Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 40, Şubat 2017, s

(1)

_____________________________________________________________________________________

Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 5, Sayı: 40, Şubat 2017, s. 142-152

Yayın Geliş Tarihi / Article Arrival Date Yayınlanma Tarihi / The Publication Date 25.11.2016 10.02.2017

Yrd. Doç. Dr. Rıdvan KARACAN Kocaeli Üniversitesi, Hereke Ö.İ.Uzunyol MYO

karacanr@gmail.com

TÜRKİYE’DE DÖVİZ KURU DEĞİŞİMİNİN GIDA HARCAMALARINA ETKİSİ ÜZERİNE AMPİRİK BİR ÇALIŞMA

Öz

Türkiye’de hane halkı tüketim harcamalarının içinde gıda harcamalarının payı ol- dukça yüksektir. Gıda tüketiminin zorunlu olması, gıda fiyatlarının yükselmesi ve- ya düşmesi durumunda gıda harcamalarını da etkilemektedir. Bu etki döviz kurundaki değişikliğe bağlı bir etkidir. Aslında çalışmanın amacı da bu iddiayı ispatla- maktır. Bu bağlamda Türkiye ekonomisinde döviz kuru değişimi ile gıda harca- maları arasındaki ilişki için 1995-2015 dönemi yıllık veriler kullanılarak Vektor Otoregressif Model (VAR) modeli kurulmuştur. Konu önce teorik boyutta ele alınmış, daha sonra uygulanacak model ile birlikte, modelde yer alan değişkenler kısaca tanımlanarak ekonometrik analiz yapılmıştır. Analiz sonucunda elde edilen istatistiksel bulguya göre; İlgili dönem için Türkiye’de döviz kuru ile gıda harca- maları arasında fonksiyonel bir ilişki vardır.

Anahtar kelimeler: Döviz Kuru, Gıda Harcamaları, VAR Modeli.

(2)

Türkiye’de Döviz Kuru Değişiminin Gıda Harcamalarına Etkisi Üzerine Ampirik Bir Çalışma

The Journal of Academic Social Science Yıl: 5, Sayı: 40, Şubat 2017, s. 142-152

143 AN EMPIRICAL STUDY ABOUT THE IMPACT OF THE CHANGE IN

EXCHANGE RATE ON FOOD EXPENSES IN TURKEY Abstract

Food expenditures have a great percentage among the household consumption expenditures in Turkey. The compulsory nature of food consumption affects food expenditures in case of increase and decrease in food prices. This effect depends on the changes in exchange rate. The aim of this study ,in fact, is to prove this claim.

In this context, the Vector Autoregressive Model ( VAR) was set by using the an- nual data for the period 1995-2015, for the relation between the changes in exchange rate and food expenses in Turkish economy. The topic was first handled in the- ory, later the econometric analysis was done by briefly defining variables in the model along with the model to be used. According to the statistical finding obtai- ned from the analysis, there is a functional relation between exchange rate and food expenses for the related time period in Turkey.

Keywords: Exchange Rate, Food Expenses, The VAR Model.

Giriş

Gelir dağılımının bozuk olduğu gelişmekte olan ülkelerde halkın büyük bir kısmı yoksulluk sınırının altında yaşamaktadır. Yoksul kesimin en önemli özelliği marjinal gelir ile marjinal tüketim arasındaki ilişkide kendini göstermektedir. Gelir düzeyi düşük olan bireylerin marjinal tüketim eğilimlerinin yüksek olması bu ilişkinin derecesini ortaya koymaktadır. Hal böyle olun- ca ilave gelir tüketim harcamalarına gitmektedir. Tüketim harcamaları içerinde ilk sırayı gıda harcamaları almaktadır. Zira insanlar gelir imkanları sıfır dahi olsa yaşamsal faaliyetlerini sür- dürmek için öncelikli olarak tüketmek zorundadır. Bu bağlamda tüketim malları arasında gıda ürünleri ilk sırayı almaktadır. Dolayısıyla gıda harcamaları bu açıdan büyük önem arz etmektedir.

Ekonomileri dışa bağımlı olan ülkelerde yaşayan yoksul kesimler döviz kurundaki değişimler- den dolaylı bir şekilde etkilenmektedir. Zira bu gibi ülkeler gıda ürünleri anlamında dışa bağım- lı değildir ancak, petrol, doğal gaz ve elektrik gibi aramalı niteliğinde ürünlerde yüksek oranda dışa bağımlıdırlar, dolayısıyla üretimde girdi niteliğinde olan bu malların döviz karşılığında satın alınması döviz kurunda meydana gelebilecek değişimlerin gerek tarım sektöründe gerekse sanayi sektöründe üretilen gıda ürünlerine yönelik harcamaları dolaylı yoldan etkilemektedir.

Bu açıdan çalışmada Türkiye’de gıda harcamaları ile döviz kuru arasındaki ilişkinin ampirik analizi yapılmak istenmiştir. Araştırma dönemi olarak 1995-2015 dönemi seçilmiştir. Bu amaçla çalışmada Türkiye ekonomisinde döviz kuru değişimi ile gıda harcamaları arasındaki ilişki için 1995-2015 dönemi yıllık veriler kullanılarak Vektor Otoregressif Model (VAR) modeli kurul- muştur. Bu çalışmanın amacı döviz kuru ile gıda harcamaları arasındaki ilişkinin gücünü ve etkilerini Türkiye ekonomisi özelinde test etmektir. Dolayısıyla konu önce teorik boyutta ele alınmış, daha sonra uygulanacak model ile birlikte, modelde yer alan değişkenler kısaca tanım- lanarak ekonometrik analiz yapılmıştır. Analiz sonucunda elde edilen istatistiksel bulgular yo- rumlanmıştır.

(3)

144 1.Literatür Araştırması

Gelişmekte olan ülkelerde gıda ürünlerinin toplam tüketici harcamalarında yüksek bir paya sahip olması, bu ülkelerde tüketici enflasyonunun gelişmiş ülkelere kıyasla daha hızlı bir artış göstermesine neden olmaktadır. Dünyada tarım ürünleri fiyatlarının artışında etkili olan arz kaynaklı unsurlar arasında, mevsim normallerin üzerinde seyreden hava sıcaklıkları, yağış mik- tarında görülen azalma ile petrol ve benzeri girdi maliyetlerindeki artışlar ön plana çıkmaktadır (Başkaya, Gürgür ve Öğünç, 2008,2).

Literatürde gıda harcamaları ile döviz kuru arasındaki ilişkiyi inceleyen sınırlı sayıda araştırma vardır. Karkacıer, (2000) Türkiye’de 1982- 1997 arası dönemi kapsayan süt ve süt ürünlerinin ithal talebi üzerine etkili ekonomik faktörler regresyon analizi ile parametreler ile araştırmıştır.

Araştırma sonunda, kişi başına milli gelir, fiyatlar ve dolar döviz kuru faktörlerinin ithal talep miktarı üzerinde pozitif etki yaptığı buna karşılık, gecikmeli ithal miktarı ve trend faktörünün (tüketici tercihleri) ise ithalatı azaltıcı etki yaptığı bulgularına ulaşılmıştır.

Kara ve Öğünç, (2011) Yapmış oldukları çalışmada, alternatif modeller kullanarak Tür- kiye’de döviz kuru ve ithalat fiyatlarının çekirdek tüketici fiyatları (işlenmemiş gıda ve alkollü içecekler-tütün hariç TÜFE) üzerindeki etkisini (geçişkenlik etkisi) incelemişdir. 2002-2011 dönemi için yapılan tahminler, geçişkenliğin bir yıllık zaman diliminde her iki değişken için de ortalama yüzde 15 civarında olduğu yönündedir. Ayrıca bulgular döviz kuru ile tüketici fiyatları arasındaki ilişkinin zaman içinde azalmaya devam ettiğini göstermektedir.

Aktürk ve Lotfi, (2016) tarafından Türkiye ile çeşitli ülkeler arasında 1980- 2013 yılları için ithalat talebinin gelir esnekliğinin belirlenmesine yönelik çalışma yapılmıştır. Yapılan ça- lışmada bağımlı değişkenlerden biride döviz kuru olarak belirlenmiştir. Bu bağlamda elde edilen sonuçlara göre, ithalat talebinin gelir esnekliğinin genel olarak yüksek olduğu bulunmuştur.

Davidson, Halunga, Lloyd, McCorriston ve Morgan (2012), İngiltere’de 1990-2010 yılları ara- sında perakende gıda fiyatlarındaki artışın etkilerini araştırmış. Yapmış olduğu ampirik analizler sonucunda perakende gıda fiyatlarını en çok döviz kurunun etkilediği yönünde bulgular elde edilmiştir.

Leigh, D. ve Rossi, M. (2002), 1994-2002 dönemi için, Türkiye'de döviz kuru hareketleri ile yurtiçi fiyatlar arasındaki ilişkiyi vektör otoregresyon (VAR) modeli kullanarak analiz etmiştir.

Şu bulgular elde edilmiştir; üretici fiyatlarına geçiş etkisi tüketici fiyatlarına göre çok belirgin- dir. Geçiş etkisi yaklaşık bir yıl sürmektedir. Ancak ilk dört ay tüketici fiyatlarındaki etki daha bariz oluşmaktadır. Ayrıca diğer gelişen piyasalara göre Türkiye ekonomisinde ki etki daha fazladır.

Yükseler, (2014) yapmış olduğu araştırmada, TÜİK verilerine göre Türkiye’de, 2014 yılı yaşa- nan kuraklık nedeniyle, tarımsal üretimde önemli düşüşler ortaya çıkmıştır. Bitkisel üretimdeki bu gerilemeye rağmen, gıda ürünlerine yönelik iç ve dış talep artarak devam etmiştir. 2014 yılı ilk yarısında gıda içecek-tütün harcamalarındaki bir önceki yıla göre yüzde 3,1 olarak gerçek- leşmiştir, benzer şekilde gıda ürünlerinde 6 milyar dolardan 6,5 milyar dolara yükselen bir dış ticaret fazlası yaşanmıştır. Bu durumun ortaya çıkmasında, döviz kurlarındaki artışta önemli rol oynamıştır.

(4)

145 2.VERİ SETİ VE YÖNTEM

Çalışma 1995-2015 dönemi yıllık verileri ile Türkiye ekonomisi özelinde ele alınmıştır. Kulla- nılan veriler T.C. Merkez Bankası web sitesinden (EVDS) alınmıştır. Yapılan testler ve tahminlerde E-views 9,0 programından yararlanılmıştır. Bu çalışmada döviz kurundaki değişimin gıda harcamaları üzerinde yarattığı etki araştırılacaktır. Seriler arasındaki ilişkilerin araştırılma- sında birçok yöntem kullanılabilmektedir. Bu çalışma için önemli konulardan bir tanesi değiş- kenlerden birinde meydana gelen bir değişmenin diğer değişkenler üzerinde yarattığı etkilerin ölçülmesidir. Bu bağlamda VAR modeli içerisinde tahmin edilebilen etki tepki analizinde seri- lerden birinde meydana gelen bir şoka diğer değişkenlerin verdikleri tepkiler ölçülebilmektedir (Wickens ve Motto, 2001, 37). Ayrıca, VAR metodolojisi içsel (endojen) tepki ile dışsal (ekso- jen) etkiyi ayırt etme olanağı sağlamaktadır. VAR metodolojisi, sahip olduğu bu özelliklerinden ötürü bu çalışmada kullanılacak yöntem olarak seçilmiştir. (Smets ve Wouters, 1999,490).

1995-2015 yapısal bir kırılmanın olabileceği tahmin edilerek Cusum testi yapılmıştır. Cusum testiyle yapılan incelenme sonucu yapısal bir kırılmanın olmadığı görülmüştür.

2.1.VAR Modeli

VAR modelleri kullanılarak yapılan ilk ampirik çalışmayı Sims gerçekleştirilmiştir (Sims, 1980,1- 33). Sims bu çalışmayla ekonomik sistemin dinamiklerini analiz etmek istemiştir (Ha- milton, 1994, 291). İstatiksel testlerde sıklıkla VAR modeli kullanılır. VAR modeli değişkenler arasında dinamik ilişkilerin belirlenmesinde kullanılır. Ayrıca bu metodoloji istatistiksel olmayan önsel bilgilerle zenginleştirilmiştir (Pfaff, 2008,1). Ayrıca politika yapıcılar, VAR modeli ile makroekonomik değişkenlerin ekonomik şoklar karşında nasıl tepki verdiğini izleyebilmek- te, şok sonrası değişen durumlara daha sağlıklı cevap verebilmektedir (Sarte, 1997, 45).

VAR modelinde çıkan sonuçlar diğer makro ekonomik modellere göre kolayca yorumlanır ve tahmin edilir. Bu bağlamda bir çok ekonomist farklı politikaların etkilerini incelemek amacıyla VAR modelini tercih etmektedir (Bjornland, 2000,5).

2.1.1.Granger Nedensellik Testi

VAR modellerinde sıkça başvurulan uygulamalardan biride Granger nedensellik testidir. (Fores- ti, 2006, 3). Granger Nedensellik kavramı, Granger (1969) tarafından öngörü yeteneğini artır- mak amacıyla kullanılmıştır (Ghysels et al. 2013,3). Granger’ın iki değişken arasındaki nedensellik ilişkisini gösteren modeli aşağıdaki gibidir (Granger, 1969, 427).

 

     



 ⁿ

i

n

i i t i i

t i t

t b Y a X bY

X

1 1

1

0 

 

     



 ⁿ

i

n

i

i t i i

t i t

t c X c X dY

Y

1 1

2

0 

2.1.2.Etki Tepki Fonksiyonu

Etki tepki fonksiyonları Var modeli uygulamadaki yöntem ve kolaylığı nedeniyle, birçok makroekonomik modellin tahmininde tercih edilen bir hesaplama aracı olmuştur. (Hall, Inoue, Na-

(5)

146 son and Rossi, 2007,1-39). Etki-tepki fonksiyonu bir değişkende meydana gelecek kısa süreli

bir dış şokun dinamik modelde meydana getireceği etkiyi analiz eder (Lu ve Xin Kesikoğlu, 2010, 9).

2.1.3.Varyans Ayrıştırma

Varyans ayrıştırması analizi VAR modeli bağlamında iktisadi dalgalanmaların sebeplerini de- ğerlendirmesinde bir çok ekonometrist tarafından kullanılmaktadır (Seymen 2008, 6). Varyans ayrıştırması ile değişkenler arasındaki nedensellik ilişkilerinin derecesi belirlenir (Enders, 1995,305). Varyans ayrıştırması, içsel değişkenlerden birisindeki değişimi, bütün içsel değiş- kenleri etkileyen ayrı ayrı şoklar olarak ayırır. Varyans ayrıştırmasıyla, her rassal şokun, gelecek dönemler için öngörünün hata varyansına olan etkisini ortaya çıkarmak amaçlanmaktadır (Aktaş, 2010,127).

3.Ampirik Analiz Sonuçları 3.1.Birim Kök Test Sonuçları

Durağan olmayan serilerle elde edilen sonuçlar sahte regresyon (superious regression) sorununa yol açabilmektedir. Bu nedenle çalışmamızda ilk olarak birim kök testi aracılığı ile serilerin durağanlığı araştırılmıştır. Birim kök analizi sonuçlarına göre döviz kuru oranı ve gıda serisi fark durağan çıkmıştır.

Durağan olmayan serilerin birinci farkları alındıktan sonra seriler tekrar birim kök analizine tabi tutulmuş farklarının alınmasıyla durağanlığın sağlanıp sağlanmadığı araştırılmıştır. Kur serisinin üçüncü fark da, gıda serisinin ikinci fark da durağan bir yapıya sahip olduğu görülmüştür. So- nuçlar aşağıda görülmektedir.

Tablo 1: Kur Oranı DF Regresyon Sonuçları Null Hypothesis: KURFARK3 has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=3)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.217769 0.0010 Test critical values: 1% level -3.959148

5% level -3.081002

10% level -2.681330

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 15

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(KURFARK3) Method: Least Squares

Date: 11/29/15 Time: 15:03 Sample (adjusted): 2001 2015

Included observations: 15 after adjustments

(6)

147 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

KURFARK3(-1) -2.315117 0.443699 -5.217769 0.0002 D(KURFARK3(-1)) 0.512273 0.254320 2.014284 0.0670

C 1693.527 7203.166 0.235109 0.8181

R-squared 0.824197 Mean dependent var 307.3333 Adjusted R-squared 0.794897 S.D. dependent var 61579.51 S.E. of regression 27888.34 Akaike info criterion 23.48666 Sum squared resid 9.33E+09 Schwarz criterion 23.62827 Log likelihood -173.1500 Hannan-Quinn criter. 23.48515 F-statistic 28.12914 Durbin-Watson stat 1.980075 Prob(F-statistic) 0.000030

Tablo 2: Gıda Serisi Oranı DF Regresyon Sonuçları Null Hypothesis: GIDAFARK2 has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=3)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.866294 0.0002 Test critical values: 1% level -3.886751

5% level -3.052169

10% level -2.666593

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 17

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(GIDAFARK2) Method: Least Squares

Date: 11/29/15 Time: 15:05 Sample (adjusted): 1999 2015

Included observations: 17 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

GIDAFARK2(-1) -1.504351 0.256440 -5.866294 0.0000

C 8865366. 9679735. 0.915869 0.3742

R-squared 0.696439 Mean dependent var 3654118.

Adjusted R-squared 0.676201 S.D. dependent var 69841525 S.E. of regression 39742147 Akaike info criterion 37.94385 Sum squared resid 2.37E+16 Schwarz criterion 38.04188 Log likelihood -320.5228 Hannan-Quinn criter. 37.95360 F-statistic 34.41340 Durbin-Watson stat 1.909357 Prob(F-statistic) 0.000031

(7)

148 3.2.VAR Modelinin Tahmini

VAR modelinin tahmin edilmeden önce uygun gecikme sayısının belirlenmesi gerekmektedir.

Bunun için LR testi yapılmıştır. Ancak her iki VAR modeli için optimum gecikme uzunlukları 1 olarak belirlenmiştir. LR test sonuçları aşağıdaki tablolada görülmektedir.

Tablo 3. Gecikme Uzunluğu Testi Sonuçları VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: KURFARK3 KONUTFARK2 GIYIMFARK3 GIDAFARK2

Exogenous variables: C Date: 11/29/15 Time: 21:55 Sample: 1995 2015

Included observations: 16

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 -1101.450 NA 1.21e+55 138.1813 138.3745 138.1912 1 -1078.443 31.63517* 5.48e+54* 137.3054* 138.2711* 137.3548*

* indicates lag order selected by the criterion

LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error

AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

VAR analizinde ilk olarak Granger Nedensellik testinin yapılması gerekir.

3.3.Granger Nedensellik Testi Sonuçları

Var model (finansal ve reel sektör) için Granger nedensellik testi sonuçlarına göre döviz kuru ile gıda harcamaları arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi vardır. Kur → Gıda Harcamaları; Gıda Harcamaları → Kur.

3.4.Etki Tepki Analizi

Kur serisi ile gıda harcamaları arasından bir etkinin var olduğu görülmektedir.

(8)

149 Grafik 1: Etki Tepki Analizi

-40,000 -20,000 0 20,000 40,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of KURFARK3 to KURFARK3

-40,000 -20,000 0 20,000 40,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of KURFARK3 to GIDAFARK2

-40,000,000 -20,000,000 0 20,000,000 40,000,000 60,000,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of GIDAFARK2 to KURFARK3

-40,000,000 -20,000,000 0 20,000,000 40,000,000 60,000,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Response of GIDAFARK2 to GIDAFARK2 Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

3.5.Varyans Ayrıştırma Analizi

Varyans ayrıştırması analizinde kur serisinin birinci ayda % 100 olarak kendi kendini açıkladığı için en dışsal kur oranı olmaktadır. İkinci olarak kur serisinin varyans ayrıştırmasına bakıldığın- da gıda serisinin ortalama %26-28 oranlarında kur serisini açıkladığı görülmektedir. Gıda serisinin varyans ayrıştırmasına bakıldığında kurdaki değişimlerin ortalama %46-48 arasında açık- ladığı görülmüştür.

Tablo 4. Varyans Ayrıştırma Analizi

Variance Decomposition of KURFARK3:

Period S.E. KURFARK3 GIDAFARK2

1 26373.02 100.0000 0.000000

2 35986.14 81.27817 18.72183

3 38469.60 72.21294 27.78706

4 38997.53 71.95849 28.04151

5 39539.89 72.31283 27.68717

6 39822.85 71.77013 28.22987

7 39879.16 71.57644 28.42356

8 39909.02 71.61893 28.38107

9 39935.09 71.60423 28.39577

10 39943.26 71.57879 28.42121

(9)

150 Variance Decomposition of GIDAFARK2:

Period S.E. KURFARK3 GIDAFARK2

1 32039611 12.95801 87.04199

2 41733882 48.07934 51.92066

3 47840810 49.22399 50.77601

4 49363434 46.46391 53.53609

5 49759291 46.99483 53.00517

6 50176214 47.52010 52.47990

7 50366641 47.36700 52.63300

8 50402519 47.31603 52.68397

9 50426833 47.36568 52.63432

10 50445701 47.37039 52.62961

Cholesky Ordering: KURFARK3 GIDAFARK2 3.6. VAR Analizinin Güvenilirlik Testleri

VAR analizinden elde edilen sonuçların güvenilirliğinin araştırılması için bazı testlere başvuru- labilir. Bu bağlamda ilk olarak VAR modelinin otokorelasyona sahip olup olmadığı araştırılmış- tır. Buna göre bütün köklerin birim çember içerisinde olmasından ötürü VAR modelinin dura- ğan olduğu gösterilmektedir.

Ele alınan modelde otokorelasyon sorunu olup olmadığı incelenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, olasılık değerlerinin 0.05’in altında kaldığı, diğer bir deyişle otokorelasyon sorununun mevcut olmadığı görülmüştür.

Sonuç

Bu çalışmada döviz kurundaki değişimin gıda harcamaları üzerinde yarattığı etkisi araştırılmış- tır. Bu amaçla Türkiye’de gıda harcamaları ile döviz kuru arasındaki ilişkinin ampirik analizi yapılmıştır. Çalışmada Türkiye ekonomisinde döviz kuru değişimi ile gıda harcamaları arasın- daki ilişki için 1995-2015 dönemi yıllık veriler kullanılarak Vektor Otoregressif Model (VAR) modeli kurulmuştur. Kullanılan veriler T.C. Merkez Bankası web sitesinden (EVDS) alınmıştır.

Yapılan testler ve tahminlerde E-views 9,0 programından yararlanılmıştır.

Elde edilen bulgulara göre ilgili dönemde döviz kuru ile gıda harcamaları arasında doğrusal ilişki söz konusudur. Yani döviz kurunda meydana gelen değişim ile gıda harcamaları arasında aynı yönde ilişki mevcuttur. Bu ilişki gıda ürünleri üretim aşamasında dolaylı yoldan ortaya çıkmaktadır; bu bağlamda gıda ürünlerinin taşınması, işlenmesi sırasında gerekli olan petrol, elektrik ve doğal gaz gibi hammaddelerin döviz karşılığı satın alınması, döviz kurunda ortaya çıkabilecek değişiklikler gıda fiyatlarına etki etmektedir. Buda bütçeden gıda tüketimine ayrılan payı artırıp azaltmakta böylece gıda harcamalarının seyri değişmektedir.

(10)

151 KAYNAKLAR

Aktürk, E. & Habib L. (2016). A Study On Income Elasticity Of Import Demand In Turkey (1980-2013), Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 22, 229-241.

Aktaş, C. (2010). Türkiye’de Reel Döviz Kuru İle İhracat ve İthalat Arasındaki ilişkinin Var Tekniğiyle Analiz, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt:6, Sayı:11, 123–140.

Alastair, H., Atsushi I., James M. N. & Barbara R. (2007). Information Criteria For Impulse Response Function Matching Estimation Of DSGE Models, Working Paper, Federal Reserve Bank of Atlanta, 1-39.

Başkaya , Y.S., Tuğrul G. & Fethi Ö. (2008). İşlenmiş Gıda Fiyatlarını Belirleyen Faktörler, Araştırma ve Para Politikası Genel Müdürlüğü Çalışma Tebliği No:08/09.

Bjørnland, H. C. (2000). VAR Models in Macroeconomic, ResearchStatistics Norway Research Department, Documents, 1-31.

C. W. J. Granger, (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross- Spectral Methods, Econometrica, Vol: 37, No: 3.

Christopher A. Sims. (1980). Macroeconomics and Reality, Econometrica, Volume: 48, No:1, 1-33.

Enders,W. (1995). Applied Econometric Time Series, Second Edition, USA: John Wiley&Sons Inc.

Frank S. & Raf, W. (1999). The Exchange Rate And The Monetary Transmission Mechanism in Germany, De Economist, 147, No:4, 489-520.

Ghysels, E., Jonathan B. H. & Kaiji, M. (2013). Testing for Granger Causality with Mixed Frequency Data, CEPR Discussion Papers 9655.

J. Davidson, A. Halunga, T.A. Lloyd, S. McCorriston & Morgan,C.W. (2012). Explaining UK Food Price Inflation, Working Paper No. 1, Seventh Framework Programme Grant Ag- reement No. KBBE-265601-4 TRANSFOP

James D. H. (1994). Time Series Analysis, Princeton: Princeton University Press,

Kara H. & Öğünç,F. (2011). Döviz Kuru ve İthalat Fiyatlarının Enflasyona Etkisi, TCMB Eko- nomi Notları, Sayı:14

Karkacıer O.(2000). Türkiye Süt ve Süt Ürünleri İthal Talep Analizi, Turk J Agric For 24, TU- BİTAK, 421–427.

Kesikoğlu, F. & Barışık S. (2006). Türkiye Bütçe Açıklarının Makroekonomik Değişkenler Üzerine Etkisi (1987-2003 VAR, Etki-Tepki Analizi, Varyans Ayrıştırması), Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, Cilt:61, No:4, 59-82.

Leigh, D. & Rossi, M. (2002). Exchange Rate Pass Through in Turkey, IMF Working Paper, WP/02/204 https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2002/wp02204.pdf, Erişim Tarihi:

05.12.2015

Lu, C. & Zhou X.(2010). Impulse-Response function Analysis: An application to macroeco- nomy data of China, D-level Essay in Statistics Department of Economics and Society, Högskolan Dalarna, Sweden, 1-25.

(11)

152 Michael R. W. & Motto, R. (2001). Estimating Shocks and Impulse Response Functions, Jour-

nal of Applied Econometrics, 16, (3).

Pasquale F.(2006). Testing for Granger Causality Between Stock Prices and Economic Growth, MPRA Paper, No. 2962, 26.

Pfaff, B. (2008). Var, SVAR and SVEC models: Implementation within R package vars, Jour- nal of Statistical Software, 27(4):1–32.

Pierre, D.G.S.(1997). On The Identification of Structural Vector Autoregressions, Economic Quarterly, Federal Reserve Bank of Richmond, Volume: 83/3, (

Seymen A. (2008). A Critical Note on the Forecast Error Variance Decomposition, Zentrum für Europaische, Discus si on Paper No. 08-065, 1-23.

Yükseler, Z. (2014). Türkiye’de Tüketim Harcamalarının Yapısı ve Gıda Harcamaları (AB Ül- keleri ile Karşılaştırma), ResearchGate, https://www.researchgate.net, Erişim Tarihi:

12.06.2016