Affiliation:
1. YOZGAT BOZOK ÜNİVERSİTESİ
Abstract
1970 yılında Arthur Okun tarafından literatüre sunulan Sefalet Endeksi, işsizlik ve enflasyon oranlarının toplamıyla elde edilmektedir. Özellikle 2019 yılının son günlerinde ortaya çıkan COVİD-19 salgını neticesinde dünya genelinde sefalet endeksinde bir artış gözlemlenmiştir. İletişim teknolojilerinde yaşanan hızlı gelişmeler, insanların hayat tarzlarında da çok ciddi değişimlere öncülük etmiş ve sosyal yaşantının online dünyada şekillenmesini sağlamıştır. Alışveriş, eğlence ve iletişim konusunda internetin önemi yadsınamaz hale gelmiştir. İnsanlar merak ettikleri her konuyu internet üzerinden araştırmaya başlamıştır. Bu husus, internet arama motorlarının da işlevselliğini artırmıştır. İnternette yapılan aramalar, servis sağlayıcılar tarafından kamuoyuna sunulmaktadır. Bunların en popüler olanı ise Google Trend’dir. Bu mecradan elde edilen verilerin bazı ekonomik göstergeler ile ilişkisinin olabileceği literatürde tartışılmaktadır. Bu çalışmada da, Türkiye özelinde 2006-2022 tarihleri arasında aylık olarak ortaya çıkan sefalet endeksi ve yine bu dönemi kapsayan Google Trend’den elde edilen sefalet endeksini gösteren kelimelerin aranma endeksi verileri arasındaki ilişki incelenmektedir. Dönem dönem yaşanan keskin değişimlerin etkisini göz ardı etmemek adına yapısal kırılmalı modeller tercih edilmiş ve sefalet endeksi ve arama trendi arasındaki eşbütünleşme ve nedensellik ilişkisi incelenmiştir. Elde edilen bulgular, her iki değişkenin de birbirlerini etkilediğini ortaya koymaktadır.
Publisher
Nisantasi Universitesi Sosyal Bilimler Dergisi
Subject
Industrial and Manufacturing Engineering,Environmental Engineering
Reference37 articles.
1. Anzoátegui-Zapata, J. C., & Galvis-Ciro, J. C. (2020). “Disagreements in Consumer Inflation Expectations: Empirical Evidence for a Latin American Economy”. Journal of Business Cycle Research, 16, 99-122.
2. Bicchal, M., & Raja Sethu Durai, S. (2019). “Rationality of Inflation Expectations: An Interpretation of Google Trends Data”. Macroeconomics and Finance in Emerging Market Economies, 12(3), 229-239.
3. Blanchflower, David G. (2007). “Is Unemployment More Costly than Inflation?” NBER Working Paper, 13505.
4. Bleher, J., & Dimpfl, T. (2022). “Knitting Multi-Annual High-Frequency Google Trends to Predict Inflation and Consumption”. Econometrics and Statistics, 24, 1-26.
5. Chadwick, M. G., & Sengül, G. (2015). “Nowcasting the unemployment rate in Turkey: Let's ask Google”. Central Bank Review, 15(3), 15.