Dergiler / EKOIST Journal of Econometrics and Statistics / 2017 / Sayı: 27
TÜRKİYE’DE 2012-1/2016-3 ARASI DÖNEMDE 15-64 YAŞ GRUBU İÇİN İSTİHDAM DIŞI ORANIN BULANIK DOĞRUSAL REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ
- Sayı
- 2017 · Sayı: 27
- Sayfa
- 29–50
- DOI
- —
Özet
İşsizlik her geçen gün yükselen oranları ile küresel bir sorun olmaya devam etmektedir. Üretim odaklı büyüyen ve bu büyümenin getirilerini halkına adil bir şekilde ulaştırabilen Almanya, Hollanda, Danimarka gibi bazı ülkeler dışında, pek çok yerde, ekonomik büyümeye rağmen istihdam artışı gerçekleşmemektedir. İstihdamsız büyümenin sebepleri çok boyutlu bir konudur ve ülkeden ülkeye farklılıklar göstermektedir. Türkiye’de işsizlik sorunu, çoğunlukla büyüme ile ilişkilendirilmektedir. Büyüme rakamlarımız istenilen düzeyde gerçekleşmemektedir ancak yine de büyümenin istihdam yaratması beklenmektedir. Fakat ortaya çıkan tabloda istihdam yaratmak bir yana, büyümeye rağmen işsizliğin artmakta olduğunu görmekteyiz. Türkiye özelinde ele alınan bu çalışmada, istihdam dışı oranlar bulanık doğrusal regresyon analizi ile tahmin edilmiştir. Bulanık doğrusal regresyon analizi, değişkenler arasındaki ilişkilerin fonksiyonel formları kesin olarak ortaya konulamadığında, küçük örneklem olması durumunda ve özellikle de değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusallaştırılması adına herhangi bir dönüşüme ihtiyaç duyulmaksızın, problemleri olduğu gibi ele alabilmekte, gerçeğe çok daha yakın ve doğru tahminler üretebilmektedir.
Abstract
The growing unemployment rates continue to be a global problem. While some countries, e.g., Germany, Holland, and Denmark are successful in both economic growth and development, others only show economic growth but not development. The reasons are different in each country. Turkey's unemployment problem is usually associated with economic growth, which is regarded as not high enough, but economic development is still expected to increase. However, when we look at the big picture, not increasing economic development can cause unemployment rates to rise. Increased prosperity expected from growth does not reach the public, and the gap between rich and poor increases with a higher Gini coefficient. In this study, unemployment rates in Turkey are based on fuzzy linear regression. Sometimes researchers encounter fuzzy relationships between variables, fuzzy variables, small sample problems, or nonlinear functional relationships. In such cases, fuzzy regression analysis can help researchers make estimations without having to transform the data set. Assumptions in classical regression need not be proved for fuzzy regression and it does not require normally distributed data, stability tests, infinite trials (large samples), or any other transformation for linearization. It handles data literally and makes truthful estimations.