Cilt 13 Sayı 4 (2025): Business & Management Studies: An International Journal
Makaleler

Nominal çapa olarak açık enflasyon hedeflemesi rejiminde enflasyonun makroekonomik belirleyicilerinin makine öğrenmesi yaklaşımıyla analizi

PDF
  • Nuran Çakır Yıldız,
  • Muzaffer Göztaş
Nuran Çakır Yıldız
Dr. Öğr. Üyesi, İÜ-Cerrahpaşa SBMYO, İstanbul, Türkiye
Muzaffer Göztaş
Arş. Görv., Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye

Yayınlanmış 25.12.2025

Anahtar Kelimeler

  • Inflation Targeting, Nominal Anchor, Monetary Targeting, Exchange Rate Targeting, Machine Learning-Based Analysis
  • Enflasyon Hedeflemesi, Nominal Çapa, Parasal Hedefleme, Döviz Kuru Hedeflemesi, Makine Öğrenmesi

Nasıl Atıf Yapılır

Nominal çapa olarak açık enflasyon hedeflemesi rejiminde enflasyonun makroekonomik belirleyicilerinin makine öğrenmesi yaklaşımıyla analizi. (2025). Business & Management Studies: An International Journal, 13(4), 2148-2173. https://doi.org/10.15295/bmij.v13i4.2676

Telif Hakkı (c) 2025 Nuran Çakır Yıldız- Muzaffer Göztaş

Creative Commons License

Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License ile lisanslanmıştır.

Nasıl Atıf Yapılır

Nominal çapa olarak açık enflasyon hedeflemesi rejiminde enflasyonun makroekonomik belirleyicilerinin makine öğrenmesi yaklaşımıyla analizi. (2025). Business & Management Studies: An International Journal, 13(4), 2148-2173. https://doi.org/10.15295/bmij.v13i4.2676

Öz

Enflasyonun düşük ve sürdürülebilir bir düzeye indirilebilmesi için para politikası çerçevesinde açık bir hedefin tanımlanması gerekmektedir. Bu hedefleme sürecinde, enflasyon dinamikleri üzerinde doğrudan etkili olduğu varsayılan bir makroekonomik değişken seçilmekte ve söz konusu değişken, para politikasının referans noktası olan “nominal çapa (nominal anchor)” işlevini üstlenmektedir. Ekonomik istikrarın sağlanmasına yönelik en yaygın nominal çapalar döviz kuru çapası, para arzı kontrolüne dayanan nominal çapalar ve enflasyon hedeflemesi rejimleridir. Türkiye’de para politikası stratejisi çerçevesinde 2002–2005 döneminde örtük enflasyon hedeflemesi (implicit inflation targeting) rejimi uygulanmıştır. 2005 yılı, Türkiye’de açık enflasyon hedeflemesi (explicit inflation targeting) rejimine geçişin hazırlık dönemi olarak belirlenmiştir. Bu süreçte Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB), stratejik planında bağımsızlık, şeffaflık ve hesap verebilirlik ilkelerine özellikle vurgu yapmış; ayrıca yasal düzenlemelerle fiyat istikrarı para politikasının temel amacı haline getirilmiştir. 1 Ocak 2006 tarihinden itibaren ise Türkiye’de açık enflasyon hedeflemesi rejimi resmen uygulanmaya başlanmıştır. Bu çalışma, 2006–2024 dönemine ait veriler kullanılarak, açık enflasyon hedeflemesi rejimini etkileyen temel makroekonomik göstergeleri makine öğrenmesi (machine learning) temelli ampirik bir analizle incelemektedir. Bulgular, nominal çapa yaklaşımı çerçevesinde TÜFE, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelere göre hesaplanan reel efektif döviz kuru (REER) göstergeleri ile M2 para arzının birlikte kullanımının öne çıktığını; özellikle REER ve M2 değişkenlerinin kombinasyonunun enflasyon/TÜFE dinamiklerini yüksek bir açıklayıcılıkla yansıttığını göstermektedir.

PDF

Referanslar

  1. Aktan, C.C., Utkulu, U.,&Togay, S. (1998). Nasıl bir para sistemi. İstanbul: İMKB Yayını.
  2. Alev, N. (2019). Türkiye’de enflasyonun belirleyicileri: ARDL sınır testi yaklaşımı (2006:Q1-2018:Q2
  3. Dönemi). Uluslararası Ekonomi, İşletme ve Politika Dergisi. Cilt 3, Sayı 1,1-18.
  4. Ball, L., & Sheridan, N. (2005). Does inflation targeting matter? in B. S. Bernanke & M. Woodford (Eds.), The inflation-targeting debate (pp. 249–282). University of Chicago Press.
  5. Başçı, E. & Kara, H. (2005). Enflasyon hedeflemesi ve Türkiye deneyimi. TCMB Çalışma Tebliği.
  6. Barro R.J. (1979). Money and the price level under the gold standard. The Economic Journal, Vol. 89, No. 353 (March, 1979), pp. 13-33 (21 pages) Printed in Great Britain
  7. Baybuza, I. (2018). Inflation forecasting using machine learning methods. Russian Journal of Money and Finance, 77(4), 42–59.
  8. Bernanke, B. S., Laubach, T., Mishkin, F.S. & Posen, A.S. (1999). Inflation Targeting: Lessons from the international experience. Princeton, New Jersey: Princeton University Press.
  9. Bruno, M. (1990). High inflation and the nominal anchors of an open economy. National Bureau of Economic Research Working Paper, No. 3518.
  10. Calvo, G.A., & Reinhart, C. M. (2002). Fear of floating. The Quarterly Journal Of Economics, 117(2), 379-408.
  11. Clarida, R., & Gertler, M. (1997). How the Bundesbank conducts monetary policy. In C. D. Romer & D. H. Romer (Eds.), Reducing inflation: Motivation and strategy (pp. 363–412). University of Chicago Press.
  12. Croce, E. & Khan M. S.(2000). Monetary regimes and inflation targeting. Finance and Development, 37(3), 48-51.
  13. Cukierman, A. (1999). The inflation bias result revisited. Economics and Politics, 11(3), 295–319.
  14. Çiçek, S., Akar, C., & Yücel, E. M. (2011). Türkiye’de enflasyon beklentilerinin çapalanması ve güvenilirlik [Anchoring of inflation expectations and credibility in Turkey]. İktisat, İşletme ve Finans, 26(304), 37–55.
  15. Daoud, J. I. (2017). Multicollinearity and regression analysis. Journal of Physics: Conference Series, 949, 012009.
  16. Dornbusch, R., & Fischer, S. (1998). Macroeconomics (6th ed.). New York: McGraw-Hill.
  17. Edwards, S. & M.A. Savastano (1999): Exchange rates in emerging economies: What do we know? What do we need to know?, NBER Working Paper No. 7228.
  18. Fabris, N.(2025).Monetary regimes with two nominal anchors: Are they possible? Journal of Central Banking Theory and Practice, 1, 5-19.
  19. Flood, R. P., & Mussa, M. (1994). Issues concerning nominal anchors for monetary policy (NBER Working Paper No. 4850). Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.
  20. Freijeiro-González, L., Febrero-Bande, M., & González-Manteiga, W. (2022). A critical review of LASSO and its derivatives for variable selection in the presence of covariate correlations. International Statistical Review, 90(1), 118–145.
  21. Friedman, J. H., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2010). Regularisation paths for generalised linear models via coordinate descent. Journal of Statistical Software, 33(1), 1–22.
  22. Gabauer, D., Gupta, R., Marfatia, H. A., & Miller, S. M. (2024). Estimating U.S. housing price network connectedness: Evidence from dynamic Elastic Net, Lasso, and Ridge vector autoregressive models. International Review of Economics & Finance, 89, 349–362.
  23. Garcia, M., Medeiros, M., & Vasconcelos, G. F. R. (2017). Real-time inflation forecasting with high-dimensional models: The case of Brazil. International Journal of Forecasting, 33(3), 679–693.
  24. Gordon, R. J. (1985). The conduct of domestic monetary policy. In A. Ando, H. Eguchi, R. Farmer, & Y. Suzuki (Eds.), Monetary policy in our times (pp. 19–55). MIT Press.
  25. Goretzko, D., & Ruscio, J. (2024). The comparison data forest: A new comparison data approach to determine the number of factors in exploratory factor analysis. Behavior Research Methods, 56, 1838–1851.
  26. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction (2nd ed.). Springer. (Bkz. Ch. 3, Sec. 3.4.1–3.4.3 ≈ pp. 61–69: Ridge Regression p. 61; The Lasso p. 68; Discussion p. 69)
  27. Isard, P., & Laxton, D. (2000). Inflation-forecast targeting and the role of conditional projections. Washington, DC: International Monetary Fund.
  28. Jarantow, S. W., Pisors, E. D., & Chiu, M. L. (2023). Introduction to the use of linear and nonlinear regression analysis in quantitative biological assays. Current Protocols, 3(6), e801.
  29. Kant, D., Pick, A., & de Winter, J. (2024). Nowcasting GDP using machine learning methods. AStA Advances in Statistical Analysis. Advance online publication.
  30. Krueger, A. O. (1997). Exchange rate policy (NBER Working Paper No. 5896). Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.
  31. Kydland, F. & Prescott, E. (1977). Rules rather than discretion: The ınconsistency of optimal plans. Journal of Political Economy, June 1977, 473-92.
  32. Li, J., & Chen, W. (2014). Forecasting macroeconomic time series: LASSO-based approaches and their forecast combinations with dynamic factor models. International Journal of Forecasting, 30(4), 996–1015.
  33. McCallum, B. T. (1994). Monetary policy and the term structure of interest rates. NBER Working Paper No. 4938. National Bureau of Economic Research.
  34. Medeiros, M. C., Vasconcelos, G. F. R., Veiga, Á., & Zilberman, E. (2021). Forecasting inflation in a data-rich environment: The benefits of machine learning methods. Journal of Business & Economic Statistics, 39(1), 98–119.
  35. Mishkin, F. S. (1999). International experiences with different monetary policy regimes. NBER Working Paper, No. 6965. (International Experiences)
  36. Mishkin F. S. (2001). Issues in inflation targeting, price stability and the long-run target for monetary policy, Proceeding of A Seminar Held by The Bank of Canada
  37. Mishkin F. S. & Savastano M. A. (2001). Monetary policy strategies for emerging market countries: lessons from Latin America. Seventh Dubrovnik Economic Conference, Dubrovnik, Croatia, June 28-30.
  38. Mishkin, F. S. & Posen A. S. (1997). Inflation targeting: lessons from four countries. Federal Reserve Bank of New York Economic Policy Review, August, 3(3).
  39. Mishkin, F. S., & Schmidt-Hebbel, K. (2007). Does inflation targeting make a difference? In F. S. Mishkin & K. Schmidt-Hebbel (Eds.), Monetary policy under inflation targeting (pp. 291–372). Banco Central de Chile
  40. Önder, T. (2005). Para politikası: Araçları, amaçları ve Türkiye uygulaması. Uzmanlık Yeterlilik Tezi, Ankara: Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası, Piyasalar Genel Müdürlüğü
  41. Özatay, F., & Sak, G. (2003). The 2000–2001 financial crisis in Turkey. Emerging Markets Finance and Trade, 39(4), 5–38.
  42. Özgür, Ö., & Akkoç, U. (2021). Inflation forecasting in an emerging economy: Selecting variables with machine learning algorithms. International Journal of Emerging Markets, 17(8), 1889–1908.
  43. Patinkin, D. (1993). Israel's stabilisation program of 1985, or some simple truths of monetary theory. Journal of Economic Perspectives, 7 (2): 103–128.
  44. Paya, M. (1994). Para Teorisi ve Politikası. İstanbul: Filiz Kitabevi.
  45. Rokem, A., & Kay, K. (2020). Fractional ridge regression: A fast, interpretable reparameterisation of ridge regression. GigaScience, 9(12), giaa133.
  46. Sachs, J., Tornell, A. & Velasco, A. (1996), "Financial Crises in Emerging Markets: The Lessons from 1995," Brookings Papers on Economic Activity, No. 1, 147-215
  47. Smeekes, S., & Wijler, E. (2018). Macroeconomic forecasting using penalised regression methods. International Journal of Forecasting, 34(3), 408–430.
  48. Soybilgen, B., & Yazgan, M. E. (2021). Nowcasting US GDP using tree-based ensemble models and dynamic factors. Computational Economics, 57(1), 387–417.
  49. Svensson, L.E.O. (1997). Inflation forecast targeting: Implementing and monitoring inflation targets. European Economic Review, 41(6), 1111–1146.
  50. Svensson, L.E.O.,(1998a ). Inflation targeting as a monetary policy rule. NBER Working Paper No. 6790.
  51. Taylor, J.B. (1993). Discretion versus policy rules in practice. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 39, 195–214.
  52. Torun, M., & Yılmaztürk, R. G. (2021). Enflasyon hedeflemesinin temel belirleyicileri: Seçilmiş OECD ülkeleri için panel veri analizi. Bilim-Teknoloji-Yenilik Ekosistemi Dergisi (Journal of Science-Technology-Innovation Ecosystem), 2(1), 1–8.
  53. Vega, M., & Winkelried, D. (2005). Inflation targeting and inflation behavior: A successful story? International Journal of Central Banking, 1(3), 153–175.
  54. Yenisu, E. (2019). Türkiye’de enflasyonun temel belirleyicileri: Toda–Yamamoto nedensellik analizi. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 7(1), 43–58.
  55. Vrontos, S.D., Galakis, J., & Vrontos, I. D. (2021). Modeling and predicting U.S. recessions using machine learning techniques. International Journal of Forecasting, 37(2), 647–671.
  56. Walsh, C.E. & Hartley P.R. (1998). Financial intermediation monetary policyand equilibrium business cycle. Federal Reserve Bank of San Fransisco Review, (4)
  57. Willett T.D.(1998). Credibility and discipline effects of exchange rates as nominal anchors: The need to distinguish temporary from permanent pegs. View The World Economy: August, 21(6), 705-850.
  58. Woodford, M. (2003). Interest and prices: Foundations of a theory of monetary policy. Princeton University Press.