Makroekonomik değişkenlerle petrol fiyatları arasındaki ilişkiler ve küresel petrol fiyatlarının incelenmesi
Küçük Resim Yok
Dosyalar
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Bursa Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmanın amacı, ham petrol fiyatları ile makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkiyi detaylı bir şekilde incelemektir. Petrol fiyatlarının küresel ekonomi üzerindeki etkileri, petrol üretim seviyeleri ve piyasa fiyatları arasındaki karmaşık ilişkiler ile analiz edilerek, bu ilişkilerin ekonomik ve jeopolitik faktörlerden nasıl etkilendiği araştırılmıştır. Çalışmada kullanılan metodolojiler, parametrik olmayan regresyon analizi, Bayesian VAR (Vector Autoregression), ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), SARIMA (Seasonal ARIMA), XGBoost (Extreme Gradient Boosting), Holt-Winters Üstel Yumuşatma ve Rastgele Orman gibi çeşitli istatistiksel ve makine öğrenimi modellerini içermektedir. Bu modeller, petrol fiyatlarındaki değişimlerin makroekonomik değişkenler üzerindeki etkilerini anlamak ve tahmin etmek için kullanılmıştır. Petrol fiyatlarının enflasyon üzerinde maliyet itici bir etkiye sahip olduğu bulunmuştur. Yüksek petrol fiyatları, üretim ve taşımacılık maliyetlerini artırarak genel fiyat seviyelerini yukarı çekmektedir. Enflasyon ve petrol fiyatları arasındaki bu ilişki, çeşitli ekonometrik modellerle desteklenmiş ve doğrulanmıştır. Petrol fiyatları ile döviz kurları arasında güçlü ve anlamlı bir ilişki tespit edilmiştir. Petrol ihraç eden ülkeler, yüksek petrol fiyatları dönemlerinde döviz kurlarında değerlenme yaşarken, petrol ithal eden ülkeler ise döviz kurlarında değer kaybı ile karşılaşmaktadır. Bu ilişki, petrol ticaretinin büyük ölçüde ABD doları üzerinden yapılmasından kaynaklanmaktadır. Petrol fiyatlarının GSYİH üzerindeki etkisi, ülkenin petrol ihraç eden veya ithal eden bir ülke olmasına bağlı olarak değişmektedir. Petrol ihraç eden ülkelerde yüksek petrol fiyatları ekonomik büyümeyi desteklerken, petrol ithal eden ülkelerde ise ekonomik büyümeyi olumsuz etkilemektedir. Bu çalışmanın bulguları, petrol fiyatlarının ekonomik büyüme üzerindeki etkisinin zaman içinde ve bölgesel farklılıklar gösterdiğini ortaya koymaktadır. Bayesian VAR, ARIMA, SARIMA, XGBoost, Holt-Winters ve Rastgele Orman modelleri, petrol fiyatları ve makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkileri analiz etmede farklı derecelerde başarı göstermiştir. Özellikle ARIMA ve SARIMA modelleri, zaman serisi analizlerinde güçlü performans sergilemiştir. Bu çalışma sonucunda elde edilen bulgular, petrol fiyatlarının makroekonomik değişkenler üzerindeki karmaşık etkilerini ve bu etkilerin zamansal ve mekânsal boyutlarını ortaya koymaktadır. Farklı ekonometrik ve makine öğrenimi modellerinin kullanılması, petrol fiyatları ile makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkilerin daha derinlemesine incelenmesini sağlamış ve gelecekteki fiyat hareketlerine dair daha güvenilir tahminler yapılmasına yardımcı olmuştur. Coğrafi Bilgi Sistemleri'nin kullanımı ise, petrol piyasalarındaki bölgesel farklılıkları ve bu farklılıkların küresel ekonomik dinamikler üzerindeki etkilerini daha iyi anlamamıza katkıda bulunmuştur.
The purpose of this study is to examine in detail the relationship between crude oil prices and macroeconomic variables. It analyzes the impact of oil prices on the global economy, the complex relationships between oil production levels and market prices, and how these relationships are affected by economic and geopolitical factors. The methods used in the study include various statistical and machine learning models such as nonparametric regression analysis, Bayesian VAR (Vector Autoregression), ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), SARIMA (Seasonal ARIMA), XGBoost (Extreme Gradient Boosting), Holt-Winters Exponential Smoothing, and Random Forest. These models are used to understand and forecast the impact of oil price changes on macroeconomic variables. Oil prices are found to have a cost-push effect on inflation. High oil prices increase production and transportation costs, pushing up the overall price level. This relationship between inflation and oil prices has been supported and confirmed by various econometric models. A strong and significant relationship has been found between oil prices and exchange rates. Oil-exporting countries experience exchange rate appreciation during periods of high oil prices, while oil-importing countries experience exchange rate depreciation. This relationship is due to the fact that oil trade is largely conducted in US dollars. The impact of oil prices on GDP varies depending on whether a country is an oil exporter or an oil importer. While high oil prices support economic growth in oil-exporting countries, they negatively affect economic growth in oil-importing countries. The results of this study show that the impact of oil prices on economic growth varies over time and across regions. Bayesian VAR, ARIMA, SARIMA, XGBoost, Holt-Winters and Random Forest models have shown varying degrees of success in analyzing the relationship between oil prices and macroeconomic variables. In particular, ARIMA and SARIMA models have shown strong performance in time series analysis. The results of this study reveal the complex effects of oil prices on macroeconomic variables and the temporal and spatial dimensions of these effects. The use of various econometric and machine learning models allowed for a more in-depth analysis of the relationships between oil prices and macroeconomic variables and helped to make more reliable forecasts of future price movements. The use of geographic information systems has contributed to a better understanding of regional differences in oil markets and their impact on global economic dynamics.
The purpose of this study is to examine in detail the relationship between crude oil prices and macroeconomic variables. It analyzes the impact of oil prices on the global economy, the complex relationships between oil production levels and market prices, and how these relationships are affected by economic and geopolitical factors. The methods used in the study include various statistical and machine learning models such as nonparametric regression analysis, Bayesian VAR (Vector Autoregression), ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), SARIMA (Seasonal ARIMA), XGBoost (Extreme Gradient Boosting), Holt-Winters Exponential Smoothing, and Random Forest. These models are used to understand and forecast the impact of oil price changes on macroeconomic variables. Oil prices are found to have a cost-push effect on inflation. High oil prices increase production and transportation costs, pushing up the overall price level. This relationship between inflation and oil prices has been supported and confirmed by various econometric models. A strong and significant relationship has been found between oil prices and exchange rates. Oil-exporting countries experience exchange rate appreciation during periods of high oil prices, while oil-importing countries experience exchange rate depreciation. This relationship is due to the fact that oil trade is largely conducted in US dollars. The impact of oil prices on GDP varies depending on whether a country is an oil exporter or an oil importer. While high oil prices support economic growth in oil-exporting countries, they negatively affect economic growth in oil-importing countries. The results of this study show that the impact of oil prices on economic growth varies over time and across regions. Bayesian VAR, ARIMA, SARIMA, XGBoost, Holt-Winters and Random Forest models have shown varying degrees of success in analyzing the relationship between oil prices and macroeconomic variables. In particular, ARIMA and SARIMA models have shown strong performance in time series analysis. The results of this study reveal the complex effects of oil prices on macroeconomic variables and the temporal and spatial dimensions of these effects. The use of various econometric and machine learning models allowed for a more in-depth analysis of the relationships between oil prices and macroeconomic variables and helped to make more reliable forecasts of future price movements. The use of geographic information systems has contributed to a better understanding of regional differences in oil markets and their impact on global economic dynamics.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Uluslararası Ticaret, International Trade
