TİCARİ MARKA BAŞVURU TAHMİNİ İÇİN TÉRKİYE UYGULAMASI FORECASTING OF TRADEMARK APPLICATION IN TURKEY

Transkript

1 TİCARİ MARKA BAŞVURU TAHMİNİ İÇİN TÉRKİYE UYGULAMASI FORECASTING OF TRADEMARK APPLICATION IN TURKEY Nursel Selver RÄZGAR 1 ÄZET Yeni yäneim meolarına gäre Çalışan marka ofisleri, kapasie planlama ve servis dñzeylerindeki gelecek iş yoğunluğu için ahmin verilerine gereksinim duyarlar. Bu Çalışmada, TÑrkiye deki marka başvuruları ahmini için rend, mevsim ve rassal bileşenler ile birlike durum uzayı modeli (sae space model) oluşurulmuş ve isaisiksel model açıklayıcı değişkenler ile birlike ve ayrı Çalışırılarak kabul edilebilir gñvenirlilike 1 aylık ahmin yapılmışır. Anahar kelimeler: Tahmin, Ticari marka, Zaman serileri analizi ABSTRACT Trademark offices which operaes according o new managemen mehods have an inheren ineres in dependable forecasing daa for heir fuure workload in planning capaciy and service levels. In his work, a forecasing model, sae space model adaped from oher fields, was used o forecas rademark fillings in Turkey. The forecas was based on sae space models wih or wihou explanaory variables. A srucural model wih rend, season and random componens was used and, hen, he saisical model produced forecasing over an 1-monh period wih accepable reliabiliy. Keywords: Forecasing, Trademarks, Time series analysis GİRİŞ KÑreselleşen dñnyada markalaşma işlemenin geleceğini ve presijini garani alına almak, marka ise firmaların kimlikleri, eikeleri, yıllarca Çalışarak edinilen icari iibarları anlamına gelmekedir. TÑm dñnyada olduğu gibi TÑrkiye de de markanın Änemi giikçe armakadır. 556 sayılı markaların korunması hakkında kanun hñkmñnde kararname anlamında marka bir işlemenin mal veya hizmelerini bir başka işlemenin mal veya hizmelerinden ayır emeyi sağlaması koşuluyla kişi adları dahil, Äzellikle säzcñkler, şekiller, harfler, sayılar, malların biçimi veya ambalajları gibi Çizimle gärñnñlenebilen veya benzer biçimde ifade edilebilen, baskı yoluyla yayınlanabilen, Çoğalılabilen her ÑrlÑ işareleri içerir şeklinde verilmekedir. Markalar; orak marka, garani markası, icare markası ve hizme markaları olarak där grupa oplanmışır (TPE, ). TÑrkiye de sınai hakların korunmasına 1871 arihli Alame-i Farika Nizamnamesi ve 1879 arihli İhira Beraı Yasası ile başlanmışır. Sınai mñlkiye haklarına ilişkin işlerin yñrññlmesi gärevi 199 yılına kadar Sanayi ve Ticare Bakanlığı "Sınaä MÑlkiye Dairesi Başkanlığı" arafından yñrññlmñşñr gñnlñ, 5 sayılı TÑrk Paen EnsiÑsÑnÑn Kuruluş ve GÄrevleri Hakkındaki Kanun HÑkmÑnde Kararname ile Ñzel kişiliğe sahip Sanayi ve Ticare Bakanlığına bağlı, Äzel bñçeli bir kamu kuruluşu olarak TÑrk Paen EnsiÑsÑ (TPE) kurulmuşur. 5 sayılı Kanun HÑkmÑnde Kararname, gñnlñ, 5 sayılı TÑrk Paen EnsiÑsÑ Kuruluş ve GÄrevleri Hakkında Yasa ile değişirilerek kabul edilmişir (TPE, ). AB sandarlarındaki Çalışmalarda 199 e kurulan TÑrk Paen EnsiÑsÑ (TPE) ile başlamışır. Kuruluş amacı TÑrkiye nin eknolojik ilerlemesine kakıda bulunmak, Ñlke içinde serbes rekabe oramını oluşurmak ve araşırma gelişirme faaliyelerinin gelişmesini sağlamak Ñzere Çeşili Kanunlarla dñzenlenmiş olan paen ve markalar ile diğer Kanunlarla dñzenlenen Sınai MÑlkiye Haklarının esisi, bu konudaki korumanın sağlanması ve Sınai MÑlkiye Haklarına ilişkin yuriçi ve dışında var olan bilgi ve dokñmanasyonun kamunun isifadesine sunulabilmesidir en bu yana paen ve marka ofisleri aracılığı ile oplanan uluslararası 1 Marmara ãniversiesi, Teknik Eğiim FakÑlesi Bilgisayar Eğiimi BÄlÑmÑ, nruzgar@marmara.edu.r

2 verilerin yıllık bazda isaisiklerini basmak ise PTO nun gärevidir. TÑrkiye marka kayılarının aksine 1 ve yıllarında PTO kayılarında oldukça ani dñşme kaydedilmişir. Bunun nedeni Çeşili fakärlere bağlanmışır. Bu fakärlerden bir anesi marka başvuru ve escili arasında geçen uzun sñre ve bñrokraik engeller, diğer bir fakär ise marka kayı Ñcrelerindeki arış olarak belirlenmişir da %9,5 arırılan kayı Ñcrei daha sonra yılında %1,5 e dñşñrñlmñşñr. Yakın geçmişe orak poliika yaklaşımı dñşñncesi ile Paen opluluğu kurulmuşur (EPO, ). Bunun en Änemli gärevlerinden birisi EPO dan araşırma Çalışmalarını Ñzerine alabilecek ulusal ofislere sahip olmasıdır. Bu amaçla oplanan verilerin Çoğu paen ile ilgilidir. Kalie ÄzgÑveni ve bağımsız kalie konrol gibi aşılamamış problemler olmasına karşın, paen alanında orak bir veri kñmesi ve meodolojisinin kullanılmasıdır. Marka için aynı şeyleri säylemek mñmkñn değildir. Marka için ek orak payda Nis (Nice) ve Viyana Anlaşmalarıdır. Markaların escilinde eşyaların ve hizmelerin uluslararası sınıflandırılmasına ilişkin Nis Anlaşması 1957'de kabul edilmişir. Anlaşma marka escilinde kolaylık ve uyum sağlamakadır. Bu anlaşma hñkñmlerine gäre marka esciline esas eşyalar ve hizmeler sınıflara ayrılmışır. ProsedÑrsel kolaylıklar geiren bu anlaşmaya TÑrkiye arih ve 95/79 sayılı Bakanlar Kurulu Kararı ile kaılmışır. Anlaşma 1 Ocak 1996 iibariyle TÑrkiye için yñrñrlñğe girmişir. Sınıflandırmada eşyalar için 3 sınıf, hizmeler için 11 sınıf mevcuur. Ayrıca eşyalar ve hizmeler alfabeik olarak sıralanmakadır. Sınıflandırma 11. madde için dñzenlenmişir. Uzmanlar Komiesi'nin periyodik Çalışmaları ile her 3 yılda bir yenilenmekedir. Markaların figñraif elemanlarının sınıflandırılmasına ilişkin Paris Birliğine Ñye Ñlkelerin Sınaä MÑlkiye Ofislerince yapılan Äneri Ñzerine, 1 Haziran 1973'de Viyana Anlaşması hazırlanmış ve 9 Ağusos 1985'de yñrñrlñğe girmişir. ãlkemiz bu Anlaşmaya arihinde kaılmışır (T.C. Cumhurbaşkanlığı Devle Deneleme Kurulu). DÑnyada olduğu gibi, TÑrkiye genelinde paen ile ilgili akademik Çalışmalar yapılmış ancak marka başvuru ve escillerinin analizini içeren yeerli sayıda lierañre raslanamamışır. TPE başkanı Yusuf Balcı, 199 e yılda sadece 15 bin başvuru yapılırken şimdi rakam 5 bine ulaşmışır. TÑrkiye yılındaki performansı ile Almanya, İspanya, İalya, Fransa gibi Ñlkelerin ardından en Çok başvuru sayısına sahip Ñlke olmuşur. Bu ise bñyñk başarıdır demekedir (KobiEfor). Ancak, Ñlkemizde marka bilincinin yeerli dñzeyde gelişmediğine inandığını da ilave emekedir. Bu Çalışmada, 1 aylık sñrede TÑrkiye de marka başvurularının ÄngÄrÑsÑ için, Bock ve arkadaşlarının () İsviÇre marka başvurularının ÄngÄrÑsÑnÑ yapmak için gelişirdiği meodoloji kullanılmışır. Bu nedenle, TÑrkiye deki marka başvuru ve escil sayıları zaman serisi olarak ele alınıp, durum uzayında yapısal model oluşurulmuş ve Eviews pake programı ile analizi yapılmışır. 1. ve. FakÑr ile oplam başvuru grafiği Toplam Facor1 Facor Oca.95 Tem.95 Oca.96 Tem.96 Oca.97 Tem.97 Oca.98 Tem.98 Oca.99 Tem.99 Oca. Tem. Oca.1 Tem.1 Oca. Tem. Oca.3 Tem.3 Şekil 1. Ocak -Aralık 3 dñneminde 1. ve. fakñr ile oplam başvuru sayısı

3 çalışmada ilk olarak, Nis Anlaşması ile belirlenen 5 eşya ve hizme sınıfı için Ankara Paen BÑrosu Limied Şirkei'ne ai olan MARAS Veriabanından sağlanan Ocak -Aralık aylık verilerinin Äncelikle sınıflar arası iç davranışlarının oraya konması amacıyla Facor analizi (varimax dändñrmesi kullanılarak) uygulanmışır. İki grupa oplanan sınıfların birincisi 31 sınıfı içererek % 69,39 varyans ile 1. fakär ve ayırımdan sonra 11 sınıfı içererek sadece % 7,587 varyans ile. fakär bulunmuşur. Şekil 1. 1.ve. fakärler ile Nis Anlaşmasında belirilen Ñm marka sınıfların başvuru oplamlarının grafiğini gäsermekedir. Şekilden de gärñldñğñ Ñzere, iki grup arasında oldukça bñyñk fark vardır. çalışmada ikinci olarak, Durbin ve Kopman (1) ve Harvey (1989) e gäre durum uzayında (sae space) yapısal model kurularak, kurulan modelin marka başvuruları için uygun olup olmadığı es edilmekedir. Daha sonra elde edilen sonuçlara bağlı olarak ahminlerde bulunarak, ahminlerin uygunluğu es edilmekedir. Zaman serileri, zaman ve zamana bağlı olarak değişen fakärlerin rend, Çevrimsel dalgalanmalar, mevsimsel dalgalanmalar ve rassal dalgalanmalar şeklinde ekilerini aşıyabilirler. èngärñ ve Çalışmanın sağlıklı yñrññlmesi için bu ekilerin araşırılıp serinin bu ekilerden arındırılması gerekmekedir. Bu nedenle aşağıda meodolojisi anlaılacak olan rend, mevsim ve rassal bileşenler ile bir yapısal model oluşurulmuşur. METODOLOJİ DURUM UZAYI MODELLERİ Dinamik sisemler durum uzayı formu denilen genel bir durumda gäserilebilirler. Klasik lineer regresyon modelleri ve ARIMA modellerini içeren bir Çok zaman serisi modelleri bir durum uzayı olarak yazılabilir ve model ile ahminlerde bulunulabilir. Bir dinamik sisemi durum uzayı formunda gäsermenin iki emel faydası vardır. Birincisi, gäzlenmemiş değişkenleri (ki bunlar durum değişkenleri olarak bilinirler) gäzlenebilir modele dahil edilebilir ve ahmin edilebilirler. İkinci fayda ise, durum uzayı modelleri Kalman filreleri olarak bilinen gñçlñ indirgeme algoriması kullanarak ahmin edilebilmeleridir (Harvey, 1989). Durum uzayı modelleri kesirimler, ÄlÇÑm haaları, kayıp gäzlemler, rend v.b. gibi değişkenleri modellemek için ekonomeri lierañrñnde başvurulabilirler. Kalman filreleri algoriması, Gauss ARMA modelleri, Çoklu ARMA modelleri, değişken kasayılı modeller için sonlu Ärneklem ahminlerini hesaplamaka kullanılır. Kalman (196) ve Kalman ve Bucy (1961) el ile hesaplamaları yapabilmek amacıyla gñnñmñzde Kalman filreleri olarak bilinen indirgeme bağınılarını gelişirdiler (Makridakis, 1998: 9-33). Durum uzayı modellerinde Kalman filreleri ile denklemler bir adım ileri ahmin haalarını ve benzerlikleri hesaplamada Çok kolaylık sağlar. GÑnÑmÑzde bu hesaplamalar, ahmin ile ilgili pake programların gelişirilmesiyle Çok kolaylaşmışır. Durum uzayı modelleri kolaylıkla genelleşirilebilirler. èrneğin, basi Ñsel dñzgñnleşirme paramerelerini zamana gäre değişken olması için genelleşirilebilir. Bu ise durum uzayı Çaısında ARIMA haa paramerelerinin zamana gäre değişiği dinamik regresyon kullanarak gerçekleşirilir. ZAMAN SERİSİ ANALİZİ TÄrkiye de gçzlenen marka başvuruları (Y ), rend bileşeni ( ),mevsimsel bileşen ( s ) ve arık erim ( ) olmak Ñzere durum uzayı modeli: Y s (1)

4 Burada, rend bileşeni 1 1 () 1 şeklinde modellenirken, mevsimsel bileşen p 1 s s i i1 (3) şeklinde modellenmişir. 1, ve 3 denklemlerinde yer alan,, ile dér erim beyaz gñrñlñ (whie noise) (bir beyaz gñrñlñ sıfır oralama ve varyans ile ilişkisiz rassal değişkenler dizisidir (Mongomery, 199)) olup ilişkili değildir. Gauss durum uzayı modellerinin el ile hesaplaması bir hayli zaman alan yorucu bir işir. Bu amaüla, hesaplamaların kolayca gerüeklenebilmesi iüin STAMP, SAS, Eviews gibi pake programlar gelişirilmişir. Bu Üalışmada, Eviews pake programı kullanılmış, hesaplamalarda bileşenler maksimum benzerlik yénemi, Kalman filreleri ve dñzgñnleşiricilerle değerlendirilmişir. Mevcu marka verilerinin grafiği ve dağılımı Şekil de verilmişir Series: Y Sample :1:1 Observaions marka Mean 81.5 Median Maximum 58. Minimum 859. Sd. Dev Skewness Kurosis Jarque-Bera Probabiliy.99 Şekil. Marka verileri ve dağılımı Marka (Y) serisi için ookorelasyon ve kısmi ookorelasyon grafikleri incelenmiş (Akdi,3) ve (1) durum uzayı modeli Eviews a Çalışırıldığında rend bileşenindeki eğimin anlamsız olduğu espi edilmişir. () nolu denklem ile anımlanan rend bileşeni 1 () biüiminde rassal yñrñyñş haline dénñşñrñlmñşñr. Yeni model Üalışırıldığında elde edilen rend ahmininin grafiği Şekil 3 e, arık erimlerin grafikleri ile arıkların normallik grafiği Şekil e ve arık erimlere uygulanan beyaz gñrñlñ esine ai OLS ile ahminleri ve buna ai birikimli oplam (cusum) grafikleri ise Şekil 5 géserilmişir.

5 Y HPTREND Series: HPTREND1 Sample :1 :1 Observaions 6 Mean 81.5 Median Maximum Minimum Sd. Dev Skewness Kurosis Jarque-Bera Probabiliy.166 Şekil 3. Marka verilerinin rend eğrisi ve dağılımı. Y Residuals YDMA Residuals YHWADDSM Residuals YNOSEASM Residuals 8.E-9 6.E-9.E E-9.E+ -.E-9 -.E-9-6.E-9-8.E-9.3 HPTREND1 Residuals Şekil. (5) Modelinin arık erimlerinin grafikleri Recursive Residuals Ä S.E. CUSUM 5% Significance Şekil 5. (5) Modelinde arık erimlerin OLS ve CUSUM grafikleri

6 ETKİ FAKTàRLERİ TÄrkiye de marka başvurularını olumlu ya da olumsuz yçnde ekileyebilecek biröok fakçr vardır. Bu fakçrlerin ekilerini gçrebilmek iöin (1) durum uzayı modeline i kasayılarıyla X p eki fakérleri (regressors) eklendiğinde Y k s X i i1 i, (5) modeli bulunur. (5) modelinde X p eki fakérleri olarak DİE kayılarından alınan TUFE (TÑkeici Fiya Endeksleri), TEFE (Topan Eşya Fiya Endeksi) ve her ikisi birlike olmak Ñzere ilave edilerek ayrı ayrı ele alınıp (5) modeli Üalışırılmışır. TUFE ile (5) modeli sonuüları Şekil 6 da, TEFE ile (5) modeli sonuüları Şekil 7 de ve TUFE, TEFE ile (5) modeli sonuüları da Şekil 8 de géserilmişir Y COFTUFE COFTUFE1 Forecas Esimaes Ä SE COFTUFE Forecas Esimaes Ä SE COFTUFE.1 COFTUFE COFTUFE COFTUFE3 Forecas Esimaes Ä SE COFTUFE Forecas Esimaes Ä SE Şekil 6. TUFE ile (5) modelindeki durum değişken kasayıları ve bir adım ileri ahminlerinin grafikleri 3 Y Residuals Forecas: TEFEFORECAST Acual: SV1F Sample: :7 :1 Include observaions: Roo Mean Squared Error.717 Mean Absolue Error.18 Mean Abs. Percen Error.531 Theil Inequaliy Coefficien.157 Bias Proporion. Variance Proporion Covariance Proporion :7 1:1 1:7 :1 :7 3:1 3:7 :1 :7 TEFEFORECAST Ä S.E. Şekil 7. TEFE ile (5) modelindeki arık erim ve sisemin ahminin grafikleri

7 SV1F SV1F_SE SVF SVF_SE SV3F SV3F_SE SVF SVF_SE SV5F SV5F_SE TEFE Residuals YDMA Residuals YHWADDSM Residuals TUFE Residuals YNOSEASM Residuals HPTREND1 Residuals Şekil 8. TUFE ve TEFE ile (5) modelinin durum değişkenleri kasayılarının bir adım ahminleri ve ahminlerinin ve arık erimlerin grafikleri (5) durum uzayı modeline kukla değişkenler ilave edilerek Çalışırıldığında modelin ÇÄzÑmÑ değişmediği için sonuçları bu Çalışmaya konulmamışır. Son ÑÇ model, (5) modeline ekileri açısından karşılaşırıldıklarında her modele ilişkin R, dñzelilmiş R ve Regresyon sandar haaları Tablo 1 de verilmişir. Tablo 1 de R ler incelendiğinde, TUFE ve TEFE nin ayrı ayrı ve beraberce (5) modeline anlamlı ekileri olduğu gärñlmekedir. TUFE nin %6 lık birolumlu ekisi var iken TEFE nin %,6 lık bir ekisi vardır. Regresyon sandar haaları da incelendiğinde TUFE nin diğer yapılara gäre daha ekin olduğu daha açıklıkla gärñlmekedir.

8 Tablo 1. (5) durum uzayı modeli, TUFE, TEFE ve hepsi beraber âalışırılan modellerin R, Däzelilmiş R ve Regresyon sandar haaları R DÑzelilmiş R Regresyon Sandar haası (5) Modeli,937587, ,513 TUFE,9985, ,986 TEFE,9869, ,7 Hepsi,99933, ,5853 SONUÇLAR VE TARTIŞMA Bu Çalışmada, durum uzayı formundaki yapısal model kurulmuş, dış emenler TUFE ve TEFE siseme kaılarak her durum ayrı ayrı incelenmişir. Aralık ayından sonra 1 aylık ahmin yapılmışır. SonuÇlar ise Şekil 9 da gäserilmekedir. Tahmin grafiğine gäre, rend değişmeden ilerlemekedir. Ekonomik rend, icari marka kayılarındaki rendi akip emekedir. Bu ise, TÑrkiye de kişilerin ya da kuruluşların kendi markalarını oluşurmak için Çabalarını sñrdñreceklerini gäsermekedir. Şekil 9. Marka verilerinin rend ve durum uzayı modelinin 1 aylık ahmin grafikleri

9 Bu Çalışmadan şu sonuçlar Çıkarılabilir: Ankara Paen BÑrosu Limied Şirkei'ne ai olan MARAS Veriabanından sağlanan Ocak -Aralık aylık marka verileri kullanılabilir nielikedir. Durum uzayı formunda yapısal model verilere uygulanabilir. Gelecek iüin ahmin yapılabilir. Bu Üalışmanın zorluğu, aylık marka kayılarına kolaylıkla erişilememesiydi. TÑrk Paen EnsiÑsÑnden, paenlere ve markalara ai yıllık bazdaki 1981 yılından bu yana olan kayılara kolaylıkla erişilebilmekedir. Ancak, verilerin aylık olarak uulmaya başlanması yılından başlamış ve erişime aüık değildir. Burada kullanılan Ocak Aralık verileri Ankara Paen BÑrosu Limied Şirkei nin Ézel deseği ile şirkee ai olan MARAS Veriabanından elde edilmiş ve değerlendirilmişir. LieraÑrde paen verilerinin değerlendirilmesi ile sınırlı sayıda Üalışma olmasına karşın, TÑrkiye de marka verileri ile ilgili bir Üalışmaya raslanmamışır. LieraÑrde yer alan paen verileri ile olan Üalışmalarda, durum uzayı modeli yer almamakadır. ãalışmanın sonucu olarak verilerin kullanılabilirliği ve durum uzayı modelinde uygulanabilirliği, farklı veri gruplarının ahmininde durum uzayı modelinin kullanılması gelecek Üalışmalara ışık uacakır. KAYNAKÇA Akdi, Y. (3) Zaman serileri analizi (Birim KÄkler ve Koinegrasyon), BıÇakÇılar Kiabevi İsaisik Dizisi, Ankara. Ankara Paen BÑrosu Limied Şirkei ne ai olan MARAS Veriabanından sağlanan Ocak -Aralık aylık marka verileri. hp://maras.apb.com.r, Erişim arihi: Bock, C. Ve arkadaşları () Forecas of rademark applicaionsn in Swizerland, World Paen Informaion 6, DİE web siesi Erişim arihi:-1-. Hamilon, J. D. (199) Sae Space Models in Chaper 5 of Handbook of Economerics, Volume, Norh- Holland. Harvey, A. C. (1989) Forecasing, Srucural Time Series Models and he Kalman Filer, Cambridge Universiy Press. Durbin J., Koopman, S. J. (1) Time Series Analysis by sae space mehods, Oxford Universiy Press, Oxford. Kalman, R. E. (196) A new aproach o linear filering, Journal of Basic Engineering, Trans. ASM, Series D 8, Kalman, R. E. And Bucy, R. S. (1961) New resuls in filering and predicion heory, Journal of Basic Engineering, Trans. ASM, Series D 83, KobiEfor, hp:// erişim arihi: -1-. Makridakis, S., Wheelwrigh, S. C. And Hyndman, R. J. (1998) Forecasing Mehods and Applicaions, John Wiley & Sons, Inc., New York. Mongomery, D.ve d. (199) Forecasing and Time Series Analysis, nd ediion, McGraw Hill Inernaional Ediions, New York. T.C. Cumhurbaşkanlığı Devle Deneleme Kurulu, TÑrk Paen EnsiÑsÑnÑn 1, ve 3 yılları eylem ve işlemlerinin araşırılıp denelemesine ilişkin rapor Äzei, hp:// Erişim arihi: TPE, TÑrk Paen EnsiÑsÑ, Marka ve Coğrafi İşare Başvurularının Hazırlanması Marka ve Coğrafi İşare İşlemleri İle İlgili Bilgiler ve gerekli Belgeler, Temmuz, Erişim arihi: 3-1-.