Geri Dön

Parametrik olmayan regresyon modellerinden çekirdek regresyon ve Türkiye'de hanehalkı harcamaları üzerine bir uygulama

Kernel regression which is nonparametric regression model and an application in regard to household expenditure in Turkey

  1. Tez No: 319809
  2. Yazar: ELİF GÖLVEREN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET SUPHİ ÖZÇOMAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Atatürk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Bu çalışmada, parametrik olmayan regresyon kestiricilerinin incelenmesi ve Türkiye'de hanehalkı zaruri harcamaları (gıda ve alkolsüz içecekler, sağlık ve eğitim) ile hanehalkı kullanılabilir geliri, hanehalkı büyüklüğü (hanede yaşayan bireylerin sayısı), hanehalkı tipi, ikamet edilen konutun mülkiyet tipi ve hanehalkının coğrafi yerleşim birimi (kır/kent) arasındaki ilişkinin ortaya konulması amaçlanmıştır. Bu amaç kapsamında 2008 ve 2010 yıllarına ait TÜİK Hanehalkı Bütçe Anketi verileri üzerinde yerel doğrusal regresyon, en küçük kareler çapraz geçerlilik ve sabit pencere genişliği kullanılarak çeşitli tahminler yapılmıştır.Yapılan analizler sonucunda ulaşılan temel sonuç gelir yükseldikçe zaruri harcamaların gelir esnekliğinin düştüğü, harcamaların gelirden bağımsız bileşenini baskılayan bir faktörün var olması durumunda ise (orta büyüklükte aile sahibi olmak, kentte yaşamak, kirada ikamet etmek) gelir esnekliğinin daha yüksek olduğudur. Öyle ki orta büyüklükteki hanelerde küçük hanelere kıyasla gelirden bağımsız olarak harcamalar düşük, harcamaların gelir esnekliği yüksek; aynı şekilde, kentsel hanehalkının kırsal hanehalkına göre; kirada oturan hanehalkının da kendi mülkiyetindeki bir evde yaşayan hanehalkına göre otonom zaruri harcamaları düşük, harcamalarının gelir esnekliği ise yüksek bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

This study investigates the relationship between the household expenditures and necessities (food and non-alcoholic beverages, health and education) and households? income, type, size, home ownership status and location. The relationships are estimated based on the Household Budget Surveys of 2008 and 2010 using the nonparametric kernel regression technique, the least squares cross-validation and the fixed bandwidth.Our analyses suggest a decreasing pattern of income elasticity as income rise. Existence of a factor unrelated to income, such as having a medium size family, living urban, living as a tenant augments the income elasticity estimates. In medium size households, urban households and tenant households the expenditures on necessities are low yet income elasticity figures are high.

Benzer Tezler

  1. Parametrik olmayan MİDAS regresyon

    Nonparametric MİDAS regression

    MESUT ÖZDİNÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR

  2. Parallel computing in statistical methods

    İstatistiksel yöntemlerde paralel hesaplamalar

    ORÇUN OLTULU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FULYA GÖKALP YAVUZ

  3. Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini

    Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods

    CYLAS KIGANDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  4. Akışkan yatak kurutma sisteminde hesaplamalı akış dinamiği analizleri

    Computational fluid dynamics analysis for a fluidized bed dryer system

    ALPER DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SENEM ŞENTÜRK LÜLE

  5. NARMA-L2 controller design for nonlinear systems using online lssvr

    Doğrusal olmayan sistemler için çevrimiçi en küçük kareler destek vektör regresyonu ile NARMA-L2 kontrolör tasarımı

    GÖKÇEN DEVLET ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL