Since reaching the right predictions, which is one of the essential objectives of econometric models, could only be possible by the right establishment of the model, desired objective was unable to be achieved in models found by the linearity hypothesis, and studies were carried out on nonlinear models and their coefficient predictions. Although there were studies that conducted in the first half of the 20th century on the necessity and predictions of nonlinear models, the requisite of utilizing nonlinear time series models for bringing an explanation to business cycles and conducting the financial time series analyses is now clearly understood. The studies at this point that become prominent are TAR and STAR models.The study aims at analyzing the relationship between the industrial production index and real wages. The starting point is that these variables manifest a nonlinear structure. And in the light of this conjecture, it is held that the testing and developing theories could only be possible through nonlinear models. Thus, the relation will be analyzed by nonlinear time series methods.These methods can be summed under three headings as single-variable nonlinear time series models, stability analysis of nonlinear time series, and the cointegration analysis in nonlinear time series. Following theoretical explanations within this scope, the conducted tests were conventional unit root tests, TAR unit root testing, and then TAR cointegration analysis, all performed in the application section.

Ekonometrik modellerin temel amaçlarından biri olan doğru öngörülere ulaşmak ancak modelin doğru kurulması ile olabileceği için doğrusallık varsayımı ile kurulan modellerle istenilen amaca ulaşılamamış ve doğrusal olmayan modeller ve bunların katsayı tahminleri üzerine çalışmalar yapılmıştır. 20 yy'ın ilk yarısında doğrusal olmayan modellerin gerekliliği ve tahmini üzerine yapılan çalışmalar olmakla birlikte konjonktürel dalgalanmaların açıklanabilmesi ve finansal zaman serileri analizlerinin yapılabilmesi için doğrusal olmayan zaman serisi modelleri kullanılması gerekliliği net bir biçimde anlaşılmıştır. Bu noktada öne çıkan çalışmalar ise TAR (Threshold Autoregressive) ve STAR (Smooth Transition Autoregressive) modelleridir.Çalışma, sanayi üretim endeksi ile reel ücretler arasındaki ilişkiyi incelemeyi amaçlamaktadır. Bu değişkenlerin Türkiye'de dorusal olmayan bir yapı sergilediği varsayımından hareket edilerek analiz yapılma yoluna gidilmiştir. Bu varsayım doğrultusunda da teorilerin sınanması ve geliştirilmesinin ancak doğrusal olmayan modeller aracılığı ile mümkün olabileceği varsayılmaktadır.Bu yöntemler üç ana başlık altında incelenmiştir. İlk olarak tek değişkenli doğrusal olmayan zaman serileri modelleri hakkında bilgi verilmektedir. İkinci aşamada doğrusal olmayan zaman serilerinin durağanlık analizi ve doğrusal olmayan zaman serilerinde eşbütünleşme analizi ayrıntılı bir biçimde incelenmektedir. Bu kapsam doğrultusunda teorik açıklamalar yapıldıktan sonra uygulama kısmında ise literatür taraması ve incelenen değişkenler arasındaki ilişki geleneksel birim kök testlerinin yanı sıra TAR birim kök sınaması ve sonrasında TAR eşbütünleşme analizi ile test edilmiştir.