dc.contributor.advisor | Tatlıdil , Hasan Hüseyin | |
dc.contributor.author | İldeş Ekmekci , Havva | |
dc.date.accessioned | 2019-10-21T12:27:50Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.date.submitted | 2019-09-30 | |
dc.identifier.citation | Ekmekci H.İ., Türkiye İşgücü Yapısının Özelliklerinin İncelenmesi: Lojistik Regresyon ve Karar Ağacı Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara, 2019. | tr_TR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/9359 | |
dc.description.abstract | The purpose of this thesis is threefold. Firstly, to analyze the characteristics of labor
force’s structure, secondly, to compose unemployed profile and examine whether there
is a change in the unemployed profile over the years and thirdly, to research the
working conditions of employees and how they are employed in Turkey.
In this thesis, Household Labour Force Survey (HLFS) micro data sets used which were
derived from years 2014 to 2017. The labor structure of Turkey has been studied
periodically and also discussed in a versatile mannerLogistic regression was used
because it was suitable to work with categorical data. Decision trees, one of the
classification algorithms, were applied to add more interpretation richness to the study.
Turkey's labor structure is discussed under four chapters. To address the overall
priorities of Turkey's labor situation "labor state" is analyzed. Unemployed persons,
those in employment and those outside the labor force were handled together with
multinominal logistic regression analysis. Then, the individuals in employment were
discussed. It has been investigated whether the employees work in accordance with the
maximum working hours of 45 hours per week determined by the labor law. The
employees were analyzed by two class logistic regression whether they work according to the labor law or not. The characteristics and risk values of employees working more
than 45 hours per week were calculated.
Another analysis for the employees was based on the registration with the Social
Security Institution and informal work. Groups at risk of informal employment were
determined by two class logistic regression analysis. Unemployed individuals were
dealt with decision trees according to job search periods. The period of job search is
considered as unemployment for less than six months and for more than six months.
The characteristics of short-term unemployed and chronic unemployed were
determined. The unemployment period of the unemployed was examined according to
the occupational group of the job sought. | tr_TR |
dc.language.iso | tur | tr_TR |
dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | * |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/ | * |
dc.subject | Lojistik regresyon | tr_TR |
dc.subject | Karar ağacı | tr_TR |
dc.subject | İşgücü | tr_TR |
dc.subject | İşsizlik | tr_TR |
dc.subject | İstihdam | tr_TR |
dc.subject | Veri madenciliği | tr_TR |
dc.subject | Çok kategorili lojistik regresyon | tr_TR |
dc.title | Türkiye İşgücü Yapısının Özelliklerinin İncelenmesi:Lojistik Regresyon ve Karar Ağacı Uygulaması | tr_TR |
dc.title.alternative | Investigation of Turkish Labor Force Characteristics: Logistic Regression And Decision Tree Application | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | tr_TR |
dc.description.ozet | Bu araştırmanın amacı; Türkiye işgücü yapısının özelliklerini incelemek, işsiz profilini oluşturmak, işsiz profilinde yıllar içinde değişiklik olup olmadığını araştırmak ve istihdamda yer alan bireylerin hangi koşullarda istihdam edildiklerini ve çalışma şartlarını araştırmaktır. Bu tez çalışmasında 2014 yılından 2017 yılına kadar yapılmış olan Hanehalkı İşgücü Araştırması (HİA) mikro veri setleri kullanılmıştır. Türkiye’nin işgücü yapısı hem dönemsel olarak ele alınmış hem de çok yönlü bir şekilde irdelenmiştir. Kategorik verilerle çalışmaya uygun olması sebebiyle lojistik regresyon kullanılmıştır. Sınıflandırma algoritmalarından olan karar ağaçlarıysa çalışmaya daha fazla yorum zenginliği katmak için uygulanmıştır. Türkiye’nin işgücü yapısı dört başlık altında ele alınmıştır. Türkiye’nin işgücü durumunu genel olarak ele almak için öncelikle “işgücü durumu” analiz edilmiştir. İşsizler, istihdamdakiler ve işgücünün dışında olanlar çok kategorili lojistik regresyon analizi ile birlikte ele alınmıştır. Sonrasında istihdamda yer alan bireyler ele alınmıştır. İstihdamdakilerin, iş kanununca belirlenmiş olan haftalık en fazla 45 saat çalışma süresine göre uygun çalışıp çalışmadığı araştırılmıştır. İstihdamdakiler, iş kanununa uygun çalışıp çalışmadığına göre iki kategorili lojistik regresyon ile analiz edilmiştir. Haftada 45 saatten fazla çalışanların özellikleri ve risk değerleri hesaplanmıştır. İstihdamdakiler için yapılan bir diğer analizse, Sosyal Güvenlik Kurumu’na kayıtlı çalışma ve kayıt dışı çalışmaya göre yapılmıştır. İki kategorili lojistik regresyon analizi ile kayıt dışı istihdam riski taşıyan gruplar belirlenmiştir. İşsiz bireyler ise, iş arama sürelerine göre karar ağaçları ile ele alınmıştır. İş arama süresi, altı aydan kısa süreli ve altı aydan uzun süreli işsizlik olarak ele alınmıştır. Kısa süreli işsizlerin ve kronik işsizlerin özellikleri belirlenmiştir. Aranan işin meslek grubuna göre işsizlerin işsizlik süresi incelenmiştir. | tr_TR |
dc.contributor.department | İstatistik | tr_TR |
dc.embargo.terms | Acik erisim | tr_TR |
dc.embargo.lift | 2- | |
dc.funding | Yok | tr_TR |