Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11499/45847
Title: | Türkiye’de göreli yoksulluğa neden olan faktörler: Yapay zekâ tahmin yöntemleri uygulamaları | Other Titles: | Factors caused by relative poverty in Turkey: Applications of artificial intelligence forecasting methods | Authors: | Turna, Yaşar | Advisors: | Özcan, Abdulvahap | Keywords: | Yoksulluk Yoksulluğun Belirleyicileri Yoksulluk Ölçüm Yöntemleri Yoksulluk Açığı Oranı Yapay Zekâ Poverty Determinants of Poverty Poverty Measurement Methods Poverty Gap Ratio Artificial Intelligence |
Publisher: | Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü | Abstract: | Dünyada yoksulluğun nasıl ölçüldüğü ve kimlerin yoksul olarak kabul edildiği konusunda birçok devlet ya da sosyal kuruluşun kendilerine özgü tanımlamaları bulunmaktadır. Bu nedenle yoksulluk kavramı ülkeler arasında farklılık göstererek geniş bir tabana yayılmaktadır. Yoksulluk kavramının bu şekilde geniş kapsamlı olması ve politik yönü, yoksulluk konusunda yapılan ölçümleri ve tanımlamaları farklılaştırmaktadır. Ancak tanımlamaların odak noktasında yoksulluğun ekonomik yönünün olması dikkat çekmektedir. Ayrıca yoksulluk zamana ve mekâna göre değişkenlik gösteren dinamik bir olgu olma özelliğini de taşımaktadır. Dolayısıyla yoksulluk olgusu, dünya da sürekli olarak değişim göstererek varlığını sürdürmektedir. Bu nedenle özellikle 1990’ lardan itibaren Birleşmiş Milletler (BM) ve Dünya Bankası (DB) gibi kuruluşlar yoksulluğun bir kişinin gelirinden ve tüketim alışkanlıklarından daha fazlasını etkilediğini kabul ederek genişletilmiş tanımlara (birleşik göstergelere) yer vermektedir. Yapılan açıklamalardan hareketle çalışmamızda yoksulluğa ilişkin kavramsal çerçevenin yanı sıra yoksulluğa sebep olan faktörler, yoksulluk yaklaşımları, kalkınma kuramları açısından yoksulluğun değerlendirilmesi, yoksulluk ölçütleri ile yoksulluk ölçüm yöntemlerine yer verilmektedir. Bu sayede Türkiye’ de yoksulluğun nedenleri araştırılarak yoksulluğa neden olan faktörlerin yoksulluk açığı üzerindeki etkisinin analiz edilmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda Türkiye’ de tüketim harcamaları kullanılarak yeni bir yoksulluk açığı oranı öne sürülmüştür. Öne sürülen yoksulluk açığı oranı tarafımızca hesaplanmıştır. Yoksulluk açığı oranının hesaplanmasıyla birlikte Türkiye’de yoksulluk oranı ile yoksulluğa neden olan faktörler arasındaki ilişki Destek Vektör Regresyonu ve Yapay Sinir Ağı yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Analiz sonuçları değerlendirildiğinde yoksulluğa neden olan faktörlerden elde edilen sonuçlar Türkiye’de yoksulluğun çok boyutlu yapısını doğrulamaktadır. On how poverty is measured in the world and who is considered poor many states or social organizations have their own definitions. For this reason, the concept of poverty spreads to a wide base, differing between countries. The comprehensiveness of the concept of poverty and its political aspect, differentiates the measurements and definitions of poverty. However, it is noteworthy that the economic aspect of poverty is at the focal point of the definitions. In addition, poverty is a dynamic phenomenon that varies according to time and place. Therefore, the phenomenon of poverty continues to exist in the world by constantly changing. For this reason, especially since the 1990s, organizations such as the United Nations (UN) and the World Bank (WB) have included expanded definitions (combined indicators) accepting that poverty affects more than a person's income and consumption habits. Based on the explanations made, in addition to the conceptual framework regarding poverty, our study factors that cause poverty poverty approaches, Evaluation of poverty in terms of development theories, poverty criteria and poverty measurement methods are included. In this way, it is aimed to analyze the effects of poverty-causing factors on the poverty gap by investigating the causes of poverty in Turkey. For this purpose, a new poverty gap ratio has been proposed by using consumption expenditures in Turkey. The proposed poverty gap rate was calculated by us. Along with the calculation of the poverty gap ratio, the relationship between the poverty rate and the factors causing poverty in Turkey was analyzed using Support Vector Regression and Artificial Neural Network methods. When the results of the analysis are evaluated, the results obtained from the factors that cause poverty confirm the multidimensional nature of poverty in Turkey. |
URI: | https://hdl.handle.net/11499/45847 |
Appears in Collections: | Tez Koleksiyonu |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
10503657.pdf | 1.98 MB | Adobe PDF | View/Open |
CORE Recommender
Page view(s)
528
checked on Aug 24, 2024
Download(s)
908
checked on Aug 24, 2024
Google ScholarTM
Check
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.