Ekonomik büyümenin iç ve dış borçlanma ile arasındaki ilişkinin çapraz spektral analizi

Abstract

Bu tezde, Türkiye’nin ekonomik büyüme ve borçlanma durumu çapraz spektral analiz yöntemi ile incelenmiştir. Spektral analiz, verileri zaman alanından frekans alanına dönüştüren matematiksel bir yöntemdir. Bu dönüşümler sayesinde veriler, çeşitli frekans bileşenlerine ayrıştırılarak içerisinde bulundurduğu ve ortaya çıkarılması zor olan bilgileri daha görünür hale getirir. Çapraz spektral analiz yöntemi ise, farklı iki değişken arasındaki serilerin birbirleriyle ilişkisini frekans alanında ortaya çıkarmaktadır. Tezin amacı; ekonomik büyüme, iç ve dış borçlanma arasındaki gecikme ve değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü belirleyebilmek ve uygulanan ekonomik politikalara yönelik önerilerde bulunmaktır. Çalışmada Mart 1998-Ekim 2023 arası döneme ait 102 gözlem içeren çeyreklik veri seti kullanılmıştır. Verilerin durağanlığı araştırıldıktan sonra Granger nedensellik analizi yapılmış, Hızlı Fourier Dönüşüm tekniği ile veriler frekans boyutuna indirgenmiş ve spektral yoğunluk fonksiyonları oluşturulmuştur. Sonuçları karşılaştırmak için Spektral Granger Nedensellik Analizi uygulanmıştır. Zaman alanındaki testler, ekonomik büyümenin iç borçlanmanın Granger nedeni olduğunu, ancak dış borçlanma ile ekonomik büyüme arasında bir nedensellik ilişkisinin bulunmadığını göstermiştir. Ayrıca, iç ve dışborçlanma arasında da bir nedensellik ilişkisi bulunmamıştır. Frekans analizleri, düşük frekanslarda güçlü uzun vadeli, orta frekanslarda karmaşık ve değişken, yüksek frekanslarda ise zayıf ve tutarsız ilişkiler ortaya koymuştur. Spektral Granger Nedensellik Analizi, ekonomik büyümenin hem iç hem de dış borçlanmayı etkilediğini ve iç ile dış borçlanmanın birbirini tetiklediğini göstermiştir. Sonuç olarak, Türkiye’nin ekonomisini stabilize edebilmesi için borçlanma seviyelerini dikkatli yönetmesi önemlidir. Ekonomik büyümenin iç ve dış borçlanmadan daha fazla kazanç ve kayıp potansiyeline sahip olması, rasyonel beklentiler doğrultusunda stratejilerin planlanmasını gerektirdiği sonucuna ulaşılabilir.

This thesis examines Turkey's economic growth and debt dynamics using cross-spectral analysis. Spectral analysis transforms data from the time domain to the frequency domain, uncovering hidden information by decomposing data into various frequency components. The cross-spectral method specifically analyzes the relationship between two variables in the frequency domain. The thesis aims to determine the lag and direction of the relationship between economic growth, domestic, and foreign borrowing, providing insights for economic policy recommendations. A quarterly dataset of 102 observations from March 1998 to October 2023 was used. After testing the stationarity of the data, Granger causality analysis was performed, followed by the Fast Fourier Transform technique to convert data into the frequency domain. Spectral density functions were then created, and Spectral Granger Causality Analysis was applied for comparison. The time-domain analysis revealed that economic growth is the Granger cause of domestic borrowing, with no causality found between foreign borrowing and economic growth or between domestic and foreign borrowing. Frequency analyses indicated strong long-term relationships at low frequencies, complex and variable relationships at mid frequencies, and weak, inconsistent relationships at high frequencies. The Spectral Granger Causality Analysis showed that economic growth influences both domestic and foreign borrowing, with these types of borrowing also impacting each other. The findings highlight the importance of careful debt management to stabilize Turkey's economy, emphasizing that economic growth has a greater potential for both gains and losses, necessitating well-planned strategies based on rational expectations.