çalışmada, Durum Uzayı Modellerinin (State Space Models) tanıtılması amacıyla bir Türkiye iktisadi analizi ele alınmaktadır. Durum Uzayı Modelleri, esnek yapılara ve veri kaybını önleyen bir tahmin yöntemine sahip olması sebebiyle tercih edilen bir modelleme yöntemi sunmaktadır. Bu çalışmanın iktisadi uygulaması olarak, Türkiye'nin 2005-2024 dönemine ait aylık Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE), Dolar/TL ve Euro/TL değişkenleri ile bir analiz yapılmıştır. Analizin ilk aşamasında, yalnızca açıklayıcı değişken içeren bir modelleme yaklaşımı benimsenmiş ve TÜFE, Dolar/TL, Euro/TL gibi ekonomik göstergeler bireysel olarak ele alınarak analiz edilmiştir. Ardından, daha karmaşık bir modelleme sürecine geçilmiştir; bu süreçte yalnızca açıklayıcı değişken içeren modellerin yanı sıra, 2023 yılının Ocak ayından itibaren geçerli olacak bir kukla değişken eklenmiştir. Kukla değişken eklenerek yapılan ikinci modellemede, belirli dönemlerde gerçekleşen yapısal kırılmalar ve politika değişikliklerinin veriler üzerindeki etkisi daha kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Analizde deterministik ve stokastik özellikler de dikkate alınmış ve bu farklı model yapıları Kalman Filtresi (1960) yöntemi kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu analizler sonucunda, en iyi model yapısının Dolar/TL ve Euro/TL değişkenleri için Stokastik Seviye ve Açıklayıcı Değişken-Kukla Değişken modeli olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Dolar/TL ve Euro/TL değişkenlerinin TÜFE üzerindeki etkisinin benzer oranda ve pozitif yönde olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte TÜFE'nin Dolar/TL ve Euro/TL değişkenlerindeki dalgalanmalara nispeten daha az hassasiyet gösterdiği; başka bir deyişle, Dolar/TL ve Euro/TL değişimlerine göre daha düşük esneklik sergilediği tespit edilmiştir. Ayrıca modelde kukla değişken kullanılması iki dönem arasında yurt içi fiyatlarının karşılaştırılmasına olanak tanımıştır. Buna göre 2023'ün ilk ayı ve sonrasındaki yurtiçi fiyatlarının önceki dönemlere göre daha düşük olduğu çıkarımı yapılmıştır. Bu bulgular, Türkiye'de döviz kuru ve yurt içi fiyatları arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamak için önemli çıkarımlar sunmaktadır ve Durum Uzayı Modellerinin iktisadi bir uygulamada kullanımında göstermesi bakımında literatüre katkı sunmaktadır., Durum Uzayı Modellerinin (State Space Models) tanıtılması amacıyla bir Türkiye iktisadi analizi ele alınmaktadır. Durum Uzayı Modelleri, esnek yapılara ve veri kaybını önleyen bir tahmin yöntemine sahip olması sebebiyle tercih edilen bir modelleme yöntemi sunmaktadır. Bu çalışmanın iktisadi uygulaması olarak, Türkiye'nin 2005-2024 dönemine ait aylık Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE), Dolar/TL ve Euro/TL değişkenleri ile bir analiz yapılmıştır. Analizin ilk aşamasında, yalnızca açıklayıcı değişken içeren bir modelleme yaklaşımı benimsenmiş ve TÜFE, Dolar/TL, Euro/TL gibi ekonomik göstergeler bireysel olarak ele alınarak analiz edilmiştir. Ardından, daha karmaşık bir modelleme sürecine geçilmiştir; bu süreçte yalnızca açıklayıcı değişken içeren modellerin yanı sıra, 2023 yılının Ocak ayından itibaren geçerli olacak bir kukla değişken eklenmiştir. Kukla değişken eklenerek yapılan ikinci modellemede, belirli dönemlerde gerçekleşen yapısal kırılmalar ve politika değişikliklerinin veriler üzerindeki etkisi daha kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Analizde deterministik ve stokastik özellikler de dikkate alınmış ve bu farklı model yapıları Kalman Filtresi (1960) yöntemi kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu analizler sonucunda, en iyi model yapısının Dolar/TL ve Euro/TL değişkenleri için Stokastik Seviye ve Açıklayıcı Değişken-Kukla Değişken modeli olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Dolar/TL ve Euro/TL değişkenlerinin TÜFE üzerindeki etkisinin benzer oranda ve pozitif yönde olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte TÜFE'nin Dolar/TL ve Euro/TL değişkenlerindeki dalgalanmalara nispeten daha az hassasiyet gösterdiği; başka bir deyişle, Dolar/TL ve Euro/TL değişimlerine göre daha düşük esneklik sergilediği tespit edilmiştir. Ayrıca modelde kukla değişken kullanılması iki dönem arasında yurt içi fiyatlarının karşılaştırılmasına olanak tanımıştır. Buna göre 2023'ün ilk ayı ve sonrasındaki yurtiçi fiyatlarının önceki dönemlere göre daha düşük olduğu çıkarımı yapılmıştır. Bu bulgular, Türkiye'de döviz kuru ve yurt içi fiyatları arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamak için önemli çıkarımlar sunmaktadır ve Durum Uzayı Modellerinin iktisadi bir uygulamada kullanımında göstermesi bakımında literatüre katkı sunmaktadır.Bu çalışmada, Durum Uzayı Modellerinin (State Space Models) tanıtılması amacıyla bir Türkiye iktisadi analizi ele alınmaktadır. Durum Uzayı Modelleri, esnek yapılara ve veri kaybını önleyen bir tahmin yöntemine sahip olması sebebiyle tercih edilen bir modelleme yöntemi sunmaktadır. Bu çalışmanın iktisadi uygulaması olarak, Türkiye'nin 2005-2024 dönemine ait aylık Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE), Dolar/TL ve Euro/TL değişkenleri ile bir analiz yapılmıştır. Analizin ilk aşamasında, yalnızca açıklayıcı değişken içeren bir modelleme yaklaşımı benimsenmiş ve TÜFE, Dolar/TL, Euro/TL gibi ekonomik göstergeler bireysel olarak ele alınarak analiz edilmiştir. Ardından, daha karmaşık bir modelleme sürecine geçilmiştir; bu süreçte yalnızca açıklayıcı değişken içeren modellerin yanı sıra, 2023 yılının Ocak ayından itibaren geçerli olacak bir kukla değişken eklenmiştir. Kukla değişken eklenerek yapılan ikinci modellemede, belirli dönemlerde gerçekleşen yapısal kırılmalar ve politika değişikliklerinin veriler üzerindeki etkisi daha kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Analizde deterministik ve stokastik özellikler de dikkate alınmış ve bu farklı model yapıları Kalman Filtresi (1960) yöntemi kullanılarak tahmin edilmiştir. Bu analizler sonucunda, en iyi model yapısının Dolar/TL ve Euro/TL değişkenleri için Stokastik Seviye ve Açıklayıcı Değişken-Kukla Değişken modeli olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Elde edilen sonuçlar, Dolar/TL ve Euro/TL değişkenlerinin TÜFE üzerindeki etkisinin benzer oranda ve pozitif yönde olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte TÜFE'nin Dolar/TL ve Euro/TL değişkenlerindeki dalgalanmalara nispeten daha az hassasiyet gösterdiği; başka bir deyişle, Dolar/TL ve Euro/TL değişimlerine göre daha düşük esneklik sergilediği tespit edilmiştir. Ayrıca modelde kukla değişken kullanılması iki dönem arasında yurt içi fiyatlarının karşılaştırılmasına olanak tanımıştır. Buna göre 2023'ün ilk ayı ve sonrasındaki yurtiçi fiyatlarının önceki dönemlere göre daha düşük olduğu çıkarımı yapılmıştır. Bu bulgular, Türkiye'de döviz kuru ve yurt içi fiyatları arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamak için önemli çıkarımlar sunmaktadır ve Durum Uzayı Modellerinin iktisadi bir uygulamada kullanımında göstermesi bakımında literatüre katkı sunmaktadır.
