2007 yılı sonundan itibaren gelişmiş ülkeleri etkisi altına alan sistemik kriz, o dönemde uygulanmakta olan para politikası ve ihtiyati önlemlerin sorgulanmasına yol açmıştır. Benzer bir krizin gelecekte tekrar yaşanmaması için gereken politikalar üzerine düşünülmüş ve kriz öncesinde geçerli olan uygulamalar yerini finansal istikrarı ön plana alan yeni bir düzene bırakmıştır.

Bu kitap söz konusu yeni düzende, para politikası ve makro ihtiyati politikaların özellikle yükselen piyasa ekonomilerinde parasal ve finansal istikrarsızlıkla mücadeledeki rolünü irdelemektedir. İlk bölüm, makro ihtiyati politikanın ortaya çıkışı ve uygulanmasıyla beraber ortaya çıkan zorluklara karşı alınan önlemler üzerine yapılan tartışmaları ele almaktadır. İkinci bölüm, yükselen piyasa ekonomilerine özgü şoklardan kaynaklanan finansal kırılganlığa karşı para politikası ve makro ihtiyati politikanın tepkisini genel denge modelleri çerçevesinde incelemektedir. Üçüncü kısımda ise bu teorik analiz, örnek yükselen piyasa ekonomilerindeki farklı uygulamaların incelenmesi ve gelişmiş ülke uygulamaları ile karşılaştırmasıyla tamamlanmıştır. Son bölümde, Türkiye2nin finansal istikrarsızlıkla mücadele etmek ve sistemik krizi önlemek üzere uyguladığı para politikası ve makro ihtiyati politika incelenmiştir.

Analitik ve kurumsal çerçeveyi çizerken, aynı zamanda somut parasal ve finansal istikrar politikaları örneklerine yer veren bu kitap, genç araştırmacıları finansal makroiktisat literatürüyle tanıştırmayı hedeflemektedir. Ayrıca kitapta sunulan veriler ve ülke örnekleri güncel iktisadi olaylara merak duyan her kesimden okuyucuya hitap etmektedir.

Financial time series including high frequency structures like jumps, spikes and stochastic volatility are usually modeled in an ad-hoc manner by stochastic differential equations together with Levy processes. Estimating the parameters and determining the jump size distributions do not have a precise and universally accepted method. Under these circumstances, complexities and confusions usually arise. This book, approaches to this issue from a very different angle through introducing an autocorrelation one process together with finite number of Fourier series terms. Introduction of Fourier series to estimate the dynamics of the process is not done in an ad-hoc manner or as done before in dealing with seasonality. Here the moving average is transformed to a “moving and fluctuating” average by the help of Fourier series. Instead of adding jump structures to the model which makes the parameter estimation quite cumbersome, our model in discrete time can easily be transformed to a well-known mean reverting continuous time process. Moreover, our alternative model turned out to be a quite powerful and accurate forecasting technique.