Türkiye'nin hanehalkı tüketiminde engel yasasının makine öğrenmesi yöntemleri ile incelenmesi
Machine learning analysis of Engel's law in Turkish household consumption
- Tez No: 1001935
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KADRİYE HİLAL TOPAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Nişantaşı Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, Türkiye'deki hanehalkı tüketim harcamalarının belirleyicilerinin Engel yasası bağlamında makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak analiz etmektedir. Bu amaçla; TÜİK'in 2023 yılı Hanehalkı Bütçe Anketi verileri Ridge Regresyon, LASSO, Elastic Net, Karar Ağacı, Rastgele Orman ve Gradyan Artırma olmak üzere 6 farklı makine öğrenmesi yöntemi ile tahmin edilmiş ve elde edilen tahmin sonuçları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre, Gradyan Artırma ile tahmin edilen modelin en yüksek açıklama oranına sahip olduğu ortaya koyulmaktadır. Yıllık kullanılabilir gelir, toplam varyansın %73.5'ini açıklayarak en önemli belirleyici olarak tespit edilmiştir. Engel Yasası'nın güçlü biçimde doğrulandığı çalışmada, en düşük gelir grubundan en yüksek gelir grubuna geçildiğinde gıda harcama payının %41.5'ten %20'ye düştüğü gözlemlenmiştir. Tasarruf analizi, en düşük gelir grubunun %-8.5 negatif tasarruf oranıyla dissaving (tasarruftan mahrum) durumunda olduğunu, en yüksek gelir grubunun ise %23.9 tasarruf oranına ulaştığını göstermektedir. Politika önerileri açısından; düşük gelir gruplarını hedefleyen sosyal transfer programlarının güçlendirilmesi, eğitim yatırımlarının artırılması ve bölgesel dengesizliklerin azaltılması önerilmektedir. Bu çalışmada, geleneksel ekonometrik yaklaşımlar ile makine öğrenmesi tekniklerinin tamamlayıcı şekilde kullanılmasının ekonomi alanındaki politika yapıcılarına önemli katkılar sağlayabileceği ortaya koyulmaktadır.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to analyze the determinants of household consumption expenditures in Türkiye using machine learning methods within the context of Engel's law. To this aim, the Turkish Statistical Institute's 2023 Household Budget Survey dataset was estimated using six different machine learning methods: Ridge Regression, LASSO, Elastic Net, Decision Tree, Random Forest, and Gradient Boosting, and the obtained estimation results were evaluated comparatively. According to the research results, the model estimated with Gradient Boosting has the highest determination ratio. Annual disposable income was identified as the most important parameter, explaining 73.5% of total variance. The study strongly validates Engel's Law, observing that food expenditure share decreases from 41.5% to 20% when moving from the lowest to highest income group. Savings analysis shows that the lowest income group experiences dissaving at -8.5%, while the highest income group achieves a 23.9% savings rate. In terms of policy recommendation; strengthening of social transfer programs targeting low-income groups, increasing investment in education, and reducing regional instability are suggested. This study demonstrates that the complementary use of traditional econometric approaches and machine learning techniques can provide significant contributions to policymakers in the field of economics.
Benzer Tezler
- Sürdürülebilir gelecek için geçiş yakıtı: Doğal gazın rolü ve hane halkına yansıması
Transition fuel for a sustainable future: The role of natural gas and its impact on households
HANDAN TÜRKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiEndüstriyel Sürdürülebilirlik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULBAKİ BİLGİÇ
- Türkiye elektrik piyasasında gelişmeler: Reform, performans ve talep analizi
Developments in electricity market in Turkey: Reform, performance and demand analysis
GÜLDEN BÖLÜK
- Evidence-based analysis of Türkiye's energy efficiency obligation scheme: sectoral applications, energy poverty, flexibility options and policy implications
Türkiye enerji verimliliği yükümlülükleri sisteminin kanita dayali analizi: sektörel uygulamalar, enerji yoksulluğu, esneklik seçenekleri ve politika çikarimlari
RABİA CİN
Doktora
İngilizce
2025
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- Ankara ili'nde konutlarda enerji tüketiminden kaynaklanan CO2 emisyon miktarlarının tahmini ve değişime neden olan etmenlerin tespiti
Estimation of residential energy consumption based CO2 emission amounts and determination of the factors causing the variation in Ankara province
MELİKE KUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Çevre MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN GÜLLÜ
YRD. DOÇ. DR. MERİH AYDINALP KÖKSAL
- Syrian household energy consumption in Istanbul
İstanbul'da yaşayan Suriye hane halkının enerji tüketimi
EBRU ACUNER TÜRET
Doktora
İngilizce
2020
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZGÜR KAYALICA