Türkiye de Bölgeler Arası Gelir Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Veri Analizi Uygulaması
|
|
- Gizem Yavuz
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Busness and Economcs Research Journal Volume 2. Number pp ISSN: Türkye de Bölgeler Arası Gelr Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Ver Analz Uygulaması Fatma Zeren a Vel Ylanc b Özet: Bu çalışmada Türkye de bölgeler arası gelr yakınsamasının olup olmadığı arası NUTS-2 düzeyde panel ver set kullanılarak ncelenmştr. Bunun çn sabt katsayılı modellere alternatf olarak gelştrlen ve ekonomk lşklern bölgeden bölgeye değştğ varsayımına bağlı olarak oluşturulan rassal katsayılı model kullanılmıştır. Bu model aracılığı le hem ortalama olarak hem de her br bölge çn mutlak ve koşullu yakınsama araştırılmıştır. Koşullu yakınsamayı test etmek amacıyla bölgeler arası yapısal farklılığı temslen fnansal gelşm gösterges olan mevduatların gayrsaf yurt ç hasıla çndek oranları alınmıştır. Yapılan uygulama sonrasında, ortalama olarak bölgeler arasında hem mutlak hem de koşullu yakınsama olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bölgesel bazda se, aynı durağan dengeye yakınsamayı araştıran mutlak yakınsamanın 17 bölgede gerçekleştğ, her br bölgenn kend durağan dengesne yakınsamasını araştıran koşullu yakınsamanın se 25 bölgede gerçekleştğ sonucu elde edlmştr. Her br bölge çn araştırılan yakınsamanın yanı sıra mevduat le kş başına gayr saf yurt ç hasıla arasındak lşk de tahmn edlmştr. Beklentlere uygun olarak mevduatların, kş başına gelr poztf yönde etkledğ sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar Kelmeler meler: Yakınsama, Mutlak yakınsama, Koşullu yakınsama, Rassal katsayılı model, Panel ver model JEL Sınıflandırması: O47, C33 Convergence among the Regons of Turkey: Evdence from Random Coeffcent Models Abstract: In ths study, we test whether there s ncome convergence among the regons of Turkey at the NUTS-2 level over the perod We use the random coeffcent model for ths purpose, whch have been developed nstead of fxed coeffcent models and assumes economcal relatonshps vares among the regons. We nvestgated whether there s absolute and condtonal convergence or not for both among the regons and average of the regons. We used the rate of deposts n gross domestc product as a proxy for fnancal development to represent possble dspartes among the regons and concluded that there s both absolute and condtonal convergence for the average of the regons. On the other hand, at the regonal level, there s absolute convergence for 17 regons and condtonal convergence for 25 regons. Also, we found that the deposts have postve effect on per capta ncome as we expected. Keywords: Convergence, Condtonal convergence, Absolute convergence, Random coeffcent models, Panel data models JEL Classfcaton: O47, C33 a Res. Assst., Istanbul Unversty, Faculty of Economcs, Department of Econometrcs, Istanbul, Turkey, fzeren@stanbul.edu.tr b Res. Assst., Istanbul Unversty, Faculty of Economcs, Department of Econometrcs, Istanbul, Turkey, ylanc@stanbul.edu.tr
2 Türkye de Bölgeler Arası Gelr Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Ver Analz Uygulaması 1. Grş Doğal kaynakların dünya üzernde eşt olarak dağılmamış olmasının yanı sıra çeştl sosyal ve toplumsal sebepler sosyo-ekonomk açıdan dünya üzernde ülkeler, ülke çnde se bölgeler ve şehrlerarasında farklılıklar oluşmasına sebep olmaktadır. Özellkle ülke çnde var olan bu farklılıklar, çarpık kentleşmenn yanı sıra Yamak ve Yamak (1999) tarafından da belrtldğ gb sosyal, kültürel ve ekonomk sorunların yaşanmasına sebep olmaktadır. Bu farklılıkların, dolayısıyla bu eştszlğn zamanla yok olup olmadığını test eden yakınsama hpotez poltkacıların mevcut eştszlğ analz etmesn ve gelr dağılımına yönelk fkrler gelştrmesn sağlayan br araçtır (Jones, 2002, s.24). Bu çalışmanın temel amacı yakınsama hpotezn Türkye nn NUTS-2 düzey 1 bölgeler arasında test ederek, yaşanan ekonomk ve sosyal sorunların başlıca neden olarak gösterlen bölgeler arası eştszlğn olası varlığını sınamaktır. Çalışmada aynı zamanda hang bölgelerde yakınsama hpoteznn gerçekleşmedğ tespt edlerek, bu bölgelere yönelk uygulanan ktsad poltkaların değştrlmes tavsye edlecektr. Çalışmanın zleyen bölümünde yakınsama olgusu hakkında blg verlecek, üçüncü bölümde lteratürde yapılmış bazı çalışmalara değnlecek, dördüncü bölümde analzde kullanılacak ekonometrk metodoloj, beşnc bölümde se ver le uygulama sonuçları sunulacak ve çalışma, sonuç ve değerlendrme kısmının yer aldığı altıncı bölüm le sonlandırılacaktır. 2. Teork Çerçeve Yoksul ve zengn ülkelern ktsad büyüme oranlarındak farkın kş başına gelr cnsnden zamanla kapanacağını varsayan yakınsama hpotez, Solow (1956) un neoklask büyüme modelnn temel özellklerne dayanmaktadır 2. Bu model, benzer yapısal özellklere sahp 3 farklı ekonomlern kş başına gelrler arasındak farkın, daha az sermaye stokuna sahp yoksul ülkeler, zengnlerden daha hızlı büyüyeceğ çn zamanla kapanacağını öne sürmektedr. Nüfus artışı, sermaye brkm ve teknoloj gb etmenlern ülkeler arası yakınsamayı sağlayacağını öne süren neoklask büyüme modelne göre, başlangıçta düşük kş başına gelr olan ülkeler, düşük sermaye/şgücü oranına, bu sayede de yüksek marjnal sermaye ürününe sahptrler. Uluslararası sermaye akışı görecel yüksek kar oranlı, yan sermayenn görecel kıt olduğu yerlere doğru hareket edecektr. Böylelkle sermaye/şgücü oranı zamanla faktör fyatlarıyla brlkte eştlenecektr. Bu durum sermayenn zengn ülkelerden yoksul ülkelere doğru hareket edeceğn ve yoksul ülkelerdek gelrn zengn ülkelerdekne nspeten daha hızlı artacağını, dğer br deyşle bu ülkelerde ekonomk büyümenn daha hızlı olacağını ve dolayısıyla ülkeler arasında gelr yakınsamasının meydana geleceğn gösterr (Jones, 2002, s. 36). Öte yandan, zengn ülkeler genellkle yen teknolojler üreten kesm olurlar. Yoksul ülkeler se teknolojy üretme yerne sadece üretlmş teknolojy kullandıklarından, yalnızca kullanım malyetne katlanıp, teknoloj üretme malyetlerne katlanmazlar. Bu malyet zengn ülkelern katlanmak zorunda olduğu malyetten daha düşük olacağından, bu durum da ülkelern gelr açısından yakınlaşmasına sebep olan etmenlerden brs olacaktır (Paas, Kuusk, Schltte ve Võrk, 2007, s.7 ). Yakınsamanın temel olarak k farklı tp vardır: Beta ve sgma yakınsaması. Baumol (1986) un çalışmasıyla lteratüre kazandırılan beta yakınsaması, ekonomnn başlangıç sevyesndek kş başına gelrle sonrak dönemlerndek kş başına gelr düzeylernn büyüme oranları arasında negatf br lşk olduğunu fade eder. Sgma yakınsaması se kş başına gelrn standart sapmasının zamanla sürekl br şeklde azaldığını öne sürer. Beta yakınsaması, sgma yakınsamasının var olması çn gerekl fakat yeterl olmayan br koşulken (Paas vd., 2007, s.12) ters durum söz konusu değldr, yan beta yakınsamasının gerçekleşmes çn sgma yakınsamasının gerçekleşmş olması gerekmemektedr. Çünkü zaman çersnde ekonomlern Busness and Economcs Research Journal 144
3 F. Zeren V. Ylanc brbrnden ıraksamasına sebep olan ktsad şokların meydana gelmes olasılığı vardır (Jones, 2002, s. 28). Beta yakınsamasında koşullu ve mutlak olmak üzere k ayrıma gtmek mümkündür. Mutlak beta yakınsama hpotez, başlangıçtak gelr sevyes le büyüme oranı arasında negatf br lşk olduğunu ve bu nedenle yoksul ülkelern daha hızlı büyüyeceğn öne sürer. Ülkeler veya bölgeler boyunca kest ver set çn beta yakınsaması aşağıdak model aracılığı le araştırılablr: ln( y y α + u (1) t 0 ) = + βy0 y t, t dönemndek kş başına gayr saf yurt ç hasılayı (KGSYİH) ve 0 y se başlangıç zamanındak KGSYİH yı göstermektedr. (1) numaralı fadedek lşknn tahmnnden elde edlen β nın şaret negatf se ülkeler veya bölgeler arasında mutlak yakınsama hpoteznn gerçekleştğ kabul edlr. Koşullu beta yakınsama hpotez se ancak lglenen ekonomlerdek hükümet poltkası, beşer sermaye gb bazı yapısal karakterstklern benzer olması le negatf lşknn gerçekleşeceğn varsaymaktadır. Koşullu yakınsamada ekonomlerde teknoloj, terch vb. benzer yapısal faktörler arasında farklılık olduğu varsayılırken, mutlak yakınsamada se bu faktörlern aynı olduğu varsayılır. Bu nedenle koşullu beta yakınsamasını sınamak çn beta yakınsamasında kullanılan modele lave kontrol değşkenler eklenr ve bu yakınsama tp aşağıdak modelden faydalanılarak test edlr: ln( y y α + u (2) t ) = + β y + λ 0 0 x0 Bu fadedek x 0, ekonomler arasındak bu yapısal farklılıkları gösteren başlangıç dönemne at kontrol değşkendr. Bu model çn de tahmn edlen β nın şaret negatf se koşullu yakınsama hpotez geçerldr. 3. Lteratür Özet Yakınsama hpotez hem ülkeler arasında, hem de ülke çnde bölgeler ve ller arasında brçok amprk çalışmayla sınanmıştır. Ülkeler arasında yakınsamanın varlığını sınayan çalışmaların br kısmı şu şekldedr: L ve Papell (1999) yapısal değşme zn veren brm kök testyle 16 OECD ülkesnn 10 u çn determnstk, 14 ü çn stokastk yakınsama olduğunu, Strazzch, Lee ve Day (2004) yapısal değşme zn veren brm kök test kullanarak 15 OECD ülkes arasında stokastk yakınsama olduğunu, Evans ve Km (2005) dnamk rassal katsayılı panel ver model kullanarak, 17 Asya ülkes arasında yakınsama olduğunu, Beyaert ve Camacho (2008) doğrusal olmayan panel brm kök testyle, 9 zengn le 3 yoksul Avrupa ülkesnn oluşturduğu grup arasında yakınsama olduğunu, bu gruba 3 yen ülkenn dahl edlmes halnde se yakınsamanın gerçekleşmedğn, Lew ve Ahmad (2009) se doğrusal olmayan brm kök test kullanarak Nordk ülkeler arasında yakınsama olduğunu bulmuşlardır. Bölgesel bazda se Loewy ve Papell (1996) yapısal kırılmalı brm kök testyle ABD nn 8 bölgesnden 7 snde, Hofer ve Wörgötter (1997) regresyon teknkleryle Avusturya da, Kangasharju (1998) regresyon teknkler ve markov zncr matrsleryle Fnlandya da, Mchels, Papadopoulos ve Papankos (2004) regresyon analzyle Yunanstan da bölgesel yakınsama olduğu sonuçlarına varmışlardır. Duncan ve Fuentes (2006), zaman sers ve panel ver analz teknklern kullandıkları çalışmalarında Şl nn bölgeler arasında güçlü br yakınsamaya rastlayamazken, Lau (2010), doğrusal ve doğrusal olmayan panel brm kök testler kullanarak ABD eyaletler arasında beta ve sgma yakınsaması olduğu bulgusuna ulaşmıştır. Busness and Economcs Research Journal 145
4 Türkye de Bölgeler Arası Gelr Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Ver Analz Uygulaması Türkye de bölgesel bazda yakınsamanın ncelendğ çalışmaları se şu şeklde özetlemek mümkündür: Flztekn (1998) yılları arasında Türkye dek ller arasında koşullu yakınsama olduğu, Berber, Yamak ve Artan (2000) se arasında Türkye nn bölgeler arasında ıraksama olduğu bulgusuna ulaşmışlardır. Karaca (2004) Türkye de ller arasında gelr farklılıklarının arttığını dolayısıyla yakınsama olmadığı sonucuna varırken, Kılıçaslan ve Öztağan (2007) yılları arasında Türkye nn ller arasında yakınsamanın var olduğu sonucuna, Karaalp ve Erdal (2009) se Türkye de, Ege bölges dışındak bölgelern ller arasında yakınsama olduğu, bölgeler arasında se ıraksamanın gerçekleştğ sonucuna varmışlardır. 4. Ekonometrk Metodoloj Bu çalışmada bölgeler arası gelr yakınsamasını test etmek amacıyla panel ver analz kullanılmıştır. Panel ver setnde hem yatay kest hem de zaman olmak üzere mevcut olan k boyut, büyüme sürecnn hem zaman, hem de kest boyutunun br arada ele alınmasını sağlar. Bu k boyutun br arada kullanılması daha fazla blg kullanımı ve serbestlk derecesnde artış sağlarken, gözlem sayısındak artış ölçülen lşkye daha fazla değşkenlk katarak, çoklu doğrusal bağlantı problemn de ortadan kaldırır. Ekonomler ve bölgeler boyunca yakınsamayı araştıran beta (β ) yakınsama analz, panel ver set çn şu şeklde gösterlr: ( y, t y, t 1) = + β lny, t 1 + λx, t 1 u, t ln α + (3) Bağımlı değşken, bölges çn KGSYİH dak büyüme oranını göstermektedr. y, t 1, bölges çn ( t 1) dönemndek KGSYİH nın değern göstermektedr. x, bölgeler arası yapısal farklılığı ölçmek amacıyla kullanılan kontrol, t 1 değşkendr. Daha önce de zah edldğ gb β yakınsaması, başlangıç gelr düzey ln ( y, t 1) le zleyen dönemdek gelrdek büyüme oranı ( ln( y, t y, t 1) ) arasındak negatf lşk olarak tanımlanır. Mutlak yakınsama hpoteznde x, t 1 değşken modelden dışlanır ve ekonomlerde başlangıç koşullarının aynı olduğu varsayılır. x değşken olarak fnansal gelşm gösterges olan mevduatların GSYİH, t 1 çndek oranları (mevduat/gsyih), Yıldırım, Öcal ve Erdoğan (2007) nn çalışmasına benzer olarak alınmıştır 4. Bu değşkenn büyüme üzernde poztf br etk meydana getreceğ beklenmektedr. Çünkü Aslan ve Küçükaksoy (2006)da da belrtldğ gb, gelşmş ve fonksyonlarını etkn şeklde yerne getren fnansal sstemler, breylern ellernde bulunan küçük değer taşıyan mevduatları büyük yatırımlara yönlendrerek ekonomk büyümey artırableceklerdr. (3) numaralı fadeye genellkle sabt katsayılı model adı verlr. Sabt katsayılı modellere alternatf olarak rassal katsayılı modeller gelştrlmştr: ( y, t y, t 1) = + β lny, t 1 + λx, t 1 u, t ln α + (4) (4) numaralı fade, büyüme ve yakınsama analznde her br bölgenn tepksn ölçmek çn kullanılır. Bölgeler arası farklılıklar nedenyle açıklayıcı değşkenlerde meydana gelen değşme, bölgelern vereceğ tepklerdek değşm dkkate alır. Katsayılar bölgeden bölgeye değştğnden bu fadeye, rassal katsayılı model 5 adı verlr (Hsao ve Pesaran, 2004, s. 3). Bu varsayım dnamk ktsat teors ve rasyonel davranış teorsyle de uzlaşır. Busness and Economcs Research Journal 146
5 * F. Zeren V. Ylanc (4) numaralı model, öncelkle genelleştrlmş EKK yöntem le tahmn edlerek ortalama parametre vektörü βˆ tahmnlerne ulaşılır. Bölgesel katsayı vektörü β lern, ortalaması β olan ortak br olasılık dağılımdan çekldğ varsayılır ve bu katsayı vektörü şu şeklde tahmn edlr 6. ( ) 1 ˆ β = ˆ β + ˆ 1 2 z z ˆ z + σ I ( y z ˆ β ) (5) T Böylece her br bölgeye at katsayı vektörü tahmn edlerek, bölgesel tepkler ayrı ayrı ölçülür. Kullandığımız bu yöntem nedenyle, yaptığımız yakınsama analz daha öncek yapılmış yakınsama analzlernden farklılık göstermektedr. Rassal katsayılı model tahmn yapılmadan önce parametrelern sabtlğ araştırılır. Swamy (1970) nn gelştrdğ test 7 le sabt katsayılı model le rassal katsayılı model arasında terch yapılır. 5. Amprk Bulgular Bu çalışmada, bölgeler arasındak gelr yakınsamasını araştırmak amacıyla Türkye nn NUTS - 2 düzeyde bölgeler ve yılları arasını kapsayan panel ver kullanılmıştır 8. Çalışmada, 1987 fyatlarına göre deflate edlen Gayr saf yurtç hasıla (GSYİH) verler Devlet Planlama Teşklatı ndan, mevduat verler se Bankalar Brlğ ne at resm steden elde edlmştr. Rassal katsayılı panel ver model tahmn sonucu elde edlen bulgular Tablo 1 de verlmştr. Öncelkle parametrelern sabtlğ araştırılmıştır. Tablo 1 de görüldüğü üzere, parametrelern sabt olmadığını varsayan hpotezn geçerl olduğu görülmektedr. Rassal katsayılı modeln tahmnnde öncelkle ortalama katsayı tahmnler ve daha sonra her br bölgeye at katsayı tahmnler elde edlmştr. Ortalama katsayı tahmnler Tablo 1 de verlrken, rassal katsayı tahmnler Ek 1 de verlmştr. Ortalama katsayı tahmnlerne bakıldığında, hem mutlak hem de koşullu yakınsamanın gerçekleşmş olduğu görülmektedr. Çünkü her k durumda da yakınsama katsayısının ( y ) ln, t 1 şaret negatf ve anlamlıdır. Böylece NUTS - 2 düzeyde bölgeler arasında yakınsama olduğu söyleneblr. Mevduatlar se, beklenldğ gb kş başına mll gelrdek büyümey poztf yönde etklemektedr. Böylece, fnansal sstemlern mevduatları kredye dönüştürerek yatırımları ve dolayısıyla kş başına mll gelrde artış sağladıkları söyleneblr. Katsayılar Sabt lny, t 1 Tablo1. Ortalama Katsayı Tahmnler Mutlak Yakınsama Koşullu Yakınsama * * (4.44) (6.10) * * (-4.53) (-6.56) x, t * (4.53) Parametre Sabtlğ Test [0.0000] [0.0000] Not: Tabloda parantez ç z değerlern ve köşel parantez çndekler se olasılık değerlern göstermektedr. *, %1, **, %5 ve *** se %10 anlamlılık düzeylern göstermektedr. Busness and Economcs Research Journal 147
6 Türkye de Bölgeler Arası Gelr Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Ver Analz Uygulaması Ek 1 dek her br bölgeye at katsayı tahmnlerne bakıldığında se yalnızca 9 bölgede 9 mutlak yakınsama anlamsız bulunurken, koşullu yakınsama se sadece 1 bölgede 10 anlamsız bulunmuştur. Ayrıca dğer katsayılarda olduğu gb, mevduatlar le kş başına mll gelr arasında bölgeden bölgeye değşen lşk de ortaya konulmuştur. 6. Sonuç ve Değerlendrme Bu çalışmada, Türkye nn NUT - 2 düzeyde bölgeler arasında KGSYİH dak yakınsama rassal katsayılı panel ver model le araştırılmıştır. Türkye de yakınsama analzler çn yapılan amprk çalışmalarda ülkenn genel çn yakınsamanın olup olmadığı araştırılmıştır. Rassal katsayılı modeln, yapılan bu çalışmalarda kullanılan yöntemlerden farklılığı hem ortalama olarak tüm bölgelerde (tüm ülkede), hem de her br bölgede yakınsama olup olmadığını ortaya koymaktadır. Katsayıların tüm bölgeler çn sabt olduğunu varsayan hpotez reddedldğnden öncelkle ortalama katsayı tahmnler ve daha sonra her br bölgeye at katsayılar tahmn edlmştr. Ortalama katsayı tahmnlerne göre hem mutlak hem de koşullu yakınsama sağlanmıştır. Aynı durağan dengeye yakınsamayı araştıran mutlak yakınsamanın 17 bölgede gerçekleştğ, her br bölgenn kend durağan dengesne yakınsamasını araştıran koşullu yakınsamanın se 25 bölgede gerçekleştğ sonucu elde edlmştr. Ayrıca mevduat artışının kş başına mll gelr artırdığı sonucuna ulaşılmıştır. Elde edlen bu sonuçlar, Türkye nn bölgeler arasında ktsad açıdan br eştszlk olduğunu göstermektedr. Bu durum, göç le brlkte çarpık kentleşmenn ana nedenlernden brs olarak ele alınablnmesnn yanı sıra ncelenen dönem boyunca uygulanan ktsad poltkaların etkn olmadığını da göstermektedr. Uygulanacak poltkaların sosyal ve ekonomk açıdan yaşanan sorunları düzeltmes çn, yakınsamanın gerçekleşmedğ bölgelere, ekonomk açıdan yleştrc ktsad poltkaların uygulanması gerektğn fade etmek mümkündür. 1 NUTS (Nomenclature of Unts for Terrtoral Statstcs), Avrupa Brlğ nn (AB) bölgeler çn kullandığı br sınıflandırma bçm olup, AB statstk kurumu EUROSTAT tarafından oluşturulmuştur. 2 Solow (1956) un büyüme teorsnn rakb olan Romer (1986) nın çsel büyüme teors eştszlğn kalıcı olduğunu ve hatta zamanla arttığını öne sürmektedr. 3 Bahs geçen yapısal özellkler; tasarruf oranı, nüfus artış oranı ve teknolojdr. 4 Yıldırım, Öcal ve Erdoğan (2007), fnansal gelşm ve ekonomk büyüme arasındak lşky yakınsama bağlamında ncelemşler ve koşullu yakınsamayı test etmek amacıyla kontrol değşkenlernden br olarak mevduatları kullanmışlardır. * y = z β + u 5 (2) numaralı fadenn genel gösterm şöyle olsun. t t t Böylece y = z β + z v + u * t ( ) = 0 t t t eştlğ yazılır. E( v = ), E( vv ) E vz t dr. Daha genel fadeyle * yt = z t β + εt varyansı hem u t, hem de 6 E( β)( β β) j z ye bağlı olduğundan sabt değldr. v t ( y zbˆ ) ( y zbˆ ) β, ˆ 2, = j = 0, j σ = ve T k j ve β Ω, = = 0, =β + jse jse v dr. 0 ve eştlğne ulaşılır ve Hata term ε t nn bˆ her br yatay - kest brme en küçük kareler yöntem uygulanarak elde edlr. Buradak k, açıklayıcı değşken sayısıdır. Busness and Economcs Research Journal 148
7 F. Zeren V. Ylanc 7 β ( 1,2,..., N) = nn sabt olup olmadığına karar vermek gerekr. Tüm bölgeler çn H β β =... = β = β : 1 = 2 N parametrelern sabt olduğunu varsayan temel hpotez 0 dr. Bu hpotez test edecek test statstğ se şöyledr (Swamy, 1970, s. 453). H = N ˆ β ˆ β z z ˆ β ˆ β β 2 β = 1 ˆ σ leχ 2 dağılmaktadır. H statstğ k(n-1) serbestlk dereces 8 Bölgeler ve ller bazında mll gelr rakamlarının 2000 yılı sonrası mevcut olmadığından, araştırma bu zaman dlm çn gerçekleştrlmştr 9 Tekrdağ, Aydın, Hatay, Kırıkkale, Kayser, Zonguldak, Trabzon, Erzurum ve Ağrı Bölgeler. 10 Kırıkkale Bölges. Kaynakça Aslan, Ö. & Küçükaksoy İ. (2006). Fnansal gelşme ve ekonomk büyüme lşks: Türkye ekonoms üzerne ekonometrk br uygulama. İstanbul Ünverstes İktsat Fakültes Ekonometr ve İstatstk Dergs, Sayı:4, Baumol, W. J. (1986). Productvty growth, convergence, and welfare: what the long-run data show. Amercan Economc Revew, 76(5), Berber, M., Yamak, R. & Artan, S. (2000). Türkye de yakınlaşma hpoteznn bölgeler bazında geçerllğ üzerne amprk br çalışma: Ulusal Bölge Blm ve Bölge Planlama Kongres Bldrler Ktabı, Beyaert, A. & Camacho, M. (2008). Tar panel unt root tests and real convergence. Revew of Development Economcs, 12(3), Duncan, R. & Fuentes. (2006). Regonal convergence n Chle: new tests, old results. Cuadernos de Economía, 43(127), Evans, P. & Km, J.K. (2005). Estmatng convergence for Asan economes usng dynamc random varable models. Economcs Letters, 86 (2), Flztekn, A. (1998). Convergence across ndustres and provnces n Turkey. Koç Unversty Workng Paper, No. 1998/08. Hofer, H. & Wörgötter, A. (1997). Regonal per capta ncome convergence n Austra. Regonal Studes, 31(1), Hsao, C., Peseran. M. & Hashem P. (2004), Random coeffcent panel data models, Cesıfo Workıng Paper, No Category 10: Emprcal And Theoretcal Methods. Jones, B. (2002). Economc ntegraton and convergence of per-capta ncome n West Afrca. Afrcan Development Revew, 14(1), Kangasharju, A. (1998). Growth and convergence n Fnland: Effects of regonal features. Fnnsh Economc Papers, 11(1), Karaalp, H. S. & Erdal F. (2009). Türkye de ller ve bölgeler arasında gelr farklılıkları: Br sgma yakınsama analz. I. Uluslar arası Davraz Kongres, Bldrler Ktabı, Karaca, O. (2004). Türkye de bölgeler arası gelr farklılıkları: Yakınsama var mı?. Türkye Ekonom Kurumu Tartışma Metn, No: 2004 / 7. Busness and Economcs Research Journal 149
8 Türkye de Bölgeler Arası Gelr Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Ver Analz Uygulaması Kılıçaslan, Y. & Özatağan, G. (2007). Impact of relatve populaton change on regonal ncome convergence: Evdence from Turkey. Revew of Urban & Regonal Development Studes, 19(3), Lau, CK. M. (2010). Convergence across the Unted States: Evdence from panel estar unt root test. Internatonal Advances n Economc Research, 16(1), L, Q. & Papell, D. (1999). Convergence of nternatonal output tme seres evdence for 16 OECD countres. Internatonal Revew of Economcs & Fnance, 8(3), Lew, V. & Ahmad, Y. (2009). Income convergence: fresh evdence from the Nordc countres. Appled Economcs Letters, 16(12), Loewy, M.B. & Papell, D.H. (1996). Are U.S. regonal ncomes convergng? Some further evdence. Journal of Monetary Economcs, 38(3), Mchels, L., Papadopoulos, A. P. & Papankos, G. T. (2004). Regonal convergence n Greece n the 1980s: an econometrc nvestgaton. Appled Economcs, 36(8), Paas, T., Kuusk, A., Schltte, F. & Võrk A. (2007). Econometrc analyss of ncome convergence n selected eu countres and ther nuts 3 level regons. The Unversty of Tartu Faculty of Economcs and Busness Admnstraton Workng Paper, No Romer, P. M. (1986). Increasng returns and long-run growth. The Journal of Poltcal Economy, 94(5), Solow, R. (1956). A contrbuton to the theory of economc growth. Quarterly Journal of Economcs, 70, Strazcch, M.C., Lee, J. & Day, E. (2004). Are ncomes convergng among OECD countres? Tme seres evdence wth two structural breaks. Journal of Macroeconomcs, 26(1), Swamy, P.A.V.B (1970). Effcent nference n a random coeffcent regresson model. Econometrca, 38, Yamak, R. & Yamak, N. (1999). Türkye de gelr dağılımı ve ç göç. DEÜ Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, 1(1), Yıldırım J., Öcal, N. & Erdoğan, M. (2007), Fnancal development and economc growth n turkey: a spatal effect analyss. Jont Congress of the European Regonal Scence Assocaton, Pars. Busness and Economcs Research Journal 150
9 F. Zeren V. Ylanc Ek 1. Rassal Katsayı Tahmnler Bölgeler Mutlak Yakınsama Koşullu Yakınsama Sabt lny t, 1 Sabt ln t, 1 İstanbul Bölges * * * * (2.65) (-2.64) (5.15) (-5.15) Tekrdağ Bölges *** * * (1.65) (-1.64) (3.20) (-3.35) Balıkesr Bölges * * * * (3.20) (-3.19) (4.68) (-4.82) İzmr Bölges ** ** * * (-2.40) (-2.40) (4.86) (-4.89) Aydın Bölges * * (1.55) (-1.53) (3.67) (-3.81) Mansa Bölges ** ** * * (2.34) (-2.33) (3.66) (-3.84) Bursa Bölges * * * * (4.92) (-4.92) (5.92) (-5.98) Kocael Bölges ** ** * * (1.99) (-1.97) (3.43 ) (3.48) Ankara Bölges * * * * (2.95) (-2.94) (4.69) (-4.76) Konya Bölges *** *** ** * (1.74) (-1.73) (2.52) (-2.67) Antalya Bölges ** ** * * (2.08) (-2.07) (4.01) (-4.13) Adana Bölges * * * * (2.98) (-2.97) (4.40) (-4.45) Hatay Bölges * * (1.18) (-1.16) (2.95) (-3.10) Kırıkkkale Bölges (1.26) (-1.24) (1.03) (-1.25) Kayser Bölges * * (1.43) (-1.42) (3.12) (-3.30) Zonguldak Bölges *** ** (1.16) (-1.13) (1.83) (-2.11) Kastamonu Bölges *** *** * * (1.85) (-1.83) (3.13) (-3.31) Samsun Bölges ** ** * * (2.07) (-2.06) (3.79) (-3.93) Trabzon Bölges * * (1.37) (-1.35) (2.86) (-3.09) Erzurum Bölges ** ** (1.49) (-1.47) (2.05) (-2.25) Ağrı Bölges * * (0.94) (-0.92) (2.72) (-3.05) Malatya Bölges ** ** * * (2.21) (-2.20) (4.41) (-4.53) Van Bölges ** ** * * (2.30) (-2.29) (3.87) (-4.03) Gazantep Bölges * * * * (3.51) (-3.51) (4.01) (-4.09) Şanlıurfa Bölges * * * * (3.33) (-3.33) (3.97) (-4.04) Mardn Bölges * * * * (8.82) (-9.08) (5.82) (-6.55) Not: *, % 1, **, % 5 ve *** se % 10 anlamlılık düzeylern göstermektedr. y xt, (1.43) * (3.73) ** (1.98) ** (2.44) * (2.85) * (2.84) (0.83 ) ** (2.22) (1.21) * (3.03) ** (2.11) (1.20) * (3.42) * (3.64) * (3.03) * (3.51) * (3.28) * (2.85) * (3.19) * (3.85) * (4.00) *** (1.82 ) * (4.17) (1.45) ** (2.42) *** (1.67) Busness and Economcs Research Journal 151
10 Türkye de Bölgeler Arası Gelr Yakınsaması: Rassal Katsayılı Panel Ver Analz Uygulaması Bu Sayfa Boş Bırakılmıştır Ths Page Intentonally Left L Blank Busness and Economcs Research Journal 152
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
DetaylıKorelasyon 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
DetaylıKIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM TALEP SİSTEMİ YAKLAŞIMIYLA ANALİZİ
Süleyman Demrel Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Yıl: 2007/2, Sayı: 6 Journal of Suleyman Demrel Unversty Insttue of Socal Scences Year: 2007/2, Number: 6 KIRMIZI, TAVUK VE BEYAZ ET TALEBİNİN TAM
DetaylıPARÇALI DOĞRUSAL REGRESYON
HAFTA 4 PARÇALI DOĞRUSAL REGRESYO Gölge değşkenn br başka kullanımını açıklamak çn varsayımsal br şrketn satış temslclerne nasıl ödeme yaptığı ele alınsın. Satış prmleryle satış hacm Arasındak varsayımsal
DetaylıAVRUPA BİRLİĞİ ÜLKELERİ VE AVRUPA BİRLİĞİNE ADAY ÜLKELERİN YAKINSAMA ANALİZİ
AVRUPA BİRLİĞİ ÜLKELERİ VE AVRUPA BİRLİĞİNE ADAY ÜLKELERİN YAKINSAMA ANALİZİ Prof. Dr. Bedrye SARAÇOĞLU Gaz Ünverstes İ.İ.B.F. Ekonometr Bölümü Tel:+90 32 226853 e-posta: bedrye@gaz.edu.tr Arş. Gör. Nükhet
DetaylıDoğrusal Korelasyon ve Regresyon
Doğrusal Korelasyon ve Regresyon En az k değşken arasındak lşknn ncelenmesne korelasyon denr. Kşlern boyları le ağırlıkları, gelr le gder, öğrenclern çalıştıkları süre le aldıkları not, tarlaya atılan
DetaylıTEKNOLOJİ, 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
DetaylıKar 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:
DetaylıNİTEL TERCİH MODELLERİ
NİTEL TERCİH MODELLERİ 2300 gözlem sayısı le verlen değşkenler aşağıdak gbdr: calsma: çocuk çalışıyorsa 1, çalışmıyorsa 0 (bağımlı değşken) Anne_egts: Anne eğtm sevyes Baba_egts: Baba eğtm sevyes Kent:
DetaylıDevalüasyon, Para, Reel Gelir Değişkenlerinin Dış Ticaret Üzerine Etkisinin Panel Data Yöntemiyle Türkiye İçin İncelenmesi
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 6, Sayı:4, 2004 Devalüasyon, Para, Reel Gelr Değşkenlernn Dış Tcaret Üzerne Etksnn Panel Data Yöntemyle Türkye İçn İncelenmes Yrd.Doç.Dr.Ercan BALDEMİR*
DetaylıKİ-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
DetaylıX, R, p, np, c, u ve diğer kontrol diyagramları istatistiksel kalite kontrol diyagramlarının
1 DİĞER ÖZEL İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL DİYAGRAMLARI X, R, p, np, c, u ve dğer kontrol dyagramları statstksel kalte kontrol dyagramlarının temel teknkler olup en çok kullanılanlarıdır. Bu teknkler ell
DetaylıKİ-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
DetaylıKİ 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.
DetaylıAtatürk 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
DetaylıKENTSEL 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
DetaylıOECD ÜLKELERİNDE BÜTÇE AÇIKLARI VE DIŞ TİCARET AÇIKLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN CADF VE EŞ BÜTÜNLEME TESTLERİYLE İNCELENMESİ
İstanbul Tcaret Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Yıl:7 Sayı:13 Bahar 2008 s.301-322 OECD ÜLKELERİNDE BÜTÇE AÇIKLARI VE DIŞ TİCARET AÇIKLARI ARASINDAKİ İLİŞKİNİN CADF VE EŞ BÜTÜNLEME TESTLERİYLE İNCELENMESİ
DetaylıGELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ
GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELERDE ULUSLARARASI DOĞRUDAN YATIRIMLAR VE EKONOMİK BÜYÜME ETKİLEŞİMİ: PANEL EŞBÜTÜNLEŞME VE NEDENSELLİK ANALİZİ Doç. Dr. M. Başaran ÖZTÜRK * Yrd. Doç. Dr. Kartal DEMİRGÜNEŞ ** Yrd.
DetaylıLĐTERATÜR. Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlişkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri Analizi
Ar-Ge Harcamaları ve Đhracat Đlşks: OECD Ülkeler Panel Ver Analz Mustafa ÖZER * Necat ÇĐFTÇĐ ** Özet: Yen büyüme teorlernn merkeznde Ar-Ge yatırımları vardır. Romer (1990), Grossman-Helpman (1991) ve Aghon-Howtt
DetaylıEKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM
EKONOMETRİYE GİRİŞ II ÖDEV 4 ÇÖZÜM (Örgün e İknc Öğretm çn) 1. 754 hanehalkına at DOMerset sml Excel dosyasında yer alan erler kullanarak tahmnlenen DOM sonuçları: Dependent Varable: CALISANKADIN Sample:
DetaylıHİSSE 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
DetaylıENDÜSTRİNİN 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
DetaylıKALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON: TÜRKĐYE ÖRNEĞĐ
Central Bank Revew Vol. 11 (January 2011), pp.1-9 ISSN 1303-0701 prnt / 1305-8800 onlne 2011 Central Bank of the Republc of Turkey http://www.tcmb.gov.tr/research/revew/ KALĐTE ARTIŞLARI VE ENFLASYON:
DetaylıC.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 13, Sayı 1, 2012 195
C.Ü. İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt 13, Sayı 1, 2012 195 TÜRKİYE DE TİCARİ BANKACILIK SEKTÖRÜNDE REKABET DÜZEYİNİN BELİRLENMESİ (2002-2009) Abdulvahap ÖZCAN * Özet Türkye nn yaşadığı 2000 ve 2001 krzler
DetaylıALGILANAN 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
DetaylıEndüstri-içi dış ticaret, patentler ve uluslararası teknolojik yayılma
Endüstr-ç dış tcaret, patentler ve uluslararası teknolojk yayılma Recep Kök Dokuz Eylül Ünverstes, İktsad ve İdar Blmler Fakültes, İktsat Bölümü, 35160, İzmr, Türkye Nevzat Şmşek Dokuz Eylül Ünverstes,
DetaylıBANKACILIKTA 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
DetaylıPamukta 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
DetaylıSESSION 1B: Büyüme ve Gelişme 279
SESSION 1B: Büyüme ve Gelşme 279 Türkye de Hanehalkı Tüketm Harcamaları: Pseudo Panel Ver le Talep Sstemnn Tahmn The Consumpton Expendture of Households n Turkey: Demand System Estmaton wth Pseudo Panel
DetaylıSabit Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = s 2
X Sabt Varyans Y Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = s Eşt Varyans EKKY nn varsayımlarından br anakütle regresyon fonksyonu u lern eşt varyanslı olmasıdır Her hata term varyansı bağımsız değşkenlern verlen değerlerne
DetaylıFARKLI 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
DetaylıTİCARİ AÇIKLIK VE KAMU BÜYÜKLÜĞÜ İLİŞKİSİ: PANEL NEDENSELLİK TESTİ TRADE OPENNESS AND GOVERNMENT SIZE RELATIONSHIP: PANEL CAUSALITY TEST
Atatürk Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Dergs, Clt: 27, Sayı: 4, 2013 229 TİCARİ AÇIKLIK VE KAMU BÜYÜKLÜĞÜ İLİŞKİSİ: PANEL NEDENSELLİK TESTİ Fatma Zeren (*) Suzan Ergün (**) Özet: Lteratürde ekonomk küreselleşmenn
DetaylıAKADEMİK 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
DetaylıKısa 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,
DetaylıProf. Dr. Kemal Yıldırım - Yrd. Doç. Dr. S. Fatih Kostakoğlu
Anadolu Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Anadolu Unversty Journal of Socal Scences Ülkelern Ekonomk Performansı Üzernde Regülasyonun Etkler: Br Dnamk Panel Ver Analz The Impact of Regulaton on Economc Performance
DetaylıTek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA)
VARYANS ANALİZİ İ örne ortalaması arasında farın önem ontrolü, örne büyülüğüne göre z veya testlernden bryle yapılır. Bu testlerle, den fazla örne ortalamasını brlte test etme ve aralarında farın önem
DetaylıYolsuzluğun Belirleyicileri ve Büyüme ile İlişkileri
SESSION 1B: Büyüme ve Gelşme I 131 Yolsuzluğun Belrleycler ve Büyüme le İlşkler Assoc. Prof. Dr. Mne Gern (Marmara Unversty, Turkey) Prof. Dr. Ömer Selçuk Emsen (Atatürk Unversty, Turkey) Ph.D. Canddate
DetaylıMuhasebe 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
DetaylıTürkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI. Kalite Artışları ve Enflasyon: Türkiye Örneği
Türkye Cumhuryet Merkez Bankası Sayı: 2010-17 / 20 Aralık 2010 EKONOMİ NOTLARI Kalte Artışları ve Enflasyon: Türkye Örneğ Yavuz Arslan Evren Certoğlu Abstract: In ths study, average qualty growth and upward
DetaylıAkademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, Yıl: 4, Sayı: 29, Ağustos 2016, s
Akademk Sosyal Araştırmalar Dergs, Yıl: 4, Sayı: 29, Ağustos 2016, s. 193-206 Yayın Gelş Tarh / Artcle Arrval Date Yayınlanma Tarh / The Publshed Date 13.06.2016 17.08.2016 Yrd. Doç. Dr. Nurgün TOPALLI
DetaylıUYGULAMA 2. Bağımlı Kukla Değişkenli Modeller
UYGULAMA 2 Bağımlı Kukla Değşkenl Modeller Br araştırmacı Amerka da yüksek lsans ve doktora programlarını kabul ednlmey etkleyen faktörler ncelemek stemektedr. Bu doğrultuda aşağıdak değşkenler ele almaktadır.
DetaylıHasar sıklıkları için sıfır yığılmalı kesikli modeller
www.statstkcler.org İstatstkçler Dergs 5 (01) 3-31 İstatstkçler Dergs Hasar sıklıkları çn sıfır yığılmalı keskl modeller Sema Tüzel Hacettepe Ünverstes Aktüerya Blmler Bölümü 06800-Beytepe, Ankara, Türkye
DetaylıSEK Yönteminin Güvenilirliği Sayısal Bir Örnek. Ekonometri 1 Konu 11 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Yöntemnn Güvenlrlğ Ekonometr 1 Konu 11 Sürüm,0 (Ekm 011) UADMK Açık Lsans Blgs İşbu belge, Creatve Commons Attrbuton-Non-Commercal ShareAlke 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
DetaylıAraştırma-Geliştirme Harcamaları ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Panel Veri Analizi
B. ÖZCAN, A. ARI Araştırma-Gelştrme Harcamaları ve Ekonomk Büyüme İlşks: Panel Ver Analz Burcu ÖZCAN Ayşe ARI Özet Ekonomk büyümenn c gücü olarak değerlendrlen araştırma-gelştrme (Ar-Ge) faalyetler ülke
DetaylıHisse Senedi Fiyatları ve Fiyat/Kazanç Oranı Đlişkisi: Panel Verilerle Sektörel Bir Analiz *
Busness and Economcs Research Journal Volume. umber. 0 pp. 65-84 ISS: 309-448 www.berjournal.com Hsse Sened Fyatları ve Fyat/Kazanç Oranı Đlşks: Panel Verlerle Sektörel Br Analz * Mehmet argelecekenler
Detaylı2005 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
DetaylıHAFTA 13. kadın profesörlerin ortalama maaşı E( Y D 1) erkek profesörlerin ortalama maaşı. Kestirim denklemi D : t :
HAFTA 13 GÖLGE EĞİŞKENLERLE REGRESYON (UMMY VARIABLES) Gölge veya kukla (dummy) değşkenler denen ntel değşkenler, cnsyet, dn, ten reng gb hemen sayısallaştırılamayan ama açıklanan değşkenn davranışını
DetaylıDersin 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.
DetaylıAsimetri ve Basıklık Ölçüleri Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartillere dayanan (Bowley) Momentlere dayanan asimetri ve basıklık ölçüleri
Asmetr ve Basıklık Ölçüler Ortalamalara dayanan (Pearson) Kartllere dayanan (Bowley) omentlere dayanan asmetr ve basıklık ölçüler Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr III. Asmetr ve Basıklık
DetaylıPARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ
PARAMETRİK OLMAYAN HİPOTEZ TESTLERİ Kİ-KARE TESTLERİ 1 Populasyonun nceledğmz br özellğnn dağılışı blenen dağılışlardan brsne, Normal Dağılış, t Dağılışı, F Dağılışı, gb br dağılışa uygun olduğu durumlarda
Detaylıİyi 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
DetaylıRasgele Değişken Üretme Teknikleri
Rasgele Değşken Üretme Teknkler Amaç Smülasyon modelnn grdlern oluşturacak örneklern üretlmes Yaygın olarak kullanılan ayrık veya sürekl dağılımların örneklenmes sürecn anlamak Yaygın olarak kullanılan
DetaylıUYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ. 2 -n olup. nin dağılımı χ dir ve sd = (k-1-p) dir. Burada k = sınıf sayısı, p = tahmin edilen parametre sayısıdır.
UYUM ĐYĐLĐĞĐ TESTĐ Posson: H o: Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmektedr. H a : Ver Posson dağılıma sahp br ktleden gelmemektedr. Böyle br hpotez test edeblmek çn, önce Posson dağılım parametres
DetaylıAntalya 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
DetaylıYARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ
Özet YARIPARAMETRİK KISMİ DOĞRUSAL PANEL VERİ MODELLERİYLE ULUSLAR ARASI GÖÇ Atıf EVREN *1 Elf TUNA ** Yarı parametrk panel ver modeller parametrk ve parametrk olmayan modeller br araya getren; br kısmı
DetaylıSEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. SEK Tahmincilerinin Arzulanan Özellikleri. Ekonometri 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)
SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler İk Değşkenl Bağlanım Model SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler Ekonometr 1 Konu 9 Sürüm 2,0 (Ekm 2011) http://www.ackders.org.tr SEK Tahmnclernn Arzulanan Özellkler
DetaylıEge Bölgesi orman işletmelerindeki orman mühendisi dağılımının Atkinson endeksi ile değerlendirilmesi
SDÜ Orman Fakültes Dergs SDU Faculty of Forestry Journal 2011, 12: 110-114 Araştırma makales/research artcle Ege Bölges orman şletmelerndek orman mühends dağılımının Atknson endeks le değerlendrlmes İsmal
DetaylıANTALYA 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.
DetaylıBÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER İki Boyutlu Rasgele Değişkenler
BÖLÜM 5 İKİ VEYA DAHA YÜKSEK BOYUTLU RASGELE DEĞİŞKENLER 5.. İk Boyutlu Rasgele Değşkenler Br deney yapıldığında, aynı deneyle lgl brçok rasgele değşkenn aynı andak durumunu düşünmek gerekeblr. Böyle durumlarda
DetaylıDOĞRUDAN YABANCI SERMAYE YATIRIMLARI VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: GEÇİŞ EKONOMİLERİ ÖRNEĞİNDE PANEL EŞTÜMLEŞME VE PANEL NEDENSELLİK ANALİZLERİ
Gaz Ünverses İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs 12/1 (2010). 159-184 DOĞRUDAN YABANCI SERMAYE YATIRIMLARI VE EKONOMİK BÜYÜME İLİŞKİSİ: GEÇİŞ EKONOMİLERİ ÖRNEĞİNDE PANEL EŞTÜMLEŞME VE PANEL NEDENSELLİK
DetaylıFarklı Varyans. Var(u i X i ) = Var(u i ) = E(u i2 ) = σ i2. Eşit Varyans. Hata. Zaman
Farklı Varyans Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Eşt Varyans Y X Farklı Varyans Hata Var(u X ) = Var(u ) = E(u ) = σ Farklı Varyans Zaman Farklı Varyans le Karşılaşılan Durumlar Kest Verlernde. Kar dağıtım
Detaylıdir. Bir başka deyişle bir olayın olasılığı, uygun sonuçların sayısının örnek uzaydaki tüm sonuçların sayısına oranıdır.
BÖLÜM 3 OLASILIK HESABI 3.. Br Olayın Olasılığı Tanım 3... Br olayın brbrnden ayrık ve ortaya çıkma şansı eşt n mümkün sonucundan m tanes br A olayına uygun se, A olayının P(A) le gösterlen olasılığı P(A)
DetaylıFarklı 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
DetaylıSorunun varlığı durumunda hata terimi varyans-kovaryans matrisi Var, Cov(u) = E(uu') = σ 2 I n şeklinde yazılamıyor fakat
8. DEĞİŞEN VARYANS SORUNU (HETEROSCEDASTICITY) 8.. Değşen Varyans Sorunu Nedr? Matrslerle yan Y = β u Y = β β β 3 3 β k k u, = n genel doğrusal modeln ele alalım. Hata term çn yapılan varsayımlardan brs
DetaylıVALIDITY OF ENVIRONMENTAL KUZNETS CURVE HYPOTHESIS FOR THE TURKISH ECONOMY
44. Sayı Nsan 5 / Number 44 Aprl 5 ÇEVRESEL KUZNETS EĞRİSİ HİPOTEZİNİN TÜRKİYE EKONOMİSİ İÇİN GEÇERLİLİĞİ İbrahm ERDOĞAN Doç. Dr., Balıkesr Ünverstes, İ.İ.B.F., İktsat Bölümü. erdogan@balkesr.edu.tr Kumru
DetaylıBÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER
BÖLÜM 1 1.GİRİŞ: İSTATİSTİKSEL DOĞRUSAL MODELLER Blmn amaçlarından br yaşanılan doğa olaylarını tanımlamak ve olayları önceden tahmnlemektr. Bu amacı başarmanın yollarından br olaylar üzernde etkl olduğu
DetaylıSürekli Olasılık Dağılım (Birikimli- Kümülatif)Fonksiyonu. Yrd. Doç. Dr. Tijen ÖVER ÖZÇELİK
Sürekl Olasılık Dağılım Brkml- KümülatFonksyonu Yrd. Doç. Dr. Tjen ÖVER ÖZÇELİK tover@sakarya.edu.tr Sürekl olasılık onksyonları X değşken - ;+ aralığında tanımlanmış br sürekl rassal değşken olsun. Aşağıdak
DetaylıYAYILI 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
DetaylıTürkiye deki Đşsizlik Oranının Bulanık Doğrusal Regresyon Analiziyle Tahmini
İstatstkçler Dergs: İstatstk & Aktüerya Journal of Statstcans: Statstcs and Actuaral Scences IDIA 8, 5, -6 Gelş/Receved:6.4.5, Kabul/Accepted: 3.6.5 www.statstkcler.org Türkye dek Đşszlk Oranının Bulanık
Detaylıkadar ( i. kaynağın gölge fiyatı kadar) olmalıdır.
KONU : DUAL MODELİN EKONOMİK YORUMU Br prmal-dual model lşks P : max Z cx D: mn Z bv AX b AV c X 0 V 0 bçmnde tanımlı olsun. Prmal modeln en y temel B ve buna lşkn fyat vektörü c B olsun. Z B B BB c X
DetaylıKENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ
T.C. SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İKTİSAT ANABİLİM DALI KENTSEL ALANDA ET TALEP ANALİZİ: BATI AKDENİZ BÖLGESİ ÖRNEĞİ DOKTORA TEZİ ALİ RIZA AKTAŞ TEZ DANIŞMANI DOÇ. DR. SELİM
DetaylıErzurum Đlinde Buğday, Arpa ve Çavdarda Girdi Talebi Araştırması
Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/ournal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL
DetaylıTek 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= P 1.Q 1 + P 2.Q P n.q n (Ürün Değeri Yaklaşımı)
A.1. Mll Gelr Hesaplamaları ve Bazı Temel Kavramlar 1 Gayr Saf Yurtç Hâsıla (GSYİH GDP): Br ekonomde belrl br dönemde yerleşklern o ülkede ekonomk faalyetler sonucunda elde ettkler gelrlern toplamıdır.
DetaylıPROJE SEÇİMİ VE KAYNAK PLANLAMASI İÇİN BİR ALGORİTMA AN ALGORITHM FOR PROJECT SELECTION AND RESOURCE PLANNING
Dokuz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs Clt 3, Sayı:2, 2001 PROJE SEÇİMİ VE KAYAK PLALAMASI İÇİ BİR ALGORİTMA lgün MORALI 1 C. Cengz ÇELİKOĞLU 2 ÖZ Kaynak tahss problemler koşullara bağlı olarak
DetaylıYÖNETİM 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.,
Detaylı4.5. 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,
DetaylıSıklık Tabloları ve Tek Değişkenli Grafikler
Sıklık Tabloları ve Tek Değşkenl Grafkler Sıklık Tablosu Ver dzsnde yer alan değerlern tekrarlama sayılarını çeren tabloya sıklık tablosu denr. Sıklık Tabloları tek değşken çn marjnal tablo olarak adlandırılır.
DetaylıEKONOMİK BÜYÜMEYE BİR KATKI BAĞLAMINDA TURİZM GELİRLERİ: BİR PANEL VERİ UYGULAMASI
EKONOMİK BÜYÜMEYE BİR KATKI BAĞLAMINDA TURİZM GELİRLERİ: BİR PANEL VERİ UYGULAMASI Engn DÜCAN* Mustafa ŞİT** Mehmet ŞENTÜRK*** ÖZET Bu çalışmada, Türkye, Yunanstan, İspanya, İtalya, Fransa ve Portekz n
DetaylıSUÇ 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
DetaylıTürkiye de Süt Ürünleri Tüketim Harcamalarına Etki Eden Faktörlerin Analizi: Çoklu Heckman Örneklem Seçicilik Sistem Yaklaşımı
Tarım Blmler Dergs Tar. Bl. Der. Derg web sayfası: www.agr.ankara.edu.tr/derg Journal of Agrcultural Scences Journal homepage: www.agr.ankara.edu.tr/journal TARIM BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF AGRICULTURAL
DetaylıPamukkale 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
DetaylıAVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYELİK SÜRECİNDE ETKİLİ FAKTÖRLERİN KOŞULLU LOJİSTİK REGRESYON MODELLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ
Ekonometr ve İstatstk Sayı:14 2011 62 83 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ AVRUPA BİRLİĞİ NE ÜYELİK SÜRECİNDE ETKİLİ FAKTÖRLERİN KOŞULLU LOJİSTİK REGRESYON MODELLERİ
DetaylıTürkiye Ekonomisinde Büyümenin Kaynakları: Parametrik Olmayan Bir Yaklaşım
Türkye Ekonomsnde Büyümenn Kaynakları: Parametrk Olmayan Br Yaklaşım Şenay AÇIKGÖZ 1 Gaye KARPAT ÇATALBAŞ 2 Özet Br ekonomde büyümenn kaynaklarının geleneksel büyüme muasebes çerçevesnde tamn faktör pyasalarının
DetaylıAkıllı Telefon Seçiminin Belirleyicileri: Üniversite Öğrencileri Üzerine Bir Uygulama
The PDF verson of an unedted manuscrpt has been peer revewed and accepted for publcaton. Based upon the publcaton rules of the journal, the manuscrpt has been formatted, but not fnalzed yet. Before fnal
DetaylıFAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ
Anadolu Tarım Blm. Derg., 2009,24(2):98-102 Anadolu J. Agrc. Sc., 2009,24(2):98-102 Araştırma Research FAKTÖR A ALĐZ SKORLARI KULLA ILARAK KARAYAKA KUZULARI DA CA LI AĞIRLIK TAHMĐ Đ Soner ÇA KAYA* Aydın
Detaylı1. 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...
DetaylıTÜRKİYE DEKİ ÖZEL BANKALARIN FİNANSAL PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ. Fatih ECER *
AİBÜ Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs, Güz 2013, Clt:13, Yıl:13, Sayı:2, 13:171-189 TÜKİYE DEKİ ÖZEL BANKALAIN FİNANSAL PEFOMANSLAININ KAŞILAŞTIILMASI: 2008-2011 DÖNEMİ Fath ECE COMPAISON OF PIVATE BANKS FINANCIAL
DetaylıSansürlenmiş ve Kesikli Regresyon Modelleri
TOBİT MODEL 1 Sansürlenmş ve Keskl Regresyon Modeller Sınırlı bağımlı değşkenler: sansürlenmş (censored) ve keskl (truncated) regresyon modeller şeklnde k gruba ayrılır. 2 Sansürlenmş ve Keskl Regresyon
DetaylıINTERNATIONAL JOURNAL OF ECONOMIC STUDIES
INTERNATIONAL JOURNAL OF ECONOMIC STUDIES ULUSLARARASI EKONOMİK ARAŞTIRMALAR DERGİSİ December 2017, Vol:3, Issue:4 Aralık 2017, Clt:3, Sayı:4 e-issn: 2149-8377 p-issn: 2528-9942 journal homepage: www.ekonomkarastrmalar.org
DetaylıÜST-ORTA GELİRLİ ÜLKELERDE EKONOMİK ÖZGÜRLÜKLER, DEMOKRASİ VE YOLSUZLUK İLİŞKİSİNİN ANALİZİ
ÜST-ORTA GELİRLİ ÜLKELERDE EKONOMİK ÖZGÜRLÜKLER, DEMOKRASİ VE YOLSUZLUK İLİŞKİSİNİN ANALİZİ ANALYSIS OF RELATIONSHIP BETWEEN ECONOMIC FREEDOM, DEMOCRACY AND CORRUPTION IN UPPER-MIDDLE INCOME COUNTRIES
DetaylıTÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ
TÜRKİYE DE YOKSULLUK PROFİLİ VE GELİR GRUPLARINA GÖRE GIDA TALEBİ Yrd. Doç. Dr. Seda ŞENGÜL Çukurova Ünverstes İktsad Ve İdar Blmler Fakültes Ekonometr Bölümü Mart 2004 ANKARA YAYIN NO: 119 ISBN: 975-407-151-9
Detaylı( ) 3.1 Özet ve Motivasyon. v = G v v Operasyonel Amplifikatör (Op-Amp) Deneyin Amacı. deney 3
Yıldız Teknk Ünverstes Elektrk Mühendslğ Bölümü Deneyn Amacı İşlemsel kuvvetlendrcnn çalışma prensbnn anlaşılması le çeştl OP AMP devrelernn uygulanması ve ncelenmes. Özet ve Motvasyon.. Operasyonel Amplfkatör
DetaylıREGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 1-2
REGRESYON ANALİZİ BÖLÜM 1- Yayın Tarh: 17-08-008 REGRESYON ANALİZİ NEDİR? MODELLEME 1. GİRİŞ İstatstk blmnn temel lg alanlarından br: br şans değşkennn davranışının br model kullanılarak tahmnlenmesdr.
DetaylıTÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME
Ġstanbul Ünverstes Ġktsat Fakültes Malye AraĢtırma Merkez Konferansları 46. Ser / Yıl 2004 Prof. Dr. Salh Turhan'a Armağan TÜKETĠCĠLERĠN FĠYAT BĠLĠNCĠ ÜZERĠNDE ETKĠLĠ OLAN FAKTÖRLERE ĠLĠġKĠN BĠR ĠNCELEME
DetaylıİÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ
Türkye İnşaat Mühendslğ, XVII. Teknk Kongre, İstanbul, 2004 İÇME SUYU ŞEBEKELERİNİN GÜVENİLİRLİĞİ Nur MERZİ 1, Metn NOHUTCU, Evren YILDIZ 1 Orta Doğu Teknk Ünverstes, İnşaat Mühendslğ Bölümü, 06531 Ankara
DetaylıYER 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,
DetaylıDOĞRUSAL 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
DetaylıA İSTATİSTİK. 4. X kesikli rasgele (random) değişkenin moment çıkaran. C) 4 9 Buna göre, X in beklenen değeri kaçtır?
. Br torbada 6 syah, 4 beyaz top vardır. Bu torbadan yerne koyarak top seçlyor. A İSTATİSTİK KPSS/-AB-PÖ/006. Normal dağılıma sahp br rasgele (random) değşkenn varyansı 00 dür. Seçlen topların ksnn de
DetaylıK-Ortalamalar Yöntemi ile Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelerin Belirlenmesi *
İMO Teknk Derg, 2012 6037-6050, Yazı 383 K-Ortalamalar Yöntem le Yıllık Yağışların Sınıflandırılması ve Homojen Bölgelern Belrlenmes * Mahmut FIAT* Fath DİKBAŞ** Abdullah Cem KOÇ*** Mahmud GÜGÖ**** ÖZ
Detaylı