Van ilinin komşu illerden ve İran'dan aldığı göçün coğrafi ağırlıklı regresyon ile incelenmesi
Analysis of migration of Van province from neighboring provinces and Iran with geographic weighted regression
Yazar: ÇETİN GÖRÜR
Danışman: PROF. DR. BAHADIR YÜZBAŞI
İnönü Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Ekonometri = Econometrics

Özet:
Göç, modern toplumların karmaşık ve dinamik bir özelliğidir ve birçok faktörden etkilenir. Göçün coğrafi ağırlıklı regresyon yöntemiyle incelenmesi, göçün arka planında yatan etkileyici faktörlerin daha iyi anlaşılmasına katkı sağlar. Coğrafi ağırlıklı regresyon, göçle ilişkilendirilen değişkenler arasındaki uzamsal ilişkileri dikkate alır ve bu ilişkilerin göçü nasıl etkilediğini belirlemeye yardımcı olur. Bu nedenle, göçün coğrafi ağırlıklı regresyon yöntemiyle incelenmesi, toplumların sosyal, ekonomik ve coğrafi yapılarının daha iyi anlaşılmasına, gelecekteki planlama ve politika oluşturma süreçlerinde kritik bir rol oynar.
Bu tezde, Van ilinin birinci ve ikinci dereceden sınır komşu illerden ve İran'dan aldığı göç Coğrafi Ağırlıklı Regresyon yöntemi ile incelenmiştir. Tezde, yerel anketlerde "sosyal çevre baskısı nedeniyle yapılan göç" ve yurt dışı anketlerde "göç sonrası yeni yaşamıma kısa sürede uyum sağladım" değişkenleri ve bu değişkenleri etkileyen faktörler Coğrafi Ağırlıklı Regresyon yöntemi ile analiz edilmiştir. Analizde En Küçük Kareler ve Coğrafi Ağırlıklı Regresyon yöntemleri kullanılmış ve hangi yöntemin daha güçlü sonuçlar verdiği AIC, AICc, BIC, AKT, 𝑅2 ve 𝐷ü𝑧𝑒𝑙𝑡𝑖𝑙𝑚𝑖ş 𝑅2 değerlerine göre incelenmiştir. Analiz sonuçlarına göre, Coğrafi Ağırlıklı Regresyon yönteminin daha güçlü sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Ayrıca yerel anketlerde "göç sonrası uyum sürecinde işimin olumlu katkısı oldu" değişkeni ve bu değişkeni etkileyen faktörler ise Coğrafi Ağırlıklı Poisson Regresyon yöntemi ile analiz edilmiştir. Analizde Poisson Regresyon ve Coğrafi Ağırlıklı Poisson Regresyon yöntemleri kullanılmış ve hangi yöntemin daha güçlü sonuçlar verdiği AIC, AICc, 𝑅2 ve 𝐷ü𝑧𝑒𝑙𝑡𝑖𝑙𝑚𝑖ş 𝑅2 değerlerine göre incelenmiştir. Analiz sonuçlarına göre, Coğrafi Ağırlıklı Poisson Regresyon yönteminin daha güçlü sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Aynı zamanda bağımsız değişkenlerin il, ilçe ve bölgelere göre etkisi ve anlamlılığı haritalar üzerinde detaylı olarak sunulmuştur.
Anahtar Kelimeler: Coğrafi Ağırlıklı Regresyon, Coğrafi Ağırlıklı Poisson Regresyon, En Küçük Kareler, Göç, Poisson Regresyon.

Abstract:
Migration is a complex and dynamic feature of modern societies and is influenced by many factors. Analysing migration using geographically weighted regression contributes to a better understanding of the influencing factors behind migration. Geographically weighted regression takes into account the spatial relationships between variables associated with migration and helps to determine how these relationships affect migration. Therefore, the study of migration by geographically weighted regression method plays a critical role in better understanding the social, economic and geographical structures of societies and in future planning and policy-making processes.
In this thesis, the migration of Van province from the first and second degree border neighbouring provinces and Iran is analysed by Geographically Weighted Regression method. In the thesis, the variables of "migration due to social environmental pressure" in local surveys and "adaptation to my new life in a short time after migration" in foreign surveys and the factors affecting these variables were analysed by Geographically Weighted Regression method. Least Squares and Geographically Weighted Regression methods were used in the analysis and which method gives stronger results was analysed according to AIC, AICc, BIC, RSS, 𝑅2 and 𝐴𝑑𝑗.𝑅2 values. According to the results of the analysis, it was observed that the Geographically Weighted Regression method gave stronger results. In addition, the variable of "my job had a positive contribution to the post-migration adaptation process" in the local surveys and the factors affecting this variable were analysed by Geographically Weighted Poisson Regression method. Poisson Regression and Geographically Weighted Poisson Regression methods were used in the analysis and which method gave stronger results was analysed according to AIC, AICc, 𝑅2 and 𝐴𝑑𝑗.𝑅2 values. According to the results of the analyses, it is observed that the Geographically Weighted Poisson Regression method gives stronger results. At the same time, the effects and significance of independent variables according to provinces, districts and regions are presented in detail on the maps.
Keywords: Geographically Weighted Regression, Geographically Weighted Poisson Regression, Least Squares, Migration, Poisson Regression.