Mekansal Regresyon Modellerinin Tahmin Yöntemlerine Yönelik Bir Karşılaştırma: Kaba Doğum Hızı Üzerine Bir Uygulama
Author :
Abstract
Çalışmada ülkeler açısından oldukça önemli bir makroekonomik değişken konumunda bulunan nüfusun belirleyicisi olan kaba doğum
hızı üzerinde etkili olan etkenler, Türkiye özelinde araştırılmaktadır. 2022 yılına ait verilerin kullanıldığı çalışmada, kaba doğum hızını
etkileyen faktörler olarak eğitim, gelir ve kentleşme faktörü esas alınırken, modelde mekansal etkileşimler de incelenmiştir. Mekansal
bağımlılığın araştırılmasının ardından, uygun olduğu belirlenen mekansal gecikme bağımlılığı içeren SAR modeli, farklı komşuluk
kriterleri ile oluşturulan mekansal ağırlık matrisleri kullanılarak birden çok tahmin yöntemi ile tahmin edilmiştir. ML, Mekansal İki
Aşamalı EKK ve Dirençli Mekansal İki Aşamalı EKK tahmin yöntemlerinden elde edilen bulgular neticesinde, kaba doğum hızının
eğitim ve gelir seviyesine bağlı olarak azaldığı gözlemlenirken, kentleşme oranına bağlı olarak ise artış gösterdiği belirlenmiştir. İller
arasında kaba doğum hızı üzerinde mekansal bağımlılığın tespit edildiği çalışmada, SAR modelini farklı tahmin yöntemleri ile tahmin
ederek ve farklı komşuluk kriterleri ile oluşturulan mekansal ağırlık matrislerini kullanarak, hem tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması
hem de mekansal ağırlık matrisinin seçiminin önemine vurgu yapılması amaçlanmıştır.
Keywords
Abstract
In this study, the factors affecting the crude birth rate, an important macroeconomic variable for countries, are examined for Turkey.
Using 2022 data, the study focuses on education, income and urbanization as factors affecting the crude birth rate, while spatial
interactions are examined in the model. Subsequent to the investigation of spatial dependence, the SAR model with spatial lag
dependence, which is determined to be appropriate, is estimated with multiple estimation methods using spatial weight matrices
constructed with different neighborhood criteria. As a result of the findings obtained from ML, Spatial Two-Stage Least Squares and
Robust Spatial Two-Stage Least Squares estimation methods, it is observed that the crude birth rate decreases depending on the level of education and income, yet increases depending on the urbanization rate. In this study, it is aimed to compare the estimation methods and to emphasize the selection of the spatial weight matrix using spatial weight matrices created by estimating the SAR model with different estimation methods and using spatial weight matrices created with different neighborhood criteria.
