Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: GÜLSER PINAR YILMAZ EKŞİ
Danışman: RUKİYE DAĞALP
Özet:Araştırmaların örneklem tasarımları zaman, işgücü ve maliyet gibi kısıtlar altında genellikle kitlenin bütünü ya da nispeten büyükçe alt alanları hakkında tahminler yapmak amacıyla oluşturulmaktadır. Ancak kitlenin daha küçük alt alanları bazında karakteristiklerine ilişkin parametreleri tahmin etmek de amaçlanabilir. Bir alan için belirlenen örnek hacmi istenilen duyarlılıkta doğrudan tahmin üretmede yeterli değilse, ilgilenilen alan "küçük alan" olarak tanımlanmaktadır. Küçük alan tahmin yöntemleri ise anketin coğrafi veya diğer alt etki alanları hakkında sonuç çıkarımlar yapmak amacıyla kullanılan yöntemlerden oluşmaktadır. Bu çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) Hanehalkı Bütçe Araştırması (HBA) 2010-2012 hane ve fert bazındaki birleştirilmiş veri seti ile dışsal veri kaynaklarından ilgilenilen alan bazındaki yardımcı bilgiyi beraber kullanan karma modeller aracılığıyla tahmin üretmek amaçlanmaktadır.Karma modeller dışsal kaynaktan gelen yardımcı bilginin alan ya da birim bazında elde edilmesine bağlı olarak iki grupta incelenir. Bu çalışmada, alan bazlı Fay-Herriot modeli dikkate alınarak model bazlı tahmin yöntemlerinden olan Gözlemsel En İyi LineerYansız Kestirici (EBLUP) ve Hiyerarşik Bayes (HB) ile Türkiye'de il bazında temel sosyo-ekonomik göstergelerden olan ortalama log yıllık eşdeğer hanehalkı kullanılabilir gelir, ortalama log aylık eşdeğer hanehalkı tüketim harcaması, yıllık eşdeğer hanehalkı kullanılabilir gelire göre göreli yoksulluk ve aylık eşdeğer hanehalkı tüketim harcamasına göre göreli yoksulluk değişkenleri için tahminler üretilmektedir. Sampling designs of surveys are composed to make inference about the whole population or relatively larger subfields of the whole population under the constraints such as time, labour force, cost, etc. Estimating characteristics regarding smaller subfields can be aimed also. Small area or domain refers to determined sample size for survey which is too small or insufficient in order to provide reliable estimate for interested area or domain. Small area estimation methods consist of methods used to infer about geographical or other subdomains of survey. This study intends to produce estimates through the mixed models combining the information obtained from Turkish Statistical Institute (TURKSTAT) Household Budget Survey (HBS) micro-level data belonging to years 2010-2012 and other different sources at interested area. Mixed models are classified into two groups as area level models and unit level models. In this study, Fay-Herriot model which is one of area level models is taken into account and Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) and Hierarchical Bayes (HB) methods are used to estimate some of the basic socio-economic indicators such as average logaritmic annual equivalisedhousehold disposable income, average logaritmic monthly equivalisedhousehold consumption expenditure, relatively poverty rates according to annual equivalised household disposable income and monthly equivalised household consumption expenditure at province level in Turkey.