FORECASTING OF TURKEY'S UNEMPLOYMENT RATE FOR FUTURE PERIODS WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Authors : Mehmet KARAHAN, Fatma ÇETİNTAŞ

Pages : 163-184

Doi:10.18070/erciyesiibd.1056618

View : 16 | Download : 22

Publication Date : 2022-08-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Dünya ekonomilerinde yüksek milli gelir düzeyine erişebilmek için istihdam önemli bir etkiye sahiptir. Bu nedenle işsizliğin oldukça düşük olması gerekmektedir. Bir ülkenin işgücü yapısı o ülkenin iktisadi durumunu belirtmekte olup işsizlik oranlarının yüksek düzeylerde olması, ülke ekonomisinin kalkınma ve büyüme oranlarında bir sapma olduğunun göstergesidir. Bu bağlamda, Türkiye’nin gelecek dönemleri için işsizlik oranı tahmini yapılarak günümüzün en önemli problemlerinden birisi olan işsizlik sorununa çözüm önerileri geliştirmek ve ülke ekonomisinin iyileştirilmesine katkı sağlamak amacıyla geleceğe yönelik böyle bir araştırma yapılmasına karar verilmiştir. Yapılan bu tahmin çalışmasında; kaotik içerikli problem çözümlerinde geleneksel yöntemlerle yanlış sonuçlar elde etme riskinin yüksek olmasından dolayı, kısmen hatalı veya aşırı sapmalı verilerin bulunduğu kaotik problemlerin çözümünde sağlıklı çözümler sunan ve literatürde yaygınca kullanılan çağdaş yöntemlerden birisi olan YSA metodunun kullanılmasına karar verilmiştir. Çalışmada, Türkiye’nin 2005-2018 yıllarına ait aylık temel ekonomik göstergelerinden yararlanılarak gelecek dönem için işsizlik oranı tahmini YSA yöntemiyle yapılmış, tahminde toplam altı temel ekonomik göstergeye ait veriler kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, geliştirilen modelinin yaptığı tahminin gerçeğe oldukça yakın ve güvenilir sonuçlar ürettiği tespit edilmiştir.
Keywords : Yapay Sinir Ağları, Tahmin, İşsizlik oranı, Hata Testleri