Türkiye'de işsizlik süresini etkileyen faktörlerin yıllara göre süre modelleriyle analizi
Analysis of the factors influencing unemployment annual duration in Turkey by duration models
Yazar: HANİM ELVEREN
Danışman: DOÇ. DR. EYLEM DENİZ
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Cox regresyon modeli = Cox regression model

Özet:
Süre analizi hesaplamalarında literatürde en çok kullanılan yöntemlerden biri de Cox regresyon yöntemidir. Bu modelin en çok tercih edilme sebepleri arasında herhangi bir dağılıma uymasına gerek olmaması ve tek temel varsayımının orantılı tehlikeler varsayımı olması sayılabilir. Çalışmanın amacı işsizlik süresini etkilediği düşünülen değişkenleri Cox regresyon modeli kullanarak incelemektir. Bu çalışmada kullanılan 2012-2015 yıllarına ait Gelir ve Yaşam Koşulları Araştırması panel veri seti Türkiye İstatistik Kurumundan alınmıştır. Excel ve IBM SPSS Statistics Data Editor 22*86 analiz programları kullanılarak veri setinde gerekli düzenlemeler yapılmış ve analize uygun hale getirilmiştir. Kaplan-Meier ve Cox regresyon analizi SPSS programında yapılmıştır. Orantılı tehlike varsayımının kontrolü için ise STATA programı kullanılmıştır. Elde edilen modeller Akaike ve Bayes Bilgi Kriterleri ile kıyaslanarak en uygun model seçilmiştir. Çalışmanın ilk bölümünde Cox regresyon analizine geniş bir şekilde yer verilmiştir. İkinci bölümde ise işsizliğin temel tanımından, işsizlik türlerinden, işsizlikle mücadele yöntemlerinden ve Türkiye'deki işsizliğin genel durumundan kısaca bahsedilmeye çalışılmıştır. Son bölüm ise uygulama bölümünden oluşmaktadır. Uygulama bölümünde Türkiye İstatistik Kurumundan alınan gerçek verilerle işsizlik süresini etkileyen faktörler yıl yıl incelenmiş ve her yıl için en uygun modeller seçilmiştir. Cox regresyon analizi yapılırken elimizdeki veriler için standart hatayı en düşük veren backward conditional likelihood ratio yöntemi tercih edilmiştir.  Her yıl için öncelikle Kaplan-Meier analizi yapıldıktan sonra Cox regresyon analizi uygulanmıştır. Verinin Cox regresyon analizinin varsayımını sağlamadığı görüldüğünde orantısız tehlikeler durumunda tercih edilen tabakalı Cox regresyon ve zamana bağlı açıklayıcı değişkenli Cox regresyon analizleri uygulanmıştır. Tabakalı Cox regresyon ve zamana bağlı açıklayıcı Cox regresyon için ikişer farklı model oluşturulmuştur. Analizlerin sonucunda ise bu modeller kıyaslanarak en uygun model tercih edilmiştir. Elde edilen en uygun modelin sonuçlarına göre ise bireylerin medeni durumu, eğitim seviyesi, yaşı ve Sosyal Güvenlik Kurumuna kayıtlılık durumları işsizlik süresini etkileyen önemli değişkenler olarak belirlenmiştir. Politika yapıcıların ilk defa iş arayanlara, bekâr bireylere ve Sosyal Güvenlik Kurumuna bağlı olmadan çalışan işsiz bireylere odaklanması önerilebilir.

Abstract:
Cox regression is one of the most widely used methods in the literature for duration analysis calculations. It can be argued that this pattern does not need any dispersion between the reasons of most preference and that the only basic assumption is a proportional hazard assumption. The purpose of the study is to examine variables that are thought to influence the duration of unemployment using the Cox regression model. The study of the years 2012-2015 Income and Living Conditions Survey used in the data set is taken from the Turkey Statistical Institute. Excel and IBM SPSS Statistics Data Editor 22 * 86 analysis programs were used to make necessary arrangements in the dataset and the analysis was made compatible. 
Kaplan-Meier and Cox regression analyzes were performed in the SPSS program. The STATA program was used to control the proportional hazard assumption. The models obtained were compared with Akaike and Bayes Information Criteria and the most suitable model was chosen. 
In the first part of the work, Cox regression analysis is explained in detail. In the second part, the basic definition of unemployment, types of unemployment, unemployment fighting methods and the general condition of unemployment in Turkey have been described briefly. The last section is is devoted to the practical application of the models proposed. In this section, factors affecting the duration of unemployment, taken from the Turkey Statistical Institute were examined each year separately with real data and the most suitable models were chosen for each years. When Cox regression analysis is performed, the backward conditional likelihood ratio method which gives the lowest standard error for the given data is preferred. Cox regression analysis was applied after each Kaplan-Meier analysis for each year. 
When it was found that the estimate did not satisfy the assumption of the Cox regression analysis, layered Cox regression and time dependent explanatory variable Cox regression analyzes were applied in the case of disproportionate hazards. Two different models were developed for layered Cox regression and time-dependent explanatory Cox regression. As a result of the analyzes, the most suitable model was chosen by comparing these models. According to the results of the most suitable model obtained, the marital status, level of education, age of the individuals and their status of registration with the Social Security Institution were identified as important variables affecting the duration of unemployment. It may be advisable for policy makers to focus on job seekers for the first time, single unemployed and unemployed persons who are not affiliated to the Social Security Institution.