tÜrkİye’nİn diŞ tİcaretİnde mevsİmsel dÜzeltme
TRANSCRIPT
-
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
1/14
JournalofYasarUniversity201018(5)31173130
TRKYENNDI TCARETNDEMEVSMSELDZELTME
EnesE.USLUaYrd.Do.Dr.zgrPOLATb
ABSTRACTBu almada, Trkiyenin 2002:12009:10 dnemi ihracat ve ithalatnn aylk verilerinin
mevsimsellikten arndrlmasnda X12ARIMA ve TRAMO/SEATS yntemleri kullanlarak bu iki ynteminmevsimseldzeltme ilemindekiperformanskarlatrlmtr.almadaeldeedilensonular,TRAMO/SEATS
yntemininX12ARIMA yntemine gre Trkiyenin d ticaret verilerinin mevsimsellikten arndrlmasndadahabaarlolduunugstermektedir.
AnahtarKelimeler:Mevsimsellik,MevsimselDzeltme,X12ARIMA,TRAMO/SEATS1.GR
Hava deiimi ve takvim etkileri ile iktisadi birimler tarafndan dorudan veya dolayl olarak alnan
retim ve tketim kararlarnn zaman iindeki deiiminden kaynaklanan yl ii sistematik hareketler olarak
tanmlanan mevsimsellik (Hylleberg, 1992: 4), ihracat ve ithalat gibi makroekonomik zaman serilerinde skagzlemlenen hareketlerdir. ktisadi politikalarn belirlenmesinde gnmzde ska kullanlan aylk ve aylk
makroekonomik istatistikler, serilerin ksa ve uzun dnem hareketlerini maskeleyebilen ve analize konu olanmakroekonomik serinin ak bir ekilde anlalmasn nleyebilen mevsimsel dalgalanmalar ve dier
takvim/ticaretgnetkileritarafndanskaetkilenmektedir(EUROSTAT,2009:6).
Mevsimsellik,zamanserisiningzlemlenemeyenbileenlerineayrtrlp,mevsimselbileenintahmin
edilerek seriden arndrlmasyla giderilir. Mevsimsel dzeltilmi istatistikler ise incelenen dnemde meydana
gelendeimeler iinyorumlamayadahauygunlmlersalarveyanltcmevsimseldeiikliklerolmakszn
ekonominingerekhareketlerininizlenmesineolanaktanr.
Mevsimsel dzeltme, analitik teknikler kullanarak zaman serisini bileenlerine ayrma ve zamanserisinden mevsimsel dalgalamalar karma ilemidir. Mevsimsel dzeltmede ama, zaman serisinin farklbileenlerinibelirlemekvebylecezamanserisinindavranlarndahaiyianlalmasnsalamaktr.Mevsimsel
olarak dzeltilmi zamanserilerindemevsimselbileeninetkisikaldrldndan,trendvedzensizbileenlerinhareketleriveetkileridahaakbir ekildeortayakar(Cheong,2004:2).Konjonktreldalgalanmalarndaha
kolay yorumlanmas ve gncel ekonomik koullarn daha ak bir ekilde deerlendirilebilmesine olanaksalayan mevsimsel dzeltme ileminden sonra zaman serileri ekonomik modelleme ve dnemsel analizinde
-
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
2/14
E.E.Uslu,.Polat/JournalofYaarUniversity201018(5)31173130
Cumhuriyet Merkez Bankas ibirlii ile ksa dnemli ekonomik gstergelerde mevsim ve takvim etkilerinden
arndrma almalarna EUROSTATn tavsiyelerine uygun yntemler kullanarak Toplam Sanayi retim
Endeksine ait mevsim ve takvim etkilerinden arndrlm Mays 2009 Aylk Sanayi retim Endeksi verileriniyaynlayarak balamtr (TK, 2009: 1). Aylk Sanayi retim Endeksi sonularna ilaveten Temmuz 2009dneminde 1998 Sabit fiyatlarla Gayri Safi Yurtii Hasla sonular da mevsim ve takvim etkilerinden
arndrlarakyaynlananserileredahiledilmitir(TK,2009:1).
Literatrdemevsimseldzeltmetekniklerihakkndaoksaydaalmabulunmaktadr.Ongan(2002),Trkiyenin 19942002 dnemi fiyat endekslerinin hareketlerini mevsimsel dzeltme tekniklerinden X12
ARIMA (X12) ve TRAMO/SEATS (TS) yntemlerini kullanarak analiz ettii almasnda, Trkiyenin fiyat
endekslerininmevsimseldzeltmesindeX12ynteminindahauygunolduusonucunueldeetmitir.Mazzive
Savio (2005), 1989:12003:2 dnemi 15 Avrupa Birlii lkesine ait iktisadi zaman serilerini kullanarak, zamanserilerininuzunluklarnnazaltlmasdurumundaTSveX12yntemlerininkaliteperformanslarndakideiikliideerlendirmilerdir. Serilerin uzunluklarnn azaltlmas durumunda her iki yntemin mevsimsel dzeltme
kalitesinin dmesi grlmekle beraber,X12 ynteminin kalitesindeki dn dahaok olduu sonucu eldeedilmitir. Atuk ve Ural (2005), X12 ve TS programlarnn para arzlar zerindeki performanslar inceledikleri
almalarnda, yntemlerinin performanslarn karlatrmak amacyla yaplan farkl kriterler testlerisonucundaTSynteminindahabaarldzeltmeyaptgrlmtr.
hracat ve ithalat serilerinde benzer ve ayn
younlukta devirli bir ekilde her y
l dzenli periyodikdalgalanmalar eklindeortayakanmevsimselhareketler,dahabykiktisadinemesahipdierbileenlerinhareketlerini gizlediinden ve bu serilerde meydana gelen deiimlerin makul bir ekilde deerlendirilmesini
nlediinden, ihracat ve ithalat serilerinin mevsimsel olarak dzeltilmesi ve bu ekilde mevsimselliktenarndrlm serilerin makroekonomik politikalarn belirlenmesinde kullanm byk nem arz etmektedir. Bu
almada,iktisadizamanserilerininmevsimselliktenayrtrlmasndaOECDveAvrupaBirliilkelerininbyk
ounluunun kulland (OECD, 2002: 6) TS ve X12 yntemleri Trkiyenin 2002:012008:12 dnemi aylk
ihracat ve ithalat verilerinin mevsimsellikten arndrlmas ileminde kullanlarak kalite performanslar
karlatrlmtr. kinci blmde almada kullanlan mevsimsel dzeltme yntemleri aklanmtr. nc
blmdemevsimseldzeltmeyntemleriileyaplanuygulamannsonularverilmitir.Drdncblmde isealmasonucundaeldeedilensonulardeerlendirilmitir.
2.YNTEM
Literatrde birok mevsimsellikten arndrma yntemleri bulunmaktadr. Eer mevsimsellikdeterministik ise mevsimsel kukla deikenler kullanlarak mevsimsellik giderilir. Mevsimsellik stokastik ise
mevsimsel fark alnarak mevsimsellik yok edilir. Son zamanlarda ne kan mevsimsel dzeltme yntemleri,bnyesinde barnd n dzeltme aralar ile veriyi mevsimsel dzeltmeden nce takvim etkileri ve aykr
deerlerin etkilerini saf d brakr. Daha sonra kendilerine zg bir mevsimsel dzeltme filtresi kullanarakmevsimsellii arndrr. Son aamada ise mevsimsel dzeltmenin kalitesini lmeye ynelik bir takm tehis
istatistiklerisunar(Coar,2006:449).
2.1TRAMO/SEATS
-
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
3/14
Burada;Y,gzlenenseriyi;'
X ,deterministikksm; ,deterministikksmnkatsayvektrnveZise
stokastikksmgstermektedir.'
X inalmaadakigibidir:
=
++=k
j
jtjjttt tIBCX1
'')()( (2)
Burada;B, gecikme operatrn (rnein1= tt XBX ); ( )',...,, 21 n = regresyon katsaylar
vektr; kullanc tarafndan tanmlanabilecek deikeni, takvim etkisi
deikenleri kolonunu; aykr deerin gzlem srasn gsteren deikeni (ek aykr deer iin
( ntttt ,...,, 21' =
)( jt tI
1
) 'tC
)( =Bj , dzey kaymas iin ( )BBj = 1/1)( , geici deiim iin olmak zere1
-
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
4/14
E.E.Uslu,.Polat/JournalofYaarUniversity201018(5)31173130
( )
( )
( ) ti
ii
iIC
t
i
ii
iS
t
i
ii
iP
ICFBvvWK
SFBvvWK
PFBvvWK
)(1
0
1
0
1
0
++=
++=
++=
=
=
=
(5)
Burada; ,arlklar;B,gerifarkoperatrnveFiseilerifarkoperatrnifadeetmektedir.iv
2.2X12ARIMA
Bumetot,1988ylndaKanada statistikOfisindenDagum(1988)tarafndanortayaatlanX11ARIMA
metodunun bir takm yenilikler eklenerek gelitirilmi bir versiyonudur. Kullanclarn tanmlayacaregresyonlar ile ticaret, alma ve tatil gnleri etkilerinin tahmin edilebilmesi, ilave mevsimsel ve trendfiltreleme seenekleri, alternatif mevsimsel trend dzensiz bileen ayrtrmas, mevsimsel dzeltmenin
kalite ve kararllk tans, gl katsay tahmini ile zaman serilerinin modellenmesi, oklu zaman serileri ilealma imkansunankullancarayzX12degelitirilenzelliklerolaraksralanabilir(Findleyvedi.,1998:
1).
RegARIMA ksmnda ARIMA modelleme teknii kullanlarak gzlenen zaman serisine aykr deer
dzeltmesi, takvim etkisi dzeltmesi ve eer varsa kayp deerlerin tahminleri uygulanarak seri iin ileriye ve
geriyedorutahminlereldeedilerekdorusalhalegetirilmektedir.ndzeltmesiyaplm olanserihareketli
ortalamalar kullanlarak bileenlerine ayrtrlp mevsimsel bileen seriden arndrlmaktadr. (Trend),
(mevsim) ve (dzensiz) bileenlerini ayrtran arpmsal
tT
tS tI2, toplamsal
3 ve sahtetoplamsal
4 modellerden
oluansreaadakiaamalardanolumaktadr(Findleyvedi.1998:911):
1.Aama:nclTahminler
(a) Merkezi13terimlihareketliortalamafiltresiiletrendbileenibalangtahmini:
6556
1
24
1
12
1...
12
1...
12
1
24
1++ ++++++= tttttt YYYYYT
(b) BalangSIOran:(M,PA): , (A):11
/ ttt TYSI =11
ttt TYSI =
(c) 3x3mevsimselhareketliortalamafiltresiilebalangnclmevsimselbileentahmini:
1
24
1
12
11
12
1
24
1
9
1
9
2
9
3
9
2
9
1++ ++++= tttttt SISISISISIS
(d) BalangMevsimselBileen:
1
-
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
5/14
(M):1
1
t
t
tS
YA = , (A): , (PA):11 ttt SYA = ( )1111 = tttt STYA
2.Aama:Mevsimselfaktrvemevsimseldzeltme
(a) kinciltrend5: =
++=
H
Hj
jt
H
jt AhT1)12(2
(b) kincilSIoran:(M,PA): 2 , (A):2 / ttt TYSI = 22 ttt TYSI =(c) 3x5mevsimselhareketliortalamailenclmevsimselbileentahmini:
2
36
2
24
2
12
22
12
2
24
2
36
2
15
1
15
2
15
1
15
3
15
3
15
2
15
1+++ ++++++= tttttttt SISISISISISISIS
(d) Mevsimselfaktr:
(M,PA):2
6
2
5
2
5
2
6
2
2
24
1
12
1...
12
1
24
1
++ ++++
=
tttt
t
t
SSSS
SS
(A):
++++= ++
24
12
...
12
24
2
6
2
5
2
5
2
622 tttt
tt
SSSSSS
(e) Mevsimseldzeltme:
(M):2
2
t
t
t
S
YA = , (A): , (PA):22 ttt SYA = ( )1222 = tttt STYA
3. Aama:NihaiHendersonTrendveNihaiDzensizBileen:(a) Nihaitrend:
=+
+=H
Hj
jt
H
jt AhT2)12(3
(b) Nihaidzensizbileen:(M,PA):3
2
3
t
t
tT
AI = , (A): 323 ttt TAI =
(c) NihaiAyrtrma:
(M): , (A): ,(PA):323
tttt ISTY =323
tttt ISTY ++=3322
)1( ttttt ITSTY +=
3. ARATIRMA BULGULARI
-
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
6/14
E.E.Uslu,.Polat/JournalofYaarUniversity201018(5)31173130
negatif7 iaretli vetakvimetkisideikeni
8her ikiyntemtarafndananlamlvepozitif iaretli
9bulunmutur.
Buadanbakldndayntemlerin,mevsimseldzeltmedebenzeristatistikselzelliklerinesahipbulgularelde
ettii grnmektedir. Mevsimsel dzeltme kalite endeksi
10
incelendiinde, TS ynteminin daha baar
l
mevsimseldzeltmeyaptgrlmektedir.
Mevsimsel dzeltmenin kalitesini lmeye ynelik bir dier kriter de literatrde idempotancy olarakbilinen mevsimsel dzeltilmi seriye tekrar mevsimsel dzeltme yaplarak ortaya kan mevsimsel bileenin
bykldr. Eer baarl bir dzeltme olmu ise arpmsal model kullanldnda artk mevsimselliin (2.dzeltmesonrasmevsimselbileen)mutlakortalamasnn1yada1eokyaknolmasbeklenir. hracatserisi
iinherikiyntemleeldeedilenmevsimselartklarngrafii ekil1deyeralmaktadr.BugrafiebakldndaTSynteminindahabaarlbirmevsimseldzeltmeyaptsonucunaulaabiliriz.
thalat serisi incelendiinde, her iki yntemin seriye logaritmik dnm yapt, TS yntemininmodelde sabit terim kulland, yntemlerin n dzeltme iin kullandklar modelin farkl olduu, X12
ynteminde airline modeli kullanlrken TS ynteminde dengeli olmayan11
bir modelin kullanld
grlmektedir. Takvim etkisi deikeni her iki yntem tarafndan anlaml ve pozitif iaretli bulunmutur.Mevsimsel dzeltme kalite endeksine bakldnda TS ynteminin daha baarl mevsimsel dzeltme yapt
grnmektedir. ekil2deithalatserisiiinmevsimselartklarnkarlatrmalgrafiiyeralmaktadr.BugrafiebakldndaTSynteminindahabaarlbirmevsimseldzeltmeyaptsonucunaulaabiliriz.
0.970
0.980
0.990
1.000
1.010
1.020
1.030
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93
TRAMO/SEATS X-12-ARIMA
ekil1.hracatSerisiiinMevsimselArtklar
-
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
7/14
0.97
0.98
0.99
1
1.01
1.02
1.03
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93
X-12- ARIMA TRAMO/SEATS
ekil2.thalatSerisiiinMevsimselArtklar
Tablo1.hracatserisineaitbileenlerinaprazkorelasyonlar
X12 TS
MevsimselBileen
DzensizBileen
TrendBileeni
MevsimselBileen
DzensizBileen
TrendBileeni
MevsimselBileen 1 0.022 0.002 1 0.017 0.004
DzensizBileen 1 0.057 1 0.025
TrendBileeni 1 1
Tablo1ve2de isebileenlerarasndakiaprazkorelasyonlaryeralmaktadr.Bileenlerinbirbirlerine
ortogonalolduuvarsaymgznnealndndabileenlerarasndakikorelasyonlarndk12
olduu(ilikisiz)grlmektedir.
Tablo2.thalatserisineaitbileenlerinaprazkorelasyonlar
X12 TS
MevsimselBileen
DzensizBileen
TrendBileeni
MevsimselBileen
DzensizBileen
TrendBileeni
MevsimselBileen 1 0.069 0.034 1 0.163 0.032
DzensizBileen 1 0.146 1 0.227TrendBileeni 1 1
4.TARTIMA
-
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
8/14
E.E.Uslu,.Polat/JournalofYaarUniversity201018(5)31173130
2008ylndayaananglobalfinansalkrizinetkisiyleher ikiseridemeydanagelennegatifynldzey
kaymalar Ek 2 ve Ek 8de yer alan serilerin trend bileenlerine13
ait grafiklerden aka grlmektedir. X12
ARIMA yntemi ile yap
lan analizlerde Ekim 2008 dneminde ihracat serisi iin s
ras
yla Ek 11 ve Ek 12degrld zere hem dzey kaymas (kritik deer14
: 11.51) hem de geici deiim (kritik deer14
: 5,76) tipliaykrdeerlertespitedilmitir.Ayngzlemdeeribirdenfazlaaykrdeerolamayacandankritikdeeridaha
dkolangeicideiimtipliaykrdeerinsahteolduudnlmektedir. thalatserisiiinherikiyntemileyaplan analizlerde Ekim 2008 (kritik deer
15: 4,86), Kasm 2008 (kritik deer
15: 6,65) ve Ocak 2009 (kritik
deer15
: 5,41)dnemleriiindzeykaymastespitedilmitir. thalatserisindemeydanagelendzeykaymalarvegeicideiimsrasylaEk5veEk6dayeralmaktadr.
Hafta sonu, dini ve resmi tatil gn etkileri olarak tanmlanan takvim etkilerinin ekonomik zaman
serilerizerindemevsimseletkisiolduuEk4veEk10dayeralangrafiklerdegrlmektedir.Serilerintakvimetkisibileenlerindebazdeerlerinbyklkolaraknegatifvepozitifolmas ilgiliaydaalmagnsaysnn
srasylaokyadaazolmas ile ilgilidir.Herbirtakvimetkisi iinayrayrkukladeikentanmlamakmodelin
serbestlik derecesini dreceinden; almada, takvim etkileri Atabek ve di.nin (2009) almas referansalnarak tek bir deiken kullanlarak test edilmitir. Her iki yntem tarafndan her iki seride de takvim etkisianlamlbulunarakdzeltmesiyaplmtr.
Nihai olarak orijinal rakamlar ile mevsimsel dzeltilmi rakamlarn karlatrmal grafii ihracat serisi
iin Ek 12de thalat serisi iin ise Ek 13de yer almaktadr. TS yntemi ile yaplan mevsimsel dzeltmelersonucunda, Idempotancy kriterine gre mevsimsel artklara daha az rastlanm ve Demetra programnn
hesaplad mevsimsel dzeltme kalite endeksi kriterine gre daha iyi sonular elde edilmitir. Bu yzden
almada yer alan serilere mevsimsel dzeltme ilemi gerekletirilirken TS ynteminin kullanlmasnerilmektedir.
-
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
9/14
KAYNAKA
Atabek,A.,Atuk,O.,Coar,E.,E.,Sarkaya,.,(2009).MevsimselModellerdealmaGnDeikeni,TCMBEkonomiNotlarSerisi,Say:20093.
Atuk, O. ve Ural, B. P. (2005). Mevsimsellikten Arndrma Yntemleri: Para Arzlarnda Trkiye Uygulamas.
14.statistikAratrmaSempozyumu,56Mays,Ankara,423437.
Burman,J.P.(1980),"SeasonalAdjustmentbySignalExtraction",JournaloftheRoyalStatisticalSocietyA,143,
321337.
Cheong, Saukuen Angela (2004). Application of X12ARIMASeasonal Adjustment Program on SomeEconomic Time Series of Hong Kong. Second Researchbased Regional Course, 16 August24September2004,ResearchReport,Daejeon,Korea.
Coar, E. (2006). Seasonal Behaviour of the Consumer Price Index of Turkey. Applied EconomicsLetters,13:7,449455.
alk,S.(2009).EkonomikZamanSerilerindeMevsimsellikAnalizi.TKUzmanlkTezi
Dagum, E. B. (1988). The X11 ARIMA/88 Seasonal Adjustment Method Foundations and Users Manual.
StatisticsCanada.
EUROSTAT,(2009).EssGuidelinesonSeasonalAdjustment,Luxembourg:OfficeforOfficialPublicationsoftheEuropeanCommunities,2009Edition.
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KSRA09006/EN/KSRA09006EN.PDF
(13/12/2009)
Findley,D.F,Monsell,B.C.,Bell,W.R.,Otto,M.C.andChen,B.C.(1998).NewCapabilitiesandMethodsoftheX12ARIMASeasonalAdjustmentProgram.JournalofBusinessandEconomicStatistics,16(2),127
152. http://www.census.gov/ts/papers/jbes98.pdf(22/12/2009)Gomez, V. and Maravall, A. (1997). "Programs TRAMO (Time series Regression with Arima noise, Missing
observations,andOutliers)andSEATS(SignalExtractioninArimaTimeSeries): Instructionsforthe
User.BancodeEspaaResearchDepartment,WorkingPaper97001.
Hannan, E. J. and Rissanen, J. (1982). Recursive Estimation of Mixed AutoregressiveMoving Average Orders.
Biometrika,69,8194.
Hillmer, S.C. andTiao, G.C.(1982).AnARIMAModelBasedApproach toSeasonalAdjustment.Journalof the
AmericanStatisticalAssociation,77,6370.Hylleberg, S. (1992). General Introduction. (Ed: S. Hylleberg (Ed.), Modelling Seasonality Oxford: Oxford
UniversityPress.314.
Kaiser,R.andMaravall,A.(2001).NotesonTimeSeriesAnalysisARIMAModelsandSignalExtraction.Bancode
Espano,DocumentosdeTrabajo,No:0012.
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006-http://www.census.gov/ts/papers/jbes98.pdfhttp://www.bde.es/webbde/Secciones/Publicaciones/PublicacionesSeriadas/DocumentosTrabajo/00/Fic/dt0012e.pdfhttp://www.census.gov/ts/papers/jbes98.pdfhttp://epp.eurostat.ec.europa.eu/cache/ITY_OFFPUB/KS-RA-09-006/EN/KS-RA-09-006- -
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
10/14
E.E.Uslu,.Polat/JournalofYaarUniversity201018(5)31173130
Moauro,F.andMarini,M.(2006).SeasonalAdjustmentProceduresUsingaRelatedSeries:AnApplicationon
the Industrial Production Index. Conference on Seasonality, Seasonal Adjustment and their
ImplicationsforShortTermAnalysisandForecasting,1012May2006.
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/euroindicators_conferences/documents_
seasons/MOAURO%20FINAL.pdf(22/12/2009)
OECD (2002). Harmonizing Seasonal Adjustment Methods in European Union and OECD Countries,STD/STESEG(2002)22. http://www.oecd.org/dataoecd/1/9/1933606.doc(23/12/2009)
Ongan, M. O. (2002). The Seasonal Adjustment of the Consumer and Wholesale Prices : a Comparison of
CensusX11,X12ArimaandTramo/Seats.CentralBankoftheRepublicofTurkey,ResearchandMonetaryPolicyDepartment,WorkingPapers0205.
http://www.tcmb.gov.tr/research/work/wp8.pdf(23/12/2009)
TK, (2009). Haber Blteni: Mevsim ve Takvim Etkilerinden Arndrlm Gstergeler, Temmuz / 2009.
http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=6157(EriimTarihi:07/12/2009).
www.tuik.gov.tr
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/euro-indicators_conferences/http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/euro-indicators_conferences/http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/euro-indicators_conferences/http://www.oecd.org/dataoecd/1/9/1933606.dochttp://www.tcmb.gov.tr/research/work/wp8.pdfhttp://www.tuik.gov.tr/http://www.tuik.gov.tr/http://www.tuik.gov.tr/http://www.tcmb.gov.tr/research/work/wp8.pdfhttp://www.oecd.org/dataoecd/1/9/1933606.dochttp://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/euro-indicators_conferences/ -
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
11/14
Ek1.thalatSerisininMevsimselBileeni
Oc a2002 Oca2004 Oca2006 Oc a2008 Oc a2010
0.7
0.8
0.9
1
1.1
.
Ek2. thalatSerisininTrendBileeni
date
Oca2002 Oca2004 Oca2006 Oca2008 Oca2010
0
5000000000
10000000000
15000000000
Ek3. thalatSerisininDzensizBileeni
date
Oca2002 Oca2004 Oca2006 Oca2008 Oca2010
0.8
0.85
0.9
0.95
1
1.05
1.1
Ek4.thalatSerisininTakvimEtkileri
Oca2002 Oca2004 Oc a2006 Oca2008 Oca2010
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
Ek5.thalatSerisindeDzeyKaymas
Oca2002 Oca2004 Oca2006 Oca2008
1
1.5
2
2.5
Ek6.thalatSerisindeGeiciDeiim
Oca2002 Oca2004 Oca2006 Oca2008
0.8
0.85
0.9
0.95
-
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
12/14
E.E.Uslu,.Polat/JournalofYaarUniversity201018(5)31173130
Ek7.hracatSerisininMevsimselBileeni
date
Oc a2002 Oc a2005 Oc a2008 Oc a
0.75
0.8
0.85
0.9
0.95
1
1.05
1.1
1.15
Ek8. hracatSerisininTrendBileeni
date
Oc a2002 Oc a2004 Oc a2006 Oc a2008 Oc a
2500000000
5000000000
7500000000
10000000000
12500000000
15000000000
Ek9.hracatSerisininDzensizBileeni
date
Oc a2002 Oc a2004 Oc a2006 Oc a2008 Oc
0. 9
1
1. 1
1. 2
1. 3
1. 4
1. 5
Ek10.hracatSerisininTakvimEtkileri
date
Oc a2002 Oc a2005 Oc a2008 Oc a
0.8
0.85
0.9
0.95
1
1.05
1.1
Ek11.hracatSerisindeDzeyKaymas
Oc a2002 Oc a2004 Oc a2006 Oc a2008
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
Ek12.hracatSerisindeGeiciDeiim
Oc a2002 Oc a2005 Oc a2008
1
1. 1
1. 2
1. 3
1. 4
1. 5
-
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
13/14
Ek13.OrijinalveMevsimselDzeltilmi hracatSerisi
Ek14.OrijinalveMevsimselDzeltilmi thalatSerisi
2
4
6
8
10
12
Oca.0
2
May.0
2
Eyl.02
Oca.0
3
May.0
3
Eyl.03
Oca.0
4
May.0
4
Eyl.04
Oca.0
5
May.0
5
Eyl.05
Oca.0
6
May.0
6
Eyl.06
Oca.0
7
May.0
7
Eyl.07
Oca.0
8
May.0
8
Eyl.08
Oca.0
9
May.0
9
Eyl.09
Orij inal Mevsimsel Dzeltil mi
-
8/6/2019 TRKYENNDITCARETNDEMEVSMSELDZELTME
14/14
E.E.Uslu,.Polat/JournalofYaarUniversity201018(5)31173130
Ek15.TSYntemiileEldeEdilenSonular
SARIMAModel
Seri
Sabit
Terim
Logaritmik
Dnm Model MAParametresi SMAParametresi AIC BIC
Takvim
Etkisi
AykrDeer
(%)
Mevsimsel
Dzeltme
KaliteEndeksi
hracat Yok Var (0,1,1)(0,1,1)12()0.41(4.23)
[1.98,1.98]%5
()0.88(1.76)
[1.98,1.98]%5222.03 5.72
0.04(12.56)
[1.98,1.98]%5
%1.06
[%0,%5]
3.266
[0,10]
thalat Var Var (2,1,0)(1,0,1)12()0.42(3.02)
[1.98,1.98]%5284.75 5.92
0.03(10.79)
[1.98,1.98]%5
%3.19
[%0,%5]
2.243
[0,10]
Ek16.X12YntemiileEldeEdilenSonular
SARIMAModel
Seri
Sabit
Terim
Logaritmik
Dnm Model
MA
Parametresi
SMA
Parametresi
Takvim
Etkisi
Aykr
Deer
(%)
MevsimselDzeltme
KaliteEndeksi
hracat Yok Var (0,1,1)(0,1,1)12()0.62(8.14)
[1.98,1.98]%5
()0.99(10.31)
[1.98,1.98]%5
0.04(13.70)
[1.98,1.98]%5
%2.13
[%0,%5]
3.953
[0,10]
thalat Yok Var (0,1,1)(0,1,1)12()0.53(5.79)
[1.98,1.98]%5
()0.47(4.71)
[1.98,1.98]%5
0.03(11.67)
[1.98,1.98]%5
%3.19
[%0,%5]
3.307
[0,10]
3030