Sayma verilerinin modellenmesi ve bir uygulama
Count data modelling and an application
Yazar: AFET SÖZEN ÖZDEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELVAN HAYAT
Aydın Adnan Menderes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Ekonometri = Econometrics
Dizin: Ekonometri = Econometrics ; Genelleştirilmiş doğrusal modeller = Generalized linear models ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Sayma veri modelleri = Count data models ; İstatistiksel değerlendirme = Statistical evaluation

Özet:
Ekonometrik ve istatistiksel analizlerde elde edilen verilerin yapısına uygun regresyon 
modelinin belirlenmesi en önemli aşamalardan biridir. Bağımlı değişkenin sayıma dayalı elde 
edildiği durumlarda güvenilir tahminler yapabilmek için Sayma Verisi Regresyon 
Modellerini kullanmak gerekmektedir. Sayıma dayalı veriler kesikli bir yapıda olduğu için 
sayma veri regresyon modelleri kesikli dağılımlardan yararlanılarak geliştirilmektedir. 
Bu tez çalışmasında Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından 2019 yılı Gelir ve 
Yaşam Koşulları Araştırması (GYKA) mikro veri seti kullanılarak Türkiye'de bireylerin işsiz 
kaldıkları ay sayısını etkileyen faktörlerin sayma veri modelleri ile incelenmesi 
amaçlanmıştır. Çalışmada bağımlı değişken bireylerin işsiz kaldıkları ay sayısı olarak 
belirlenmiş bir sayma verisidir. İşsiz kalan bireylerin işsiz kaldıkları sürenin uzaması hem 
bireysel hem de toplumsal ve ekonomik yönden olumsuz durumların ortaya çıkmasına neden 
olmaktadır. Bireylerin işsiz kaldıkları süreyi etkileyen birçok faktör bulunmaktadır ve bu 
faktörlerin belirlenmesi bireylerin işsiz kaldıkları sürenin kısaltılabilmesi açısından önem arz 
etmektedir. Türkiye'de bireylerin işsiz kaldıkları ay sayısını sayma veri regresyon modelleri 
kullanarak ampirik olarak inceleyen ilk çalışma olmasının yanında işsiz kalınan süreyi 
etkileyen faktörleri modellemesi açısından da çalışmanın literatüre katkı sağlayacağı 
düşünülmektedir.
Çalışmanın analizinde kullanılan sayma verisi regresyon modelleri Poisson, Negatif 
Binom, Sıfır Değer Ağırlıklı Negatif Binom ve Genelleştirilmiş Poisson regresyon 
modelleridir. Her bir sayma verisi modeli için değişken seçiminde tüm olası alt küme 
yönetimi kullanılarak en uygun değişkenlerin medeni durum, eğitim durumu, genel sağlık 
durumu ve kronik hastalık durumu değişkenleri olduğu belirlenmiş ve bu değişkenler 
kullanılarak sayma verisi regresyon modelleri uygulanmıştır. Belirlenen bu model için en uygun tahmin yönteminin Sıfır Değer Ağırlıklı Negatif Binom Regresyon Modeli olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
Determining the regression model suitable for the structure of the data obtained in 
econometric and statistical analyzes is one of the most important steps. In cases where the 
dependent variable is obtained based on counting, it is necessary to use Count Data 
Regression Models in order to make reliable estimates. Since count-based data has a discrete 
structure, counting data regression models are developed using discrete distributions.
In this thesis, it is aimed to examine the factors affecting the number of months that 
individuals are unemployed in Turkey with count data models, using the 2019 Income and 
Living Conditions Survey (ILCS) micro data set by the Turkish Statistical Institute 
(TURKSTAT). The dependent variable in the study is a count data determined as the number 
of months that individuals are unemployed. The prolongation of the unemployment period of 
the unemployed leads to the emergence of negative situations in terms of both individual, 
social and economic aspects. There are many factors that affect the time that individuals are 
unemployed, and the determination of these factors is important in terms of shortening the 
time that individuals are unemployed.
Count data regression models used in the analysis of the study are Poisson, Negative 
Binomial, Zero Inflated Negative Binomial and Generalized Poisson regression models. In 
the selection of variables for each count data model, using all possible subset regression 
approach, it was determined that the most appropriate variables were marital status, education 
status, general health status and chronic disease status, and count data regression models were 
applied using these variables. It has been concluded that the most appropriate estimation 
method for this determined model is the Zero Inflated Negative Binomial Regression Model.