Dünya Yönetişim Göstergeleri Yardımıyla Ülkelerin Gelişmişlik Seviyelerinin Karar Ağacı Yöntemiyle Tahmin Edilmesi

Authors : Batuhan Özkan, Hakan Kaya

Pages : 245-269

Doi:10.54733/smar.1448083

View : 44 | Download : 47

Publication Date : 2024-07-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Ülkelerin gelişmişlik düzeylerini anlamak ve değerlendirmek, karmaşık ve çok boyutlu bir süreçtir. Ekonomik, sosyal ve politik faktörlerin birbirine entegre olduğu bir ortamda uluslararası kalkınma göstergeleri bu ülkelerin performansını ölçmede ve karşılaştırmada önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmanın amacı, dünya yönetişim göstergeleri aracılığıyla ülkelerin gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesidir. Bu bağlamda analizlerde makine öğrenmesi yöntemlerinden biri olan karar ağacı yöntemi kullanılmıştır. Çalışmanın örneklemini 187 ülke oluşturmaktadır. Veri setini, 2020 yılına ait Dünya Gelişmişlik Göstergeleri (DGG) ve Dünya Çapında Yönetişim Göstergeleri (DÇYG) oluşturmaktadır. Gelişmişlik göstergesi olarak ülkelerin Gayrisafi Yurt İçi Hasıla (GSYH) değerleri kullanılmıştır. GSYH değerleri ATLAS yöntemine göre yüksek, üst-orta, alt-orta ve düşük gelir seviyesine sahip ülkeler olmak üzere dört farklı sınıfa ayrılmıştır. Yapılan analizler neticesinde karar ağacı tahmin modeline ait doğruluk değerinin %80,85 olduğu görülmüştür. Bir başka ifadeyle yönetişim göstergeleri kullanılarak ülkelere ait gelişmişlik düzeyleri hakkındaki tahminler yüksek doğrulukla tahmin edilmiştir. Model tahminin bu denli yüksek olması neticesinde yönetişim göstergeleri ile ülkelerin gelişmişlik seviyeleri arasında bir ilişki olduğu çalışmanın sonuçları arasında ifade edilmiştir. Yüksek gelir grubuna ait ülkelerin sınıflandırılmasında özel sektörün gelişmesine izin veren ve teşvik eden Düzenleyici Kalite (DK) boyutunun etkin olduğu görülmüştür. Yüksek ve üst-orta gelire seviyesine sahip ülkelerin sınıflandırılmasında İfade Özgürlüğü ve Hesap Verebilirlik (İÖ) değişkeni, alt-orta ve düşük gelir grubuna ait ülkeler için ise Siyasi Istikrar (Sİ) ve Hukukun Üstünlüğü (HÜ) değişkenlerinin etkili olduğu görülmüştür.
Keywords : gelişmişlik seviyesi, yönetişim kalitesi, karar ağacı, makine öğrenmesi