Farklı frekanslı Google Trends verileri ile işsizlik öngörüsü
Unemployment forecast using Google Trends data at different frequencies
Yazar: DİLAN KAYA
Danışman: DOÇ. DR. SERKAN ARAS
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Veri Yönetimi ve Analizi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ekonometri = Econometrics

Özet:
Ekonominin sağlığı açısından kritik bir gösterge olan işsizlik, Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde sosyal dengeleri büyük ölçüde etkileyebilecek öneme sahiptir. Bu nedenle, iş arayan ancak iş bulamayan bireylerin yüzdesini ifade eden işsizlik oranının öngörülmesi, ekonomik planlamaların etkin bir biçimde gerçekleştirilmesi için değerlidir. Böylece, işsizlik problemini ortadan kaldırmak adına çeşitli politikalar yürütülebilir. Ancak işsizlik oranı öngörüsü gerçekleştirmek için birçok değişken dikkate alınmalıdır. Çünkü işsizlik sorunu enflasyon oranları, istihdam ve nüfus gibi makroekonomik ve demografik  toplumsal göstergelerle ilişkilidir. Ayrıca, teknolojinin gelişimiyle işsizlik oranı öngörüsünde çeşitli çevrimiçi kaynakların kullanımı da ön plana çıkmaktadır. Google Trends gibi çevrimiçi kaynaklar, iş arayan bireylerin internet arama trendlerini, toplumdaki ilgi ve eğilimlerini yansıtarak işsizlik oranı öngörüsünde alternatif bir bakış açısı sunabilir. Bu nedenle bu internet tabanlı kaynakların, ilgilenilen değişkene ait öngörü performasını ne derece iyileştirebileceğini tespit etme ilgi konusu olmuştur. 
Bu çalışmada, Google Trends üzerinden erişilen farklı frekanstaki veri kaynakları bir araya getirilmiş ve işsizlik oranı tahminine etkileri incelenmiştir. Makroekonomik değişkenler ve Google Trends üzerinden erişilen arama frekans verilerinin çeşitli kombinasyonları dokuz farklı makine öğrenmesi tekniğiyle analiz edilmiştir. Ayrıca belirlenen değişken kombinasyonları üzerinde, değişken seçim tekniği uygulanarak tüm modeller yeniden oluşturulmuştur. Böylece model performansları daha geniş bir pencerede karşılaştırılmış ve işsizlik oranı tahmininde en iyi sonucu veren değişken grubunun belirlenmesi amaçlanmıştır. Sonuç olarak, en iyi performans 3 farklı frekans türünden elde edilen tüm değişkenlerin modele dahil edildiği durumda elde edilmiştir.  LASSO modeli ile gerçekleştirilen değişken seçimi ile model performanslarının arttığı gözlemlenmiştir. Bu doğrultuda Google Trends 'den farklı frekanslarda toplanmış arama terimlerinin oluşturduğu değişken grubunu bir arada kullanmak ve değişken seçimi tekniğinden faydalanmak, işsizlik oranının daha etkin öngörümlenmesini ve elde edilen bu tahmin sonuçlarının ekonomik karar süreçlerinde daha iyi rehberlik etmesini sağlayacaktır.

Abstract:
Unemployment, a critical indicator for the health of an economy, holds significant importance, particularly in developing countries like Turkey, where it can heavily influence social balances. Hence, forecasting the unemployment rate, which represents the percentage of individuals seeking jobs but unable to secure one, holds value for effective economic planning. In this way, various policies can be implemented to eliminate the unemployment problem. However, forecasting the unemployment rate requires considering multiple variables as the problem is associated with several societal indicators. Macroeconomic and demographic factors like inflation rates, employment, and population figures are examples of these indicators. Moreover, with technological advancements, the use of various online sources has gained prominence in predicting unemployment rates. Online resources like Google Trends, reflecting the internet search trends of job-seeking individuals, can offer an alternative perspective in forecasting the unemployment rate. Therefore, it has been a matter of interest to determine to what extent these internet-based resources can improve the prediction performance of the variable of interest.
In this study, different frequency data sources obtained through Google Trends were brought together and their effects on unemployment rate estimation were examined. Different combinations of macroeconomic variables and search frequency data obtained from Google Trends were analyzed using nine different machine learning techniques. Moreover, variable combinations were reassessed by applying variable selection techniques, resulting in the reconstruction of all models. Thus, it was aimed to determine the variable group that would provide the best prediction for the unemployment rate by comparing the performances of the models on a larger scale. As a result, the best performance in the study was obtained when all variables obtained from 3 different frequency types were included in the model. It has been observed that model performances increase with the variable selection made with the LASSO model. In this regard, using a variable group consisting of search terms collected at different frequencies from Google Trends and benefiting from the variable selection technique will enable the unemployment rate to be predicted more effectively and these prediction results will provide better guidance in economic decision processes.