TÜRKİYE’DE 2012-1/2016-3 ARASI DÖNEMDE 15-64 YAŞ GRUBU İÇİN İSTİHDAM DIŞI ORANIN BULANIK DOĞRUSAL REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ

Abstract

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.

Keywords

• Klasik doğrusal regresyon analizi,Bulanık doğrusal regresyon analizi,İstihdam dışı oran,İşsizlik

ESTIMATION OF UNEMPLOYMENT RATE IN TURKEY FOR AGES 15–64 BETWEEN 2012-1 and 2016-3 USING FUZZY LINEAR REGRESSION ANALYSIS

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. 

Keywords

• Classical linear regression analysis,Fuzzy linear regression analysis,Non-employment rate,Unemployment

References

1. Aktar, İ. ve Öztürk, L. (2009). Can Unemployment Be Cured By Economic Growth and Foreign Direct Investment in Turkey? International Research Journal of Finance and Economics, 27, 203-211.
2. Aydın, M., Kahraman, H. B., Zaim, O. ve Hawks, B. B. (2016). Türkiye sosyal-siyasal eğilimler araştırması. Şehir: Kadir Has Üniversitesi.
3. Baykal, N. ve T. Beyan. (2004), Bulanık mantık ilke ve temelleri. Ankara: Bıçaklar Kitabevi. BOZDAĞLIOĞLU, E. Yasemin; (2008), “Türkiye’de İşsizliğin Özellikleri ve İşsizlikle Mücadele Politikaları”, Sosyal Bilimler dergisi, Sayı: 20, ss.45-65.
4. ÇAŞKURLU, Eren; (2014), “İstihdamsız Büyüme (İstihdamsız İyileşme) Sorununa Karşı Kamusal Politikalar ve Önemi: Türkiye Açısından Bir Değerlendirme”, Amme İdaresi Dergisi, Cilt: 47, Sayı: 2, ss.43-76.
5. ÇONDUR, Funda ve Mehmet BÖLÜKBAŞ; (2014), “Türkiye’de İşgücü Piyasası ve Genç İşsizlik Büyüme İlişkisi Üzerine Bir İnceleme”, Amme İdaresi Dergisi, Cilt 47, Sayı 2, ss. 77-93.
6. file:///C:/Users/samsung/Downloads/Gelir_ve_Ya%C5%9Fam_Ko%C5%9Fullar%C4%B1_Ara%C5%9Ft_21.09.2016.pdf (Erişim Tarihi: 05.02.2017).
7. GHOSHRAY, Sabyasachi; (1997), “Fuzzy Linear Regression Analysis by Symmetric Triangular Fuzzy Number Coefficients”, IEEE, pp: 307- 313.
8. GÖKTAŞ, Atilla ve Öznur İŞÇİ; (2010), “Türkiye’deki İşsizlik Oranının Temel Bileşenli Regresyon Analizi ile Belirlenmesi”, SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, Sayı: 20, ss:279-294.

9. GÖKTAŞ, Özlem; (2005), “Türkiye Ekonomisinde Büyüme ile İşsizlik arasındaki Nedensellik İlişkisi”, İÜ Ekonometri ve İstatistik Dergisi, Sayı:2, ss: 11- 29.
10. GÜNEY, Alptekin; (2009), “İşsizlik, Nedenleri, Sonuçları ve Mücadele Yöntemleri”, Kamu-İş, Cilt:10, ss:135-159.
11. http://data.oecd.org/emp/employment-rate.htm (Erişim Tarihi: 02.02.2017).
12. http://ikv.org.tr/images/upload/data/files/degerlendirme_notu_-_47.pdf (Erişim Tarihi:11.02.2017).
13. http://www.ires-fr.org/images/files/Chronique/Chronique134/mayotte1.pdf (Erişim Tarihi: 03.02.2017). http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=24624 (Erişim Tarihi: 02.02.2017).
14. https://data.oecd.org/gdp/gross-domestic-product-gdp.htm,
15. https://biruni.tuik.gov.tr/gosterge/?locale=tr (Erişim Tarihi: 02.02.2017).
16. İÇEN, Duygu ve Süleyman GÜNAY; (2015), “Türkiye’deki İşsizlik Oranının Bulanık Doğrusal Regresyon Analiziyle Tahmini”, Journal of Statisticians: Stattistics and Actuarial Sciences, ss:10-26.
17. KİM, Kwang Jae and Hsien Ruey CHEN; (1997), “A Comparison of Fuzzy and Nonparametric Linear Regression”, Pergamon, pp: 505-519.
18. NASRABADI, Mohammad Mehdi and Ebrahim NASRABADİ; (2004), “A Mathematical-programming approach to fuzzy linear regression analysis”, Applied Mathematics and Computation, pp:873-881.
19. OKUR,Ahmet;(2013);http://www.plastik-ambalaj.com/tr/plastik-ambalaj-makale/1088-tuerkiyede-isguecuene-katlma-oranlar (Erişim Tarihi: 17.02.2017)
20. ÖZSÖZ, Melih; (2012), “İşsizlik: Küreselleşen ve Kronikleşen Sorun”, İKV Değerlendirme Raporu, ss.7-8.
21. SELİM, Sibel; Duygu KIRGEL; Orkun ÇELİK ve Hakan YAZICIOĞLU; (2014), “Türkiye’de İşsizliğin Sosyo-ekonomik Belirleyicileri: Panel Veri Analizi”, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, C:10, Sayı:22, ss.1-26.
22. URAS, Güngör: (2017 a); http://www.milliyet.com.tr/yazarlar/gungor-uras/ilk-6-ay-sevindirdi-2309083/ (Erişim Tarihi: 02.02.2017).
23. URAS, Güngör: (2017 b); http://www.ntv.com.tr/ekonomi/issizlik-orani-yuzde-12yi-asti,p7BIJDhGKE-6I2Nr2RIJ6A (Erişim Tarihi: 20.02.2017).
24. URAS, Güngör: (2017 c); http://www.milliyet.com.tr/istihdamdan-iki-farkli-haber-var-ekonomi-ydetay-2379795/ (Erişim Tarihi: 17.01.2017).
25. WANG, Hsiao Fan and Ruey Cyhn TSAUR; (2000),“Insight of a fuzzy regression model”, Fuzzy Sets and Systems, pp:355-369.
26. YÜCEL, Leyla; (2005), “Bulanık Regresyon: Türkiye’de 1980-2004 Döneminde Kayıt Dışı Ekonominin Bulanık yöntemlere Tahminine İlişkin Bir Uygulama”, İÜ YL Tezi, İstanbul: İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.