MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W7029513097

İNŞAAT SEKTÖRÜ, FAİZ ORANI VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİNİN ANALİZİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ (2002-2019)

2019· article· tr· W7029513097 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueDergiPark (Istanbul University) · 2019
Typearticle
Languagetr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicFiscal Policy and Economic Growth
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsReelEndogeneityQuarter (Canadian coin)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bu çalışmayla; Türkiye’de inşaat sektörü üzerinde etkili olduğu düşünülen reel efektif döviz kuru, konut kredisi faiz oranı ve ekonomik büyüme değişkenlerinin aralarındaki ilişkilerin tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla Türkiye’nin 2002Q1-2019Q2 çeyrek verileri kullanarak oluşturulan modelde yer alan değişkenlerin aynı seviyede (birinci fark) durağan olması sebebiyle değişkenlerin bir biriyle eşbütünleşik olup olmadıklarının tespiti Johansen eşbütünleşme testi kullanılarak araştırılmış ve test sonuçlarına göre; inşaat sektörünün GSYİH’dan aldığı pay reel efektif döviz kuru, konut kredisi faiz oranı ve ekonomik büyüme değişkenlerinin arasında eşbütünleşme ilişkisinin olduğu yani değişkenlerin ortak hareket ettikleri sonucuna ulaşılmıştır. Daha sonra modelde yer alan değişkenlerin aralarındaki ilişkinin yönünü tespiti Block Exogeneity Wald Granger nedensellik testi ile yapılmış olup test sonuçlarına göre; inşaat sektörünün hem ekonomik büyümenin hem de konut kredi faiz oranlarının granger nedeni olduğu; faiz oranlarından döviz Kuruna; döviz kurundanda büyümeye doğru bir nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Ayrıca inşaat sektörünün mevcut durumunun geçmiş verilerle karşılaştırmalı olarak incelenmesi sonucunda inşaat sektörüne ilişkin göstergelerin “öncü gösterge” olarak kullanılabileceği tespit edilmiştir. Son olarak TCMB’nın 2019 Temmuz ayı sonundan buyana kademeli olarak aldığı politika faiz indirim (%24, %19.75, %14.00) kararlarının 2018 yılında daralma yaşayan inşaat sektörü üzerinde pozitif etkilerinin olduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak Türkiye’nin salt büyümeden ziyade; sürdürülebilir ve istikrarlı bir büyümeyi kendisine hedef alan bir pozisyonda geleceğini sağlam temellere dayandırabilmesi için tıpkı inşaat sektörüne verdiği önem gibi diğer sektörlere de önem vermesi gerektiği söylenebilir. Büyümede tek bir sektörü merkeze alan bir model ekonomik büyümenin geleceği için sıkıntı oluşturabilecektir.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.252
Threshold uncertainty score0.502

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.173
Teacher spread0.157 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueDergiPark (Istanbul University)→Same topicFiscal Policy and Economic Growth→French-language works237,207→