Predicting crisis: This time is different (?)

Bu tez calismasi para, bankacilik ve borc krizlerini tahminlemeyi ve daha ozelde konut piyasasi verilerinin kriz tahminleme uzerindeki etkilerini arastirmayi amaclamaktadir. Bu calisma sadece gecmis calismalarda kullanilan verilerden olusan bir kriz tahminleme metodu kurgulamamakta, ayni zamanda konut piyasasi verilerinin kriz tahminlemedeki etkilerini arastirmak icin bunlari iceren yeni bir kriz tahminleme metodu da onermektedir. Calisma sirasinda kullanilan veriler, Dunya Bankasi, Uluslararasi Para Fonu(IMF), Ekonomik Kalkinma ve Isbirligi Orgutu(OECD) ve Eurostat veritabanlarindan alinmistir ve 1999-2010 yillari arasini kapsamaktadir. Kriz tahminlemede ` Cok Terimli Lojistik Regresyon' teknigi kullanilmistir. Bir avantaj olarak bu yontem ` kriz sonrasi sapma' problemini onlemektedir. Analizin saglamligi bu sekilde gelistirilmektedir. Regresyon analizi, t'nin simdiki yili belirttigi durumda `t-1, t, t+1' ve `t, t+1, t+2' seklinde iki farkli zaman penceresi icin kosturumustur. Konut piyasasi verilerinin eklenmesiyle `t-1, t, t+1' penceresindeki tahminleme gucu %60'tan %100'e yukselmistir. Bu durumda, system herhangi bir yanlis uyari vermemektedir. `t, t+1, t+2' penceresi icinse sistemin orneklem icin tahminleme gucu %68'den %95'e cikarilmis ve yanlis uyari orani %6.6'dan %3'e dusurulmustur. `t, t+1, t+2' penceresi icin sistemin orneklem disi tahminleme gucu konut piyasasi verilerinin dahil edilmesiyle %33'ten %60'a yukseltilmistir. Veri kumesindeki bazi kisitlamalar nedeniyle, `t-1, t, t+1' penceresi icin orneklem disi performans analizi yapilmistir. Onerilen kriz tahminleme metodu, konut piyasasi verileri ile 2000'li yillardaki krizleri tahminlemeyi basarmistir. Konut piyasasi verilerinin kriz tahminlemedeki etkisi acik sekilde gosterilmistir. Ayrica, cok terimli regresyon analizi ile kriz tahminlemesi yapilirken, secilen zaman pencerelerinin tahminleme sonuclarinda degisikliklere neden olabilecegi de gosterimlistir.