Türkiye'de gece ışıkları GSYİH tahminlemesi: İl ve ilçe GSYİH düzeyleri(2013-2023)
GDP estimation with night lights in Turkey: Provincial and district GDP levels (2013-2023)
Yazar: ANIL GÜZEL
Danışman: DOÇ. DR. FIRAT GÜNDEM
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı / İktisat Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ekonomi = Economics

Özet:
Ülkemizde bulunan çeşitli veri kısıtları gerçekleştirilebilecek olan
çalışmalar için engel oluşturmaktadır. İlçe GSYİH değeri ülkemizde
yayınlanmamaktadır ve bu sebeple ilgili literatüre, kurum ve kuruluşlara katkıda
bulunmak amacıyla gece ışıkları verileri kullanılarak 973 ilçeye ait GSYİH
değerleri türetilmiştir. İlçelere ait GSYİH türetim sürecinde öncelikle illere ait
gece ışıkları ve illere ait GSYİH değerleri arasında korelasyon analizi
gerçekleştirilmiştir. İl gece ışıkları ve GSYİH değerleri arasındaki yüksek
korelasyon ilişkisinin ardından iller için gece ışıkları ağırlıkları ile GSYİH değeri
türetilmiş ve gerçek GSYİH değerleriyle karşılaştırılmıştır. İller için uygulanan
GSYİH türetme işleminin yüksek korelasyonla sonuçlanması nedeniyle, ilçeler
için ilgili illerine ait gece ışık ağırlıkları oluşturulmuş ve gece ışıklarının gerçek
GSYİH değerleri üzerinden ilçelerin GSYİH değerleri türetilmiştir. Türetilen
GSYİH değerleri ve SEGE skorları arasındaki korelasyon değerleri yüksek
çıkmış ancak Artvin, Çanakkale, İzmir, İstanbul, Şanlıurfa ve Zonguldak illeri
için korelasyon değerleri 0.50'nin altında değerler almıştır. Bu sebeple düşük
korelasyon değerleri alan illere ait ilçeler için normalizasyon işlemi
uygulanmıştır. Türetilen GSYİH değerlerinin ardından 2023 yılı için Random
Forest makine öğrenmesi modeli ile tahminleme gerçekleştirilmiş ve katsayıların
özellik değerleri gece ışıkları için 0.576, nüfus katsayısı için ise 0.423 ile
sonuçlanmıştır.

Abstract:
The availability of data in our country is limited, which presents a
challenge for the research that can be conducted. District GDP values are not
published in our country. Consequently, in order to contribute to the relevant
literature, institutions and organisations, GDP values of 973 districts were
derived using night-time light data. In order to derive the GDP values of districts,
a series of correlation analyses were initially conducted between the night-time
light data and the GDP values of the provinces. Subsequently, following the high
correlation between provincial night-time light data and GDP values, GDP values
were derived using night-time light data weights for provinces and compared with
real GDP values. Given the high correlation observed between the GDP values of
provinces and the night-time light data, the night-time light weights for each
province were calculated and applied to derive GDP values for districts. The
correlation values between the derived GDP values and SEGE scores were high
overall, although the correlation values were below 0.50 for Artvin, Çanakkale,
İzmir, İstanbul, Şanlıurfa and Zonguldak provinces. Consequently, a
normalisation process was applied to the districts of the provinces with low
correlation values. Following the derivation of the GDP values, a forecasting
exercise was conducted using the Random Forest machine learning model for
2023, resulting in a coefficient value of 0.576 for night lights and 0.423 for the
population coefficient.