Geri Dön

Multivariate time series modeling of the number of applicants and beneficiary households for conditional cash transfer program in Turkey

Türkiye?deki şartlı nakit transferi programı başvuruları ve hak sahibi hane sayıları için çok değişkenli zaman serisi modellemesi

  1. Tez No: 255373
  2. Yazar: AHMET FATİH ORTAKAYA
  3. Danışmanlar: DR. CEYLAN YOZGATLIGİL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
  12. Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 133

Özet

Temel olarak Şartlı Nakit Transferi (ŞNT), beşeri sermayeye yatırım yapmak amacıyla yoksulluk riski altındaki ailelerin eğitim çağındaki çocuklarını düzenli okula göndermelerini ve temel sağlık hizmetlerinden düzenli olarak faydalanmalarını hedefleyen nakit bir sosyal yardım programıdır. ŞNT ile kısa vadede nakit desteği yoluyla yoksulluğun hızlı bir şekilde azaltılması, uzun vadede ise yoksul ailelerin temel sağlık, eğitim ve gıda gereksinimlerinin karşılanması yoluyla insani sermayelerine yatırım yapılması amaçlanmıştır. Bu amaçlar doğrultusunda ŞNT programları 1990'lı yıllardan başlamak suretiyle dünya üzerinde 20 den fazla ülkede Dünya Bankası aracılığı ya da öncülüğü ile uygulanmaya başlanmıştır. ŞNT uygulaması Türkiye'de ise 2001 krizi sonrası yaşanılan olumsuz etkileri azaltmak amacıyla, Dünya Bankası kredisiyle Sosyal Yardımlaşma ve Dayanışmayı Teşvik Fonu bünyesinde oluşturulan Sosyal Riski Azaltma Projesi kapsamında başlatılmıştır.Ülkemizde uygulanan Şartlı Nakit Transferi programı kısa zamanda ihtiyaç sahibi vatandaşlar tarafından benimsenmiş, bu yardımlar için gelen talepler ve verilen destekler yıllar itibariyle fark edilir düzeyde artmıştır. Söz konusu yardım taleplerindeki artışın değişiminin bilimsel olarak incelenmesi ihtiyacı ile ŞNT' nin dünya üzerinde 20 den fazla ülkede uygulanmasına karşın böyle bir çalışmanın yapılmamış olması, bu çalışmayı gerekli kılmıştır. Bu çalışmada çok değişkenli zaman serisi modelleri kullanılarak coğrafi bölgelere göre ŞNT uygulaması için yapılan başvurular (talepler) ile söz konusu uygulamadan faydalanan hanelerin zamana göre değişimi modellenmiştir. ŞNT programı başvuru sayısı ve hak sahibi hane sayısı için bağımsız değişkenli Vektör Otoregresif Zaman Serileri kullanılarak geleceğe dönük öngörüler oluşturulmuştur.

Özet (Çeviri)

Conditional Cash Transfer (CCT) is a social assistance program which aims for investing in human capital by enabling families under risk of poverty to send their children to school and to benefit from health services regularly. CCT aims for decreasing poverty by means of cash transfers in the short run and aims for investing in children?s human capital by providing basic preventative health care, regular school attendance and nutrition in the long run. Under the state of these aims, beginning from 1990s, more than 20 countries in the world started their own CCT program by the mediation or leadership of World Bank. CCT program in Turkey started so as to decrease the adverse effects of economic crisis in 2001 within the Social Risk Mitigation Project which was financially supported by the World Bank loan and constituted under the Social Assistance and Solidarity Foundation.CCT program in Turkey has been adopted by poor families in recent years, and demands and overall payments within the program have been increased significantly in a consideration of years. The need for examining and predicting the increase in these demands scientifically; and considering the fact that CCT is being applied over 20 countries, and such a study being never done before made this study necessary. In this thesis study, the change of CCT applications and number of beneficiary household over time were modeled using multivariate time series models according to geographical regions. Using the vector autoregressive models with exogenous variables (VARX), the forecasts were obtained for the number of CCT applications and beneficiary households in the future.

Benzer Tezler

  1. Autoregressive forests for multivariate time-series modeling

    Çokdeğişkenli zaman serilerinin modellemesinde çokdeğişkenli ormanlar

    KEREM SİNAN TUNCEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Mühendislik BilimleriBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN

  2. Bayesçi ağlarda zamansal değişkenlerin kullanımı

    Using time dependent variables in Bayesian networks

    ASLI YAMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ

  3. Yapay sinir ağları ile trafik yoğunluğu tahmini

    Prediction of traffic congestion by artificial neural networks

    MURAT NAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR

  4. Homojen ve heterojen evrimsel sosyal ağlarda bağlantı tahmini

    Link prediction in evolving homogeneous and heterogeneous networks

    ALPER ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  5. Trafik kazalarının çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle modellenmesi

    Modelling of traffic accident by multivariate statistical methods

    HALİM FERİT BAYATA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    TrafikAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SİNAN HINISLIOĞLU