Kısa Dönem Enflasyon Tahminine Bayesçi VAR Yaklaşımı

Kısa Dönem Enflasyon Tahminine Bayesçi VAR Yaklaşımı

19/25

Fethi Öğünç

İngilizce

Ağustos 2019

Bu çalışmada, Bayesçi vektör otoregresyon (BVAR) modellerinin enflasyon tahmin performansını alternatif model tanımlamaları altında tartışıyoruz. Özellikle, modelde değişkenleri seviye veya logaritmik fark olarak kullanmanın, hiperparametre seçiminin, farklı büyüklükteki BVAR modelleri ile koşullu ve koşulsuz tahminlerin performansını değerlendiriyoruz. Ampirik sonuçlarımız, değişkenlerin logaritmik fark olarak kullanıldığı BVAR modellerinin, log-seviye olarak kullanıldığı modellere kıyasla daha iyi tahmin performansı sergilediğine işaret etmektedir. Tahmin performansını model büyüklüğü açısından değerlendirdiğimizde, en düşük tahmin hatalarının görece az sayıda değişkene sahip modellere ait olduğu gözlenmekle birlikte, çeşitli büyüklükteki modeller arasında tahmin doğruluğu açısından iki çeyreğe kadar küçük farklar olduğu izlenmiştir. Son olarak, koşullu enflasyon tahminleri koşulsuzlara kıyasla daha düşük tahmin hatasına sahiptir. Genel olarak bulgular, enflasyonu tahmin etme içeriği gözetilerek seçilmiş ve logaritmik fark olarak tanımlanmış değişkenlere sahip olan ve modeldeki bazı değişkenlerin gelecekteki seyrine yönelik koşullama yapılan, küçük ve orta büyüklükteki BVAR modellerinin Türkiye'de enflasyonu tahmin etmek için iyi bir seçim olduğunu ileri sürmektedir.

Enflasyon, Tahmin, Bayesçi vektör otoregresyon, Türkiye

C51; C52; E37