Beklenen Enflasyon Verilerinde Kaos Varlığının İncelenmesi

Bu çalışmada beklenen enflasyonda kaotik yapının varlığı araştırılmıştır. Beklenen enflasyon, ekonomistler ve politika yapıcılar açısından oldukça önemli bir makroekonomik göstergedir. Beklenen enflasyonun oluşumu birçok teknik detayın ötesinde bir öngörü değeridir. Bu öngörü değeri oluşturulurken birçok faktör dikkate alınmakta nihayetinde bir tahmin değeri ortaya çıkmaktadır. Beklenen enflasyonda kaosun olası varlığı kurulacak modeller açısından önem arz etmektedir. Bu kapsamda, verilere öncelikli olarak BDS bağımsızlık testi yapılmış, korelasyon boyutu elde edilmiş, sonrasında ise pozitif en büyük Lyapunov üsteli (LLE) bulunmuştur. 2001:08-2020:11 dönemi cari ayın TÜFE beklentisi verileri için gerekli testler gerçekleştirilmiş, yapılan analiz sonucu BDS testi ve korelasyon analizi sonuçları kaosa işaret ederken en büyük Lyapunov üssü (LLE) verilerde kaotik yapının mevcut olmadığını göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Beklenen Enflasyon, Doğrusal Olmama, Kaos, Lyapunov Üsteli JEL Sınıflandırması: C22

Investigation of the Existence of Chaos in Expected Inflation Data

This study investigates the chaotic nature of expected inflation. Expected inflation is a very important macroeconomic indicator for economists and policy makers. The formation of expected inflation is a prediction value covering many technical details, and many factors are taken into account while creating this predictive value, and ultimately a forecast value emerges. The possible existence of chaos in expected inflation is important in terms of models to be established. In this context, BDS independence test was performed on the data, the correlation dimension was obtained and then the largest positive Lyapunov exponent (LLE) was found. Necessary tests were carried out for the data of the current month's CPI expectations for the period 2001: 08-2020: 11, while the results of BDS test and correlation analysis indicated chaos, the largest Lyapunov exponent (LLE) showed that the chaotic structure was not detected in the data. Key Words: Expected Inflation, Nonlinearity , Chaos , Lyapunov Exponent JEL Classification: C22

PDF

___

Alpar, O. ve Eren, Ö. (2016). İMKB100 endeks değişim değerlerinde lyapunov üsteli metoduyla kaosun incelenmesi, İstanbul Aydın Üniversitesi Dergisi, 30(8), 151-174.
Álvarez, L.J. and Correa-López, M. (2020). Inflation expectations in euro area Phillips curves, Economics Letters, (195), 109449.
Bask, M. (1996). Dimensions and Lyapunov exponents fromexchange rate series, Chaos, Solitons and Fractals, 7(12), 2199–2214.
Bask, M. (2002). A positive Lyapunov exponent in Swedish exchange rates?, Chaos, Solitons and Fractals, 14(8), 1295–1304.
Bildirici, M. ve Sonustun, B. (2018). Chaotic Behavior in Exchange Rate, International Journal of Financial Research 10(1):17.
Brock, W. A., Dechert, W. D., Scheinkman, J. A., & LeBaron, B. (1996). A test for independence based on the correlation dimension. Econometric Reviews, 15(3), 197–235.
Çiçek, S. ve Alkan, B. (2019). Enflasyon ve beklenen enflasyon belirsizlikleri üzerinden türkiye’de para politikasının değerlendirmesi, Bankacılar Dergisi, Sayı 109, 83-100.
Das, A., Das, Prita. (2007). Chaotic analysis of the foreign exchange rate. Applied Mathematics and Computation 185(1):388-396.
Das, P., Das, A. (2014). Investigating the existence os chaos in ınflation data in relation to chaotic foreign exchangerate, Economics Research International, Vol. 2014, 1-8.
de Grauwe, P., Dewachter, H. (1993). A chaotic model of the exchange rate: The role of fundamentalists and chartists. Open Econ Rev 4, 351–379.
Eckmann, J. P., Ruelle, D. (1985). Ergodic theory of chaos and strange attractors. Reviews of Modern Physics, 57(3), 617-656.
Guastello, S.J. (1995). The search for a natural rate of price inflation: US 1948–1995. Chaos Network, 7(3), 16–23.
Günay, S. (2015). Chaotic structure of the Bric countries and Turkey’s stock market, International Journal of Economıcs And Fınancıal Issues, 5(2), 515-522.
İşeri, M., Çağlar, H. ve Çağlar, N. (2008). A Model Proposal for the Chaotic Structure of Istanbul Stock Exchange. Chaos, Solitons and Fractals, 36, 1392-1398.
İşi, A. & Çemrek, F. (2019). Comparison of the Global, Local and Semi-Local Chaotic Prediction Methods for Stock Markets: The Case of FTSE-100 Index . Alphanumeric Journal , 7 (2) , 289-300.
Kahyaoğlu, M.B., İç, S. (2015). Kaos Teorisi Çerçevesinde Bireysel Yatırımcı Davranışının Analizi, İşletme Bilimi Dergisi, 3(1), 38-51.
Kantz, H., & Schreiber, T. (2004). Nonlinear Time Series Analysis, United Kingdom: Cambridge University Press.
Kurt, E., & Kasap, R. (2020), Karmaşanın Bilimi Kaos, Nobel Yayınevi, 2. Basım, Ankara. Munoz-Pacheco, Jesus Manuel, Luz del Carmen Gómez-Pavón, Olga Guadalupe Félix-Beltrán,
Arnulfo Luis-Ramos (2013). "Determining the Lyapunov Spectrum of Continuous-Time 1D and 2D Multiscroll Chaotic Oscillators via the Solution of m-PWL Variational Equations", Abstract and Applied Analysis, Vol. 2013, 1-11.
Özdemir, S.D. ve Akgül, I. (2014). Hisse senedi piyasalarının kaotik yapısı ve yapay sinir ağları ile öngörüsü: İMKB-100 örneği. İktisat, İşletme ve Finans, 29(336), 31-58.
R Package ‘DChaos’, https://CRAN.R-project.org/package=DChaos
Sülkü S. N., Ürkmez E. (2018). Hisse senedi getirilerinde doğrusal olmayan dinamikler: Türkiye'den kanıtlar, International Journal of Economic and Administrative Studies, (18. EYİ Özel Sayısı):473-484.
TCMB, Beklenti Anketi, https://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/TR/TCMB+TR/Main+Menu/Istatistikler/Egili m+Anketleri/Beklenti+Anketi+Istatistikleri
TCMB, https://evds2.tcmb.gov.tr/index.php?/evds/archiveMarket/
Torkamani, M. A., Mahmoodzadeh, S., Pourroostaei, S. and Lucas C. (2011). Chaos theory and application in foreign exchange rates vs. IRR (Iranian Rial) , International Journal of Humanities and Social Sciences, 1(3): 130-134.
Ürkmez, E. (2019). Brent ham petrol getirilerinde kaotik dinamiklerin araştırılması, Dergi Uluslararası Ekonomi, İşletme ve Politika Dergisi, 3(1), 69 – 82.