Bireysel emeklilik değişim hızının zamansal ve bölgesel analizi

Abstract

Bireysel emeklilik sisteminde katılımcı sayılarının tahmini Türkiye gibi 12 yıl gibi gelişmiş göreceli olarak oldukça kısa sektörel geçmişi olan ülkeler için oldukça önemlidir. Bu tez çalışmasında, Emeklilik Gözetim Merkezinin katılımcı verileri kullanılarak en iyi tahmin modelinin hangisinin olduğu tespit edilmiştir. En iyi model kullanılarak Ocak 20016 – Ocak 2020 dönemi sektörün katılımcı sayıları tahmin edilmiştir.Zaman serisi tahmin modellerinin seçiminde 118 aylık katılımcı verisi eğitim için kullanılarak Minitab R17 ve Forecast Pro Trac V4 programları ile 25 aylık tahminler üretilmiştir. 25 aylık tahmin ve gerçekleşen katılımcı sayıları karşılaştırılarak test edilmiştir. İki veri seti arasındaki MAPE (Ortalama Mutlak Yüzde Hata), MAD (Ortalama Mutlak Sapma ) ve TS (İzleme Sinyali) değerlerini tablo üzerinden karşılattırılarak 9 model arasında en iyi olan tespit edilmiştir. Modellerin tahmin geçerliliği artıkların analizi yapılarak istatistiksel olarak kontrol edildi. Box-Jenkins Modelinin tahmin çalışmalarında en iyi sonucu verdiği saptandı. Ayrıca Matlab ile Türk Lirası-Dolar kuru BES katılımcı sayının Wavelet dönüşümü yapılarak arasındaki ilişki incelenmiş ve yorumlarda bulunulmuştur.

Estimating participant of numbers in the individual pension system is essential for countries which have relatively quite short sectoral history like just 12 years as Turkey. In this study, it was determined which one is the best forecasting model by using participant data from Pension Monitoring Center. Number of participants is estimated for period from January 2016 to January 2020 by using the best model. Selection of time series forecasting models, 118 months participant data for training, 25 months forecasts are generated by utilizing Minitab R17 and Forecast Pro Trac V4 programs. 25 months estimated and actual participant data are tested to compare. The best one is determined among 9 models by comparing MAPE (Mean Absolute Percentage Error), MAD (Mean Absolute Deviation) and TS (Monitoring Signal) values between two datasets with table value. Validity of models is statistically controlled by residual analysis. Box-Jenkins Model is applied on data. Also the relationship between Turkish Lira and American Dollar exchange rate is examined by Wavelet transformation of individual pension system using MATLAB.