Abstract
In time series methods, both dependent and independent variables must be at the
same frequency. This requirement could especially cause some serious problems
in forecasting macroeconomic series because of publishing macroeconomic data
at different frequencies to public. However, in their study of 2004, Ghysels,
Santa-Clara and Valkanov have eliminated this problem by developing the MixedData
Sampling (MIDAS) approach. MIDAS approach is a method which allows
us to use data sampled at different frequencies together. In this study, MIDAS
application was carried out to forecast economic growth with alternative yield
spreads. In the empirical study which covers the period of 2010-2017, economic
growth rate is at quarterly frequency whereas yield spreads are at monthly and
weekly frequencies. Because of the differences at the frequencies of the variables,
MIDAS approach was used. In this context, economic growth rates of the first
three quarters of 2017 were forecasted for Turkish economy. Economic growth
forecasts were evaluated in terms of performance values of the specified models
Abstract
Zaman serisi yöntemlerinde hem bağımlı hem de bağımsız değişkenlerin aynı
frekansta bulunmaları zorunludur. Bu zorunluluk özellikle makroekonomik
verilerin farklı frekanslarda kamuya yayınlanmasından ötürü makroekonomik
serilerin tahminlerinde ciddi sorunlara yol açabilmektedir. Ne var ki Ghysels,
Santa-Clara ve Valkanov, 2004 tarihli çalışmalarında Mixed-Data Sampling
(MIDAS) yaklaşımını geliştirerek bu sorunu ortadan kaldırmışlardır. MIDAS
yaklaşımı, farklı frekanslı verilerin bir arada kullanılmasına imkân sunan bir
yöntemdir. Bu çalışmada alternatif vadeli getiri farkları altında ekonomik büyüme
tahmini için MIDAS uygulaması gerçekleştirilmiştir. 2010–2017 döneminin
kullanıldığı ampirik çalışmada büyüme oranı üçer aylık frekanslarda, getiri farkı
serileri ise haftalık ve aylık frekanslarda oluşmaktadır. Değişkenlerin farklı
frekanslarda olmasından dolayı çalışmada MIDAS yöntemi kullanılmıştır. Bu
kapsamda MIDAS yöntemi ile Türkiye ekonomisi için 2017 yılına ait ilk üç çeyrek büyüme rakamları tahmin edilmiştir. Ekonomik büyüme oranı tahminleri
modellerin performans değerlerine göre değerlendirilmiştir.
Details
| Other ID | JA59TY83JZ |
|---|---|
| Journal Section | Research Article |
| Authors | |
| Publication Date | January 1, 2018 |
| Published in Issue | Year 2018 Volume: 10 Issue: 1 |