Geri Dön

Correcting downward bias in inequality estimates for Türkiye with house price data

Türkı̇ye ı̇çı̇n eşı̇tsı̇zlı̇k tahmı̇nlerı̇ndekı̇ aşağı yönlü yanlılığın konut fı̇yatları verı̇lerı̇yle düzeltı̇lmesı̇

  1. Tez No: 894094
  2. Yazar: FIRAT ÇAĞLAR KARABULUT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HASAN TEKGÜÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: eşitsizlik, Türkiye, konut fiyatları, en yüksek gelirler, gelir eşitsizliği, gelir dağılımı, inequality, Turkey, house prices, top incomes, income inequality
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonomi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Ekonomi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Hanehalkı anketleri genellikle en çok kazananların gelirlerini yakalamakta başarısız olmaktadır. En çok kazananların anketlere yanıt verme olasılığı daha düşüktür ve müteşebbis gelirine ilişkin soruları yanıtlamama olasılıkları daha yüksektir, yani“kayıp zengin”sorunu. Bu sorunları çözmek için literatürdeki en yaygın yöntem, gelir vergisi kayıtlarından elde edilen verilerin kullanılmasıdır. Gelişmekte olan ülkeler için vergi kayıtlarının kullanılması iki açıdan sorunludur: (i) bu ülkelerin çoğunda vergi kayıtlarının özet ölçümleri bile kamuya açık değildir ve (ii) vergi kaçakçılığı yaygındır ve resmi vergi kayıtları mevcut olsa bile muhtemelen güvenilir değildir. Bu nedenle, bu çalışmada“kayıp zengin”sorunu, üst gelirleri tahmin etmek için www.sahibinden.com adresinden elde edilen konut fiyatı verileri kullanılarak düzeltilmiştir. Hanehalkı gelirlerini konut fiyatlarını kullanarak tahmin ediyoruz ve bu tahminleri anket verilerinin sağ kuyruğuna ekliyoruz. Hanehalkı Bütçe Anketi'nin 2019 yılında toplam hanelerin yaklaşık yüzde 5'ini eksik saydığını tahmin ediyoruz. Kayıp zengin haneler dahil edildiğinde, en üst %5'lik (%10) gelir payları %17'den (%27) %28'e (%40) yükselmektedir. Sonuç olarak, Türkiye'de hanehalkı gelirinin Gini endeksi 35,3'ten 50'ye yükselmiştir.

Özet (Çeviri)

Household surveys often fail to capture incomes of top earners. Top earners are less likely to respond to surveys and more likely to not answer questions concerning entrepreneurial income, i.e. the“missing rich”problem. The most common method in the literature to solve these problems is the use of data obtained from income tax records. Using tax records for developing countries is problematic in two respects: (i) even summary measures of tax records are not publicly available in most of these countries and (ii) tax evasion is rampant and official tax records are probably not reliable even if they were available. Therefore, in this study, the“missing rich”problem is corrected by using house price data obtained from www.sahibinden.com to estimate top incomes. We estimate household incomes using house prices and append these estimates to the right tail of survey data. We estimate that the Household Budget Survey undercounted approximately 5 percent of total households in 2019. When the missing rich households are included, top 5% (10%) income shares increase from 17% (27%) to 28% (40%). As a result, the Gini index of household income in Turkey has increased from 35.3 to 50.

Benzer Tezler

  1. Improving remotely-sensed precipitation estimates over mountainous regions

    Dağlık alanlarda uzaktan algılama yöntemi ile yapılan yağış tahminlerinin geliştirilmesi

    MUSTAFA AKÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    MeteorolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. İSMAİL YÜCEL

  2. Analitik aşağı uzanım tekniği ile gravimetrik jeoit belirleme

    Gravimetric geoid determination using analytical downward continuation technique

    ERDİNÇ SEZEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR DOĞAN

  3. V-patern ekzotropya hastalarında erken ve uzun dönem cerrahi sonuçlarımız

    Başlık çevirisi yok

    ADEM TELLİOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Göz HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Göz Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. TOLGA YILMAZ

  4. Three-dimensional evaluation of dental and skeletal effects after treatment with alt-ramec and facemask protocol on the treatment of class III malocclusion

    Sınıf III malokluzyonların tedavisinde alt-ramec ve yüz maskesi protokolünün dental ve iskeletsel etkilerinin üç boyutlu değerlendirilmesi

    VASİLİKİ SİTAROPOULOU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Diş HekimliğiMarmara Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAZAN KÜÇÜKKELEŞ