Çalışmanın amacı tarımsal kredi rakamlarında ortaya çıkan artışın, tarımsal üretime ne kadar katkı sağladığının ekonometrik model aracılığıyla incelenmesidir. Çalışmada, kamusal, özel ve yabancı sermayeli bankaların Ege bölgesi illerinde kullandırdıkları tarımsal kredilerin Ege bölgesindeki tarımsal üretime etkisi panel veri analiziyle araştırılmıştır. Analiz sonuçlarına göre kamusal sermayeli banka kredilerindeki yüzde 10'luk artış tarımsal üretimi % 3.2, özel sermayeli banka kredilerindeki yüzde 10' luk artış tarımsal üretimi % 0.4, yabancı sermayeli banka kredilerindeki yüzde 10' luk artış tarımsal üretimi % 0.1 arttırmaktadır. Tarıma daha fazla destek noktasında kamusal sermayeli bankaların yanında özel ve yabancı sermayeli bankalar da tarımsal üreticinin ihtiyacına uygun yapıdaki kredi imkanlarını arttırmalı ve çeşitlendirilmelidir.

Bu çalışmanın amacı, neofonksiyonalizm bağlamında Türk Devletleri Teşkilatı’nın bütünleşme sürecinin işbirliği ve kurumsallaşma için öncelikli sektör stratejisi ile ilerlemesi gerektiği argümanını tartışmaya açmaktır. Sektör öncelikli bütünleşme adımlarının hem kurumsallaşmayı hızlandıracağı hem de siyasi bütünleşme yolunu açacağı düşüncesinden hareketle çalışmanın problematiği hangi sektörlerin öncelikli olarak ne denli katalizör olabileceğidir. Bu kapsamda, günümüzün stratejik sektörleri tarım, savunma ve enerji odaklı izlenecek bütünleşme sürecinin potansiyel katkıları, üye ve gözlemci ülkelerin ilgili sektörlerdeki 1995-2019 dönemlerini kapsayan yıllık verileri ile büyüme verileri arasındaki ilişki panel veri yöntemi ile araştırılıp, eşbütünleşme ekonometrik analizi çerçevesinde ortaya konmaya çalışılmıştır. Uygulanan ekonometrik modelleme sonucu, etkilerin büyüklüğü açısından sırasıyla tarımsal gelirler, savunma harcamaları ve enerji alanında izlenecek işbirliği ve bütünleşme adımlarının hem ülkelerin kalkınma seviyelerine hem de Türk Devletleri Teşkilatı’nın kurumsallaşması ve derinleşmesine katkı sağlayacağı görülmüştür.

In recent years, the consequences of globalization and global developments in an area or around the world have harmed monetary transmission channels, creating an axis shift and diminishing the efficiency of monetary policy instruments. There is significant evidence about the influence of foreign monetary policy transfer on the excess supply of credit, according to studies on the subject. As a result, dynamically unbundling different monetary policy channels or comparing the outcomes of various policies is regarded as a crucial observation. The efficiency of the interest rate channel of the monetary transmission mechanism is explored in this study using annual data from the IMF and World Bank databases for the countries included in the MSCI emerging markets index for the years 1995 to 2021. In the study, panel unit root tests, panel cointegration tests with structural breaks, and panel causality tests developed by Kónya (2006) were applied to the variables determined to contain cross-sectional dependence. Within the framework of the panel VAR model established in line with the results obtained from these tests, the efficiency of the interest channel was investigated with the impulse-response functions and variance decomposition methods. While interest rate shocks have no statistically significant impact on loans, they do have a beneficial impact on inflation in the first two years and a negative impact in the subsequent years (up to the 6th year). In conclusion, the findings of this analysis suggest that, while shock rises in interest rates have a modest influence on the gross domestic product, they do promote, albeit slightly, the drop in the inflation rate.

Derivative markets developed for eliminating uncertainty and risk arising from financial markets can make predictions about the future by using past price movements in case the market is not effective. In this context, in this study, firstly, the effectiveness of the Turkish Derivatives Market was tested by applying the Augmented Dickey-Fuller (ADF), Phillips-Perron (PP) and Kwiatkowski et al. (KPSS) linear unit root tests and Kapetanios et al. (KSS) nonlinear unit root test. As a result of all unit root tests, it was concluded that the series did not show random walk, so that the market was not effective. Then, the method that shows the highest performance is tried to be determined when forecasting the end of day settlement price of the TL/Dollar and Bist-30 contracts which is traded in the Derivatives Market. For this purpose, the forecasting results produced by the time series analysis methods are compared with the results of the artificial neural network model which has the best performance by employing different architectures, layer numbers, cell numbers in layers, activation functions and learning methods using the data which is provided from Borsa Istanbul Inc. and covering the dates between 04.02.2005 and 31.12.2015.According to the results of analysis, ARMA (4,4) model performed better than RBF-1-BL artificial neural network model and ARCH (1) model for TL/Dollar contract series. For the Bist-30 contract series, TDNN-1-B-L artificial neural network model has higher predictive performance than ARMA (4.5) and ARCH (1) models.