Avrupa biRLİĞİnde mevduatin korunmasi

Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği    
kullanılacağı düşünülerek ayrıca fiyat denklemine bakıldığında R
2
 ve HKT 
değerlerinin tatmin edici bir düzeyde oldukları söylenebilmektedir. VAR-1 
modelinden elde edilen öngörüler aşağıdaki grafikte sunulmuştur. 
 
VAR-1 modeli eğitme setinin içerdiği yapıyı başarılı bir şekilde 
yakalayabilmiştir. Özellikle, 1994 krizini yakaladığı görülmektedir fakat bu durum 
büyük ölçüde kukla değişken kullanılmasından kaynaklanmıştır. Bununla birlikte, 
kukla değişken olmadan bir tahmin alındığında da büyük ölçüde 1994 krizi tahmin 
edilebilmektedir. Model öngörüleri, yeni verilerle öngörü alınan test dönemine 
bakıldığında ise modelin başarısı biraz zayıflamaktadır. Özellikle, Şubat 2001 
krizinin etkilerini, bu dönemde kur politikasındaki değişim nedeniyle bir yapısal 
değişim mevcuttur, tahmin etmekte oldukça başarısız gözükmektedir. 
 
Grafik 3.7: VAR-1 Modeli Öngörüleri (%) 
-10
0
10
20
30
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
00
01
Gerçekleşme
Öngörü
 
 
3.2.2. Üretim Modeli (VAR-2) 
 
Üretim için tahmin edilen VAR modeli (VAR-2) daha önce belirtilen 
fonksiyonel yapı itibariyle üç değişken içermektedir: U, R ve Pi. Modelin tahmin 
                                                                                                                                                                   
 
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf   
63

---

Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği    
sürecine geçmeden önce, VAR-1 modelinde olduğu gibi bu değişkenlerin 
durağanlık testleri uygulanmıştır. ADF testlerinde trend kullanılmamıştır ve 
gecikme seçimi, yüksek dereceli otokorelasyonu test edebilecek şekilde, 
kullanılacak gecikmelerin anlamlılık düzeylerine göre belirlenmiştir. Değişkenlerin 
doğal logaritmalı düzey değerleri için uygulanan ADF testi sonuçları  aşağıdaki 
tabloda verilmiştir. 
 
Tablo 3.3: Üretim Modeli Değişkenlerine Ait Durağanlık Testleri 
ADF İstatistiği 
Değişken Gecikme  Düzey Birinci 
Fark 
U 2 -1.91 -10.77 
R 1 -2.31 -8.08 
Pi 1 0.85 -7.60 
   %1   Kritik Değer: -3.47 
   %5   Kritik Değer: -2.87 
   %10 Kritik Değer: -2.57 
 
Tablodan görüldüğü gibi, U ve Pi değişkenlerinin doğal logaritmalı düzey 
değerleri I(1) değişkenler olarak tanımlanabilmektedir. Diğer bir ifade ile, bu seriler 
birinci farkları alındığında durağan bir yapıya kavuşmaktadırlar. Faiz (R) değişkeni 
içinse bir belirsizlik durumu söz konusudur. Bu değişkenin birinci farkı kesinlikle 
durağan olmakla birlikte, düzey değerlerinin de durağan olma ihtimali 
bulunmaktadır. En azından, anlamlılık düzeyinin yüzde 10 yerine yaklaşık olarak 
yüzde 12 seviyesinde kabul edilmesi durumunda faiz değişkeni durağan olarak 
tanımlanabilecektir. Nitekim, yüzde 12 anlamlılık düzeyi göz ardı edilemeyecek bir 
oran olarak düşünülebilir. Diğer taraftan, R değişkeninin zaten bir oran olması 
nedeniyle, modele düzey olarak dahil edilmesinin ekonomik rasyonele göre daha 
anlamlı olacağı düşünülebilir. Çünkü, üretim artışının faiz oranındaki değişmeden 
ziyade faiz oranının kendisi tarafından açıklanması daha anlamlıdır. Bu yüzden, 
hata payı gözardı edilerek, R değişkeninin I(0) yapısında olduğu kabul edilmiştir ve 
dolayısıyla modele düzey olarak dahil edilmiştir. 
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf   
64

---

Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi: Bazı Makroekonomik Değişkenler İçin Türkiye Örneği    
Durağanlık testlerinin sonuçları ışığında, serilerin durağan halleri kullanılarak 
bir kısıtsız VAR modeli tahmin edilmiştir. Ayrıca, deterministik mevsimsellik 
varsayımı altında,   tahmin   edilen   modele   dışsal   olarak   mevsimsel   kukla   
değişkenler de eklenmiştir. Diğer modellerde olduğu gibi model tahmini için eğitme 
seti verileri kullanılmıştır. Birinci gecikme yapısında tahmin edilen VAR-2 
modelinin sonuçları Tablo 3.4’te sunulmuştur. 
 
Tablo 3.4: VAR-2 Modeli Tahminleri 
Değişken U  R  Pi 
-0.437 
-0.021
-0.002
 (0.072) 
 (0.041)
 (0.031)
U(-1) 
(-6.066) (-0.494)
(-0.058)
-0.003 
 0.953
 0.023
 (0.031) 
 (0.017)
 (0.013)
R(-1) 
(-0.094) 
 (54.01)
 (1.759)
-0.352 
 0.299
 0.283
 (0.184) 
 (0.104)
 (0.080)
Pi(-1) 
(-1.904) 
 (2.856)
 (3.517)
 1.781 
-0.208
 0.707
 (0.194) 
 (0.110)
 (0.084)
Sabit 
Terim 
 (9.146) 
(-1.887)
 (8.322)
R
2
0.558 
 0.957
 0.198
HKT 
0.674 
 0.217
 0.128
F-istatistiği 
13.642 
 245.10
 2.673
Akaike Bilgi Kriteri 
-10.519
Schwarz Kriteri 
-9.676
 
Yukarıdaki tablonun düzeni VAR-1 modeli için verilen tablonun düzeni ile 
aynıdır. Her açıklayıcı değişken için katsayı, standart hata ve t-istatistiği tabloda 
gösterilmiştir. Öngörüleri kullanılacak olan üretim değişkenine ait denklem anlamlı 
gözükmektedir. Bu denklem için korelasyon katsayısı (R
2
) bir miktar düşük olmakla 
birlikte (yaklaşık 0.56) yeterli düzeyde olduğu düşünülmektedir. Modelin geneline 
ait bilgi kriterlerine bakıldığında, Akaike ve Schwarz kriterleri, fiyat modelinde 
olduğu gibi, farklı gecikme yapılarına işaret etmişlerdir. Akaike kriteri dört gecikme 
yapısını  işaret ederken Schwarz kriteri bir gecikme yapısı öngörmüştür. Bu 
bağlamda, karşılaştırılabilir model yapısı olarak tek gecikmeye göre tahmin edilen 
http://ekutup.dpt.gov.tr/ekonomi/tahmin/yurtoglh/ysa..pdf   
65

---