Bunun yanında çalışmada hanehalkı reisinin ve hanenin özelliklerinin hanenin yoksulluk geçişi ve kronik yoksul olması üzerindeki etkilerinin farklılık gösterdiği belirlenmiştir.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Öz Yoksulluk, herhangi bir dönem ve konumda refah düzeyindeki farklılıklara göre değişiklik gösterdiği için yoksulluğun dinamik yapısının incelenmesi oldukça önemlidir.
📊
Key Findings & Data:Çalışmada TÜİK 2009-2012 dönemi Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması (GYKA) panel mikro veri anketinden yararlanılarak Türkiye’de hanelerin yoksulluktan çıkış, yoksulluğa geçiş ve kronik yoksulluk durumlarının belirleyicileri rassal etkiler multinomial logit model kurularak incelenmiştir.
💡
Conclusion & Impact:Bunun yanında çalışmada hanehalkı reisinin ve hanenin özelliklerinin hanenin yoksulluk geçişi ve kronik yoksul olması üzerindeki etkilerinin farklılık gösterdiği belirlenmiştir.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2009-2012 Verileri
⚙️Variables:Anahtar Kelimeler Kronik Yoksulluk · Geçici Yoksulluk · Rassal Etkiler Multinomial Logit Model
Özet
Öz Yoksulluk, herhangi bir dönem ve konumda refah düzeyindeki farklılıklara göre değişiklik gösterdiği için yoksulluğun dinamik yapısının incelenmesi oldukça önemlidir. Çalışmada TÜİK 2009-2012 dönemi Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması (GYKA) panel mikro veri anketinden yararlanılarak Türkiye’de hanelerin yoksulluktan çıkış, yoksulluğa geçiş ve kronik yoksulluk durumlarının belirleyicileri rassal etkiler multinomial logit model kurularak incelenmiştir. Çalışmada rassal etkiler multinomial model hem klasik hem de Bayesyen yaklaşımla tahmin edilmiştir. Tahmin sonuçlarına göre her iki yaklaşımla benzer sonuçlar elde edilmesine rağmen Bayesyen yaklaşımla tahmin süresi klasik yaklaşıma göre on kat daha kısa sürmüştür. Bunun yanında çalışmada hanehalkı reisinin ve hanenin özelliklerinin hanenin yoksulluk geçişi ve kronik yoksul olması üzerindeki etkilerinin farklılık gösterdiği belirlenmiştir.
SİGEZE, Ç., ŞENGÜL, S. (2019). Rassal Etkiler Multinomial Logit Model için Bayesyen ve Klasik Yaklaşım: Türkiye’de Dinamik Yoksulluk Örneği. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 9 - Sayı: 1, 51–71. https://ajindex.com/articles/154741
Acar, A., ve Baslevent, C. (2014). Examination of the transition of Turkish households into and out of poverty between 2007-2010. Betam Working Paper Series 15. Alisjahbana, A. ve Yusuf, A. A. (2003). Poverty dynamics in Indonesia: panel data evidence. Working Paper in Economics and Development Studies. Padjadjaran University. Andriopoulou, E. ve Tsakloglou, P. (2011). The determinants of poverty transitions in Europe and the role of duration dependence. IZA Discussion Paper No. 5692 Bane, M. J. ve Ellwood, D. T. (1986). Slipping into and out of poverty: The dynamics of spells. Journal of Human Resources, 21(1): 1-23.
Caglayan, E., Kosan, N. I. ve Astar, M. (2012). An empirical analysis of the determinants of household poverty in Turkey. Asian Economic And Financial Review, 2(1), 181. Dalgıç, B., İyidoğan, P. V. ve Güven, A. (2015). Yoksulluk ve yoksulluk geçişlerinin belirleyenleri: Türkiye örneği. Sosyoekonomi, 23(24). Dartanto, T. ve Nurkholis. (2013). The determinants of poverty dynamics in Indonesia: evidence from panel data. Bulletin of Indonesian Economic Studies, 49(1), 61-84.
Devicienti, F. (2002). Poverty persistence in Britain: a multivariate analysis using the BHPS, 1991–1997. Journal of Economics, 9, 307-340.
Gelman, A. ve Rubin, D. B. (1992). Inference from ıterative simulation using multiple sequences. Statistical Science, 457-472.
Greene, W. H. (2003). Econometric Analysis. Pearson Edication: New Jersey. Fifty Edition.
Gürsel, S. ve Acar, A. (2015). Türkiye'de yoksulluk dinamikleri. Betam Araştırma Notu, 15/175, 29 Ocak. Haan, P. ve Uhlendorff, A. (2006). Estimation of multinomial logit models with unobserved heterogeneity using maximum simulated likelihood. DIW Discussion Papers, No. 573. Hadfield, J. D. (2010). MCMC Methods for multi-response generalized linear mixed models: The MCMCglmm R package. Journal of Statistical Software, 33(2), 1-22.
Hartzel, J., Agresti, A. ve Caffo, B. (2001). Multinomial logit random effects models. Statistical Modelling, 1(2), 81-102.
Hasegawa, H. ve Ueda, K. (2007). Measuring chronic and transient components of poverty: A bayesian approach. Empirical Economics, 33(3), 469-490.
Haynes, M., Western, M., Yu, L. ve Spellak, M. (2008). Analysing nominal data from a panel survey: Employment transitions of Australian women. In 103rd Annual Meeting of the American Sociological Association, 1-4.
Israeli, O. ve Weber, M. (2014). Defining Chronic Poverty: Comparing Different Approaches. Applied Economics, 46(31), 3874