Türkiye'nin hanehalkı tüketiminde engel yasasının makine öğrenmesi yöntemleri ile incelenmesi
Machine learning analysis of Engel's law in Turkish household consumption
- Tez No: 1001935
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KADRİYE HİLAL TOPAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Nişantaşı Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, Türkiye'deki hanehalkı tüketim harcamalarının belirleyicilerinin Engel yasası bağlamında makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak analiz etmektedir. Bu amaçla; TÜİK'in 2023 yılı Hanehalkı Bütçe Anketi verileri Ridge Regresyon, LASSO, Elastic Net, Karar Ağacı, Rastgele Orman ve Gradyan Artırma olmak üzere 6 farklı makine öğrenmesi yöntemi ile tahmin edilmiş ve elde edilen tahmin sonuçları karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre, Gradyan Artırma ile tahmin edilen modelin en yüksek açıklama oranına sahip olduğu ortaya koyulmaktadır. Yıllık kullanılabilir gelir, toplam varyansın %73.5'ini açıklayarak en önemli belirleyici olarak tespit edilmiştir. Engel Yasası'nın güçlü biçimde doğrulandığı çalışmada, en düşük gelir grubundan en yüksek gelir grubuna geçildiğinde gıda harcama payının %41.5'ten %20'ye düştüğü gözlemlenmiştir. Tasarruf analizi, en düşük gelir grubunun %-8.5 negatif tasarruf oranıyla dissaving (tasarruftan mahrum) durumunda olduğunu, en yüksek gelir grubunun ise %23.9 tasarruf oranına ulaştığını göstermektedir. Politika önerileri açısından; düşük gelir gruplarını hedefleyen sosyal transfer programlarının güçlendirilmesi, eğitim yatırımlarının artırılması ve bölgesel dengesizliklerin azaltılması önerilmektedir. Bu çalışmada, geleneksel ekonometrik yaklaşımlar ile makine öğrenmesi tekniklerinin tamamlayıcı şekilde kullanılmasının ekonomi alanındaki politika yapıcılarına önemli katkılar sağlayabileceği ortaya koyulmaktadır.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to analyze the determinants of household consumption expenditures in Türkiye using machine learning methods within the context of Engel's law. To this aim, the Turkish Statistical Institute's 2023 Household Budget Survey dataset was estimated using six different machine learning methods: Ridge Regression, LASSO, Elastic Net, Decision Tree, Random Forest, and Gradient Boosting, and the obtained estimation results were evaluated comparatively. According to the research results, the model estimated with Gradient Boosting has the highest determination ratio. Annual disposable income was identified as the most important parameter, explaining 73.5% of total variance. The study strongly validates Engel's Law, observing that food expenditure share decreases from 41.5% to 20% when moving from the lowest to highest income group. Savings analysis shows that the lowest income group experiences dissaving at -8.5%, while the highest income group achieves a 23.9% savings rate. In terms of policy recommendation; strengthening of social transfer programs targeting low-income groups, increasing investment in education, and reducing regional instability are suggested. This study demonstrates that the complementary use of traditional econometric approaches and machine learning techniques can provide significant contributions to policymakers in the field of economics.
Benzer Tezler
- 1981 Türkiye tarımsal yapısının önemli bileşenleri ve tarımsal bölgelerin elde edilmesi
Principle components of Turkey's agricultural structure and to determine agricultural rigions in 1981
İHSAN KARABULUT
- 1983 yılı trafik kaza istatistikleri değerlendirmesi
Başlık çevirisi yok
ŞÜKRÜ ÖZER
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
UlaşımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. RIDVAN EGE
- İş kazalarının Türk ekonomisi üzerine etkileri ve kömür madenciliği üzerine bir inceleme
Başlık çevirisi yok
MESUT ÖRMECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. NACİ KINACIOĞLU
- Akaryakıtla çalışan endüstriyel tav fırınlarında yanma, sıcaklık ve basıncın optimum kontrolu
Optimum control of combustion temperature and pressure in industrial tempering furnaces working with fuel-oil
MEHMET EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜCEL ERCAN