Karma frekanslı verilerde MİDAS regresyon modellerinin uygulanması: Türkiye'nin ekonomik büyüme tahmini

Şimdiye kadar yapılan bir çok araştırmalar da analize konu olan değişkenlerin aynı frekansa sahip olması, yani her iki değişkenin aylık ve ya çeyreklik olması önemli şartlardan biri idi. Fakat, son dönemlerde ekonometrik teorilerin gelişmesi nedeniyle farklı frekansa sahip, daha farklı değişle bir değişkenin aylık diğer değişkenin çeyreklik olduğu verilerde de değişkenler arasında ilişki kurula bilmektedir. Bu yüzden, etkin ve sağlam tahminler üretmek amacıyla farklı frekansa sahip verileri aynı modele dahil etmek için yeni modeller ortaya çıktı ve bu modeller Karma Veri Örnekleme (Mixed Data Sampling-MİDAS) adı altında literatüre dahil oldu. Karma Veri Örneklemede en fazla kullanılan yöntemler Almon Polinomlu Midas Regresyon Modeli, Üstel Almon Dağılımlı Midas Regresyon modeli, Beta Dağılımlı Midas Regresyon Modeli, Sınırlandırılmamış Midas Regresyon Modeli ve Kademeli Ağırlık Yöntemi olarak sınıflandırılmaktadır. Bu araştırmada da farklı frekanslar arasında ilişkileri belirlemek için MİDAS Regresyon yöntemlerine baş vurulmuştur. Büyüme Tahmini için literatürde en fazla baş vurulan değişkenler Sanayi Üretim Endeksi, Tarım dışı İstihdam, Enflasyon, Dış Ticaret gibi istatistiklerin önemli yere sahip olduğu bulunmuş ve bu veriler toplanarak modele dahil edilmiştir. Türkiye'nin ekonomik büyüme tahmini için çeşitli MİDAS regresyon model denemeleri yapıldığı bu çalışmada ekonomik büyüme tahmini için Almon Polinomlu Midas Regresyon Modelinin daha iyi sonuçlar verdiği sonucuna varılmış ve son olarak Türkiye'nin 2017 yılı 4 çeyrek Büyümesi öngörülmüştür.