Mali’de işsizlik, her dönemde olduğu gibi bugün de önemli bir sorundur. “Dünya Veri Atlası”ndan elde edilen verilerin kullanıldığı bu çalışmada, tek değişkenli tahmin modelleri ile sezgisel tahmin modelleri kullanılarak, en düşük hata oranını veren ve dolayısıyla gelecekteki işsizlik rakamlarını olabildiğince gerçeğe yakın tahmin eden tahmin modeli elde edilmeye çalışılmıştır. Sonuçlar, tek değişkenli tahmin teknikleri ile sezgisel tahmin teknikleri arasında bir karşılaştırma yapmaya olanak sağlamaktadır.

Anahtar Kelimeler: Tek Değişkenli Tahmin, Sezgisel Tahmin, Bootstrapping, Basitlik, Mali, İşsizlik

Unemployment has always been a problem in Mali, as it is today. Using the actual data from the “World Data Atlas” data source, this study aims to perform a series of forecasting operations using some of the accepted univariate forecasting models in literature and a set of heuristic ones, so as to see which one will hold less error percentage, and thus give the best estimate on how the future numbers might look like. The results enable a comparison of univariate and heuristic techniques.

Keywords: Univariate Forecasting, Heuristic Forecasting, Bootstrapping, Parsimony, Mali, Unemployment