TÜRKİYE’NİN DIŞ TİCARETİNDE MEVSİMSEL DÜZELTME

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


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


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


4/14


( )

( )

( ) 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


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


6/14


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


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


8/14


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.


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-


10/14


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/


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


12/14


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


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


14/14


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

Documents

TÜRKİYE’NİN DIŞ TİCARETİNDE MEVSİMSEL DÜZELTME