An empirical analysis of inflation targeting: Turkish case
Notice bibliographique
Résumé
Son yıllarda birçok para politikalarının başarısız olması politikacıları fiyat istikrarını sağlayacak yeni bir para politikası bulmaya zorlamıştır. 1990 yılında Yeni Zelanda 'enflasyon hedeflemesi adında yeni bir para politikası uygulamaya başladı. Onu İngiltere, Kanada, Şili ve diğerleri takip etti. Enflasyon hedeflemesi para politikasında yeni bir kavram olduğu için bu yeni para politikasını incelemek para politikası ile ilgilenenleri aydınlatacaktır. Enflasyon hedeflemesi her ülkede aynı uygulanan bir para politikası olmadığı için bu çalışma bize paha biçilmez bir öngörü sağlayacak çeşitli ülke örneklerini incelemektedir. Ayrıca, enflasyon tahmini enflasyon hedeflemesinde önemli bir yer tutmaktadır. Bu tez Vector Error Correction Modeli (VECM) kullanarak Türkiye'deki enflasyonu tahmin etme gücüne sahip değişkenleri belirlemiştir. Sanayi Üretim Endeksi ve Cari Dolar Kuru kullanılarak enflasyon tahmin modeli oluşturulmuştur. Sonuçlar Türkiye'deki enflasyonun (Tüketici Fiyat Endeksi) 16 aylık bir dönem içerisinde %95 güven aralığında tahmin edilebileceğine göstermektedir. The failure of conventional types of monetary policy in recent experience led economists to search a new type of monetary policy which will ensure price stability. In 1990, New Zealand started to implement a new monetary policy regime called 'inflation targeting'. United Kingdom, Canada, Chile and much more followed New Zealand soon after. Since inflation targeting is rather a new concept in monetary policy, investigating this type of policy may enlighten people interested in monetary policy. It is important that the implementation of inflation targeting be not a one fits all regime. Therefore, this study examines the different country experiences which will provide invaluable insight for us. Moreover, inflation forecasting plays a key role in inflation targeting regime. This thesis identifies the variables that have predictive power to forecast inflation for Turkey using Vector Error Correction Model (VECM). By using Industrial Production Index and Nominal (dollar) Exchange Rate, this thesis forms a forecast model. The results indicate that inflation rates (Consumer Price Index) in Turkey can be forecasted for 16 months time horizon with 95% confidence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».