Türkiye’de işsizliği etkileyen faktörlerin kısmi en küçük kareler regresyon yöntemi ile analizi: 2005-2010 dönemi

Abstract

Bu çalışmanın amacı, 2008 küresel krizinden sonra Türkiye’de işsizliği etkileyen faktörleri kısmi en küçük kareler (KEKK) regresyonu yöntemiyle incelemektir. Bu amaçla, çalışmada 2005:Q1-2010:Q3 dönemine ait üçer aylık verilerle sanayi verimlilik endeksi, reel ücret endeksi, büyüme oranı, Tüketici Fiyatları Endeksi (TÜFE), ihracatın reel GSYH’ya oranı, ithalatın reel GSYH’ya oranı değişkenlerinin t zamanı ve 8 dönem gecikmeleri alınmış ve elde edilen yeni değişkenlerle regresyon analizi yapılarak bu değişkenlerin işsizlik oranını modellemedeki katkıları KEKK regresyon yöntemi yardımıyla analiz edilmiştir. Analiz sonuçları açıklayıcı değişkenlerden sanayi verimliliği ve sanayi reel ücret endeksi için birbirine yakın sonuçları göstermiştir. İhracat/GSYİH değişkeni ise birinci ve ikinci çeyrek dönemler dışında tüm dönemler için işsizlik oranını modellemeye katkısının fazla olduğu gözlemlenmiştir. İşsizliği etkilediği düşünülen diğer bir makroekonomik gösterge olan TÜFE değişkeninin şimdiki zamanda ve her gecikme döneminde işsizlik oranını modellemeye ve tahminlemeye olan katkısının anlamlı olduğu görülmüştür.

The aim of this study is to examine the factors affecting the unemployment with Partial Least Squares (PLS) analysis in Turkey after the 2008 Global Financial Crisis. In the study macroeconomic variables; industrial productivity index, real wage index, growth rate, consumer price index, the ratio of import to Gross National Product and the ratio of export to the Gross National Product are used in modelling the response variable; the rate of unemployment. Explanatory variables are taken for t time and eight term lags for 2005:Q1-2010:Q3. The results of the analysis show that same results are obtained for industrial productivty index and real wage index. The ratio of import to Gross National Product variable has a great contribution in modelling unemployment rate for all terms except first and second lags. Analysis results show that macroeconomic indicator: consumer price index has a significant contribution in all terms.