Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu çalışmanın amacı, Türkiye’de bireysel emeklilik sistemine giriş ve otomatik katılımdan cayma kararını etkileyen faktörleri ortaya koymaktır. 130 kişiden kolayda örnekleme ile elde edilen verinin lojistik regresyon yöntemiyle analiz edilmesi sonucu şu bulgulara ulaşılmıştır: Öncelikle, yaş ve gelir düzeyi arttıkça bir bireysel emeklilik planına dahil olma ihtmali artmaktadır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de bireysel emeklilik sistemine giriş ve otomatik katılımdan cayma kararını etkileyen faktörleri ortaya koymaktır. 130 kişiden kolayda örnekleme ile elde edilen verinin lojistik regresyon yöntemiyle analiz edilmesi sonucu şu bulgulara ulaşılmıştır: Öncelikle, yaş ve gelir düzeyi arttıkça bir bireysel emeklilik planına dahil olma ihtmali artmaktadır. Şimdiki zaman odaklı olan bireylerin bir bireysel emeklilik planına dahil olma ihtimali daha düşük bulunmuştur. Ayrıca, iç kontrol odağına sahip kişilerin bireysel emeklilik planına dahil olma ihtimalleri daha yülsek bulunmuştur. Son olarak, kaçınmacı odak ve bireysel emeklilk sistemine dahil olma ihtimali arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki olduğu görülmektedir. Otomatik katılımlı sistemde kalma ihtimalini tahmin eden lojistik regresyon modelinde ise sadece iki değişken anlamlı sonuç vermiştir. Şimdiki zaman odaklı bireylerin cayma ihtimalinin daha yüksek olduğu görülmektedir. Ayrıca hali hazırda isteğe bağlı bir bireysel emeklilik planı sahibi olan bireylerin sistemde kalma ihtimali diğerlerine göre 2.9 kat daha fazla bulunmuştur.
Abstract
The objective of this study is to investigate the factors affecting the participation decision in the private pension system and the opt-out decision from the automatic enrollment system. Using data obtained through convenience sampling from 130 participants, logistic regression results suggested the following: First, as age and income levels increase, the probability of being enrolled in a private pension plan also increases. Present oriented individuals are found to be less likely to participate in a private pension plan. In addition, people with internal locus of control are more likely to participate in the private pension system. Lastly, a positive and significant relationship is found between prevention focus and the likelihood of enrollment in the private pension system. In the logistic regression model predicting the likelihood of remaining in the automatic enrollment system, only two variables have been found to be statistically significant. Present oriented individuals are more likely opt out. In addition, those who already have an optional private pension plan are 2.9 times more likely to remain in the automatic enrollment system