Türkiye ekonomisinin büyüme tahminine yönelik bir çalışma

Bir ülkenin bir dönem içinde ürettiği mal ve hizmet miktarında gerçekleşen artışlar olarak tanımlanan ekonomik büyüme, ülkelerin en önemli makroekonomik göstergelerinden biridir. Ekonomik büyüme genellikle reel Gayri Safi Yurtiçi Hasıla’daki artış şeklinde ifade edilmektedir. Ekonomik büyüme tahmini, ülkeler veya uluslararası kuruluşlar tarafından, gelecekte yaşanabilecek gelişmeleri önceden görebilmek için yapılmaktadır. Böylece karar vericiler gelecekte yaşanabilecek durumlara karşı erken politikalar geliştirebileceklerdir. Ekonomik büyümeyi etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve büyüme tahmini çalışmalarında sıklıkla zaman serisi analizleri ve ekonometrik yöntemlerin kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmada ekonomik büyüme tahmini için deney tasarımı yöntemlerinden birisi olan Faktöriyel Tasarımlardan yaralanılmıştır. Analiz için öncelikle büyüme üzerinde etkili olduğu düşünülen bazı faktörlerden aralarında ilişki bulunanlar korelasyon analizi yardımıyla elenmiş ve enflasyon oranı, işsizlik oranı, sanayi üretim endeksi, dış ticaret hacminin GSYiH’ya oranı, ve brüt dış borç stokunun GSYiH’ya oranı analizde bağımsız faktörler olarak ele alınmıştır. Çıktı olarak ise GSYiH’daki değişim oranı dikkate alınmıştır. 2005-2017 yılları arası için veri seti oluşturulmuş ve analiz edilmiştir. Analiz sonucunda regresyon modeli belirlenmiştir. Bu regresyon modeli kullanılarak MS Excel Solver yardımıyla belirlenen bir büyüme oranı için faktörlerin alması gereken değerler örnek olarak hesaplanmıştır. Economic growth, defined as increases in the amount of goods and services produced by a country in a given period, is one of the country's most important macroeconomic indicators. Economic growth is usually calculated as the increase in real Gross Domestic Product (GDP). Estimation of economic growth is made by countries or international organizations in order to predict the future cycle of the economy of the country. Thus, decision makers will be able to develop early policies against future situations. It is observed that time series analysis and econometric methods are frequently used in the determination of the factors affecting economic growth and growth estimation studies. In this study, factorial designs, one of the experimental design methods, were used to estimate economic growth. For the analysis, the correlation among the factors that are considered to be effective on growth was eliminated with the help of correlation analysis and the ratio of inflation rate, unemployment rate, industrial production index, foreign trade volume to GDP and the ratio of gross external debt stock to GDP was considered as a factor in the analysis. The rate of change in GDP is taken into account as output. Data sets for 2005-2017 were collected from government’s websites. As a result of the analysis, a regression model was determined. Using this regression model, for the growth rate determined with MS Excel Solver, the values that factors should take are calculated as an example