İktisadi Faaliyete Dair Öncü Göstergeler ve Analiz Yöntemleri Evren Erdoğan Coşar Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Araştırma ve Para Politikası Genel Müdürlüğü

Giriş Büyüme Çevrimleri OECD Yöntemi Diğer Yöntemler Ekonomik faaliyet ile ilgili öncü göstergeler TCMB tarafından oluşturulan çeşitli öncü gösterge endeksleri

Büyüme Çevrimleri İş çevrimleri (business cycles) - serilerin düzeyleri etrafındaki dalgalanmalar - daralma dönemleri serinin düzeyindeki kesin azalışları içerir - trend bileşeninden arındırma yapılmaz Büyüme çevrimleri (growth cycles) - trend bileşeninden arındırılmış serilerdeki dalgalanmaları gösterir - daha çok büyüme/daralma dönemi vardır - iş çevrimlerinde olduğu gibi keskin azalışlar olmayabilir - ekonominin büyüme oranı etrafındaki dalgalanmaları göstermektedir

OECD Yöntemi

OECD Yöntemi - Ön Seçim (Pre-selection)_1 Büyüme çevrimi göstergesi olarak (referans seri olarak) genellikle sanayi üretim endeksi kullanılmaktadır Öncü gösterge olarak referans seri ile benzer dalgalanmalar gösteren (öncüleyen) seriler seçilmektedir Genellikle takip edilen makroekonomik değişkenler şunlardır: - GSYİH, bileşenleri ve sanayi üretimi - Bazı malların üretim değerleri (ham çelik, çimento, vb.) - Anketler (firmalarla ve hanehalkıyla ilgili) - Çeşitli imalat sanayi göstergeleri (siparişler, stoklar, vb.) - İnşaat göstergeleri - Dış ticaret verileri - İş piyasası göstergeleri - Üretici, tüketici fiyatları - Parasal veriler - Faizler, kurlar, diğer finansal göstergeler - Ödemeler dengesi verileri

OECD Yöntemi - Ön Seçim (Pre-selection)_2 Serilerin seçiminde dikkat edilen kriterler - Ekonomik anlamlılık - Frekans (aylık veriler çeyreklik verilere tercih edilmektedir) - Revizyon (önemli güncellemeler yapılmayan seriler tercih edilmektedir) - Serilerin güncel olması - Serilerin uzun zaman serisi içermesi

OECD Yöntemi - Filtreleme (Filtering) Dönem ayarlaması (üç aylık verilerin aylık frekansa dönüştürülmesi) Mevsimsellikten arındırma (X12-ARIMA, TRAMO/SEATS) Uç değerlerin tespiti Trend bileşeninden arındırma (serilerin uzun dönemli trend ve düzensiz bileşenlerinden arındırılması) - Kasım 2008 tarihine kadar OECD’de Phase Average Trend (PAT)/Month for Cyclical Dominance (MCD) tekniği uygulanmaktaydı. Bu tarihten itibaren Hodrick-Prescott (HP) filtresi uygulanmaktadır. Dönüş noktalarının belirlenmesi (Bry-Boschan algoritması uygulanmaktadır) Normalizasyon (serilerin aynı ölçeğe getirilmesi)

OECD Yöntemi - Değerlendirme ve Birleştirme (Evaluation - Aggregation) Seçilen serilerin birleştirilip tek bir seriye indirgenmesinden önce yapılan değerlendirmedir. - Serilerdeki dönüş noktaları referans serinin dönüş noktalarını öncülüyor mu ? - Serilerin devresel hareketleri ile referans serinin devresel hareketlerinin uyumu - Eksik/fazla devresel hareketin varlığı Seçilen öncü göstergelerin birleştirilip tek bir seri haline getirilme aşamasında eşit ağırlık kullanılmaktadır.

Trend Kapsayan Gösterim OECD Yöntemi - Sunum (Presentation) Devresel Gösterim Trend Kapsayan Gösterim 12 Aylık Yüzde Değişim Serilerin dönüş noktaları devresel gösterimden bulunmaktadır. Devresel gösterim çıktı açığı türü analizler için uygundur. 12 aylık yüzde değişim ile sanayi üretimi veya GSYİH’nın yıllık yüzde değişimi ile kıyaslanabilir.

Diğer Yöntemler Mevsimsel ve trend bileşenlerinin ayrıştırılmasında farklı teknikler uygulanmaktadır: - Hareketli ortalamalar, Beveridge-Nelson, Baxter-King vb.farklı trendden arındırma teknikleri, aylık fark alma, mevsimsel fark alma, vb. teknikler Büyüme – daralma dönemlerinin belirlenmesinde/tahmininde alternatif teknikler uygulanmaktadır: - Markov switching modelleri - Dönüş noktaları olasılıklarının hesaplanması (probit modelleri, Neftçi (1982) Sequential Probability Algorithm) - VAR modelleri Difüzyon endeksleri - büyüme ya da daralmanın ekonomi genelinde ne kadar yaygın olduğunu gösterir

Ekonomik Faaliyet ile İlgili Öncü Göstergeler Eş anlı göstergeler (coincident): GSYİH, istihdam, sanayi üretimi, kapasite kullanımı, gelir, satış rakamları Öncü göstergeler (leading): anket göstergeleri, siparişler, ortalama haftalık çalışma saatleri, beklentiler, yapı ruhsatları Takip eden göstergeler (lagging): yatırım harcamaları, stok seviyeleri, üretici fiyatları, faiz oranları, birim işgücü maliyetleri

Ekonomik Faaliyet ile İlgili Öncü Göstergeler – Türkiye Ekonomisi Eş anlı göstergeler (coincident): sanayi ciro ve sipariş endeksleri, *otomobil, ticari araç ve beyaz eşya üretim-iç piyasa satış-ihracat-ithalat verileri, TİM ihracat değerleri, tüketici kredileri, vergiler Öncü göstergeler (leading): seçilmiş İYA soruları (gelecek üç ay üretim, iç piyasa siparişleri, ihracat siparişleri, kapasite kullanım oranı, mamul mal stoklar, gelecek 12 ay yatırım harcamaları), reel kesim güven endeksi, PMI, CNBC-e ve TCMB tüketici güven endeksi, CNBC-e tüketim endeksi, elektrik üretimi, OSB’lerde kullanılan elektrik miktarı, tır geçiş belgeleri Takip eden göstergeler (lagging): M1, M2, M2Y, ÜFE, TÜFE, cari açık, sermaye girişleri * eş anlı göstergeler ancak ilgili olduğu döneme yakın bir tarihte açıklanıyor

Göstergelerin Değerlendirmesi Makroekonomik göstergelerle ekonomik faaliyet arasındaki genel uyuma bakılır - son dönem gelişmelerine odaklandığımız için genellikle mevsimsellikten arındırılmış serilerin seviyeleri takip edilir - iki seri arasındaki çapraz korelasyonlar incelenerek en yüksek korelasyonun değerine ve kaçıncı gecikmeli değerde gerçekleştiğine bakılır Makroekonomik göstergelerin ekonomik faaliyeti öncüleyip öncülemediğine bakılır - dönüş noktaları analizi

Bileşik Öncü Göstergeler Endeksi_1 - Ara malları ithalatı - Faiz oranı - Elektrik üretimi - İYA – ihracat olanakları - İYA – istihdam - İYA – iç piyasadan alınan siparişler - İYA – mamul mal stok miktarı

Bileşik Öncü Göstergeler Endeksi_2

MBÖTE Amaç: özel tüketim harcamalarındaki gelecek dönem hareketlerini görebilmek Oluşturan seriler (mevsimsellikten arındırılmış): otomobil hariç tüketim malları ithalatı, dahilde alınan mal ve hizmet vergileri, otomobil satışları, beyaz eşya iç piyasa satışları Yöntem: - mevsimsellikten arındırılmış serilerin üç aylık hareketli ortalamalarının alınıp aynı ölçeğe getirdikten sonra ağırlıksız olarak birleştirilmesi

MBYAT Amaç: yatırım harcamalarındaki gelecek dönem hareketlerini görebilmek Oluşturan seriler (mevsimsellikten arındırılmış): Kapasite kullanım oranı, reel kesim güven endeksi, sermaye malları ithalat miktar endeksi, sermaye malları üretim endeksi, ticari araç satışları, İYA-gelecek 12 ay yatırım harcaması beklentisi, faiz oranı Yöntem: - mevsimsellikten arındırılmış serilerin HP filtresi ile devresel bileşenlerinin bulunması - serilere ait devresel bileşenlerin temel bileşenler analizi (Principal Component Analyses) yöntemiyle birleştirilip tek bir seri haline getirilmesi