Çin'de ani dönüşler 1
Çin nereye gidiyor dizisinin ilkidir. Önce 1952-1985 arası Çin verilerine bakalım. Böylece oldukça dalgalı bir dönemi ele almış olacağız. Son politik U-dönüşü 1979'da Deng-Siao-Ping'in iktidara gelişiyle gerçekleşmişti. Politika dönüşü yılları için kukla değişken koyarak yatırımların ve verimli yatırımların milli gelire oranlarını ele alacak ve politika kukla değişkeninin anlamlı olup olmadığına bakacağız. Statistical Yearbook of China'da rapor edilen veriler kullanılıyor. Verimli yatırım/toplam yatırım PRODINV, toplam yatırım/GSYH ise INV olarak kodlanıyor. Politika dönüşü serileri KUKLA adıyla gösteriliyor. Zaman trendi uygulandığında kodu @TREND oluyor. Granger nedensellik testlerine baktığımızda tüm makul gecikmelerde kukla değişkenin verimli yatırımlar üzerinde bir nedensellik etkisi olduğunu, fakat toplam yatırımlar üzerinde aynı etkiye sahip olmadığını görüyoruz. Kukla değişken serisini içsel bir değişken gibi düşündüğümüz için standart testi rapor ediyorum: Aksi takdirde regresyonları, mevsimsellik kukla değişkenlerinde veya zaman trendinde olduğu gibi, tek tek yürüterek rapor etmek gerekecekti.
İlginçtir, toplam yatırımların, bazı uzun dönemli gecikmelerde, kukla değişken üzerinde Granger nedensellik etkisi görünüyor. Ancak, yatırımların milli gelir içindeki payının artmasının "sert" çizgilere yol açtığını düşünmek zor görünüyor. Fakat kukla değişkene içsel değişken muamalesi yaptığımız için, bu mantık çerçevesinde, sanayileşme için hazırlanan temellerin "sert" çizgilere uzun dönemde bir varlık temeli hazırladığı beki düşünülebilir. Ama sistematik bir nedensellik etkisi bulunamadığı ve etki sadece bazı gecikmelerde ortaya çıktığı için bu saptamadan bir sonuç çıkarmamak daha doğru olabilir.
KUKLA ve INV (-1) ile yürütülen regresyon sonucundan yatırımların bir yıl gecikmeli yatırımlar ve politik değişiklikler tarafından etkilendiği görülüyor. Kukla değişkenin katsayısı pozitif ve yüksek, istatistiki olarak yüzde 5 güven seviyesinde güvenilir bir t-istatistiğine de sahip. Bir başka regresyondaysa zaman trendinin katsayısının pozitif olduğunu, fakat anlamlı çıkmadığını görüyoruz. Kukla değişken her iki regresyonda da önemli bir katsayıya sahip. Intercept'in katsayısıysa çok yüksek: buradan hedef yatırımların zaten yüksek olduğunu ve bir yıl gecikmeli yatırımlardan ziyade politik değişmelerin bu yatırım seviyesinde oynamalara neden olduğunu saptayabiliyoruz. Yatırımları sadece zaman trendi üzerinde regresyona tabi tutarsak ne görmekteyiz? Zaman trendinin yatırımlar üzerinde pozitif ve anlamlı, fakat küçük bir etkiye sahip olduğunu görüyoruz. Zaman trendinin pozitif katsayıya sahip olması plancıların zamanla yatırımları artırma eğilimine girdiğini gösteriyor. Bu normal bir sonuç çünkü plancıların yatırım lehindeki "mesleki sapmalarının" küçük de olsa yatırım kararlarında bir etki yapması beklenebilir.
Bu seferki regresyonu GARCH (1,1) ile tahmin ediyorum. GARCH (1,1)'de hataların karesi heteroskedastik -varyansı periyoda bağımlı, dönemler arası sabit olmayan- bir ARMA(1,1) izliyor ve otoregresyon kökü ARCH ve GARCH etkilerinin toplamına eşit. GARCH terimi bir önceki periyodda yapılan öngörünün varyansı, ARCH terimiyse yatırımı (ortalama) tahmin eden denklemin (mean equation) kalanının (residual) karesinin bir dönemli gecikmesi oluyor. Sadece ARCH varsa şartlı varyans denkleminde gecikmeli öngörü varyansları yer almıyor demektir. Burada sadece GARCH terimi anlamlı: bir önceki dönemde yapılan yatırım öngörüsünün oynaklığı plancıların sonraki dönem için beklenti veya tercihlerini etkiliyor. Böylece "hata payının" da plancıların yatırım oranını belirlemelerinde öneme sahip olduğunu görüyoruz. Ayrıca, ARCH ve GARCH etkilerinin toplamı 1'e çok yakın çıkıyor. Bu özellik versiyondan versiyona değişmiyor ve oldukça sağlam (robust) görünüyor. Böylece rapor ettiğim versiyonda volatilite şoklarının hayli kalıcı (persistent) olduğu görülüyor. Şartlı varyans denkleminde sabit terimin "önemsiz oluşu" plancıların cari dönemin varyansını öngörürken uzun dönemli ağırlıklı ortalama varyans beklentisini fazla dikkate almadıklarını düşündürecekti: ancak, buradaki katsayıyı "önemsiz" bulamayız. Bu regresyonda kukla değişken yine anlamlı ve daha da büyük etkiye sahip ve ayrıca zaman trendi de daha düşük ölçüde etkili ve anlamlı.
Buraya kadar söylenenler bir "goodness-of-fit" alıştırmasını aşmasa da ortaya çıkan sonuçlar politikaların "sert" ya da "yumuşak" olmasının toplam yatırım/GSYH oranını oldukça etkilediği şeklinde. Bu sonucun modelin diline çevrilmesi halinde ne kadar yüksek olursa yatırımlar o kadar yüksek olur önermesinin doğrulandığını görebiliriz. "Sert" dönemler aşırı yatırım ve sermaye birikimine yol açabilen, dinamik etkinliktense uzaklaşılan dönemler olabiliyor. Haftaya 1986-2011 arası Çin. Son yazıdaysa gelecek ve "ani dönüş" olasılığı tartışılacak.