür
Hodrick-Presc ott Filter (lambda=1600)
bulunmas , konjonktürel dalgalanmalar döneminde GSMH ve stoklar yat r mlar ara ndaki ili kiyi ortaya koycakt r.
1
1+ +
= t t t
t Y
Y (3)
1
1 + +
= t t t
t S
S (4)
(3) ve (4) denklemlerde t ve ts f r orlamaya sahip ve Y ve S’den ba ms z hata terimini temsil etmektedir. t-1 döneminde t dönemi için beklenilen üretim ( Yt 1+ t 1)’e e ittir. Bu sebeple, t öngörü hatas veya ç kt daki de i ikli i temsil etmektedir. Benzer biçimde, stoklardaki öngörü veya beklenmedik de i imler de t taraf ndan temsil edilmektedir. Bu durumda, t ve t aras nda istatistiksel olarak anlaml bir korelasyon olmas durumunda, üretim ve stoklardaki öngörülemeyen dalgalanmalar n birbiri ile ili kili oldu u sonucuna ula r z.
6. BULGULAR
De i kenlere ait vektörler HP filtre yöntemi ile bile enlerine ayr lm ve de i kenlerin konjonktür bile enleri aras ndaki korelasyon ili kisi, stok de i imlerinin farkl gecikmelerinde incelenmi tir. Elde edilen sonuçlar Tablo 2’de özetlenmi tir. Stok de i imleri ile üretimdeki dalgalanmalar aras nda istatistiksel olarak anlaml ili kiler tespit edilmi tir. Ancak, t dönemindeki ç kt dalgalanmalar ile t-1 dönemi stok de i imlerinin ili kisiz olmas stok de i imlerinin konjonktür öncesi bir de i ken olmad n göstermektedir. Tablo incelendi inde, stoklar n, RGSMH ile t ve t+1 döneminde ili kili olmas , reel üretim ve stoklar n e zamanl de i kenler oldu unu ve stoklar n konjonktürel dalgalanman n ekonominin bütününe yay lmas nda önemli bir mekanizma rolü oynad göstermektedir.
Tablo 2:
HP Filtre Yöntemi ile Korelasyon Analizi Korelasyon
Katsay s STOKt-1 RGSMHt -0.1105
STOKt RGSMHt 0.5921*
STOKt+1 RGSMHt -0.2995*
N 75
*%1 Seviyesinde anlaml .
Benzer biçimde, Flood ve Lowe (1995) çal mas nda kullan lan yönteme göre yap lan analizde de yukar daki analiz ile paralel sonuçlar elde edilmi tir. Bu analizin sonuçlar na göre de, stoklar konjonktür öncesi bir de i ken de ildir ve t-1 dönemindeki stok de i imleri ile t dönemindeki üretim de i imleri aras nda istatistiksel olarak anlaml bir korelasyon ili kisi mevcut de ildir. Ancak, stok de i imlerinin üretim de i imleri ile e zamanl oldu u ve bu ili kinin t+1 döneminde de varl n korudu u yönündeki korelasyonlar istatistiksel olarak anlaml d r.
Tablo 3:
Stok ve RGMH Serileri Hata Terimleri Aras ndaki Korelasyon Korelasyon
Katsay s
1
t (Stokt-1) t(RGSMHt) 0.1111
t(Stokt) t(RGSMHt) 0.5315*
+1
t (Stokt+1) t(RGSMHt) -0.2288**
N 75
*%1 seviyesinde anlaml .
** %5 Seviyesinde anlaml . SONUÇ
Makro ekonomik teori içerisinde stok davran lar n n konjonktürel dalgalanmalar üzerinde önemli etkisi oldu u üzerine yayg n bir inan vard r. Y ll k veriler incelendi i takdirde stok yat r mlar GDP’nin dü ük bir k sm n te kil etmektedir. Ancak 3’er ayl k veriler incelendi inde stok yat r mlar n GDP’nin önemli bir yüzdesini olu turdu u görülmektedir. Konu ile ilgili literatür incelendi inde, özellikle ekonomik durgunluk dönemlerinde stok yat r mlar reel üretim üzerinde önemli bir rol oynamaktad r.
Stoklardaki birikimin uzun dönemde ekonomik büyüme üzerinde çok az bir etkisi söz konusu iken, ayn birikim konjonktürel dalgalanmalar n en önemli parças haline gelmektedir.
Stok yat r mlar n n, konjonktürel dalgalanmalardaki rolünü ele alan literatürü incelemek ve Türkiye’de, reel üretim ve stok de i imleri ili kisini konjonktür dalgalanmalar temelinde analiz etmek amac ile haz rlanan bu çal madan elde edilen bulgulara bakt m zda, stok yat r mlar n n konjonktür öncesi bir de i ken olmad n görmekteyiz. Bu sebeple, Türkiye ekonomisi için stoklardaki de i imlerden yola ç karak, ekonominin konjonktürün hangi devresinde oldu u hakk nda bir tahminde bulunmak bu çal man n sonuçlar itibari ile mümkün de ildir. Konu ile ilgili kuramsal literatürde de yayg n kanaat olan, stoklar n, konjonktürün ve özellikle de durgunlu un, ekonominin bütününe yay lmas nda önemli bir mekanizma i levi gördü ü iddias n n, t ve t+1 dönemleri için tespit edilen istatistiksel olarak anlaml korelasyonlardan yola ç karak, Türkiye ekonomisi için de geçerli oldu u tespit edilmi tir.
KAYNAKÇA
AKHTAR, M.A (1983); “Effects of Interest Rates and Inflation on Aggregate Inventory Investment in the United States”, American Economic Review, 73, ss. 319-328.
ALLEN, S. Donald (1995); “Changes in Inventory Management and the Business Cycle”, Review Federal Reserve Bank of St. Louis, July-August, ss.17-26.
BLINDER, S. Alan (1981a); “Retail Inventory Behavior and Business Fluctations”, Brooking Papers on Economic Activity, 2, 443-505.
BLINDER, S. Alan (1981b); “Inventories and The Structure of Macro Models”, The American Economic Review, 71:2, ss.11-16.
BLINDER, S. Alan, FISCHER, Stanley (1979); “Inventories, Rational Expectations and the Business Cycle”, NBER Working Paper Series, No:381.
BRUNNER, Karl, CUKIERMAN Alex, MELTZER H. Allan (1983); “Money and Economic Activity, Inventories and Business Cycles”, Journal of Monetary Economics, 11, ss.281-319.
DIMESLIS, P. Sophia (2001); “Inventory Investment over The Business Cycle in The EU and The USA”, International Journal of Production Economics, 71, ss.1-8.
FLOOD, Darren, LOWE, Phillip (1995); “Inventories and the Business Cycle”, The Economic Record, 71:212, ss.27-39.
HODRICK, J. Robert, PRESCOTT C. Edward (1981); “Post-War Business Cycles: An Emprical Investigation, Northwestern University Discussion Paper, No:451.
HORNSTEIN, Andreas (1998); “Inventory Investment and The Business Cycle”, Economic Quarterly, Federal Reserve Bank of Richmond, 84:2, ss.49-71.
IRVINE, F.Owen, SCHUH, Scott (2005); “Inventory Investment and Output Volatility”, International Journal of Production Economics, 93-94, ss.75-86.
METZLER, A. Lloyd (1941); “The Nature and Stability of Inventory Cycles”, The Review of Economic Statistics, 23:3, ss.113-129.
RAMEY, A. Valerie (1989); “Inventories as Factors of Production and Economic Fluctations”, American Economic Review, 79:3, ss.338-354.
REAGAN, Patricia, SHEEHAN, P. Dennis (1985); “The Stylized Facts about the Behavior of Manufacturers Inventories and Backorders over the Business Cycle:1959-1980”, Journal of Monetary Economics, 15, ss.217-246.
WILKINSON, Maurice (1989); “Aggregate Inventory Behavior in Large European Economies”, European Economic Review, 33, ss.181-194.
WEN, Yi (2005); “Understanding The Inventory Cycle”, Journal of Monetary Economics, 52, ss.1533-1555.
