ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER"

Transkript

1 Akdenz İ.İ.B.F. Dergs (21) 2011, ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER PREVALENCE AND SOCIOECONOMICS DETERMINANTS OF ADULTS OBESITY IN ANTALYA Arş. Gör. F. Banu BEYAZ Prof. Dr. A. Al KOÇ ÖZET TÜİK Sağlık Araştırması 2008 sonuçlarına göre Türkye de yetşkn breylern %15.2 s obez ve %32 s aşırı kloludur. Obezte öneml halk sağlığı problem olmasına rağmen, Türkye de ktsat yazınında çalışmaya ulaşılamamıştır. Çalışmanın amacı Türkye de obezte le mücadele poltkalarına katkı sağlamaktır. Çalışmada Antalya da 2009 yılında yapılan hanehalkı (496) anket verler kullanılmıştır. Yetşkn breylern BKİ değerler sosyoekonomk ve demografk değşkenlere bağlı olarak modellenmş ve OLS le tahmn edlmştr. Ayrıca Lojstk regresyon model tahmn edlmştr (obez=1). Sonuçlar cnsyet, meden durum, yaş, eğtm, gelr, otomobl sahplğ ve gelr-eğtm etkleşm değşkennn BKİ ve obeztey etkledğn göstermektedr. Obezte le mücadelede eğtm ve sağlık güvencesnn etkl poltka araçları olduğu belrlenmştr. Anahtar Kelmeler: Türkye de Obezte, Obeztenn Belrleycler, Obezte ve Eğtm ABSTRACT Accordng to Turksh Health Survey 2008, obesty and overweght were measured as 15.2 and 32 per cent respectvely. Although, the prevalence of obesty reached a serous level, we could not reach any studes n the economc lterature n Turkey. Ths study s purposed to contrbute antobesty polcy desgn. A survey data consstng of 496 households n Antalya (n 2009) s used n the study. BMI (kg/m2=weght/heght2) of adult ndvduals are run by OLS on socoeconomc and demographc varables. A Logt model s also estmated (D=1, BMI 30). Results of all the models ndcate that varables are sgnfcant. Educaton and health securty are found to be mportant ant-obesty polcy tools. Key Words: Adult Obesty n Turkey, Determnant of Obesty, Obesty and Educaton Akdenz Ünverstes İİBF İktsat Bölümü İktsat Anablm Dalı Akdenz Ünverstes İİBF İktsat Bölümü İktsat Anablm Dalı

2 Antalya da Obezte Yaygınlığı ve Düzeyn Etkleyen Sosyo-Ekonomk Değşkenler 1. GİRİŞ Obezte günümüzde gelşmş ve gelşmekte olan ülkelerde temel sağlık problem halne gelmştr. Özellkle, 1980 l yıllardan günümüze kadar geçen sürede gelşmş ve gelşmekte olan ülkelerde tüm yaş gruplarında (özellkle çocuklarda ve kadınlarda) obezte yaygınlığı çok hızlı artış göstermştr. Dünya Sağlık Örgütü (WHO) araştırmasında 2008 yılında dünyada yaklaşık 1.5 mlyardan fazla aşırı klolu yetşkn breyn (20 + yaş) ve 500 mlyonun üzernde obez breyn (200 mlyon erkek ve 300 mlyon kadın) olduğunu bldrlmektedr. Bu rakamların 2015 yılında sırasıyla 2.3 mlyar ve 700 mlyon kşye ulaşacağı öngörülmektedr. Ayrıca 2010 yılında 5 yaşın altında 43 mlyon çocuğun aşırı klolu olduğu tahmn edlmektedr ( Şubat 2011). Obezte yaygınlığının düşük oranda olduğu Çn, Pakstan ve Sngapur gb ülkelerde dah tüketm alışkanlıklarının değşmes ve teknolojk gelşmelerden dolayı obezte oranlarında artış görülmektedr. Obezte yaygınlık oranının en yüksek olduğu ülkelern başında Güney Avrupa ülkeler, ABD, İngltere ve bazı Afrka ülkeler gelmektedr. ABD de dönemnde obezte yaygınlık oranı yetşkn erkeklerde %32.2 ve kadınlarda %35.5 olarak ölçülmüştür (Flegal ve ark., 2010: ). Dünya genelnde olduğu gb Türkye de de obezte yaygınlığı artmaktadır. Sağlık Bakanlığı obeztey özellkle çocukluk çağının en sık görülen kronk hastalıklarından br olarak kabul etmştr. Türkye Sağlık Araştırması 2008 sonuçlarına göre Türkye de toplam nüfusun yüzde 47,2`s aşırı klolu ve obezdr 1 (TUİK, 2010). Aşırı klo ve obez oranı erkeklerde yüzde 49,2 (%12.3 ü obez) ken kadınlarda bu oram yüzde 45,2 (%18.5 obez) dr. Kırsal kesmde yaşayan kadınlarda obezte oranı yüzde 19,45 ken kentte yaşayan kadınlarda obezte oranı yüzde 17.6 çıkmıştır ( 2010). Akdenz Ünverstesnn Halk Sağlığı Ana Blm Dalı nın Antalya kent merkeznde 31 lköğretm okullarında obezte görülme sıklığını belrleme amaçlı araştırmada her 4 çocuktan brnn obez olduğu yan %28.6 sının klolu ve obez olduğu (aşırı klolu %16.8 ve obezte %11.8) saptanmıştır. İlköğretm çağındak çocuklardan erkelerde obezte kızlardan 1.7 kat daha fazla olduğu gözlemlenmş. Gelr ve eğtm düzey yüksek aleler le obez ve aşırı klolu anne-babanın çocuklarında aşırı klo ve obezte oranları daha yüksek bulunmuştur (Akdemr ve ark., 2010:19-20). 1 Dünya Sağlık Örgütü (1997) obeztey vücutta sağlığı kötü yönde etkleyecek düzeyde yağ brkm olarak tanımlamaktadır. Obeztey belrlemek çn yaygın olarak Beden Ktle İndeks (BKİ) kullanılmaktadır. BKİ, breyn vücut ağırlığının (kg), boy uzunluğunun (m) karesne (BKİ=kg/m2) bölünmesyle elde edlen br değerdr (WHO, Geneva, 2003). Yetşknlerde BKİ değerler sırasıyla 18.5 n altı, , ve 30 ve üstü olanlar sırasıyla zayıf, normal, aşırı klolu (pre-obez) ve obez olarak sınıflandırılır (Rosn, 2008:2). 18

3 Arş. Gör. F. Banu BEYAZ, Prof. Dr. A. Al KOÇ Gelşmş ve çok sayıda gelşmekte olan ülkelerde olduğu gb ve Türkye de de son yıllarda obezte le mücadele öneml br sağlık poltkası halne gelmştr. Dünyada obezte konusunda ekonomk analzler uzun yıllardan ber yapılmakta ve sayısı son yıllarda hızla artmaktadır. Türkye de se sadece obezte yaygınlığını ve nedenlern belrlenmesne yönelk çalışmalar yapılırken henüz ktsatçılar tarafından obeztenn ekonomk etks ve/veya ant poltkaların etks üzerne yapılmış br çalışmaya rastlanmamıştır. Bunun en öneml nedenlernden br ver eksklğ ve dğer konunun önemnn henüz yeternce farkına varılmaması olablr. Bu alanda ktsad teor temelnde obeztenn nedenler ve etkn mücadele poltkalarının belrlenmesne yol gösterc araştırmaların yapılmasına htyaç olduğu görülmektedr. Türkye de Obezte le mücadele poltka kararlarına katkı sunmak amacıyla Antalya Kent Merkez Sosyo-Ekonomk Demografk Yapı, İsthdam ve Yaşam Memnunyet Araştırması anket çalışması verlern kullanarak obeztey etkleyen sosyoekonomk ve demografk değşkenlern etks araştırılmıştır. 2. Amprk Yazın ve Teork Çerçeve Özellkle son on yıllık dönemde obezte ktsatçılar tarafından da yaygın olarak çalışılan br araştırma konusu olmuştur. İktsatçılar tarafından obezte üzernde yapılan çalışmalar daha çok mkro ktsat teors temelnde yapılmaktadır. Fakat obezte problemn makro ekonomk çerçevede ele alan çalışmalara da rastlanmaktadır. Ntekm Peralta-Alva ve Goms-Porqueras (2005) obozte üzernde teknolojnn etklern genel denge analz çerçevesnde ncelenmşlerdr. Mkro ktsad temell çalışmalarda obezte oranındak artışın ücretler, vermllk, çıktı ve etkn olmayan kaynak tahss (neffcent allocaton of resources) üzernde etks ncelenmektedr. Modeller obezte üzernde breysel karakterstkler ve toplam ekonomk etklerle lgl tam (accurate) ve tutarlı sonuçları göz önünde tutmaktadır (Katsat, 2009:4). Son 30 yıllık dönemde (1980 lerden sonrak dönem) obezte oranındak artışın arkasındak ekonomk nedenler; kalor alımlarındak artış ya da kalor sarfyatında (yakımı) azalış ya da her ksnn eşanlı gerçekleşmesdr. Obezte üzernde genetk etmenlere lave olarak sosyo-ekonomk faktörlerdek değşmeler de etkldr. Çünkü sosyoekonomk faktörler kalor dengesnde bozulmalara neden olablr (Zheng, 2008:7). Zheng n çalışmasında obezte mkro ktsat teors çerçevesnde modellenmş ve obezte rasyonel seçmlern sonuçları olarak ortaya çıkan 2 Anket, Akdenz Ünverstes Blmsel Araştırma Projeler (BAP Proje No: ) desteğ le yürütülen araştırma kapsamında 2009 Mayıs-Hazran aylarında Antalya da beş merkez lçede 496 hanehalkı le yapılmıştır. 19

4 Antalya da Obezte Yaygınlığı ve Düzeyn Etkleyen Sosyo-Ekonomk Değşkenler (düşük gelr grubunda yer alan breylern fyatı düşük fakat kalor çerğ yüksek olan gıdaları terch etmeler) klo artışı le açıklanmıştır. Modelde kalors yüksek besn değer düşük gıdalar (F) ve sağlıklı besnler (H) arasındak fark öneml açıklayıcı değşkenlerden brdr. Dğer se belrlenen zamanda fzksel aktvte yoluyla yakılan kalor (x) değşkendr. Belrl br dönemde klo artışı S le gösterldğnde lşk aşağıdak gb formüle edleblr; S = F + εh µ x BMR δ 3 Eştlkte δ, ε değerler besn yönünden gruplanan gıda türünden elde edlen kalor alımını ve µ fzksel aktvte yoluyla kaybedlen kalory göstermektedr (Yanv ve ark., 2009:824). İktsad yazında obezte üzerne yapılan ncel çalışmalar sıklıkla fayda fonksyonundan hareketle tanımlanmaktadır. Fayda fonksyonu temell ncel çalışmalara Phlpson ve Posner (1999) tarafından yapılan çalışma öncülük etmştr. Bu çalışmada uzun dönemde teknolojk değşmeler ve tarımsal yenlkler nedenyle kalornn (gıdanın veya besn tüketmnn) malyet düşer ve daha çok kalor veya besn tüketlmesne rağmen daha az kalor yakılır. Bu gelşmenn sonucu olarak BKİ değer artar ve breyler boş zamanlarında fzksel aktvte yaparak vücuda alınan fazla kalory yakmak (sarf etmek) çn para öderler. Bu varsayımlara göre fayda fonksyonu U = U ( W ( F, S), F, C) şeklnde yazılmıştır. Fayda fonksyonunda W klo, F gıda tüketm (food ntake), S fzksel aktvtelerde yakılan kalor, C alternatf tüketm harcamasını (gıda dışı mal ve hzmetler) gösterr. Breyn sahp olduğu ağırlık (klo), vücudun kalor alımı ve vücudun kalor yakmasından etklenr. Breyler bütçe kısıtı altında elde ettkler faydayı maksmze etmeye çalışırlar. Bütçe kısıtı C + pf I olarak yazılablr. İknc eştlkte; p gıda fyatını ve I gelr göstermektedr. Gelrdek artışlar gıda talebn yükseltr. Eğer breylern şler daha az yorucu se daha az kalor yakarlar veya kaybederler. Teknolojk yenlklern vermllk artışından ve malyet tasarrufundan dolayı gıda fyatlarını düşürdüğü, gıda fyatlarının reel olarak azaldığı ve bu bundan dolayı gıda tüketmnn artığı genel br gözlem veya tespttr. Ntekm teknolojk gelşme, refah düzeynde değşme, gıda fyatlarının ucuzlaması ve masa başında çalışma süresnn artması obezte üzernde etkl olduğu ortaya konmuştur. Özellkle kalors yüksek gıda fyatlarında düşme obezte yaygınlığındak artışta etkldr (Wall Street Journal, Ağustos 2006). 3 BMR: Bazal metabolzma oranıdır. BMR fzksel karakterler (cnsyet, yaş, klo ve boy) tarafından belrlenr. 20

5 Arş. Gör. F. Banu BEYAZ, Prof. Dr. A. Al KOÇ Nayga (2000) çalışmasında obezte üzernde eğtmn ve sağlık blglernn etksn ncelemştr. Çalışmada fayda maksmzasyonu şöyle tanımlanmıştır; U = U ( x, H ) Bütçe kısıtları se H = h( K,, µ ) B = P X şeklnde yazılmıştır. D j Eştlkte X mal vektörü ve H obezte problemn, K sağlık grdlern, D breysel eğtmle lgl karakterstkler vektörü, µ gözlenemeyen (unobservable) H belrleyclern, B gelr ve P se fyatları gösterr. Modelde gelr ve fyatlar dışsaldır. Buna karşın sağlık grd ve çıktıları se çsel değşkenlerdr. Bütçe kısıtı altında fayda maksmze edldğnde aşağıdak eştlkler elde edlr. K = f, ε ) ve H = g B, D, K, ε ) ( D j 1 ( j 2 Nayga (2000) obezte analznde bu eşanlı denklemler tahmn etmştr. Çalışmada fyat sabt alınmıştır. Eştlklerde ε 1 K nın gözlenemeyen karakterstklern ve ε 2 H nn gözlenemeyen belrleyclern göstermektedr. Çalışmada K değşken çsel olarak alınmıştır. Çalışmanın sonucunda BKİ üzernde dyet-hastalık blgsnn (det-dsease knowledge) etks statstksel olarak anlamsız bulunmuştur. Eğtm düzeynn hem BKİ hem de obez olma olasılığı üzernde negatf etkye sahp olduğu belrlenmştr. Cutler ve ark., (2003) yaptığı çalışma da kalor alımı ve kalor yakımı (sarfyatı) le lgldr. Obeztenn vücudun kalor alımı le lşks k şeklde açıklanır. İlk olarak bazal metabolzmaya bağlı olarak enerj malyet (energy cost) BMR= α + β klo model tanımlanmıştır. Bazal metabolzmanın kalor (enerj) değer klo le lşkldr. Aşırı klolu nsanların daha çok kalor yakması gerekr. İkncs se fzksel aktvte yoluyla kalor (enerj) kaybıdır. Enerj = η Klo a a Eştlkte η a : kg/dk başına sarf edlen kalor değerdr. Eştlk klo ve aktvte süres arasındak dönüşümü göstermektedr. Belrl zaman dlmnde toplam fzksel aktvte se antrenman ndeks= η azaman eştlğ le tanımlanmıştır. Durağan dengede (steady state) vücuda alınan kalor vücudun yaktığı kalorye eşttr. Çalışmada, le dönemlernde breylern gıda tüketm kalıplarında gözlemlenen değşmey etkleyen değşkenlern neler olduğunu ele almışlardır. Klo artış neden tüketm kalıplarındak değşmeye yan daha kalorl gıdaların (snaks) tüketmnn artmasına ve teknolojk değşmelere bağlamışlardır. Kadının şgücüne katılımı ve evde yemek hazırlamak çn harcanan zamanı azaltmak gb sebeplerden dolayı ev dışı tüketm ve hazırlanması kolay gıdalara a 21

6 Antalya da Obezte Yaygınlığı ve Düzeyn Etkleyen Sosyo-Ekonomk Değşkenler yönelm klo artışının neden olarak gösterlmştr. Sonuç olarak obeztenn gıda teknolojsndek gelşme (şlenmş gıdaların artması) le lşkl olduğunu vurgulamışlar. Asfaw, (2007) Mısır da yapmış olduğu çalışmada kullandığı modeln teork temel Phlpson ve Posner (1999) n çalışmasına dayanmaktadır. Breyler gıda ve gıda dışı tüketmlernden (N) ve klodan (W) fayda elde ederler. Gıda maddeler enerj yönünden yoğun gıdalar (x1) ve enerjs az fakat besn değer yüksek gıdalar (x2) olmak üzere k grupta toplanır. Bu durumda fayda fonksyonu; U = U ( x1, x2, N, W ) olarak yazılablr. Klonun marjnal faydası breyn lk klosuna bağlıdır ve W * deal (arzu edlen) klo olarak tanımlanır. Böylece breyler W < W * U W 0 lşksn korumak sterler. Tüketc fayda maksmzasyonu bütçe kısıtı altında çözümlenr. Bütçe kısıtı; p1 x1 + p2 x2 + pn N Y şeklnde yazılır. Eştlkte, p fyatı ve Y gelr göstermektedr. Fayda fonksyonu ve bütçe kısıtı altında Langrange eştlğ oluşturulduğunda aşağıdak eştlk elde edlr. W * = W 1 2 [ f p, p, p, Y ), f ( p, p, p, Y )] ( 1 2 N 1 2 Klo üzernde fyat etks se; ε WP1 = ( εwx 1)( ε x1 p1) + ( εwx2)( ε x2 p1) formülü le ölçüleblr. Formülde ε Wp1 klonun x 1 malının fyatına bağlı olarak esneklğ, ε x1p1 x 1 malının kend fyat esneklğ, ε x2 p1 x 1 malının fyatındak değşmenn sonucu olarak x 2 malı talebndek değşme (çapraz fyat esneklğ) ve ε, Wx1 ε Wx2 klonun sırasıyla x 1 ve x 2 malı tüketmne bağlı esneklğn ölçer. Bu formüle göre fyat-talep esneklğ çapraz fyat esneklğnden daha büyük ve x 1 malıyla lgl klonun esneklğ x 2 malıyla lgl klonun esneklğnden daha büyük oluncaya kadar enerjs yoğun gıdaların (x 1) fyatlarındak azalış klonun optmal sevyesndek artışla lgldr. ( ε 2 )( ε 2 2 ) + ( ε 1)( ε 1 2 ) Wx1 ε WP2 = Wx x p Wx x p > x2 p2 x1 p2 ε Wx2 0 N ε ε < Bu eştlkler şunu fade eder; eğer x 1 ve x 2 malları kameyse ve x 1 ve x 2 gıda maddelernn klo esneklkler arasındak fark yüksekse, x 2 malıyla lgl klonun fyat esneklğ poztf olablr. Bu matematksel lşkler sayesnde çalışmada Mısır da hükümetn fyat poltkalarının gıda tüketm mktarını ve böylece obezte oranındak artışı etkledğ hpotez test edlmştr. Bu bağlamda tanımlanan ekonometrk modelde bağımlı değşken olarak BKİ kullanılmıştır. Açıklayıcı değşken olarak yaş, ale genşlğ, kş başına aylık ε 22

7 Arş. Gör. F. Banu BEYAZ, Prof. Dr. A. Al KOÇ harcama (logartmk), 100 kalor değernde ekmek, yumurta, şeker, yağ, prnç, meyve, sebze, sığır et ve baklyatın fyatları, kukla değşken olarak annenn eğtm durumu, hanedek kadın sayısı, aşırı yoksulluk ve yerleşm yer kullanılmıştır. Çalışmada anne obezte yaygınlığı oranı üzernde gıda sübvansyonlarının etks de ncelenmştr. Regresyondan elde edlen temel bulgular harcama ve fyat değşkenlernn BKİ üzernde statstksel olarak anlamlı etks olduğunu göstermştr. Tüm gelr gruplarında kadınların ortalama BKİ değer normal BKİ değernden (25) daha yüksek çıkmıştır. Kadınlarda yaş değşken BKİ değşkenn poztf etklemştr. Eğtm sevyes ve ale genşlğ statstksel olarak anlamsız bulunmuştur. Harcamaların azalan oranda BKİ sevyesn artırdığı ortaya konmuştur. Dğer değşkenlern sabt olduğu düşünüldüğünde yerleşm yer (kırsal alan) BKİ değern statstksel olarak poztf etklemştr. Moro (2008) yaptığı çalışmada obezte üzernde pyasa ve tarım poltkalarının etks üzernde durmuş ve dnamk talep modellernn yapısını obezte analz çn farklılaştırmaya çalışmıştır. Fakat çalışmanın sonucunda ver elde etmenn öneml br problem olduğunu ve obezte le lgl amprk talep çalışması yapamadıklarını fade etmştr. Çalışmada model mkro ekonomk teor temelnde fayda fonksyonundan hareketle türetlmştr. Mevcut dönemde breyn faydası, U = u( F, C, H ) şeklnde yazılablr. Bu eştlktek F ve H F = f ( X, q, S) H = h( W, k) yazılmıştır. Eştlklerde F gıda tüketm, C dğer malların tüketm, H sağlık, X şlenmemş gıdalar, q mktar gösterges ve S geçmşten elde edlen deneymlern sonucu olan tüketm sermayesdr. Breylern sağlığı sahp oldukları kloya (W) ve gıda güvenlğn (food safety) fade eden k değşkenne bağlıdır. Modeln alışkanlıkları da çermes gerekr. Alışkanlık (habt formaton) terchlerde zaman çnde ortaya çıkan değşm fade eder. Böylece mevcut fayda sadece mevcut harcama/tüketmlere değl aynı zamanda alışkanlıklara da bağlıdır. Gıda tüketm üretm fonksyonundan aşağıdak gb elde edleblr. Tüketc problem, T t max e u( F, C, H ) dt x, c θ olup, 0 Modeln kısıtları se aşağıdak eştlklerle gösterlmştr. F = f ( X, q, S) H = h( W, k) ο ο W = ( 1 δ ) W + g( X, a) S = X γs ve px + C = y klo ve tüketm sermayes (consumpton captal) çn geçş (transton) eştlğdr. 23

8 Antalya da Obezte Yaygınlığı ve Düzeyn Etkleyen Sosyo-Ekonomk Değşkenler Eştlkte, W breylern mevcut klosu, k beslenmeden kaynaklanan rsk (gıda güvenlğ blgler), δ klo kayıp oranı, γ tüketm sermaye aşınma oranı, p şlenmemş gıda fyatları, Y harcanablr gelr ve θ zaman ndrgeme oranını göstermektedr. Modelde g (X,a) çbükey fonksyonu besn tüketm (X) ve azalan fzksel aktvteyle (a) artar. Bu durumda klonun marjnal faydası klo kazanmak çn harcanan kaynakların marjnal faydasına eşttr. Optmal şlenmemş gıda poltkası φ ( W, S; p, y, q, k) olup, gıda dx tüketm klo artışıyla azalacaktır. Buna göre φ W < 0 modeln dw durağan denge (steady state) çözümüdür. Fayda fonksyonu ve üretm fonksyonu dışında amprk temell obezte çalışmalarında yersel denge (spatal) model de kullanılmıştır (Plantnga ve Bernell, 2005: ). Çalışmada şehrleşme ve klo arasındak lşk yersel denge (spatal) model le analz etmştr. Araştırmacılar analze W = W 0 + F E eştlğ le başlamıştır. Eştlkte W (weght of resdents) breyn ağırlığı, W0 breyn lk ağırlığı, F gıdaların kalor mktarını, E kalor yakımı (kaybı) ve fayda fonksyonundak H konut harcamalarını göstermektedr. Genel olarak klonun marjnal faydası breyn lk ağırlığına bağlıdır. Zayıf breyn klo alması tüketmn faydasını artırır. İdeal klonun üstündek breylern marjnal faydası negatftr. Kısaca, U ( H, W, F) U W < 0, U F > 0, U H > 0 U HW = U HF = 0 lşkler yazılablr. Konut harcamalarının (housng) marjnal faydası kloya ve gıda tüketmne bağlıdır. Gıda tüketmnn marjnal faydası se kloya bağlıdır. U FW > 0, eğer kalor alışkanlık (addctve) halnde se bu eştlk obez breylern marjnal kalorden daha çok zevk alacağını fade eder. Modelde U HH, U FF, UWW < O olacağı varsayılmıştır. Fayda fonksyonu türetlerek pyasa yersel denge eştlğ (spatal market equlbrum) çözülür. Gıda tüketm ve vücut kalor sarfyatı (yakımı) arasında yüksek oranda takas vardır (trade-off). Fayda üzernde gıdanın doğrudan veya dolaylı etksne göre lşk kararlaştırılır. Vücudun harcadığı kalor mktarındak değşme, sadece gıda tüketmnden elde edlen doğrudan faydayı değl aynı zamanda gıda tüketmndek değşmeler dolayısıyla klonun etklenmesnden kaynaklanan dolaylı fayda üzernde de etkldr. Plantnga ve Bernell (2005) gıda tüketmnn marjnal faydasının kloyu nasıl etkledğn statstksel sonuçlarla ortaya koymuştur. Zorunlu mal grubunda yer alan gıdalar çn yeterllk koşulunun kalor harcamasıyla lşks U FW < 0 şeklndeyken lüks mal grubundak gıdalar çn gerekllk koşulunun kalor 24

9 Arş. Gör. F. Banu BEYAZ, Prof. Dr. A. Al KOÇ harcamasıyla lşks U FW > 0 şeklndedr. Buna göre lüks mallar klo kaybını artırmaktadır. Ayrıca daha küçük yerleşm yerlernde yaşayanların daha çok gıda tüketm yaptıkları ve buna bağlı olarak da daha çok klo aldıkları sonucuna ulaşılmıştır. Açık olarak herhang br ktsad teorye veya temele dayandırılmamakla brlkte son yıllarda obezte yaygınlığı üzernde sosyal, ekonomk, demografk, fzksel ve kültürel değşkenlern etksn analz eden çalışmalar da artmaktadır. Bu gruptak çalışmalar, açıkça yazılmamış olsa da, örtük olarak fayda fonksyonundan hareketle türetlen modeller temelnde yapılan çalışmalarla uyumludur. Bu grupta sınıflandırılablecek çalışmalardan bazıları aşağıda kısaca ncelenmştr. Banterle ve Cavalere (2009) BKİ üzerne etkl faktörler ortaya koydukları çalışmalarında 2006 yılında kuzey İtalya da Lombardy kentnde br haftalık zaman kestnde 955 tüketc le yapılan anket verlern kullanmışlardır. Bu çalışmada BKİ çn aşağıdak model tanımlanmış ve sıradan EKK le tahmn edlmştr. P( Y JΙX ) C j ( X ) ln = β X β X P( Y JΙX ) = 1 k k τ j + Eştlkte, tüketc sayısını, j beden ktle ndeksnn skorunu (1 normal klo, 2 braz aşırı klolu, 3 cdd boyutta aşırı klolu, 4 obez olarak sıralanmış), k se açıklayıcı değşkenler vektörü (14 açıklayıcı değşken), τ j kesm noktası olarak fade edlen parametredr. Kullanılan açıklayıcı değşkenler 5 kategorde ele alınmıştır. İlk sosyo demografk değşkenler yaş (18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64, 65+), cnsyet, eğtm (lkokul, ortaokul, yüksek öğrenm, mastır-doktora), aylık tüketm harcaması, hanehalkı fertlernn sayısı ve besn blg düzey (sebze, şeker, yumurta, kolesterol) verlerdr. İkncs besn grupları talep değşkenler (enerj, yağ, şeker, sodyum, lfvtamn çerkler) olarak adlandırılmıştır. Üçüncüsü se gıda ürünlernn pazarlama ve kalte ntelkleryle lşkl değşkenler (fyat, marka, besn özellkler, lezzet, ürün kaynağı, kalte sertfkası ve zleneblrlğ), dördüncüsü gıda güvenlğyle lgl değşkenler (son kullanma tarh, besn çerğ) ve beşncs se tüketcnn sağlıklı yaşam davranışıyla lşkl değşkenlerden (spor aktvteler ve sgara kullanıp kullanmama durumu) oluşmaktadır. Araştırma sonuçları sosyo-demografk değşkenlern İtalya da obezte oranının artışında etkn olduğunu ortaya koymuştur. Fzksel aktvte le BKİ arasında anlamlı ve negatf lşk tespt edlmştr. Eğtm sevyes artıkça aşırı klolu ve obezte oranı azalmaktadır. Ayrıca eğtm sevyes tüketclern terchlern ve sağlıklı ürün seçmlern de etklemektedr. Yaş 1 25

10 Antalya da Obezte Yaygınlığı ve Düzeyn Etkleyen Sosyo-Ekonomk Değşkenler artıkça obezte oranı artış göstermştr. Cnsyet le BKİ arasında lşk negatf bulunmuştur. Sonuçta erkeklern kadınlara göre daha klolu ve obez olduğu gösterlmştr. Genş alelerde yaşayan breylern veya evl çftlern tek yaşayan breylere göre daha obez olduğu gözlemlenmştr. Fzksel aktvteyle obezte arasında negatf lşk bulunmuştur. Boş zamanlarını spora ayıran breylerde obezte oranı azalmaktadır. Nayga (1999) çalışmasında sosyo-demografk değşkenlern breylern obez olması üzerndek etksn ncelemştr. Verler ABD de 1991 yılına at dyet ve sağlık blglendrme anketnden (Det and Health Knowledge Survey) alınmıştır. Modelde BKİ ne göre obez olanlar bağımlı değşken olarak alınmış ve açıklayıcı değşken olarak eğtm, çocuk, ırk, cnsyet, ş statüsü, yerleşm yer, yaş, gelr, bölgeler ve fzksel aktvte değşkenler kullanılmıştır. Analz sonuçları hanede çocuğu olan breylern çocuğu olmayan breylere göre daha obez olduğunu ve syah ırkın beyaz ırka göre daha obez olduğunu göstermştr. Sonuçlara göre kadınlar erkeklere göre daha obez olup eğtm sevyes düştüğünde obezte oranı artmaktadır. Ayrıca orta-batı bölgesnde yaşayan breylern güneydek breylerden daha obez olduğu saptanmış ve fzksel aktvte le BKİ arasında ters yönlü lşk olduğu belrlenmştr. Drchouts, Lazards ve Nayga (2009) tarafından yaşlılar çn obezte yaygınlığı üzerne yapılan araştırmada Avrupa da 11 ülkede 2004 yılına at SHARE (Survey of Health, Ageng and Retrement n Europe) verler kullanılmıştır. Bu 11 ülke İskandnavya ülkeler (Danmarka, İsveç), Merkez Avrupa (Avusturya, Fransa, Almanya, İsvçre, Belçka ve Hollanda), Güney Avrupa (İspanya, İtalya ve Yunanstan) şeklnde gruplanmıştır. Çalışmada 50 ve üstü yaş grubu brey üzernden blg toplanmıştır. Obezte le gıda harcamaları arasındak lşk aşağıdak eşanlı modellerle tanımlanmıştır. BKİ = a0 + a1tf + a2pfafh + a3 X + a4z PFAFH = b + b BKİ + b X + b Z + e u Eştlkte BKİ beden ktle ndeks, TF toplam gıda harcaması, PFAFH ev dışı gıda harcamalarının toplam gıda harcamalarındak payı ve X demografk değşken vektörüdür. Demografk değşkenler yaş (50 yaş altı, 50 64, ve 75 üstü), cnsyet, hanehalkı genşlğ, yerleşm yer ve toplam gelr olarak modele dâhl edlmştr. Z1: BKİ etkleyen sağlıkla lgl vektörler (BKİ etkleyen günde çlen sgara sayısı, fzksel hareketszlk, kronk hastalıklardan etklenen brey), Z2: gıda harcamalarını etkleyen sosyo ekonomk vektörler. (satın alma gücü katsayısı (purchasng power coeffcent), kş başına GDP, enflasyon oranı, şszlk oranı, sosyo ekonomk ndeks değşken), PFAH (FAH= 100-PFAFH) evde yapılan tüketmn toplam gıda harcamasındak payı ve PFAFHA ev dışı tüketm toplam gıda harcamasındak payını göstermektedr. BKİ ne (zayıf, normal, aşırı klolu ve 26

11 Arş. Gör. F. Banu BEYAZ, Prof. Dr. A. Al KOÇ obez) göre ev dışı ve evde yapılan tüketmler çn ortalama gıda harcama değerler yaş gruplarına ve ülkelere göre ele alınmıştır. Sonuçlara göre lk eştlkte TF ve PFAFH değşkenlernn şaret negatf olup statstksel olarak anlamlı bulunmuştur. FAH sabt tutulduğunda toplam harcamalardak artışın FAFH dek artış kadar olduğu tahmn edlmştr. Ev dışı gıda harcamalarının yaşlı breylerde BKİ sn negatf etkledğ sonucuna ulaşılmıştır. Yaşlı breylern klolarını koruyablmek çn gıda harcama bütçelernde ev dışı harcamalara ayırdıkları pay daha düşük bulunmuştur. Eleuter (2004) OECD ülkelern kapsayan çalışmada obeztenn neden yaygınlaştığını sorgulamış ve gelr, sthdam, eğtm, sosyal statünün ve cnsyetn obezte üzerne etksne bakmıştır. OECD ülkelernde kadınlarda obezte oranı erkeklere göre daha yüksek olduğu ve eğtm düzey ve sosyal statü artıkça daha blnçl beslenmenn hâkm olduğu saptanmıştır. Çalışmada dönemn kapsayan panel verler ve sabt etk model (fxed effects model) kullanılmıştır. Verler 11 OECD ülkesne (Kanada, Çek Cumhuryet, Danmarka, Fnlandya, Fransa, İtalya, Japonya, Hollanda, İspanya, İngltere ve İsvçre) attr. Obezte oranı= f [GSYİH/Nüfus, Kalor tüketm, Yaşlı Nüfus (65+), Toplam Sağlık Harcamaları/GSYİH] Kadınlar çn Obezte oranı= f [ GSYİH/Nüfus, Kalor tüketm, Yaşlı Nüfus (65+), Toplam Sağlık Harcamaları/GSYİH] Brçok çalışmada gelr artığında obezte oranının azalma gösterdğ ortaya konmasına rağmen, Eleuter nn yaptığı çalışmada gelr le obezte oranı arasında aynı yönlü br lşk bulunmuştur. Bu sonuç yüksek refah düzeyne ulaşıldığında obezte oranının yükseldğ şeklnde yorumlanmıştır. Brçok çalışmada kalor alımı artışı le obezte sevyesnn artış gösterdğ sonucuna ulaşılmıştır. Bu çalışmada kalor alımıyla obezte sevyes arasındak lşk net ortaya konulamamıştır. Genellkle 1990 lı yıllarda OECD ülkeler çn yüksek kalor tüketm düşük obezte sevyesyle lşklendrlr. Bu durum br taraftan yüksek kalor alımı (tüketm) ve dğer taraftan yüksek fzksel aktvte sevyesn yansıtır. Toplam sağlık harcamaları ve 65+ nüfus değşken regresyonda anlamlı çıkmamıştır. 3. Ver ve Model Tahmn (Antalya) 3.1. Verler Çalışmada Antalya da obezte yayınlığını belrlemede, Antalya Kent Merkez Sosyoekonomk-Demografk Yapı, İsthdam ve Yaşam Memnunyet Araştırması başlığı altında Mayıs-Hazran 2009 tarhnde yapılan anket çalışması verler kullanılmıştır. Anket çalışması 5 lçede (şehr merkez, Muratpaşa, Kepez, Konyaaltı, Aksu ve Döşemealtı) 496 haneye 27

12 Antalya da Obezte Yaygınlığı ve Düzeyn Etkleyen Sosyo-Ekonomk Değşkenler uygulanmıştır 4. Analzde hanede yaşayan breylere lşkn sosyo-ekonomk ve demografk değşkenler (gelr, cnsyet, meden durum, eğtm, yas, sosyal güvence, şdurumu vb), hanenn sahp olduğu kolaylık malları (otomobl sahplğ, blgsayar sahplğ) ve beden ktle ndekslern hesaplamak çn breylern boy ve klo verler kullanılmıştır. Verler 496 hanede 1152 yetşkn breyn BKİ, breylern kends ve/veya mensubu olduğu haneye at sosyodemografk değşkenler ve OECD ölçeğ kullanılarak hesaplanan yetşkn eşdeğer brey başına aylık hane gelr verler kullanılmıştır. Antalya çn yapılan obezte analznde, yazın ncelemes temelnde (örtük olarak tüketc fayda fonksyonu temelnde modellenen çalışmalar), BKİ üzernde aşağıdak değşkenlern etkl olableceğ kabul edlmştr. 1. Cnsyet (kadın=1, erkek=0), 2. Meden durum: evl (evl, evl-ayrı yaşıyor, eş ölmüş) =1 ve bekâr (boşanmış ve bekâr) =0 3. Eğtm durumu: Temel eğtm (lköğretm ve ortaokul), hç okula gtmemş (hç okula gtmemş, okur-yazar değl ve lkokulu btrmemş), lse (lse ve meslek lseler), Ünverste (yüksek okul, fakülte ve yüksek lsansdoktora) 4. Yaş ve yaş grupları (18-24, 25-34, 35-44, ve 55 üstü) 5. Gelr: Hanede gelr getren breylern gelrlernn toplamını o hanenn toplam gelr olarak ele alındı. OECD nn yetşkn eşdeğer ölçeğ kullanarak hanenn toplam gelr yetşkn eşdeğer brey başına hesaplanmıştır. 6. Sağlık Güvences: sağlık güvences var=1 ( SSK, Bağ-Kur, Emekl Sandığı, Özel, Yeşl Kart) ve sağlık güvences yok=0 şeklnde sınıflandırılmıştır. 7. İş durumu: ücretl, yevmyel, şveren, kend hesabına, ücretsz ale şçs, emekl, ev hanımı, öğrenc, şsz 8. Eğer hanede blgsayar ve otomobl varsa o hanede yaşayan yetşknlernde blgsayara ve otomoble sahp olduğu ve kullandığı düşünülerek blgsayarı var-yok, otomobl var-yok şeklnde kukla değşken kullanılmıştır. 4 Tanımlanan ktley en y temsl eden örneklem Tabakalı Oransal Rasgele Örnekleme yöntem kullanılarak belrlenmştr. Belrlenen örneklem büyüklüğü 496 hanedr. Örneklem oluşturmak çn Antalya kent merkezne at blgler TÜİK den alınmıştır. TÜİK den alınan blgler, kent merkezndek lçelere ve mahallelere göre hane sayıları blglerdr. Araştırmada tabakalar kent merkezn oluşturan 5 lçe olarak ele alınmıştır. Her br mahalle TÜİK tarafından 5 ayrı sosyoekonomk gelşmşlk düzey le tanımlanmıştır. Her br tabakadan alınan örneklemler bu tanımlanan sosyoekonomk gelşmşlk düzeylernden oransal olarak elde edlmştr. 28

13 Arş. Gör. F. Banu BEYAZ, Prof. Dr. A. Al KOÇ Çalışmada kullanılan ekonometrk model açıklamadan önce, modeln uygulandığı anket verlernden hesaplanan BKI le sosyoekonomk ve demografk değşkenler arasındak çapraz lşk ncelenmştr. Çapraz lşkler değşkenlern ekonometrk modele nçn dâhl edldğn açıklar veya fkr vermek açısından önemldr Antalya da Obezte Yaygınlığı Çalışmada anket verlernden hesaplanan BKİ nn dağılımı Tablo 1 de görülmektedr. Anket uygulanan 496 hanede bulunan toplam 1746 breyn beden ktle ndeks dağılımına bakıldığında, dağılım yoğunluğu sırasıyla normal klolu (%47.4), aşırı klolu (%25.7), zayıf (%16.2) ve obez (%10.6) şeklnde sıralanmaktadır. Obezte oranı yetşkn kadınlarda %16.3 ve yetşkn erkeklerde %10.5 çıkmıştır. Breylern yaklaşık %36 sı aşırı klolu ve obezdr (kadınlarda %42 ve erkeklerde %51). Obez breyden 142, 34 ve 11 brey sırasıyla brnc, knc ve üçüncü derece obez grubunda5 yer almaktadır. Bu sonuçlar Akdemr ve ark., (2010) ve TÜİK Türkye Sağlık Araştırması 2008 sonuçlarından elde edlen aşırı kloluluk ve obezte oranları le benzerlk göstermektedr. Ntekm TÜİK Sağlık Araştırması 2008 sonuçlarına göre Türkye de toplam obezte oranı %15.1 ken yetşkn kadınlarda %18.1 ve yetşkn erkeklerde se %12.7 düzeyndedr. Akdemr ve ark. (2010) Antalya kent merkeznde 31 İlköğretm okulunda 5-18 yaş grubu öğrenclerle yaptıkları anket çalışmasında, örnekleme dahl olan çocukların annelernn %15,2 s ve babalarının %16.2 snn obez olduğu saptanmıştır. Tablo 1: Hanehalkı Nüfusunun BKİ Dağılımı Sınıflama Frekans (%) Zayıf Normal Aşırı Klolu Derece Obez Derece Obez Derece Obez Obez Toplam Yetşknlerde BKİ değer sırasıyla , ve 40 ve üstü olanlar sırasıyla brnc, knc ve üçüncü derece obez olarak sınıflandırılır (Rosn, 2008:2). 29

14 Antalya da Obezte Yaygınlığı ve Düzeyn Etkleyen Sosyo-Ekonomk Değşkenler Yetşkn breylern cnsyetlerne göre beden ktle ndeksnn dağılımına bakıldığında toplam 552 yetşkn kadın breyden 264 kş normal klolu, 157 kş aşırı klolu ve gerye kalan 131 kş obez ken, 600 yetşkn erkek breyden 242 kş normal klolu, 272 kş aşırı klolu ve 75 kş obezdr (Tablo 2). Yaş gruplarına göre BKİ ncelendğnde; ve yaş gruplarında kadınların erkeklere göre sırasıyla daha zayıf ve normal kloya sahp olduğu görülmektedr. Kadın ve erkeklerde 35 yaş üstünde obezler ve 25 yaş üstünde se aşırı klolular yığılma göstermektedr. Sonuçlara göre kadınlarda obezte erkeklere göre daha yüksek oranda ken erkeklerde aşırı klo problem kadınlara göre daha yüksektr. Tablo 2: Yetşkn Breylern BKİ nn Yaş Gruplarına ve Cnsyete Göre Dağılımı Cnsyet BKİ Yaş Grupları Toplam Kadın Zayıf Normal Aşırı Klolu Obez Toplam Erkek Zayıf Normal Aşırı Klolu Obez Toplam Anket uygulanan 496 hanede bulunan 1152 yetşkn breyn eğtm sevyelerne göre dağılımı sırasıyla lkokul (418 kş), lse (309 kş), ünverste ve üstü (184 kş), ortaokul (130 kş), hç okula gtmemş (64 kş), lköğretm (47 kş) şeklndedr. Breylern eğtm düzeylerne göre beden ktle ndeks Tablo 3 de görülmektedr. Aşırı klolu (387 kş) ve obez (151 kş) grubunda yer alan yetşkn breylerde yığılma lkokul sevyesnde olduğu görülmektedr. Aşırı klolu breylerde yığılma sırasıyla %43 ü (168 kş) lkokul mezununda, %20 s lse mezununda ve %15 ünverste ve üstü eğtm düzeynde bulunmaktadır. Obez breylern %54 ü lkokul mezunlarında, %13 ü lse mezunlarında ve %9 u hç okula gtmemş, %9 ortaokul ve %9 u da ünverste üstü eğtm düzeylernde yer almaktadır. 30

15 Arş. Gör. F. Banu BEYAZ, Prof. Dr. A. Al KOÇ Tablo 3: Yetşkn Breylern BKİ nn Eğtm Durumuna Göre Dağılımı Eğtm Durumları Hç okula gtmemş Beden Ktle İndeks Zayıf Normal Aşırı Klolu Obez Toplam İlkokul İlköğretm Ortaokul Lse Ünverste Üstü ve Toplam Yetşkn breylerde BKİ le breyn mensubu olduğu hane gelr arasındak çapraz lşk Tablo 4 de görülmektedr. Anket uygulanan 496 hanede gelr getren breylern gelrlernn toplamı o hanenn toplam gelr olarak kabul edlmştr. OECD tarafından önerlen yetşkn eşdeğer ölçeğ kullanarak hanenn toplam gelr yetşkn eşdeğer breye göre hesaplanmıştır 6. Toplam 1152 breyden 607 kşnn gelr 500 TL den daha az, 394 brey TL arası gelr grubunda, 122 brey TL arası gelr gurubunda ve sadece 29 kş 2000 TL den daha fazla gelre sahp hanehalkı grubunda yer aldığı görülmektedr. Antalya kent merkeznde hanehalkı gelrne göre yetşkn breylerde yığılmanın en alt gelr gruplarında olduğu görülmektedr. Tablo 4 ncelendğnde aşırı klolu ve obez breylern de en düşük ve knc en düşük gelr gruplarında yoğunlaştığı görülmektedr. Tablo 5 de eğtm düzey le gelr arasında lşk olduğu görülmektedr. Ntekm düşük eğtm sevyesndek breyler düşük gelr gruplarında yoğunlaşmaktadır. 6 OECD ölçeğnn hesaplanmasında hanehalkı nüfusu çnde lk yetşkn çn 1, knc ve dğer her br yetşkn brey çn 0,5 ve 14 yaşından küçük her br brey çn 0,3 katsayıları kullanılır (TÜİK,2008). 31

16 Antalya da Obezte Yaygınlığı ve Düzeyn Etkleyen Sosyo-Ekonomk Değşkenler Tablo 4: Yetşkn Breylern BKİ le Aylık Hanehalkı Gelr Arasındak İlşk Beden Ktle İndeks Zayıf Normal Aşırı Klolu Obez Toplam Gelr Grupları < > Toplam Tablo 5: Yetşkn Breylern Eğtm Düzeyler ve Aylık Hanehalkı Gelr İlşks Gelr Grupları Toplam < >2000 Eğtm Hç okula gtmemş Durumu İlkokul İlköğretm Ortaokul Lse Ünverste ve üstü Toplam Yetşkn breylern BKİ le blgsayar sahplğ arasındak lşk Tablo 6 da görülmektedr. Eğer br hanede blgsayar varsa o hanede yaşayan tüm breylern blgsayara sahp olduğu kabul edlmştr. Yetşkn breylerden (18 altı yaş grubu breylern dâhl olmadığı yaş grubu) 661 kş blgsayar sahb ken 598 kşnn blgsayar sahb olmadığı görülmektedr. Beden ktle ndeksne göre blgsayar olan breylern dağılımı ncelendğnde normal klodak breylern (609 kş) %54 ünde, aşırı klolu breylern (425 kş) %50.8 nde ve obez breylern (167 kş) %49.1 nde blgsayar olduğu görülmektedr. 32

17 Arş. Gör. F. Banu BEYAZ, Prof. Dr. A. Al KOÇ Tablo 6: Yetşknlerde BKİ le Blgsayar Sahplğ Arasındak İlşk Blgsayar Beden Ktle İndeks Zayıf Normal Aşırı Klolu Obez Toplam Var 34 (%58.6) 329 (%54) 216 (%50.8) 82 (%49.1) 661 Yok 24 (%41.4) 280 (%46) 209 (%49.2) 85 (%50.9) 598 Toplam Yetşkn breylern BKİ le otomobl sahplğ arasındak lşk Tablo 7 de görülmektedr. Yapılan çalışmada eğer br hanede otomobl varsa o hanede yaşayan tüm yetşkn breylern otomobl olduğu kabul edlmştr. Verler ncelendğnde otomobl olan kş sayısı 590 ve otomobl olmayan kş sayısı 671 dr. Aşırı klolu breylern yaklaşık %51 nde otomobl vardır. Obez kşlern %54.2 snn (91 kş) otomobl varken %45.8 nn (77 kş) otomobl yoktur. Tablo 7: Yetşknlerde BKİ le Otomobl Sahplğ Arasındak İlşk Otomobl Beden Ktle İndeks Zayıf Normal Aşırı Klolu Obez Toplam Var 28 (%48.3) 259 (%42.5) 212 (%49.9) 91 (%54.2) 590 Yok 30 (%51.7) 351 (%57.5) 213 (%50.1) 77 (%45.8) 671 Toplam Antalya da 496 haneden 60 hanede dyabet hastası breylern bulunduğu gözlemlenmştr. BKİ le dyabet hastalığı arasındak lşk ncelendğnde, normal klolu breylern bulunduğu 13 hanede, aşırı klolu olan breylern bulunduğu 29 hanede ve obez breylern bulunduğu 18 hanede dyabet hastalığı olduğu görülmektedr. Toplam 60 dyabet hastası olan haneden %78,3 ünde aşırı klolu ve obez brey bulunmaktadır. Bu bulgular dünya sağlık örgütü raporlarında belrtldğ gb obezlk ve aşırı klolu problemnn özellkle dyabet hastalığı ve dğer kronk hastalıklar (kalp-damar hastalığı, astım vb ) üzernde etkn olduğunu görüşünü desteklemektedr. 33

18 Antalya da Obezte Yaygınlığı ve Düzeyn Etkleyen Sosyo-Ekonomk Değşkenler Tablo 8: Yetşknlerde BKİ le Dyabet Hastalığı Arasındak İlşk BKİ Hane Sayısı ve Yüzdes Normal 13 (%21.7) Aşırı Klolu 29 (%48.3) Obez 18 (%30.0) Toplam 60 (%100.0) 3.3. Model ve Tahmn Çalışmada 3 farklı model tahmn yapılmıştır. İlk modelde yetşkn breyler ( 18 yaş) çn sosyoekonomk ve demografk değşkenlern beden ktle ndeks üzerndek etksne bakılmıştır. İknc modelde beden ktle ndeks ayrıştırılarak yetşkn breylerde sosyoekonomk ve demografk değşkenlern sadece aşırı kloluluk ve obezte üzernde etksne bakılmıştır. Son modelde se yetşkn breyler k gruba ayrılmış (obez=1 ve dğerler=0) ve bağımlı değşken kategork değşkene dönüştürülmüştür. İlk k grup çn model aşağıdak şeklde tanımlanmış ve OLS le tahmn edlmştr. BKİ G = f [ c, y, s, m,, t, ü, e, o] BKİ AKO = f [ c, y, y 2, g, ö, m, g * ü, o] Eştlklerde; BKİ G yetşknlerde beden ktle ndeks ve BKİ AKO se sadece aşırı klolu ve obez breylern BKİ değerlern göstermektedr. Fonksyonun sağ tarafında yer alan değşkenler c cnsyet, o otomobl sahplğ, s sağlık güvences olanlar, y yaş, y 2 yaşın kares, g gelr, m meden durum, lkokul ve altı eğtm düzey, t temel eğtm, ü ünverste ve üstü eğtm düzeyn ve e şsz breyler, ö öğrenc olan breyler göstermektedr. Üçüncü modelde obez kategorsne dâhl olmayı etkleyen sosyoekonomk değşkenlern belrlenmes amaçlanmıştır. Bu amaçla Lojstk (Logt) model tahmn edlmştr (Gujarat, 1999: ). P = F( Z ) = F( 1 (1 + exp 1 1+ exp α + βx ) = ( z = ) ( α + βx ) Modelde; F kümülâtf olasılık fonksyonunu, α sabt katsayı, β her br açıklayıcı değşken çn tahmn parametreler, x bağımsız değşkenler göstermektedr. Bu denklemde eştlğn her k tarafına doğal logartma uygulanarak aşağıdak denklem elde edlr. ) 34

19 Arş. Gör. F. Banu BEYAZ, Prof. Dr. A. Al KOÇ L P = Ln = Z = α + βx β n X n )...(1) (1 P ) 7 Modelde Z bağımlı değşken obez olup olmama oranının doğal logartmk değer olup değşkenlern marjnal etklern doğrudan fade etmemektedr. Lojstk tahmnde elde edlen katsayılar br olayı terch etmenn etmemeye olasılığını gösterr. Şöyle k modelde yer alan açıklayıcı değşkenlerde meydana gelen br brmlk değşmenn obez olup olmama olasılığını nasıl etkledğn göstermektedr. Bu nedenle logt modellerde modeldek değşkenlern marjnal etklern hesaplanması ve sonuçların yorumlanması önemldr. Marjnal etkler şu şeklde hesaplanmaktadır. Sürekl değşkenler çn; P / X ) = β exp( βx [ ]/[ 1+ exp( βx ] 2 ( j J j) j ) Keskl değşkenler çn; ( P / X ) = P ( Y : X = 1) P ( Y : X = 0) j j Çalışmada kullanılan Logt model aşağıdak gb tanımlanmıştır. BKİ L = f [ c,ln( y), m,ln( g),ln( g) * c,, t, o, u] L Modelde BKİ obezler 1 değern, zayıf, normal klolular ve aşırı klolular se sıfır değern almaktadır. Fonksyonda c cnsyet, o otomobl sahplğ, y yaş, g gelr, m meden durum, lkokul ve altı eğtm düzey, t temel eğtm, u ş durumu göstermektedr. Logt model en yüksek olablrlk metodu kullanılarak SHAZAM (Verson 10) paket programında tahmn edlmştr. 4. Model Sonuçları ve Tartışma Çalışmanın amacı breyn BKİ değer ve breyn obez olması durumu le sosyoekonomk ve demografk değşkenler (gelr, yaş, meden durum, cnsyet, eğtm düzey, çalışma durumu, sağlık güvences, otomobl sahplğ) arasında anlamlı lşk olup olmadığını ve lşknn derecesn ortaya koymaktadır. BKİ değer ve breyn obez grupta olmasını etkledğ kabul edlen (uygulamalı araştırmalarda sıklıkla kullanılan ve etksnn anlamlı olduğu ortaya konan) alkol kullanımı, sgara çp çmeme, sgara çmey bırakma, fzksel aktvte yapma düzey, gıda tüketm bleşm gb değşkenler çalışmada açıklayıcı değşken olarak kullanılamamıştır. Modele dâhl j 7 P :=1 obez olma olasılığını; 1-P =0 obez olmama olasılığını göstermektedr. 35

20 Antalya da Obezte Yaygınlığı ve Düzeyn Etkleyen Sosyo-Ekonomk Değşkenler edlmeyen bu değşkenler regresyonda açıklayıcı değşkenlern katsayılarını etkleyeceğ ve yanlılık yaratacağı (omtted varable, bas) düşünüleblnr. Modelde açıklayıcı değşkenlern katsayılarının anlamlılığı ve şaretnn beklenen yönde olması, hmal edlen değşkenden kaynaklanan cdd yanlılık problem olmadığını şaret etmektedr. Konuyla lgl uluslararası yazın ncelendğnde BKİ değern etkledğ kabul edlen tüm değşkenlern model tahmnlernde kullanılmadığı görülmektedr. Ntekm Ogden ve ark.,(2006) yaptıkları çalışmada yılında 20 yaş ve üstü yaş gruplarında obezte yaygınlığı le gelr, eğtm sevyes, cnsyet ve ırk arasında lşky ele almışlardır. Paeratakul ve ark.,(2002) çalışmalarında dönemnde Amerka da erşknlerde BKİ üzernde cnsyet, ırk ve sosyoekonomk statü değşkenlernn etksn ncelemşlerdr. ABD gb gelşmş ülkelerde obezte sağlık problem çok öneml boyutlarda doğrudan ve dolaylı ekonomk malyetler yaratmaktadır. Sağlık harcamalarında artışlara yol açtığı gb ücretler etklemekte veya ücretlerden etklenmektedr. Aynı statüde çalışan breyler arasında obez olanlar olmayanlara göre daha düşük ücret almaktadır. Bu nedenle ABD gb gelşmş ülkelerden elde edlen verlerle yapılan modellemelerde gelr le obezte arasında çsellk (endogenty) problem olup olmadığı dkkate alınmaktadır. Türkye de şgücü pyasasında breyn ücretnde ve gelrnde obeztenn etkl olmadığı söyleneblr. Çünkü Türkye de obezte problem son yıllarda gündemde olan ve hala önem henüz yeter kadar tartışılmayan br konudur. Bu nedenle gelr le obezte (veya BKİ değer) arasında eşanlılık problem olmadığı varsayımından hareket edlerek gelr dışsal değşken olarak modelde yer almıştır. Ntekm gelr le BKİ arasında eşanlılık olup olmadığı Hausman Specfcaton test le sorgulanmış ve k değşken arasında eşanlılık olmadığı sonucuna ulaşılmıştır 8. Ayrıca, modelde breyn gelr hanehalkı çn hesaplanan yetşkn eşdeğer brey başına gelr olarak alınmıştır. Tablo 9 da görüldüğü gb 1152 yetşkn brey kapsayan gözlem değer le yapılan tahmnde modelde BKİ değerler le eğtm, yaş, cnsyet, meden durum, sağlık güvences, otomobl sahplğ ve ş durumu (şsz) gb değşkenler arasında statstksel olarak anlamlı lşk olduğu görülmektedr. Cnsyet le BKİ arasında negatf ve anlamlı br lşk olduğu görülmektedr. Ntekm modeln sabt term olup, sabt term bayanlarda daha düşük olacaktır. Bu sonuçlar yetşkn breylerde erkeklern kadınlara göre BKİ değernn daha yüksek olduğunu ortaya koymaktadır. Bu sonuç uluslararası bazı çalışmalarda elde edlen sonuçtan farklıdır. BKİ le yaş ve meden durum arasında anlamlı ve poztf 8 Hausman Specfcaton test çn gelr değşken Tablo 10 da yer alan dğer değşkenler üzerne OLS le koşulmuştur. Bu regresyondan gelr ve hata termnn tahmncler elde edlmştr. Daha sonra BKİ gelr ve hata termnn tahmncler üzerne OLS le koşulmuş ve elde edlen hata term tahmncsnn katsayısının t statstğne bakılmıştır. Sonuçlar eşzamanlılık yoktur alternatf hpotezn %1 önem düzeynde kabul geçerl olduğunu göstermştr. 36

21 Arş. Gör. F. Banu BEYAZ, Prof. Dr. A. Al KOÇ lşk olduğu bulunmuştur. Sonuçlara göre yaş artıkça BKİ artmakta ve evl olmak dğer koşullar aynı ken BKİ değern 1.41 puan artırmaktadır. Sağlık güvences olan breylerle BKİ arasında negatf lşk bulunmuştur. Modelden tahmn edlen parametreye göre dğer koşullar aynı ken sağlık güvences BKİ değern puan düşürmektedr 9. Tablo 9: Model 1 Tahmn Sonuçları Değşkenler Katsayılar Standart Hatalar (t) İstatstkler Kısm Korelasyon Katsayısı Sabt Term * Cnsyet (D=1, eğer kadın se) * Yaş * Sağlık Güvences (D=1, eğer var se) ** Meden Durum (D=1, eğer evl se) * Kukla Değşken (D=1, eğer İlkokul ve altı eğtml se) Kukla Değşken (D=1, eğer temel eğtm düzeyne sahp se) Kukla Değşken (D=1, eğer ünverste derecesne sahpse) * ** Kukla Değşken (D=1, eğer şsz se) * Otomobl Sahplğ (D=1, eğer hanede otomobl var se) 2 R Durbn- Watson F İstatstğ Schwarz Krter * Not 1: Temel eğtm (lköğretm ve ortaokul), lkokul ve altı eğtm sevyes (hç okula gtmemş, okur-yazar değl, lkokulu btrmemş ve lkokul), ünverste (yüksek okul, fakülte ve yüksek lsans-doktora). Not 2: Modelde değşen varyans problem whte correcton yöntem le düzeltlmştr. Not 3: * 0.01 düzeynde, ** 0.05 düzeynde ve *** 0.10 düzeynde anlamlı olduğunu göstermektedr. Not 4: Kısm korelasyon katsayıları açıklayıcı değşkenler arasında çoklu doğrusallık lşks olmadığını göstermektedr. İk açıklayıcı değşken arasındak sıfırıncı dereceden korelasyon katsayısı yüksekse 0.8 aşıyorsa çoklu doğrusallık cdd br sorundur. Sıfırıncı dereceden korelasyonlara güven sorunu nedenyle Farrar ve Glauber kısm korelasyon katsayılarına bakılmasını önermektedr (Gujarat, 1999:336). 9 Anket verlernden ortaya çıkan sonuçlara göre 144 yetşkn breyn hçbr sosyal güvences (yeşl kart dâhl) yoktur. 37

22 Antalya da Obezte Yaygınlığı ve Düzeyn Etkleyen Sosyo-Ekonomk Değşkenler Hanede yaşayan breylern otomobl sahb olması le yetşkn breylern BKİ arasında anlamlı ve poztf lşk olduğu görülmektedr. Otomobl sahplğ sabt term 0.7 puan artırmaktadır. BKİ le eğtm düzey arasındak lşksne bakıldığında, eğer lse düzey referans olarak alınırsa eğtm düzey azaldıkça BKİ değernn artmaktadır. Eğtm düzey artıkça artış düşük eğtm düzeylerne göre daha düşük düzeyde artmakta, fakat bu lşk statstkî olarak anlamsızdır. Tahmn edlen modelden elde edlen sonuçlar cnsyet harç dğer ülkelerde yapılan araştırmalarda elde edlen sonuçlarla benzerlk göstermektedr. Çalışma bulguları Banterle and Cavalere (2009) çalışması le benzerlk göstermektedr. Örneğn erkeklerde, düşük eğtm düzeynde, evl breylerde ve artan yaş düzeynde BKİ değer artmaktadır. Tablo 9 da verlen regresyon katsayıları kullanılarak 47 yaşında olan, erkek, evl, sağlık güvencesne sahp, otomobl sahb ve eğtm düzey lkokul sevyesnn altında olan br brey çn BKİ değer 27.5 olarak tahmn edlr. Tablo 10: Model 2 Tahmn Sonuçları Değşkenler Katsayılar Standart Hatalar (t) İstatstkler Kısm Korelasyon Katsayısı Sabt Term * Cnsyet (D=1, eğer kadın se) * Yaş * Yaş * Gelr ** Meden Durum (D=1, eğer evl se) * Otomobl Sahplğ (D=1, eğer hane otomobl sahb se) *** Kukla Değşken (D=1, eğer öğrenc se) ** Gelr*Ünverste ** R Durbn- Watson F İstatstğ Schwarz Krter Not 1: Ünverste (yüksek okul, fakülte ve yüksek lsans-doktora). Not 2: Modelde değşen varyans problemyle karşılaşılmıştır. Değşen varyans problem whte correcton yöntem le düzeltlmştr. Not 3: * 0.01 düzeynde, ** 0.05 düzeynde ve *** 0.10 düzeynde anlamlı olduğunu göstermektedr. 38

23 Arş. Gör. F. Banu BEYAZ, Prof. Dr. A. Al KOÇ Tablo 10 da sadece BKİ değerne göre obez ve aşırı klolu breylerden (538 gözlem) oluşan ver set le tahmn edlen model sonuçları verlmştr. Örneklemde toplam 496 hanenn 352 snde aşırı klolu veya obez brey olmasından dolayı örneklem seçm (sample selecton) problemnn hmal edleblr düzeyde veya tahmn sonuçlarını etkleyecek düzeyde yanlılığa sebep olmayacağı söyleneblr. Çünkü altkümeye at ver set örneklemn %71 n kapsamaktadır. Model sonuçlarına bakıldığında cnsyet, yaş, yaşın kares, gelr, meden durum, öğrenc olup olmama ve otomobl sahplğ yetşkn breylerde obez ve aşırı klolu olma durumu üzernde belrleyc etkye sahp olduğu görülmektedr. Tüm örneklem verler le tahmn edlen lk modelde de olduğu gb aşırı klolu ve obez grubunda yer alanlarda breyn cnsyet bayan se BKİ değer puan daha düşük olacaktır. Aşırı klolu ve obez breylerde yaş le BKİ değer arasında poztf anlamlı br lşk vardır. Fakat yaşın karesyle bu lşk negatf olmaktadır. Bu sonuç breylern obez ve aşırı klolu olma durumunun yaş artışı le azalan oranda artış gösterdğ şeklnde yorumlanablr. Aşırı klolu ve obez breyler grubunda BKİ le meden durum, gelr, otomobl sahplğ ve breyn öğrenc olması arasında poztf ve anlamlı lşk vardır. Breyn öğrenc olması le BKİ değer arasında poztf lşk olması bu breylern beden gücüne dayalı çalışmaması, masa başında daha fazla zaman geçrmes ve görel olarak daha fazla ve yüksek kalorl gıda tüketmesnden kaynaklanablr. Ancak, bu lşknn geçerllğnn test edlmes çn daha detaylı araştırılması gerekr. Yetşkn breylern evl olması, otomobl sahplğ ve gelr aşırı kloluğu ve obeztey artırmaktadır. Buna karşın gelr-ünverste etkleşm değşken anlamlı ve negatf etkye sahptr. Yayınlanmış brçok araştırmada ortaya konduğu gb gelr düzey artıkça breylern tüketm davranışları değşr ve kalor alımının artmasına yol açar. Ayrıca gelr artışı le brlkte otomobl sahplğnn artmasının obezte artışında etkl olduğu görülmektedr. Fakat gelr artarken breyn eğtm düzeynn yükselmes (ünverste ve üstü eğtm düzeynden mezun olması) le brlkte gelr artışı aşırı kloluluk ve obezte sevyesn düşürmektedr. Tablo 11 de Lojstk model sonuçları görülmektedr. Modelde obez olan 151 brey ve normal- zayıf ve aşırı klodan oluşan 1001 brey olmak üzere 1152 yetşkn breyler k gruba ayrılmıştır. Böylece bağımlı değşken kategork değşkene (obez=1, dğerler=0) dönüştürülmüştür. Tablo 11 de yer alan LR test sabt term harç tüm katsayıların toplu olarak sıfıra eşt olduğu hpoteznn geçerl olup olmadığını test eder. LR testnn olasılık eğer (0.000) 0.05 den küçük olduğundan katsayıların toplu olarak sıfıra eşt olduğu hpotez geçerl değldr. Bağımlı değşkenn kl veya çoklu seçm çerdğ terch modellernde doğrusal regresyon modelnde olduğu gb tek br R 2 değer hesaplanamaz. Bunun yerne yaygın olarak Mc Fadden (1974), Co ve Snell (1989) ve Nagelkerke (1991) tarafından önerlen R 2 değer hesaplanmaktadır. Modeln MCFadden belrleme katsayısı olarak 39

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon Korelasyon ve Regresyon 1 Korelasyon Analz İk değşken arasında lşk olup olmadığını belrlemek çn yapılan analze korelasyon analz denr. Korelasyon; doğrusal yada doğrusal olmayan dye kye ayrılır. Korelasyon

Detaylı

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON

PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal

Detaylı

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon

Doğrusal Korelasyon ve Regresyon Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan

Detaylı

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU

ÇOKLU REGRESYON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-YON KATSAYILARININ YORUMU 6.07.0 ÇOKLU REGRESON MODELİ, ANOVA TABLOSU, MATRİSLERLE REGRESON ÇÖZÜMLEMESİ,REGRES-ON KATSAILARININ ORUMU ÇOKLU REGRESON MODELİ Ekonom ve şletmeclk alanlarında herhang br bağımlı değşken tek br bağımsız

Detaylı

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :

HAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t : HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını

Detaylı

OBEZİTENİN İKTİSADİ BELİRLEYİCİLERİ

OBEZİTENİN İKTİSADİ BELİRLEYİCİLERİ OBEZİTENİN İKTİSADİ BELİRLEYİCİLERİ Pamukkale Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans Tez İktsat Anablm Dalı Melke ÇETİN Danışman: Yr d. Doç. Dr. Özcan UZUN Ağustos 2007 DENİZLİ TEŞEKKÜR Eğtm dönemm

Detaylı

TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ

TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ Yrd. Doç. Dr. Seda ŞENGÜL Çukurova Ünverstes İktsad Ve İdar Blmler Fakültes Ekonometr Bölümü Mart 2004 ANKARA YAYIN NO: 119 ISBN: 975-407-151-9

Detaylı

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ

KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM

Detaylı

NİTEL TERCİH MODELLERİ

NİTEL TERCİH MODELLERİ NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:

Detaylı

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.

kadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır. KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X

Detaylı

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ. Dr. Ali Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selim Adem HATIRLI 2 Journal of Yasar Unversty 2010 3294-3319 KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ Dr. Al Rıza AKTAŞ 1 Dr. Selm Adem HATIRLI 2 ÖZET Bu çalışmada, Batı Akdenz Bölges kent merkezlernde

Detaylı

AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES

AKADEMİK YAKLAŞIMLAR DERGİSİ JOURNAL OF ACADEMIC APPROACHES Konut Sahplğnn Belrleycler: Hanehalkı Resler Üzerne Br Uygulama Halm TATLI 1 Özet İnsanların barınma htyacını sağlayan konut, temel htyaçlar arasında yer almaktadır. Konut sahb olmayan ve krada oturan

Detaylı

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ

1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ DERS NOTU 07 KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ, LM EĞRİSİ VE PARA TALEBİ FAİZ ESNEKLİĞİ Bugünk dersn çerğ: 1. KEYNESÇİ PARA TALEBİ TEORİSİ... 1 1.1 İŞLEMLER (MUAMELELER) TALEBİ... 2 1.2 ÖNLEM (İHTİYAT) TALEBİ...

Detaylı

Üniversite Öğrencilerinin Kredi Kartı Sahipliğini Belirleyen Faktörler

Üniversite Öğrencilerinin Kredi Kartı Sahipliğini Belirleyen Faktörler Ünverste Öğrenclernn Kred Kartı Sahplğn Belrleyen Faktörler H. Dlara KESKİN Yrd. Doç. Dr., Karadenz Teknk Ünverstes, İİBF İşletme Bölümü dlarakeskn@yahoo.com Emrah KOPARAN Öğr. Gör., Amasya Ünverstes Merzfon

Detaylı

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM

EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:

Detaylı

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet

ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE HİZMET TERCİHİNE ETKİSİNİN BELİRLENMESİ. Özet Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yayın Gelş Tarh: 18.02.2011 Clt: 13, Sayı: 1, Yıl: 2011, Sayfa: 21-37 Yayına Kabul Tarh: 17.03.2011 ISSN: 1302-3284 ALGILANAN HİZMET KALİTESİ VE LOJİSTİK

Detaylı

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI

ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN SINANMASI V. Ulusal Üretm Araştırmaları Sempozyumu, İstanbul Tcaret Ünverstes, 5-7 Kasım 5 ENDÜSTRİNİN DEĞİŞİK İŞ KOLLARINDA İHTİYAÇ DUYULAN ELEMANLARIN YÜKSEK TEKNİK EĞİTİM MEZUNLARINDAN SAĞLANMASINDAKİ BEKLENTİLERİN

Detaylı

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.

dir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır. BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)

Detaylı

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller

UYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ

PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda

Detaylı

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH

TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH TEKNOLOJİ, PİYASA REKABETİ VE REFAH Dr Türkmen Göksel Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu makalede teknoloj sevyesnn pyasa rekabet ve refah sevyes üzerndek etkler matematksel br model le ncelenecektr

Detaylı

Mal Piyasasının dengesi Toplam Talep tüketim, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eşitti.

Mal Piyasasının dengesi Toplam Talep tüketim, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eşitti. B.E.A. Mal Hzmet Pyasaları le Fnans Pyasalarının Ortak Denges Mal Pyasası Denges: (IS-LM) Model Mal Pyasasının denges Toplam Talep tüketm, yatırım ve kamu harcamalarının toplamına eştt. = C(-V)+I+G atırımlar

Detaylı

Türkiye de Süt Ürünleri Tüketim Harcamalarına Etki Eden Faktörlerin Analizi: Çoklu Heckman Örneklem Seçicilik Sistem Yaklaşımı

Türkiye de Süt Ürünleri Tüketim Harcamalarına Etki Eden Faktörlerin Analizi: Çoklu Heckman Örneklem Seçicilik Sistem Yaklaşımı Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ

KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ Central Bank Revew Vol. 11 (January 2011), pp.1-9 ISSN 1303-0701 prnt / 1305-8800 onlne 2011 Central Bank of the Republc of Turkey http://www.tcmb.gov.tr/research/revew/ KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON:

Detaylı

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case

SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estimating of Crime Database with Logistic Regression Analysis: Bursa Case SUÇ VERİ TABANININ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE TAHMİNİ: BURSA ÖRNEĞİ Estmatng of Crme Database wth Logstc Regresson Analyss: Bursa Case Mehmet NARGELEÇEKENLER * B Özet u çalışmada, Bursa Emnyet Müdürlüğünden

Detaylı

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği Türkye Cumhuryet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI Kalte Artışları ve Enflasyon: Türkye Örneğ Yavuz Arslan Evren Certoğlu Abstract: In ths study, average qualty growth and upward

Detaylı

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK

Sürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak

Detaylı

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının

X, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının 1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell

Detaylı

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME Ġstanbul Ünverstes Ġktsat Fakültes Malye AraĢtırma Merkez Konferansları 46. Ser / Yıl 2004 Prof. Dr. Salh Turhan'a Armağan TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME

Detaylı

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.

UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır. UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres

Detaylı

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ

KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ T.C. SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İKTİSAT ANABİLİM DALI KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ DOKTORA TEZİ ALİ RIZA AKTAŞ TEZ DANIŞMANI DOÇ. DR. SELİM

Detaylı

SESSION 1B: Büyüme ve Gelişme 279

SESSION 1B: Büyüme ve Gelişme 279 SESSION 1B: Büyüme ve Gelşme 279 Türkye de Hanehalkı Tüketm Harcamaları: Pseudo Panel Ver le Talep Sstemnn Tahmn The Consumpton Expendture of Households n Turkey: Demand System Estmaton wth Pseudo Panel

Detaylı

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2

Sabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 X Sabt Varyans Y Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern eşt varyanslı olmasıdır Her hata term varyansı bağımsız değşkenlern verlen değerlerne

Detaylı

Akıllı Telefon Seçiminin Belirleyicileri: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama

Akıllı Telefon Seçiminin Belirleyicileri: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama The PDF verson of an unedted manuscrpt has been peer revewed and accepted for publcaton. Based upon the publcaton rules of the journal, the manuscrpt has been formatted, but not fnalzed yet. Before fnal

Detaylı

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?

A İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır? . Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de

Detaylı

Sansürlenmiş ve Kesikli Regresyon Modelleri

Sansürlenmiş ve Kesikli Regresyon Modelleri TOBİT MODEL 1 Sansürlenmş ve Keskl Regresyon Modeller Sınırlı bağımlı değşkenler: sansürlenmş (censored) ve keskl (truncated) regresyon modeller şeklnde k gruba ayrılır. 2 Sansürlenmş ve Keskl Regresyon

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım

Detaylı

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 25, Sayı: 1, 2011 225 Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 25, Sayı:, 20 225 FİNANSAL ANALİZDE KULLANILAN ORANLAR VE HİSSE SENEDİ GETİRİLERİ ARASINDAKİ İLİŞKİ: EKONOMİK KRİZ DÖNEMLERİ İÇİN İMKB İMALAT SANAYİ

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür.

Kİ-KARE TESTLERİ. şeklinde karesi alındığında, Z i. değerlerinin dağılımı ki-kare dağılımına dönüşür. Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON. Gökalp Kadri YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2011

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON. Gökalp Kadri YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 2011 ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ BULANIK HEDONİK REGRESYON Gökalp Kadr YENTÜR İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ANKARA 011 Her hakkı saklıdır ÖZET Yüksek Lsans Tez BULANIK HEDONİK

Detaylı

Muhasebe ve Finansman Dergisi

Muhasebe ve Finansman Dergisi Muhasebe ve Fnansman Dergs Ocak/2012 Farklı Muhasebe Düzenlemelerne Göre Hazırlanan Mal Tablolardan Elde Edlen Fnansal Oranlar İle Şrketlern Hsse Sened Getrler Ve Pyasa Değerler Arasındak İlşk Ahmet BÜYÜKŞALVARCI

Detaylı

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği

Kısa Vadeli Sermaye Girişi Modellemesi: Türkiye Örneği Dokuz Eylül Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:24, Sayı:1, Yıl:2009, ss.105-122. Kısa Vadel Sermaye Grş Modellemes: Türkye Örneğ Mehmet AKSARAYLI 1 Özhan TUNCAY 2 Alınma Tarh: 04-2008,

Detaylı

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ

Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ Kİ-KAR TSTLRİ A) Kİ-KAR DAĞILIMI V ÖZLLİKLRİ Örnekleme yoluyla elde edlen rakamların, anakütle rakamlarına uygun olup olmadığı; br başka fadeyle gözlenen değerlern teork( beklenen) değerlere uygunluk gösterp

Detaylı

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler

BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda

Detaylı

Devalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi

Devalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 6, Sayı:4, 2004 Devalüasyon, Para, Reel Gelr Değşkenlernn Dış Tcaret Üzerne Etksnn Panel Data Yöntemyle Türkye İçn İncelenmes Yrd.Doç.Dr.Ercan BALDEMİR*

Detaylı

Pamukta Girdi Talebi: Menemen Örneği

Pamukta Girdi Talebi: Menemen Örneği Ege Ünv. Zraat Fak. Derg., 2002, 39 (3): 88-95 ISSN 1018-8851 Pamukta Grd Taleb: Menemen Örneğ Bülent MİRAN 1 Canan ABAY 2 Chat Günden 3 Summary Demand for Inputs n Cotton Producton: The Case of Menemen

Detaylı

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler

Sıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.

Detaylı

TÜRKİYE DE EĞİTİM ÇAĞINDAKİ KIZ VE ERKEKLERİN EĞİTİMLERİNİN SÜRDÜRÜLEBİLİRLİĞİ ÖZET

TÜRKİYE DE EĞİTİM ÇAĞINDAKİ KIZ VE ERKEKLERİN EĞİTİMLERİNİN SÜRDÜRÜLEBİLİRLİĞİ ÖZET TÜRKİYE DE EĞİTİM ÇAĞINDAKİ KIZ VE ERKEKLERİN EĞİTİMLERİNİN SÜRDÜRÜLEBİLİRLİĞİ Hamd EMEÇ M.Vedat PAZARLIOĞLU 2 Özlem KİREN 3 Şenay ÜÇDOĞRUK 4 ÖZET Türkye de eğtm le lgl sorunların çözülmesnde çeştl araştırmalar

Detaylı

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Ki-Kare Analizleri

Kİ KARE ANALİZİ. Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI  Ki-Kare Analizleri Kİ KAR ANALİZİ 1 Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI www.mehmetaksarayl K-Kare Analzler OLAY 1: Genelde br statstk sınıfında, öğrenclern %60 ının devamlı, %30 unun bazen, %10 unun se çok az derse geldkler düşünülmektedr.

Detaylı

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER

BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu

Detaylı

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi

Antalya Đlinde Serada Domates Üretiminin Kâr Etkinliği Analizi Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER İstanbul Ünverstes İktsat Fakültes Malye Araştırma Merkez Konferansları 47. Ser / Yıl 005 Prof. Dr. Türkan Öncel e Armağan HİSSE SENETLERİNİN BEKLENEN GETİRİ VE RİSKLERİNİN TAHMİNİNDE ALTERNATİF MODELLER

Detaylı

Türkiye den Yurt Dışına Beyin Göçü: Ampirik Bir Uygulama

Türkiye den Yurt Dışına Beyin Göçü: Ampirik Bir Uygulama ERC Workng Paper n Economc 04/02 January 2004 Türkye den Yurt Dışına Beyn Göçü: Amprk Br Uygulama Aysıt Tansel İktsat Bölümü Orta Doğu Teknk Ünverstes atansel@metu.edu.tr Nl Demet Güngör İktsat Bölümü

Detaylı

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans

Farklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2 Eşit Varyans Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans Y X 1 Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Farklı Varyans Zaman EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern

Detaylı

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ

BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ BANKACILIKTA ETKİNLİK VE SERMAYE YAPISININ BANKALARIN ETKİNLİĞİNE ETKİSİ Yrd. Doç. Dr. Murat ATAN - Araş. Gör. Gaye KARPAT ÇATALBAŞ 2 ÖZET Bu çalışma, Türk bankacılık sstem çnde faalyet gösteren tcar bankaların

Detaylı

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı)

= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı) A.1. Mll Gelr Hesaplamaları ve Bazı Temel Kavramlar 1 Gayr Saf Yurtç Hâsıla (GSYİH GDP): Br ekonomde belrl br dönemde yerleşklern o ülkede ekonomk faalyetler sonucunda elde ettkler gelrlern toplamıdır.

Detaylı

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*)

İyi Tarım Uygulamaları Ve Tüketici Davranışları (Logit Regresyon Analizi)(*) Gazosmanpaşa Ünverstes Zraat Fakültes Dergs Journal of Agrcultural Faculty of Gazosmanpasa Unversty http://zraatderg.gop.edu.tr/ Araştırma Makales/Research Artcle JAFAG ISSN: 1300-2910 E-ISSN: 2147-8848

Detaylı

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

SEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)

Detaylı

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 13, Sayı 1, 2012 195

C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 13, Sayı 1, 2012 195 C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 13, Sayı 1, 2012 195 TÜRKİYE DE TİCARİ BANKACILIK SEKTÖRÜNDE REKABET DÜZEYİNİN BELİRLENMESİ (2002-2009) Abdulvahap ÖZCAN * Özet Türkye nn yaşadığı 2000 ve 2001 krzler

Detaylı

TÜKETİCİLERİN FONKSİYONEL GIDALARI KULLANMAYA VE ÖDEMEYE RAZI OLDUĞU MİKTARI ETKİLEYEN FAKTÖRLER: ANTALYA İLİ ÖRNEĞİ

TÜKETİCİLERİN FONKSİYONEL GIDALARI KULLANMAYA VE ÖDEMEYE RAZI OLDUĞU MİKTARI ETKİLEYEN FAKTÖRLER: ANTALYA İLİ ÖRNEĞİ 1 1 T.C. GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ TÜKETİCİLERİN FONKSİYONEL GIDALARI KULLANMAYA VE ÖDEMEYE RAZI OLDUĞU MİKTARI ETKİLEYEN FAKTÖRLER: ANTALYA İLİ ÖRNEĞİ Hazırlayan Seda KARAAĞAÇ

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi

Tek Yönlü Varyans Analizi Tek Yönlü Varyan Analz Nedr ve hang durumlarda kullanılır? den fazla grupların karşılaştırılmaı öz konuu e, çok ayıda t-tet nn kullanılmaı, Tp I hatanın artmaına yol açar; Örneğn, eğer 5 grubu kşerl olarak

Detaylı

LĐTERATÜR. Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlişkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri Analizi

LĐTERATÜR. Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlişkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri Analizi Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlşks: OECD Ülkeler Panel Ver Analz Mustafa ÖZER * Necat ÇĐFTÇĐ ** Özet: Yen büyüme teorlernn merkeznde Ar-Ge yatırımları vardır. Romer (1990), Grossman-Helpman (1991) ve Aghon-Howtt

Detaylı

Kar Payı Politikası ve Yaşam Döngüsü Teorisi: İMKB İmalat Sektöründe Ampirik Bir Uygulama

Kar Payı Politikası ve Yaşam Döngüsü Teorisi: İMKB İmalat Sektöründe Ampirik Bir Uygulama Anadolu Ünverses Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversy Journal of Socal Scences Kar Payı Polkası ve Yaşam Döngüsü Teors: İMKB İmalat Sektöründe Amprk Br Uygulama Dvdend Payout Polcy and Lfe Cycle Theory:

Detaylı

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA

YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Cilt:13 Sayı:1 Celal Bayar Üniversitesi İ.İ.B.F. MANİSA YÖNETİM VE EKONOMİ Yıl:2006 Clt:3 Sayı: Celal Bayar Ünverstes İ.İ.B.F. MANİSA Bulanık Araç Rotalama Problemlerne Br Model Öners ve Br Uygulama Doç. Dr. İbrahm GÜNGÖR Süleyman Demrel Ünverstes, İ.İ.B.F.,

Detaylı

Endüstri-içi dış ticaret, patentler ve uluslararası teknolojik yayılma

Endüstri-içi dış ticaret, patentler ve uluslararası teknolojik yayılma Endüstr-ç dış tcaret, patentler ve uluslararası teknolojk yayılma Recep Kök Dokuz Eylül Ünverstes, İktsad ve İdar Blmler Fakültes, İktsat Bölümü, 35160, İzmr, Türkye Nevzat Şmşek Dokuz Eylül Ünverstes,

Detaylı

COĞRAFYA DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMINDA DOĞAL AFETLER 1 (The Natural Disasters in the Geography Teaching Curriculum)

COĞRAFYA DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMINDA DOĞAL AFETLER 1 (The Natural Disasters in the Geography Teaching Curriculum) MARMARA COĞRAFYA DERGİSİ SAYI: 28, TEMMUZ - 2013, S. 276-303 İSTANBUL ISSN:1303-2429 E-ISSN 2147-7825 copyrght 2013 http://www.marmaracografya.com COĞRAFYA DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMINDA DOĞAL AFETLER 1 (The

Detaylı

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)

Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem

Detaylı

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili

5.3. Tekne Yüzeylerinin Matematiksel Temsili 5.3. Tekne Yüzeylernn atematksel Temsl atematksel yüzey temslnde lk öneml çalışmalar Coons (53) tarafından gerçekleştrlmştr. Ferguson yüzeylernn gelştrlmş hal olan Coons yüzeylernde tüm sınır eğrler çn

Detaylı

T.C. ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI

T.C. ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI T.C. ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI ADANA İLİNDE YOKSULLUĞUN ANALİZİ: SINIRLI BAĞIMLI DEĞİŞKENLİ MODELLERLE BİR İNCELEME Reyhan CAFRI YÜKSEK LİSANS TEZİ ADANA

Detaylı

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT Ünte 11: İndeksler Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT İndeks 2 Üntede Ele Alınan Konular 11. İndeksler 11.1. Bast İndeksler 11.1.1. Fyat İndeks 11.1.2. Mktar İndeks 11.1.3. Mekan İndeks 11.2. Bleşk

Detaylı

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI

OLASILIĞA GİRİŞ. Biyoistatistik (Ders 7: Olasılık) OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI OLASILIĞA GİRİŞ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Ünverstes Tıp Fakültes Byostatstk Anablm Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr OLASILIK, TIP ve GÜNLÜK YAŞAMDA KULLANIMI Br olayındoğal koşullar altında toplumda

Detaylı

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller

Hasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller www.statstkcler.org İstatstkçler Dergs 5 (01) 3-31 İstatstkçler Dergs Hasar sıklıkları çn sıfır yığılmalı keskl modeller Sema Tüzel Hacettepe Ünverstes Aktüerya Blmler Bölümü 06800-Beytepe, Ankara, Türkye

Detaylı

Calculating the Index of Refraction of Air

Calculating the Index of Refraction of Air Ankara Unversty Faculty o Engneerng Optcs Lab IV Sprng 2009 Calculatng the Index o Reracton o Ar Lab Group: 1 Teoman Soygül Snan Tarakçı Seval Cbcel Muhammed Karakaya March 3, 2009 Havanın Kırılma Đndsnn

Detaylı

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için)

Dersin Yürütülmesi Hakkında. (Örgün / Yüz Yüze Eğitim için) (Harmanlanmış Eğitim için) (Uzaktan Eğitim için) Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Uluslararası Muhasebe ve Fnansal Raporlama Standartları Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 344000000000510 3 0 0 3 6 Ön Koşullar : Bu dersn ön koşulu ya da yan koşulu bulunmamaktadır.

Detaylı

ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR

ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR ÜNĠVERSĠTE ÖĞRENCĠLERĠNĠN KREDĠ KARTI SAHĠBĠ OLMALARI ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLER: GAZĠOSMANPAġA VE ĠNÖNÜ ÜNĠVERSĠTE LERĠNDEN AMPĠRĠK BULGULAR RüĢtü YAYAR * Süleyman Serdar KARACA ** Ahmet TURKUT ***

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Gülesen ÜSTÜNDAĞ BAZI PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN İNCELENMESİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 005 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ

Detaylı

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre

DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME. Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cinemre 1 DOĞRUSAL HEDEF PROGRAMLAMA İLE BÜTÇELEME Hazırlayan: Ozan Kocadağlı Danışman: Prof. Dr. Nalan Cnemre 2 BİRİNCİ BÖLÜM HEDEF PROGRAMLAMA 1.1 Grş Karar problemler amaç sayısına göre tek amaçlı ve çok amaçlı

Detaylı

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ

İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara

Detaylı

AN ANALYSIS OF RED MEAT PURCHASING PREFERENCES OF HOUSEHOLDS IN ANTALYA

AN ANALYSIS OF RED MEAT PURCHASING PREFERENCES OF HOUSEHOLDS IN ANTALYA Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.009, C.14, S. s.433-445. Suleyman Demrel Unversty The Journal of Faculty of Economcs and Admnstratve Scences Y.009, Vol.14, No. pp.433-445.

Detaylı

ANE-AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF

ANE-AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF AEGON EMEKLĐLĐK VE HAYAT A.Ş. DENGELĐ EMEKLĐLĐK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALĐYET RAPORU Bu rapor Aegon Emekllk ve Hayat A.Ş Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2009 30.09.2009 dönemne

Detaylı

OLİGOPOLLER VE OYUN KURAMI 2

OLİGOPOLLER VE OYUN KURAMI 2 OLİGOPOLLER VE OYUN KURAMI. OLİGOPOL OYUN KURALLARI. OLİGOPOL OYUN STRATEJİLERİ 3. OLİGOPOL OYUNUNDA SKORLAR 3 4. MAHKUMLAR ÇIKMAZI 3 5. BİR DUOPOL OYUNU 6 5.. MALİYET VE TALEP KOŞULLARI 6 5.. KAR MAKSİMİZASYONU

Detaylı

TÜRKİYE DE KADININ İŞGÜCÜ PAZARINA KATILIM VE DOĞURGANLIK KARARLARI

TÜRKİYE DE KADININ İŞGÜCÜ PAZARINA KATILIM VE DOĞURGANLIK KARARLARI TÜRKİYE DE KADININ İŞGÜCÜ PAZARINA KATILIM VE DOĞURGANLIK KARARLARI Seda ŞENGÜL (*) Gülsen KIRAL (**) Özet: Bu araştırmada, Türkye de kentsel alanda evl kadının şgücü pazarına katılım kararı üzernde çocuk

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Berrn GÜLTAY YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇOKLU İÇ İLİŞKİ VE EKOLOJİK REGRESYON İSTATİSTİK ANABİLİM DALI ADANA, 9 ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇOKLU

Detaylı

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği

Bitkisel Ürün Sigortası Yaptırma İsteğinin Belirlenmesi: Tokat İli Örneği Atatürk Ünv. Zraat Fak. Derg., 42 (2): 153-157, 2011 J. of Agrcultural Faculty of Atatürk Unv., 42 (2): 153-157, 2011 ISSN : 1300-9036 Araştırma Makales/Research Artcle Btksel Ürün Sgortası Yaptırma İsteğnn

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Doktora Tezi İktisat Anabilim Dalı İktisat Doktora Programı. Sinem G.

Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Doktora Tezi İktisat Anabilim Dalı İktisat Doktora Programı. Sinem G. HEDONİK FİYAT TEORİSİ ÇERÇEVESİNDE İSTANBUL KONUT PİYASASI FİYAT DİNAMİKLERİNİN PARAMETRİK VE PARAMETRİK OLMAYAN MEKÂNSAL MODELLER İLE KARŞILAŞTIRMALI ANALİZİ Pamukkale Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü

Detaylı

GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ

GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ Doç. Dr. M. Başaran ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Kartal DEMİRGÜNEŞ ** Yrd.

Detaylı

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus

04.10.2012 SU İHTİYAÇLARININ BELİRLENMESİ. Suİhtiyacı. Proje Süresi. Birim Su Sarfiyatı. Proje Süresi Sonundaki Nüfus SU İHTİYAÇLARII BELİRLEMESİ Suİhtyacı Proje Süres Brm Su Sarfyatı Proje Süres Sonundak üfus Su ayrım çzs İsale Hattı Su Tasfye Tess Terf Merkez, Pompa İstasyonu Baraj Gölü (Hazne) Kaptaj Su Alma Yapısı

Detaylı

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI

YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI , EK-A YÜKSEK LİsANS VE DOKTORA PROGRAMLARI Değerl Arkadaşlar, --e------ Bldğnz üzere, ş dünyası sthdam edeceğ adaylarda, ünverste mezunyet sonrası kendlerne ne ölçüde katma değer ekledklern de cddyetle

Detaylı

ÇİFTÇİLERİN TARIMSAL DESTEKLEME POLİTİKALARINDAN FAYDALANMA İSTEKLİLİĞİNDE ETKİLİ FAKTÖRLERİN ANALİZİ: ERZURUM İLİ ÖRNEĞİ

ÇİFTÇİLERİN TARIMSAL DESTEKLEME POLİTİKALARINDAN FAYDALANMA İSTEKLİLİĞİNDE ETKİLİ FAKTÖRLERİN ANALİZİ: ERZURUM İLİ ÖRNEĞİ AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ ZİRAAT FAKÜLTESİ DERGİSİ, 2008, 21(2), 205 212 ÇİFTÇİLERİN TARIMSAL DESTEKLEME POLİTİKALARINDAN FAYDALANMA İSTEKLİLİĞİNDE ETKİLİ FAKTÖRLERİN ANALİZİ: ERZURUM İLİ ÖRNEĞİ Yavuz TOPCU

Detaylı

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI İKİNCİ ÖĞRETİM KAMU TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI Anablm Dalı: Kamu PROGRAMIN TANIMI: Kamu Tezsz Yüksek Lsans Programı, kamu ve özel sektör sstem çersndek problemler ve htyaçları analz edeblecek, yorumlayacak,

Detaylı

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ

YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Özet YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Atıf EVREN *1 Elf TUNA ** Yarı parametrk panel ver modeller parametrk ve parametrk olmayan modeller br araya getren; br kısmı

Detaylı

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS

YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS YAŞAM ÇÖZÜMLEMESİNDE AYKIRI DEĞERLER OUTLIERS IN SURVIVAL ANALYSIS NURAY TUNCER PROF. DR. DURDU KARASOY Tez Danışmanı Hacettepe Ünverstes Lsansüstü Eğtm-Öğretm Yönetmelğnn İstatstk Anablm Dalı İçn Öngördüğü

Detaylı

AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYELİK SÜRECİNDE ETKİLİ FAKTÖRLERİN KOŞULLU LOJİSTİK REGRESYON MODELLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ

AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYELİK SÜRECİNDE ETKİLİ FAKTÖRLERİN KOŞULLU LOJİSTİK REGRESYON MODELLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ Ekonometr ve İstatstk Sayı:14 2011 62 83 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYELİK SÜRECİNDE ETKİLİ FAKTÖRLERİN KOŞULLU LOJİSTİK REGRESYON MODELLERİ

Detaylı

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular

Basel II Geçiş Süreci Sıkça Sorulan Sorular Basel II Geçş Sürec Sıkça Sorulan Sorular Soru No: 71 Cevaplanma Tarh: 06.03.2012 İlgl Hüküm: --- Konu: Gayrmenkul İpoteğyle Temnatlandırılmış Alacaklar İçn KR510AS Formunun Doldurulmasına İlşkn Örnek

Detaylı

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması

Erzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/ournal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL

Detaylı

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR

TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.teknolojkarastrmalar.com ISSN:134-4141 Makne Teknolojler Elektronk Dergs 28 (1) 61-68 TEKNOLOJĐK ARAŞTIRMALAR Kısa Makale Tabakalı Br Dskn Termal Gerlme Analz Hasan ÇALLIOĞLU 1, Şükrü KARAKAYA 2 1

Detaylı

Yolsuzluğun Belirleyicileri ve Büyüme ile İlişkileri

Yolsuzluğun Belirleyicileri ve Büyüme ile İlişkileri SESSION 1B: Büyüme ve Gelşme I 131 Yolsuzluğun Belrleycler ve Büyüme le İlşkler Assoc. Prof. Dr. Mne Gern (Marmara Unversty, Turkey) Prof. Dr. Ömer Selçuk Emsen (Atatürk Unversty, Turkey) Ph.D. Canddate

Detaylı

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ

4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Ünsal M.; Varol, A.: Soğutma Kulelernn Boyutlandırılması İçn Br Kuramsal 8 Mayıs 990, S: 8-85, Adana 4.5. SOĞUTMA KULELERİNİN BOYUTLANDIRILMASI İÇİN BİR ANALIZ Asaf Varol Fırat Ünverstes, Teknk Eğtm Fakültes,

Detaylı

REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI. Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK

REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI. Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK REGRESYONDA ETKİLİ GÖZLEMLERİ BELİRLEME YÖNTEMLERİ VE KARŞILAŞTIRMALARI Can DARICA YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ŞUBAT 014 ANKARA Can DARICA tarafından hazırlanan

Detaylı

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir.

YER ÖLÇÜLERİ. Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını belirleyen istatistiklerdir. YER ÖLÇÜLERİ Yer ölçüler, verler merkez veya yığılma oktasıı belrleye statstklerdr. Grafkler bze verler yığılma oktaları hakkıda ö blg vermede yardımcı olurlar. Acak bu değerler gerçek değerler değldr,

Detaylı