dc.contributor.advisor | Erden, Lütfi | |
dc.contributor.author | Pekçağlayan, Bilge | |
dc.date.accessioned | 2020-10-02T07:32:48Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.date.submitted | 2020-08-26 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/22864 | |
dc.description.abstract | Okun (1962) Law shows the trade-off between the unemployment rate and economic
growth, which views the lack of aggregate demand and the presence of idle capacity as
the main causes of unemployment. Some studies in the related literature document that
the unemployment-growth relationship (Okun's coefficient) has changed over time as a
result of various economic and socio-cultural factors, unexpected events, and the effects
of crises and shocks. Okun’s coefficient may vary across countries and over time for many
reasons such as the changes in the production techniques, productivity shocks and labor
market sturucture. There are some studies in the literature that focus on the time-varying
structure of the Okun coefficient, employing rolling regression, smooth time-varying
parameter, Bayesian analysis and Markov-switching methods. In this dissertation, we
propose a distinct empirical methodology, multivariate autoregressive conditional variancedynamic conditional correlation (DCC-GARCH) model to examine the time-varying
structure of the Okun coefficient. There are several advantages of using the DCC-GARCH
method for this purpose. First, this method takes into account of the fact that the shocks to
both unemployment and growth series might be persistent and thus their variances might
change over time. Second, this method takes into account of the time-dependent volatility
in the linkage between unemployment and growth as well as the deviations resulting from
such volatility. Using quarterly data on economic growth and unemployment over the
periods of 1990:1-2017:4 from 45 countries, a DCC-GARCH(1,1) model is estimated for
each country in the sample. Thus, the conditional variances of growth and unemployment
rate and the conditional correlation coefficient between the two are estimated, from which
the time-varying Okun coefficients are obtained for each country. Further, this study goes
on to examine the possible factors affecting Okun’s coefficient by second generation panel
regression models. To this end, common correlated effect mean group (CCEMG) model is
estimated. The findings show that the time-varying Okun coefficients are associated mainly
with productivity shocks. More specifically, productivity shocks seem to reduce the
magnitude of the linkage between unemployment and growth. | tr_TR |
dc.language.iso | tur | tr_TR |
dc.publisher | Sosyal Bilimler Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | tr_TR |
dc.subject | Zaman-değişen okun katsayısı | tr_TR |
dc.subject | DCC-GARCH | tr_TR |
dc.subject | İkinci nesil panel veri modelleri | tr_TR |
dc.title | Zaman-Değişen Okun Katsayısı ve Belirleyenleri | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | tr_TR |
dc.description.ozet | İşsizlik oranı ile büyüme arasındaki ödünleme ilişkisini ortaya koyan Okun (1962)Yasası,
toplam talep yetersizliğini ve ekonomideki atıl kapasitenin varlığını işsizliğin temel nedeni
olarak görür. Literatürde işsizlik-büyüme ilişkisinin (Okun katsayısının), çeşitli ekonomik
ve sosyo-kültürel faktörlerle, beklenmeyen olaylarla, krizler ve şokların etkisiyle zaman
içinde değiştiğini gösteren çalışmalar mevcuttur. Bu durumun ülkeler arasında ve zamana
bağlı olarak üretim, verimlilik ve işgücü piyasasının özellikleri gibi birçok nedenden ortaya
çıkabileceği öne sürülmektedir. Okun katsayısının zaman-değişen (time-varying) yapısını
belirlemek üzere literatürde, hareketli pencere en küçük kareler regresyon (rolling
regression), pürüzsüz zaman-değişen parametre (smooth time-varying parameter),
Bayesyen (bayesian) analizi, Markov rejim değişim (markov-switching) gibi çeşitli
yöntemler kullanılmıştır. Bu tezde Okun katsayısının zaman-değişen yapısını irdelemek
üzere farklı bir ampirik methodoloji, çok değişkenli otoregresif koşullu değişen varyansdinamik koşullu korelasyon (DCC-GARCH) modeli, önerilmektedir. Bu amaç
doğrultusunda DCC-GARCH yönteminin kullanılmasının bir avantajı, yöntemin hem
işsizlik hem de büyüme serilerinin maruz kaldığı şokların kalıcı (persistent) olabileceğini
ve varyanslarının zamana bağlı değişebileceğini dikkate almasıdır. Yöntem aynı
zamanda, işsizlik ve büyüme ilişkisinde zaman-bağımlı volatiliteyi ve söz konusu
volatiliteden kaynaklı sapmaları göz önüne almaktadır. Bu amaçla tezin ilk aşamasında,
örneklemdeki gelişmiş ve gelişmekte olan 45 ülkenin her biri için 1990:1-2017:4 yıllarına
ait çeyrek dönemlik büyüme ve işsizlik serilerine DCC-GARCH(1,1) modeli uygulanmıştır.
Bunun sonucunda büyüme ve işsizlik oranının koşullu varyansları ve ikisi arasındaki
koşullu korelasyon katsayısı tahmin edilmiş ve buradan hareketle her bir ülke için zamandeğişen Okun katsayısı elde edilmiştir. Tezin ikinci aşamasında ise Okun katsayısını
etkileyen faktörler, parametre heterojenliğine izin veren ve yatay kesit bağımlılığını
dikkate alan ikinci nesil heterojen panel veri modelleri ile incelenmiştir. Bu amaçla ortak
korelasyonlu etkiler ortalama grup (CCEMG) modeli tahmin edilmiş ve verimlilik şoklarının
zaman-değişen Okun katsayısını açıklamada anlamlı ve literatüre yakın sonuçlar ürettiği
görülmüştür | tr_TR |
dc.contributor.department | İktisat | tr_TR |
dc.embargo.terms | Acik erisim | tr_TR |
dc.embargo.lift | 2020-10-02T07:32:48Z | |
dc.funding | Yok | tr_TR |