Hanehalkı Tüketim Harcamalarının Mikroekonometrik Analizi: LAD-LASSO Yöntemi

Bu calismanin amaci, denetimli makine ogrenmesi yontemlerinin asiri deger ve uzun kuyruklu hatalara sahip Hanehalki Butce Anketi Hane veri setinin ilgili degiskenlerini secmemize nasil yardimci oldugunu incelemek ve Turkiye’nin Hanehalki TuketimHarcamalari’nin tahmininde en iyitahmin ve ongoru performansina sahip olanmodelin belirlenmesinisaglamaktir. Bu amacla, 2018 yili Turkiye’nin Hanehalki Butce Anketi Hane veri seti klasik regresyon yonteminin yani sira En Kucuk Mutlak Sapma (LAD), En Kucuk Mutlak Kucultme ve Secim Operatoru (LASSO) ve LAD-LASSO yontemleri kullanilarak incelenmis ve yontemlerin tahmin ve ongoru performanslari karsilastirilmistir. Analiz sonuclarina gore; uzun kuyruklu hatalarin varliginda dayanikli tahminciler elde edilirken ayni zamanda degisken secimine olanak saglayan LAD-LASSO makine ogrenmesi yonteminin tahmin performansi ve ongoru acikligi acisindan en basarili yontem oldugu sonucuna ulasilmistir. Ayrica gelir, tasarruf ve hane halki buyuklugu gibi bazi temel degiskenler tum modeller icin hanehalki tuketim harcamalarini artirmaktadir. Bu degiskenlere ek olarak odanin yapisi, mutfak, banyo zeminleri, isitma, klima tercihleri, kullanilan enerji kaynaklari, mustakil ev, apartman, yazlik, bag sahipligi ve yatirim tercihleri, kredi karti kullanimi, internet alisveris aliskanliklari gibi cesitli degiskenler LAD-LASSO modelinde hane halki tuketim harcamalarinin belirleyicileri olarak secilmistir. Calisma sonuclarindan, makine ogrenme algoritmalarinin mikroekonometrik modellerin olusturulmasi sirasinda gerekli degiskenlerin seciminde kullanilabilecegine dair bulgular elde edilmistir. Bu calisma doktora tezinden uretilmistir.