Essays On Estimation Methods

thumbnail.default.alt
Tarih
2019
Yazarlar
Kütük, Yasin
Süreli Yayın başlığı
Süreli Yayın ISSN
Cilt Başlığı
Yayınevi
Institute of Social Sciences
Sosyal Bilimler Enstitüsü
Özet
In this study, new estimation methods have been investigated as the title of the dissertation suggests. These methods, at the time of writing this dissertation, are classified in Artificial Intelligence. Three articles have been completed for this purpose. These articles are not only new in terms of estimation methods, but also have many innovations in terms of data sets that are created and used. In addition, the methods used are also compared with econometric methods. The methods to be used in all the articles have been examined in detail in the first chapter. This chapter consists of two main sections. In the first section, the methodologies used in this study but mostly by artificial intelligence are examined. In the second section, econometric methodology to be used for comparison are examined. The first article is about estimating the likelihood of individuals transitioning from unemployment to employment. For this purpose, Household Labor Force Surveys in between 2004-2016 are utilized by matching the questions and the answers semantically which are changed year by year. On the side of machine learning, since the problem is described as classification, estimation methods and their algorithms used for this purpose selected in accordance with classification.
Bu çalışma içerisinde, tez adının da gösterdiği gibi, yeni tahmin yöntemleri ve uygulamalarına yönelik çalışmalar gerçekleştirilmektedir. Burada bahsedilen yeni yöntemlerin hepsi, tezin yazıldığı dönemde oldukça gelişen yapay zeka alanında yaygın olarak kullanılmakta, otonom robotlar, ses işleme, görüntü tanıma, otomatik karar verme, doğal dil işleme, algoritmik finans, robotik ve büyük veri uygulamalarının temel yapı taşlarını oluşturmaktadır. Tabi bu çalışma sadece yöntembilimsel olarak değil, verilerinin elde edilmesi, işlenmesi ve bütünleştirilmesi anlamında da oldukça yeni yöntemler sunmaktadır. Bu doğrultuda büyük veri, yüksek boyutlu veriler, metin verisi ve bunların derlenerek karmaşık yapılardan düzenli veriler elde edilmesi ve bunların sayısal bir dile dönüştürülmesi gibi pek çok yenilikler ihtiva etmektedir. Bu doktora tezi, bir giriş olarak algılanabilecek ve kullanılan tüm tahmin yöntemlerini içeren bir yöntembilim bölümü ve bunu takip eden üç uygulamalı makale ile tümüyle dört kısımdan oluşmaktadır. Yöntembilim bölümü kapsamlı bir sözlük ile birlikte ve kullanılan yöntemlerin matematiksel olarak detaylı anlatımını ve fonksiyonel düzeyde de görselleştirmelerini dahi içermektedir. Bu anlamda sonraki çalışmalar için bir kılavuz olarak kullanılabilmesi amaçlanmıştır.
Açıklama
Thesis (Ph.D.) -- İstanbul Technical University, Institute of Social Sciences, 2019
Tez (Doktora) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, 2019
Anahtar kelimeler
Deep learning, Nonlinear estimation, Household labour survey, Machine learning, Machine learning methods, Macroeconomic policies, Text learning, Artificial neural networks, Labour economics, Prediction models, Derin öğrenme, Doğrusal olmayan kestirim, Hanehalkı işgücü araştırması, Makine öğrenmesi, Makine öğrenmesi yöntemleri, Makroekonomik politikalar, Metinden öğrenme, Yapay sinir ağları, Çalışma ekonomisi, Ön kestirim modelleri
Alıntı