This thesis examines the determinants of youth entrepreneurship in Europe, using data
from the Global Entrepreneurship Monitor. Focusing on individuals aged 18-30 from
14 European countries, the study employs binary logistic regression to analyze various
factors influencing the likelihood of entrepreneurial engagement. Key findings reveal
the positive impact of having a role model, self-perceived knowledge and skills,
education, and age on entrepreneurship. Conversely, a perceived lack of market
opportunities and fear of failure are negatively associated with entrepreneurial
activities. The research contributes to the understanding of youth entrepreneurship,
highlighting the importance of mentorship, education, and a supportive environment.
The study's implications are significant for policymakers and educators, providing
insights for fostering youth entrepreneurship in a rapidly evolving economic
landscape. However, limitations include the data's collection year (2019) and
challenges in model classification, indicating the need for ongoing research in this
dynamic field.
ÖZ:
Bu tez, Avrupa'daki genç girişimciliğin belirleyicilerini, Global Girişimcilik
Monitörü'nden alınan verileri kullanarak inceler. Çalışma, 14 Avrupa ülkesinden 18-
30 yaş arası bireyler üzerinde odaklanarak, girişimcilikle ilgilenme olasılığını
etkileyen çeşitli faktörleri analiz etmek için ikili lojistik regresyon yöntemini kullanır.
Ana bulgular, rol model sahibi olmanın, öz algılanan bilgi ve beceriler, eğitim ve yaşın
girişimcilik üzerindeki olumlu etkisini ortaya koyar. Buna karşılık, piyasa fırsatlarının
yetersiz algılanması ve başarısızlık korkusu, girişimcilik faaliyetleriyle negatif bir
ilişki içindedir. Araştırma, genç girişimciliğin anlaşılmasına katkıda bulunarak,
mentorluk, eğitim ve destekleyici bir çevrenin önemini vurgular. Çalışmanın sonuçları,
hızla gelişen ekonomik bir manzarada genç girişimciliği teşvik etmek için politika
yapıcıları ve eğitimcilere önemli içgörüler sunar. Ancak, çalışmanın sınırlılıkları
arasında verilerin toplama yılı (2019) ve model sınıflandırmasındaki zorluklar yer
almakta olup, bu dinamik alanda devam eden araştırmaların gerekliliğini işaret eder
