Türkiye'de hanehalkı gıda harcamalarının belirleyicileri: Karşılaştırmalı bir analiz
The determinants of household food expenditures in Turkey: A comperative analysis
Yazar: EZGİ DEMİRKIRAN
Danışman: PROF. DR. SİBEL SELİM
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İşletme = Business Administration
Dizin: Gıda maddeleri = Food materials ; Gıda tüketimi = Food consumption ; Hanehalkı = Household ; Hanehalkı tüketimi = Household consumption ; Harcama sistemi = Expenditure system ; Logaritmik modeller = Logarithmic models ; Tüketici harcamaları = Consumer expenditures ; Tüketim harcamaları = Consumption expenditures ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Tüketim harcamaları bilindiği gibi her toplumda, toplumun en küçük yapı taşını oluşturan aile ve bu aile bireylerinden başlayarak tüm toplumu etkileyen bir konu olmuştur. Gıda ve barınma ihtiyacı ise insanoğlunun varoluşundan beri süregelen bir durumdur. Gıda harcamalarını etkileyen pek çok faktör vardır. Bunlar, hanehalkı geliri, hanehalkı büyüklüğü, yaş, eğitim durumu, medeni durum, hanedeki çocuk sayısı, meslek, yaşanılan yer, servet, bireylerin kültür ve yaşam biçimleri, tüketici tercihleri, planları ve iyimser ve kötümser ruh halleri gibi demografik ve davranışsal faktörlerdir. Bu çalışmanın ilk amacı, TÜİK tarafından gerçekleştirilen, 2007, 2012 ve 2016 yılları Hanehalkı Bütçe Anketi mikro veri seti kullanılarak, Türkiye'de gıda harcamalarını belirleyen unsurları analiz etmek ve zaman içerisindeki değişimi görebilmektir. İkinci amacı ise yarı logaritmik regresyon ve YSA modelleri ile hanehalklarının yapmış olduğu gıda harcamalarının öntahminini yaparak ve her iki yöntemin tahmin performansını karşılaştırarak literatüre katkı sağlamaktır. Analizlerde modellerden elde edilen bulgulara göre, hanehalkı reisinin yaşının ve gelirinin artmasıyla birlikte gıda harcamalarında da artış meydana gelmektedir. Gıda harcamalarının artmasına sebep olan değişkenlerin, ele alınan yıllar itibariyle hanehalkı büyüklüğü, yaş, eğitim ve gelirdeki artışa bağlı olduğu ortaya çıkmıştır. Ayrıca tahmin yöntemleri karşılaştırıldığında YSA, yarı logaritmik modellemeye göre daha güçlü ve alternatif bir yöntem olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler: Hanehalkı Gıda Harcaması, Yarı Logaritmik Model, Yapay Sinir Ağları, Öntahmin, Türkiye.

Abstract:
Consumption expenditures, as it is known, has been a subject affecting the whole society starting from the family and the family members who constitute the smallest building block of the society in every society. The need for food and shelter is an ongoing situation since the existence of human beings. There are many factors affecting food expenditures. These are demographic and behavioral factors such as household income, age, educational status, marital status, number of children in household, occupation, place of residence, wealth, consumer preferences, plans, optimistic and pessimistic moods. The first purpose of this study is to analyze the factors that determine the food expenditure using  Household Budget Survey micro data set of the 2007, 2012 and 2016  conducted by TUIK and to see the changes over time in Turkey. The second aim is to contribute to the literature by comparing with semi-logarithmic regression and ANN models by forecasting household food expenditures  and comparing the forecasting performance of both methods. According to the findings obtained from the models in the analysis, the increase in the age and income of the household head has increased food expenditures. It has been revealed that the variables that cause the increase of food expenditures are due to the increase in household size, age, education and income by years. In addition, when the estimation methods have been compared,  ANN has been found to be a stronger and alternative method than semi-logarithmic modeling.

Keywords: Household Food Expenditure, Semi Logarithmic Model, Artificial Neural Network, Forecasting, Turkey.