Türki̇ye’de Uzun Dönem Ekonomi̇k Büyümeni̇n Beli̇rleyi̇ci̇leri̇ni̇n Ardl, Fmols, Dols Ve CCR Yöntemleri̇yle Tahmi̇ni̇

Abstract

The aim of this study is twofold; the first one is, by using "Augmented Neo-classical Growth Model" as a base, to investigate the determinants of the long-run economic growth of Turkey benefiting from the ARDL approach for the period of 1965 to 2015, using annual data. The second aim is to confirm and emphasize the results of ARDL approach by using the new co-integration methods of FMOLS, DOLS and CCR. Empirical results show that the determinants of long run economic growth are the growth of physical capital stock and the growth of energy use. However, empirical results support that, different from the literature, the contribution of human capital to economic growth in Turkey is none or weakly statistically significant.

The financial and non-financial contribution of Turkish banking sector on foreign trade of countries: cointegration analysis and TEB business case

“…The rationale for using FMOLS and DOLS methods is that they provide reliable results in small data sets sample amount of which is small such as ARDL. (Erdoğan et al;2018:47) However, even if there is no significant and real relationship between the variables in the model yt = α + βx₁ + υt, in cases that they have a common trend, as a result of the model estimate high R²; the counterfeit regression result may be faced (Favero, 1999:46). In order to avoid such problem, ADF-Augmented Dickey Fuller, PP-Philip Perron, KPSS-Kwiatkowski-Philipps-Schmidt-Shin stationarity tests were applied for dependent and independent variables.…”

The Validity of the Financial Kuznets Curve Hypothesis: The Short and Long Term Time Series Findings on the Turkish Economy

“…ARDL sınır testi ile elde edilen tahminci sonuçlarını doğrulamak ve güvenilirliğini artırmak amacıyla FMOLS, DOLS ve CCR yöntemlerinden faydalanılmaktadır (Erdoğan, Tiryaki ve Ceylan, 2018). Tablo 9'da FMOLS, DOLS ve CCR yöntemleri sonucu elde edilen bulgular gösterilmektedir.…”

The Cointegration and Causality Relationships Between Export, Import and Economic Growth in Turkey in the Period 1980-2020

“…Uzun Dönem Analizi: Eşbütünleşme Katsayılarının Tahmini Gregory-Hansen (1996) Stock ve Watson (1993), DOLS yöntemi ile Sıradan En Küçük Kareler (OLS: Ordinary Least Squares) tahmincisindeki sapma ve içsellik sorununu ortadan kaldırabilmek için modele açıklayıcı değişkenlerin düzey değerleri ile birlikte farklarının gecikmelerini ve öncüllerini de katmayı önermiştir. DOLS, bağımsız değişkenlerdeki içsellik sorunu ve otokorelasyon olması durumunda güçlü ve tutarlı tahminler üretmektedir (Erdoğan, Ceylan ve Tiryaki, 2018). FMOLS ise içsellik sorununa yol açan parametrenin kernel tahmincilerini kullanarak, bu sorunu ortadan kaldırmaya çalışmaktadır.…”

“…FMOLS ise içsellik sorununa yol açan parametrenin kernel tahmincilerini kullanarak, bu sorunu ortadan kaldırmaya çalışmaktadır. FMOLS, eşbütünleşme denklemleri ve stokastik süreçler arasındaki uzun dönem korelasyonlardan kaynaklanan sorunları ortadan kaldırmak için hata terimlerinin kovaryans matrisini kullanır (Erdoğan, Ceylan ve Tiryaki, 2018). CCR ise FMOLS'a ek olarak eşbütünleşme denklemi ile stokastik şoklar arasındaki uzun dönem korelasyonu gidermek için verinin durağan dönüşümlerini kullanmaktadır (Aykırı ve Bulut, 2019).…”

“…DOLS, FMOLS ve CRR yöntemlerinde, eşbütünleşme katsayılarını tahmin etmek için yapısal kırılmalar kukla değişken olarak modele dâhil edilmektedir(Atay Polat, 2017). Bu yöntemlerin uygulanılabilmesi için kullanılan serilerin farkta durağan olmaları gerekmektedir(Erdoğan, Ceylan ve Tiryaki, 2018). DOLS, FMOLS ve CRR yöntemleri eşbütünleşme analizinde elde edilen sonuçların tutarlılığını ve güvenirliliğini test etme ve elde edilen eşbütünleşme (uzun dönemli) ilişki katsayılarını yorumlama imkânı sağlamaktır (Erdoğan, Ceylan ve Tiryaki).…”