Geri Dön

Türkiye'de gece ışıkları GSYİH tahminlemesi: İl ve ilçe GSYİH düzeyleri(2013-2023)

GDP estimation with night lights in Turkey: Provincial and district GDP levels (2013-2023)

  1. Tez No: 881154
  2. Yazar: ANIL GÜZEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FIRAT GÜNDEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İktisat Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 151

Özet

Ülkemizde bulunan çeşitli veri kısıtları gerçekleştirilebilecek olan çalışmalar için engel oluşturmaktadır. İlçe GSYİH değeri ülkemizde yayınlanmamaktadır ve bu sebeple ilgili literatüre, kurum ve kuruluşlara katkıda bulunmak amacıyla gece ışıkları verileri kullanılarak 973 ilçeye ait GSYİH değerleri türetilmiştir. İlçelere ait GSYİH türetim sürecinde öncelikle illere ait gece ışıkları ve illere ait GSYİH değerleri arasında korelasyon analizi gerçekleştirilmiştir. İl gece ışıkları ve GSYİH değerleri arasındaki yüksek korelasyon ilişkisinin ardından iller için gece ışıkları ağırlıkları ile GSYİH değeri türetilmiş ve gerçek GSYİH değerleriyle karşılaştırılmıştır. İller için uygulanan GSYİH türetme işleminin yüksek korelasyonla sonuçlanması nedeniyle, ilçeler için ilgili illerine ait gece ışık ağırlıkları oluşturulmuş ve gece ışıklarının gerçek GSYİH değerleri üzerinden ilçelerin GSYİH değerleri türetilmiştir. Türetilen GSYİH değerleri ve SEGE skorları arasındaki korelasyon değerleri yüksek çıkmış ancak Artvin, Çanakkale, İzmir, İstanbul, Şanlıurfa ve Zonguldak illeri için korelasyon değerleri 0.50'nin altında değerler almıştır. Bu sebeple düşük korelasyon değerleri alan illere ait ilçeler için normalizasyon işlemi uygulanmıştır. Türetilen GSYİH değerlerinin ardından 2023 yılı için Random Forest makine öğrenmesi modeli ile tahminleme gerçekleştirilmiş ve katsayıların özellik değerleri gece ışıkları için 0.576, nüfus katsayısı için ise 0.423 ile sonuçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

The availability of data in our country is limited, which presents a challenge for the research that can be conducted. District GDP values are not published in our country. Consequently, in order to contribute to the relevant literature, institutions and organisations, GDP values of 973 districts were derived using night-time light data. In order to derive the GDP values of districts, a series of correlation analyses were initially conducted between the night-time light data and the GDP values of the provinces. Subsequently, following the high correlation between provincial night-time light data and GDP values, GDP values were derived using night-time light data weights for provinces and compared with real GDP values. Given the high correlation observed between the GDP values of provinces and the night-time light data, the night-time light weights for each province were calculated and applied to derive GDP values for districts. The correlation values between the derived GDP values and SEGE scores were high overall, although the correlation values were below 0.50 for Artvin, Çanakkale, İzmir, İstanbul, Şanlıurfa and Zonguldak provinces. Consequently, a normalisation process was applied to the districts of the provinces with low correlation values. Following the derivation of the GDP values, a forecasting exercise was conducted using the Random Forest machine learning model for 2023, resulting in a coefficient value of 0.576 for night lights and 0.423 for the population coefficient.

Benzer Tezler

  1. Growth effects of local government spending: Evidence from outer space

    Yerel kamu yatırımlarının büyüme etkileri: Uzaydan kanıtlar

    ELİF SEMRA CEYLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    EkonometriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NADİR ÖCAL

    DOÇ. DR. SEMİH TÜMEN

  2. Estimating regional GDP per capita in Türkiye: Insights from nighttime lights and landuse dynamics

    Türkiye'de bölgesel kişi başına GSYİH tahmini: Gece ışıkları ve arazi kullanımı dinamiklerinden çıkarımlar

    BERAT YÜCEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    EkonomiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL TAYMAZ

  3. Enerji tüketimi ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki: Güneydoğu Anadolu Bölgesi üzerine ampirik bir çalışma

    The relationship between energy consumption and economic growth: An empirical study on Southeastern Anatolia

    CANSU SÖĞÜTLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    EkonomiAdıyaman Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN USLU

  4. The impact of renewable energy use on energy poverty

    Yenilenebilir enerji kullanımının enerji yoksulluğu üzerine etkisi

    SALOME GAVASHELISHVILI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    EkonometriMarmara Üniversitesi

    İktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM MAHMUT TEKÇE

  5. Landsat uydu görüntülerinden kentsel ısı adalarının belirlenmesi: Batı Akdeniz Bölgesi Örneği

    Detection of urban heat islands from landsat imageries: A case study of West Mediterranean Region

    NAGİHAN ASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Astronomi ve Uzay BilimleriAkdeniz Üniversitesi

    Uzay Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİLEK KOÇ SAN