FİNANSAL MODELLEME. Doç.Dr.Aydın ULUCAN Hacettepe Üniversitesi

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "FİNANSAL MODELLEME. Doç.Dr.Aydın ULUCAN Hacettepe Üniversitesi"

Transkript

1 FİNANSAL MODELLEME Doç.Dr.Aydın ULUCAN Hacettepe Ünverstes

2 KARAR VERME Karar verme, ş dünyasının çalışmasını sağlayan temel unsurlardandır. Tüm yönetcler, bulundukları faalyet alanı ve kademelernden bağımsız olarak stratejk düzeyden operasyonel düzeye kadar çeştlenen genş br yelpazede kısa, orta, uzun döneml kararlar verrler.

3 KARAR SÜRECİ ÖZELLİKLERİ Günümüzde herhang br değer olan kararlar vereblmek çn büyük ölçekl verler çeren problemlerle uğraşmak zorundayız. Artan etkleşm düzey, artık ş dünyası kararlarını büyük ölçekl platformlara taşımıştır. Karar verme sürecnde gözönünde bulunduracağımız alternatf sayısı, karmaşık ve çeştlenmş br yapıdak günümüz ş dünyasında çok artmıştır. Karar verc çok sayıda alternatf eşanlı olarak gözönünde bulundurmak zorundadır. Sürekl olarak değşmn yaşandığı ş dünyasında, gelecekle lgl belrszlk çok artmıştır. Karar verc gelecekte karşılaşableceğ farklı durumlar çn farklı karar senaryoları üretmek zorundadır.

4 OR/MS ve Modelleme Yönetm Blm (Management Scence-MS), blmsel yaklaşımı, matematksel modeller ve blgsayar algortmaları yardımıyla yönetsel karar verme sürecne uyarlamayı hedef ednmş br dsplndr. Yönetm Blm dspln Yöneylem Araştırması (Operatons Research-OR) olarak da adlandırılmaktadır.

5 OR/MS Yönetm Blmnn temelnde matematksel modelleme yatmaktadır. En bast açıklamasıyla matematksel model, br gerçek hayat problemnn sayısal olarak matematksel fadelerle göstermdr. Yakın geçmşe kadar karmaşık matematksel modeller ve ana blgsayarlarda çalışan üst düzey yazılımlarıyla son derece uzmanlık gerektren br dspln olan Yönetm Blm, son yıllarda özellkle elektronk hesap tabloları ve bunların üzernde çalışan yazılımların gelşmesyle tüm karar verclern kullanableceğ br yapıya bürünmüştür.

6 Amaç Semnermzn temel amacı karar vercnn karar verme sürecne destek sağlamak amacıyla Yönetm Blm modellern blgsayar destekl ortamlarda oluşturup kullanmaktır.

7 Teknkler Doğrusal Programlama Tamsayılı Programlama Doğrusal Olmayan Programlama Karar Ağaçları Smülasyon

8 Araçlar MS Ecel Solver (Ecel Eklents) Solver Table (Ecel Eklents) TreePlan (Ecel (Ecel Eklents)

9 LP, IP ve Uygulamaları

10 NLP ve Uygulamaları

11 Karar Modeller

12 Smülasyon Modeller

13 Başarılı OR/MS Uygulamaları (Fnans Sektörü) AT&T Sermaye Şrketnde Kred Verme ve Ger Toplama Kararlarının Otomatkleştrlmes AT&T Sermaye şrket ABD dek halka açık en büyük leasng ve kred verme şrketdr. Şrket 12 mlyar dolarlık br aktf büyüklüğünü yönetmektedr. Küçük şletme kredlern arttırmak ve karlı br hale sokmak çn 1992 yılında üç aşamalı otomatk karar verme sstem gelştrlmştr. Bu üç aşamalı sstem, kred başvurusu kararları, kred zleme kararları ve ödenmeyen kredlern toplanması le lgl kararları otomatkleştren stratejler çermekteyd l yıllarda projenn hayata geçmesyle küçük şletme kredlernn büyük br kısmı (%73) bu otomatk sstemle verlmeye başlanmış ve yıllık 685 mlyon dolarlık yen kred hacmne ulaşılmıştır. Yen sstemn kullanılmasıyla kred başvurularına cevap süres çok kısalmış bu da şrketn rekabet gücünü öneml oranda arttırmıştır. Öte yandan kred başvuru ve ger toplama süreçlerndek operasyonel malyetlerde yıllık 3.1 mlyon dolarlık azalma da karlılığı arttırmıştır. Son olarak karar kaltesnn artmasıyla ş hacm yıllık 86 mlyon dolar artmış ve kötü borçlardan doğan kayıplar 1.1 mlyon dolar azalmıştır. (INTERFACES 27:1 Ocak-Şubat 1997)

14 Başarılı OR/MS Uygulamaları (Fnans Sektörü) GMO Yatırım Şrketnde Karışık Tamsayı Programlama le Portföy Oluşturma GMO yatırım şrket hedefledğ lkdte, devr hızı ve beklenen getr düzeylerne sahp yatırım portföyler oluşturmak çn karışık tamsayı programlama teknğn kullanan br karar destek sstem gelştrmştr. Model aynı zamanda bu hedeflere en az sayıda şlem ve hsse sened le ulaşmayı da sağlamakdır. Öte yandan bu model kullanarak alt portföyler olan 11 ana portföy oluşturan şrket, 8 mlyar dolarlık br varlığı yönetmektedr. Yen sstemn faydaları olarak; müşterler kaybedlmeden yen büyüme fırsatları yaratılması, portföydek hsse sayıları %40-60 azaltılması, alım-satım emrlernn %75-85 azalarak 4 mlyon dolar gerlemes sayılablr. (INTERFACES 29:1 Ocak-Şubat 1999)

15 Başarılı OR/MS Uygulamaları (Fnans Sektörü) Leasng Portföyü Planlama Model Yapılan br leasng şlemnn güvenlr ve verg avantajı yaratacak yapıda olmasını sağlamak çn dkkatl br kar maksmzasyonu planlaması yapılmalıdır. New England Merchants Leasng Corporaton, bu amaçla OR teknklern kullanan blgsayar destekl br portföy yönetm model gelştrmştr. Model başarıyla yönetsel karar sürecne entegre edlmş ve 200 mlyon doların üzernde br portföyün uzun döneml planlamasında başarıyla kullanılmaktadır.

16 Başarılı OR/MS Uygulamaları (Fnans Sektörü) Japon Sgorta Şrket Aktf-Pasf Yönetm çn Çok Aşamalı Stokastk Programlama Model Yasuda Sgorta şrket çn gelştrlen aktf-pasf yönetm model karar verclern rsk modellere dahl edp optmal yatırım stratejlern belrlemelern sağlamıştır. Japon sgorta sstemndek karmaşık düzenlemeler de sağlayan model kullanıldığı lk k yılda şrketn karını 79 mlyon dolar arttırmıştır.

17 Başarılı OR/MS Uygulamaları (Fnans Sektörü) Towers Perrn-Tllnghast da Aktf- Pasf Yönetm Emekllk planlarının oluşturulması ve yönetlmesnde doğrusal olmayan programlamayla aktf-pasf yönetm model gelştren ve kullanan TFT şrket $450 mlyon dolarlık br hacm artışı sağlamıştır.

18 Karar Modellernn Temel Bleşenler Karar Değşkenler: Amaca ulaşmak çn kontrol edlen faktörler. Amaç Fonksyonu: Ulaşılmak stenen hedefn karar değşkenlernn fonksyonu olarak matematksel fades. Kısıtlar: Karar değşkenlernn alableceğ değerler üzerndek sınırlama ya da gereksnmler. Kısıtlar da amaç fonksyonu gb karar değşkenlernn çerldğ matematksel fonksyonlar olarak fade edlr. Parametreler: Model etkleyen ancak karar vercnn kontrol edemedğ faktörler. Varsayımlar: Model oluşturulurken doğru oldukları kabul edlen olgular.

19 Modellemede hesap tablolarını kullanmak karar vercye öneml avantajlar sağlamaktadır Model oluşturan parametrelerdek olası değşmelere karşı modeln nasıl davrandığı anında gözleneblr. Bu da karar vercye farklı durumlar çn senaryo analzler (what-f analyss) sağlar. Büyük ölçekl modeller, hesap tabloları altında çalışan model çözücülerle hızlı ve etkn şeklde çözüleblmektedr. Bell br mantık zncr dahlnde hesap tablosu üzernde oluşturulan matematksel modeller, problemn daha y anlaşılıp yorumlanması, üst yönetme daha anlaşılablr şeklde gösterlmesne olanak sağlamaktadır. Oluşturulan modeller, karar vercnn gelecekte karşılaşableceğ potansyel karar süreçlernde de modfye edlerek kullanılablr. Tüm örgütte problem çözme sürecne standart br yaklaşım sağlayarak, kşsel önyargıları ortadan kaldırır. Etkl raporlama özellkleryle, profesyonel raporlar ve ntranet sunumları oluşturmak oldukça sıradan br şlem halne dönüşmüştür.

20 Doğrusal Programlama Doğrusal Programlama yaklaşımı, doğrusal br yapıdak kısıtları hlal etmeden, doğrusal formdak amaç fonksyonunu en ylemey (maksmze yada mnmze etmey) sağlayan, bu enyleme sonucunda karar değşkenlernn aldıkları değerler bulan br yaklaşımdır. Her doğrusal programlama modelnn üç temel bleşen vardır: karar değşkenler, amaç fonksyonu ve kısıtlar. Doğrusal programlama, kısıtlı br optmzasyon yaklaşımı olmasından dolayı, kıt kaynakların lglenlen amacı optmze edecek şeklde dağıtılması olarak da tanımlanablr.

21 Doğrusal Programlama Maks kısıtlar < < < > 300 1, 2, 3 > 0

22 Örnek SüperPlast şrket blgsayarlar çn 3 farklı modelde blgsayar kasası üretmektedr; Standart, Performa ve Ultra. Her br kasanın üretm çn k ayrı maknada şlem gerekmekte ve her br makna haftada 6000 dakka çalışablmektedr. Blgsayar kasalarının üretm çn maknalarda harcanan süre (dakka) aşağıdak tabloda verlmştr. Makna Ürün Modeller Standart Performa Ultra

23 Depolama alanı kısıtı nedenyle haftada 1500 den fazla blgsayar kasası üretlememektedr. Şrket yaptığı br anlaşma nedenyle her hafta en az 300 adet Standart kasa üretmek zorundadır. SüperPlast ürettğ tüm blgsayar kasalarını satablmekte herbr kasadan aşağıdak mktarda kar (mlyon TL.) elde etmektedr. Ürün Modeller Standart Performa Ultra Kar

24 SüperPlast şu anda Standart dan haftada 750 tane üretmekte, Perfoma ve Ultra dan se üretmemektedr. Şrket yönetm şu ank üretm poltkalarının yleştrlme olasılığını araştırmaktadır. SüperPlast haftalık karını maksmze etmek çn herbr üründen kaçar adet üretmeldr?

25 Çözüm Bu örnekte şrket yönetm Optmal Üretm Planını elde etmek stemektedr. Optmal Üretm Planını elde etmek çn yönetmn vermes gereken karar, hang üründen kaçar adet üretlmes gerektğdr. Bu kararı vermek çn lk olarak, karar değşkenler şu şeklde tanımlanmalıdır: 1: Standart modelden her hafta üretlecek mktar. 2: Performa modelnden her hafta üretlecek mktar. 3: Ultra modelnden her hafta üretlecek mktar.

26 Amaç Fonksyonu İknc aşamada, Optmal Üretm Planını elde etmek çn hang performans krternn baz alınacağı belrlenmel ve bu krter doğrultusunda amaç fonksyonu oluşturulmalıdır. Ma Amaç fonksyonunda yukarıdak örnekte de olduğu gb kar maksmze edleblr. Ancak, malyet, süre ya da şgücü gb kavramlar çn se mnmzasyon şeklnde amaç fonksyonları da oluşturulablr.

27 Bu fadenn, değşkenlern alacağı değere bağlı olan sol tarafı (SolT), kısıt fonksyonu olarak adlandırılır. < sembolü kısıtı br eştszlk kısıtı yapar. Makna kapastesn gösteren 6000 sabt se sağ taraf (SağT) olarak adlandırılır. Doğrusal programlama model kısıtlarında değşkenler eşt(sz)lğn sol tarafında, sabtler se sağ tarafında gösterlr. Kısıtlar Üçüncü aşamada se amaca ulaşmada engel teşkl edeblecek kısıtlar, matematksel eşt(sz)lkler olarak fade edlmeldr. Makna 1 n haftalık kapastes br kısıttır ve matematksel olarak şu şeklde fade edlr: < 6000

28 Kısıtlar Makna 2 nn haftalık kapaste kısıtı da şu şeklde fade edlr: < 6000 Depolama alanı sınırlaması nedenyle haftada en fazla 1500 adet blgsayar kasası üretlebleceğ de br kısıttır ve şu şeklde gösterlr < 1500

29 Kısıtlar Her hafta en az 300 adet Standart kasa üretme kısıtı se > şeklnde br eştszlktr. 1 > 300 Herhang br modelden negatf sayıda üretm yapılması fzksel olarak mkansız olduğu çn, bu durum negatf olamama şartı şeklnde fade edlmeldr. 1 > 0, 2 > 0, 3 > 0

30 Standart:750 Performa:0 Ultra:0 Yukarıdak kısıtları hlal etmeden üretm planını oluşturablecek sonsuz sayıda çözüm vardır. Bu çözümler uygun çözüm olarak adlandırılır < < < < < < > > 300 Şrketn haftalık karı se; = 9000 (mlyon TL.) dr.

31 Standart:500 Performa:500 Ultra:0 Ancak, şu ank üretm planının uygun br çözüm olması, optmal çözüm olmasını da gerektrmemektedr < < < < < < > > 300 Şrketn haftalık karı; = (mlyontl.) ye yükselecektr.

32 Standart:600 Performa:400 Ultra:0 Haftalık kar daha da artarak; = (mlyon TL.) ye yükselecektr. Ancak bu üretm planı daha yüksek kar getrmesne karşın uygun br çözüm değldr. Karşılanamayan kısıt vardır < < < < < < > > 300

33 Doğrusal Programlama Model Maks kısıtlar < < < > 300 1, 2, 3 > 0 Bu model çözülerek elde edlecek 1, 2, 3 karar değşkenlernn değer optmal çözüm olarak adlandırılır.

34 LP Modellernn Ecel de Formülasyonu 1. Öncelkle değşken değerlerne karşılık gelen hücreler ayrılır. Bzm örneğmzdek değşkenler; 1, 2, 3 çn C5, D5, E5 hücreler ayrılmıştır. Kuracağımız model Solver da çözüldükten sonra bu hücrelerde karar değşkenlernn optmal değerler hesaplanacak ve görünecektr. B C D E 2 SÜPERPLAST ÜRETİM PLANI 3 4 5

35 LP Modellernn Ecel de Formülasyonu 2. Bu aşamanın ardından, karar değşkenlernn smler tanımlanır. B5 hücresne Üretm Mktarı yazılmıştır. C4:E4 aralığına se modellern adları olan, Standart, Performa ve Ultra yazılmıştır B C D E 2 SÜPERPLAST ÜRETİM PLANI 3 4 Standart Performa Ultra 5 Üretm Mktarı

36 LP Modellernn Ecel de Formülasyonu 3. Bu noktada artık amaç fonksyonunu hazırlayablrz. Amaç fonksyonu olan Maks ün katsayılarını Ecel tablosundak C6:E6 aralığına yazdık. B C D E 2 SÜPERPLAST ÜRETİM PLANI 3 4 Standart Performa Ultra 5 Üretm Mktarı 6 Brm Kar Katkısı

37 LP Modellernn Ecel de Formülasyonu 4. Amaç fonksyonunun değernn hesaplanması çn F6 hücres hazırlanır. Bu hücreye fadesnn grlmes gerekldr. =SUMPRODUCT($C$5:$E$5;C6:E6) B C D E F G H 2 SÜPERPLAST ÜRETİM PLANI 3 4 Standart Performa Ultra 5 Üretm Mktarı 6 Brm Kar Katkısı Toplam Kar

38 LP Modellernn Ecel de Formülasyonu 5. Bu aşamada kısıtları yazmaya başlayablrz. Önce kısıtların katsayılarını ve başlıklarını amaç fonksyonunun katsayılarını yazdığımız gb yazablrz. Bu kısıtlardak herbr değşkenn katsayısını, o kısıtın sütununa yazıyoruz. B C D E F G H 2 SÜPERPLAST ÜRETİM PLANI 3 4 Standart Performa Ultra 5 Üretm Mktarı 6 Brm Kar Katkısı Toplam Kar 7 8 Kısıtlar 9 Makne Makne Depolama Standart 1

39 LP Modellernn Ecel de Formülasyonu Tüm kısıtların matematksel fadelern =SUMPRODUCT kullanarak her kısıtın katsayılarının sağındak hücreye yazacağız. F9: =SUMPRODUCT($C$5:$E$5;C9:E9) ( e karşılık gelyor) F10: =SUMPRODUCT($C$5:$E$5;C10:E10) ( e karşılık gelyor) F11: =SUMPRODUCT($C$5:$E$5;C11:E11) ( e karşılık gelyor) F13: =SUMPRODUCT($C$5:$E$5;C13:E13) (11 e karşılık gelyor)

40 LP Modellernn Ecel de Formülasyonu 6. Son olarak H6:H13 aralığına kısıtların sağ taraf sabtler yazılacak. B C D E F G H 2 SÜPERPLAST ÜRETİM PLANI 3 4 Standart Performa Ultra 5 Üretm Mktarı 6 Brm Kar Katkısı Toplam Kar 7 8 Kısıtlar Kullanım Kapaste 9 Makne < Makne < Depolama < Üretm Mnmum 13 Standart 1 > 300

41 Standart:750 Performa:0 Ultra:0 B C D E F G H 2 SÜPERPLAST ÜRETİM PLANI 3 4 Standart Performa Ultra 5 Üretm Mktarı Brm Kar Katkısı Toplam Kar 7 8 Kısıtlar Kullanım Kapaste 9 Makne < Makne < Depolama < Üretm Mnmum 13 Standart > 300

42 LP Modelnn SOLVER le Çözümü 1. Öncelkle Ecel üzernde br öncek kısımda hazırladığımız gb model hazırlanmalıdır. 2. Ardından Solver çalıştırılır. Solver a Ecel n Tools (Araçlar) menüsünün altında erşlr.

43 LP Modelnn SOLVER le Çözümü 3. Amaç fonksyonu, Set Target Cell bölümünde belrtlecektr. 4. Ardından amaç fonksyonunun tp Equal To kısmında Ma yada Mn seçeneklernden brs seçlerek belrtlr.

44 LP Modelnn SOLVER le Çözümü 5. Amaç fonksyonunun tanımlanmasının ardından karar değşkenler Solver a tanıtılmalıdır. Bunun çn Solver dyalog penceresnn By Changng Cells bölümüne gdlmes gerekr.

45 LP Modelnn SOLVER le Çözümü 6. Bu aşamada modeln kısıtları Solver a tanıtılacaktır. Yen br kısıt grmek çn Subject to the Constrants kısmında Add düğmesne basmak gerekmektedr. Add düğmesne bastıktan sonra karşımıza Add Constrant penceres çıkacaktır.

46 LP Modelnn SOLVER le Çözümü

47 LP Modelnn SOLVER le Çözümü 7. Solve düğmesne basarak optmal çözümü elde ederz.

48 LP Modelnn SOLVER le Çözümü

49 Answer Report Mcrosoft Ecel 9.0 Answer Report Target Cell (Ma) Cell Name Orgnal Value Fnal Value $F$6 Kar Adjustable Cells Cell Name Orgnal Value Fnal Value $C$5 Üretm Mktarı Standart $D$5 Üretm Mktarı Performa $E$5 Üretm Mktarı Ultra 0 0 Constrants Cell Name Cell Value Formula Status Slack $F$13 Standart Üretm 300$F$13>=$H$13 Bndng 0 $F$9 Makne 1 Kullanım 6000$F$9<=$H$9 Bndng 0 $F$10 Makne 2 Kullanım 4800$F$10<=$H$10 Not Bndng 1200 $F$11 Depolama Kullanım 1200$F$11<=$H$11 Not Bndng 300

50 Yatırım Planlaması Uygulaması EkonoBank yatırım uzmanı, elndek 1.5 trlyon TL lk fonu aylık getry maksmze edecek şeklde aşağıdak yatırım enstrümanlarına yatırmak stemektedr. Yatırım Enstrümanı Aylık Getr Vade Yapısı Rsk Verg Muafyet A %4.75 Uzun Yüksek Var B %4 Kısa Düşük Var C %4.5 Uzun Düşük Yok D %4.5 Uzun Yüksek Var E %4.5 Kısa Yüksek Yok

51 Yatırım Planlaması Uygulaması Uzman elndek fonun en azından %60 ını kısa vadel enstrümanlara yatırmak stemekte ve paranın %40 ından fazlasını yüksek rskl enstrümanlara yatırmak stememektedr. Elndek fonun en azından %40 ı verg muafyet olan enstrümanlara yatırılmalıdır. Bu problem çn aylık getry maksmze edecek doğrusal programlama modeln formülze ednz. Model Ecel e uyarlayıp çözünüz. Optmal çözüm ve karar değşkenlernn aldıkları değerler bulunuz.

52 Karar Değşkenler: Yatırım planlaması problemnde, her br çeştl yatırım enstrümanlarına yatırılacak mktara karşılık gelen 5 karar değşken tanımlanmalıdır. Bunlar; A = A yatırım enstrümanına yatırılacak mktar B = B yatırım enstrümanına yatırılacak mktar C = C yatırım enstrümanına yatırılacak mktar D = D yatırım enstrümanına yatırılacak mktar E = E yatırım enstrümanına yatırılacak mktar

53 Amaç Fonksyonu Problemn amacı çeştl yatırım enstrümanlarına yatırılacak mktarlarla elde edlecek getry maksmze etmektr. Dolayısıyla, karar değşkenler le o karar değşkenne karşılık gelen aylık getr değerler çarpılıp, sonra da tüm değerler toplanarak amaç fonksyonu elde edlr. Aşağıda amaç fonksyonu görülmektedr. Maks A B C D E

54 Kısıtlar Problemdek lk kısıt, toplam yatırılacak fonun 1.5 trlyon TL olmasını sağlayan aşağıdak kısıttır. A + B + C + D + E = 1500 Yatırım yapılacak fonun en azından %60 ını kısa vadel enstrümanlara yatırılmasını sağlayan kısıt ta şu şeklde yazılır. B + E 900 Yatırımın %40 ından fazlasının yüksek rskl enstrümanlara yatırılmamasını sağlayan kısıt se aşağıdak şeklde oluşturulur. A + D + E 600

55 Kısıtlar Yatırımın en azından %40 ının verg muafyet olan enstrümanlara yatırılmasını sağlayan kısıt aşağıda görülmektedr. A + B + D 600 Son olarak karar değşkenlernn negatf olamama kısıtları da aşağıda gösterldğ gb modele eklenmeldr. A, B, C, D, E 0

56 Matematksel Model Maks A B C D E Kısıtlar A + B + C + D + E = 1500 B + E 900 A + D + E 600 A + B + D 600 A, B, C, D, E 0

57 Ecel de Modelleme B C D E F G H I J K 2 EKONOBANK YATIRIM PLANI 3 4 Yatırım Alternatf Mktar Getr Vade Rsk Verg Muafyet Getr 5 A 236,62 %4,75 Uzun 0 Yüksek 1 Var 1 %4,75 6 B 536,62 %4,00 Kısa 1 Düşük 0 Var 1 %4,00 7 C 363,38 %4,50 Uzun 0 Düşük 0 Yok 0 %0,00 8 D 0 %4,50 Uzun 0 Yüksek 1 Var 1 %4,50 9 E 363,38 %4,50 Kısa 1 Yüksek 1 Yok 0 %0, mtl 65,41 mtl 900 mtl 600 mtl 773 mtl 32,70 mtl mtl 900 mtl 600 mtl 600 mtl 32,70 mtl Hücre Formül 12 %4,36 %60 %40 %40 %50 C10: =SUM(C5:C9) D10: =SUMPRODUCT($C$5:$C$9;D5:D9) F10: =SUMPRODUCT($C$5:$C$9;F5:F9) H10: =SUMPRODUCT($C$5:$C$9;H5:H9) J10: =SUMPRODUCT($C$5:$C$9;J5:J9) K10: =SUMPRODUCT($C$5:$C$9;K5:K9) F11: =F12*C11 H11: =H12*C11 J11: =J12*C11 K11: =K12*D10 D12: =D10/C10

58 Solver Parametreler

59 Optmal Çözüm B C D E F G H I J K 2 EKONOBANK YATIRIM PLANI 3 4 Yatırım Alternatf Mktar Getr Vade Rsk Verg Muafyet Getr 5 A 236,62 %4,75 Uzun 0 Yüksek 1 Var 1 %4,75 6 B 536,62 %4,00 Kısa 1 Düşük 0 Var 1 %4,00 7 C 363,38 %4,50 Uzun 0 Düşük 0 Yok 0 %0,00 8 D 0 %4,50 Uzun 0 Yüksek 1 Var 1 %4,50 9 E 363,38 %4,50 Kısa 1 Yüksek 1 Yok 0 %0, mtl 65,41 mtl 900 mtl 600 mtl 773 mtl 32,70 mtl mtl 900 mtl 600 mtl 600 mtl 32,70 mtl 12 %4,36 %60 %40 %40 %50 Bu çözüme göre EkonoBank A enstrümanına mlyar TL, B enstrümanına mlyar TL, C enstrümanına mlyar TL, D enstrümanına 0 TL ve E enstrümanına mlyar TL yatırmalıdır. Bu yatırım planı le 1.5 trlyon TL lk yatırımı le 65.4 mlyar TL (yada %4.36) getr elde edecektr.

60 Uygulama 1 Elndek 100 mlyar TL lk brkmn çeştl yatırım enstrümanlarına dağıtmak steyen Mert Bey hesabı olan aracı kurumdak yatırım danışmanı le görüşerek aşağıda tabloda rsk ve beklenen getr yapıları görülen yatırım enstrümanların yatırım yapmak üzere belrlemştr. Yatırım Enstrümanı Rsk Dereces Beklenen Aylık Getr Sektör Hsse Sened A 5 % 6.0 İmalat Hsse Sened B 4 % 5.5 Fnans Hsse Sened C 3 % 5.0 Fnans Hsse Sened D 2 % 4.5 Fnans Hsse Sened E 1 % 4.0 İmalat Hazne Bonosu - % Repo - % 2.5 -

61 Uygulama 1 Elndek fonu yukarıdak enstrümanlara nasıl dağıtacağı le lgl stratejler se aşağıda lstelenmştr. Tüm para yukarıdak yatırım enstrümanlarına dağıtılacaktır. Yatırım yapılacak tutarın en azından %15 gecelk repoda tutulacaktır. Hsse senetlerne yatırılan tutarın ortalama rsk dereces 3 ün altında olacaktır. Hçbr hsse senedne toplam portföyün %10 undan fazlası yatırılamayacaktır. Hazne bonosuna en azından hsse senetlerne yatırılan mktar kadar yatırım yapılacaktır. Paranın en az %10 u fnans sektörü hsselerne yatırılacaktır. Mert Beyn toplam aylık getrsn maksmze edecek şeklde hang yatırım enstrümanına ne kadar yatırması gerektğn bulan doğrusal programlama modeln formüle edp Ecel de çözünüz. Tüm portföyün aylık beklenen getrs ne kadar olacaktır?

62 Uygulama 2 Güven Bankası 5 farklı kred vermektedr. Bu kredlern tpler ve aylık faz oranları aşağıda verlmştr Kred Tp Faz Yüzdes (aylık) A (tcar) 5.5 B (ev) 3.5 C (oto) 5 D (ev 2) 4.5 E (kısa dönem) 6

63 Uygulama 2 Bankanın 100 trlyon TL. kred verebleceğ kaynağı vardır. Amacı se faz gelrn maksmze etmektr. Ancak verebleceğ kredlerle lgl bazı zorunlulukları vardır: C kreds, B kredsnn %25 nden fazla olamaz. A kreds en fazla D kreds kadar verleblr. Banka kredlernn en azından %50'sn B ve D tplernden vermeldr. B kreds, D kredsnn en azından 1.5 katı olmalıdır. E tp kred 10 trlyon TL y aşamaz. Bankanın kred dağıtım planını bulunuz.

64 Çok Döneml Nakt Akışı Problem Bu yapıdak problemlerde genellkle planlama dönem sonundak getr maksmze edlr. Karar verc yatırım enstrümanlarını karar değşkenler olarak seçer. Amacına ulaşmak çn hang yatırım enstrümanına ne kadar yatırım yapması gerektğn belrler. Dönemler çnde nakt akışının korunumu ve yatırım enstrümanlarına yapılablecek yatırımların alt-üst lmter modeldek kısıtları oluşturur.

65 Çok Döneml Nakt Akışı Problem Çevre Koruma Derneğnn bağışlardan topladığı ve doğal hayatı ve çevrey koruma faalyetlernde kullandığı fonlarında 500 mlyar TL brkm vardır ve bu brkm yatırımlara dağıtmak stemektedr. Dernek yatırım yapableceğ enstrümanları beş adete ndrgemştr. Bu enstrümanların nakt akış planı aşağıdak tabloda verlmştr. Nakt Akışları (her yılın başındak akışlar) Yatırım Enstrümanı A -1,00 1,00 0,70 B -1,00-1,80 C -1, ,10 D -1,00-1,85 E -1,00-1,75

66 Çok Döneml Nakt Akışı Problem Dernek A yatırım enstrümanına eğer 2003 başında 1 TL yatırırsa, 2004 başında 1 TL ve 2005 başında da 0,7 TL alacaktır. Öte yandan, eğer 1 TL sn 2004 başında B ye yatırırsa, 2006 yılı başında 1,80 TL kazanacaktır. Tablodak - şaretler nakt akışının olmadığı yatırım dönemlern göstermektedr. Her yıl başında derneğn elndek parasını yıllık %25 getr le para pyasalarında değerlendrme şansı da bulunmaktadır. Dernek, lkdtesn korumak çn en azından 50 mlyar TL y sürekl olarak para pyasalarında tutmak stemekte ve rsklerden kaçınmak çn de herhang br yatırım enstrümanına ve para pyasalarına 300 mlyar TL den fazla yatırmak stememektedr. Dernek 2006 yılı başındak toplam parasını maksmze etmek çn yatırımlarını nasıl oluşturmalıdır? Bu problem çn doğrusal programlama modeln formülze ednz. Model Ecel e uyarlayıp, Solver le çözünüz. Optmal çözüm ve karar değşkenlernn aldıkları değerler bulunuz.

67 Karar Değşkenler Çok döneml nakt akışı problemnde, her br çeştl yatırım enstrümanlarına yatırılacak mktara karşılık gelen 8 karar değşken tanımlanmalıdır. Bunlar; A = A yatırım enstrümanına yatırılan mktar B = B yatırım enstrümanına yatırılan mktar C = C yatırım enstrümanına yatırılan mktar D = D yatırım enstrümanına yatırılan mktar E = E yatırım enstrümanına yatırılan mktar P2003 = 2003 de para pyasasına yatırılan mktar P2004 = 2004 de para pyasasına yatırılan mktar P2005 = 2005 de para pyasasına yatırılan mktar

68 Amaç Fonksyonu Problemn amacı çeştl yatırım enstrümanlarına yatırılacak mktarlarla 2005 yılı sonunda elde edlecek getry maksmze etmektr. Dolayısıyla, 2005 yılında getr getren karar değşkenler le o karar değşkenne karşılık gelen yıllık getr değerler çarpılıp, sonra da tüm değerler toplanarak amaç fonksyonu elde edlr. Aşağıda amaç fonksyonu görülmektedr. Maks B C P2005

69 Kısıtlar Problemdek lk kısıt grubu, önümüzdek 3 yıl boyunca yıllık nakt grdler le nakt çıkışlarını brbrne eştleyerek nakt akışının korunumunu sağlayan kısıtlardır. A + C + D + E + P2003 = 500 A P B - P2004 = A D E P P2005 = 0

70 Kısıtlar Problemdek knc grup kısıtlar da, yatırım enstrümanlarına yatırılablecek mktarların alt-üst sınırlarını sağlayan aşağıdak kısıtlardır. A 300 P P B 300 P P C 300 P P D 300 E 300 Karar değşkenlernn negatf olamama kısıtları, A, B, C, D, E, P2003, P2003, P2003 0

71 Matematksel Model Maks B C P2005 Kısıtlar A + C + D + E + P2003 = 500 A P B - P2004 = A D E P P2005 = 0 A 300 P P B 300 P P C 300 P P D 300 E 300 A, B, C, D, E, P2003, P2003, P2003 0

72 Ecel de Modelleme Hücre Formül F14: =SUMPRODUCT($C$6:$C$13;F6:F13) G14: =SUMPRODUCT($C$6:$C$13;G6:G13) H14: =SUMPRODUCT($C$6:$C$13;H6:H13) I14: =SUMPRODUCT($C$6:$C$13;I6:I13) B C D E F G H I 2 ÇEVRE KORUMA DERNEĞİ 3 YATIRIM NAKİT AKIŞI PROBLEMİ 4 Yatırım Yatırılan Mnmum Maksmum Nakt Akışı 5 Enstrümanı Mktar Yatırım Yatırım A ,00 1,00 0,70 7 B ,00-1,80 8 C , ,10 9 D ,00-1,85 10 E ,00-1,75 11 P ,00 1,25 12 P ,00 1,25 13 P ,00 1,25 14 (mlyar TL) Toplam Gereken

73 Solver Parametreler

74 Bu çözüme göre Çevre Koruma derneğ A enstrümanına 300 mlyar TL, B enstrümanına 300 mlyar TL, C enstrümanına 144 mlyar TL, D enstrümanına 6 mlyar TL, 2003 de para pyasalarına 50 mlyar Tl, 2004 de para pyasalarına 63 mlyar TL ve 2005 de para pyasalarına 300 mlyar TL yatırmalıdır. Bu yatırım planı le 3 yılın sonunda 500 mlyar TL lk yatırmının değer TL ye çıkacaktır. Optmal Çözüm B C D E F G H I 2 ÇEVRE KORUMA DERNEĞİ 3 YATIRIM NAKİT AKIŞI PROBLEMİ 4 Yatırım Yatırılan Mnmum Maksmum Nakt Akışı 5 Enstrümanı Mktar Yatırım Yatırım A ,00 1,00 0,70 7 B ,00-1,80 8 C , ,10 9 D ,00-1,85 10 E ,00-1,75 11 P ,00 1,25 12 P ,00 1,25 13 P ,00 1,25 14 (mlyar TL) Toplam Gereken

75 Uygulama 3 Bankacı Ayşe hanım 5 yıl sonra ünversteye başlayacak olan kızı Ayln n 4 yıllık ünverste harcamaları çn şmdden tasarruf yapmaya başlamak stemektedr. Ayşe hanım ünverstenn lk yılı olan bu günden sonrak 6. yılda yıllık harcamasının 12 mlyar TL olacağını ve bu mktarın her yıl 2 mlyar TL artacağını tahmn etmektedr. Ayşe hanımın önümüzdek dönemlerde yatırım yapableceğ aşağıdak yatırım enstrümanları bulunmaktadır. Yatırım Alternatfler Yatırım Vadeler Dönemler A Her Yıl 1 yıl %30 B 1,3,5,7 2 yıl %70 C 1,4 3 yıl %105 D 1,3 5 yıl %210 E 1 7 yıl %325 Vade Sonu Getrler

76 Uygulama 3 Ayşe Hanım bu günden başlayacağı tasarruf mktarını mnmze edecek şeklde yatırımlarını planlamak stemektedr. Doğrusal programlama modeln kurup Ecel de çözünüz.

77 PORTFÖY OPTİMİZASYONU Doç.Dr.Aydın ULUCAN

78 MODERN PORTFÖY TEORİSİ Markowtz model, hedeflenen beklenen getr düzeyn karşılayacak mnmum varyanslı (mnmum rskl) portföyü bulmaya çalışır. Varsayımları,. Yatırımların getrler yatırımların çıktısı olarak fade edleblr.. Yatırımcının rsk tahmn, varlıkların ya da portföyün getrlernn varyansı le orantılıdır.. Yatırımcılar kararlarını verrken sadece beklenen getr ve getrnn varyansını model parametreler olarak kullanmaya razıdırlar. v. Yatırımcı rskten kaçma eğlm göstermektedr. Herhang br beklenen getr düzeynde, ulaşableceğ mnmum rsk, herhang br rsk düzeynde de ulaşbleceğ maksmum getry seçecektr.

79 Beklenen Getr Br varlığın beklenen getrs şu şeklde formülze edlr; µ = E N [ G ] = O. G = 1 µ Beklenen getr, E[G], O senaryosunun gerçekleşme olasılığı, G senaryosunun beklenen getrs, Nolası senaryo sayısı,

80 Rsk Ölçütler Varyans, getrler le beklenen getrnn farklarının kareler toplamı le hesaplanan br rsk ölçütüdür. Portföy optmzasyonu modellernde rsk ölçütü olarak genellkle varyanstan yararlanılır. Varyansın karekökü de standart sapmadır. var(g) = σ 2 = N = 1 O. ( G µ ) 2

81 Kovaryans İk tesadüf getrnn görel hareketlernn anlamlılığının statstksel ölçütü kovaryanstır. İk varlık arasındak kovaryans değer aşağıdak formül le elde edlr. σ N 1,2 = O.(G1, µ 1).(G2, µ 2) = 1 Eğer varlıkların ortalamalarından sapmaları aynı zaman dlmlernde aynı yönde olursa, varlıklar arasındak kovaryans poztf br değer alacaktır. Öte yandan, varlıkların ortalamalarından sapmaları aynı zaman dlmlernde farklı yönde olursa, varlıklar arasındak kovaryans negatf br değer alacaktır. Varlıkların ortalamalarından sapma değerler arasında anlamlı br lşk yoksa da, kovaryans değer sıfıra yaklaşacaktır.

82 Portföy Getrs ve Varyansı (2 varlık) [ ] B B A A P P G E µ + µ = = µ AB B A 2 B 2 B 2 A 2 A P 2 P 2 ) G var( σ + σ + σ = = σ

83 Markowtz Model Modelde amaç fonksyonu mnmze edlecek portföy varyansıdır Mn. N N = 1 j= 1 j σ j Mn. N = 1 2 σ N-1 N = 1 j= 1+ 1 j σ j

84 Markowtz Model Beklenen getr hedefnn sağlanması kısıtı N = 1 µ = R portföyde bulunan varlıkların ağırlıkları toplamının 1 olması kısıtı N = 1 = 1

85 Markowtz Model Mn. s.t. N = 1 N = 1 0 µ = 1 N = 1 j= 1 R N 1, j σ j = 1,..,N N mevcut varlık sayısı, µ varlığının beklenen getrs ( = 1,..,N), σ j ve j varlıkları arasındak kovaryans değer ( = 1,..,N), (j = 1,..,N), = j çn varlığının varyans değer, R hedeflenen beklenen getr düzey, varlığının portföy çndek oranı, (karar değşken) ( = 1,..,N),

86 Örnek Kapanış Hsse 1 Hsse 2 Hsse 3 Hsse 4 Hsse 5 Dönem Dönem Dönem Dönem Dönem Dönem Dönem Dönem Dönem Dönem

PORTFÖY OPTİMİZASYONU. Doç.Dr.Aydın ULUCAN

PORTFÖY OPTİMİZASYONU. Doç.Dr.Aydın ULUCAN PORTFÖY OPTİMİZASYOU Doç.Dr.Aydın ULUCA KARAR VERME Karar verme, ş dünyasının çalışmasını sağlayan temel unsurlardandır. Tüm yönetcler, bulundukları faalyet alanı ve kademelernden bağımsız olarak stratejk

Detaylı

UZMANLAR İÇİN MODELLEME. Doç.Dr.Aydın ULUCAN

UZMANLAR İÇİN MODELLEME. Doç.Dr.Aydın ULUCAN UZMANLAR İÇİN MODELLEME Doç.Dr.Aydın ULUCAN Karar Modellerinin Temel Bileşenleri Karar Değişkenleri: Amaca ulaşmak için kontrol edilen faktörler. Amaç Fonksiyonu: Ulaşılmak istenen hedefin karar değişkenlerinin

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ANE - AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş.DENGELİ EYF AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALİYET RAPORU Bu rapor AEGON Emekllk ve Hayat A.Ş Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2011 30.09.2011 dönemne

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

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

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

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

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ

TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 3, Sayı 6, 2007, ss. 109 125. TAŞIMACILIK SEKTÖRÜNÜN İŞLEYİŞ SÜRECİ, BULANIK DAĞITIM PROBLEMİNİN TAMSAYILI DOĞRUSAL PROGRAMLAMA MODEL DENEMESİ Yrd.Doç.Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde

Detaylı

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI

MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI MESLEK SEÇİMİ PROBLEMİNDE ÇOK ÖZELLİKLİ KARAR VERME VE ÇÖZÜME YÖNELİK GELİŞTİRİLEN BİREYSEL KARİYER PLANLAMA PROGRAMI Fath ÇİL GAZİ ÜNİVERSİTESİ Mühendslk Mmarlık Fakültes Endüstr Mühendslğ Bölümü 4. Sınıf

Detaylı

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI

DENEY 4: SERİ VE PARALEL DEVRELER,VOLTAJ VE AKIM BÖLÜCÜ KURALLARI, KIRCHOFF KANUNLARI A. DNYİN AMACI : Bast ser ve bast paralel drenç devrelern analz edp kavramak. Voltaj ve akım bölücü kurallarını kavramak. Krchoff kanunlarını deneysel olarak uygulamak. B. KULLANILACAK AAÇ V MALZML : 1.

Detaylı

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre

bir yol oluşturmaktadır. Yine i 2 , de bir yol oluşturmaktadır. Şekil.DT.1. Temel terimlerin incelenmesi için örnek devre Devre Analz Teknkler DEE AAĐZ TEKĐKEĐ Bu zamana kadar kullandığımız Krchoffun kanunları ve Ohm kanunu devre problemlern çözmek çn gerekl ve yeterl olan eştlkler sağladılar. Fakat bu kanunları kullanarak

Detaylı

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ

BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ Eskşehr Osmangaz Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Clt: 6 Sayı: 2 Aralık 2005 BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA VE BİR TEKSTİL FİRMASINDA UYGULAMA ÖRNEĞİ İrfan ERTUĞRUL Pamukkale Ünverstes İİBF, Denzl ÖZET Günümüzde

Detaylı

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER

PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI. Müh. Ramadan VATANSEVER İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ PROJE PLANLAMASINDA BULANIK HEDEF PROGRAMLAMA YAKLAŞIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ Müh. Ramadan VATANSEVER Anablm Dalı: İşletme Mühendslğ Programı: İşletme

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

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

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

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI OYUN KURAMININ EKONOMİDE UYGULANMASI Hall İbrahm KESKİN YÜKSEK LİSANS TEZİ ADANA 009 TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA

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

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI

T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİMDALI İMKB DE YÜKSELEN PİYASA VE DÜŞEN PİYASA DÖNEMLERİNDE DURUMSAL İLİŞKİ ANALİZİ YÜKSEK LİSANS TEZİ KAHRAMANMARAŞ TEMMUZ

Detaylı

DAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA: BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA

DAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA: BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA ZKÜ Sosyal Blmler Dergs, Clt 2, Sayı 4, 2006, ss. 123 145. DAĞITIM STRATEJİLERİNİN OLUŞTURULMASINA YÖNELİK MODEL OLUŞTURMA BİR TÜRK FİRMASI ÜZERİNE ÖRNEK UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Ahmet ERGÜLEN Nğde Ünverstes

Detaylı

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği *

Şiddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetik Algoritma ile Belirlenmesi: GAP Örneği * İMO Teknk Derg, 28 4393-447, Yazı 29 Şddet-Süre-Frekans Bağıntısının Genetk Algortma le Belrlenmes: GAP Örneğ * Hall KARAHAN* M. Tamer AYVAZ** Gürhan GÜRARSLAN*** ÖZ Bu çalışmada, Genetk Algortma (GA)

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

AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU

AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU AEGON EMEKLİLİK VE HAYAT A.Ş. DENGELİ EMEKLİLİK YATIRIM FONU FON KURULU ÜÇÜNCÜ 3 AYLIK FAALİYET RAPORU Bu rapor AEGON Emekllk ve Hayat A.Ş. Dengel Emekllk Yatırım Fonu nun 01.07.2012-30.09.2012 dönemne

Detaylı

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA

TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA TEDARİKÇİ SEÇİMİNDE ANALİTİK HİYERARŞİ PROSESİ VE HEDEF PROGRAMLAMA YÖNTEMLERİNİN KOMBİNASYONU: OTEL İŞLETMELERİNDE BİR UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Meltem KARAATLI * Yrd. Doç. Dr. Gonca DAVRAS ** ÖZ Otel şletmelernde,

Detaylı

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences

Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs, Clt 0, Sayı 3, 04, Sayfalar 85-9 Pamukkale Ünverstes Mühendslk Blmler Dergs Pamukkale Unversty Journal of Engneerng Scences PREFABRİK ENDÜSTRİ YAPIARININ ARMONİ

Detaylı

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim.

Standart Model (SM) Lagrange Yoğunluğu. u, d, c, s, t, b. e,, Şimdilik nötrinoları kütlesiz Kabul edeceğiz. Kuark çiftlerini gösterelim. SM de yer alacak fermyonlar Standart Model (SM) agrange Yoğunluğu u s t d c b u, d, c, s, t, b e e e,, Şmdlk nötrnoları kütlesz Kabul edeceğz. Kuark çftlern gösterelm. u, c ve t y u (=1,,) olarak gösterelm.

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

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9

Öğretim planındaki AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS TASARIM STÜDYOSU IV 214058100001312 2 4 0 4 9 Ön Koşullar : Grafk İletşm I ve II, Tasarım Stüdyosu I, II, III derslern almış ve başarmış

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI

TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI TÜRKİYE CUMHURİYETİ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI FİRMA ÇEŞİTLENDİRMESİNİN FİRMA DEĞERİ, RİSKİ VE PERFORMANSINA ETKİLERİ: TÜRKİYE UYGULAMASI Emel YÜCEL DOKTORA TEZİ

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

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI

TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI TDK Temel Devre Kavramları ve Kanunları /0 TEMEL DEVRE KAVRAMLARI VE KANUNLARI GĐRĐŞ: Devre analz gerçek hayatta var olan fzksel elemanların matematksel olarak modellenerek gerçekte olması gereken sonuçların

Detaylı

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI

YATIRIM PROJELERi ANALiziNDE BLACK-SCHOLES OPSiYON FiYATLAMA MODELiNiN KULLANIMI YATIRIM PROJELER ANALzNDE BLACK-SCHOLES OPSYON FYATLAMA MODELNN KULLANIMI Yrd. Doç. Dr. Erkan Uysal Ankara Ünverstes Syasal Blgler Fakültes Özet Bu çalışmada, fnansal opsyon fyatlama modellernn yatınm

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

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI

TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI 1 TÜKETİCİ TATMİNİ VERİLERİNİN ANALİZİ: YAPAY SİNİR AĞLARI ve REGRESYON ANALİZİ KARŞILAŞTIRMASI Metehan TOLON Nuray GÜNERİ TOSUNOĞLU Özet Tüketc tatmn araştırmaları özelde pazarlama yönetclernn, genelde

Detaylı

ĠMKB 100 ENDEKSĠ ĠÇĠN OPTĠMAL PORTFÖY SEÇĠMĠ MODEL ÖNERĠSĠ

ĠMKB 100 ENDEKSĠ ĠÇĠN OPTĠMAL PORTFÖY SEÇĠMĠ MODEL ÖNERĠSĠ ĠMKB 100 ENDEKSĠ ĠÇĠN OPTĠMAL PORTFÖY SEÇĠMĠ MODEL ÖNERĠSĠ ÖZET Sbel ATAN * Snan METE ** ġenol ALTAN *** Murat ATAN **** Menkul kıymetlern dğer yatırım araçlarına göre daha yüksek getrler sağlaması bunlar

Detaylı

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE TIBBİ GÖRÜNTÜ, ARŞİV VE İLETİŞİM SİSTEMLERİNİN DEVLET HASTANELERİ PERFORMANSINA ETKİLERİNİN ARAŞTIRILMASI

VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE TIBBİ GÖRÜNTÜ, ARŞİV VE İLETİŞİM SİSTEMLERİNİN DEVLET HASTANELERİ PERFORMANSINA ETKİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü DergsYıl: 2013/1, Sayı:17 Journal of Süleyman Demrel Unversty Insttute of Socal ScencesYear: 2013/1, Number:17 VERİ ZARFLAMA ANALİZİ İLE TIBBİ GÖRÜNTÜ,

Detaylı

Türkiye de Zeytin Sıkma Tesislerinin Karlılığı ve Etkinliği: Ege Bölgesi Örneği 1

Türkiye de Zeytin Sıkma Tesislerinin Karlılığı ve Etkinliği: Ege Bölgesi Örneği 1 Yıldıztekn ve Tuna Araştırma Makales (Research Artcle) Akın F.OLGUN M. Metn ARTUKOĞLU 3 Hakan ADANACIOĞLU 4 Ege Ünverstes Zraat Fakültes Tarım Ekonoms Bölümü 35100 Bornova/İzmr., e-posta: akn.olgun@ege.edu.tr

Detaylı

ANADOLU ÜNivERSiTESi BiliM VE TEKNOLOJi DERGiSi ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CiltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 413-417 (2001)

ANADOLU ÜNivERSiTESi BiliM VE TEKNOLOJi DERGiSi ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CiltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 413-417 (2001) ANADOLU ÜNvERSTES BlM VE TEKNOLOJ DERGS ANADOLU UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY CltNol.:2 - Sayı/No: 2 : 413-417 (1) TEKNK NOTrrECHNICAL NOTE ELEKTRK ARK FıRıNıNDA TERMODNAMGN KNC YASASıNıN

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

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI

DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI DEĞİŞKEN DÖVİZ KURLARI ORTAMINDA GLOBAL BİR ŞİRKETTEKİ ESNEKLİĞİN DEĞERİ VE OPTİMUM KULLANIMI Mehmet Aktan Atatürk Ünverstes, Endüstr Mühendslğ Bölümü, 25240, Erzurum. Özet: Dövz kurlarındak değşmler,

Detaylı

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi

QKUIAN. SAĞLIK BAKANLIĞI_ KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Ili Kamu Hastaneleri Birliği Genel Sekreterliği Kanuni Eğitim ve Araştırma Hastanesi V tsttşfaktör T.C. SAĞLIK BAKANLIĞI KAMU HASTANELERİ KURUMU Trabzon Il Kamu Hastaneler Brlğ Genel Sekreterlğ Kanun Eğtm ve Araştırma Hastanes Sayı ı 23618724/?ı C.. Y** 08/10/2015 Konu : Yaklaşık Malyet

Detaylı

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m

TEKLİF MEKTUBU SAĞLIK BAKANLIĞI_. '.. m SAĞLIK BAKANLIĞI TC Kayıt No: 133709 TURKIYE KAMU HASTANELERI KURUMU ı TRABZON ILI KAMU HASTANELERI BIRLIGI GENEL SEKRETERLIGI Kanun Eğtm Araştırma Hastanes TEKLİF MEKTUBU Sayı : 23618724 12.10.2015 Konu

Detaylı

İl Özel İdareleri ve Belediyelerde Uygulanan Program Bütçe Sistemi ve Getirdiği Yenilikler

İl Özel İdareleri ve Belediyelerde Uygulanan Program Bütçe Sistemi ve Getirdiği Yenilikler İl Özel İdareler ve Beledyelerde Uygulanan Program Bütçe Sstem ve Getrdğ Yenlkler Hayrettn Güngör Mehmet Deınrtaş İlk 2 Mayıs 1990 gün ve 20506 sayılı, kncs 19 Şubat 1994 gün ve 2 ı 854 sayılı Resm Gazete'de

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

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5

BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2. Öğretim planındaki AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 BEYKENT ÜNİVERSİTESİ - DERS İZLENCESİ - Sürüm 2 Ders Kodu Teork Uygulama Lab. YAPI ARAŞTIRMASI VE DOKÜMANTASYON Ulusal Kred Öğretm planındak AKTS 581058202101319 2 1 0 3 5 Ön Koşullar : Önerlen Dersler

Detaylı

Soğutucu Akışkan Karışımlarının Kullanıldığı Soğutma Sistemlerinin Termoekonomik Optimizasyonu

Soğutucu Akışkan Karışımlarının Kullanıldığı Soğutma Sistemlerinin Termoekonomik Optimizasyonu Soğutucu Akışkan arışımlarının ullanıldığı Soğutma Sstemlernn ermoekonomk Optmzasyonu * 1 Hüseyn aya, 2 ehmet Özkaymak ve 3 rol Arcaklıoğlu 1 Bartın Ünverstes akne ühendslğ Bölümü, Bartın, ürkye 2 arabük

Detaylı

http://www.cengizonder.com Temel Finans Matematiği Örnek Soru Çözümleri Sayfa. 1 Eylül 2009

http://www.cengizonder.com Temel Finans Matematiği Örnek Soru Çözümleri Sayfa. 1 Eylül 2009 http://www.cengizonder.com Temel Finans Matematiği Örnek Soru Çözümleri Sayfa. 1 SORU - 1 31.12.2009 itibariyle, AIC Şirketi'nin çıkarılmış sermayesi 750.000.000 TL olup şirket sermayesini temsil eden

Detaylı

Maliyetlerinin Bulanık Mantık (Fuzzy Logıc) Yaklaşımı Đle Yönetilmesi ve Finansal Performans Üzerindeki Etkisinin Đncelenmesi

Maliyetlerinin Bulanık Mantık (Fuzzy Logıc) Yaklaşımı Đle Yönetilmesi ve Finansal Performans Üzerindeki Etkisinin Đncelenmesi Yrd. Doç. Dr. Al Deran Yrd. Doç. Dr. Ahmet Ergülen Taşıma Malyetlernn Bulanık Mantık (Fuzzy Logıc) Yaklaşımı Đle Yönetlmes ve Fnansal Performans Üzerndek Etksnn Đncelenmes Yrd. Doç. Dr. Ahmet ERGÜLEN Yrd.

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

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması

BIST da Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSIS Uygulaması EGE AKADEMİK BAKIŞ / EGE ACADEMIC REVIEW Clt: 4 Sayı: Ocak 04 ss. 9-9 BIST da Demr, Çelk Metal Ana Sanay Sektöründe Faalyet Gösteren İşletmelern Fnansal Performans Analz: VZA Süper Etknlk ve TOPSIS Uygulaması

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

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46

2005 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:16, s31-46 2005 Gaz Ünverstes Endüstryel Sanatlar Eğtm Fakültes Dergs Sayı:16, s31-46 ÖZET BANKALARDA MALİ BAŞARISIZLIĞIN ÖNGÖRÜLMESİ LOJİSTİK REGRESYON VE YAPAY SİNİR AĞI KARŞILAŞTIRMASI 31 Yasemn KESKİN BENLİ 1

Detaylı

Biyomedikal Amaçlı Basınç Ölçüm Cihazı Tasarımı

Biyomedikal Amaçlı Basınç Ölçüm Cihazı Tasarımı Byomedkal Amaçlı Basınç Ölçüm Chazı Tasarımı Barış Çoruh 1 Onur Koçak 2 Arf Koçoğlu 3 İ. Cengz Koçum 4 1 Ayra Medkal Yatırımlar Ltd. Şt, Ankara 2,4 Byomedkal Mühendslğ Bölümü, Başkent Ünverstes, Ankara,

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

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

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi

Fumonic 3 radio net kablosuz duman dedektörü. Kiracılar ve mülk sahipleri için bilgi Fumonc 3 rado net kablosuz duman dedektörü Kracılar ve mülk sahpler çn blg Tebrk ederz! Darenze akıllı fumonc 3 rado net duman dedektörler monte edlmştr. Bu şeklde ev sahbnz yasal donanım yükümlülüğünü

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

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

ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER

ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER Akdenz İ.İ.B.F. Dergs (21) 2011, 17-45 ANTALYA DA OBEZİTE YAYGINLIĞI VE DÜZEYİNİ ETKİLEYEN SOSYO-EKONOMİK DEĞİŞKENLER PREVALENCE AND SOCIOECONOMICS DETERMINANTS OF ADULTS OBESITY IN ANTALYA Arş. Gör. F.

Detaylı

TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi. İletim Sistemi Sistem Kullanım ve Sistem İşletim Tarifelerini Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bildirimi

TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi. İletim Sistemi Sistem Kullanım ve Sistem İşletim Tarifelerini Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bildirimi İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bldrm EK-1 TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

Detaylı

Communication Theory

Communication Theory Communcaton Theory ENFORMASYON TEORİSİ KODLAMA Doç. Dr. Hakan Doğan ENFORMASYON DEYİMİ NEDEN KULLANILMIŞ? Kaynaklarn, kanalların,alıcıların blg karakterstklern ncelemek. Blgnn letmn optmze etmek çn İletmn

Detaylı

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE

YAYILI YÜK İLE YÜKLENMİŞ YAPI KİRİŞLERİNDE GÖÇME YÜKÜ HESABI. Perihan (Karakulak) EFE BAÜ Fen Bl. Enst. Dergs (6).8. YAYII YÜK İE YÜKENİŞ YAPI KİRİŞERİNDE GÖÇE YÜKÜ HESABI Perhan (Karakulak) EFE Balıkesr Ünverstes ühendslk marlık Fakültes İnşaat üh. Bölümü Balıkesr, TÜRKİYE ÖZET Yapılar

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

Resmi Gazetenin 29.12.2012 tarih ve 28512 sayılı ile yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi

Resmi Gazetenin 29.12.2012 tarih ve 28512 sayılı ile yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem Bldrm Resm Gazetenn 29.12.2012 tarh ve 28512 sayılı le yayınlanmıştır. TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket Bu Doküman

Detaylı

TEK ENDEKS MODELI VE MODELIN ISTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA UYGULANMASI

TEK ENDEKS MODELI VE MODELIN ISTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA UYGULANMASI TEK ENDEKS MODELI VE MODELIN ISTANBUL MENKUL KIYMETLER BORSASINDA UYGULANMASI Yrd. Doç. Dr. Murat KIYILAR IÜ Isletme Fakültes Fnans Anablm Dal muratky@stanbul.edu.tr Dr. Ergün EROGLU IÜ Isletme Fakültes

Detaylı

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ

FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ FLYBACK DÖNÜŞTÜRÜCÜ TASARIMI VE ANALİZİ 1 Nasır Çoruh, Tarık Erfdan, 3 Satılmış Ürgün, 4 Semra Öztürk 1,,4 Kocael Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü 3 Kocael Ünverstes Svl Havacılık Yüksekokulu ncoruh@kocael.edu.tr,

Detaylı

Kayseri deki Özel Hastanelerde Maliyet Etkinliğinin Veri Zarflama Metoduyla Ölçülmesi

Kayseri deki Özel Hastanelerde Maliyet Etkinliğinin Veri Zarflama Metoduyla Ölçülmesi Uluslararası Alanya İşletme Fakültes Dergs Internatonal Journal of Alanya Faulty of Busness Yıl:2014, C:6, S:2, s. 45-54 Year:2014, Vol:6, No:2, s. 45-54 Kayser dek Özel Hastanelerde Malyet Etknlğnn Ver

Detaylı

ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME

ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME ERGONOMİK KOŞULLAR ALTINDA MONTAJ HATTI DENGELEME Pamukkale Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans Tez Endüstr Mühendslğ Anablm Dalı Elf ÖZGÖRMÜŞ Danışman: Yrd. Doç. Dr. Özcan MUTLU Ağustos, 2007 DENİZLİ

Detaylı

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ

FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ FARKLI REGRESYON YÖNTEMLERİ İLE BETA KATSAYISI ANALİZİ M.Ensar YEŞİLYURT (*) Flz YEŞİLYURT (**) Özet: Özellkle uzak verlere sahp ver setlernn analz edlmesnde en küçük kareler tahmnclernn kullanılması sapmalı

Detaylı

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi

01.01.2015 tarih ve 29223 sayılı Resmi Gazetede yayımlanmıştır. TEİAŞ Türkiye Elektrik İletim Anonim Şirketi 01.01.2015 tarh ve 29223 sayılı Resm Gazetede yayımlanmıştır. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama Yöntem

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

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI

a IIR süzgeç katsayıları ve N ( M) de = s 1 (3) 3. GÜRÜLTÜ GİDERİMİ UYGULAMASI Fırat Ünverstes-Elazığ MİTRAL KAPAK İŞARETİ ÜZERİNDEKİ ANATOMİK VE ELEKTRONİK GÜRÜLTÜLERİN ABC ALGORİTMASI İLE TASARLANAN IIR SÜZGEÇLERLE SÜZÜLMESİ N. Karaboğa 1, E. Uzunhsarcıklı, F.Latfoğlu 3, T. Koza

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

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ

MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ. SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ MOBİPA MOBİLYA TEKSTİL İNŞAAT NAKLİYE PETROL ÜRÜNLERİ SÜPERMARKET VE TuRİzM SANAYİ VE TİcARET ANONİM ŞİRKETİ 2011-2012-2013 MALİ yılına İLİşKİN YÖNETİM KURULU FAALİYET RAPORU ("Şrket") 01012011-31 ı22013

Detaylı

İstanbul Ünverstes İşletme Fakültes Dergs Istanbul Unversty Journal of the School of Busness Admnstraton Clt/Vol:39, Sayı/No:2,, 310-334 ISSN: 1303-1732 www.fdergs.org Stokastk envanter model kullanılarak

Detaylı

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI

PORTFÖY SEÇİMİNDE MARKOWITZ MODELİ İÇİN YENİ BİR GENETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Yönetm, Yıl: 18, Sayı: 56, Şubat 2007 PORTFÖY SEÇİMİDE MARKOWITZ MODELİ İÇİ YEİ BİR GEETİK ALGORİTMA YAKLAŞIMI Arş. Grv. Tmur KESKİTÜRK İstanbul Ünverstes - İşletme Fakültes Sayısal Yöntemler Anablm Dalı

Detaylı

PORTFÖY ANALZNDE BULANIK MANTIK YAKLAIMI VE UYGULAMA ÖRNE

PORTFÖY ANALZNDE BULANIK MANTIK YAKLAIMI VE UYGULAMA ÖRNE PORTFÖY ANALZNDE BULANIK MANTIK YAKLAIMI VE UYGULAMA ÖRNE Dlek PELTL Temmuz 2007 DENZL PORTFÖY ANALZNDE BULANIK MANTIK YAKLAIMI VE UYGULAMA ÖRNE Pamukkale Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Yüksek Lsans

Detaylı

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR.

EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATILI RESMİ GAZETEDE YAYINLANMIŞTIR. EK-1 01 OCAK 2014 TARİHLİ VE 28869 SATL RESMİ GAETEDE YAYNLANMŞTR. Bu Doküman Hakkında TEİAŞ Türkye Elektrk İletm Anonm Şrket İletm Sstem Sstem Kullanım ve Sstem İşletm Tarfelern Hesaplama ve Uygulama

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

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON

EVRİMSEL ALGORİTMA İLE SINIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZASYON EVRİMEL ALGORİTMA İLE INIRLANDIRMALI DİNAMİK OPTİMİZAYON Ş. BALKU, R. BERBER Ankara Ünvetes Mühendslk Fakültes, Kmya Mühendslğ Bölümü Tandoğan, 06100 Ankara ÖZET Aktf çamur proses atıksu arıtımında kullanılan

Detaylı

2.4GHz ISM Bandı Alıcı Verici Sistemleri için ANFIS Kullanılarak 280MHz Band Geçiren Aktif Filtre Tasarımı ve Analizi

2.4GHz ISM Bandı Alıcı Verici Sistemleri için ANFIS Kullanılarak 280MHz Band Geçiren Aktif Filtre Tasarımı ve Analizi Fırat Ünverstes-Elazığ 2.4GHz ISM Bandı Alıcı Verc Sstemler çn ANFIS Kullanılarak 280MHz Band Geçren Aktf Fltre Tasarımı ve Analz Mehmet Al BELEN, Adnan KAYA 2.2 Elektronk-Haberleşme Mühendslğ Bölümü Süleyman

Detaylı

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü

Bulanık Analitik Hiyerarşi Süreci ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemleri ile Tekstil Sektöründe Finansal Performans Ölçümü Sosyal Blmler 8/1 (010) s 19516 SOSYAL BİLİMLER Yıl : 010 Clt :8 Sayı :1 Celal Bayar Ünverstes S.B.E. Bulanık Analtk Hyerarş Sürec ve İdeal Çözüme Yakınlığa Göre Sıralama Yapma Yöntemler le Tekstl Sektöründe

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

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ

FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK REGRESYON YÖNTEMLERİ Anadolu Tarım Blm. Derg., 203,28(3):68-74 Anadolu J Agr Sc, 203,28(3):68-74 do: 0.76/anaas.203.28.3.68 URL: htt://dx.do.org/0.76/anaas.203.28.3.68 Derleme Revew FARKLI VERİ YAPILARINDA KULLANILABİLECEK

Detaylı

Fatih ECER*, Fatih GÜNAY**

Fatih ECER*, Fatih GÜNAY** Anatola: Turzm Araştırmaları Dergs, Clt 25, Sayı 1, Bahar: 35-48, 2014. Copyrght 2014 anatola Bütün hakları saklıdır ISSN: 1300-4220 (1990-2014) Borsa İstanbul da İşlem Gören Turzm Şrketlernn Fnansal Performanslarının

Detaylı

Şehiriçi Karayolu Ağlarının Sezgisel Harmoni Araştırması Optimizasyon Yöntemi ile Ayrık Tasarımı *

Şehiriçi Karayolu Ağlarının Sezgisel Harmoni Araştırması Optimizasyon Yöntemi ile Ayrık Tasarımı * İMO Teknk Derg, 2013 6211-6231, Yazı 392 Şehrç Karayolu Ağlarının Sezgsel Harmon Araştırması Optmzasyon Yöntem le Ayrık Tasarımı * Hüseyn CEYLAN* Halm CEYLAN** ÖZ Bu çalışmada, şehrç ulaştırma ağlarının

Detaylı

ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ

ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ T.C. KARA HARP OKULU SAVUNMA BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ HAREKÂT ARAŞTIRMASI ANA BİLİM DALI ÇOK DURUMLU AĞIRLIKLANDIRILMIŞ BİLEŞENLİ SİSTEMLERİN DİNAMİK GÜVENİLİRLİK ANALİZİ DOKTORA TEZİ Hazırlayan Al Rıza BOZBULUT

Detaylı

Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.111-131.

Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Y.2008, C.13, S.1 s.111-131. Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Y.008, C.3, S. s.-3. BİREYSEL EMEKLİLİK FONLARINDA FON YAPILARININ KARMA DENEMELER YÖNTEMİ İLE İNCELENMESİ EXAMINING THE STRUCTURE OF FUNDS BY MIXTURE

Detaylı

TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I

TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I TEKNOLOJİ BAĞIMLI YAŞAMIN MATEMATİKSEL DESENLERİ-I Fevz ÜNLÜ *, Esra DALAN YILDIRIM **,Şule AYAR *** ÖZET: Evren her an nano-önces, nano, mkro, normal, makro ve makro-ötes gözler le gözlemlermze açıktır.

Detaylı

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ

ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ ENDÜSTRİYEL BİR ATIK SUYUN BİYOLOJİK ARITIMI VE ARITIM KİNETİĞİNİN İNCELENMESİ Emel KOCADAYI EGE ÜNİVERSİTESİ MÜH. FAK., KİMYA MÜH. BÖLÜMÜ, 35100-BORNOVA-İZMİR ÖZET Bu projede, Afyon Alkalot Fabrkasından

Detaylı

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI

ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI ÇELİK UZAYSAL ÇERÇEVE YAPILARIN OPTİMUM TASARIMI M. Sedat HAYALİOĞLU *, S. Özgür DEĞERTEKİN * * Dcle Ünverstes, Müh.-Mm. Fak., İnşaat Müh. Böl., Dyarbakır ÖZET Bu çalışmada çelk uzay çerçevelern, Amerkan

Detaylı

Finansal Riskten Korunma Muhasebesinde Etkinliğin Ölçülmesi

Finansal Riskten Korunma Muhasebesinde Etkinliğin Ölçülmesi Fnansal Rskten Korunma Muhasebesnde Etknlğn Ölçülmes Dr. Fahreddn OKUDAN * Fath Ünverstes, İİBF. Özet Bu makalenn amacı, etknlk test yöntemlernn ncelenmesdr. TMS 39, rskten korunma muhasebes uygulanablmes

Detaylı