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
- Tez No: 255373
- Danışmanlar: DR. CEYLAN YOZGATLIGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
- Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- 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
- Autoregressive forests for multivariate time-series modeling
Çokdeğişkenli zaman serilerinin modellemesinde çokdeğişkenli ormanlar
KEREM SİNAN TUNCEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Mühendislik BilimleriBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN
- Bayesçi ağlarda zamansal değişkenlerin kullanımı
Using time dependent variables in Bayesian networks
ASLI YAMAN
Doktora
Türkçe
2022
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Yapay sinir ağları ile trafik yoğunluğu tahmini
Prediction of traffic congestion by artificial neural networks
MURAT NAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- Homojen ve heterojen evrimsel sosyal ağlarda bağlantı tahmini
Link prediction in evolving homogeneous and heterogeneous networks
ALPER ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Trafik kazalarının çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle modellenmesi
Modelling of traffic accident by multivariate statistical methods
HALİM FERİT BAYATA
Doktora
Türkçe
2010
TrafikAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNAN HINISLIOĞLU