Finansal Derinleşme, Ekonomik Büyüme ve Türk Finans Sistemi ( )

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Finansal Derinleşme, Ekonomik Büyüme ve Türk Finans Sistemi (1990-2010)"

Transkript

1 Selçuk Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs Dr. Mehme YILDIZ Özel Sayısı 24, ss. 9-8 Selcuk Uversy Joural of Isue of Socal Sceces Dr. Mehme YILDIZ Specal Edo 24, p. 9-8 Fasal Derleşme, Ekoomk Büyüme ve Türk Fas Ssem (99-2) Semye ORUÇ * Ahme TURGUT ** ÖZET Fasal derleşme, br ülkede kullaıla fasal araç ürler arması ve bu araçları daha yaygı kullaılablr hale gelmesdr. Ekoomk büyüme se br ülkede ürem kapases, ürem ve dolayısıyla mllî gelr arması olarak aımlamakadır. Büyüme ç ya ürem fakörler kullaımıı arması ya da ekoloj gelşmes gerekmekedr. Foksyolarıı ek br bçmde yere gere gelşmş fasal ssemler, breyler ellerdek küçük asarrufları büyük yaırımlara yöledrerek, yaırımları çeşllğ armasıı sağlayarak, rskler mmze ederek ve yaırımcılara blg sağlama yoluyla ekoomk büyümey arırmakadır. Bu çalışmada fasal derleşme ekoomk büyüme üzerdek ekler es edlmşr. Bu edele fasal derleşme ekoomk büyüme üzerdek eks 99-2 döem üçer aylık verler hesaplaarak haa düzelme model le Türkye ekooms ç celemşr. Çalışmada, fasal derleşme le büyüme lşks varlığıı ve yöüü esp emek amacıyla, leraürde yaygı olarak kullaıla Haa düzelme model çerçevesde Grager edesellk esler uygulamışır. Yapıla ese Türkye ç 99 2 yılları çeyrek döemler baryle ekoomk büyüme ve fasal derleşmey gösere verler esp edldke sora ekoomerk aalz yapılmışır. Ekoomk büyüme göserges olarak, GSYİH kullaılmışır. Fasal derleşme ölçülmesde se, para arzlarıı (M2 ve M3) GSYİH ye oraı le baka mevdua yükümlülükler ve yurç kred hacm GSYİH ye oraı gösergeler kullaılmışır. Daha sora fasal derleşme gösergeler le ekoomk büyüme gösergeler ç VAR model oluşurularak, uygu geckme uzulukları çeşl esler aracılığıyla belrlemşr. Kullaıla serler düzey bazıda durağa olmayıp. farklarıda durağa oldukları ç (heps I()) bular arasıda uzu döeml lşk yöüü araşıra eşbüüleşme aalz yapılmışır. Eşbüüleşme bulua modellerde vekör haa düzelme (ECM) elde edlmşr. Bulua geckme uzulukları da dkkae alıarak, Türkye ç Grager edesellk esler yapılmışır. Kısa döem aalzde, haa düzelme erm kasayısı sasksel olarak alamlı ve egaf olduğu görülmüşür. Dolayısıyla değşkeler arasıda oraya çıka sapmalar uzu döemde dege düzeye yakısamakadır. Tes souçlarıa göre, Türkye ye a verler ç yapıla aalz soucuda elde edle blgler fasal derleşme ve ekoomk büyüme arasıdak uarsızlığı kısa döemde orada kalkacağı görülmüşür. Fasal derleşme ölçülerde Baka Kredler/GSYİH(Çıkı), M3[M2+Resm Mevdua+TCMB Mevduaları]/GSYİH(Çıkı), M2[M(Dolaşımdak Para+Vadesz Mevdua)+Vadel Mevdua]/GSYİH(Çıkı) olduğu ve bu oraları ekoomk büyümey ekledğ yapıla ekoomerk aalz soucuda oraya çıkığı görülmekedr. Aahar Kelmeler: Fasal Derleşme, Ekoomk Büyüme, Brm Kök Aalz, Eşbüüleşme, Haa Düzelme Model JEL Kodu: E44, 6, C3 Facal Deepeg, Ecoomc Growh ad The Turksh Facal Sysem (99-2) ABSTRACT Facal deepeg, he crease ypes of facal srumes used a coury ad make avalable more wdely s ha hese ools. Ecoomc growh a coury where he produco capacy, produco, ad hece s defed as he crease aoal come. Or for he growh of he facors of produco should crease he use or developme of echology. Effecvely fulfll he fucos of a advaced facal sysems, major vesmes small savgs of dvduals drecg her vesmes by creasg dversy, whle mmzg he rsks ad crease ecoomc growh hrough he provso of formao o vesors. * Nğde Üverses ** Yrd. Doç. Dr., Nğde Üverses

2 Fasal Derleşme, Ekoomk Büyüme ve Türk Fas Ssem (99-2) Ths sudy esed he effecs o ecoomc growh facal deph. For hs purpose, he mpac o ecoomc growh, facal deepeg he perod 99-2 usg quarerly daa error correco model for he ecoomy of Turkey were vesgaed. I hs sudy, he relaoshp bewee facal deepeg ad growh order o deerme he exsece ad dreco, s wdely used he leraure, Grager causaly ess are appled wh error correco model. For he es, Turkey 99-2 years of quarerly daa showg ha ecoomc growh ad facal deepeg has bee deermed, he ecoomerc aalyss was doe. As a dcaor of ecoomc growh, GDP s used. Measure of facal deepeg, he moey supples (M2 ad M3) o GDP ad he rao of he volume of bak depos lables ad domesc cred o GDP rao dcaors are used o. The he VAR model for dcaors of facal deph dcaors ad ecoomc growh by creag he approprae lag leghs were deermed hrough varous ess. Sll o used by level seres because hey are sll dffereces (all I ()), hey are vesgag he dreco of he relaoshp bewee he log-erm co-egrao aalyss. The coegrao vecor error correco models (ECM) have bee obaed. Takg o accou he legh of he delay, Grager causaly ess were coduced for Turkey. Shor-erm aalyss, he error correco erm coeffce was foud o be sascally sgfca ad egave. Therefore, he resulg devaos bewee he varables coverge o he log-erm equlbrum level. Accordg o es resuls, he aalyss for he daa belogg o Turkey as a resul of formao obaed from he dscrepacy bewee facal deepeg ad ecoomc growh was see o dsappear he shor erm. The resuls of Grager causaly aalyss deermed he dreco of causaly, ha s caused by ecoomc growh, facal deepeg has bee cocluded. Facal deepeg measuremes Bak Loas / GDP (oupu), M3 [M2 + Offcal Deposs Deposs + CBT] / GDP (oupu), M2 [M (currecy crculao + demad deposs) + Tme Deposs] / GDP (oupu), ad hese raes are affec ecoomc growh appears o have emerged as a resul of he ecoomerc aalyss. Keywords: Facal Deepeg, Ecoomc Growh, U Roo Aalyss, Coegrao, Error Correco Model JEL Kodu: E44, 6, C3. Grş Fasal derleşme, br ülkede kullaıla fasal araç çeşler le bu çeşllğ yaygı kullaılablmes fade emekedr. Fasal gelşme/derleşme fasal pyasalarda oluşurula foları reel sekörü beslemesyle oraılı olarak büyümüş ve gelşmşr. Bu krer emel alarak fasal ssem gelşmşlğ ölçe e öeml göserge se M2[M(Dolaşımdak Para+Vadesz Mevdua)+Vadel Mevdua]/Y[Gelr] dr. Dövz evda hesaplarıı da büyesde barıdıra M2Y para arzı aımıdır. Fasal pyasalardak mevduaları br kısmıı dövz mevdualarıda meydaa geldğ dkkae alıdığıda bu oraı öem oraya çıkmakadır. Bu ora oplam fasal varlıkları gelre oraıı fade emekedr. Ora e kadar yüksekse fas sekörüde yaraıla folar o ölçüde reel sekörü fo alepler karşılıyor demekr. Çalışmamız da kavramsal olarak fasal derleşme kavramı ele alımışır. Fasal derleşme kavramı, mkar, yapısal, fya, ürü çeşllğ ve değşm malye ölçüler le açıklamışır. Türkye ekoomsde 99-2 yılları arasıda, fasal derleşme ve büyüme arasıdak ek yöüü esp emek amacıyla, eorde geel olarak Brm Kök Aalz ve Grager edesellk esler kullaılmışır. Türkye uygulaması ç 99 2 yılları çeyrek dlmler olarak ekoomk büyüme ve fasal derleşmey gösere verler aalz edlerek sayısal değerledrme yapılmışır. Burada GSYİH büyüme vers olarak kullaılmışır. Fasal derleşme belrlemesde, ( M2 ve M3) para arzlarıı GSYİH ye oraı le baka mevdua yükümlülükler ve yurç kred hacm GSYİH ye oraı gösergeler kullaılmışır. Ayrıca ekoomk büyüme ve fasal derleşme gösergeler ç VAR model oluşurulmuşur. Belrlee uygu geckme uzulukları le kullaıla serler sevye emelde durağa olmayıp. farklarıda durağa hesapladıklarıda (heps I()) uzu sürel eşbüüleşme aalz le ek yöü göserlmşr. Eşbüüleşme sorası vekör haa düzelme model (ECM) bulumuşur. Bulua geckme uzulukları da dkkae alıarak, Türkye Grager edesellk esler yapılmışır. 2. Fasal Serbesleşme Fasal serbesleşme, devle baskı ve müdahaleler fasal ssem üzerde kaldırılarak, ssem pyasa syallere göre şlemesdr. Sözü edle baskı ve müdahaleler geellkle; yabacı sermaye harekelere kısılama gerlmes, selekf kred koroller uygulaması, faz oraları ve dövz kurlarıı baskı alıda uucu edbrler gerlmes şekldedr (Sele, 997: 35). Bu çerçevede fasal lberalzasyo uygulamalarıı, ç fasal lberalzasyo (ülke çde fasal daralmaya yol aça koroller ve sıırlamaları kaldırılması) ve dış fasal lberalzasyo (sermaye koroller kaldırılması ve bu çerçevede yurdışıda yurçe ve yurçde yurdışıa sermaye harekelere serbes aıması) olarak sııfladırılmakadır ( Uzuoğlu vd., 995: 93-94). Selçuk Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs Dr. Mehme YILDIZ Özel Sayısı / 24

3 Semye ORUÇ Ahme TURGUT 3. Fasal Gelşme Ölçülmes Fasal gelşme esp ç y belrlemş gösergeler deme ekoomk polkaları hazırlamasıda, eyleme geçrlmesde gerekldr. Fasal pyasalar ç belrlee fakörler; parasal durumu, kred akışıı, lkde yöem ve fasal sekörü rsk yöem karakerskler açıklayablmeldr (Kar ve Ağır, 25: 55). Bu gelşme gösermekedr k ek br göserge fas pyasasıda yeerl gelşme göserges olamamakadır (Ağır, 2: 89). Fasal gelşmey/derlğ ölçmede kullaıla gösergeler beş başlık alıda oplaacakır. Bular; mkar, fya, yapısal, ürü çeşllğ ve değşm malyeler ölçülerdr (Darıcı, 29: 36). 3.. Mkar Ölçüler Mkar ölçüler; parasal büyüklükler, kredlere lşk büyüklükler, sermaye pyasası gösergeler olarak üç al kaegorde oluşmakadır. Parasal büyüklükler mkar gösergeler arasıda e çok kullaıla gösergelerdedr. Uygulamalarda ölçülmes zor ola değşke ç ölçümü kolaylaşıra değşke pake seçlmes çok öemldr (Kar,2:57). Belrmemz gerekr k mkar ölçüler olarak kullaıla gösergeler ( para- kred ve sermaye büyüklükler) fasal derleşme ölçümüde emel değşkeler olarak kullaılmakadır (Ağır, 2: 9) Parasal Büyüklükler Parasal büyüklük ölçüler arasıda; dar aımlı (M) ve geş alamda para arzı (M2, M2Y, M3) değşkelerde ürele (M/GSYİH, M2/GSYİH, M2Y/GSYİH, M3/GSYİH gb) faklı ölçüler bulumakadır. M/GSYİH oraıı, fasal pyasalardak gelşme le brlke düşmes gerekr. Ya fasal gelşme/derleşme dereces arıca dolaşımdak para mkarıı (M) azalması gerekmekedr. Uygulamada e sık kullaıla parasal büyüklük göserges geş alamda para arzıı gelre oraıdır (M2/GSYİH). Bu göserge ekoomdek parasallaşma dereces gösergesdr. Ayı zamada ülke vaadaşlarıı bakacılık sseme duydukları güve gösermekedr (Darıcı, 29: 36-37). Fo hyacı ola kurumlara fas pyasasıda borç vereblmey fade ede M3/GSYİH göserges fasal gelşme/derleşme başarıldığı durumlarda büyümekedr (Erm ve Türk, 25: 27). Bu duruma paralel olarak M3/GSYİH oraı ekoomk büyüme le doğru oraılı olarak büyümes beklemekedr (Ağır, 2: 9) Kredlere İlşk Büyüklükler Fasal gelşme/derleşme belrleycs ola kred büyüklükler üçe ayrılmakadır. Bular (Yelda, 23: 32); Yur ç oplam kred hacm gelre oraı (YİKH/GSYİH), Özel seköre verle kredler gelre oraı (ÖSKH/ GSYİH), Özel seköre verle kredler oplam kred hacme oraı, (ÖSKH/YİKH) seklde aımlamışır. Bu gösergeler foları yaırımlara akarılma oraıı gösermes edeyle, fasal derleşme arması le brlke bu oraları da arması beklemekedr Yapısal Ölçüler Fasal ssem çersdek yapısal gösergeler gelşmşlk/derlk gösergeler arasıda çok öeml değşkelerde brsdr. Geş alamda para arzıı (M2) dar alamda para arzıa (M) oraı (M2/M); vadel mevduaları fasal ssem çersde buluduğu ve kullaıldığıı fade emekedr (Yez, 2: 29-3). M2/M oraıdak büyüklüğü paraı bakacılık ssemde değerledrldğ gösermekedr (Lych, 996: 2) Fasal Fya Ölçüü Reel faz oralarıı fasal gelşme/derleşme göserges olduğuu gösere öeml orada akademk çalışma yapılmışır. McKo Shaw hpoeze göre, reel faz oralarıdak arışı sermaye brkm ve yaırımları arıracağı ddası bulumakadır (Erm ve Türk, 25: 27). Faz arışı ç asarrufları fasal Selçuk Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs Dr. Mehme YILDIZ Özel Sayısı / 24

4 Fasal Derleşme, Ekoomk Büyüme ve Türk Fas Ssem (99-2) ssemde oplamaya yöelrke dış asarrufları ülkeye yöelmese dolayısıyla yaırıma ve büyümeye ede olacağı savuulmakadır. 3.4 Ürü Çeşllğ Ölçüü Fasal pyasalarda kullaıla ürü çeşllğ e kadar fazla se o pyasa gelşmş br pyasa olarak adladırılmakadır. Derlğ olmaya pyasalarda kred ve ahvl vb. emel fasma araçları kullaılır ke, derlğ ola pyasalarda swap, fuure, forward ve opsyo gb ürev ürüler kullaılmakadır (Oksay, 2:9). Bu arada Türkye ölçeğde ürü çeşllğ fazla olduğuu söylemek zor görümekedr Değşm Malye Ölçüü Fasal ssem gelşmes ve derleşmesde aracılık malyeler çok öeml gözükmekedr. Aracılık malyeler düşürüldüğü ölçüde uzu döeml gelşm ve derleşme söz kousu olacakır. Fasal aracılığı şlem malye geellkle faz oraı le ölçülmekedr. Bu se kred faz oraı le mevdua faz oraı arasıdak farka ya faz marjıda oluşmakadır (BDDK, 26: 8). Özele, br fas pyasasıda ekoomde büyüme ve fasal derleşmede beş ayrı fakör kullaılmışır. Fasal derleşme gösergeler, mkar, yapısal, fya, ürü çeşllğ ve değşm malyeler şekldedr. Acak, fasal derleşme le brlke; -M/GSYİH oraı azalmalı, -M2/GSYİH oraıı arması, -M3/GSYİH oraıı arması, -ÖSKH/GSYİH oraı armalı, -ÖSKH/YİKH oraı armalı, -Değşm Malyeler azalmalı, - Fasal Ürü Çeşllğ armalıdır. Ayrıca fasal ssemdek ürü farklılığıı arması br fasal ssem gelşmşlğ ve derleşme olmazsa olmaz gösergelerde brs olarak fade edlmekedr. 4. Ekoomerk Yöem ve Çözümleme Souçları 4.. Leraür Taraması Fasal derleşme ve ekoomk büyüme arasıdak lşk geçmş zamalarda ber lg duyula br olgudur. Bu kouda Bageho (873), Schumpeer (9), Gurley-Shaw (955), Davs (965) ve Sylla (969) gb blmsel çalışmalar mevcuur. Bu çalışmalarda İglere ve Amerka ı arh deeymler kullaılmış pyasa başarısı ç fasal ssem gerekllğ vurgulamışır. Blmsel araşırmalarda fasal ssem le ekoomk büyüme veya ers sürekl çalışma kousu olmuşur (Asla ve Küçükaksoy, 26: 26-27). Aşağıda ablo de özellkle 99 sorası bu kouda yapıla akademk çalışmalar özelemşr. Selçuk Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs Dr. Mehme YILDIZ Özel Sayısı / 24 2

5 Semye ORUÇ Ahme TURGUT Tablo. Fasal Gelşme ve Büyüme İlşks Üzere Yapıla Çalışmalar Çalışma Çalışmaı Nelğ Souçlar Beecvega ve Smh (99) Teork çalışma Model, sadar şarlar alıda fasal hzmeler gelşm, reel büyüme oralarıı eklemekedr. Kg ve Leve (993) Ülkeler arası çalışma döeme a 8 ülke Fasal derleşme beklee ekoomk büyüme oralarıyla, fzksel sermaye brkmyle ve ekoomk vermllkle doğru oraılıdır. Obsfeld (994) Teork çalışma Lk hsse seed pyasaları, ekoomk büyümeyle doğru oraılı, faka e lkde ede uluslararası fas pyasalarıyla eegrasyo, özel sekör asarruf mkarıda bağımsızdır. Beecvega vd. (995) Leve ve Zervos (996) Teork çalışma Bağımlı değşke olarak 3 büyüme oraı bulua 77 ülkel yaay kes aalz 5 ABD eyale çere pael ver Hsse seed pyasası lkdes, büyüme oraları, vermllk ve sermaye arışları arasıda doğrusal br lşk görülmüşür. Fasal derlğ gösergeler ve lkde, büyüme le arasıda üç ür sasksel pozf alamlı lşk bulumakadır. Bular; çıkıı, yaırımı ve vermllğ büyümes. Jayarae ve Sraha (996) aalz (972 92) Bakaı verdğ kredler kales armasıı, ara ekoomk büyümede ekl olduğuu kaılamışır. Leve (997) Yaay kes aalz Fasal gelşme ve ekoomk büyüme arasıda doğrusal lşk bulumakadır. Fasal ssem yapısı ve foksyoları le lgl kaılar yeerszdr. Rousseau ve Wachel (998) Raja ve Zgales (998) Neusser ve Kugler (998) Leve ve Zervos (998) Demrgüç-Ku ve Maksmovç (998) Leve, Loayza ve Beck (2) Aress, Demerades ve Lued (2) Sha ad Morrs (22) 5 saayleşmş ülke ç zama sers aalz (ABD, Kaada, İglere, İsveç, Norveç) Frma ve edüsr emelde geş br ülke opluluğu ç zama sers aalz (98 99) OECD ülkeler mala saaylerzama sers aalz. Ülkeler arası aalz (976-93) 3 gelşmş ve gelşmeke ola ülke ç ülkeler arası aalz. Yaay kes çalışması ve damk pael ekkler Zama Sers Aalz VAR ve Grager Nedesellk Tes Çıkıda aracılığa çok küçük br ger besleme kaıı le fas büyümey ögörmekedr. Fasal gelşme, ekoomk büyüme üzerde kakısı fazladır. Ayrıca fasal pyasaı başarısı rekabeç ek yaraablmesdr. Fasal derleşme, sürecde GSYİH le mala sekörü fakör vermllğyle eş büüseldr. Mekul değerler pyasası ve ekolojk yaırımları yapmış y br fas aracı kurumu; ekoomk büyüme yaıda sermaye brkm, yaırımları ve vermllk arışıı doğrusal olarak ekledğ görülmüşür. İy br mekul değerler pyasası ve düzel ve z br şeklde oluşurulmuş hukuksal al yapı, daha az soru ve daha olumlu fasal souçları kolaylaşırmakadır. İy br mekul değerler pyasasıdak gelşme le uzu döeml büyüme arasıda eş zamalı olmaya kuvvel br olumlu ek söz kousudur. Fasal aracı kurumular ve sermaye pyasalarıı derleşmes ekoomk büyümey hızladırmaka, acak bu süreçe fasal aracı kurumular çok öeml role sahprler. Bazı ülkeler ç oraya çıka k yölü lşk, dğer ülkeler ç ek yölü bulumuşur. Drsaks ve Adamopoulos (24) Our (25) Sha ve Jahog (26) VAR Meodolojs GragerNedesellk (Ooregresf model VAR Meodolojs Fasal gelşmede ekoomk büyümeye doğru br edesellk lşks olduğu soucua ulaşılmışır. 98 sorası Türkye ekoomsde yaşaa gelşmeler soucuda GSMH dak değşme ek emedğ acak akp ede yıllarda oraya çıka fasal pyasa sorularıda GSMH ı eks olduğu görülmüşür. Fasal gelşme ve ekoomk büyüme arasıda karşılıklı br ek söz kousudur. Yapraklı (27) VAR ve Grager Nedesellk Tes Tcar ve mal lberalleşme le ekoomk büyüme arasıda karşılıklı br ek söz kousudur. Selçuk Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs Dr. Mehme YILDIZ Özel Sayısı / 24 3

6 Fasal Derleşme, Ekoomk Büyüme ve Türk Fas Ssem (99-2) 4.2. Durağalık Kavramı Zama sers aalzde yapıla sasksel souçları güvelr olması ç durağalık kavramı öemldr. Y = α + α Z + e, T 4. Regresyo deklem ele alıdığıda; klask regresyou varsayımı gereğ deklemdek Y ve Z durağa 2 özellğe sahp dz, E ( e ) = ve γ e ( h) = δ, h= dır. Eğer deklemde durağa olmaya değşke varsa sahe regresyo vardır der. Sahe regresyo varlığıda, çözümlemelerde elde edle R 2 değer yüksek ve sasğ öeml görüür; acak elde edle souçlar alamlı gerçeklere dayadırılamaz. Grager ve Newbold (974) buu şu şeklde fade emşlerdr (Erek, 996: ); Y = Y + e 4.2 ve γ Z = Z + e 4.3 Z 2 2 E(e Y ) = ve E(e z ) =, γ e γ ( h) = δ ve γ ( h) = δ e, h= brbrde bağımsız değşkeler olmak Z üzere, yukarıdak eşlkler yardımıyla Y ve Z serler elde edls. Y ve Z serler ardışık olarak ekrarladığıda elde edle serler her br kullaılarak yukarıdak (5.) eşlğ ahm edls. Y ve Z serler brbrde bağımsız olduğu ç bu deklem ahmde elde edle souçlar alamsızdır ve k değşke arasıdak oraya çıka lşk sahedr. Ayrıca ahm edle arıklar yüksek derecede ookorelasyoa sahpr. Eğer deklemdek e değşke sokask rede sahpse e hçbr zama azalmayacakır, bu edele modeldek herhag br sapma sürekl olacakır. α erm regresyo deklemde çıkarılır, e yede fade edlrse; e = Y αz 4.4 elde edlr. Burada Y ve Z serler (4.2) ve (4.3) eşlklerde elde edlrse ve başlagıç değer Y = Z = alıırsa, e = e α e 4.5 = Y = Z olacakır. (4.5) eşlğde, değer arıkça (4.) eşlğdek ser varyasıı da arığı görülür. alıdığıda Var ( Y ) olacağıda, e durağa değlse regresyo deklem alamsızdır. Çözümlemeler ç emel varsayımlar sağlamadığıda hpoez eslerdek sasğ, F sasğ ve R 2 değer güvelr olmayacakır. Özele ser durağa olmadığıda sask souç çıkarımlar ç kullaıla esler geçerllğ yrecekr (Eders, 24: 55) Egle- Grager Tes İle Eşbüüleşme Aalz Koegrasyo aalz espde ek dekleml durumda kullaıla Egle - Grager es, leraürde k aşamalı yöem adıyla da geçmekedr. İk aşamada uygulaa bu es, e küçük kareler ahm yöeme dayaır. Egle-Grager es lk aşaması, değşkeler arasıdak uzu döem lşky belrlemeye yöelkr. Tes lk aşamasıda k değşke arasıda koegrasyo olup olmadığıa karar verlr. Koegrasyo vekörüü ahme geçlmede öce, değşkeler Dckey - Fulller es yöemyle durağa olup olmadığı celer. Brm kök sıaması soucu, eğer değşkeler durağa se kc aşamaya gerek yokur. Tes soucuda değşkeler farklı derecelerde eegre olduğu bulumuşsa öyle k; Y sers.derecede eegre olmuş (I()) br ser ve Z sers 2.derecede eegre olmuş (I(2)) br ser se, değşkeler arasıda eşbüüleşme lşksde söz edlemez. Acak her k ser de. derecede eşbüüleşk (I()) olduğu belrlemşse, k değşke arasıdak uzu döem lşky belrlemek ç, regresyo deklemde e küçük kareler yöem (OLS) kullaılarak β ve β paramereler ahm edlr (Gujara, 999: 22). Y = β + βz + e 4.6 Bu deklemde elde edle haa ermler (arıklar), Selçuk Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs Dr. Mehme YILDIZ Özel Sayısı / 24 4

7 Semye ORUÇ Ahme TURGUT eˆ = Y ˆ β ˆ βz 4.7 olmak üzere, bu haa ermler durağalığı Δe ˆ = θ ˆ e + ε 4.8 deklem kullaılarak es edlr. Eğer es soucu H : θ = red edlemezse, e haa ermler durağa değldr ve Y le Z serler arasıda eşbüüleşme yokur. Egle- Grager es 2. aşaması değşkeler kısa döeml lşkler belrlemeye yöelkr. Tes kc aşamasıda (4.6) deklemde elde edle haa ermler le haa düzelme model oluşurulur. Haa düzelme model; değşkeler arasıdak kısa ve uzu döeml lşkler uyuşurma aracıdır (Gujara, 999: 22). Modelde yer ala değşkelerde brs rasgele şok le eklemes dğer değşkelerle lşks ve bu şoku alaılarak ekrar degeye gelp gelmeyeceğ belrlemeye yöelk br uygulamadır Haa Düzelme Model (ECM) Haa düzelme mekazmasıı emelde ekoomk değşkeler arasıda uzu vadede br dege lşks varsayımı vardır. Kısa döemde bu uzu döem degesde sapmalar meydaa gelmekedr. Uzu döemde bu sapmaları gderek armasıı ölemes ç ECM kullaılmakadır. Haa düzelme mekazması le bu sapmaları br sorak döemde düzellmes amaçlamakadır. İlk kez Saga (964, 984) arafıda kullaıla ekk, Davdso.Hedry. Srba & Yeo (978) le aıılmışır. Egle ve Grager le yaygılaşırıla ekke, değşkeler brc farkları le eşbüüleşme regresyouu br döem geckmel haalarıı da çermekedr. Bu model kullamaı avaajlarıda e öemller, değşkeler arasıdak degeszlğ belrleerek düzellmes sağlamak ve kısa ve uzu döem edesellkler oraya koulmasıdır (Uça, 23: 54). Haa düzelme model e geel halyle Deklem (4.9) dek gb oluşurulmakadır (Uça, 23: 54). Δx = α + λ x + β y + = = = γ z θ e + u Δy Δz = α + 2 = α + 3 λ x + β y + = = = λ x + β y + = = = γ z γ z θ e θ e 3 + u + u Deklem (4.9) de x, y, z,... değşkeler ç Δ fark operaörüdür. λ, β, γ,. döemdek kasayılarıı verrke e haa düzelme ermdr. Haa düzelme erm, model damğ uzu döem degesde umaya çalışmaka ve değşkeler de bu dege erafıda salımaya zorlar. Haa düzelme erm kasayılarıı, θ, θ2, θ3,..., egaf ve sasksel olarak alamlı çıkması uzu döem degesde sapmaı varlığıı göserrke, e kadar sürede ekrar uzu döem deges yakalaacağı kousuda da fkr vermekedr. Dege durumuda kısa döeml sapmalar haa düzelme erm kasayısıı büyüklüğüe bağlı olarak düzellecekr (Uça, 23: 54). 5. Uygulama 5.. Ekoomk Büyüme Belrleme Modeller Uygulamaları Bu aalzde öcelkle modellerde yer ala değşkeler hakkıda blg verlecek olup, bu değşkeler durağa olup olmadıkları brm kök esler yardımıyla araşırılacakır. Daha sora modeller ayrı ayrı celeerek JJ (Johase-Juselus) Eş Büüleşme Tes ve şaye eş büüleşme buluursa ECM (Haa Selçuk Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs Dr. Mehme YILDIZ Özel Sayısı / 24 5

8 Fasal Derleşme, Ekoomk Büyüme ve Türk Fas Ssem (99-2) düzelme Model) esler uygulaacakır Modellerde Kullaılacak Ver Se Çalışmada, 99: 2:4 yılları arası üçer aylık verler kullaılmışır. Kullaıla değşkelere a zama serler IMF, TCMB, Haze Bakalığı, TÜİK de alımışır. Verler aalzde E-Vews 6. bea programlarıda faydalaılmışır. Modellerde kullaıla üm değşkeler aşağıdak Tablo 2 de özelemşr. Tablo 2. Modelde kullaıla değşkeler ANALİZDE KULLANILAN DEĞİŞKENLER DEĞİŞKENİN TANIMI GDP GSYİH (Çıkı) LOANS Kred Payı DEPOSITS Mevdua Payı M2 M[Dolaşımdak-Para+Vadesz Mevdua]+Vadel Mevdua M3 M2 + Resm mevdua + TCMB Mevduaları Çıkı (GSYİH), kred payı, mevdua payı, para arzı değşkeler logarması alımışır. Ayrıca gerekl duyula değşkelere mevsmsel düzelme uygulamışır. Bua göre Çıkı (GSYİH), kred payı, mevdua payı,para arzı edeks değşkelere mevsmsel düzelme (Evews 6-bea_X) uygulamışır. 5.3 Brm Kök Tes Souçları Tablo 3 de ADF brm kök souçlarıa yer verlmşr. Modelde açıklamalarıa yer verle değşkeler (GDP, Loas, Deposs, M2, M3 ) öcelkle sevyede daha sora da brc farklarıda durağalık ese ab uulmuşur. Tüm değşkeler sevyede durağa değlke, brc farklarıda durağa bulumuşlardır. Bu değşkeler (Çıkı (GSYİH), kred payı, mevdua payı, para arzı) ç I () oldukları söyleeblmekedr. Tablo 3. ADF brm kök souçları DÜZEY BİRİNCİ FARK DEĞİŞKENLER ADF OLASILIK ADF OLASILIK DEĞERLERİ DEĞERLERİ DEĞERLERİ DEĞERLERİ GDP -2,27999,2345-3,959,3 LOANS -,57899,9775-4,89884, DEPOSITS -,3876,67-2,26468, M2 -,666663,8484 -,493, M3 -,58662,9384 -,57245, No: ADF es ç krk değerler Mc Ko (99) de elde edlmşr. ADF es, durağalık alerafe karşı, boş hpoezde brm kökü varlığıı es emekedr Mudell Flemg Model Uygulaması Modeldek değşkeler Çıkı (GDP), Kred Payı (Loas), Mevdua Payı (Deposıs), Para Arzı (M2), Para Arzı (M3) oluşmakadır. Kullaıla model aşağıda deklem le verlmşr. Model l(gdp)= α+ßl(loas)+ß2l(deposıs)+ l(m2)+ 2l(M3)+ VAR aalzde, M3[M2 + Resm mevdua + TCMB Mevduaları] krerlere göre geckme uzuluğu 6 bulumuşur. Model le lgl olarak ookorelasyo, ormallk ve değşke varyas soruu yokur. Geckme uzuluğu le oluşurula VAR modelde elde edle eş büüleşme aalz souçları Tablo 4 de göserlmekedr. Selçuk Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs Dr. Mehme YILDIZ Özel Sayısı / 24 6

9 Semye ORUÇ Ahme TURGUT Tablo 4. Johase-Juselus Eşbüüleşme Tes Souçları ÖZDEĞER TRACE TESTİ(TT) %5 KRİTİK DEĞER OLASILIK EŞBÜTÜNLEŞME SAYISI,547 6, ,8889, HİÇ*, , ,8563,84 EN ÇOK *, , ,7977,94 EN ÇOK 2,3297,5649 5,4947,2689 EN ÇOK 3,2292,6292 3,84466,6865 EN ÇOK 4 ÖZDEĞER MAXİMUM EİGEN VALUE(ME) %5 KRİTİK DEĞER OLASILIK EŞBÜTÜNLEŞME SAYISI,547 5, ,87687,2 HİÇ*, , ,58434,362 EN ÇOK *, , ,362,955 EN ÇOK 2,3297 9, ,2646,223 EN ÇOK 3,2292,6292 3,84466,6865 EN ÇOK 4 Eş büüleşme aalz souçlarıa göre, % 5 düzeyde e fazla br eş büüleşme vekörü olduğuu söyleye boş hpoez her k ese göre de reddedlmşr. Buu alamı % 5 düzeyde hem z es hem de maksmum öz değer ese göre e az br eş büüleşme lşks vardır. Model ç GDP(-) ye göre ormalze edlmş eş büüleşme deklem Tablo 5 de göserlmşr. Verle ekoomk büyüme, kred hacm, mevdua payı ve para arzı değerler gösermekedr. Paraez çdek değerler sadar haaları, köşel paraez çdek değerler se değerler fade emekedr. EŞBÜTÜNLEŞME DENKLEMİ Tablo 5. Normalze Edlmş Deklem ve ECM Kasayısı GDP (-) DEPOSITS (-) LOANS (-) M2 (-) M3 (-) DENKLEM (.25858) (.9293) (.7699) (.754) [ ] [.822] [ ] [ ] ECM KATSAYISI -,28 [-2,2] Haa düzelme model deklemler Tablo 5 de göserlmekedr. Model ç haa düzelme kasayısı sasksel olarak alamlı ve (sıfır le br arasıda) egaf bulumuşur. Öreğ,depos % arığıda sasksel olarak oralama GDP %,69 arar. Loas % arığıda sasksel olarak oralama GDP %, arar. M2 % arığıda sasksel olarak oralama GDP % 4,44 azalır. M3 % arığıda sasksel olarak oralama GDP % 4,3 arar. Haa düzelme kasayısıı değer.28 dr. Bu souca göre ekoomk büyüme de gerçekleşe sapmaları her üç ayda yaklaşık.28 kadarıı orada kalkığı söylemekedr. Dğer br deyşle, uyarlama kasayısı sıfıra çok yakı olmadığı ç ekoomk deges kısa br sürede ekrar yakalayablecekr. Yaklaşık yılda ekrar uzu döem deges yakalaacakır. 6. Souç Bu çalışmada, fasal derleşme le büyüme lşks olup olmadığı, lşk var se ek pozf m yoksa egaf m olduğuu belrlemes ç Brm Kök Aalz çerçevesde Grager aalz yapılmışır. Yapıla ese Türkye 99 2 yılları çeyrek dlmler halde fasal derleşme ve ekoomk büyüme gösergeler belrleerek esler uygulamışır. Aalz soucuda elde edle blgler fasal derleşme ve ekoomk büyüme arasıdak uarsızlığı kısa döemde (6 ay le yıl arasıda) orada kalkacağı görülmüşür. Grager edesellk aalz souçları se edesellğ yöü esp edlmş, fasal derleşme ekoomk büyümeye sebep olduğu oraya çıkmışır. Bu çalışmada, Türkye de fasal gelşme/derleşme ve büyüme arasıda br bağı varlığı le bu bağı yöü fasal derleşmeye doğru olduğuu esp edlmşr. Bu souç, Robso arafıda fade edle alep akpl hpoez doğrulamakadır. Kısacası, ekoomlerde reel sekörü büyümes le fasal sekörü gelşeceğ soucuu doğurmakadır. Souç olarak, ekoom reel sekörüdek gelşme ve Selçuk Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs Dr. Mehme YILDIZ Özel Sayısı / 24 7

10 Fasal Derleşme, Ekoomk Büyüme ve Türk Fas Ssem (99-2) büyümeler asarrufları, yaırım ve büyümey arıracağıda bağlı olarak fasal pyasaları gelşmes ve derleşmes gb olumlu br souç doğurmuşur. Güümüz ekoomlerde ekoomk ve fasal eegrasyou geçerllğ fasal pyasaları derlk soruuu çok daha öeml hale germekedr. Çükü eegre olmuş pyasaları herhag br yerde oraya çıkacak br bozulma (krz) dğer ülkeler çok kolayca ekleyeblmekedr. Buda sorak çalışmalarda AB e aday ülke koumumdak Türkye le mevcu AB ülkeler (örek Yuasa) arasıda kıyaslamayı çere çalışmalar yapılablr. Kayakça AĞIR, Hüsey (2), Türkye de Fasal Lberalzasyo Ve Fasal Gelşme İlşks Ekoomerk Aalz, BDDK Kapları, No: 8, Akara. ASLAN, Özgür ve KÜÇÜKAKSOY, İsmal (26), Fasal Gelşme ve Ekoomk Büyüme İlşks: Türkye Ekooms Üzere Ekoomerk Br Uygulama, İsabul Üverses İksa Faküles Ekoomer ve İsask Dergs, Sayı:4. BDDK (26), Fasal Sekör Değerledrmes, Fasal Pyasalar Raporu, BDDK Yayıları, İsabul. DARICI, Havva, K. (29), Fasal Derleşme ve Ekoomk Büyüme İlşks: Gelşmeke Ola Pyasalar Öreğ, Zoguldak Karaelmas Üverses, Yüksek Lsas Tez, Zoguldak ENDERS, W. (24). Appled Ecoomerc Tme Seres. USA ERİM, Neşe ve TÜRK, Armağa (25), Fasal Gelşme ve İksad Büyüme, Kocael Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs () / 2. ERTEK, T., 996. Ekoomerye Grş, Bea Yayıları, İkc Basım, İsabul GUJARATİ, D.N. (999). Temel Ekoomer. Lera8ür Yayıcılık, İsabul KAR, Muhs (2), Fasal Kalkıma Ekoomk Büyüme Arasıdak Nedesellk İlşks, Türkye Öreğ, Dokuz Eylül Üverses İşleme Faküles Dergs, Cl 22. KAR, Muhs ve AĞIR H. (25), Fasal Derleşme Gösergeler Üzere Br Değerledrme, Fas-Polk ve Ekoomk Yorumlar Dergs, Cl 42, Sayı 496. KAZGAN, Güle (994), Ye Ekoomk Düzede Türkye' Yer, Alı Kaplar Yayıev, İsabul. LYNCH, Davd (996), Measurg Facal Secor Developme: A Sudy of Seleced Asa Pasfc Coures, Developg Ecoomes, Vol. 33, No., pp ONUR, Sara (25), Fasal Lberalzasyo ve GSMH Büyümes Arasıdak İlşk, ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Cl, Sayı. OKSAY, Sua (2), Fasal Pyasalarda Ye Yasal Düzelemeler İhyacı ve Türk Fas Ssem, Marmara Üverses Sosyal Blmler Esüsü Öer Dergs, C:75, No:, 9-8, s.3. SELEN, Ufuk (997), Fasal Serbesleşme ve Kamu Açıklarıı Eflasyos Eks, Baka ve Ekoomk Yorumlar Dergs TURGUT, Ahme (26), Fasal Eegrasyo ve Fasal Krzler: Türkye Öreğ (994, 2 ve 2 Krzler), Selçuk Üverses, Sosyal Blmler Esüsü, Yayılamamış Dokora Tez, Koya UÇAN, Okyay (23), Dövz Kuru Damkler, Seçk Kabev, Akara. UZUNOĞLU, Sad, Kerem Alk ve Ca Fua Gürlesel (995), Uluslararası Sermaye Harekeler Gelşmeke Ola Ülkelerde Makro Ekoomk Ekler Ve Türkye, IMKB Yayıları, İsabul. YELDAN, Erç (23), Neolberalzm İdeolojk Br Söylem Olarak Küreselleşme, der. A. H. KÖSE vd.; İksa Üzere Yazılar I, Küresel Düze: Brkm, Devle ve Sııflar. İleşm Yayıları, İsabul. YETİZ, Flz (28), Fasal Ssem Yapısı, Fasal Derleşme ve Ekoomk Büyüme İlşks, Türk Fas Ssem, Yayılamamış Yüksek Lsas Tez, Çukurova Üverses, Adaa. Selçuk Üverses Sosyal Blmler Esüsü Dergs Dr. Mehme YILDIZ Özel Sayısı / 24 8

Türkiye de Hisse Senedi Fiyatları ve Makro Ekonomik Değişkenler Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi: 1987-2008

Türkiye de Hisse Senedi Fiyatları ve Makro Ekonomik Değişkenler Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi: 1987-2008 Türkye de Hsse Seed Fyaları ve Makro Ekoomk Değşkeler Arasıdak İlşk Ekoomerk Aalz: 987-2008 Hall ALTINTAŞ İksa Bölümü, Ercyes Üverses e-posa: halas@ercyes.edu.r Fge TOMBAK İksa Bölümü, Bozok Üverses e-posa:

Detaylı

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi

Regresyon ve Korelasyon Analizi. Regresyon Analizi Regresyo ve Korelasyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo Aalz Regresyo aalz, aralarıda sebep-souç lşks bulua k veya daha fazla değşke arasıdak lşky belrlemek ve bu lşky kullaarak o kou le lgl tahmler (estmato)

Detaylı

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması

İki veri setinin yapısının karşılaştırılması İk ver set yapısıı karşılaştırılması Dağılım: 6,6,6 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: 6 td. apma: 0 Dağılım: 0,6,1 Ortalama: 6 Medya: 6 Mod: çoklu mod td: apma: 6 Amaç: Görüe Ötese Bakablmek Verler değşkelk durumuu

Detaylı

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar

Rasgele sayıda bağımlı aktüeryal risklerin beklenen değeri için alt ve üst sınırlar www.saskcler.org İsaskçler Dergs (8) 64-74 İsaskçler Dergs Rasgele sayıda bağımlı aküeryal rskler beklee değer ç al ve üs sıırlar Fah Tak Kırıkkale Üverses Fe-Edebya Faküles, İsask Bölümü 7-ahşha,Kırıkkale,

Detaylı

TARTIŞMA METNİ 2012/71 http ://www.tek.org.tr İMALAT SANAYİNDE YAPISAL DEĞİŞİM VE ÜRETKENLİK: TÜRKİYE, AKDENİZ BÖLGESİ VE MERSİN İLİ KARŞILAŞTIRMASI

TARTIŞMA METNİ 2012/71 http ://www.tek.org.tr İMALAT SANAYİNDE YAPISAL DEĞİŞİM VE ÜRETKENLİK: TÜRKİYE, AKDENİZ BÖLGESİ VE MERSİN İLİ KARŞILAŞTIRMASI TÜRKİYE EKONOMİ KURUMU TARTIŞMA METNİ 202/7 hp ://www.ek.org.r İMALAT SANAYİNDE YAPISAL DEĞİŞİM VE ÜRETKENLİK: TÜRKİYE, AKDENİZ BÖLGESİ VE MERSİN İLİ KARŞILAŞTIRMASI Me Alıok ve İsmal Tucer Bu çalışma

Detaylı

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine

Genelleştirilmiş Ortalama Fonksiyonu ve Bazı Önemli Eşitsizliklerin Öğretimi Üzerine Geelleşrlmş Oralama Foksyou ve Bazı Öeml Eşszlkler Öğrem Üzere Gabl ADİLOV, Gülek TINAZTEPE & Serap KEALİ * Öze Armek oralama, Geomerk oralama, Harmok oralama, Kuvadrak oralama ve bular arasıdak lşk vere

Detaylı

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi

Zaman Skalasında Box-Cox Regresyon Yöntemi Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:7, Sayı:, Yıl:0, ss.57-70. Zama Skalasıda Bo-Co Regresyo Yötem Atlla Özur İŞÇİ Sbel PAŞALI GÖKTAŞ ATMACA 3 M. Nyaz ÇANKAYA 4 Özet Hata term

Detaylı

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan

Önceki bölümde özetlenen Taylor metodlarında yerel kesme hata mertebesinin yüksek oluşu istenilen bir özelliktir. Diğer taraftan III.5.RUNGE-KUTTA METODLARI Öcek bölümde özelee Talor meodlarıda erel kesme aa merebes üksek oluşu sele br özellkr. Dğer araa ürevler buluma ve esaplaması pek çok problem ç karmaşık ve zama alıcı olduğuda

Detaylı

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ

Doç. Dr. M. Mete DOĞANAY Prof. Dr. Ramazan AKTAŞ TAHVİL DEĞERLEMESİ Doç. Dr. M. Mee DOĞANAY Prof. Dr. Ramaza AKTAŞ 1 İçerik Tahvil ve Özellikleri Faiz Oraı ve Tahvil Değeri Arasıdaki İlişki Tahvili Geiri Oraı ve Vadeye Kadar Geirisi Faiz Oraı Riski Verim

Detaylı

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç

Sayısal Türev Sayısal İntegrasyon İnterpolasyon Ekstrapolasyon. Bölüm Üç Sayısal Türev Sayısal İtegrasyo İterpolasyo Ekstrapolasyo Bölüm Üç Bölüm III 8 III-. Pvot Noktaları Br ( ) oksyouu değer, geellkle ekse üzerdek ayrık oktalarda belrler. Bu oktalara pvot oktaları der. Bu

Detaylı

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ

TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ TRAFİK SİMÜLASYON TEKNİKLERİ 2. HAFTA Doç. Dr. Haka GÜLER (2015-2016) 1. TRAFİK AKIM PARAMETRELERİ Üç öeml rafk akım parameres vardır: Hacm veya akım oraı, Hız, Yoğuluk. 2. KESİNTİSİZ AKIM HACİM E AKIM

Detaylı

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz;

Örnek A. Benzer tipteki 40 güç kaynağının dayanma süreleri aşağıdaki gibidir. Genişletilmiş frekans tablosu oluşturunuz; Öre A. Bezer pe 40 güç ayağıı dayama süreler aşağıda gbdr. Geşlelmş reas ablosu oluşuruuz;, 4,7 3, 3,4 3,3 3, 3,9 4, 3,4 4, 3,8 3,7 3,6 3,8 3,7 3,0,,6 3, 3,,6,9 3, 3,0 3,3 4,3 3, 4, 4,6 3, 3,3 4,4 3,9,9

Detaylı

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR

ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR ÖLÇÜM, ÖLÇÜM HATALARI ve ANLAMLI RAKAMLAR Ölçme, her deeysel blm temel oluşturur. Fzk blmde de teorler sıaması ç çeştl deeyler tasarlaır ve bu deeyler sırasıda çok çeştl ölçümler yapılır. Br fzksel celğ

Detaylı

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ

Değişkenler Arasındaki İlişkiler Regresyon ve Korelasyon. Dr. Musa KILIÇ Değşkeler Arasıdak İlşkler Regresyo ve Korelasyo Dr. Musa KILIÇ http://ks.deu.edu.tr/musa.klc 1. Grş Buda öcek bölümlerde celedğmz koular, br tek değşke ç yorumlamalar yapmaya yöelk statstk yötemler üzerde

Detaylı

1. GAZLARIN DAVRANI I

1. GAZLARIN DAVRANI I . GZLRIN DRNI I İdeal Gazlar ç: lm 0 RT İdeal gazlar ç: RT Hacm() basıçla() değşk sıcaklıklarda değşm ekl.. de gösterlmştr. T >T 8 T T T 3 asıç T 4 T T 5 T 7 T 8 Molar Hacm ekl.. Gerçek br gazı değşk sıcaklıklardak

Detaylı

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2

Parametrik Olmayan İstatistik Çözümlü Sorular - 2 Parametrk Olmaya İstatstk Çözümlü Sorular - Soru Böbrek hastalarıa at Kreat (KRT) değerlere lşk br araştırma yapılmak stemektedr. Buu ç rasgele seçle hastaya at Kreat değerler aşağıdak gb elde edlmştr

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

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA

ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA İstabul Tcaret Üverstes Fe Blmler Dergs Yıl: 11 Sayı: Güz 01 s. 19-35 ETKİN SINIR VE BETA KATSAYI KISITLI PORTFÖY SEÇİM MODELİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Cası KAYA 1, Oza KOCADAĞLI Gelş: 30.05.01 Kabul: 14.1.01

Detaylı

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ

TALEP TAHMİNLERİ. Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ TALEP TAHMİNLERİ Y.Doç.Dr. Alpagut YAVUZ Yöetm e temel foksyolarıda br ola plalama, e kaba taımıyla, şletme geleceğe yöelk alıa kararları br bleşkesdr. Geleceğe yöelk alıa kararları başarısı yöetcler yaptıkları

Detaylı

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS

BEKLENEN DEĞER VE VARYANS BEKLEE DEĞER VE VARYAS.1. İadel ve adesz öreklemede tüm mümkü örekler.. Beklee değer.3. Varyas.4. İk değşke ortak dağılımı.5. İstatstksel bağımsızlık.6. Tesadüf değşkeler doğrusal kombasyolarıı beklee

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

Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı İstatistikler Taımlayıcı İstatstkler Taımlayıcı İstatstkler br değerler dzs statstksel olarak geel özellkler taımlaya ölçülerdr Taımlayıcı İstatstkler Yer Göstere Ölçüler Yaygılık Ölçüler Yer Göstere Ölçüler Br dağılımı

Detaylı

ENERJİ TÜKETİMİ-İKTİSADİ BÜYÜME İLİŞKİSİ

ENERJİ TÜKETİMİ-İKTİSADİ BÜYÜME İLİŞKİSİ Kocael Ünverses Sosyal Blmler Ensüsü Dergs () 0 / :-5 ENERJİ TÜKETİMİ-İKTİSADİ BÜYÜME İLİŞKİSİ SUNA KORKMAZ * Meehan YILGÖR Öze: Enerj fakörü, ürünlern ürem sürecnde kullanılan öneml grdlerden brdr. Enerj

Detaylı

Cinsiyet Değişkeni Bağlamında Harcama Alt Grupları ve Gelir Đlişkisi: Dumlupınar Üniversitesi Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama.

Cinsiyet Değişkeni Bağlamında Harcama Alt Grupları ve Gelir Đlişkisi: Dumlupınar Üniversitesi Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama. Cnsye Değşken Bağlamında Harcama Al Grupları ve Gelr Đlşks: Dumlupınar Ünverses Öğrencler Üzerne Br Uygulama Mahmu ZORTUK * Öze: Đksa blmnn en öneml konuları arasında yer alan gelr le ükem lşks her dönem

Detaylı

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması

Tahmin Edicilerin ve Test Đstatistiklerinin Simülasyon ile Karşılaştırılması . Ders ĐSTATĐSTĐKTE SĐMÜLASYON Tahm Edcler ve Test Đstatstkler Smülasyo le Karşılaştırılması Đstatstk rasgelelk olgusu çere olay süreç ve sstemler modellemesde özellkle bu modellerde souç çıkarmada ve

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ

Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics) Dr. Musa KILIÇ Taımlayıcı İstatstkler (Descrptve Statstcs) Dr. Musa KILIÇ TANIMLAYICI ÖRNEK İSTATİSTİKLERİ YER ÖLÇÜLERİ (Frekas dağılışıı abss eksedek durumuu belrtr.) DEĞİŞİM ÖLÇÜLERİ ( Frekas dağılışıı şekl belrtr.).

Detaylı

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama

= k. Aritmetik Ortalama. Tanımlayıcı İstatistikler TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER. Sınıflanmış Seriler İçin Aritmetik Ortalama TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Taımlayıcı İstatstkler MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI D.E.Ü. İ.İ.B.F..B.F. EKONOMETRİ BÖLÜMÜ mehmet.aksarayl aksarayl@deu.edu.tr Yer Ölçüler (Merkez Eğlm Ölçüler)

Detaylı

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu

Bir KANUN ve Bir TEOREM. Büyük Sayılar Kanunu Br KANUN ve Br TEOREM Büyük Türkçe Sözlük kau Đg. law Doğa olaylarıı oluş edeler ortaya koya ve gelecektek olayları öcede kestrme olaağı vere bağıtı; Newto kauu, Kepler kauları. (BSTS / Gökblm Termler

Detaylı

İhracat, İthalat ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Nedensellik İlişkileri: Türkiye Örneği

İhracat, İthalat ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Nedensellik İlişkileri: Türkiye Örneği Uluslararası Alanya İşleme Faküles Dergs Inernaonal Journal of Alanya Faculy of Busness Yıl:05, C:7, S:, s. 87-94 Year:05, Vol:7, No:, s. 87-94 İhraca, İhala ve Ekonomk Büyüme Arasındak Nedensellk İlşkler:

Detaylı

Ki- kare Bağımsızlık Testi

Ki- kare Bağımsızlık Testi PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN Ki- kare Bağımsızlık Testi Daha öceki bölümlerde ölçümler arasıdaki ilişkileri asıl iceleeceğii gördük. Acak sıklıkla ilgileile veriler ölçüm

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ 8. HAFTA ISF404 SERMAYE PİYASALARI VE MENKUL KIYMETYÖNETİMİ PORTFÖY YÖNETİMİ II Doç.Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr Geleeksel Portföy Yaklaşımı, Bu yaklaşıma göre portföy bir bilim değil,

Detaylı

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2

TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ ( ) (TRANSLOG MALİYET FONKSİYONU UYGULAMASI) Yaşar AKÇAY 1 Kemal ESENGÜN 2 l Ta rr ım ı Ekooms Kog rres 6-8 - Eylül l 2000 Tek rrdağ TÜRKİYE ŞEKERPANCARI ÜRETİMİNDE FAKTÖR TALEP ANALİZİ (980-998) (TRANLOG MALİYET FONKİYONU UYGULAMAI) Yaşar AKÇAY Kemal EENGÜN 2. GİRİŞ Türkye tarımı

Detaylı

PETROL FİYATLARI İLE BORSA İSTANBUL UN KAPANIŞ FİYATLARI ARASINDAKİ SAKLI İLİŞKİNİN ANALİZİ

PETROL FİYATLARI İLE BORSA İSTANBUL UN KAPANIŞ FİYATLARI ARASINDAKİ SAKLI İLİŞKİNİN ANALİZİ Selçuk Ünverses İksad ve İdar Blmler Faküles Sosyal ve Ekonomk Araşırmalar Dergs (The Journal of Socal and Economc Research) ISSN: 1303 8370 / Ekm 2013 / Yıl: 13 / Sayı: 26 PETROL FİYATLARI İLE BORSA İSTANBUL

Detaylı

SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY FÖYÜ

SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK FAKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY FÖYÜ SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK-MİMARLIK AKÜLTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ MAKİNA ELEMANLARI LABORATUARI DENEY ÖYÜ DENEY I VİDALARDA OTOBLOKAJ DENEY II SÜRTÜNME KATSAYISININ BELİRLENMESİ DERSİN

Detaylı

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlee ver düzeleerek çzelgelerle, graklerle suulması çoğu kez yeterl olmaz. Geel durumu yasıtacak br takım ölçülere gereksm vardır. Bu ölçüler verler yalızca özlü br bçmde belrtmekle

Detaylı

NWSA-Social Sciences Received: May 2013 NWSA ID: 2013.8.4.3C0117 Accepted: October 2013 E-Journal of New World Sciences Academy

NWSA-Social Sciences Received: May 2013 NWSA ID: 2013.8.4.3C0117 Accepted: October 2013 E-Journal of New World Sciences Academy ISSN: 306-3/308-7444 Saus : Orgnal Sudy NWSA-Socal Scences Receved: May 203 NWSA ID: 203.8.4.3C07 Acceped: Ocober 203 E-Journal of New World Scences Acadey Burak Çaurdan Paukkale Unversy bcaurdan@pau.edu.r

Detaylı

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun:

Giriş. Değişkenlik Ölçüleri İSTATİSTİK I. Ders 5 Değişkenlik ve Asimetri Ölçüleri. Değişkenlik. X i ve Y i aşağıdaki gibi iki seri verilmiş olsun: Grş İSTATİSTİK I Ders Değşkelk ve Asmetr Ölçüler Ortalamalar, serler karşılaştırılmasıda her zama yeterl ölçüler değldr. Ayı ortalamayı sahp serler arklı dağılım göstereblrler. Bu edele serler karşılaştırılmasıda,

Detaylı

Polinom İnterpolasyonu

Polinom İnterpolasyonu Polom İterpolasyou (Ara Değer Bulma Br foksyou solu sayıdak, K, R oktalarıda aldığı f (, f (,, f ( değerler bls (foksyou keds blmyor. Bu oktalarda geçe. derecede br tek, P a + a + a + + a (... polumu vardır

Detaylı

İMKB BİLEŞİK 100 ENDEKSİ GETİRİ VOLATİLİTESİNİN ANALİZİ ANALYSIS OF ISTANBUL STOCK EXCHANGE 100 INDEX S RETURN VOLATILITY ABSTRACT

İMKB BİLEŞİK 100 ENDEKSİ GETİRİ VOLATİLİTESİNİN ANALİZİ ANALYSIS OF ISTANBUL STOCK EXCHANGE 100 INDEX S RETURN VOLATILITY ABSTRACT İsanbul Tcare Ünverses Sosyal Blmler Dergs Yıl:7 Sayı:3 Bahar 008 s.339-350 İMKB BİLEŞİK 00 ENDEKSİ GETİRİ VOLATİLİTESİNİN ANALİZİ Ünal H. ÖZDEN ÖZET Fnansal serlerde, aşıdıkları özellkler nedenyle doğrusal

Detaylı

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR

EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR EMEKLİLİK YATIRIM FONLARI DEĞERLENDİRMESİ AÇIKLAMA NOTLARI VE VARSAYIMLAR 2013 yılı fo getrs 02/01/2013-02/01/2014 tarhl brm pay değerler kullaılması le hesaplamıştır. 2013 yılı karşılaştırma ölçütü getrs

Detaylı

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz

TĐCARĐ MATEMATĐK - 5.2 Bileşik Faiz TĐCARĐ MATEMATĐK - 5 Bileşik 57ÇÖZÜMLÜ ÖRNEKLER: Örek 57: 0000 YTL yıllık %40 faiz oraıyla yıl bileşik faiz ile bakaya yatırılmıştır Bu paraı yılı souda ulaşacağı değer edir? IYol: PV = 0000 YTL = PV (

Detaylı

Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri

Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök Testleri, Eşbütünleşme, Hata Düzeltme Modelleri Yıldız Teknik Üniversiesi İkisa Bölümü Ekonomeri II Ders Noları Ders Kiabı: J.M. Wooldridge, InroducoryEconomericsA Modern Approach, 2nd. ed., 2002, Thomson Learning. Zaman Serisi Modelleri: Birim Kök

Detaylı

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması

Olabilirlik Oranı Yöntemine Dayalı, Yapısal Homojen Olmayan Varyans Testlerinin Piyasa Modeli İçin Karşılaştırılması Dokuz Eylül Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs, Clt:6, Sayı:, Yıl:011, ss.135-144 Olablrlk Oraı Yöteme Dayalı, Yaısal Homoje Olmaya Varyas Testler Pyasa Model İç Karşılaştırılması Flz KARDİYEN

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

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI

Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI Doç. Dr. Mehmet AKSARALI www.mehmetaksarayl İstatstksel araştırmalarda k yada daha çok değşke arasıdak lşk celemes ç e çok kullaıla yötemlerde brs regresyo aalzdr. Değşkeler arasıdak lşk matematksel br

Detaylı

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi

Lojistik Regresyonda Meydana Gelen Aşırı Yayılımın İncelenmesi Yüzücü Yıl Üverstes, Zraat Fakültes, Tarım Blmler Dergs (J. Agrc. Sc.), 008, 18(1): 1-5 Araştırma Makales/Artcle Gelş Tarh: 10.06.007 Kabul Tarh: 7.1.007 Lojstk Regresyoda Meydaa Gele Aşırı Yayılımı İcelemes

Detaylı

5.2. Tekne Form Eğrilerinin Temsilinde Kullanılan Spline Teknikleri

5.2. Tekne Form Eğrilerinin Temsilinde Kullanılan Spline Teknikleri 5.. eke Form Eğrler emslde Kullaıla ple ekkler Geelde polomları dereces verle ofse okası saısıa bağlı olduğu ç çok saıda oka le aımlı ola eke form eğrler dereces de üksek olmakadır. Yüksek derecede polomlarda

Detaylı

ZAMAN SKALASINDA BAZI KISMİ DİNAMİK DENKLEMLERİN SALINIMLILIĞI ÜZERİNE

ZAMAN SKALASINDA BAZI KISMİ DİNAMİK DENKLEMLERİN SALINIMLILIĞI ÜZERİNE ZAMAN SKALASINDA BAZI KISMİ DİNAMİK DENKLEMLERİN SALINIMLILIĞI ÜZERİNE DOKTORA TEZİ Dez UÇAR DANIŞMAN Doç. Dr. Yaşar BOLAT MATEMATİK ANABİLİM DALI TEMMUZ AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Detaylı

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ

ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 03.05.013 ÖRNEKLEME YÖNTEMLERİ ve ÖRNEKLEM GENİŞLİĞİ 1 Nede Örekleme? Öreklemde çalışmak ktlede çalışmakta daha kolaydır. Ktle üzerde çalışmak çok daha masraflı olablr. Çoğu durumda tüm ktleye ulaşmak

Detaylı

Diş sayısı tam sayı olması gerekmektedir. p p d. d m = ve

Diş sayısı tam sayı olması gerekmektedir. p p d. d m = ve DĐŞLĐLER Diş Boyuları Taba Kavisi (Fille Radius) Diş başı yüksekliği (Addedum) Taba yüksekliği(dededum) Diş yüksekliği (Addedum +Dededum) Taksima (Circular pich) Diş kalılığı (Tooh Thickess) Dişler arasıdaki

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

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455

İleri Teknoloji Bilimleri Dergisi Journal of Advanced Technology Sciences ISSN:2147-3455 İler Tekoloj Blmler Dergs Joural of Advaced Techology Sceces ISSN:47-3455 GÜÇ SİSTEMLERİNDE HARMONİKLERİN KRİTİK DEĞERLERE ETKİSİ Yusuf ALAŞAHAN İsmal ERCAN Al ÖZTÜRK 3 Salh TOSUN 4,4 Düzce Üv, Tekoloj

Detaylı

GENELLEŞTİRİLMİŞ BULANIK KÜMELER. Mehmet Şahin Gaziantep Üniversitesi, Matematik Bölümü, 27310, Gaziantep

GENELLEŞTİRİLMİŞ BULANIK KÜMELER. Mehmet Şahin Gaziantep Üniversitesi, Matematik Bölümü, 27310, Gaziantep GENEEŞTİRİMİŞ UANIK KÜMEER Mehme Şah Gazaep Üverses, Maemak ölümü, 27310, Gazaep ÖZET: u çalışmada öcelkle P ( br al ale olarak buludura bulaık kümeler GF ales br halka olarak yapıladırılmaka ve bu yapıı

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ .4.26 5. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ Mekul Kıymet Yatırımlarıı Değerlemesi Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Temel Değerleme Modeli Mekul Kıymet Değerlemesi

Detaylı

AB BORÇ KRİZİ VE BUNUN TÜRK DIŞ TİCARETİNE OLAN ETKİLERİ

AB BORÇ KRİZİ VE BUNUN TÜRK DIŞ TİCARETİNE OLAN ETKİLERİ AB BORÇ KRİZİ VE BUNUN TÜRK DIŞ TİCARETİNE OLAN ETKİLERİ Musafa ÖZTÜRK Yrd. Doç. Dr. Fah Ünverses, İİBF, Uluslararası Tcare Bölümü Osman Nur ARAS Doç. Dr. Fah Ünverses, İİBF, Uluslararası Tcare Bölümü

Detaylı

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Yönetim Örnek Sorular Güz 2015. Yrd. Doç. Dr. Rüstem Barış Yeşilay 1. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek. Örnek Fasal Yöetm Örek lar Güz 2015 Güz 2015 Fasal Yöetm Örek lar 2 Örek FİNNSL YÖNETİM ÖRNEKLER 1000 TL %10 fazde kaç yıl süreyle yatırıldığıda 1600 TL olur? =1000 TL, FV=1600 TL, =0.1 FV (1 ) FV 1600 (1 )

Detaylı

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak

YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarihli ve 25391 sayılı Resmi Gazete'de yayımlanmıştır.) BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayanak YILLIK ÜCRETLİ İZİN YÖNETMELİĞİ (03.03.2004 tarhl ve 25391 sayılı Resm Gazete'de yayımlamıştır.) Amaç BİRİNCİ BÖLÜM Amaç, Kapsam ve Dayaak Madde 1 Bu Yöetmelğ amacı, 4857 sayılı İş Kauuu 53 ücü maddes

Detaylı

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24

=... 29 İÇİNDEKİLER. E(X) = k... 22. 3.5. Pascal (Negatif Binom) Dağılımı... 22 1. 3.6. Hipergeometrik Dağılım... 22. N y= ... 24 İÇİNDEKİLER SİMGE LİSTESİ... KISALTMA LİSTESİ... v ÇİZELGE LİSTESİ... v ŞEKİL LİSTESİ... v ÖNSÖZ... v ÖZET... x ABSTRACT... x GİRİŞ... BÖLÜM : OLASILIK DAĞILIMLARI VE OLASILIK YOĞUNLUKLARI... BÖLÜM : OLASILIK

Detaylı

Türkiye de Turizm ve İhracat Gelirlerinin Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisinin Testi: Eşbütünleşme ve Nedensellik Analizi

Türkiye de Turizm ve İhracat Gelirlerinin Ekonomik Büyüme Üzerindeki Etkisinin Testi: Eşbütünleşme ve Nedensellik Analizi Süleyma Demirel Üiversiesi, Fe Bilimleri Esiüsü Dergisi, 6-2 ( 202), 20-2 Türkiye de Turizm ve İhraca Gelirlerii Ekoomik Büyüme Üzerideki Ekisii Tesi: Eşbüüleşme ve Nedesellik Aalizi Esra POLAT, Süleyma

Detaylı

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir.

değerine bu matrisin bir girdisi(elemanı,bileşeni) denir. Bir sütundan (satırdan) oluşan bir matrise bir sütun (satır) matrisi denir. Bölüm 2 Matrsler aım 2.1 F br csm, m, brer doğal sayı olsu. a F ( 1,.., m; j 1,..., ) olmak üzere, a11... a1 fadese m satır sütuda oluşa (veya m tpde) br F matrs der. am 1... a m Böyle br matrs daha sade

Detaylı

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ

ISF404 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ 4. HAFTA ISF44 SERMAYE PİYASALAR VE MENKUL KIYMETLER YÖNETİMİ PARANIN ZAMAN DEĞERİ VE GETİRİ ÇEŞİTLERİ Doç. Dr. Murat YILDIRIM muratyildirim@karabuk.edu.tr 2 Paraı Zama Değeri Paraı Zama Değeri Yatırım

Detaylı

Đst201 Đstatistik Teorisi I

Đst201 Đstatistik Teorisi I Đst20 Đstatstk Teors I DERSĐN TÜRÜ Zorulu DERSĐN DÖNEMĐ Yaz DERSĐN KREDĐSĐ Ulusal Kred: (4, 0, 0 ) 4 KTS: 7 DERSĐN VERĐLDĐĞĐ Bölüm: Đstatstk 200/20 Öğretm Yılı DERSĐN MCI Đstatstğ matematksel temeller

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

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

Seralarda Isıtma Kapasitelerinin Hesaplanmasına Yönelik Bir Bilgisayar Programı

Seralarda Isıtma Kapasitelerinin Hesaplanmasına Yönelik Bir Bilgisayar Programı Seralarda Isıma Kapaselernn Hesaplanmasına Yönelk Br Blgsayar Programı Gürkan Alp Kağan GÜRDİL 1, Kemal Çağaay SELVİ 1, Hasan ÖNDER 2 1 Ondokuz Mayıs Ünverses, Zraa Faküles, Tarım Maknaları Bölümü, Samsun

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI

BASAMAK ATLAYARAK VEYA FARKLI ZIPLAYARAK İLERLEME DURUMLARININ SAYISI Projesii Kousu: Bir çekirgei metre, metre veya 3 metre zıplayarak uzuluğu verile bir yolu kaç farklı şekilde gidebileceği ya da bir kişii veya (veya 3) basamak atlayarak basamak sayısı verile bir merdivei

Detaylı

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON)

BÖLÜM 4 KLASİK OPTİMİZASYON TEKNİKLERİ (KISITLI OPTİMİZASYON) BÖÜM 4 KASİK OPTİMİZASYON TEKNİKERİ KISITI OPTİMİZASYON 4. GİRİŞ Öcek bölülerde de belrtldğ b optzaso probleler çoğuluğu kısıtlaıcı oksolar çerektedr. Kısıtlaasız optzaso problelerde optu değer ede oksou

Detaylı

çözüm: C=19500 TL n=4 ay t=0,25 I i 1.yol: Senedin iskonto tutarı x TL olsun. Bu durumda senedin peşin değeri: P C I (19500 x) TL olarak alınabilir.

çözüm: C=19500 TL n=4 ay t=0,25 I i 1.yol: Senedin iskonto tutarı x TL olsun. Bu durumda senedin peşin değeri: P C I (19500 x) TL olarak alınabilir. 1 6)Kred değer 19500 TL ola br seet vadese 4 ay kala, yıllık %25 skoto oraı üzerde br bakaya skoto ettrlyor. Hesaplamada ç skoto metodu kullaıldığıa göre, seed skoto tutarı kaç TL dr? C=19500 TL =4 ay

Detaylı

Bilgisayar Destekli Fen Bilgisi Öğretiminin Öğrencilerin Fen Ve Bilgisayar Tutumlarına Etkisi

Bilgisayar Destekli Fen Bilgisi Öğretiminin Öğrencilerin Fen Ve Bilgisayar Tutumlarına Etkisi The Turkish Olie Joural of Educaioal Techology TOJET Ocober 2003 ISSN: 1303-6521 volume 2 Issue 4 Aricle 12 Bilgisayar Desekli Fe Bilgisi Öğreimii leri Fe Ve Bilgisayar Tuumlarıa Ekisi Yrd. Doç.Dr. Nilgü

Detaylı

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE

ARAŞTIRMA MAKALESİ / RESEARCH ARTICLE ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLİM VE TEKNOLOJİ DERGİSİ A Uygulamalı Blmler ve Mühedslk ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY A Appled Sceces ad Egeerg Clt/Vol.: 3-Sayı/No: : 5-63 (202 ARAŞTIRMA

Detaylı

White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini

White ın Heteroskedisite Tutarlı Kovaryans Matrisi Tahmini Yoluyla Heteroskedasite Altında Model Tahmini Ekonomeri ve İsaisik Sayı:4 006-1-8 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ Whie ın Heeroskedisie Tuarlı Kovaryans Marisi Tahmini Yoluyla Heeroskedasie Alında Model Tahmini

Detaylı

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI

PORTFÖY OPTİMİZASYONUNDA ORTALAMA MUTLAK SAPMA MODELİ VE MARKOWITZ MODELİNİN KULLANIMI VE İMKB VERİLERİNE UYGULANMASI Süleyma Demrel Üverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs Y.2008, C.3, S.2 s.335-350. Suleyma Demrel Uversty The Joural of Faculty of Ecoomcs ad Admstratve Sceces Y.2008, vol.3, No.2 pp.335-350. PORTFÖY

Detaylı

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr.

Mühendislikte Olasılık, İstatistik, Risk ve Güvenilirlik Altay Gündüz. Mühendisler için İstatistik Prof. Dr. Mehmetçik Bayazıt, Prof. Dr. İSTATİSTİK DERSİ (BAÜ Müh-Mm Fakültes Dr. Bau Yağcı KAYNAKLAR Mühedslkte Olasılık, İstatstk, Rsk ve Güvelrlk Altay Güdüz Blgsayar (Ecel Destekl Uygulamalı İstatstk Pro. Dr. Mustaa Akkurt Mühedsler ç İstatstk

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Ders 3: MERKEZİ EĞİLİM VE DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Prof. Dr. İrfa KAYMAZ Taım Araştırma souçlarıı açıklamasıda frekas tablosu ve poligou isteile bilgiyi her zama sağlamayabilir. Verileri

Detaylı

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları

5.1 Olasılık Tarihi. 5.2. Temel Olasılık Kavramları 5 OLSILIK 5.. Olasılık Tarh 5.. Temel Olasılık Kavramları 5.3. Deeysel Olasılık 5.4. Temel olasılık Teoremler 5.5. Olasılığı Tolaablrlk Kuralı: 5.6. Olasılığı çarım kuralı: 5.7. Değl ağıtısı: 5.8. Koşullu

Detaylı

Pareto Dağılımı Altında Bühlmann-Straub Kredibilite ve Karma Etki Modelinde Prim Tahmini Modellemesi

Pareto Dağılımı Altında Bühlmann-Straub Kredibilite ve Karma Etki Modelinde Prim Tahmini Modellemesi Süleyma Demrel Üverses Fe Blmler Esüsü Dergs 16- ( 01) 191-03 Pareo Dağılımı Alıda Bühlma- Kredble ve Ek Modelde Prm Tahm Modellemes Meral EBEGİL *1 Fkr GÖKPINAR 1 1 Gaz Üverses Fe Faküles İsask Bölümü

Detaylı

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy

denklemini sağlayan tüm x kompleks sayılarını bulunuz. denklemini x = 64 = 2 i şeklinde yazabiliriz. Bu son kompleks sayıları için x = 2iy Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Necp ŞİMŞEK Problem. deklem sağlaya tüm kompleks sayılarıı buluu. Çöüm deklem şeklde yaablr. Bu so y kompleks sayıları ç y yaalım. Bu taktrde deklemde, baı y ( ) y elde edlr. Burada

Detaylı

DOĞRUDAN SERMAYE YATIRIMLARI, TİCARİ DIŞA AÇIKLIK VE EKONOMİK BÜYÜME ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE VE BRICS ÜLKELERİ ÖRNEĞİ

DOĞRUDAN SERMAYE YATIRIMLARI, TİCARİ DIŞA AÇIKLIK VE EKONOMİK BÜYÜME ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE VE BRICS ÜLKELERİ ÖRNEĞİ Doğuş Ünverses Dergs 7 () 206 83-95 DOĞRUDAN SERMAYE YATIRIMLARI TİCARİ DIŞA AÇIKLIK VE EKONOMİK BÜYÜME ARASINDAKİ İLİŞKİ: TÜRKİYE VE BRICS ÜLKELERİ ÖRNEĞİ THE RELATIONSHIP BETWEEN FOREIGN DIRECT INVESTMENT

Detaylı

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim.

Tarihli Mühendislik ekonomisi final sınavı. Sınav süresince görevlilere soru sormayın. Başarılar dilerim. 6..27 Tarhl Mühedslk ekooms fal sıavı Süre 9 dakka Sıav Saat: Sıav süresce görevllere soru sormayı. Başarılar dlerm. D: SOYD: ÖĞRENCİ NO: İMZ: Tek ödemel akümüle değer faktörü Tek ödemel gücel değer faktörü

Detaylı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı

TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi İKT351 Ekonometri I, Ara Sınavı TOBB Ekoom ve Tekoloj Üverstes İKT351 Ekoometr I, Ara Sıavı Öğr.Gör.: Yrd. Doç. Dr. A. Talha YALTA Ad, Soyad: Açıklamalar: Bu sıav toplam 100 pua değerde 4 soruda oluşmaktadır. Sıav süres 90 dakkadır ve

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

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 24, Sayı: 2, TÜRKİYE DE KREDİ KULLANIMI - EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ

Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt: 24, Sayı: 2, TÜRKİYE DE KREDİ KULLANIMI - EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ Aaürk Ünverses İksad ve İdar Blmler Dergs, Cl: 24, Sayı: 2, 200 2 TÜRKİYE DE KREDİ KULLANIMI - EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ Serve CEYLAN (*) Mehme DURKAYA (**) Öze: Kredler ve reel ekonom arasındak ekleşm

Detaylı

Vakumlu Ortamda Doymuş Buharla Đplik Kondisyonlama Đşleminde Kütle Transferi Analizi

Vakumlu Ortamda Doymuş Buharla Đplik Kondisyonlama Đşleminde Kütle Transferi Analizi Teksil Tekolojileri Elekroik Dergisi Cil: 3, No: 1, 009 (31-37) Elecroic Joural o Texile Techologies Vol: 3, No: 1, 009 (31-37) TEK OLOJĐK ARAŞTIRMALAR www.ekolojikarasirmalar.com e-issn:- Makale (Paper)

Detaylı

4.Bölüm Tahvil Değerlemesi. Doç. Dr. Mete Doğanay Prof. Dr. Ramazan Aktaş

4.Bölüm Tahvil Değerlemesi. Doç. Dr. Mete Doğanay Prof. Dr. Ramazan Aktaş 4.Bölüm Tahvil Değerlemesi Doç. Dr. Mee Doğaay Prof. Dr. Ramaza Akaş Amaçlarımız Bu bölümü amamladıka sora aşağıdaki bilgi ve becerilere sahip olabileceksiiz: Tahvillerle ilgili emel kavramları bilmek

Detaylı

Kredibilite kuramnda panel veri modelleri ve trafik sigortas için bir uygulama

Kredibilite kuramnda panel veri modelleri ve trafik sigortas için bir uygulama www.saskcler.org saskçler Dergs 3 (00) 7-36 saskçler Dergs Kredble kuramda pael ver modeller ve rafk sgoras ç br uygulama Aslha eürk Haceepe Üverses Fe Faküles Aküerya Blmler Bölümü 06800-Beyepe, Akara,ürkye

Detaylı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı

GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALARI. Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kiracı GÜÇLÜ BETA HESAPLAMALAI Güray Küçükkocaoğlu-Arzdar Kracı Özet Bu çalışaı aacı Fasal Varlıkları Fyatlaa Model (Captal Asset Prcg Model) Beta katsayısıı hesaplarke yaygı olarak kulladığı sırada e küçük kareler

Detaylı

ENERJİ TÜKETİMİ VE EKONOMİK BÜYÜME: GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER İÇİN BİR PANEL EŞBÜTÜNLEŞME ANALİZİ

ENERJİ TÜKETİMİ VE EKONOMİK BÜYÜME: GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER İÇİN BİR PANEL EŞBÜTÜNLEŞME ANALİZİ önem ve Ekonom Araşırmaları Dergs / Journal of Managemen and Economcs Research Cl/Volume: 5 Sayı/Issue: Ocak/January 207 Do: hp://dx.do.org/0.6/yead.306823 EERJİ TÜKETİMİ VE EKOOMİK BÜÜME: GELİŞMEKTE OLA

Detaylı

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN BİLİMLERİ DERGİSİ Clt: 2 Sayı: 3 sh 87-02 Ekm 200 VOLTERRA SERİLERİ METODU İLE DOĞRUSAL OLMAYAN SİSTEMLERİN FREKANS BOYUTUNDA ANALİZİ İÇİN NET TABANLI ARAYÜZ TASARIMI (DESIGN

Detaylı

Avrupa Birliği ve Türkiye de Mali Saydamlığın Panel Veri Yöntemi ile Analizi

Avrupa Birliği ve Türkiye de Mali Saydamlığın Panel Veri Yöntemi ile Analizi EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Cl: Özel Sayı 0 ss. 59-73 Avrupa Brlğ ve Türkye de Mal Saydamlığın Panel Ver Yönem le Analz Fscal Transparency of he European Unon and Turkey wh Panel Daa Analyss

Detaylı

Quality Planning and Control

Quality Planning and Control Qualty Plag ad Cotrol END 3618 KALİTE PLANLAMA VE KONTROL Prof. Dr. Mehmet ÇAKMAKÇI Dokuz Eylül Üverstes Edüstr Mühedslğ Aablm Dalı 1 Qualty Maagemet İstatstksel Proses Kotrol Kotrol Kartları 2 END 3618

Detaylı

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ

GRİ MARKOV KESTİRİM MODELİ KULLANILARAK DÖVİZ KURU TAHMİNİ Joural of Ecoomcs, Face ad Accoutg (JEFA), ISSN: 48-6697 Year: 4 Volume: Issue: 3 CURRENCY EXCHANGE RATE ESTIMATION USING THE GREY MARKOV PREDICTION MODEL Omer Oala¹ ¹Marmara Uversty. omeroala@marmara.edu.tr

Detaylı

YÜKSEK PLANLAMA KURULU

YÜKSEK PLANLAMA KURULU YÜKSEK PLANLAMA KURULU Tarh : 4/02/2008 Karar No : 2008/T-5 Konu : Enerj KİT lernn Uygulayacağı Malye Bazlı Fyalandırma Mekanzmasının Usul ve Esasları Yüksek Planlama Kurulu nca; Enerj ve Tab Kaynaklar

Detaylı

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler

Dolar Kurundaki Günlük Hareketler Üzerine Bazı Gözlemler Dolar Kurundaki Günlük Harekeler Üzerine Bazı Gözlemler Türkiye Bankalar Birliği Ekonomi Çalışma Grubu Toplanısı 28 Nisan 2008, İsanbul Doç. Dr. Cevde Akçay Koç Finansal Hizmeler Baş ekonomis cevde.akcay@yapikredi.com.r

Detaylı

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI

PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI PÜRÜZLÜ AÇIK KANAL AKIMLARINDA DEBİ HESABI İÇİN ENTROPY YÖNTEMİNİN KULLANILMASI Mehmet ARDIÇLIOĞLU *, Galp Seçkn ** ve Özgür Öztürk * * Ercyes Ünverstes, Mühendslk Fakültes, İnşaat Mühendslğ Bölümü Kayser

Detaylı

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME

TABAKALI ŞANS ÖRNEKLEME 6 TABAKAI ŞA ÖREKEME 6.. Populasyo ortalaması ve populasyo toplamıı tam 6.. Populasyo ortalamasıı ve toplamıı varyası 6... Populasyo ortalamasıı varyası 6... Populasyo toplamıı varyası 6..3. Ortalama ve

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

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI

KONTROL KARTLARI 1)DEĞİŞKENLER İÇİN KONTROL KARTLARI 1 KONTOL KATLAI 1)DEĞİŞKENLE İÇİN KONTOL KATLAI Ölçe,gözle veya deey yolu le elde edle verler değşke(ölçüleblr-sürekl) ve özellk (sayılablr-keskl) olak üzere başlıca k gruba ayrılır. Değşke verler belrl

Detaylı

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme

SAYISAL ÇÖZÜMLEME. Sayısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME Saısal Çözümleme SAYISAL ÇÖZÜMLEME 8. Hafta İNTERPOLASYON Saısal Çözümleme 2 İÇİNDEKİLER Ara Değer Hesabı İterpolaso Doğrusal Ara Değer Hesabı MATLAB ta İterpolaso Komutuu Kullaımı Lagrace

Detaylı

BAŞLAYINIZ DENİLMEDEN SORU KİTAPÇIĞINI AÇMAYINIZ.

BAŞLAYINIZ DENİLMEDEN SORU KİTAPÇIĞINI AÇMAYINIZ. KİTAPÇIK TÜRÜ A T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI YENİLİK VE EĞİTİM TEKNOLOJİLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ Ölçme, Değerledrme ve Yerleşrme Grup Başkalığı 3. GRUP İSTATİSTİKÇİ MALİYE BAKANLIĞI PERSONELİNE YÖNELİK UNVAN

Detaylı