Exchange rate disconnect puzzle: A research on forecasting exchange rates with nowcasting of macroeconomic variables
Döviz kuru kopukluğu muamması: Makroekonomik değişkenlerin nowcasting öngörüsü ile döviz kuru tahmini üzerine araştırma
- Tez No: 986628
- Danışmanlar: PROF. DR. GELENGÜL KOÇASLAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Döviz Kuru Öntahmin Muamması, Anlık Tahmin, Google Arama Verileri, LASSO Regresyonu, Yüksek Boyutlu Veri, Örneklem Dışı Tahmin, Beklenti Dağılımları, Dornbusch, Bilson, Frenkel ve Frankel Modelleri, Rastgele Yürüyüş, ARIMA, VAR (Vektör Otoregresif Model), ARDL (Otoregresif Dağıtılmış Gecikme Modeli), Prais–Winsten Tahmin Yöntemi, Exchange Rate Disconnect Puzzle, Nowcasting, Google Trends, LASSO Regression, High-dimensional Data, Out-of-sample Forecasting, Belief Distributions, Dornbusch, Bilson, Frenkel, Frankel Models, Random Walk, ARIMA, VAR, ARDL, Prais–Winsten Estimations
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, döviz kuru literatüründe uzun süredir var olan ve“döviz kuru kopukluğu muamması”(exchange rate disconnect puzzle) olarak bilinen ampirik bulguyu yeniden ele almaktadır. Meese ve Rogoff'un (1983) öncü çalışmasından itibaren çok sayıda araştırma, makroekonomik temellere dayalı modellerin döviz kuru hareketlerini tahmin etmede başarısız olduğunu ve genellikle basit rassal yürüyüş (random walk) tarafından geride bırakıldığını göstermiştir. Bu bulgu, döviz kurlarının makroekonomik temellerden kopuk olduğu yönünde yaygın bir kanaatin oluşmasına yol açmıştır. Bu çerçevede tezin temel araştırma sorusu, klasik döviz kuru modellerine piyasa katılımcılarının inançlarıyla tutarlı reel zamanlı makroekonomik bilgi sağlanmasının bu modellerin tahmin gücünü yeniden kazandırıp kazandıramayacağıdır. Bu tezde savunulan temel argüman, bu kopukluğun makroekonomik teorinin başarısızlığından değil, makroekonomik bilginin ölçüm biçiminden kaynaklanıyor olabileceğidir. Geleneksel makroekonomik veriler gecikmeli olarak yayınlanmakta, sonradan revize edilmekte ve yüksek frekanslı ekonomik gelişmeleri yansıtmakta yetersiz kalmaktadır. Oysa finansal piyasalar ve döviz piyasaları, resmi istatistiklerden çok daha hızlı akan bilgiye dayanarak fiyatlama yapmaktadır. Dolayısıyla, asıl sorun makroekonomik temellerin ilgisizliği değil, bu temellerin piyasaların kullandığı bilgiyle uyumsuz biçimde ölçülmesidir. Bu hipotezi test etmek amacıyla tez, geleneksel makroekonomik verilerin yerine veya onlara ek olarak, Google arama verilerine dayalı makroekonomik nowcast'ler (anlık tahminler) üretmektedir. Google Trends verileri, bireylerin, firmaların ve yatırımcıların bilgi arayışını ve beklentilerini yansıtan davranışsal göstergeler olarak kullanılmaktadır. Bu kapsamda Birleşik Krallık ve Amerika Birleşik Devletleri için 2005-2022 dönemini kapsayan, her ülke için 1500'den fazla anahtar kelimeye dayalı arama serisi derlenmiştir. Bu veriler kullanılarak reel çıktı, para arzı, kısa vadeli faiz oranı ve enflasyon için çeyreklik nowcast'ler oluşturulmuştur. Yöntemsel olarak çalışma, yüksek boyutlu veri problemiyle başa çıkmak için LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) regresyon tekniğini kullanmaktadır. LASSO, çok sayıda potansiyel açıklayıcı değişken arasından tahmin gücü yüksek olanları otomatik olarak seçerken, geri kalanları sıfıra yaklaştırarak modelin aşırı uyum yapmasını engeller. Bu çalışmada LASSO yalnızca tek bir optimal model üretmek için değil, farklı düzenleme (regularization) parametreleri boyunca çok sayıda model tahmini üreterek bir nowcast dağılımı oluşturmak için kullanılmaktadır. Bu dağılım, makroekonomik durum hakkında piyasada var olabilecek farklı inançları (beliefs) temsil etmektedir. Elde edilen nowcast'ler daha sonra çeşitli döviz kuru tahmin modellerine entegre edilmektedir. Bunlar arasında makro değişkenleri içeren ARDL modelleri ve klasik parasal döviz kuru modelleri (Dornbusch, Bilson, Frenkel ve Frankel) yer almaktadır. Modeller genişleyen pencere (expanding window) yapısında tahmin edilmekte ve her dönemde bir adım ileriye yönelik tahmin performansları değerlendirilmektedir. Ampirik sonuçlar, realized (gerçekleşmiş) makroekonomik veriler kullanıldığında parasal modellerin rassal yürüyüş ve AR(1) gibi basit zaman serisi modellerini geçemediğini ve Meese-Rogoff bulgusunun örneklemde doğrulandığını göstermektedir. Ancak nowcast edilmiş makroekonomik değişkenler kullanıldığında sonuçlar belirgin biçimde değişmektedir. Nowcast'lerin modele eklenmesiyle kısa vadeli tahmin hataları (RMSE) yüzde 11 ile yüzde 23 arasında azalmaktadır. Bazı nowcast destekli modeller, en iyi zaman serisi benchmark'I olan AR(1) tahminini dahi geride bırakmaktadır. Bu iyileşmeler özellikle COVID-19 krizi, ekonomik toparlanma ve sonrasında yaşanan küresel enflasyon ve parasal sıkılaşma dönemlerinde yoğunlaşmaktadır. Bu da nowcast'lerin özellikle yapısal kırılmalar ve hızlı rejim değişimleri sırasında değerli olduğunu göstermektedir. Ayrıca enflasyonu içeren modellerde nowcast katkısının daha güçlü olduğu gözlenmektedir; bu da son dönemde enflasyon beklentilerinin döviz kuru dinamiklerinde merkezi rol oynadığını düşündürmektedir. Bu noktada vurgulanması gereken önemli bir husus, analizin açık biçimde koşullu (conditional) bir çerçevede yürütülmüş olmasıdır. Bu tez ne döviz kuru kopukluğu muammasının evrensel bir çözümünü sunduğunu ne de yeni bir yapısal döviz kuru teorisi önerdiğini iddia etmektedir. Amaç, belirli bir ampirik bağlamda, kısa tahmin ufuklarında ve bilgi sürtünmelerinin yüksek olduğu dönemlerde, makroekonomik temellerin gerçek zamanlı ve inanç-tutarlı ölçülmesinin ampirik performansı nasıl etkilediğini incelemektir. Tezin temel katkısı, döviz kuru kopukluğu muammasını bilgi ve ölçüm perspektifinden yeniden yorumlamasıdır. Bulgular, makroekonomik temellerin önemsiz olmadığını, ancak doğru zamanda ve doğru biçimde ölçülmediklerinde tahmin gücünün ortaya çıkmadığını göstermektedir. Google arama verileri gibi yüksek frekanslı, davranışsal bilgi kaynakları kullanıldığında, klasik makroekonomik yapıların yeniden anlam kazandığı ortaya konmaktadır. Bu bağlamda tez literatür'e şu katkıları sunmaktadır: (i) Bu tez, geleneksel tekil (nokta) nowcast yaklaşımının ötesine geçerek LASSO modellerinin tüm düzenlileştirme yolunu kullanarak bir nowcast topluluğu (ensemble) oluşturur. Tek bir“en iyi”model seçmek yerine, çok sayıda olası modelin ürettiği nowcast'leri birlikte değerlendirerek çağdaş makroekonomik duruma ilişkin bir inanç dağılımı elde eder. Bu yaklaşım, belirsizliği, model uyuşmazlığını ve bilgi heterojenliğini tek bir değere indirgemek yerine açık biçimde temsil etmeyi mümkün kılar. Döviz kuru modellerinde kullanılan makroekonomik değişkenleri gerçekleşmiş nicelikler olarak değil, piyasa aktörlerinin algıladığı nicelikler olarak ele alır. Nowcast topluluklarının inanç dağılımları olarak yorumlanması sayesinde, makro- finans literatürüne ilk kez heterojen ve gerçek zamanlı beklentileri temsil eden ampirik bir yapı kazandırılmaktadır. Bulgular, ülkeler arasındaki göreli inanç düzeyleri ve inanç kesinliğinin döviz kuru dinamikleri açısından anlamlı olduğunu göstermektedir. Bu çerçeve Meese–Rogoff bulgusuna yeni bir açıklama getirir: Makroekonomik temellerin başarısızlığı teorik olarak değil, ölçümsel olarak ortaya çıkmaktadır. Gecikmeli, revizyona açık ve yumuşatılmış makro veriler, piyasa aktörlerinin gerçek zamanlı inançlarıyla uyumsuzdur. Ancak makro bilgiler inanç-tutarlı ve gerçek zamanlı ölçüldüğünde, temeller yeniden öngörü gücü kazanır. Döviz kurları gerçekleşmiş verilere değil, bu verilerin yarattığı inançlara tepki verir. (iii) Makroekonomik temellerin öngörü gücünün rejime bağlı olduğunu göstermektedir. Temeller özellikle kriz dönemlerinde, yapısal kırılmalarda ve politika dönüşümlerinde belirginleşirken, istikrarlı dönemlerde önemsizleşmektedir. Bu durum, neden ortalama performans ölçütlerinin temellerin etkisini maskelediğini ve neden birçok ampirik çalışmanın bu etkiyi tespit edemediğini açıklamaktadır. (iv) Bu tezde makine öğrenmesi bir“kara kutu”tahmin aracı olarak değil, ekonomik inançları ölçmek için kullanılan bir araç olarak konumlandırılmıştır. LASSO yöntemi yüksek boyutlu arama verilerinden gizli makroekonomik sinyalleri ayıklamak için kullanılmış ve bu sinyaller ekonomik olarak yorumlanabilir modellere entegre edilmiştir. Bu yaklaşım hem modern veri kaynaklarının sunduğu bilgi zenginliğinden yararlanmakta hem de iktisat teorisinin yerini almak yerine onu tamamlamakla iktisadi yorumlanabilirliği korumaktadır. Sonuç olarak bu tez, bu çalışma bağlamında döviz kuru kopukluğunun en azından kısmen teorik değil ölçümsel bir sorun olabileceğini ve modern veri kaynakları ile yöntemler kullanıldığında makroekonomik temellerin kısa vadede yeniden tahmin gücü kazanabildiğini göstermektedir. Bu bulgu, özellikle belirsizliğin yüksek olduğu dönemlerde, hem akademik literatür hem de politika yapıcılar açısından makro- finansal bağlantıların daha doğru izlenmesi için önemli sonuçlar taşımaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis investigates whether the long-standing exchange rate disconnect puzzle reflects a failure of macroeconomic theory or a failure of measurement. Since Meese and Rogoff (1983), a large literature has documented that macroeconomic fundamentals perform poorly in forecasting exchange rate movements, often being outperformed by simple time-series benchmarks such as the random walk. This has led to widespread skepticism regarding the empirical relevance of structural exchange rate models. Current dissertation revisits this puzzle by shifting the focus from model structure to the informational content and timing of macroeconomic data. The research question that this thesis asks is whether, in a specific empirical setting and at short forecasting horizons, supplying classical exchange rate models with real-time, belief-consistent macroeconomic information can restore their predictive relevance. The central hypothesis is that macroeconomic fundamentals may be relevant for exchange rate determination, but that traditional data releases are too delayed, smoothed, and revised to reflect the beliefs and information actually used by market participants in real time. To address this limitation, the thesis constructs high- frequency nowcasts of key macroeconomic variables such as real output, money supply, short-term interest rates, and inflation using Google Search Volume Indices. The dataset comprises more than 1500 search-based indicators for each of the United Kingdom and the United States over the period 2005-2022, combined with quarterly macroeconomic data. Methodologically, the study employs a high-dimensional nowcasting framework based on LASSO regularization to extract real-time macroeconomic signals from search behavior. Rather than selecting a single optimal model, the approach generates a full distribution of nowcasts along the LASSO regularization path, which is interpreted as a belief distribution about the contemporaneous macroeconomic state. These nowcasts are then incorporated into a range of standard exchange rate forecasting models, such as autoregressive distributed lag (ARDL) models, and classical monetary models (Dornbusch, Bilson, Frenkel, and Frankel), estimated in an expanding window one-step ahead out-of-sample forecasting framework. The empirical results show that when models are estimated using realized macroeconomic data, they perform no better than standard benchmarks, confirming the exchange rate disconnect puzzle in the sample. However, when nowcasted macroeconomic variables are used instead, forecast accuracy improves substantially and systematically. Root mean squared forecast errors decline by between 11 and 23 percent across specifications, and several nowcast-augmented models outperform the autoregressive benchmark. These gains are highly state-dependent, and are concentrated during periods of rapid structural change, such as the COVID-19 contraction and the subsequent inflationary and monetary tightening episode. The findings suggest that, in this context, the exchange rate disconnect puzzle is not necessarily a failure of economic theory, but may instead reflect a failure of measurement. When macroeconomic fundamentals are measured in a way that approximates agents' real-time beliefs, they regain economically meaningful predictive power. This highlights the importance of information timing, belief formation, and high-frequency data for understanding exchange rate dynamics and macro-financial linkages.
Benzer Tezler
- Ferrokrom fabrikasında çalışan işçilerde stogenetik çalışmalar
Başlık çevirisi yok
AYNUR ACAR
Doktora
Türkçe
1985
Tıbbi BiyolojiAkdeniz ÜniversitesiTıbbi Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜVEN LÜLECİ
- Yenileme yatırımları
Başlık çevirisi yok
OSMAN NURİ FİLİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
İşletmeGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN OKKA
- Effect of chymotrypsin on M1 type pyruvate kinase from rabbit muscle and L-type from sheep liver
Başlık çevirisi yok
NİLAY BAŞARAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
BiyokimyaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyokimya Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MERAL YÜCEL
- Isı değiştirgeç ağlarının optimum sentezi
Başlık çevirisi yok
SERAP CESUR
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Kimya MühendisliğiEge ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BENO KURYEL