Araştırma, Gazi Üniversitesi Fen Fakültesi İstatisitk Bölümü öğretim üyesi Prof. Dr. Reşat Kasap’ın danışmanlığında araştırmacı olarak; Ayfer Aleyna Ulutaş, Beyda Karazehir ve Muhammed Duhan Akpunar ile birlikte yapılmıştır.
Araştırmaya ilişkin ana problem ve ana hipotez şöyle kurulmuştur:
OECD ülkelerinin pandemi öncesi, pandemi anı ve pandemi sonrası işsizlik oranı değişmiş midir?
OECD ülkelerinin pandemi öncesi, pandemi anı ve pandemi sonrası işsizlik oranı değişmiştir.
Ülkeler için en kapsamlı verileri toplanacak kaynakları elde etmede TÜİK, OECD, Merkez Bankası, Euro stat, DSÖ, ISI gibi kaynaklarından yararlanılmıştır. Çakılmaya ilişkin bazı tanımlar ise aşağıda verilmiştir.
Pandemi: Bir hastalığın veya enfeksiyon etkeninin ülkelerde, kıtalarda, hatta tüm dünya gibi çok geniş bir alanda yayılım göstermesi (Sağlık Bakanlığı, Covid-19 Bilgilendirme Platformu).
Covid-19: Yeni Koronavirüs Hastalığı (Covid-19) ilk olarak Çin’in Wuhan Eyaleti’nde Aralık ayının sonlarında solunum yolu belirtileri (ateş, öksürük, nefes darlığı) gelişen bir grup hastada yapılan araştırmalar sonucunda 13 Ocak 2020’de tanımlanan bir virüstür (Sağlık Bakanlığı, Covid-19 Bilgilendirme Platformu).
OECD: Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü bazen de İktisadi İşbirliği ve Gelişme Teşkilatı uluslararası bir ekonomi örgütüdür (“List of OECD Member countries – Ratification of the Convention on the OECD”).
İşsizlik: İşsizlik, herhangi bir ekonomik toplumda çalışmak istediği halde iş bulamayan yetişkinlerin bulunması durumu. İş bulamayan kimseye işsiz denir (United States Departmen of Labor. Bureau of Labor Statistics).
OECD ülkeleri ekonomik ve finansal açıdan diğer ülkelere göre daha gelişmiştir. Bu açıdan pandemiden OECD ülkelerinin daha az etkilendiği düşünüldüğünden bu konunun doğruluğu bu da bir yerde çalışma içerisinde görülmüş olacaktır.
Verilerini elde edebildiğimiz tüm kurucu OECD ülkeleri: Türkiye, ABD, Avusturya, Kanada, Fransa, Hollanda, Lüksemburg, Almanya, İtalya, İngiltere, Belçika, Danimarka, İrlanda, Yunanistan, İsviçre, İsveç, İspanya, İzlanda, Norveç, Portekiz.
İşsizlik oranları (%): Ocak 2018’den Mart 2022’ye (Türkiye için Ekim 2022) kadar olan veriler kullanılmıştır.
Yapılan literatür taraması sonucunda dünyanın yeni bir salgınla mücadele ettiği bu dönemde ekonomik ve finansal açıdan tüm ülkelerin düşüş içinde olduğu açıktır. Bu araştırma projesinde amaç, pandemideki son gelişmelerle birlikte bu ekonomik düşüşte değişim olmuş mu? ve 2022 yılında bu düşüşler devam edecek mi? Sorularına cevap bulmaktır.
COVID-19 pandemisi, Aralık 2019’da başlamış, Çin’in Hubei bölgesinin başkenti olan Vuhan kökenli SARS-CoV-2 olarak adlandırılan yeni bir korona virüsün neden olduğu pandemidir. İlerleyen zamanlarda Avrupa, Kuzey Amerika ve Asya-Pasifik’te yer alan çeşitli ülkelere yayılmış olan salgın, 11 Mart 2020’de Dünya Sağlık Örgütü tarafından pandemi ilan edildi.
OECD, 14 Aralık 1960 tarihinde imzalanan Paris Sözleşmesi’ne dayanılarak, 1961’de kurulmuştur ve savaş yıkıntıları içindeki Avrupa’nın Marshall Planı çerçevesinde yeniden yapılandırılması amacıyla 1948 yılında kurulan Avrupa Ekonomik İşbirliği Örgütü’nün (OEEC) doğrudan mirasçısıdır. Üyelerinin büyük bir bölümü Avrupa Birliği üyeleridir, çoğunluğu da gözlemci üyelerdir. OECD ülkeleri sanayileşmiş ve gelişmekte olan ülkelerden oluşmaktadır [3].
Bu araştırmada 20 kurucu OECD ülkelerini işsizlik oranı yönünden incelemek amaçlandı. Veri bulma sürecinde veriler aylık olarak bulundu. Aylık olarak bulunan veriler zaman serileri analizi yöntemleri ile analiz edildi.
Verileri hazır verilerden elde edildi. Hazır olan verileri belirli yıllar aralığında tablo haline getirildi. Bu verileri ülkelerin resmi internet sitelerinden, TÜİK, Data OECD, OECD resmî sitesi vb elde edildi ve ilgilenilen yıllar aralığında düzenlendi.
4.3 Zaman serisi analizi
4.3.1 Üstel düzgünleştirme yöntemi
•İlk olarak Brown (1959), Holt(1957) ve Winters (1960) tarafından geliştirilmiştir.
•Üstel düzgünleştirme yöntemlerinde öngörüler zaman serisinin geçmiş gözlemlerinin ağırlıklı ortalaması hesaplanarak elde edilir.
•Üstel Düzgünleştirme Yöntemleri Üstel düzgünleştirme geçmiş gözlemlerin ağırlıklı ortalamasını alarak yapılır. T anından geriye gittikçe ağırlıklar üstel olarak azalır. Başka bir ifadeyle, T anına yaklaştıkça gözlemlerin ağırlıkları üstel olarak artar.
•Bu yönteme basit denmesinin nedeni, trend ve mevsimselliğin olmadığı veriler için uygun bir yöntem olmasıdır. Başka bir deyişle, verinin ortalamada durağan olduğunu varsayar [7].
4.3.2 Arıma
Birçok zaman serisi doğrusal ilişkinin yanında doğrusal olmayan ilişkilerde içermektedir. ARIMA modelleri zaman serisindeki doğrusal ilişkiyi iyi bir şekilde modellerken, doğrusal olmayan ilişkileri modellemede yetersiz kalmaktadır. Yapay sinir ağları ise hem doğrusal hem de doğrusal olmayan ilişkileri modelleyebilmesine karşın, her veri seti için aynı etkinlikte sonuçlar sağlayamamaktadır. Melez modeller zaman serilerindeki doğrusal ve doğrusal olmayan bileşenlerin ayrı ayrı modellenmesi prensibine dayanır. Bir zaman serisi doğrusal ve doğrusal olmayan bileşenlerin toplamı şeklinde ifade edilebilir [7].
AR, MA ve ARMA modellerinin hepsi de ARIMA ailesinin birer üyesidir.
•AR(p) ifadesi p. dereceden otoregresif bir modeli tanımlar.
•MA(q) ifadesi, q. dereceden bir hareketli ortalamalar modelini ifade eder
•ARMA(p,q) Bu model, AR(p) and MA(q) modellerinin bir birleşimidir
4.3.3 Mevsimsellik ve trend
Trend: Serinin zaman içinde doğrusal artan veya azalan davranışıdır. Bir eğilim artan (yukarı), azalan (aşağı) veya yatay (durağan) olabilir.
Mevsimsellik: Bir yıllık bir süre içinde sabit zaman aralıklarında yinelenen bir model gösteren bir Zaman Serisine mevsimsel model veya mevsimsellik denir. Mevsimsel kalıplar, birçok zaman serisi türünde görülebilir. Örneğin, ısıtma maliyetleriniz yazın düşer, kışın yükselir. Şirketlerin envanterlerini, çalışanlarını ve diğer birçok önemli şeyi düzgün bir şekilde yönetmek için mevsimselliği anlamaları gerekir [8].
5.2 Veri
Verilerimizi hazır veri olarak kullanmayı tercih ettik. Bu verileri elde ederken ülkelerin resmi sitelerinden, OECD nin verilerini paylaştığı siteden, Dünya Sağlık Örgütünün resmi sitesinden, WorldBank ın veri paylaşım sitesinden ve pandemi öncesi ve sonrası için istatistiksel bilgileri içeren sitelerden yararlandık.
OECD ülkelerine ait aylık verileri Zamana Serisi Analiziyle inceledik. Verilerimizi elde ettikten sonra Excel de toparladık ve verileri Excel ortamından İstatisitk Paket programı sistemine girdik. Yukarıda belirtilen test istatistikleri yapıldıktan sonra analiz çıktılarımızı elde ettik.
Yapılan bu çalışmadan pandeminin OECD ülkeleri üzerindeki ekonomik ve finansal etkilerini inceledik. Bunu istatistiksel hipotez formatında yazarsak,
H0: OECD ülkelerinin pandemi öncesi ve pandemi sonrası işsizlik oranı değişmiştir.
H1: OECD ülkelerinin pandemi öncesi ve pandemi sonrası işsizlik oranı değişmemiştir.
H0 yokluk hipotezini test etmek için çok değişkenli analiz sonuçlarına bakıldığında OECD ülkelerinin pandemi öncesi ve pandemi sonrası işsizlik oranlarının değiştiği apaçık görülmektedir.
Beklenmedik anda tüm ülkelerin hazırlıksız yakalandığı bu pandemide ekonomik açıdan ülkelerin nasıl etkilendiğini araştırmayı amaçladık ve bu amaç doğrultusunda bulunan verilere gerekli analizleri yaptık. Pandemi genel olarak ülkeleri ekonomik yönden olumsuz etkilemiştir. Bu ekonomik etki diğer değişkenleri de etkilemiştir. Ekonomik gelişmişlik gösteren ülkelerin 2022 tahmin değerlerine baktığımızda daha hızlı toparlandığını görmekteyiz.
Sağlık alanında gelişmiş ülkelerin ölüm oranları diğer ülkelere göre daha azdır. Bu gelişmişlik aşılama oranında da diğer ülkelerden önde olduklarını gösterir.
Tablo: OECD Ülkelerin aylık işsizlik yüzdesi için elde edilen modeller
Model Description
Aylık işsizlik yüzdesi değişkeninde elde edilen kestirimler açısından en uygun modeller belirlenmiştir. Tabloya göre Türkiye, ABD, Avusturya, Kanada ve Norveç Simple Seasonal modeline uyar. Hollanda, Lüksemburg, İngiltere, Belçika, İrlanda, Yunanistan, İsviçre, İsveç, İzlanda, Fransa, İspanya ve Portekiz ARIMA modeline uygunluk gösterir. Almanya Holt modeline uyar. İtalya Winters’ Additive modeline uyar ve Danimarka ise Simple modeline uyar.
Aylık işsizlik yüzdesi için elde edilen modellerin uygunluğu
Şekil: OECD Ülkelerin Aylık işsizlik yüzdesi için elde edilen kestirim grafikleri
Grafiklere bakıldığında işsizlik yüzdesi Türkiye’de Ocak 2018 den sonra artış göstermiştir. Mayıs 2021 den sonra düşüşe geçtiği de görülmektedir. Diğer ülkelere bakıldığında ise genelinde Mayıs 2020 ye kadar bir düşüş söz konusuyken bu tarihten sonra ani yükselişe geçtiği ve Eylül 2021 itibariyle tekrar düşmeye başladığı görülür.
Şekil: Türkiye Aylık işsizlik yüzdesi için elde edilen kestirim grafiği
Türkiye için işsislik oranlarına ait geleceğe yönelik kestirim değerleri ise şöyle elde edilmiştir:
2022 Yılı Kasım:10.28, Aralık:10.26,
2023 Yılı Ocak:10.19, Şubat:10.10, Mart:10.14, Nisan:10.11, Mayıs:9.88, Haziran:9.46, Temmuz:10.17, Ağustos:9.80, Eylül:9,90, Ekim:10.13, Kasım:10.28, Aralık:10.26.
Kaynaklar:
[1] OECD Ekonomik Görünüm Raporu (2018-Doğruluk Payı) (Cavlak, H./ Gaziantep University Journal of Social Sciences 2020 Special Issue 143-168)
[2] Cohen, MS; Hellmann, N; Levy, JA; DeCock, K; Lange, J (Nisan 2008). “The spread, treatment, and prevention of HIV-1: evolution of a global pandemic”. The Journal of Clinical Investigation. 118 (4). ss. 1244-54. doi:10.1172/JCI34706. PMC 2276790 $2. PMID 18382737.
[3] Küskü, F. “II. Abdülhamid Pandemi ile Nasıl Başa Çıkmıştı? / How did Abdul Hamid II Cope With The Pandemic?”. Uluslararası Kapadokya Salgın Dönemleri Kongresi.
[4] Box G.E.P., Jenkins G.M., Reinsel G.C., 1994, Time Series Analysis; Forecasting and Control, 3rd Edition, Prentice Hall, Englewood Cliff, New Jersey.
[5] Lorr, M.: Cluster Analysis for Social Scientists, Jossey-Bass Publishers, London, 1983.
[6] Ulutaş, A.A.; Karazehir, B. ve Akpunar, M.D., Pandemi Sürecinin Ekonomik Ve Finansal Etkileri: Oecd Ülkeleri Üzerine Bir İnceleme, Gazi Üniversitesi, Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü Araştırma Projesi, Danışman: Prof.Dr.Reşat Kasap, Ankara, Haziran 2022.
[7] https://www.tuik.gov.tr/
[8] https://ec.europa.eu/eurostat/web/main/home
[9] https://www.isi-web.org/
[10] https://saglik.gov.tr/
[11] https://www.tcmb.gov.tr/
[12] https://data.oecd.org/
[13] https://stats.oecd.org/
[14] https://data.worldbank.org/
[15] https://countryeconomy.com/
