İŞSİZLİKTE UZUN HAFIZA ETKİSİ VE HİSTERİSİZ HİPOTEZİNİN GEÇERLİLİĞİ
Öz
Ekonomilerin temel iktisadi göstergelerinden biri olan işsizlik gerek teorik gerekse ampirik literatür açısından makro iktisadın güncel konuları arasında yer almaktadır. Ekonomik faaliyet ve üretim düzeyinin çevrimsel bir süreç izlemesi neticesinde dalgalanmalara maruz kalan işsizlik oranı makro iktisat teorisinin iki temel yaklaşımı olan ‘doğal oran’ ve ‘histerisiz’ hipotezleri ile açıklanmaktadır. Bu çerçevede, serilerin bütünleşme derecelerinin belirlenmesine yönelik ekonometrik tekniklerin kullanıldığı ampirik çalışmalarda işsizliğin durağan olup olmadığı üzerinde durulmaktadır. Bu çalışmada, Karadeniz’i çevreleyen altı ülke örneğinde işsizliğin uzun hafıza özelliğinin test edilmesi amaçlanmaktadır. Söz konusu ülkelerin 2003:Q1–2017:Q4 dönemine ilişkin işsizlik verileri kullanılarak kesirli bütünleşme analizi yardımıyla incelenmektedir. Çalışmanın bulguları, Rusya ve Ukrayna için geçerli olduğu saptanan histerisiz hipotezinin diğer ülkelerde ise geçerli olmadığına işaret etmektedir.
Anahtar Kelimeler
References
- AKDOĞAN, Kurmaş (2016), “Unemployment Hysteresis and Structural Change in Europe”, Central Bank of the Republic of Turkey, Working Paper, No: 16/18.
- ASHLEY, Richard A., Douglas M. PATTERSON (2010). Apparent Long Memory in Time Series as an Artifact of a Time-Varying Mean: Considering Alternatives to the Fractionally Integrated Model. Macroeconomic Dynamics, 14 (Supplement 1), 59–87.
- BAILLIE, Richard T. (1996), “Long Memory Processes and Fractional Integration in Econometrics”, Journal of Econometrics, 73, 5-59.
- BANERJEE, Anindya and Giovanni URGA (2005), “Modelling Structural Breaks, Long Memory and Stock Market Volatility: An Overview”, Journal of Econometrics, 129, 1-34.
- BARKOULAS, John T., Christopher F. BAUM, (1997).”Long Memory and Forecasting in Euroyen Deposit Rates”. Financial Engineering and the Japanese Markets, 4, 189-201.
- BARKOULAS, John T., Christopher F. BAUM (1998), “Fractional Dynamics in Japanese Financial Time Series”, Pacific-Basin Finance Journal, 6, 115-124.
- BHARDWAJ, Geetesh and Norman R. SWANSON (2006), “An Empirical Investigation of the Usefulness of ARFIMA Models for Predicting Macroeconomic and Financial Time Series”, Journal of Econometrics, 131, 539-578.
- BLANCHARD, Olivier J. (2003), Macroeconomics, NJ: Prentice Hall.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
-
Journal Section
Research Article
Publication Date
May 31, 2019
Submission Date
January 29, 2019
Acceptance Date
May 8, 2019
Published in Issue
Year 2019 Volume: 20 Number: 1