Öz

Hanehalkı ve reel sektör beklentileri ile diğer ekonomik göstergeler arasındaki ilişki literatürde sıkça tartışılmaktadır. Bu çalışmada ise hanehalkı beklentileri ile reel sektör beklentileri arasındaki ilişkinin varlığı ve boyutları, Tüketici Güven Endeksi (TGE) ve Reel Kesim Güven Endeksi’nin (RKGE) alt endeksleri arasında araştırılmıştır. 2007 Ocak-2020 Nisan döneminin analiz edildiği çalışmada literatürden farklı olarak, ilişkinin varlığının ortaya konulmasında ve seviyesinin ölçülmesinde, zamana bağlı değişen (dinamik) koşullu korelasyonları tahmin eden DCC-GARCH yöntemi kullanılmıştır. Çalışmanın literatürden bir diğer farklılığı, endeksler arasındaki ilişkilerde USD/TL kurunun ve COVID-19 salgınının etkilerini panel veri analizi ile ölçmeye çalışmasıdır. Elde edilen bulgular, TGE ve RKGE alt endeksleri arasında ilişkinin genel anlamda var olduğu, özellikle hanehalkının genel ekonomiye ve işsizliğe ilişkin beklentilerini gösteren TGE alt endeksleri ile reel kesimin ekonominin genel gidişatına ve sipariş miktarlarına ilişkin beklentilerini gösteren RKGE alt endeksleri arasında ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olduğu tespit edilmiştir. Panel veri analizi bulguları, USD/TL kurunun TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki ilişkiyi ters yönde etkilediğini, buna karşın COVID-19 salgının söz konusu ilişkiyi etkilemediğini işaret etmektedir.

Anahtar Sözcükler: Tüketici güven endeksi, Reel kesim güven endeksi, Dinamik koşullu korelasyon, Döviz kuru, COVID-19.

JEL kodları: C32, C53, E31, E37



Analysis of the Relationship Between Household and Real Sector Expectations in Turkey


Abstract

The relationship between household and real sector expectations and other economic indicators has been frequently discussed in the literature. On the contrary, the existence and dimensions of the relationship between household expectations and real sector expectations are investigated between the sub-indices of Consumer Confidence Index (TGE) and the Real Sector Confidence Index (RKGE) in this study. Unlike the literature, the DCC-GARCH method, which estimates time-varying (dynamic) conditional correlations, is used in the study in which the period between January 2007-April 2020 is covered. Another difference of the study from the literature is that it tries to measure the effects of the USD/TL exchange rate and the COVID-19 outbreak on the dynamic relationship by panel data analysis. The findings revealed that the relationship between TGE and RKGE sub-indices do exists in general manner, and there are statistically significant relationship between the TGE sub-indices which represent the expectations of the household regarding the general economy and unemployment, and the RKGE sub-indices which represent the expectations of the real sector regarding the general course of the economy and order amounts. The panel data analysis findings indicate that USD/TL exchange rate adversely affects the relationship between TGE and RKGE sub-indices, whereas COVID-19 outbreak does not affect the relationship.

Keywords: Consumer sentiments, Business sentiments, Dynamic conditional correlation, Exchange rate, COVID-19.

JEL classification: C32, C53, E31, E37


Makale Türü: Araştırma


Giriş

Ekonomik birimler, risk algıları ve beklentilerine göre kararlar almaktadırlar (Tversky and Kahneman 1979). Dolayısıyla, hanehalkları ve reel sektörün ekonomiye ilişkin görüş ve beklentilerinin izlenmesi politika yapıcılar açısından oldukça önemlidir. Türkiye’de hanehalkları ve reel sektörün eğilimlerini izlemek üzere başlıca iki endeks kullanılmaktadır. Bunlar, Türkiye İstatistik Kurumu tarafından hesaplanan Tüketici Güven Endeksi (TGE) ve Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası tarafından hesaplanan Reel Sektör Güven Endeksi (RKGE) göstergeleridir. TGE hem hanehalklarının güven seviyesini hem de alt endeksler aracılığıyla hanehalkındaki bireylerin mali durumları, genel ekonomiye ilişkin mevcut durum değerlendirmeleri ile gelecek dönem beklentilerini ölçmektedir. RKGE ise hem reel sektörün ekonomiye güvenini hem de alt endeksler aracılığıyla sektörün üretim, istihdam ve ihracat durumları ve beklentilerini ölçmektedir.

Yerli ve yabancı literatürdeki çalışmalar kapsam ve yöntem açısından değerlendirildiğinde; TGE ve RKGE ile ekonomik göstergeleri arasındaki ilişkiler kısa ve uzun dönem bakış açısıyla nedensellik ve eş-bütünleşme testleri yardımıyla incelendiği görülmektedir. Ancak TGE ve RKGE arasındaki ilişkiyi doğrudan analiz eden çalışmalar açısından literatürün zengin olmadığı göze çarpmaktadır. Literatürden farklı olarak bu çalışmanın amacı TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki ilişkiyi analiz etmek ve bu ilişkinin zaman içindeki eğilimi üzerinde USD/TL ve COVID-19 salgınının etkilerini araştırmaktır. Bu çalışmada TGE ve RKGE’nin alt endeksleri arasındaki ilişkinin analizi 2007:01-2020:04 dönemi için DCC-GARCH modeli kullanılarak zamana bağlı değişen (dinamik) korelasyonlar yardımıyla araştırılmıştır. Sonrasında, Amerikan Dolar kurunun (USD/TL) ve COVID-19 salgınının TGE ve RKGE’nin alt endeksleri arasındaki ilişki üzerindeki etkileri panel veri analizi kullanılarak araştırılmıştır.

TGE ve RKGE endeksleri hakkında çalışmalara ait literatür özeti @ref(sec:lit). bölümde sunulmuştur. Kullanılan veri ve yöntem, çalışmanın @ref(sec:mvy). bölümünde açıklanmıştır. @ref(sec:bulgular). bölümde ampirik bulgular sunulmuş ve @ref(sec:sonuc). bölümde çalışma ve bulguları genel olarak değerlendirilmektedir.

Literatür

Yerli ve yabancı literatürde TGE ve RKGE’nin diğer ekonomik göstergeler ile ilişkileri sıklıklar incelenmiştir. Bir görüşe göre, TGE ve RKGE’nin hisse senedi getirileri gibi finansal göstergeler üzerinde anlamlı etkileri vardır ((Bremmer and Christ 2003),(Fisher and Statman 2003),(Kandır 2006),(Hsu, Lin, and Wu 2011),(Chen 2011),(Ayuningtyas and Koesrindartoto 2014),(Sum 2014),(Korkmaz and Çevik 2009), (Usul, Küçüksille, and Karaoğlan 2017),(Canöz 2018)). Bremmer and Christ (2003) çalışmasında Dow Jones Sanayi, S&P 500 ve NASDAQ hisse senedi bileşik endeksleri ile tüketici güven endeksi arasındaki ilişkiyi 1984-2003 dönemi için açıklamaya çalışılmıştır. Eş-bütünleşme ve nedensellik analizleri sonucunda elde ettikleri bulgular, bileşik endeksler ile tüketici güven endeksi arasında uzun dönemli bir ilişkinin olmadığını ancak kısa dönemde bileşik endekslerin tüketici güvenini etkilediğini işaret etmektedir. Fisher and Statman (2003) çalışmasında hisse senedi bileşik endeksi ile tüketici güven endeksi arasındaki ilişki 21 ülke ve 1999-2007 dönemi için panel Granger nedensellik testi yardımıyla analiz edilmiştir. Söz konusu çalışmada hisse senedi bileşik endeksi ile tüketici güven endeksi arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. (Kandır 2006) çalışmasında ise tüketici güven endeksinin Borsa Istanbul’da işlem gören şirket hisse senedi getirilerini açıklayıp açıklamadığı test edilmiştir. 2002-2005 dönemi ve 28 şirket için yapılan regresyon modeli sonucunda, tüketici güven endeksinin 18 şirketin hisse senedi getirileri üzerinde pozitif etki yaptığı bulgusu elde edilmiştir.

Diğer bir görüşe göre, TGE ve RKGE’nin üretim, tüketim ve fiyatlar gibi reel sektör göstergeleri üzerinde anlamlı etkisi vardır ((Lorı́a and Brito 2004), (Islam and Mumtaz 2016), (Arisoy and Aytun 2014),(Demirgil 2019), (Yalçın, Tıraşoğlu, and Çevik 2017),(Albayrak 2018),(Ay 2019),(Yamak, Yamak, and Erkan 2019)). Lorı́a and Brito (2004) çalışmasında Amerika’da özel sektörün yatırım ve tüketim harcamalarının tüketici güven endeksi kullanılarak tahmin edilebilirliğini araştırmışlardır. 1978-2003 dönemi için uygulanan eş-bütünleşme ve nedensellik testleri sonucunda kısa ve uzun dönemde tüketici güven endeksinden tüketim ve yatırım harcamalarına doğru anlamlı bir ilişki olmadığını göstermişlerdir. Islam and Mumtaz (2016) çalışmasında tüketici güven endeksi ile ekonomik büyüme arasındaki ilişki analiz edilmiştir. Çalışmada seçilmiş Avrupa ülkeleri ve 1996-2012 dönemi için yapılan panel eş-bütünleşme analizinin bulguları tüketici güven endeksi ve ekonomik büyüme arasında uzun dönemli ilişki bulunduğunu işaret etmektedir. Arisoy and Aytun (2014) çalışmasında Türkiye’de tüketici güven endeksi ile tüketim harcamaları ve krediler arasındaki ilişki analiz edilmiştir. 2005-2012 dönemi için yapılan nedensellik testi sonucunda tüketici güven endeksinin diğer göstergeler ile pozitif yönde ilişkili olduğu ortaya konmuştur. Yalçın, Tıraşoğlu, and Çevik (2017) çalışmasında ise Türkiye’de tüketici güven endeksi ile konut fiyatları arasındaki ilişki bölgesel bazda incelenmiştir. 2010-2017 dönemi için yapılan eş-bütünleşme ve nedensellik testleri sonucunda bazı bölgelerde kısa ve uzun dönemde ilişkinin mevcut olduğu ve bu ilişkinin negatif olduğu görülmüştür. Albayrak (2018) ve Ay (2019) çalışmalarında ise sırasıyla 2007-2017 ve 2007-2019 dönemlerinde reel kesim güven endeksi ve imalat sanayi kapasite kullanım oranı arasındaki ilişki analiz edilmiştir. Ay (2019) çalışmasında kısa ve uzun dönemde iki yönlü ilişkinin varlığına işaret edilirken, Albayrak (2018) çalışmasında ise uzun dönemde beraber hareket ve kısa dönemde reel kesim güven endeksinden kapasite kullanım oranına doğru tek yönlü nedensellik ilişkisi olduğu tespit edilmiştir. Yamak, Yamak, and Erkan (2019) çalışmasına göre tüketici güven endeksi, 2004-2018 dönemi için Türkiye’de tüketim fonksiyonunda yer alması gereken bir değişkendir. Yazarların ARDL sınır testiyle elde ettikleri bulgular, tüketici güven endeksinin tüketimi uzun dönemde pozitif ancak zayıf bir şekilde etkilediğine işaret etmektedir.

Literatürde hem finansal hem de reel sektör göstergeleri ile TGE ve RKGE’yi ilişkilendiren çalışmalar da mevcuttur ((Afshar, Arabian, and Zomorrodian 2007), (Beşel and Yardımcıoğlu 2016), (Durgun 2019)). Afshar, Arabian, and Zomorrodian (2007) çalışmasında Amerika için tüketici, reel kesim ve yatırım güven endeksi ile gayri safi yurtiçi hasılanın dalgalanmaları arasındaki ilişki analiz edilmiştir. 1980-2005 dönemi için uygulanan VAR ve hata düzeltme modeli sonucunda güven endekslerinin gayri safi yurtiçi hasılayı açıklamada önemli rol oynadıkları sonucuna varılmıştır. Beşel and Yardımcıoğlu (2016) çalışmasında Türkiye’de işsizlik, dolar kuru, petrol fiyatları ve tüketici güven endeksi arasındaki ilişkiler analiz edilmiştir. 2005-2014 dönemi için yapılan eş-bütünleşme ve nedensellik analizi sonucunda, döviz kurundan tüketici güven endeksine doğru bir nedenselliğin var olduğu tespit edilmiştir. Durgun (2019) çalışmasında Türkiye’de tüketici güven endeksi ve reel kesim güven endeksinin diğer ekonomik değişkenler ile ilişkileri araştırılmıştır. 2010-2018 dönemi için tahmin edilen VAR modellerinden elde edilen bulgular, tüketici güven endeksi ile enflasyon, döviz kuru ve BIST-100 endeksi arasında, diğer taraftan reel kesim güven endeksi ile üretim, faiz ve istihdam arasında karşılıklı etkileşim olduğuna işaret etmektedir.

Literatürdeki çalışmalar genel olarak değerlendirildiğinde hem tüketici güven endeksi hem de reel kesim güven endeksinin finansal ve reel göstergeler üzerindeki etkileşim içinde oldukları sonucuna varılmaktadır. Diğer taraftan, bu etkileşimin tek ya da çift yönlü olduğuna dair fikir birliği bulunmamaktadır. Tüketici güven endeksi ve reel kesim güven endeksi arasındaki ilişkinin doğrudan ve alt endeksler ayrımında analiz edilmemesi literatürde görülen eksiklik olarak göze çarpmaktadır. Sadece Gülcan and Akkuş (2019) çalışmasında TGE ve RKGE arasındaki ilişki analiz edilmiştir. Yazarların 2007-2018 dönemi için eş-bütünleşme ve nedensellik testleri yardımıyla elde ettiği bulgular çerçevesinde iki endeks arasında uzun dönemli bir ilişkinin var olduğunu ve TGE’den RKGE’ye doğru tek yönlü bir nedensellik olduğunu öne sürmüşlerdir.

Veri ve Yöntem

Çalışmada Türkiye’ye ait TGE ve dört alt endeks ile RKGE ve sekiz alt endeks analiz edilmiştir. Kullanılan endeksler aşağıda verilmiştir.



Parantez içinde verilen kodlar, endeksleri temsil etmek üzere çalışmada kullanılmıştır. Mevsimsel düzeltilmiş ve denge değerleriyle temsil edilen endeksler için analiz dönemi olarak 2007:01-2020:04 aralığı belirlenmiştir. Denge değerleri, 0 ile 200 değerleri arasındaki endekslerinden 100 çıkarılarak elde edilmiştir. Böylelikle denge değerleri -100 ile 100 arasında değerler almaktadır. Veri, Türkiye İstatistik Kurumu’nun Ekonomik Güven Endeksi veri tabanından alınmıştır. Tablo @ref(tab:dagilimm3)’de çalışmada kullanılan veri ilişkin tanımlayıcı istatistikler verilmiştir.


Tanımlayıcı istatistikler
Endeksler Gözlem sayısı Minimum Maksimum Medyan Ortalama Standart Sapma Değişim Katsayısı
Reel kesim güven endeksi 160 -40.200 17.000 5.500 3.236 10.066 3.111
Reel kesim mevcut siparişler 160 -73.100 0.400 -11.700 -16.051 14.246 -0.888
Reel kesim mevcut nihai mal stokları 160 -21.400 17.000 -4.300 -4.322 5.945 -1.376
Reel kesim gelecek 3 ay üretim hacmi beklentisi 160 -52.300 39.400 19.000 16.892 11.634 0.689
Reel kesim gelecek 3 ay istihdam beklentisi 160 -40.000 19.300 9.500 6.978 9.788 1.403
Reel kesim son 3 ay siparişleri 160 -57.000 34.400 7.000 5.288 14.916 2.821
Reel kesim gelecek 3 ay ihracat siparişi beklentisi 160 -60.400 32.700 18.800 16.624 10.753 0.647
Reel kesim sabit sermaye yatırımı harcaması 160 -52.900 28.700 6.050 4.907 15.407 3.140
Reel kesim genel gidişat eğilimi 160 -70.900 24.800 -0.950 -4.519 16.463 -3.643
Hanehalkı tüketici güven endeksi 160 -44.343 -14.976 -27.411 -28.239 6.588 -0.233
Hanehalkı gelecek 12 ay maddi durum beklentisi 160 -26.501 -0.767 -9.316 -10.182 4.964 -0.487
Hanehalkı gelecek 12 ay genel ekonomik durum beklentisi 160 -32.703 17.402 -4.251 -4.704 10.392 -2.209
Hanehalkı gelecek 12 ay işsiz sayısı beklentisi 160 -41.118 -3.937 -23.282 -21.818 10.625 -0.487
Hanehalkı gelecek 12 ay tasarruf etme ihtimali 160 -84.966 -69.333 -76.308 -76.250 3.497 -0.046

Note: a TGE, RKGE ve alt endekslerine ait mevsimsel düzeltilmiş ve denge değerlerine ilişkin istatistiklerdir.


Bu çalışmada zamana bağlı değişen (dinamik) korelasyon katsayıları ile TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki ilişki, bir diğer ifadeyle TGE ve RKGE alt endekslerindeki şokların ortak hareketi DCC-GARCH modeli ile ölçülmeye çalışılmıştır. DCC (Dinamik Koşullu Korelasyon) modeli yardımıyla tahmin edilen istatistiksel olarak anlamlı dinamik korelasyon katsayıları, her ne kadar TGE ve alt endekslerindeki şoklardan RKGE ve alt endekslerindeki şoklara doğru veya tersi yönde bir nedenselliği ifade etmese de iki şok arasında senkronizasyonun (ilişkinin) varlığını işaret etmektedir.

DCC modelinin tahmini iki aşamadan oluşmaktadır. Öncelikle her bir değişken için bir GARCH modeli tahmin edilir ve bu aşamadan elde edilen standartlaştırılmış hata terimleri ile Engle (2002) çalışmasında gösterildiği şekliyle koşullu korelasyon modeli tahmin edilir. Tahmin edilen modeller @ref(eq:n1) numaralı eşitliklerde ifade edilmiştir.


\[\begin{equation} \begin{aligned} y_{t} = \mu +\epsilon_{t} & \text{(GARCH Ortalama Modeli)}\\ \epsilon_{t} = H^{1/2}_{t} u_{t} & \text{(GARCH Varyans Modeli)}\\ H_{t} = D_{t}R_{_t}D_{t} & \text{(DCC Modeli)}\\ R_{t} = diag(q^{-1/2}_{1,1,t},\dots,q^{-1/2}_{1,1,t})Q_{t}diag(q^{-1/2}_{1,1,t},\dots,q^{-1/2}_{1,1,t}) & \text{(DCC Ayrıştırma)}\\ Q_{t} = (1-\alpha-\beta) \bar{Q} + \alpha u_{t-1}u'_{t-1} + \beta Q_{t-1} & \text{(Kovaryans tahmini)}\\ \end{aligned} (\#eq:n1) \end{equation}\]


\(t = 2007:01,\dots,2020:04\) aralığında 160 gözlem noktasını kapsamak üzere; \(y_t\), \(y_t = (y_{1,t},\dots,y_{14,t})'\) TGE ve RKGE alt endekslerini içeren \((14 \times t)\) uzunluğunda vektörü, \(E(y_{t})\)’nin sıfırdan farklı olması ihtimaline karşı \(\mu = (\mu_{1},\dots,\mu_{14})\), \((14 \times 1)\) uzunluğunda sabit terim vektörünü ve son olarak \(\epsilon_{t}\) ise \(\epsilon_t = (\epsilon_{1,t},\dots,\epsilon_{14,t})'\) \((14 \times t)\) boyutlu, \(E(u_{t}) = 0\) ve \(s \ne t\) için \(E(u_{t},u'_{s})=0\) özelliklerine sahip olan beyaz gürültü sürecini temsil etmektedir.

\(E(u_{t},u'_{t})=H_{t}\) varyansa sahip hata terimleri \(H_t = (h_{i,j,t})\) ise \(i,j = 1,\dots,14\) olmak üzere \(t\)’ye bağlı koşullu kovaryans matrisine sahiptir ve \(I\) ise \((14 \times 14)\) birim matrisi temsil etmektedir. \(D_{t} = diag(H^{1/2}_{1,1,t},\dots,H^{1/2}_{14,14,t})'\), koşullu varyansın karekökünün köşegen matrisini ifade etmektedir ve içindeki her bir \(h_{i,j,t}\) için GARCH süreci tanımlanmaktadır.

\(R_{t}\) ise \((14 \times 14)\) boyutlarında ve \(t\)’ye bağlı olarak değişen koşullu korelasyonları, diğer bir ifadeyle TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki ilişkinin ölçüsünü göstermektedir. \(Q_t = (q_{i,j,t})\), \(t\)’ye bağlı olarak değişen koşullu kovaryansları ifade etmekte ve \(u_t = (u_{1,t},\dots,u_{14,t})'\) standartlaştırılmış hata terimleri vektörünü, \(\bar{Q}\) ise \(u_t\)’nin koşulsuz kovaryans matrisini, \(\alpha\) ve \(\beta\) ise \(\alpha+\beta < 1\) koşulunu sağlayan pozitif sayıları temsil etmektedir.

Antonakakis (2012) çalışmasında önerildiği gibi, \(u_t\)’nin normal dağıldığı boş hipotezi reddedildiği için bu çalışmada DCC modeli çok değişkenli \(t-\mathrm{dağılımı}\) altında en yüksek olabilirlik benzeri (QML) tahmincisi ile tahmin edilmiştir.

Bu çalışmada, istatistiksel olarak anlamlı bulunan TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki zamana bağlı değişen korelasyon katsayıları \((R_{t})\) panel veri şeklinde yeniden düzenlenerek \((i = 5, t=160, n = 800)\), 2007:01-2020:04 döneminde USD/TL kurunun ve COVID-19 salgının \(R_{t}\)’ler üzerindeki etkileri ölçülmeye çalışılmıştır. Tahmin edilen panel model @ref(eq:n3) numaralı eşitlikte ifade edilmiştir.


\[\begin{equation} dc_{i,j,t} = \nu_{i,j} + \lambda_{1} \Delta USD_{t}+ \lambda_{2}D_{2020:04}+ \lambda_{3}D_{2008:03} + \varepsilon_{i,j,t} (\#eq:n3) \end{equation}\]


\(dc_{i,j,t}\); \(R_{t}\)’lerin \([-1,1]\) aralığının dışına çıkarılması için \(log((1+R_{i,j,t})/(1-R_{i,j,t}))\) dönüşümü uygulamış halidir. Bu dönüşüm katsayı tahminlerini etkilememektedir. \(\nu_{i,j}\) yatay-kesitler için tanımlanmış sabit terimleri; \(\Delta USD_{t}\) aylık USD/TL getirisini ve \(\lambda_{1}\) onun katsayısını; \(D_{2020:04}\) COVID-19 salgının etkisini ölçmek için tasarlanmış 2020:04 için 1, diğer dönemler için 0 olan kukla değişkeni ve \(\lambda_{2}\) onun katsayısını; \(D_{2008:03}\) hata terimlerinde otokorelasyonu önlemek için tasarlanmış 2008:03 için 1, diğer dönemler için 0 olan kukla değişkeni ve \(\lambda_{3}\) onun katsayısını; \(\varepsilon_{i,j,t}\) ise \(\varepsilon_{i,j,t}\sim n.i.i.d\) olarak dağılan hata terimini temsil etmektedir.
@ref(eq:n3) numaralı eşitlik üzerine J. A. Hausman (1978) tarafından önerilen spesifikasyon testi yapılarak, Amemiya and MaCurdy (1986) tarafından önerilen araç değişkenler yöntemi ve Jerry A. Hausman and Taylor (1981) tarafından önerilen tesadüfi etkiler tahmincisiyle tahmin edilmiştir. Standart hatalar ise Cameron, Gelbach, and Miller (2011) tarafından önerilen kümelenmiş bootstrap yaklaşımına göre %95 güven düzeyinde 1000 tekrarlı olarak hesaplanmıştır.

Bulgular

TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki ilişkinin ölçüldüğü @ref(eq:n1) numaralı GARCH-DCC modelinin tahmin sonuçları Tablo @ref(tab:dagilimm)’de özetlenmiştir2. Hosking (1980) çalışmasında açıklanan ve modelin hata terimlerinde otokorelasyon olmadığı boş hipotezini test eden \(H_{10}\) testi ile değişen varyans olmadığı boş hipotezini test eden \(H_{10}^{2}\) testlerinde, boş hipotezler %5 anlamlılık düzeyinde reddedilemediği için modelin başarılı tahmin edildiği söylenebilir. Bununla birlikte, Tablo @ref(tab:dagilimm)’de \(\alpha + \beta < 1\) koşulunun sağlandığı ve her iki katsayının da istatistiksel olarak %5 anlamlılık düzeyinde anlamlı olduğu görülmektedir. Model tahmini sonucunda, TGE ve RKGE alt kalemleri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olduğu iddia edilebilir.


2007:01-2020:04 için DCC modeli tahmin sonuçları
Katsayı Tahmini Std. Hata t-test
1 \(\alpha\) 0.063 0.023 2.719***
2 \(\beta\) 0.480 0.204 2.353**
Akaike Akaike 69.163
Bayes Bayes 72.315
Shibata Shibata 68.228
Hannan-Quinn Hannan-Quinn 70.443
x
\(H_{10}\) 2357.995
\(H^{2}_{10}\) 2130.356

Note: a *** %1, ** %5 seviyesinde anlamlı olduğunu gösterir.\(H_{10}\) ve \(H^{2}_{10}\), Hosking (1980) çalışmasındaki şekliyle 10 gecikmeye kadar hesaplanmış çok değişkenli Portmanteau test istatistikleridir.


@ref(eq:n1) numaralı model aracılığıyla tahmin edilen TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki dinamik koşullu korelasyonların ortalamaları, t-test değerleri ve p-değerleri Tablo @ref(tab:dagilimm36)’de verilmiştir. Tabloya göre, TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki \([((5 \times 9)-5)/2]\) tekil 20 adet dinamik geçişkenlik katsayılarından 5 tanesi istatistiksel olarak %5 seviyesinde anlamlı bulunmuştur.


2005:02-2020:04 için DCC ortalamaları
var1 tip HG12GEDB HG12ISSIZ HG12MDB HG12TSRRF HTGE
RKG3IHRSIP \(\hat{\rho}\) -0.01 -0.02 0.00 -0.03 -0.06
RKG3IHRSIP \(\hat{t}\). -0.16 -0.22 -0.04 -0.36 -0.73
RKG3IHRSIP \(p\) 0.39 0.38 0.39 0.36 0.30
RKG3IST \(\hat{\rho}\) 0.10 0.12 0.13 0.20 0.11
RKG3IST \(\hat{t}\). 1.19 1.54 1.63 2.56 1.36
RKG3IST \(p\) 0.19 0.12 0.11 0.02 0.15
RKG3UHCM \(\hat{\rho}\) 0.08 0.06 0.10 0.03 0.05
RKG3UHCM \(\hat{t}\). 0.95 0.74 1.22 0.38 0.62
RKG3UHCM \(p\) 0.24 0.29 0.18 0.36 0.32
RKGE \(\hat{\rho}\) 0.13 0.17 0.06 0.07 0.10
RKGE \(\hat{t}\). 1.66 2.21 0.80 0.92 1.20
RKGE \(p\) 0.10 0.04 0.28 0.25 0.19
RKGG \(\hat{\rho}\) 0.17 0.19 0.08 0.08 0.14
RKGG \(\hat{t}\). 2.14 2.48 1.06 1.03 1.79
RKGG \(p\) 0.05 0.03 0.22 0.23 0.08
RKMSIP \(\hat{\rho}\) 0.11 0.11 -0.02 0.01 0.05
RKMSIP \(\hat{t}\). 1.39 1.44 -0.24 0.09 0.60
RKMSIP \(p\) 0.15 0.14 0.38 0.39 0.32
RKMSTOK \(\hat{\rho}\) 0.03 0.02 0.01 0.04 0.02
RKMSTOK \(\hat{t}\). 0.43 0.30 0.07 0.53 0.27
RKMSTOK \(p\) 0.35 0.37 0.39 0.34 0.38
RKS3SIP \(\hat{\rho}\) 0.14 0.20 0.08 0.12 0.13
RKS3SIP \(\hat{t}\). 1.79 2.61 0.99 1.54 1.60
RKS3SIP \(p\) 0.08 0.02 0.24 0.12 0.11
RKYTHRCM \(\hat{\rho}\) 0.09 0.07 0.03 0.00 0.04
RKYTHRCM \(\hat{t}\). 1.09 0.85 0.34 0.04 0.46
RKYTHRCM \(p\) 0.21 0.27 0.37 0.39 0.35

Note: a RKGE: Reel kesim güven endeksi, RKMSIP: Reel kesim mevcut siparişler, RKMSTOK: Reel kesim mevcut nihai mal stokları, RKG3UHCM: Reel kesim gelecek 3 ay üretim hacmi beklentisi, RKG3IST: Reel kesim gelecek 3 ay istihdam beklentisi, RKS3SIP: Reel kesim son 3 ay siparişleri, RKG3IHRSIP: Reel kesim gelecek 3 ay ihracat siparişi beklentisi, RKYTHRCM: Reel kesim sabit sermaye yatırımı harcaması, RKGG: Reel kesim genel gidişat eğilimi, HTGE: Hanehalkı tüketici güven endeksi, HG12MDB: Hanehalkı gelecek 12 ay maddi durum beklentisi, HG12GEDB: Hanehalkı gelecek 12 ay genel ekonomik durum beklentisi, HG12ISSIZ: Hanehalkı gelecek 12 ay işsiz sayısı beklentisi, HG12TSRRF: Hanehalkı gelecek 12 ay tasarruf etme ihtimali b \(\hat{\rho}\) : DCC katsayılarının ortalama tahminin, \(\hat{t}\) : t-istatistiği değerini, \(p\) : p-değerini ifade etmektedir.

## null device 
##           1
## null device 
##           1
Hanehalkı ve reel sektör beklentilerinin ilişkisi

Hanehalkı ve reel sektör beklentilerinin ilişkisi

İstatistiksel olarak anlamlı korelasyon katsayısına sahip olan TGE ve RGKE alt endeksleri arasındaki ilişkiler Şekil @ref(fig:TotalCarStock)’de özetlenmeye çalışılmıştır. Şekil @ref(fig:TotalCarStock)’de TGE’nin alt endeksleri arasından genel ekonomik durum beklentisi, işsiz sayısı beklentisi ve tasarruf etme ihtimali endeksleri ile RKGE’nin temel, genel gidişat ve son üç aylık siparişler endeksleri arasında ilişkiler olduğu görülmektedir. Daha açık bir ifadeyle,

endeksleri arasında ilişki olduğu görülmüştür.

Grafik @ref(fig:dagilimm38)’de istatistiksel olarak anlamlı olarak tespit edilen TGE ve RGKE alt endeksleri arasındaki dinamik koşullu korelasyon katsayılarının zaman içindeki eğilimleri verilmiştir. TGE ve RGKE alt endeksleri arasındaki ilişkinin zaman içindeki değişimine bakıldığında genel olarak sabit bir ortalama etrafında volatiliteli bir seyir gösterdiği gözlemlenmiştir. Özellikle, 2010 yılı öncesinde ve 2016 yılı sonrasında ilişkinin değişkenlik göstermektedir.


## [1] "Not:  RKG3IST: Reel kesim gelecek 3 ay istihdam beklentisi, RKGE: Reel kesim güven endeksi, RKGG: Reel kesim genel gidişat eğilimi, RKS3SIP: Reel kesim son 3 ay siparişleri, HG12TSRRF: Hanehalkı gelecek 12 ay tasarruf etme ihtimali, HG12ISSIZ: Hanehalkı gelecek 12 ay işsiz sayısı beklentisi, HG12GEDB: Hanehalkı gelecek 12 ay genel ekonomik durum beklentisi"
TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki DCC katsayıları

TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki DCC katsayıları


Tablo @ref(tab:dagilimm375)’te @ref(eq:n3) numaralı model için Hausman test sonucu verilmiştir. Boş hipotezin reddedilemediği görülmektedir. Dolayısıyla, tesadüfi etkiler tahmincisi kullanılarak @ref(eq:n3) numaralı model tahmin edilmiştir.


Dinamik korelasyon katsayılarının panel modellenmesi için Hausman test sonuçları
Test istatistiği Serbestlik Derecesi Alternatif Hipotez
0.00034 3 Sabit etkiler


Tablo @ref(tab:dagilimm3752)’da @ref(eq:n3) numaralı modelin tahmin sonuçlarına yer verilmiştir. USD/TL kurunun aylık getirilerinin dinamik koşullu korelasyonlar üzerinde negatif ve istatistiksel olarak anlamlı etkisinin olduğu görülmektedir. Dolayısıyla, USD/TL kurunun aylık getirileri arttıkça (azaldıkça) TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki ilişki azalmaktadır (artmaktadır). Bu durum, USD/TL kuru artışının TGE ve RKGE’yi ayrıştırdığını ve TGE ve RKGE üzerinde farklı etkiler yarattığını ima etmektedir. Diğer taraftan, COVID-19 salgınını temsil eden katsayının istatistiksel olarak anlamsız olduğu gözlemlenmiş ve TGE ve RKGE arasındaki ilişkiyi etkilemediği anlaşılmıştır.


Panel model tahmin sonuçları
Değişken Tahmin Std. Hata z-istatistiği
\(\hat{\nu}\) 0.378 0.015 25.023***
\(\Delta USD_{t}\) -0.282 0.120 -2.353***
\(D_{2008:03}\) 0.289 0.066 4.383***
\(D_{2020:04}\) -0.034 0.034 -0.996

Note: a *** %1, ** %5 seviyesinde anlamlı olduğunu gösterir. İstatistiksel güvenilirlikler, Cameron, Gelbach, and Miller (2011) tarafından önerilen kümelenmiş bootstrap yaklaşımına göre %95 güven düzeyinde 1000 tekrarlı olarak hesaplanmıştır.


Sonuç ve Değerlendirme

Türkiye’de hanehalkı ve reel sektör beklentilerini ölçmek üzere sırasıyla Tüketici Güven Endeksi ve Reel Kesim Güven Endeksi göstergeleri yayımlanmaktadır. Literatürde bu endekslerin diğer ekonomik göstergeler ile aralarındaki ilişkiler sıkça araştırılmasına rağmen, birbirleri arasındaki ilişkiyi araştıran çalışma sayısı oldukça azdır. Literatürden farklı olarak, bu çalışmada TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki ilişki Ocak 2007 ile Nisan 2020 dönemi için DCC-GARCH modeli kullanılarak analiz edilmiştir. Alt endeksler arasında tahmin edilen istatistiksel olarak anlamlı dinamik koşullu korelasyon katsayıları üzerinde USD/TL ve COVID-19 salgının etkilerini ölçmek üzere panel veri analizi uygulanmıştır.

DCC-GARCH modeli tahmininden elde edilen bulgulara göre, TGE ve RKGE alt endeksleri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişkinin var olduğu iddia edilebilir. TGE ve dört alt endeksi ile RKGE ve 8 alt endeksi arasında olası 20 adet ilişkiden 5’i istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Hanehalkının gelecek 12 ayda tasarruf etme ihtimali, ekonominin genel durumu ve işsiz sayısı beklentileri ile reel kesimin ekonominin genel gidişatı ve sipariş sayısına ilişkin beklentileri arasındaki ilişkiler istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Bununla birlikte, zamana bağlı değişen korelasyon katsayıların özellikle 2010 yılı öncesi ve 2016 yılı sonrasında oldukça değişken olduğu gözlemlenmiştir.

Panel veri analizi sonucunda, TGE ve RKGE alt endeksleri arasındaki anlamlı dinamik korelasyon katsayılarının USD/TL kurunun aylık getirilerinden negatif etkilendiği tespit edilmiştir. Bu bulgu, USD/TL kurundaki artışların (azalışların) TGE ve RKGE arasındaki ilişkiyi azalttığına (arttırdığına) işarettir. Dolayısıyla, USD/TL kuru arttıkça hanehalkı ve reel sektör beklentileri ayrışmakta, tersi durumda ise beraber hareketleri güçlenmektedir. Diğer taraftan, COVID-19 salgının TGE ve RKGE arasındaki ilişki üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etki yaratmadığı gözlemlenmiştir. Bu bulgudan hareketle COVID-19 salgınının hanehalkı ve reel sektör beklentileri arasındaki ilişkiyi ayrıştırıcı ya da güçlendirici bir etki yaratmadığı sonucu çıkarılabilir.

Sonuç olarak, USD/TL kurunun kontrol altında tutulmasının hanehalkı ve reel kesimin beklentilerinin uyumunu arttıracağı değerlendirilmektedir. Ayrıca, hanehalkının tasarruf etme ve reel kesimin istihdam artışı beklentilerinin yanında her iki kesimin de ekonominin genel gidişatına ilişkin beklentilerinin iyileşmesinin reel ve finansal göstergeler üzerinde olumlu etkiyi birlikte yapacağı düşünülmektedir.

Kaynaklar

Afshar, Tahmoures, Ghodratollah Arabian, and Reza Zomorrodian. 2007. “Stock Return, Consumer Confidence, Purchasing Managers Index and Economic Fluctuations.” Journal of Business & Economics Research (JBER) 5 (8).
Albayrak, Ş. Gamze. 2018. “Türkiye’de Reel Kesim güven Endeksi Ve i̇malat Sanayi Kapasite Kullanım Oranı Arasındaki i̇lişki üzerine Ampirik Bir Uygulama (2007-2017).” Akademi Sosyal Bilimler Dergisi 5 (15): 18–27.
Amemiya, Takeshi, and Thomas E MaCurdy. 1986. “Instrumental-Variable Estimation of an Error-Components Model.” Econometrica 54 (4): 869–80. https://EconPapers.repec.org/RePEc:ecm:emetrp:v:54:y:1986:i:4:p:869-80.
Antonakakis, Nikolaos. 2012. “Business cycle synchronization during US recessions since the beginning of the 1870s.” Economics Letters 117 (2): 467–72. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2012.06.
Arisoy, Ibrahim, and Cengiz Aytun. 2014. “Türkiye’de tüketim Harcamaları, Krediler Ve tüketici güveni Arasındaki i̇lişkilerin Analizi.” Business and Economics Research Journal 5 (2): 33.
Ay, Birsen. 2019. “İmalat Sanayi Kapasite Kullanım Oranı Ve Reel Kesim güven Endeksi Arasındaki i̇lişki: Türkiye i̇çin Ampirik Bir çalışma.” The Journal of Social Science 3: 376–89. https://doi.org/10.30520/tjsosci.525025.
Ayuningtyas, Resti, and D. P. Koesrindartoto. 2014. “The Relationship Between Business Confidence, Consumer Confidence, and Indexes Return: Empirical Evidence in Indonesia Stock Exchange.” In Proceedings of International Conference on Trends in Economics, Humanities and Management, 21–25.
Beşel, Furkan, and Fatih Yardımcıoğlu. 2016. “Tüketici güven Endeksi Ile Makro değişkenler Arasındaki i̇lişki.” In ICPESS (International Congress on Politic, Economic and Social Studies). 1.
Bremmer, D. S., and K. P. Christ. 2003. “The Relationship Between Consumer Sentiment and Stock Prices.” In Proceedings of Annual Conference of the Western Economic Association International, Denver, USA.
Cameron, A. Colin, Jonah B. Gelbach, and Douglas L. Miller. 2011. “Robust Inference with Multiway Clustering.” Journal of Business & Economic Statistics 29 (2): 238–49. http://www.jstor.org/stable/25800796.
Canöz, İsmail. 2018. “Borsa İstanbul 100 Endeksi ile Tüketici Güven Endeksleri Arasındaki Nedensellik İlişkisi: Türkiye Örneği.” Fiscaoeconomia, no. 1.
Chen, Shiu-Sheng. 2011. “Lack of Consumer Confidence and Stock Returns.” Journal of Empirical Finance 18 (2): 225–36.
Demirgil, Bünyamin. 2019. “Ekonomik büyümede güven Faktörünün Etkisi: Türkiye örneği.” Avrasya Sosyal Ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi 6: 155–63.
Durgun, Ayşe. 2019. “Türkiye’de tüketici Ve Reel Kesim güven Endeksi Ile Seçilmiş Makro değişkenler Arasındaki i̇lişkiler:2010-2018.” Yönetim Ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi 17: 314–32. https://doi.org/10.11611/yead.535616.
Engle, Robert. 2002. “Dynamic Conditional Correlation: A Simple Class of Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models.” Journal of Business & Economic Statistics 20 (3): 339–50.
Fisher, Kenneth L, and Meir Statman. 2003. “Consumer Confidence and Stock Returns.” The Journal of Portfolio Management 30 (1): 115–27.
Gülcan, Nazlıgül, and H. Tunahan Akkuş. 2019. “Türkiye’de Farklı Kesimler i̇çin Oluşturulan güven Endeksleri Arasındaki̇ Uyum Ve Etkileşimin i̇ncelenmesi.” Muhasebe Ve Finans İncelemeleri Dergisi 2: 11–19. https://doi.org/10.32951/mufider.474526.
Hausman, J. A. 1978. “Specification Tests in Econometrics.” Econometrica 46 (6): 1251–71. http://www.jstor.org/stable/1913827.
Hausman, Jerry A., and William E. Taylor. 1981. “Panel Data and Unobservable Individual Effects.” Econometrica 49 (6): 1377–98. http://www.jstor.org/stable/1911406.
Hosking, J. R. M. 1980. “The Multivariate Portmanteau Statistic.” Journal of the American Statistical Association 75 (371): 602–8. http://www.jstor.org/stable/2287656.
Hsu, Chih-Chiang, Hung-Yu Lin, and Jyun-Yi Wu. 2011. “Consumer Confidence and Stock Markets: The Panel Causality Evidence.” International Journal of Economics and Finance 3 (6): 91–98.
Islam, Tanweer Ul, and Muhammad Naeem Mumtaz. 2016. “Consumer Confidence Index and Economic Growth: An Empirical Analysis of EU Countries.” EuroEconomica 35 (2).
Kandır, S. Yılmaz. 2006. “Tüketici güveni Ve Hisse Senedi Getirileri i̇lişkisi: İMKB Mali Sektör şirketleri üzerinde Bir Uygulama.” Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 15 (2): 217–30.
Korkmaz, Turhan, and Emrah İsmail Çevik. 2009. “Reel Kesim güven Endeksi Ile i̇MKB 100 Endeksi Arasındaki Dinamik Nedensellik i̇lişkisi.” Istanbul University Journal of the School of Business Administration 38 (1).
Lorı́a, Eduardo, and Luis Brito. 2004. “Is the Consumer Confidence Index a Sound Predictor of the Private Demand in the United States?” Estudios de Economı́a Aplicada 22 (3): 795–809.
Sum, Vichet. 2014. “Effects of Business and Consumer Confidence on Stock Market Returns: Cross-Sectional Evidence.” Economics, Management, and Financial Markets 9 (1): 21–25.
Tversky, Amos, and Daniel Kahneman. 1979. “Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk.” Econometrica 47 (2): 263–91.
Usul, Hayrettin, Engin Küçüksille, and Sadık Karaoğlan. 2017. “Güven Endekslerindeki değişimlerin Hisse Senedi Piyasalarına Etkileri: Borsa i̇stanbul örneği.” Suleyman Demirel University Journal of Faculty of Economics & Administrative Sciences 22 (3).
Yalçın, E. Cumhur, Muhammed Tıraşoğlu, and Emre Çevik. 2017. “Bölgesel Bazlı Konut Fiyat Endeksi İle Ekonomik güven Endeksi Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi: Türkiye Örneği.”
Yamak, Rahmi, Nebiye Yamak, and Ece Erkan. 2019. “Tüketim Fonksiyonu Ve tüketici güven Endeksi.” Kafkas University. Faculty of Economics and Administrative Sciences. Journal 10 (19): 511–32.

  1. Dr., Hacettepe Üniversitesi, İ.İ.B.F., İktisat Bölümü, Ankara, Türkiye, ORCID: 0000-0002-4232-9985, ↩︎

  2. Bulguları kısa tutmak amacıyla ilk aşamadaki GARCH tahmin sonuçlarına burada yer verilmemiştir. Talep edilmesi durumunda detaylı sonuçlar paylaşılabilir.↩︎