ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ TÜRKİYE’DE EKONOMİK BÜYÜME İLE ENERJİ HARCAMALARI ARASINDAKİ İLİŞKİ Seyhan TETİK İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2011 Her hakkı saklıdır

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

YÜKSEK LİSANS TEZİ

TÜRKİYE’DE EKONOMİK BÜYÜME İLE ENERJİ HARCAMALARI ARASINDAKİ İLİŞKİ

Seyhan TETİK

İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

ANKARA 2011

Her hakkı saklıdır

ÖZET

Yüksek Lisans Tezi

TÜRKİYE’DE EKONOMİK BÜYÜME İLE ENERJİ HARCAMALARI ARASINDAKİ İLİŞKİ

Seyhan TETİK Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Danışman: Prof. Dr. Yılmaz AKDİ

Günümüz ekonomilerindeki gelişme ve GSMH artışları, enerji talebini önemli ölçüde etkilemektedir. Her ülkede, yurtiçi üretimdeki artışlar, daha fazla enerji kullanımını gerektirmektedir. Bu açıdan, enerji kullanımı dolayısıyla enerji harcamaları ve ekonomik gelişme arasındaki ilişkiye yönelik olarak yapılan her gelişmede bu iki değişken arasında önemli istatistiksel ilişkiler saptanmaktadır (Altınay ve Karagöl 2005).

Son yıllarda ekonometrinin de yoğun olarak kullanılmasıyla bu konuda yapılan çalışmalar hızla artmıştır (Altınay ve Karagöl 2005). Yapılan bu çalışmalarda genel olarak ülkelerin milli hasılaları arttıkça, enerji tüketimlerinin de arttığı gözlenmektedir.

Bu çalışmada da Türkiye’ de ekonomik büyüme ve enerji harcamaları arasındaki ilişki incelenmeye çalışılmıştır.

Ocak 2011, 55 sayfa

Anahtar Kelimeler: Ekonomik büyüme, enerji harcamaları, durağanlık, birim kök, eş bütünleşme

ABSTRACT

Master Thesis

RELATİONSHİP BETWEEN ECONOMİC GROWTH AND ENERGY EXPENDİTURES AT TURKEY

Seyhan TETİK

Ankara University

Graduate School of Institute of Science Statistic Department

Supervisor:Prof.Dr.Yilmaz Akdi

Present-day’s progress of economic and GSMH increases,have influenced dramatically to energy demand.At every country,increase in domestic produce, have required to use further energy.In this respect,in consequences of energy use,on every development intended for relationship between energy expenditures and economic growth, between these two variable significant statistical relationships have been fixed (Altınay ve Karagöl 2005).

In recent years,with the intensely using of econometry,recent works about this subject inrease by leaps and bounds (Altınay ve Karagöl 2005). In this study, it is observed generally in countries that the more national output increases and the more energy consumption increases. In this study, the relationship between economic growth and energy expenditure in Turkey were tried to examine as well.

January 2011,55 page

Key Words: Economic growth, energy expenditures, stability, unit root, cointegration

TEŞEKKÜR

Çalışmalarımı yönlendiren, araştırmalarımda bilgi, öneri ve yardımlarını esirgemeyen danışman hocam Prof. Dr. Yılmaz AKDİ’ ye (Ankara Üniversitesi, Fen Fakültesi İstatistik Bölümü), birçok fedakarlıklar göstererek beni destekleyen başta annem ve tüm aileme en derin duygularla teşekkür ederim.

Seyhan TETİK Ankara, Ocak 2011

İÇİNDEKİLER

ÖZET...i

ABSTRACT……….…………...………...….ii

TEŞEKKÜR……….………...………..…….iii

ŞEKİLLER DİZİNİ...v

ÇİZELGELER DİZİNİ……….………..………..……..…..vi

1. GİRİŞ...1

2. EKONOMİK BÜYÜME...3

2.1 Gayri Safi Milli Hasıla (GSMH)…...4

2.1.1 GSMH’ nin özellikleri...5

3. GELİŞMİŞLİK DÜZEYİ VE ENERJİ KULLANIMI…...7

3.1 Türkiye’ de Enerji Sektörünün Analizi…...8

4. ZAMAN SERİLERİ………...14

4.1 Trend………...15

4.1.1 Hareketli ortalama (MA) serisi..…...18

4.1.2 Otoregresif (AR) serisi...19

4.1.3 Bütünleşik otoregresif hareketli ortalama (ARIMA) serisi...…...……...20

4.2 Mevsimsellik….………...20

4.3 Durağanlık………...21

4.3.1 Durağanlığın birim kök (unıt root) testi ile sınanması………...23

4.5 Granger Nedensellik Testi………....………..…...26

4.6 Eşbütünleşme Testi………...…………...27

5. UYGULAMA………...30

5.1 Veri ve Model…..….………..30

5.2 Durağanlık Testleri……….……...32

5.2.1 Serilerin korelogramlarının (ACF VE PACF) incelenmesi….….………..…37

5.2.2 Birim kök testi………..……..……42

5.3 EŞBÜTÜNLEŞME………46

5.3.1 Engle granger eşbütünleşme test………..……47

5.4 Granger Nedensellik Testi………...……….49

6. SONUÇ……….51

KAYNAKLAR...53

ÖZGEÇMİŞ………..55

ŞEKİLLER DİZİNİ

Şekil 5.1 Lngsmh serisinin görünümü………32

Şekil 5.2 Lnenerji serisinin görünümü………33

Şekil 5.3 Mevsimsel etkiden arındırılmış Lngsmh………..34

Şekil 5.4 Mevsimsel etkisinden arındırılmış Lnenerji……….35

Şekil 5.5 LNGSMH_SA ve LNENERJİ_SA’ nın birlikte görünümü………46

ÇİZELGELER DİZİNİ

Çizelge 5.1 Değişkenlerin gerçek değerleri ve logaritmik değerlerinin bir kısmı……31

Çizelge 5.2 Lngsmh için mevsimsellik etkisi analizi………....33

Çizelge 5.3 Lnenerji için mevsimsellik etkisi analizi………...34

Çizelge 5.4 Lngsmh için sabit ve trend varlığının regresyon analizi………36

Çizelge 5.5 Lnenerji için sabit ve trend varlığının regresyon analizi………36

Çizelge 5.6 Dlngsmh için sabit ve trend varlığının regresyon analizi………..…37

Çizelge 5.7 Dlnenerji için sabit ve trend varlığının regresyon analizi………..37

Çizelge 5.8 Lngsmh_sa serisinin korelogramı………..38

Çizelge 5.9 Lnenerji_sa serisinin korelogramı……….39

Çizelge 5.10 Dlngsmh_sa serisinin korelogramı………..39

Çizelge 5.11 Dlnenerji_sa serisinin korelogramı………..40

Çizelge 5.12 Dlngsmh_sa için uygun AR modelini veren regresyon analizi…………41

Çizelge 5.13 Dlnenerji_sa için uygun AR modelini veren regresyon analizi……...…41

Çizelge 5.14 Lngsmh_sa için DF birim kök analizi sonucu……….43

Çizelge 5.15 Lnenerji_sa için DF birim kök analizi sonucu……….44

Çizelge 5.16 Birinci dereceden farkı alınan Lngsmh_sa için birim kök analizi……...45

Çizelge 5.17 Birinci dereceden farkı alınan Lnenerji_sa için birim kök analizi …….45

Çizelge 5.18 Serilerin düzey değerlerinden elde edilen regresyon sonuçları………..48

Çizelge 5. 19 Hata değerlerinin DF birim kök analiz sonucu………..48

Çizelge 5.20 Dlngsmh_sa Dlnenerjı_sa arasındaki uygun gecikme sayısını…………49

Çizelge 5.21 Nedensellik testi analiz sonucu………50

1. GİRİŞ

Ülkelerin ekonomik gelişme süreçlerinde enerjinin kullanımı büyük önem taşımaktadır.

Bu önem, enerjinin üretim girdisi olarak ekonominin diğer sektörleri ile olan yapısal bağlılığından kaynaklanmaktadır(Aybar 1990). Büyük endüstri ülkelerinin nüfusu dünya nüfusunun %30’ u kadar olduğu halde, dünyada kullanılan enerjinin %84’ ü bu ülkeler tarafından tüketilmektedir. Buna karşın azgelişmiş ülkelerde yaşayanlar dünya nüfusunun %20’ sini oluşturmakta fakat enerjinin ancak %1’ ini kullanabilmektedir.

Enerji tüketimi nüfus dağılımından ziyade, refah ölçüsü ve büyüme ekonomisinin konusunu oluşturan gayri safi milli hasıla ile paralellik göstermektedir.

Günümüz ekonomilerindeki gelişme ve gayri safi milli hasıla artışları, enerji talebini önemli ölçüde etkilemektedir. Her ülkede, yurtiçi üretimdeki artışlar, daha fazla enerji kullanımını gerektirmektedir. Bu açıdan, enerji kullanımı ve ekonomik gelişme arasındaki ilişkiye yönelik olarak yapılan her gelişmede bu iki değişken arasında önemli istatistiksel ilişkiler saptanmaktadır (Berberoğlu 1986).

Son yıllarda ekonometrinin de yoğun olarak kullanılmasıyla bu konuda yapılan çalışmalar hızla artmıştır. Yapılan bu çalışmalarda genel olarak ülkelerin milli hasılaları arttıkça, enerji tüketimlerinin de arttığı gözlenmektedir. Bu, enerjinin önemli üretim faktörleri arasında yer aldığını göstermektedir. Genellikle ekonomik refah, beraberinde yükselen bir enerji tüketimi getirmektedir. Bugün, fert başına gelir düzeyleri yüksek olan ülkelerin, genellikle fert başına enerji tüketimleri de oldukça yüksek bulunmaktadır (Aybar 1990).

Enerjinin ekonomik büyümeyi gerçekleştirecek ve sosyal gelişme hamlelerini destekleyecek şekilde; zamanında, yeterli, güvenilir, rekabet edilebilir fiyatlardan, çevresel etkileri de göz önünde tutularak sağlanması tüm dünyanın olduğu gibi ülkemizin de öncelikli hedefidir.

Bu çalışmada Türkiye’ de ekonomik büyüme ve enerji harcamaları arasındaki ilişki incelenmeye çalışılmıştır. Ekonomik büyüme ve enerji sektörüyle ilgili genel bilgiler verildikten sonra zaman serileriyle ilgili bazı temel kavramlar açıklanmıştır.

Uygulamada ise önce veriler tanıtılmış sonra verilere uygun modeller belirlenmeye çalışılmıştır. Serilerin durağanlıklarını incelemek için grafik ve korelogramlarına bakılmış, birim kök testleri yapılmıştır. İki seri arasındaki eşbütünleşme ilişkisi araştırılmıştır. Son bölümde de yapılan çalışmanın sonucuna ve çıkarımlara yer verilmiştir.

2. EKONOMİK BÜYÜME

Ekonomi; sınırsız (sonsuz) insan ihtiyaç ve isteklerinin, sınırlı (kıt) üretim kaynakları ile en iyi şekilde nasıl giderilebileceğini inceleyen bir bilim dalıdır. Daha genel olarak iktisat toplumların nasıl zenginleşeceği ve refah seviyelerinin nasıl artacağı sorusuna cevap arar. Bu süreçte izlenecek politikalarda, işsizlik, enflasyon, reel gelirin yıllık büyüme oranı gibi kavramlar iktisadın inceleme alanına girer. Bu kavramlara, aşağıda kısaca değinilmeye çalışılmıştır( Kar ve Kınık 2008).

Enflasyon: Fiyatlar genel düzeyinin sürekli ve hissedilir artışını ifade eden bir durumdur. Enflasyon artışı;

-Enflasyon devam ettiği sürece herkes değeri günden güne düşmekte olan parayı elden çıkartıp mala veya gayrimenkule yatırır. Paranın değer kaybetmesine neden olur.

-Satın alma gücünde zayıflamalara, sosyal huzursuzluklara yol açar.

-Buna karşılık enflasyon borçlular için avantajlıdır. Çünkü paranın değeri düştüğü için borçlarını daha kolaylıkla ödeyebilmelerini sağlar( Eroğlu 2005).

Fiyat: Fiyat, bir mal ya da hizmetin elde edilmesi için bunlar karşılığında verilen bir miktar para, malların değişim oranıdır. Malın diğer bir mal ile değiştirilmesine takas denir. İlkel toplumlarda ihtiyaçlar malın, diğer bir mal ile değiştirilmesi ile karşılanmıştır. Yapılan değişimlerde zamanla sorunlar yaşandığından bir değişim aracına ihtiyaç duyulmuştur. Değişimde yaşanan zorlukları gidermek amacıyla değerli madenlerin değişim aracı olarak kullanılmasına neden olmuştur. Günümüzde ise madeni ve kağıt paralar kullanılmaktadır.

Bir ulusal ekonomide tüm mal ve hizmetlerin değeri ortak değer ölçüsü ile fiyata dönüştürüldükten sonra, ortaya çıkan fiyat topluluğuna “fiyatlar genel seviyesi” (düzeyi) denir.

İşsizlik: Bir ekonomide çalışmak istediği halde iş bulamayan yetişkinlerin (15 yaş ve üstündekiler) olması halinde, söz konusu ekonomide işsizlik var demektir. O halde, çalışmak istediği halde iş bulamayan yetişkinlere işsiz denir.

Bir ekonomide işsiz miktarı ise, söz konusu ekonomide işi olmayan ve cari ücret düzeyinde çalışmak istediği halde iş bulamayan yetişkinlerin miktarıdır.

Bir ekonomideki işsizlik oranı ise, söz konusu ekonomideki işsizlerin toplam işgücü (çalışanlar + işsizler) içindeki payı ifade eder(Karapınar, Bayırlı ve Altay 2008).

Ekonomik Büyüme: Bir ekonomide zaman içinde mal ve hizmet üretimi miktarında artış olmasıdır. Ekonomik Büyüme ile ilgili iki temel gösterge söz konusudur.

Göstergelerden biri; Gayri Safi Milli Hasıla (GSMH), diğeri ise, Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYİH) dır. Genel olarak, ülkelerin ekonomik performansları karşılaştırılırken temel gösterge olarak GSYİH dikkate alınır. Bunun nedeni ise GSYİH’ nin ulusal sınırlar içerisinde yaratılan katma değeri göstermesidir.

2.1 Gayri Safi Milli Hasıla

Bir ülke vatandaşlarının verilen bir yıl için ürettikleri toplam mal ve hizmetlerin, belli bir para birimi karşılığındaki değerinin toplamıdır. "Vatandaşlık" ayrımının yapılmasındaki sebep GSYİH' den farklı olduğunu belirtmek içindir. GSYİH, o ülkede faaliyet gösteren yabancı ülke yurttaşlarının ürettiği nihai mal ve hizmetleri de kapsar (Kar ve Kınık 2008 ).

Başka bir deyişle GSMH, bir ülkenin yurt dışında çalışan vatandaşlarının ülkeye gönderdikleri gelirlerin GSYİH’ ya eklenip, ülkede çalışan yabancıların kendi ülkelerine gönderdikleri gelirlerinin GSYİH’ dan düşülmesi ile elde edilen değerdir.

Millî gelir cari fiyatlarla ve sabit fiyatlarla hesaplanır. Cari fiyatlarla yapılan hesaplamalarda enflasyonun etkisi gözetilmez. Üretilen mal ve hizmetlerin güncel değerleri üzerine hesaplanır. Sabit fiyatlarla yapılan hesaplamalarda ise baz olarak

herhangi bir yıl alınır ve o yıla endeksli enflasyon oranından arındırılmış reel artışlar hesaplanır.

Nominal ve Reel GSMH: Nominal GSMH bir dönemin üretim değerini, aynı dönemin fiyatları (cari fiyatlar) ile ölçerken; Reel GSMH dönem üretiminin değerini baz alınan bir yılın fiyatları (sabit fiyatlar ) ile ölçer. Böylece reel GSMH, fiyat artışlarının etkisini giderek, gerçek üretimdeki dönemler arası değişmeleri görmeyi mümkün kılar.

Ekonomik analizler için nominal değerler pek kullanışlı değildir. Bu nedenle ekonomik analizde fiyat değişmelerinin etkisini içermeyen reel büyüklükler ile çalışılır.

Reel GSMH;

şeklinde hesaplanır.

yukarıdaki eşitlikte yer alan GSMH deflatörü; bir ekonomideki tüm mal ve hizmetlerin fiyat değişimlerini ölçer.

Ekonomik büyüme ile ilgili verilen bu bilgiler doğrultusunda, ekonominin mal ve hizmet üretme kapasitesindeki artış oranı olarak belirlenen büyüme oranı;

şeklinde hesaplanır.

2.1.1 GSMH’ nın özellikleri

1990'ların başından itibaren, küreselleşmenin ivme kazanıp, üretim faktörlerinin ve sermayenin, ülke sınırlarının dışına taşması sonucu, makroekonomik analizlerde ilgi, bir ülkenin yurttaşlarının gelirini ifade eden GSMH yerine, bir ülkenin sınırları içerisinde

yaratılan toplam geliri ifade eden GSYİH üzerine yoğunlaşmıştır. Yine de ülkelerdeki kişi başına gelir ve bunların karşılaştırılması gibi konularda GSMH hala önemli bir kavram ve ölçüdür. Genellikle bir yıllık zaman birimi içinde hesaplanan GSMH aşağıda ki özelliklere sahiptir(Kar ve Kınık 2008 ).

(a) GSMH hesaplamalarında sadece tamamlanmış mal ve hizmetlerin değerlerinin toplamıyla ilgilenilir. Kamu hizmetleri, maliyetleri üzerinden hesaplanır. Uygulamada katma değerler toplanır.

(b) Ara mallar dikkate alınmaz.

(c) Pazarlanması yapılamayan bazı mal ve hizmetler GSMH’ ye dahil edilemez (ev hanımlarının hizmetleri).

(d) Tamamen finansal nitelikte olan işlemler dahil edilmez (borç ödemeleri, bağış vb.).

(e) İkinci el malların satışı GSMH’ ye dahil edilmez. Üretimin yol açtığı çevre kirliliği hesaplara yansımaz. Malların kalite değişimleri de hesaplara yansımaz.

(f) Stoklar yatırım olarak kabul edilip GSMH hesaplarına kaydedilir. Kayıt dışı ve yasa dışı faaliyetler ölçülememektedir.

Stok: Firmaların öngördükleri ürün satışı için ellerinde tuttukları hammadde, üretim sürecindeki mallar ve bittirilmiş mallardan oluşur.

Ekonomik büyüme, nitelikten çok nicelik bakımından ortaya çıkan bir değişikliktir.

Büyüme, sadece üretim ve kişi başına gelirin artırılması olarak kabul edilebilir. Büyüme süreci azgelişmiş ya da gelişmiş ekonomilerin her ikisi ile de ilgili olabilir. Büyüme ekonomisinin konusu; ekonominin üretim kapasitesinin veya GSMH’ nin nasıl arttırılacağıdır (Connel 1990).

3. GELİŞMİŞLİK DÜZEYİ VE ENERJİ KULLANIMI

Enerji tüketiminin nüfus artışıyla orantılı olmayıp, refah ölçüsü olan GSMH ile paralellik gösterdiği ilk bölümde açıklanmıştı. Bu durum başka bir ifadeyle GSMH’

dan fazla pay alan gelişmiş ülkelerin enerji tüketimindeki payları da fazladır şeklinde açıklanabilir. Yani; GSMH ile enerji tüketimi arasında yakın bir ilişki vardır (Altınay ve Karagöl 2005).

Nüfus başına GSMH gibi nüfus başına tüketilen enerji de o ülkenin refah düzeyini göstermektedir. Bu özellik, milli gelir veya GSMH’ yı temel alarak kalkınma planlarını hazırlayan gelişmekte olan ülkelerde enerji tüketim tahminlerinin yapılmasında bazı kolaylıklar sağlamaktadır (Öngün 1974). Bu kolaylık, GSMH’ nın yıllık artış oranları ile enerji tüketimi artış oranları arasında lineer bir bağıntı kurulmasında işe yaramaktadır. Yapılan çalışmalarda iki değişken arasında önemli istatistiksel ilişkiler saptanmaktadır.

Özellikle 1980’ li yıllardan itibaren ekonometrinin de yoğun olarak kullanılmasıyla bu konuda yapılan çalışmalar hızla artmıştır. Literatürde enerjiyle ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi inceleyen çalışmaların giderek yaygınlaştığı görülmektedir. Ancak yapılan bu çalışmalarda ilişkinin sonuçları hakkında literatürde bir fikir birliği oluşmamıştır. Enerji ekonomisi alanındaki ilk çalışma Kraft ve Kraft (1978) tarafından gerçekleştirilmiş ve Sims’ in nedensellik analizi kullanılarak ABD’ nin enerji tüketimi ve GSMH arasındaki ilişkisi 1947-1974 dönemi için incelenmiştir. Kraft ve Kraft bu çalışmalarında GSMH’ dan enerji tüketimine doğru tek yönlü bir nedensellik ilişkisi bulmuşlardır. Akarca ve Long (1980) aynı çalışmayı yine ABD için sadece veri setini 2 yıl kısaltarak tekrarlamış fakat bir ilişki bulamamışlardır.

Erol ve Yu (1987) İngiltere, Fransa, İtalya, Almanya, Kanada ve Japonya’ nın 1952- 1982 dönemleri için enerji tüketimi ve GSYİH arasındaki ilişkiyi inceledikleri çalışmalarında; Japonya için iki yönlü, Kanada için enerji tüketiminden GSYİH’ ya doğru tek yönlü, Almanya ve İtalya için GSYİH’ dan enerji tüketimine doğru tek yönlü bir nedensellik bulmuşlardır.

Fransa ve İngiltere’de ise bu değişkenler arasında bir nedensellik ilişkisi tespit edilememiştir. Son yıllarda enerji tüketimi; elektrik tüketimi, petrol tüketimi gibi alt bileşenlerine ayrılarak GSYİH ve/veya ekonomik büyüme ilişkisi araştırılmıştır.

Yapılan bu çalışmalarda genel olarak ülkelerin milli hasılaları arttıkça, enerji tüketimlerinin de arttığı gözlenmektedir.

Ekonomik ve toplumsal kalkınmanın vazgeçilmez girdilerinden biri olan, topyekün kalkınmayı hızlandırıcı özelliği ile 1970’ li yıllardan itibaren tüm dünya ülkelerinin gündeminde ağırlıklı olarak yer alan “ enerji ”, özellikle kaynakları kıt, Türkiye gibi ülke talebini ithalatla karşılamak zorunda olan ülkeler için kritik bir öneme sahiptir.

Dünyadaki gelişmeler de dikkate alındığında, kapsamlı bir enerji politikası çerçevesinde belirlenen stratejik amaçları ile paralel uygulamaların hayata geçirilmesi zaruri hale gelmektedir(Aybar 1990).

3.1 Türkiye’ de Enerji Sektörü

Enerji, ekonominin ve sosyal hayatın vazgeçilmez temel unsurları arasındadır. Enerji talebinin belirlenmesine yönelik çalışmalar çok disiplinli bir niteliğe sahip olup; bu çalışmaların ülkenin global politikaları ve hedefleri ile uyumlu olması gerekir. Bu nedenle, söz konusu çalışmalar bugüne kadar ülkemizin kalkınma planlarının yapılmasından ve makro ekonomik dengelerinden sorumlu olan Devlet Planlama Teşkilatı Müsteşarlığı (DPT) ve bu kurum ile koordinasyon içerisinde olan Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı (ETKB) tarafından yürütülmüştür.

Çok çeşitli birincil enerji kaynaklarına sahip bir ülke olan Türkiye’ de taşkömürü, linyit, ham petrol, doğal gaz, uranyum ve toryum gibi fosil kaynak rezervleri ile, hidrolik enerji, jeotermal enerji, güneş enerjisi, deniz dalga enerjisi, biomas enerji gibi tükenmez kaynak potansiyelleri bulunmaktadır.

Türkiye’ nin, dünyada halen yoğun olarak kullanılan fosil kaynakların, özellikle akışkan fosil yakıtların görünür rezervleri yeterli düzeyde değildir. Kömür, jeotermal ve hidrolik enerji rezerv ve potansiyeli ise dünya kaynak varlığının %1’ i civarındadır.

DPT ve ETKB’ den edinilen bilgiler doğrultusunda enerji sektöründe geçmişten günümüze bazı değişim ve gelişmeler olduğu anlaşılmaktadır. Bunlar; kalkınma dönemleri öncesi ve sonrası itibariyle şu şekilde açıklanabilir.

Cumhuriyet öncesi dönemde enerji üretimi ve tüketimi oldukça sınırlı düzeyde seyretmiştir. Cumhuriyetin ilk yıllarında enerji, sanayiden çok ısıtma amacıyla konutlarda kullanılmış, aydınlatma içinse gazyağı tüketilmiştir. 1933-1942 dönemi için hazırlanan 1. ve 2. beş yıllık sanayi planlarında enerjiyle ilgili olarak üretimi artırmak, dışa bağımlılığı azaltmak ve döviz tasarrufu amaç olarak benimsenmiştir. Bu dönemde kömür üreten yabancı şirketler millileştirilmiş ve Maden Tetkik ve Arama Enstitüsü (MTA), Elektrik İşleri Etüd İdaresi, Etibank ve Petrol Ofisi kurulmuştur. MTA tarafından Raman’ da petrol ilk kez bu dönemde, 1940 yılında bulunmuştur.

1950-60 döneminde liberalizmin ağırlık kazanması ile altyapı girişimleri hız kazanmış, hidrolik ve termik santrallerin kurulması planlanmıştır. Enerji üretimi ve tüketimi sanayileşmeye ve ekonomik büyümeye bağlı olarak arttırılmış, bu dönemde sanayi kesiminde enerji tüketimi de giderek artmıştır. Devlet Su İşleri (DSİ), Türkiye Petrolleri Anonim Ortaklığı(TPAO), Başbakanlık Atom Enerjisi Kurumu, Türkiye Kömür İşletmeleri(TKİ) bu dönemde kurulmuştur. Çeşitli hidrolik ve termik santraller kurularak üretime geçmiştir.

1963 yılında planlı kalkınma dönemine geçen Türkiye’ de, 1. (1963-67) ve 2. (1968-72) beş yıllık kalkınma planlarında hidrolik enerji kaynaklarına gereken ağırlığın verilmesi ve elektrik tesislerinin verimli bir şekilde işletilmesi esas alınmış ve 1970 yılında Türkiye Elektrik Kurumu (TEK) kurulmuştur.

3. Beş yıllık planda(1973-77) ise, enerji konusunda devletçi görüş benimsenmiş, ihtiyaç duyulan elektrik enerjisinin sürekli ve etkin bir biçimde elde edilebilmesi yolunda TEK’

in çalışmaları hızlandırılmıştır. Planlı dönemde TEK’ ten başka, Yol Su ve Elektrik İşleri Genel Müdürlüğü (YSİ), Enerji ve Tabii Kaynaklar Bakanlığı kurulmuştur. 3. beş yıllık kalkınma döneminde de bazı hidrolik ve termik santraller devreye girmiştir.

Bununla birlikte 3. beş yıllık kalkınma döneminde enerji talebi, zamanında ve yeterli

derecede karşılanamamıştır. Kömür ve su gibi birincil enerji kaynakları talebi karşılayacak kadar geliştirilememiş, petrol üretimi artırılamamış ve bu durum enerji kesiminde bir darboğazın oluşmasına neden olmuştur.

4.beş yıllık kalkınma planında, dönem sonuna değin toplam enerji tüketiminin yüzde 53’ ünün birincil enerji kaynaklarından üretilecek enerji ile karşılanacağı belirtilmiştir.

Planlı dönemler boyunca toplam enerji üretimi artış hızı giderek azalırken, tüketim hızı artmıştır. 1977 yılı sonunda enerji talebinin ancak yarısı ulusal kaynaklardan üretilen enerji ürünleri ile karşılanabilmiştir. 3. plan döneminde Bulgaristan ile enerji bağlantısı gerçekleştirilerek elektrik arzı artırılmaya çalışılmıştır.

Yapılan yatırımın maliyeti karşılama süresi diğer yatırımlara oranla daha uzun olan ve yoğun sermaye gerektiren enerji yatırımları daha çok devlet eli ile gerçekleştirilmiş, özel kesimin payı oldukça sınırlı kalmıştır. İmalat sanayi için önemli bir girdi olan enerji yatırımlarının, imalat sanayii yatırımlarının gerisinde kalmasından dolayı enerji üretimi, talebi karşılayamamıştır.

1990-2000 yılları arasında tüketim %51,3 oranında artarken, birincil enerji üretimindeki artış %9,8 oranında kalmıştır.

Tüketim artışının üretimden daha yüksek olması sebebiyle üretimin tüketimi karşılama oranı son on yıl içerisinde %47,7’ den %34’ lere kadar düşmüştür. Enerji ithalatı 1,9 kat artarak 52 Mtep seviyelerine ulaşmıştır.

2000 yılında toplam enerji ithalatının yaklaşık %61,2’ sini ham petrol ve petrol ürünleri,

%26’ sını doğal gaz ve %12,8’ ini de taşkömürü ve elektrik ithalatı oluşturmaktadır.

1996-2000 döneminde elektrik enerjisi üretim yatırımları toplam yatırımların %6-7 seviyelerine çıkmasına karşın tüketimdeki artış yıllık ortalama %8 civarında olmuştur.

Ancak, 2001 yılında yaşanan ekonomik kriz, 1994 yılında yaşanan krizde olduğu gibi, enerji talep artışını düşürmüştür.

1990 ve 2004 yılları karşılaştırıldığında enerji kaynaklarının yapısında önemli değişikliklerin olduğu gözlenmektedir. 1990 yılında %45,1’ lik pay ile petrol ağırlıklı olan enerji arzı, 2004 yılında yine %37,5 ile petrol ağırlıklı olmakla birlikte, özellikle son yıllardaki hızlı artışı nedeniyle doğal gazın payı %5,9’ dan %23,3’ e çıkmış, yenilenebilir kaynaklar arasında yer alan ticari olmayan kaynaklar tüketiminde önemli azalmaya karşılık, jeotermal ısı, güneş ve rüzgar enerjilerinde gözlenen artışla bu kaynakların toplam üretimleri hemen hemen aynı kalmış ancak, payları %14,4’ den

%7,8’ e düşmüştür. Toplam kömür tüketiminin payı ise, %31’ den %27’ ye düşmüştür.

Aynı dönem içerisinde hidrolik enerji tüketimi yaklaşık 2 kat artarak enerji arzı içerisindeki payı %3,8’ den %4,5’ e çıkmıştır. Bu kaynakların tüketimine bakıldığında;

1990 yılında 8,2 milyon ton olan taşkömürü tüketiminin yıllık ortalama %6,1 artışla 2004 yılında 18,9 milyon tona ulaştığı görülmektedir. Bu miktarın yaklaşık 13 milyon tonu, demir çelik sektörü dahil olmak üzere sanayi sektöründe tüketilmiştir. 1990 yılında 45,9 milyon ton olan linyit tüketimi ise, çeşitli teknik ve ekonomik zorluklar nedeniyle ve özellikle termik santrallerin yakıt tüketim taleplerinin azalması sonucunda 2004 yılında 44,8 milyon tona ulaşmıştır. 2004 yılında linyit arzının %75’ i termik santrallerde tüketilmiştir. 2004 yılında toplam nihai enerji tüketiminin %20’ sini, kömür oluşturmuştur. Doğal gaz tüketimi ise, özellikle 1990’ lı yılların ortasından itibaren yapılan doğal gaz ithalatı anlaşmaları nedeniyle hızla artmıştır.

2004 yılında 22,4 milyar m³ ile toplam birincil enerji arzının %23’ ünü doğal gaz oluşturmuş; toplam doğal gaz arzının %59’ u ise elektrik üretimi amacıyla kullanılmıştır. 1987 yılında 500 milyon m³ ile başlayan gaz ithalatı, 2004 yılında yaklaşık 22 milyar metreküp’e ulaşmıştır. Türkiye’de üretilen 708 milyon metreküp doğal gaz, 2004 yılındaki tüketimin sadece %3,2’ sini karşılamaktadır. Talebin geri kalan kısmı boru hatları vasıtasıyla veya sıvılaştırılmış doğal gaz (LNG) olarak ithal edilmektedir.

Ülkemizde hemen her çeşit enerji kaynağı bulunmakla birlikte linyit kömürü ve hidrolik enerji hariç olmak üzere diğer enerji kaynakları ülke talebini karşılamaktan bir hayli uzaktır. Enerji talebinin karşılanması açısından, geçmiş yıllarda olduğu gibi, büyük

oranda dışa bağımlı olan ülkemizde 2004 yılında talebin yerli üretimle karşılanma oranı

%28 olmuştur.

Dünyada olduğu gibi, ülkemizde de en temel enerji kaynağı olan petrol ve doğal gaz, günümüzde stratejik önemini daha da arttırmış, endüstrinin ve ekonominin vazgeçilmez bir girdisi ve itici gücü haline gelmiştir. 2007 yılı itibariyle global enerji ihtiyacının

%35,6’ sını petrol, %23,8’ ini doğal gaz karşılamaktadır.

Dünya da elektrik üretiminin yaklaşık olarak %40' ı kömürden sağlanmaktadır. Linyite dayalı termik santrallerimizin kurulu gücü 6.549 milyar walt olup bu güç toplam kurulu gücümüzün %28’ ine karşılık gelmektedir.

Türkiye’ nin 2007 yılı sonu itibariyle üretilebilir doğal gaz rezervi 7,4 milyar m³, petrolde yerli kaynak potansiyelimiz ise 6,72 milyar varildir.

Türkiye’ nin son yıllarda nüfus ve kalkınma alanında kaydettiği önemli gelişmeler enerji tüketimine de yansımıştır. Son 15 yılda ülkemizde enerji talebi yıllık ortalama

%3.7; elektrik talebi ise %7.2’ lik artış göstermiştir. Ülkemizde toplam enerji tüketiminin yaklaşık %90’ ı petrol, doğal gaz ve kömürden sağlanmakta ve büyük ölçüde ithalata (%72) dayanmaktadır.

Ülkemiz geçtiğimiz 30 yıl içinde gerçekleştirdiği gelişim ve ekonomik büyümeyi sürekli artan enerji tüketimi ile beslemiştir. Tüketilen enerjinin %65’ ini petrol ve doğal gaz oluşturmaktadır.

Enerji sektörüyle ilgili düzenlemeler yapılırken yatırımların, ülke ihtiyaçlarını en uygun maliyetlerle, yeterli ve güvenli şekilde karşılayacak düzeyde, istikrarlı ve sürekli biçimde gerçekleştirilmesi amaçlanmalıdır. Bu nedenlerden dolayı enerji sektörünün gelişimi için bazı önlemler alınmalıdır.

Talep yönetimi ile ilgili olanlar:

-Enerjinin verimli ve tasarruflu kullanılması -Elektrik dağıtımında kayıp/kaçakların azaltılması -Sektörün daha etkili ve verimli işlemesi

-Tüketici bilincinin artırılması

Enerji üretim/tüketim portföyünde değişiklik yapılarak alınabilecek önlemler:

-Yenilenebilir enerji kaynaklarının payının artırılması -Ülke hidrolik potansiyelinin kullanılmasının sağlanması

-Yakıt değişimi/ısınmada kullanılan doğal gaz payının yükseltilmesi -Jeotermal kaynakların enerji üretiminde ve ısınmada yaygın kullanımı -Nükleer enerjinin üretim portföyüne dahil edilmesi

-Bölgesel ısıtma ve soğutma, kojenerasyon, trijenerasyon ile eko-dizayn konseptlerinin yaygınlaştırılması

4. ZAMAN SERİLERİ

Bir zaman serisi, periyodik zaman aralıklarında yapılmış gözlemlerin bir dizisi olarak tanımlanabilir. Yani, bir zaman serisini, değişkenlerin bir koleksiyonu olarak alabiliriz.

Başka bir deyişle T bir indis kümesi olmak üzere, bir zaman serisi, { Xt: t T } şeklinde ifade edilir. T indis kümesi T=R, reel sayı veya T= [0, 1] sürekli aralıklar olarak seçildiğinde { Xt: t T } zaman serisine sürekli zamanlı stokastik süreç adı verilir. Eğer T indis kümesi T = {0, 1, 2, 3, …}, T=Գ veya T=Ժ şeklinde seçilmiş ise { Xt: t T} ye bir zaman dizisi veya zaman serisi adı verilir(Akdi 2003). Bu veriler hisse senedi fiyatları, para arzı, işsizlik oranı, GSMH vb. zaman serileri rasgele değişkenlerle çalışır.

Bir zaman serisinin deterministik ya da stokastik özelliklerinin incelenerek dikkate alınması gereklidir. Deterministik özellikler, sabit, trend ve mevsimselliğin varlığını ortaya koyarken, stokastik özellik, değişkenin durağanlığı ile ilgilidir. Bir zaman serisinin durağan olması, zaman içinde belirli bir değere yaklaşmasıdır.

Zaman serileri hem bir bilgi edinme kaynağı, hem de geleceği tahmin etmeye (öngörü) yarayan yöntem olarak değerlendirilebilir. Zaman serileri dört bileşenden oluşur:

Trend (genel eğilim) bileşeni: Zaman serilerinin uzun sürede gösterdiği düşme ve yükselme süreçlerinden sonra oluşan kararlı durumdur. Zaman serileri uzun dönem açısından kararlı alçalma ya da yükselme şeklinde bir eğilime sahiptir.

Mevsim bileşeni: Zaman serilerinde mevsimlere göre değişmeyi ifade eder. Zaman serileri açısından kullanılan verilerin bazı dönemleri diğer dönemlere göre farklılık gösterir.

Döngüsel bileşen: Ekonomide, mevsimsel değişmeler ile ilgili olmayan dönemsel değişmelerdir. Örneğin, ekonomide genel eğilimden bağımsız kısa süreli genişleme ya da daralma durumu çevrimsel süreci tarif eder.

Düzensiz bileşen: Diğer unsurlar gibi belirli olmayan, hata terimi ile ifade edilebilecek değişmelerdir.

Herhangi bir zaman serisinin bileşenleri şu şekilde ayrıştırılabilir:

Yt = Gt + Ct + St + et

burada Gt, trend ya da büyüme bileşeni; Ct, çevrimsel ya da konjonktür bileşeni; St, mevsimsel bileşen; et, düzensiz bileşendir(Hanedar 2005).

4.1 Trend

Bir zaman serisini oluşturan değerlerde uzun dönemde ortaya çıkan artma veya azalma serinin trendi (ana eğilimi) olarak tanımlanmaktadır. Bu doğrultuda demografik sosyolojik ya da iktisadi olayların trendinden söz edilebilir.

Trendin ölçülmesinde başlıca üç amaç güdülmektedir. Bunlardan ilki geçmiş performansın incelenerek bir durum değerlendirmesi yapabilmektir. Trendin belirlenmesindeki ikinci amaç seride trendden ileri gelen değişmelerin giderilerek diğer unsurların (konjonktür mevsim gibi) etkisinin ortaya çıkarılmasıdır. Üçüncü ve en önemli amaç ise trend yardımıyla uzun dönemli tahminlerin yapılabilmesidir. İncelenen dönem istikrarlı ise eğilimin ileride de devam edeceği varsayılarak seride bulunmayan devrelerde değişkenin alması beklenen değerler hesaplanabilir. Ancak çok uzun dönemli tahminlerde belirsizlik unsurunun artacağı unutulmamalıdır.

Zaman serisini yansıtan serpilme diyagramı üzerindeki noktaların (trendin) belirlenmesinde,

i) yarı-ortalamalar metodu ii) hareketli ortalamalar metodu,

iii) en küçük kareler metodu olmak üzere başlıca üç metottan yararlanılmaktadır.

Ancak bu aşamadan önce trendin sağlıklı olabilmesi için zaman serisi ile en az 15 devrelik bir dönemin kapsamına savaş vb. arızi olayları içeren dönemlerin trendi saptırabilmelerinden dolayı analiz dışı bırakılmasına ve serinin başlangıç ve bitiş devrelerinin konjonktürün aynı safhasına isabet ettirilmesine dikkat edilmesi gerekir.

Yarı-ortalamalar metodu: Basit grafik usulü olarak da bilinen bu metodun uygulanmasında önce seri eşit sayıda gözlemden oluşan iki kısma ayrılarak bunların ortalama değerleri üzerinden bir doğru geçirilir ve bu doğrunun serinin ana eğilimini yansıttığı kabul edilir. Pratik olmasına karşın bu metot uyumun ne derecede iyi olduğu hakkında bilgi verememektedir.

Hareketli ortalamalar metodu: Bir zaman serisindeki değerlerin gruplar halinde ortalamalarının hesaplanarak yeni bir serinin oluşturulması esasına dayanan bu metot ile yıllık serilerde konjonktür dalgalanmalarının aylık ve çeyrek yıllık serilerde ise mevsim dalgalanmalarının etkisi giderilerek serinin trendi ortaya çıkarılabilir.

En küçük kareler metodu: Trendin bu metotla belirlenmesinde seri değerlerinin matematiksel bir eğri ya da doğru denklemine indirgenmesi söz konusudur. Serpilme diyagramı üzerindeki noktaların konumu kullanılacak fonksiyon tipinin seçilmesinde araştırmacıya yardımcı olabilmektedir.

Değişkenin gösterdiği gelişmelerin üstel olması halinde ilişki logaritmik anlatımla doğrusal hale dönüştürülerek doğrusal en küçük kareler(EKK) analizini uygulamak mümkündür. Verilerin fonksiyona uyum derecesinin korelasyon katsayısı(R²) ve tahmin standart hatası yardımıyla ölçülebilmesi, ayrıca elde edilen fonksiyonun seriye dahil olmayan devrelere ilişkin projeksiyonlarda kullanılabilmesi regresyon analizi kapsamına giren bu metodun diğerlerine kıyasla üstün yönleridir.

Trend yardımıyla serideki reel değişmelerin ortaya çıkarılması amaçlandığından iktisadi zaman serilerinin önce fiyat değişmelerinin etkisinden arındırılması gerekmektedir. Bunun nedeni fiyat artışlarının serideki reel gelişmeleri

gizleyebilmesidir. Trend yardımıyla ekonomik büyümenin, üretimin, ihracatın, ithalatın ya da belirli endüstri ve firmaların satışlarının ana eğilimi belirlenerek daha sağlıklı uzun dönemli planlar yapılabilmektedir.

Zamana göre değişebilirlik, seri hakkında uzun dönemli olarak genel yargılara varmamıza engel olur. Bu nedenle seriyi zamanın etkisinden arındırmak gerekir.

Arındırma işleminden önce trend etkisinin varlığı araştırılmalıdır. Stokastik ve deterministik trend olmak üzere iki tür trend ten bahsedebiliriz.

Stokastik süreçler: T bir indis kümesi olmak üzere, { Xt: t T } bir zaman serisi olsun.

T indis kümesi T=R, reel sayılar kümesi veya T= [0, 1] sürekli aralıklar da olabilir.

Böyle durumlarda { Xt: t T } zaman serisine sürekli zamanlı stokastik süreç adı verilir.

Xt gibi kesikli veya sürekli bir rasgele değişkenin alabileceği değerlerin hangi sıklıkta olduğunu ifade eden fonksiyona olasılık sıklık fonksiyonu denir ve f(x) ile gösterilir. Bu fonksiyon 0 ile 1 arasında bir değer alır (Uygur 2001).

Xt rasgele değişkeninin en küçük değerinden belli bir değerine kadar olan sıklıkları yani olasılıkların toplamını ise dağılım fonksiyonu verir.

Stokastik bir sürecin dağılımı, söz konusu değişkenin 1. ve 2. momentleri ile nitelendirilebilir. Her ikisi de zamanın (t) bir fonksiyonudur. Değişkenlerin;

1. momenti, ortalamadır : µt=E(Xt) 2. momenti, varyanstır : σt2=Var(Xt) ve otokovaryansı : γt1,t2=Cov(Xt1 Xt2 ) tır.

Eğer Xt normal bir dağılıma sahipse, Xt’nin dağılımı 1. ve 2. momentleri tarafından tam olarak ifade edilebilir(Maddala ve Kim 1998).

Durağanlık momentler aracılığıyla şöyle tanımlanabilir: Ortalaması ve varyansı zaman içinde değişmeyen ve iki dönem arasındaki kovaryansı, bu kovaryansın(otokovaryans) hesaplandığı döneme değil de yalnızca iki dönem arasındaki uzaklığa bağlı olan süreç durağan süreçtir.

Beyaz gürültü süreci: Beklenen değeri sıfır olan herhangi bir { et: t T } zaman serisinin otokovaryans fonksiyonu

γ(h)=

⎪⎩

⎪⎨

⎧ ⁼

d d

h

. , 0

0

2, σ

şeklinde ise, bu zaman serisine beyaz gürültü serisi denir. Beyaz gürültü serisi için e_t~WN(0, σ²) gösterimi kullanılır.

4.1.1 Hareketli ortalamalar serileri (MA)

{et} ortalaması sıfır ve varyansı sabit (σ²) olan, {Xt} zaman serisi şu şekilde tanımlanıyorsa;

Xt = β0 et + β1 et-1 +...+ βq et-q

bu seri q’uncu dereceden hareketli ortalama serisi olarak adlandırılır ve MA(q) olarak gösterilir. MA serisi ekonometride çoğunlukla trendden arındırma yöntemleriyle kullanılmaktadır. Trendden arındırma için sıkça kullanılan bir yöntem Xt zaman serisinin gerektiği kadar farkını almaktır.

.

Eğer Xt şöyle ise

Xt = α0 + α1 t + α2 t² + et

Xt’nin gerektiği kadar farkını alırsak, trendden arındırmış oluruz fakat bu durumda et, MA serisine sahip olur. Böylece trendden arındırılmış seri, orijinal serinin aksine

4.1.2 Otoregresif (AR) serisi

Otoregresif zaman serilerinde serinin şimdiki değerleri geçmiş değerlerinden ve beyaz gürültüden etkilenir. Birçok ekonometrik veri otoregresif zaman serisi olarak modellenmektedir.

Bu modelde, eşitliğin sağ tarafı bağımlı değişkenin gecikmeli değerlerinden oluşur.

Hata terimi ise rasgele sürece sahiptir ve sıfır ortalama ve sabit varyans değerlerine sahiptir.

Yt = β1Yt-1 + β2Yt-2 + …+ βpYt-p + et

Yukarıdaki eşitlikte sabit parametrenin olamadığı ve bağımlı değişkenin cari değerinin sadece kendi geçmiş değerleri ve hata terimi ile açıklandığı bir modeldir. Bu seriye AR(p) serisi denmektedir.

Bir serinin korelogram grafiğine bakılarak durağan olup olmadığı saptanabilir. Durağan bir serinin korelogramı, gecikme sayısı (t) arttıkça hızlı bir azalma gösterir. Durağan olmayan zaman serilerinde ise azalma çok yavaştır.

Korelogramın incelenmesi ile AR ya da MA bileşenlerinin dereceleri konusunda karar verilebilir. Bir MA serisinin korelogramı, belli bir noktadan sonra sıfırdır; AR serisininki ise geometrik olarak azalır.

AR modellerinin tahmini EKK ile yapılır ve hata kareler toplamını minimum yapan p düzeyi seçilir. MA modellerinin tahmininde ise hata kareler toplamı, değişkenin gözlemlenen değerlerinin ve modeldeki parametrelerin bir fonksiyonu olarak yazılamaz.

Bunun yerine, hata terimlerinin kovaryans matrisi yazılır ve modeller, normal dağıldıkları varsayılarak, maksimum olabilirlik (ML) yöntemi ile tahmin edilir.

4.1.3 Bütünleşik otoregresif hareketli ortalama (ARIMA) serisi

Bazı serilerde AR ve MA serilerinin her ikisi birlikte kullanılmaktadır. Eğer seri, fark alınmadan durağan bir yapı sergiliyorsa, AR yapısının gecikmesi p ve MA yapısının gecikmesi q belirlenir. Bu haliyle seride, (p,q)’ nun belirlenmesi gereken, ARMA yapısı geçerli olacaktır. Serinin durağanlaşması için fark alınması gerekiyorsa, (p,d,q)’ nun belirleneceği ARIMA yapısı geçerli olacaktır (Bozkurt 2007).

Bir zaman serisinin AR, MA ya da ARIMA modeli tahmin edildikten sonra, modelin doğruluğu kontrol edilmektedir. Bu amaçla kullanılan en önemli iki kriter; Akaike bilgi kriteri (AIC) ve Schwartz Bayesian bilgi kriteridir (BIC).

p tahmin edilecek parametre sayısı ve n gözlem adedi iken;

AIC (p)= n log s²+2p ve

BIC (p)=n log s² + p log(n)

şeklinde elde edilir.

Sonuç olarak, en düşük AIC veya BIC değerini veren model seçilir.

4.2 Mevsimsellik

Birçok zaman serisinin mevsimsellik özelliği taşıdığı gözlenmektedir. Özellikle bir zaman serisi gün, hafta, ay, üç ay gibi periyodlarla ölçülmüşse mevsimsel etkilerin daha fazla gözlendiği söylenebilir.

Zaman serisi verileri pek çok ekonometri çalışmasında kullanılmasına karşın ekonometriciler için özel bazı sorunlar yaratmaktadır. Bunlardan bazıları aşağıda özetlenmiştir.

(i) Zaman serisi verilerine dayanan ampirik çalışmalarda geride yatan zaman serisinin durağan olduğu varsayılır. Ancak bir zaman serisi durağan değilse mevcut seri çalışmalarda sorun yaratmaktadır.

(ii) Bir zaman serisinin, başka bir zaman serisine göre regresyonunu hesaplarken, ikisi arasında anlamlı bir ilişki olmasa bile çoğunlukla yüksek bir korelasyon(ilişki) bulunur.

Bu sorunun ortaya çıkış nedeni her iki zaman serisinin de güçlü genel eğilimler (yukarı yada aşağı doğru kalıcı hareketler-trend-) taşımasıdır. Gözlenen yüksek korelasyon, ikisi arasındaki gerçek bir ilişkiden çok bu eğilimden kaynaklanır.

(iii) Zaman serileri içeren regresyon modelleri sıklıkla kestirim için kullanılır. Eğer geride yatan zaman serileri durağan değilse, böyle kestirimlerin geçerli olup olmadığı araştırılır (Gujarati 2006).

Serileri mevsimsellikten arındırma gerekçeleri;

i) Zamanın farklı noktalarındaki değerlerin güvenli karşılaştırılabilmesi

ii) Mevsimselliğin karışık etmenleri verilerden atıldığında, ekonomi ve iş piyasası arasındaki ilişkinin daha kolay anlaşılır hale gelmesi.

iii) Bir zaman serisinin gelecek değerlerinin kısa dönemli öngörüsünün elde edilmesinde faydalı bir unsur olmasıdır.

4.3 Durağanlık

Ortalamasıyla varyansı zaman içinde değişmeyen ve iki dönem arasındaki ortak varyansı bu ortak varyansın hesaplandığı döneme değil de yalnızca iki dönem arasındaki uzaklığa bağlı olan olasılıklı süreçler için durağandır denir (Gujarati 1999).

Bir zaman serisi değişkeninin kendi gecikmeli veya gelecekteki değerleriyle doğrusal ilişkisini gösteren kovaryansa otokovaryans denir ve s dönem gecikme veya gelecek için;

Cov(Yt,Yt-s)=Cov(Yt,Yt+s)= γs veya γ s = E[(Yt- µ)(Yt-s- µ)]

şeklinde ifade edilir.

Eğer Yt gibi bir zaman serisi değişkeninin

i) Beklenen değeri E(Yt) zamandan bağımsız ise, ii) Varyansı Var(Yt) sabit yani zamandan bağımsız ise, iii) Otokovaryansı Cov(Yt,Yt-s) da zamandan bağımsız ise,

Yt değişkenine zayıf (weakly) durağan denir.

Yt= α+ βYt-1+et (et beyaz gürültülü varsayılsın).

<1 iken Yt serisi sabit bir ortalamaya ve varyansa sahiptir. Ayrıca otokovaryansı da zamandan (t) bağımsız, sadece gecikme sayısına bağlı olur, dolayısıyla durağandır. β=1 iken yukarıdaki AR(1) serisinin birim köke sahip olduğu söylenir ve denklem

Yt=α+Yt-1+et haline gelir.

Bu durumda Yt’ nin beklenen değeri ve varyansı, zamana bağlı olarak değişmektedir.

Dolayısıyla birim kök içeren serilerin durağan olmadığı söylenebilir.

Yukarıdaki AR(1) serisi, EKK ile tahmin edilip birim kök için test yapmak kolaymış gibi görünebilir.

H0: β=1 H1: β¹1

Burada t istatistiği hesaplanır ve t dağılımının kritik değerleri ile karşılaştırılabilir.

Ancak ne yazık ki bu prosedür geçerli değildir, çünkü H0 altında yt serisi asimptotik bile olsa, testin türetilmesinde varsayılan şartlara uymaz. Test istatistiğinin dağılımı standart değildir ve kritik değerler yalnızca Monte Carlo simülasyonlarından elde edilebilir.

Bir zaman serisinin durağan olup olmadığının anlaşılması için

i) Grafiğine ve korelogramına bakılabilir, ii) Birim kök testleri yapılabilir.

Literatürde durağan olmayan zaman serisine bütünleşik (integrated) denir. Bütünleşme derecesi ise, durağan bir seri elde etmek üzere serinin kaç kez farkının alınması gerektiğini ifade eder. Birinci Sıradan bütünleşik seri I(1) olarak gösterilir. Durağan seri I(0)’ dır. Genel gösterim I(d) şeklindedir.

Bir zaman serisi, zaman içinde tümüyle stokastik ya da rasgele şokların etkisiyle yavaşça artma ya da azalma, kayma eğilimi gösteriyor olabilir. Bu durumda uzun dönemde rasgele süreç, ortalamasından uzaklaşma eğilimindedir. Böyle bir eğilime sahip seriye stokastik trende sahip zaman serisi denir.

Durağan olmayan stokastik bir sürecin, ortalaması da zamanın bir fonksiyonu olabilir.

Bu durumda da deterministik trendden söz edilir. Durağan olmayan bir zaman serisi, farkı alınarak durağan hale getiriliyorsa fark durağan süreç olarak adlandırılmaktadır.

4.3.1 Durağanlığın birim kök (unıt root) testi ile sınanması:

Zaman serisi modellerinde, otoregresif bir ekonometrik modelde Yt=α+βYt-1+et

denklemi için ≥1 ise birim kökün varlığından söz edilir. Bu denklemde Yt, ilgili değişkenin t zamanındaki değerini ifade etmektedir. Yt − 1, ise değişkenin bir önceki dönemde aldığı değeri ifade etmektedir. Denklemde α terimini ihmal ederek Yt − 1 içeren ifadeyi sol tarafa atarsak, Yt - βYt-1 = et ifadesini elde ederiz. β' nin bir olduğu durumda değişkenin iki dönem arasındaki değeri sağ tarafta kalan rasgele bir terime eşit demektir. Bu ise birim kökün varlığı sebebiyle serinin rasgele bir sürecin etkisinde olduğunu ifade eder. Serinin dönemler arası değişimi tesadüfi olduğu için uzun dönemde varyansı kovaryansı ve ortalaması sabit olmayacaktır. Dolayısıyla birim kök içeren bir serinin durağan olmadığı söylenir. Eğer Yt=et ise ve hata terimi beyaz gürültü(white noise) ise seri durağandır.

Yt= α+ βYt-1+et burada β=1 seride birim kök vardır ki, birim kök kavramı da bu eşitlikten ileri gelir. Yt= α+βYt-1+et denkleminde gecikmeli terimin sola atılması durumunda oluşacak terim delta(∆) Yt dir ki buna da Y nin birinci dereceden farkı denir.

Eğer bir zaman serisi (Y) durağan değil ise durağanlığa erişinceye kadar farkları

(∆=Yt-Yt-1) alınır. Daha sonra zaman serisinin, bu düzeyde ∆. dereceden bütünleşik olduğu söylenir ve Yt~I(∆) ile gösterilir.

Birim kökü belirlemek için ρ’nun 1’e eşit olup olmadığını regresyon modelinde test etmemiz gerekir. Fakat regresyon modelinde katsayıların 0’a eşit olup olmadığını yani 0’dan farklı olup olmadığını test edebiliriz. Bu durumda ρ’nun 1’e eşit olup olmadığını test etmek için Yt=ρYt-1+et ilişkisinden şu denklem elde edilebilir.

DYt=(ρ-1)Yt-1+et

Burada DYt=Yt-Yt-1 dir.

d=(ρ-1) yazarsak, DYt=dYt-1+et eşitliğini elde ederiz. Bu eşitlikte d’nın sıfıra eşit olup olmadığını test edersek ρ’nun 1’e eşit olup olmadığını test etmiş oluruz. d=0 olduğunda,

DYt=Yt-Yt-1=et dir.

Buradan DYt=et serisi, yani birinci fark durağan olacaktır. Çünkü et serisi (beyaz gürültü) durağandır. Böylelikle orijinal bir serinin birinci farkı durağan ise bu seriye birinci dereceden durağan (birinci dereceden bütünleşmiş) denir ve I(1) şeklinde gösterilir. Eğer bir seriyi durağan yapmak için iki defa fark almak gerekirse ikinci dereceden durağan (ikinci dereceden bütünleşmiş) denir, I(2) şeklinde gösterilir. d defa fark almak gerekirse d’ninci dereceden durağan (d’ninci dereceden bütünleşmiş) denir ve I(d) şeklinde gösterilir.

Bir serinin durağan olup olmadığını anlamak için birim kök testi şu şekilde yapılır.

Hipotezimiz,

Yt=ρYt-1+et eşitliğine göre; H0:ρ=1,

DYt=dYt-1+et eşitliğine göre; H0:d =0 olup, durağan olmama durumunu ifade eder.

Bunun için uygulanan test Dickey-Fuller testi’dir. Bu testin % 1, % 5 ve % 10 önemlilik düzeylerine göre kabul-red sınırları (kritik değerleri) MacKinnon tarafından yapılmış olan Monte Carlo simülasyonları’na göre hesaplanmıştır. Bu değerlere MacKinnon Kritik Değerleri denilmektedir. Bilgisayar paket programı tarafından hesaplanan alışılagelmiş t istatistikleri bu hipotez testinde t (tau) istatistiği ya da Dickey-Fuller test istatistiği diye adlandırılır. Dickey-Fuller test istatistiğinin mutlak değeri, MacKinnon Kritik Değerleri’nin mutlak değerinden küçükse H0 hipotezi kabul edilir ve bu da serinin durağan olamadığını gösterir. Eğer Dickey-Fuller test istatistiğinin mutlak değeri, MacKinnon Kritik Değerleri’nin mutlak değerinden büyükse H0 hipotezi red edilir ve bu da serinin durağan olduğunu gösterir.

Eğer serinin orijinal hali durağan değilse, serinin birinci farkı alınır ve tekrar Dickey- Fuller testi uygulanır. Bu da durağan değilse serinin ikinci farkı alınır ve tekrar Dickey- Fuller testi uygulanır. Bu işlem seri durağan hale gelinceye kadar devam eder ve seri d’ninci farkında durağan hale geldiyse, o zaman serisi d’ninci dereceden durağandır ya da d’ninci dereceden bütünleşmiş denir(Şenesen 1999).

Birim kökün varlığını tespit etmek için kullanılan Dickey-Fuller ve Genişletilmiş Dickey-Fuller testleri en tanınmış olanlarıdır. Standart Dickey-Fuller testi, hata terimlerinin bağımsız ve aynı şekilde dağılımları varsayımı üzerine kurulmuştur. Hata terimi bazen farklı varyans şeklinde veya seri korelasyon şeklinde dağılmış olabildiğinden Dickey-Fuller testi, Genişletilmiş Dickey-Fuller testi olarak değiştirilmiştir.

Genişletilmiş Dickey–Fuller testi metodolojisini daha iyi anlamak için süreç “p”inci derecede otoregresif olarak şöyle gösterilebilinir:

Yt = α0 + α1Yt-1 + α2Yt-2 + ... + αp-1Yt-p+1 + αpYt-p + et

denklemin her iki tarafına “αpYt-p+1” eklenip, tekrar çıkarıldığında;

Yt = α0 + α1Yt-1 + α2Yt-2 + ... + αp-2Yt-p+2 + (αp-1 + αp)Yt-p+1 αp∆Yt-p+1 + et

denklemine ulaşılır. Tekrar denklemin her iki tarafına “(αp-1 + αp)Yt-p+2” değeri eklenip, çıkarıldığında elde edilen denklem üzerine bu işlemler tekrar edilirse;

⎥⎦

⎢ ⎤

⎣

⎡ −

−

=

∑

= p

p 1

1 α1

γ ve

∑

=

= ^p

j j i

1

α

β

olmak üzere, γ µ +

=

∆Yt ⁰ Yt-1 +

∑

= p i 2

ßi∆Yt-i+1 + et

denklemi elde edilir.

4.5 Granger Nedensellik Testi

Granger nedensellik testi, bir değişken ile diğer bir değişken arasında varlığından şüphe edilen nedensellik ilişkisini test etmek için uygulamalı iktisatta çokça kullanılan bir testtir.

İktisat teorisinde değişkenler arasındaki ilişkinin belirlenmesi ve test edilmesi öncelikle değişkenlerin içsel yada dışsal ayrımının yapılmasına bağlıdır.

Değeri model içinde belirlenen değişkenlere içsel, model dışında belirlenenlere ise dışsal değişken denmektedir. Granger(1969) ve Sims(1972) değişkenler arasında

karşılıklı olabileceği düşünülen bu tür ilişkilerden yola çıkarak, nedensellik ilişkilerini ele almışlardır.

Sistemde yer alan değişkenler arasındaki ilişkilerin yönünün ve gecikme yapısının belirlendiği teste “Granger Nedensellik Testi” denir. Testin amacı; modelde yer alan birden fazla sayıda değişken arasında iki yönlü veya tek yönlü ilişki olup olmadığını belirlemektir.

Granger nedensellik testi zaman serisi verilerine dayanır. Şayet Zt durağan değişkeninin geçmiş değerleri, diğer bir durağan değişken olan Yt değişkeninin davranışlarını açıklamakta yeterli oluyorsa, bu iki değişken arasında nedensellik bağı vardır denilebilinir. Eğer Zt ve Yt değişkenlerinin ikisi de durağan ve eşbütünleşmiş iseler, bu durumda Granger nedensellik testi modelleri şöyle gösterebilinir:

∑

∑

+

− +

=

∆ − − − −

n n

Yt n t n n

t n t

t Y

t Y Z Y Z e

Y α¹ α ( ¹ β^{1 1}) α^{11( )} α^{12( )}

∑

∑

+

− +

=

∆ ^{− − − −}

n n

Zt n t n n

t n t

t Z

t Y Z Y Z e

Z α 2 α ( 1 β1 1) α 21( ) α 22( )

Burada eYt ve eZt hata terimlerinin birbirleri ile ilişkili olmadığı varsayılmaktadır. αY ve αZ katsayıları uzun dönem nedensellik ilişkilerini simgeler, çünkü bu katsayılar hata terimlerinin katsayılarıdır, diğer bir deyişle eşbütünleşme vektörlerinin katsayılarıdır.

α12(n) ve α21(n) katsayıları ise değişkenler arasındaki kısa dönem nedensellik ilişkilerini

göstermektedir. Ayrıca bu karşılıklı nedensellik sınamaları sonucunda nedenselliğin yönü de belirlenmiş olmaktadır.

4.6 Eşbütünleşme Testi

Kointegrasyon veya Eşbütünleşme, durağan olmayan iki zaman serisi arasındaki korelasyonu incelemek için geliştirilmiş bir tekniktir. Türkçe' de koentegrasyon veya eşbütünleşim olarakta bilinir. Eğer iki veya daha fazla zaman serisi, kendileri durağan olmadıkları halde, bunların doğrusal bir kombinasyonu durağan ise bu serilerin eşbütünleşik oldukları söylenebilir. Eşbütünleşme tekniği Clive Granger tarafından geliştirilmiştir.

80'lerden önce pek çok ekonomist durağan olmayan zaman serileri üzerinde analizler yapmıştır. Fakat bu türden analizlerin yanıltıcı regresyon ile sonuçlandığı Granger ve Robert Engle tarafından ispatlanmıştır. Bu bulgunun sonucunda daha önce yapılan niceliksel çalışmaların çoğunun tekrar gözden geçirilmesi zorunluluğu ortaya çıkmıştır.

Yanıltıcı regresyonun sebebi ise durağan olmayan serilerin stokastik eğilim etkisi içermeleridir. Stokastik eğilim dikkate alınmadan regresyon analizi yapıldığında iki değişken arasında varmış gibi görünen ilişkinin aslında rastlantısal olarak gelişen bir eğilime dayalı olduğu gösterilebilir.

Borsa, faiz oranı, döviz kuru gibi değişkenlerde, zaman içindeki gelişim izlenirken genellikle istikrarsızlığa rastlanır. Yapılan çalışmalarda makro ekonomik zaman serilerinin büyük çoğunluğunun durağan olmayan seriler olduğu ortaya çıkmıştır. Birim kök içeren bu seriler arasında sahte regresyon sorunuyla karşılaşıldığından bu soruna çözüm bulmak için çeşitli yöntemler önerilmiştir. Bunlardan bir tanesi serilerin farklarının alınıp regresyona sokulmasıdır. Ancak bu durumda da yeni bir problemle karşı karşıya kalınmaktadır. Bu yöntem uzun dönem dengesi için önemli olan bilgilerin kaybedilmesine yol açmaktadır. Çünkü değişkenlerin birinci farkları kullanıldığından, bu değişkenlerin arasında olması muhtemel uzun dönemli ilişkiyi görme olasılığı ortadan kalkmaktadır. Bu, eşbütünleşme analizinin çıkış noktası olmuştur.

Birim kök sınamalarıyla eş bütünleşme sınamaları arasında ki fark ise; birim kök sınamaları tek değişkenli zaman serilerine uygulanır. Buna karşılık eş bütünleşme, her birinin bir birim kökü olan bir öbek değişken arasındaki ilişkiyle ilgilenir.

Engle ve Granger (1987)’in geliştirdikleri eş bütünleşme yaklaşımı bu sorunu ortadan kaldırmıştır. Bu yaklaşıma göre, düzeyde durağan olmayan birinci farkı durağan olan zaman serileri düzey halleri ile modellenebilmekte ve böylece uzun dönem bilgi kaybı engellenmiş olmaktadır. Ancak bu yaklaşım birden fazla eş bütünleşik vektör olması durumunda geçersiz olmaktadır. Bu noktadan hareketle Johansen (1988)’ in geliştirdiği yaklaşımla, tüm değişkenlerin içsel olarak kabul edildikleri VAR modelinden yola çıkarak, değişkenler arasında kaç tane eş bütünleşik vektör olduğu test edilebilmektedir.

Dolayısıyla, Engle ve Granger(1987) metodunda olduğu gibi, testi tek bir eş bütünleşik vektör beklentisiyle sınırlandırmadan, daha gerçekçi bir sınama gerçekleştirilebilmektedir. Fakat Engle ve Granger (1987), Johansen (1988) ve Johansen ve Juselius (1990) tarafından gerçekleştirilen eş bütünleşme testleri için tüm serilerin düzeyde durağan olmamaları ve aynı derecede farkı alındığında durağan hale gelmeleri gerekir. Eğer ilgili çalışmada serilerden bir veya daha fazlası düzey halinde durağan yani I(0) ise bu testler ile eş bütünleşme ilişkisi araştırılamaz.

Eş bütünleşme ilişkisinin varlığının test edilmesi için bağımlı ve bağımsız değişkenlerin birinci dönem gecikmelerine F testi yapılır(Karagöl, Erbaykal ve Ertuğrul 2005).

Kısaca; Bir zaman serisi değişkeninin, başka bir yada birden çok zaman serisine göre regresyonu çoğu zaman anlamsız yada düzmece bulgular verebilir. Bu olguya düzmece regresyon denir. Buna karşı korunmanın bir yolu, zaman serilerinin eş bütünleşik olup olmadıklarına bakmaktır. İki yada daha çok zaman serisinin eş bütünleşik olması, bunlar arasında uzun dönemli bir denge ilişkisi bulunduğu anlamına gelir.

5. UYGULAMA 5.1 Veri ve Model

Türkiye’de ekonomik büyüme ile enerji harcamaları arasındaki ilişki 1987Q1-2007Q3 dönemi için incelenmeye çalışılmıştır.

Enerji sektöründe dışa bağımlı bir ülke olduğumuz için enerji harcamalarının artması GSMH’ yı olumsuz etkilemektedir. Bu varsayımından yola çıkarak çalışmada bağımlı değişken olarak GSMH(X) ile Enerji(Y) arasında;

Yt = β0+ β1Xt+ et

şeklinde bir model ele alınmıştır.

Bağımlı değişken olarak; ekonomik büyüme oranı serisi yerine ekonomik büyüme göstergesi olarak kabul edilen enflasyondan arındırılmış reel GSMH (sabit fiyatlarla) serisi kullanılmıştır. Verilerdeki birinci veri 1987 yılını ilk üç ayında elde edilen GSMH miktarını verir.

Enerji harcamalarına ait veri seti ise bağımsız değişken olarak belirlenmiştir. Aynı şekilde veri setinde 1. veri 1987 yılının ilk üç ayında enerji sektörüne yapılan harcama miktarını verir.

Serileri olası değişen varyans ve kısmen de olsa otokorelasyona karşı koruyabilmek için, serilerin logaritmik dönüşümleri alınmıştır. Ayrıca logaritma alma işlemi, serinin değerleri arasındaki farkları azaltacağından kısmen durağanlaştırmayı sağlayacaktır.

Çizelge 5.1 Değişkenlerin gerçek değerleri ve logaritmik değerlerinin bir kısmı

GSMH ve GSYIH-Sabit (1987) Fiyatlarla (TÜİK) (Üç Aylık, Bin YTL) için not:1923- dönemi YILLIK, 1987 den günümüze ÜÇ AYLIK, 1923-1947 dönemi 1948-1986 Fiyatlarıyla, 1948-1967 dönemi 1968 Fiyatlarıyla, 1968 den günümüze 1987 Fiyatlarıyla

Değişkenler arasında ekonometrik olarak anlamlı ilişkiler elde edilebilmesi için analizi yapılan serilerin durağan seriler olması gerekmektedir. Değişkenlere ait serilerde trend

ÇEYREKLER GSMH logGSMH ENERJİ LOGENERJİ

1987Q1 13407,1 4,12733 1348,3 3,12979

1987Q2 16308,8 4,21242 1501,6 3,17655

1987Q3 25229,2 4,4019 1695,2 3,22922

1987Q4 20074,3 4,30264 1887,4 3,27586

1988Q1 14522,2 4,16203 1397,6 3,14538

1988Q2 16831,6 4,22613 1593,8 3,20243

1988Q3 25614,4 4,40848 1775,4 3,2493

1988Q4 19140 4,28194 1990,3 3,29892

1989Q1 14394,9 4,15821 1375 3,1383

1989Q2 16605,9 4,22026 1624,5 3,21072

1989Q3 26448,6 4,4224 1687,4 3,22722

1989Q4 19897,9 4,29881 2010,2 3,30324

1990Q1 16114,2 4,20721 1572,7 3,19665

1990Q2 19073,2 4,28042 1804,1 3,25626

1990Q3 27931,5 4,44609 1905 3,27989

1990Q4 21472,9 4,33189 2334,2 3,36814

1991Q1 15899,8 4,20139 1535,4 3,18622

1991Q2 18738,9 4,27274 1808,2 3,25725

1991Q3 28891,1 4,46076 1921,6 3,28366

1991Q4 21357,3 4,32955 2273,3 3,35666

1992Q1 17290,8 4,23782 1663,2 3,22094

1992Q2 19917,4 4,29923 1925,5 3,28454

1992Q3 30444 4,4835 2133,6 3,32911

1992Q4 22670,3 4,35546 2516 3,40071

bulunuyorsa, ilişki gerçek olmaktan çok sahte regresyon (spurious regresyon ) şeklinde ortaya çıkabilir. Bu nedenle regresyonun gerçek ilişkiyi mi yoksa yanıltıcı ilişkiyi mi ifade ettiğini, araştırırken zaman serisi verilerinin durağan olup olmadıkları incelenir.

5.2 Durağanlık Testleri

Değişkenlerimize ait serilerin grafiklerine bakarak durağanlıkları hakkında kabaca yorum yapabiliriz. Daha kesin yorumlar için ise durağanlık testleri yapılmıştır.

Şekil 5.1 Lngsmh serisinin görünümü

Seride sabit, trend ve mevsimsel etkinin olduğu açıktır. Seride mevsimsel etki sistematik olarak tekrarlanan artış ve azalışlarla, trend ise serinin artan bir seyir içinde olması ile gözlemlenebilir.

Şekil 5.2 Lnenerji serisinin görünümü

Enerji serisinin de mevsimsel etkiye, sabit ve trend etkisine sahip olduğunu şekil 5.2’ de görmekteyiz.

Mevsimsel etkiyi görmek için aşağıdaki hipotez testlerini de uygulayabiliriz.

Ho: Yapay değişkenleri anlamsızdır.(D1=D2=D3=D4=0) H1: Yapay değişkenleri anlamlıdır.

Çizelge 5.2 Lngsmh için mevsimsellik etkisi analizi Bağımlı değişken: LNGSMH

Değişken Katsayı değ Std. hata t-istatistiği Olasılık değ.

D1 4.319473 0.021927 196.9967 0.0000

D2 4.387350 0.021927 200.0924 0.0000

D3 4.538928 0.021927 207.0053 0.0000

D4 4.415180 0.022468 196.5088 0.0000

Yapay değişkenleri için p olasılık değerleri α=0.05 güven düzeyinden küçük oldukları için yokluk hipotezi reddedilir. Yani Lngsmh serisi için mevsimsel etki vardır diyebiliriz.

Şekil 5.3 Mevsimsel etkiden arındırılmış Lngsmh=Lngsmh_sa

Çizelge 5.3 Lnenerji için mevsimsellik etkisi analizi Bağımlı değişken: LNENERJI

Değişken Katsayı değ Std. Hata t-istatistiği Olasılık değ.

D1 3.315188 0.018911 175.3024 0.0000

D2 3.360163 0.018911 177.6806 0.0000

D3 3.387091 0.018911 179.1045 0.0000

D4 3.428034 0.019378 176.9010 0.0000

Ho: Yapay değişkenleri anlamsızdır.(D1=D2=D3=D4=0) H1: Yapay değişkenleri anlamlıdır.