Türkiye’de Evlenme ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişki: Nedensellik Analizi
Notice bibliographique
Résumé
Man is a social being who, by nature, cannot live alone and needs other people. When evaluated in the context of male-female relations, one of the ways to establish a togetherness between couples is the marriage of the parties. Healthy marriages can lead to emergence strong families and strong societies in every field. Marriage allows the family, which is the smallest building block that constitutes a society, to be officially established and to have children in the following years of marriage, thus increasing the population of the country and thus the production and employment levels. Ensuring the continuity of the family necessitates the joint taking of basic economic decisions such as consumption and investment. Since these decisions also affect growth, the relationship between marriage and economic growth needs to be examined. From this point of view, the aim of the study is to reveal the causal relationship between marriage and economic growth. In the study, where marriage is represented by the number of marriages and economic growth is also represented by Gross Domestic Product, a Granger causality test based on the VAR system was conducted by using the quarterly data for the 2001-2021 period in Turkey as a percentage change compared to same quarter in previous year. According to the empirical results obtained; A bidirectional causality relationship was found between marriage and growth at the 5% significance level. That is, while marriage is the Granger cause of economic growth, economic growth is also the Granger cause of marriage. This result reveals that union of marriage can have positive effects on the Turkish economy and that economic growth can enable individuals to get married.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».