Türkiye de İşsizlik ve İstihdam Oranlarının Ekonomik Büyüme Göstergeleriyle Öngörülmesi: İstatistiksel, Yapay Sinir Ağı ve Bulanık Modellerin Karşılaştırılması

İşgücü, üretim sürecinin temel faktörlerinden biri olarak ekonomik büyümeyle yakından ilişkiliyken, ekonomik aktivitedeki değişimler de işgücü piyasası göstergelerinin öngörüsünde bilgi sağlayabilmektedir. Bu çalışmada, Türkiye’de ekonomik büyüme göstergelerinin işgücü piyasasına ilişkin iki temel değişken olan işsizlik oranı ve istihdam oranı için taşıdığı öngörü bilgisi karşılaştırmalı bir modelleme çerçevesinde incelenmektedir. Bu amaçla, 2005Q1–2025Q4 dönemine ait çeyreklik TÜİK verileri kullanılmıştır. Çalışma, nedensel veya uzun dönemli denge ilişkilerini incelemekten ziyade, büyüme göstergelerinin işsizlik ve istihdam oranları açısından sağladığı öngörü katkısını değerlendirmektedir. Bu kapsamda otoregresif yapı, toplam reel GSYH büyümesi, sektörel reel büyüme göstergeleri, harcama bileşenleri ve seçilmiş ekonomik değişkenlerden oluşan beş farklı model senaryosu altında istatistiksel modeller, yapay sinir ağı modelleri ve bulanık modeller karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular, ekonomik büyüme göstergelerinin öngörü katkısının hedef değişkene, öngörü ufkuna, kullanılan model ailesine ve değişken senaryosuna bağlı olarak değiştiğini göstermektedir. İşsizlik oranı ve istihdam oranı için bir yıllık öngörü ufkunda sektörel reel büyüme göstergelerini içeren senaryoda basamaklı ileri beslemeli yapay sinir ağı modeli öne çıkarken, iki yıllık işsizlik öngörüsünde naif model güçlü bir referans yapı sunmuştur. İki yıllık istihdam öngörüsünde ise harcama bileşenlerini içeren senaryoda çok katmanlı algılayıcı modeli ilgili test penceresinde en düşük RMSE değerini üretmiştir. Bu bulgular, işgücü piyasası göstergelerinin öngörüsünde toplam büyüme oranının yanı sıra büyümenin sektörel bileşimi, talep yönlü yapısı ve model seçiminin birlikte değerlendirilmesinin yararlı olabileceğine işaret etmektedir.