| Popis: |
Bu çalışmanın amacı, 2001-2018 yılları arası dönem için eski kırılgan beşli: BIIST (Brezilya, Hindistan, Endonezya, Güney Afrika ve Türkiye), yeni kırılgan beşli: AQEPT (Arjantin, Katar, Mısır, Pakistan ve Türkiye) ve BRICS (Brezilya, Rusya Federasyonu, Hindistan, Çin Halk Cumhuriyeti ve Güney Afrika) ülke sınıflamalarına ait gayrisafi yurt içi hasıla büyüme oranınıetkileyen veya etkileyeceği düşünülen değişkenleri karşılaştırmalı bir şekilde ekonometrik olarak analiz etmektir. Çalışmada ilk olarak Panel Veri analizleri yapılmış ve bu doğrultuda üç farklı Panel Veri modeli oluşturulup analiz edilmiştir. Daha sonra Panel Vektör Otoregresyon yönteminden yararlanarak modellere ait analiz sonuçları karşılaştırılmıştır. Analizlerde kullanılan bağımsız değişkenler dış borç stoku, brüt tasarruf, tüketici fiyat endeksi, işsizlik oranı, cari hesap dengesi, döviz kuru ve merkez bankası rezervleri iken bağımlı değişken GSYH büyüme oranı olarak belirlenmiştir. Panel Veri analizi sonucunda oluşturulan üç modelin rastsal etkiler modeliolduğu belirlenmiş, analizler sonucunda cari hesap dengesi ve enflasyon değişkenlerinin kırılgan olarak sınıflandırılan BIIST ve AQEPT ülkelerinde GSYH büyüme oranı üzerindeki etkisininanlamsız olduğu görülmüştür. Panel Vektör Otoregresyon analizi sonucunda ise BIIST ve BRICS ülkelerine ait modellerde tasarruf oranı ve GSYH büyüme oranı değişkenleri arasında çift yönlübir nedensellik ilişkisinin olduğu belirlenmiştir. Analiz sonucunda 2017 yılında ilan edilen kırılgan beşli ülkeler sınıflamasının 2013 yılında ilan edilene göre daha doğru bir kırılgan ülkelersınıflaması olduğu söylenebilmektedir. The aim of this study is to econometrically analyze the variables affect or are thought to affect the gross domestic product growth rate of countries the old fragile five (Brazil, India, Indonesia, South Africa and Turkey), the new fragile five (Qatar, Argentina, Egypt, Pakistan and Turkey) and BRICS (Brazil, Russia, India, China and South Africa) countries for the period 2001-2018 in a comparative way. In the study, firstly, Panel Data analyzes were made and in this direction, three different panel data models were created and analyzed. Then, the analysis results of the models were compared by using the Panel Vector Autoregression method. In Analyzes, GDP growth rate was taken as the dependent variable. The independent variables used in the analysis were external debt stock, gross savings, inflation rate, unemployment rate, current account balance, exchange rate and reserves of Central Bank. As a result of the Panel Data analysis, all three models were found to be random effect models and the effects of current account balance and inflation variables on GDP growth rate in BIIST and AQEPT countries, which are classifiedas fragile, were found to be insignificant. As a result of the Panel Vector Autoregression analysis, it was determined that there is a bidirectional causality relationship between the saving rate andGDP growth rate variables in the models of BIIST and BRICS countries. As a result of the analysis, it was concluded that the fragile five countries classification announced in 2017 is amore accurate fragile countries classification than the one announced in 2013. |
