Geri Dön

Türkiye için Gini Katsayısının yapay sinir ağları ve zaman serisi yöntemleri ile öngörülmesi: 1980-2023 dönemi

Forecasting the Gini Coefficient for Türkiye using artificial neural networks and time series methods: 1980-2023 period

  1. Tez No: 978185
  2. Yazar: ÖMER ONAT ÇÖMEZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN TÜRE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Gelişmekte olan ülkeler gibi Türkiye'nin de karşı karşıya kaldığı gelir dağılımı eşitsizliği sorunu ekonomik büyüme, toplumsal refah gibi makroekonomik göstergelerin yanı sıra sosyal sermaye, eğitim hizmetleri ve sağlık hizmetlerine erişim ve suç oranları gibi toplumsal göstergeler üzerinde de belirleyici olmaktadır. Bu doğrultuda Türkiye'de gelir eşitsizliğinin seyrini analiz etmek ve gelecek eğilimlerini modelleyebilmek hem akademik hem de politika yapıcılar açısından kritik bir öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında Türkiye'de gelir eşitsizliğinin yıllık değişimini tahmin etmeye çalışılmıştır. Gelir eşitsizliği göstergesi olarak kullanılan Gini katsayısının 1980-2023 dönemini kapsayan yıllık verileri kullanılmıştır. Bu seri kullanılarak bir yandan geleneksel bir yöntem olan ARMA modeli, diğer yandan yapay zekâ temelli bir yöntem olan YSA modeli Python programlama dili ile tahmin edilmiştir. Modellerin performansı, son beş yıl test seti olarak ayrılarak, MAE, RMSE, MAPE, R² ölçütleriyle değerlendirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre ARMA (1,1) modeli test setinde MAE: 1.423, RMSE: 1.522, MAPE: %96.3 değerleri ile modelin düşük doğruluk sergilediği görülmüştür. Buna karşılık YSA modeli MAE: 0.558, RMSE: 0.588, MAPE: %38.92 ve R²: 085 değerleri ile daha tatmin edici performans göstermiştir. Bu bulgular, YSA'nın doğrusal olmayan ilişkileri temsil etme kapasitesini ve sınırlı veri setinde dahi etkili tahminler üretebildiğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The income inequality problem that Turkey, like developing countries, faces not only determines macroeconomic indicators such as economic growth and social welfare, but also social indicators such as social capital, access to education and healthcare, and crime rates. Therefore, analyzing the course of income inequality in Turkey and modeling its future trends is of critical importance for both academics and policymakers. This thesis attempts to estimate the annual change in income inequality in Turkey. Annual data covering the 1980-2023 period for the Gini coefficient, used as an indicator of income inequality. Using this series, both the traditional ARMA model and the artificial intelligence-based ANN model were estimated using the Python programming language. The performance of the models was evaluated using MAE, RMSE, MAPE, and R², using the last five years as a test set. The analysis results indicated that the ARMA (1,1) model exhibited low accuracy on the test set, with MAE: 1.423, RMSE: 1.522, and MAPE: 96.3%. In contrast, the ANN model performed more satisfactorily with MAE: 0.558, RMSE: 0.588, MAPE: 38.92%, and R²: 0.85. These findings demonstrate the ANN's capacity to represent nonlinear relationships and its ability to produce effective predictions even with a limited dataset.

Benzer Tezler

  1. Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

  2. Türkiye ve çevresinde cisim dalgalarının soğurulması.

    Başlık çevirisi yok

    FERİT EKŞİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Jeofizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER ALPTEKİN

  3. Yurt dışı işgücü döviz transferlerinin Türkiye'nin büyümesine ve çeşitli ekonomik değişkenlerine etkilerinin analizi

    International labor immigration & remittances and its impact on economic growth and selected economic variables of Turkey

    H. VEDAT AKMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    BankacılıkKadir Has Üniversitesi

    İktisat Bölümü

    DOÇ. DR. ŞULE TOKTAŞ

  4. A new model and approach for assessing equity in public transport

    Toplu taşımada eşitliğin değerlendirilmesi için yeni bir model ve yaklaşım

    KAYA KASIMOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ERGÜN

  5. CIVETS ülkelerinde sağlık çıktılarının gelir eşitsizliği üzerindekietkilerinin ampirik analizi

    Empirical analysis of the effects of health outcomes on income inequality in CIVETS countries

    FATMANUR GÜLER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Sağlık YönetimiKütahya Sağlık Bilimleri Üniversitesi

    Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLLER ŞAHİN